नोएसक्यूएल: Difference between revisions

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''"संरचित भंडारण" यहां पुनर्निर्देश करता है। माइक्रोसॉफ्ट तकनीक के लिए जिसे संरचित भंडारण के रूप में भी जाना जाता है, कॉम संरचित संग्रहण देखें।''
एक नो[[एसक्यूएल]] (मूल रूप से गैर-एसक्यूएल या गैर-संबंधपरक की बात करते हुए)<ref>http://nosql-database.org/ "NoSQL DEFINITION: Next Generation Databases mostly addressing some of the points : being non-relational, distributed, open-source and horizontally scalable".</ref> डाटाबेस [[कंप्यूटर डेटा भंडारण]] और डेटा की डेटा पुनर्प्राप्ति के लिए एक तंत्र प्रदान करता है जो रिलेशनल [[डेटाबेस]] में उपयोग किए जाने वाले सारणीबद्ध संबंधों के अलावा अन्य तरीकों से तैयार किया जाता है। इस [[संबंध का डेटाबेस]] 1960 के दशक के अंत से अस्तित्व में हैं, लेकिन NoSQL नाम केवल 21 वीं सदी की शुरुआत में ही गढ़ा गया था,{{r|leavitt}} वेब 2.0 कंपनियों की जरूरतों के कारण शुरू हुआ।<ref>{{cite conference |title=History Repeats Itself: Sensible and NonsenSQL Aspects of the NoSQL Hoopla |first=C. |last=Mohan |conference=Proc. 16th Int'l Conf. on Extending Database Technology |year=2013 |url=http://openproceedings.eu/2013/conf/edbt/Mohan13.pdf}}</ref><ref>{{cite web |url=https://www.wired.com/2012/01/amazon-dynamodb/ |title=Amazon 'NoSQL' डेटाबेस के साथ भविष्य में वापस जाता है|publisher=WIRED |date=2012-01-19 |access-date=2017-03-06}}</ref> बड़े डेटा और [[रीयल-टाइम वेब]] एप्लीकेशन में नोएसक्यूएल डाटाबेस का तेजी से उपयोग किया जा रहा है।<ref>{{cite web |url= http://db-engines.com/en/blog_post/23 |title= RDBMS डेटाबेस बाजार पर हावी है, लेकिन NoSQL सिस्टम पकड़ बना रहा है|publisher= DB-Engines.com |date= 21 November 2013 |access-date= 24 November 2013 }}</ref> नोएसक्यूएल सिस्टम को कभी-कभी न केवल एसक्यूएल कहा जाता है ताकि जोर दिया जा सके कि वे एसक्यूएल जैसी क्वेरी भाषाओं का समर्थन कर सकते हैं या पॉलीग्लोट दृढ़ता में एसक्यूएल डेटाबेस के साथ बैठ सकते [[बहुभाषाविद दृढ़ता]] आर्किटेक्चर।<ref>{{cite web |url=http://searchdatamanagement.techtarget.com/definition/NoSQL-Not-Only-SQL |title=NoSQL (केवल SQL नहीं)|quote=NoSQL database, also called Not Only SQL}}</ref><ref>{{cite web | url = http://martinfowler.com/bliki/NosqlDefinition.html | title = NosqlDefinition| first = Martin | last = Fowler | author-link = Martin Fowler (software engineer) | quote = many advocates of NoSQL say that it does not mean a "no" to SQL, rather it means Not Only SQL }}</ref>
 
इस दृष्टिकोण के लिए प्रेरणा में [[ डिज़ाइन ]] की सादगी, सरल क्षैतिज स्केलिंग # क्षैतिज और लंबवत स्केलिंग सम्मिलित हैं [[क्लस्टर कंप्यूटिंग]] के लिए क्षैतिज स्केलिंग (जो रिलेशनल डेटाबेस के लिए एक समस्या है),<ref name="leavitt">{{cite journal |first=Neal |last=Leavitt |title=Will NoSQL Databases Live Up to Their Promise? |journal=[[IEEE Computer]] |year=2010 |volume=43 |issue=2 |pages=12–14 |doi=10.1109/MC.2010.58 |s2cid=26876882 |url=http://www.leavcom.com/pdf/NoSQL.pdf}}</ref> [[उपलब्धता]] पर बेहतर नियंत्रण और [[वस्तु-संबंधपरक प्रतिबाधा बेमेल]] को सीमित करना।<ref>NoSQL Distilled: A Brief Guide to the Emerging World of Polyglot Persistence. Addison-Wesley Educational Publishers Inc, 2009, {{ISBN|978-0321826626}}.</ref> NoSQL डेटाबेस द्वारा उपयोग की जाने वाली डेटा संरचनाएँ (जैसे की-वैल्यू डेटाबेस | की-वैल्यू पेयर, [[वाइड-कॉलम स्टोर|वाइड-कॉलम संग्रहण]], [[ग्राफ डेटाबेस]], या [[ दस्तावेज़-उन्मुख डेटाबेस ]]) रिलेशनल डेटाबेस में डिफ़ॉल्ट रूप से उपयोग किए जाने वाले से अलग हैं, जिससे NoSQL में कुछ ऑपरेशन तेज़ हो जाते हैं। . किसी दिए गए NoSQL डेटाबेस की विशेष उपयुक्तता उस समस्या पर निर्भर करती है जिसे उसे हल करना चाहिए। कभी-कभी NoSQL डेटाबेस द्वारा उपयोग की जाने वाली डेटा संरचना को रिलेशनल डेटाबेस टेबल की तुलना में अधिक नम्य माना जाता है।<ref>{{cite web |last=Vogels |first=Werner |url=http://www.allthingsdistributed.com/2012/01/amazon-dynamodb.html |title=Amazon DynamoDB – a Fast and Scalable NoSQL Database Service Designed for Internet Scale Applications |publisher=All Things Distributed |date=2012-01-18 |access-date=2017-03-06}}</ref>
'''''नोएसक्यूएल (गैर-संरचित क्वेरी भाषा)''''' (मूल रूप से 'नॉन-एसक्यूएल<nowiki>''</nowiki> या <nowiki>''</nowiki>गैर-संबंधपरक<nowiki>''</nowiki>)<ref>http://nosql-database.org/ "NoSQL DEFINITION: Next Generation Databases mostly addressing some of the points : being non-relational, distributed, open-source and horizontally scalable".</ref> डाटाबेस [[कंप्यूटर डेटा भंडारण]] और डेटा की पुनर्प्राप्ति के लिए एक तंत्र प्रदान करता है जो संबंधपरक [[डेटाबेस]] में उपयोग किए जाने वाले सारणीबद्ध संबंधों के अतिरिक्त अन्य तरीकों से तैयार किया जाता है। इस [[संबंध का डेटाबेस]] 1960 के दशक के अंत से स्थिति में हैं, लेकिन गैर-संरचित क्वेरी भाषा नाम केवल 21 वीं सदी के प्रारंभ में ही बनाया गया था,{{r|leavitt}} वेब 2.0 कंपनियों की आवश्यकताओ के कारण प्रारंभ हुआ।<ref>{{cite conference |title=History Repeats Itself: Sensible and NonsenSQL Aspects of the NoSQL Hoopla |first=C. |last=Mohan |conference=Proc. 16th Int'l Conf. on Extending Database Technology |year=2013 |url=http://openproceedings.eu/2013/conf/edbt/Mohan13.pdf}}</ref><ref>{{cite web |url=https://www.wired.com/2012/01/amazon-dynamodb/ |title=Amazon 'NoSQL' डेटाबेस के साथ भविष्य में वापस जाता है|publisher=WIRED |date=2012-01-19 |access-date=2017-03-06}}</ref> बड़े डेटा और [[रीयल-टाइम वेब]] एप्लीकेशन में गैर-संरचित क्वेरी भाषा डाटाबेस का तेजी से उपयोग किया जा रहा है।<ref>{{cite web |url= http://db-engines.com/en/blog_post/23 |title= RDBMS डेटाबेस बाजार पर हावी है, लेकिन NoSQL सिस्टम पकड़ बना रहा है|publisher= DB-Engines.com |date= 21 November 2013 |access-date= 24 November 2013 }}</ref> गैर-संरचित क्वेरी भाषा सिस्टम को कभी-कभी न केवल संरचित क्वेरी भाषा कहा जाता है ताकि प्रमुखता दी जा सके कि वे संरचित क्वेरी भाषा जैसी क्वेरी भाषाओं का समर्थन कर सकते हैं या बहुभाषाविद-स्थायी संरचना में संरचित क्वेरी भाषा डेटाबेस के साथ सम्मिलि हो सके।<ref>{{cite web |url=http://searchdatamanagement.techtarget.com/definition/NoSQL-Not-Only-SQL |title=NoSQL (केवल SQL नहीं)|quote=NoSQL database, also called Not Only SQL}}</ref><ref>{{cite web | url = http://martinfowler.com/bliki/NosqlDefinition.html | title = NosqlDefinition| first = Martin | last = Fowler | author-link = Martin Fowler (software engineer) | quote = many advocates of NoSQL say that it does not mean a "no" to SQL, rather it means Not Only SQL }}</ref>
उपलब्धता, विभाजन सहनशीलता और गति के पक्ष में कई नोएसक्यूएल संग्रहण समझौता स्थिरता (सीएपी प्रमेय के अर्थ में)। नोएसक्यूएल संग्रहण्स के अधिक से अधिक अपनाने के लिए बाधाओं में निम्न-स्तरीय क्वेरी भाषाओं (उदाहरण के लिए एसक्यूएल के बजाय) का उपयोग सम्मिलित है, तालिकाओं में एड हॉक जॉइन (एसक्यूएल) करने की क्षमता की कमी, मानकीकृत इंटरफेस की कमी, और बड़े पिछले निवेश सम्मिलित संबंधपरक डेटाबेस।<ref>{{cite web
 
इस दृष्टिकोण के लिए प्रेरणाओं में डिजाइन की सरलता, मशीनों के समूहों के लिए सरल "क्षैतिज" स्केलिंग सम्मिलित हैं (जो संबंधपरक डेटाबेस के लिए एक समस्या है),<ref name="leavitt">{{cite journal |first=Neal |last=Leavitt |title=Will NoSQL Databases Live Up to Their Promise? |journal=[[IEEE Computer]] |year=2010 |volume=43 |issue=2 |pages=12–14 |doi=10.1109/MC.2010.58 |s2cid=26876882 |url=http://www.leavcom.com/pdf/NoSQL.pdf}}</ref> [[उपलब्धता]] पर अधिकतम नियंत्रण और [[वस्तु-संबंधपरक प्रतिबाधा बेमेल]] को सीमित करना।<ref>NoSQL Distilled: A Brief Guide to the Emerging World of Polyglot Persistence. Addison-Wesley Educational Publishers Inc, 2009, {{ISBN|978-0321826626}}.</ref> गैर-संरचित क्वेरी भाषा डेटाबेस द्वारा उपयोग की जाने वाली डेटा संरचनाएँ (जैसे कुंजी-मान युग्म, विस्तृत स्तंभ, ग्राफ़, या दस्तावेज़) संबंधपरक डेटाबेस में डिफ़ॉल्ट रूप से उपयोग किए जाने वाले से अलग हैं, जिससे गैर-संरचित क्वेरी भाषा में कुछ संचालन तेज़ हो जाते हैं। किसी दिए गए गैर-संरचित क्वेरी भाषा डेटाबेस की विशेष उपयुक्तता उस समस्या पर निर्भर करती है जिसे उसे संशोधित करना चाहिए। कभी-कभी गैर-संरचित क्वेरी भाषा डेटाबेस द्वारा उपयोग की जाने वाली डेटा संरचना को संबंधपरक डेटाबेस टेबल की तुलना में अधिक नम्य माना जाता है।<ref>{{cite web |last=Vogels |first=Werner |url=http://www.allthingsdistributed.com/2012/01/amazon-dynamodb.html |title=Amazon DynamoDB – a Fast and Scalable NoSQL Database Service Designed for Internet Scale Applications |publisher=All Things Distributed |date=2012-01-18 |access-date=2017-03-06}}</ref>
 
उपलब्धता, विभाजन सहिष्णुता और संचार के पक्ष में कई गैर-संरचित क्वेरी भाषा संग्रहण समझौता स्थिरता (संगति, उपलब्धता और विभाजन सहिष्णुता प्रमेय के अर्थ में) को संग्रहीत करता है। गैर-संरचित क्वेरी भाषा संग्रहण के अधिक से अधिक स्वीकृत करने के लिए नियंत्रण में निम्न-स्तरीय क्वेरी भाषाओं (उदाहरण के लिए संरचित क्वेरी भाषा के अतिरिक्त) का उपयोग सम्मिलित है, तालिकाओं में तदर्थ प्रदर्शन करने की क्षमता की कमी, मानकीकृत इंटरफेस की कमी, और बड़े पिछले निवेश सम्मिलित संबंधपरक डेटाबेस सम्मिलित है।<ref>{{cite web
| url        = http://www.journalofcloudcomputing.com/content/pdf/2192-113X-2-22.pdf
| url        = http://www.journalofcloudcomputing.com/content/pdf/2192-113X-2-22.pdf
| title      = Data management in cloud environments: NoSQL and NewSQL data stores
| title      = Data management in cloud environments: NoSQL and NewSQL data stores
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| publisher  = Aira, Springer
| publisher  = Aira, Springer
| access-date  = 8 January 2014
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}}</ref> अधिकांश नोएसक्यूएल संग्रहण्स में सच्चे एसीआईडी ​​​​लेनदेन की कमी है, हालांकि कुछ डेटाबेस ने उन्हें अपने डिजाइनों के लिए केंद्रीय बना दिया है।
}}</ref> अधिकांश गैर-संरचित क्वेरी भाषा संग्रहण्स में यथार्थ परमाणुता, स्थिरता, आइसोलेशन और स्थायित्व ​​​​लेनदेन की कमी है, हालांकि कुछ डेटाबेस ने उन्हें अपने डिजाइनों के लिए केंद्रीय बना दिया है।
 
इसके अतिरिक्त, अधिकांश गैर-संरचित क्वेरी भाषा डेटाबेस [[अंतिम स्थिरता]] की अवधारणा प्रदान करते हैं, जिसमें डेटाबेस परिवर्तन अंततः (सामान्य रूप से मिलीसेकंड के अंदर) सभी नोड्स के लिए प्रचारित होते हैं, इसलिए डेटा के लिए क्वेरीज़ अपडेट किए गए डेटा को तुरंत वापस नहीं कर सकती हैं या डेटा को पढ़ने में परिणाम हो सकता है जो परिशुद्ध समस्या नहीं है जिसे स्टाल रीड के रूप में जाना जाता है।<ref>{{cite web |url=https://aphyr.com/posts/322-call-me-maybe-mongodb-stale-reads |title=Jepsen: MongoDB stale reads |website=Aphyr.com |date=2015-04-20 |access-date=2017-03-06}}</ref> इसके अतिरिक्त, कुछ गैर-संरचित क्वेरी भाषा सिस्टम नष्ट हुए लेखन और [[डेटा हानि]] के अन्य रूपों को प्रदर्शित कर सकते हैं।<ref>{{cite web |url=http://www.slideshare.net/MartinZapletal/zapletal-martinlargevolumedataanalytics |title=टाइपसेफ रिएक्टिव प्लेटफॉर्म पर बड़ी मात्रा में डेटा विश्लेषण|website=Slideshare.net |access-date=2017-03-06}}</ref> कुछ गैर-संरचित क्वेरी भाषा सिस्टम डेटा हानि से बचने के लिए [[राइट-फॉरवर्ड लॉगिंग]] जैसी अवधारणाएँ प्रदान करते हैं।<ref>{{cite web |last=Fowler |first=Adam |url=http://www.dummies.com/how-to/content/10-nosql-misconceptions.html |title=10 NoSQL गलतफहमी|website=Dummies.com |access-date=2017-03-06}}</ref> कई डेटाबेस में [[वितरित लेनदेन प्रसंस्करण]] के लिए, डेटा स्थिरता एक बड़ी चुनौती है जो गैर-संरचित क्वेरी भाषा और संबंधपरक डेटाबेस दोनों के लिए कठिन है। संबंधपरक डेटाबेस डेटाबेस को विस्तृत करने के लिए संदर्भित पूर्णता नियंत्रण की स्वीकृति नहीं देते हैं।<ref>{{cite web |url=https://iggyfernandez.wordpress.com/2013/07/28/no-to-sql-and-no-to-nosql/ |title=No! to SQL and No! to NoSQL &#124; So Many Oracle Manuals, So Little Time |website=Iggyfernandez.wordpress.com |access-date=2017-03-06}}</ref> वितरित लेनदेन प्रसंस्करण के लिए कुछ सिस्टम परमाणुता, स्थिरता, आइसोलेशन और स्थायित्व लेनदेन और एक्स/ओपन एक्सए मानकों दोनों को बनाए रखते हैं।<ref>{{cite web |url=http://databases.about.com/od/specificproducts/a/acid.htm |title=एसिड मॉडल|last=Chapple |first=Mike |website=about.com}}</ref> इंटरएक्टिव संबंधपरक डेटाबेस एक सामान्य विशेषता के रूप में गठनात्मक प्रसारण विश्लेषण तकनीकों को साझा करते हैं।<ref>{{cite book |last1=Fiore |first1=S. |title=ग्रिड और क्लाउड डेटाबेस प्रबंधन|year=2011 |publisher=Springer Science & Business Media |page=210}}</ref> सिमेंटिक वर्चुअलाइजेशन प्रोटोकॉल का उपयोग करके इंटरफ़ेस वातावरण के अंदर की सीमाओं को दूर किया जाता है, जैसे कि गैर-संरचित क्वेरी भाषा सेवाएं अधिकांश ऑपरेटिंग सिस्टमों के लिए सुलभ हैं।<ref>{{cite journal |last1=Lawrence |first1=MySQL और MongoDB सहित रिलेशनल SQL और NoSQL सिस्टम का एकीकरण और वर्चुअलाइजेशन|title=MySQL और MongoDB सहित रिलेशनल SQL और NoSQL सिस्टम का एकीकरण और वर्चुअलाइजेशन|journal=International Conference on Computational Science and Computational Intelligence 1 |year=2014}}</ref>


इसके बजाय, अधिकांश NoSQL डेटाबेस [[अंतिम स्थिरता]] की अवधारणा प्रदान करते हैं, जिसमें डेटाबेस परिवर्तन अंततः (सामान्य रूप से मिलीसेकंड के भीतर) सभी नोड्स के लिए प्रचारित होते हैं, इसलिए डेटा के लिए क्वेरीज़ अपडेट किए गए डेटा को तुरंत वापस नहीं कर सकती हैं या डेटा को पढ़ने में परिणाम हो सकता है जो सटीक नहीं है, ए बासी पठन के रूप में जानी जाने वाली समस्या।<ref>{{cite web |url=https://aphyr.com/posts/322-call-me-maybe-mongodb-stale-reads |title=Jepsen: MongoDB stale reads |website=Aphyr.com |date=2015-04-20 |access-date=2017-03-06}}</ref> इसके अतिरिक्त, कुछ नोएसक्यूएल सिस्टम खोए हुए लेखन और [[डेटा हानि]] के अन्य रूपों को प्रदर्शित कर सकते हैं।<ref>{{cite web |url=http://www.slideshare.net/MartinZapletal/zapletal-martinlargevolumedataanalytics |title=टाइपसेफ रिएक्टिव प्लेटफॉर्म पर बड़ी मात्रा में डेटा विश्लेषण|website=Slideshare.net |access-date=2017-03-06}}</ref> कुछ NoSQL सिस्टम डेटा हानि से बचने के लिए [[राइट-फॉरवर्ड लॉगिंग]] जैसी अवधारणाएँ प्रदान करते हैं।<ref>{{cite web |last=Fowler |first=Adam |url=http://www.dummies.com/how-to/content/10-nosql-misconceptions.html |title=10 NoSQL गलतफहमी|website=Dummies.com |access-date=2017-03-06}}</ref> कई डेटाबेस में [[वितरित लेनदेन प्रसंस्करण]] के लिए, डेटा स्थिरता एक बड़ी चुनौती है जो NoSQL और रिलेशनल डेटाबेस दोनों के लिए कठिन है। संबंधपरक डेटाबेस डेटाबेस को विस्तृत करने के लिए संदर्भित अखंडता बाधाओं की स्वीकृति नहीं देते हैं।<ref>{{cite web |url=https://iggyfernandez.wordpress.com/2013/07/28/no-to-sql-and-no-to-nosql/ |title=No! to SQL and No! to NoSQL &#124; So Many Oracle Manuals, So Little Time |website=Iggyfernandez.wordpress.com |access-date=2017-03-06}}</ref> वितरित लेनदेन प्रसंस्करण के लिए कुछ सिस्टम ACID लेनदेन और X/Open XA मानकों दोनों को बनाए रखते हैं।<ref>{{cite web |url=http://databases.about.com/od/specificproducts/a/acid.htm |title=एसिड मॉडल|last=Chapple |first=Mike |website=about.com}}</ref> इंटरएक्टिव रिलेशनल डेटाबेस एक सामान्य विशेषता के रूप में कन्फॉर्मल रिले विश्लेषण तकनीकों को साझा करते हैं।<ref>{{cite book |last1=Fiore |first1=S. |title=ग्रिड और क्लाउड डेटाबेस प्रबंधन|year=2011 |publisher=Springer Science & Business Media |page=210}}</ref> सिमेंटिक वर्चुअलाइजेशन प्रोटोकॉल का उपयोग करके इंटरफ़ेस वातावरण के भीतर की सीमाओं को दूर किया जाता है, जैसे कि NoSQL सेवाएं अधिकांश ऑपरेटिंग सिस्टमों के लिए सुलभ हैं।<ref>{{cite journal |last1=Lawrence |first1=MySQL और MongoDB सहित रिलेशनल SQL और NoSQL सिस्टम का एकीकरण और वर्चुअलाइजेशन|title=MySQL और MongoDB सहित रिलेशनल SQL और NoSQL सिस्टम का एकीकरण और वर्चुअलाइजेशन|journal=International Conference on Computational Science and Computational Intelligence 1 |year=2014}}</ref>




== इतिहास ==
== इतिहास ==
NoSQL शब्द का उपयोग 1998 में कार्लो स्ट्रोज़ी द्वारा अपने हल्के स्ट्रोज़ी NoSQL (RDBMS) | स्ट्रोज़ी NoSQL ओपन-सोर्स रिलेशनल डेटाबेस के नाम के लिए किया गया था, जो मानक SQL (SQL) इंटरफ़ेस को उजागर नहीं करता था, लेकिन फिर भी संबंधपरक था।<ref name=":0">{{cite web
गैर-संरचित क्वेरी भाषा शब्द का उपयोग 1998 में कार्लो स्ट्रोज़ी द्वारा अपने सामान्य स्ट्रोज़ी गैर-संरचित क्वेरी भाषा मुक्त स्त्रोत संबंधपरक डेटाबेस के नाम के लिए किया गया था, जो मानक संरचित क्वेरी भाषा (संरचित क्वेरी भाषा) इंटरफ़ेस को प्रकट नहीं करता था, लेकिन फिर भी संबंधपरक था।<ref name=":0">{{cite web
| url        = http://publications.lib.chalmers.se/records/fulltext/123839.pdf
| url        = http://publications.lib.chalmers.se/records/fulltext/123839.pdf
| title      = Investigating storage solutions for large data: A comparison of well performing and scalable data storage solutions for real time extraction and batch insertion of data
| title      = Investigating storage solutions for large data: A comparison of well performing and scalable data storage solutions for real time extraction and batch insertion of data
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| access-date  = 12 May 2011
| access-date  = 12 May 2011
| quote      = Carlo Strozzi first used the term NoSQL in 1998 as a name for his open source relational database that did not offer a SQL interface[...]
| quote      = Carlo Strozzi first used the term NoSQL in 1998 as a name for his open source relational database that did not offer a SQL interface[...]
}}</ref> उनका NoSQL RDBMS लगभग 2009 के NoSQL डेटाबेस की सामान्य अवधारणा से अलग है। स्ट्रोज़ी का सुझाव है कि, क्योंकि वर्तमान NoSQL आंदोलन पूरी तरह से संबंधपरक मॉडल से हट जाता है, इसलिए इसे अधिक उचित रूप से 'NoREL' कहा जाना चाहिए,<ref>{{cite web |url=http://www.strozzi.it/cgi-bin/CSA/tw7/I/en_US/nosql/Home%20Page |title=NoSQL Relational Database Management System: Home Page |publisher=Strozzi.it |date=2 October 2007 |access-date=29 March 2010}}</ref> संबंधपरक नहीं होने का जिक्र।
}}</ref> उनका गैर-संरचित क्वेरी भाषा संबंधपरक डेटाबेस प्रबंधन प्रणाली लगभग 2009 के गैर-संरचित क्वेरी भाषा डेटाबेस की सामान्य अवधारणा से अलग है। स्ट्रोज़ी का सुझाव है कि, क्योंकि वर्तमान गैर-संरचित क्वेरी भाषा गतिविधि संबंधपरक मॉडल से पूरी तरह से अलग हो जाता है, इसलिए इसे" संबंधपरक नहीं "का संदर्भ देते हुए, इसे अधिक उपयुक्त रूप से 'गैर-अधिकारों की अभिव्यक्ति भाषा' कहा जाना चाहिए।<ref>{{cite web |url=http://www.strozzi.it/cgi-bin/CSA/tw7/I/en_US/nosql/Home%20Page |title=NoSQL Relational Database Management System: Home Page |publisher=Strozzi.it |date=2 October 2007 |access-date=29 March 2010}}</ref>  


Johan Oskarsson, जो उस समय Last.fm के एक डेवलपर थे, ने 2009 की शुरुआत में NoSQL शब्द को फिर से प्रस्तुत किया जब उन्होंने ओपन-सोर्स वितरित डेटाबेस | वितरित, गैर-संबंधपरक डेटाबेस पर चर्चा करने के लिए एक कार्यक्रम आयोजित किया।<ref>{{cite web |url= http://blog.sym-link.com/2009/05/12/nosql_2009.html |title= NoSQL 2009 |publisher= Blog.sym-link.com |date= 12 May 2009 |access-date= 29 March 2010 |archive-url= https://web.archive.org/web/20110716174012/http://blog.sym-link.com/2009/05/12/nosql_2009.html |archive-date= 16 July 2011 |url-status= dead }}</ref> नाम ने गैर-संबंधपरक, वितरित डेटा संग्रहणों की बढ़ती संख्या के उद्भव को लेबल करने का प्रयास किया, जिसमें Google के [[ बड़ी मेज ]]/मैपरेडस और अमेज़ॅन के [[अमेज़न डायनेमो डीबी]] के ओपन सोर्स क्लोन सम्मिलित हैं।
जोहान ऑस्करसन, जो उस समय Last.fm के एक डेवलपर थे, ने 2009 के प्रारंभ में गैर-संरचित क्वेरी भाषा शब्द को फिर से प्रस्तुत किया जब उन्होंने मुक्त स्त्रोत वितरित, गैर-संबंधपरक डेटाबेस पर चर्चा करने के लिए एक प्रोग्राम आयोजित किया।<ref>{{cite web |url= http://blog.sym-link.com/2009/05/12/nosql_2009.html |title= NoSQL 2009 |publisher= Blog.sym-link.com |date= 12 May 2009 |access-date= 29 March 2010 |archive-url= https://web.archive.org/web/20110716174012/http://blog.sym-link.com/2009/05/12/nosql_2009.html |archive-date= 16 July 2011 |url-status= dead }}</ref> नाम ने गैर-संबंधपरक, वितरित डेटा संग्रहणों की बढ़ती संख्या के प्रदर्शन को लेबल करने का प्रयास किया, जिसमें गूगल के [[ बड़ी मेज |बिगटेबल]] /मैपरेडस और अमेज़ॅन के [[अमेज़न डायनेमो डीबी|अमेज़न डायनेमोडीबी]] के मुक्त-स्त्रोत क्लोन सम्मिलित हैं।


== प्रकार और उदाहरण ==
== प्रकार और उदाहरण ==
NoSQL डेटाबेस को वर्गीकृत करने के विभिन्न तरीके हैं, विभिन्न श्रेणियों और उपश्रेणियों के साथ, जिनमें से कुछ ओवरलैप हैं। उदाहरण के साथ, डेटा मॉडल द्वारा गैर-विस्तृत वर्गीकरण क्या है:<ref>{{cite web|last1=Strauch|first1=Christof|title=नोएसक्यूएल डेटाबेस|url=http://www.christof-strauch.de/nosqldbs.pdf|access-date=2017-08-27|pages=23–24}}</ref>
गैर-संरचित क्वेरी भाषा डेटाबेस को वर्गीकृत करने के विभिन्न तरीके हैं, विभिन्न श्रेणियों और उपश्रेणियों के साथ, जिनमें से कुछ ओवरलैप (अतिव्याप्त) हैं। उदाहरण के साथ, डेटा मॉडल द्वारा गैर-विस्तृत वर्गीकरण क्या है:<ref>{{cite web|last1=Strauch|first1=Christof|title=नोएसक्यूएल डेटाबेस|url=http://www.christof-strauch.de/nosqldbs.pdf|access-date=2017-08-27|pages=23–24}}</ref>
{| style="text-align: left;" class="wikitable sortable"
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! Type !! Notable examples of this type
! प्रकार !! इस प्रकार के उल्लेखनीय उदाहरण
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| Key–value cache || [[Apache Ignite]], [[Couchbase]], [[Oracle Coherence|Coherence]], [[IBM WebSphere eXtreme Scale|eXtreme Scale]], [[Hazelcast]], [[Infinispan]], [[Memcached]], [[Redis]], [[Velocity (memory cache)|Velocity]]
| कुंजी–मान कैश || अपाचे इग्नाइट, काउचबेस, कोहरेंस, एक्सट्रीम स्केल, हेज़ेलकास्ट, इन्फिनिसन, मेमकेच्ड, रेडिस, वेलोसिटी
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|-
| [[Key–value database|Key–value store]]|| [[Azure Cosmos DB]], [[ArangoDB]], [[Amazon DynamoDB]], [[Aerospike (database)|Aerospike]], [[Couchbase]], [[Scylla (database)|ScyllaDB]]
| [[Key–value database|कुंजी–मान संग्रह]]|| अज्यूर कॉसमॉस डीबी, अरंगोडीबी, अमेज़न डायनेमो डीबी, एयरोस्पाइक, काउचबेस, स्काइलाडीबी
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|-
| Key–value store (eventually consistent) || [[Azure Cosmos DB]], [[Oracle NoSQL Database]], [[Riak]], [[Voldemort (distributed data store)|Voldemort]]
| कुंजी–मान संग्रह (अंततः संगत) || एज़्योर कॉस्मॉस डीबी, ओरेकल, गैर-संचरित क्वेरी भाषा डेटाबेस, रिपल, वोल्डेमॉर्ट
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|-
| Key–value store (ordered) || [[FoundationDB]], [[InfinityDB]], [[Lightning Memory-Mapped Database|LMDB]], [[MemcacheDB]]
| कुंजी–मान संग्रह (आदिष्ट) || फाउंडेशनडीबी, इन्फिनिटीडीबी, एलएमडीबी, मेमकेचेडीबी
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| Tuple store || [[Jini|Apache River]], [[GigaSpaces]], [[Tarantool]], [[TIBCO Software|TIBCO]] ActiveSpaces, [[Virtuoso Universal Server|OpenLink Virtuoso]]
| टपल भंडार || अपाचे रिवर, गीगास्पेस, टारेंटूल, टिब्को एक्टिवस्पेसेस, ओपनलिंक, वर्ट्युओसो
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|[[Triplestore]]
|[[Triplestore|ट्रिपलसंग्रह]]
|[[AllegroGraph]], [[MarkLogic Server|MarkLogic]], [[Ontotext|Ontotext-OWLIM]], [[Oracle NoSQL Database|Oracle NoSQL database]], Profium Sense, [[Virtuoso Universal Server]]
|एलेग्रोग्राफ, मार्कलॉजिक, ओंटोटेक्स्ट-ओडब्लूलिम, डेटाबेस, ओरेकल, गैर-संचरित क्वेरी भाषा, प्रोफियम सेंस, वर्चुसो यूनिवर्सल सर्वर
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| [[Object database]]|| [[Objectivity/DB]], [[Perst]], [[Zope Object Database|ZopeDB]], [[db4o]], [[Gemstone (database)|GemStone/S]], [[InterSystems Caché]], [[JADE (programming language)|JADE]], [[ObjectDatabase++]], [[ObjectDB]], [[ObjectStore]], [[Odaba|ODABA]], [[Realm (database)|Realm]], [[Virtuoso Universal Server|OpenLink Virtuoso]], [[Versant Object Database]], [[ZODB]]
| [[Object database|ऑब्जेक्ट डेटाबेस]]|| ऑब्जेक्टिविटी/डीबी, पर्स्ट, ज़ोपडीबी, डीबी4ओ, जेमस्टोन/एस, इंटरसिस्टम कैश, जेएडीई, ऑब्जेक्टडेटाबेस++, ऑब्जेक्टडीबी, ऑब्जेक्टस्टोर, ओडाबा, रियल्म, ओपनलिंक वर्चुओसो, वर्सेंट ऑब्जेक्ट डेटाबेस, जेडओडीबी
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| [[Document-oriented database|Document store]] || [[Azure Cosmos DB]], [[ArangoDB]], [[BaseX]], [[Clusterpoint]], [[Couchbase]], [[CouchDB]], [[DocumentDB]], [[EXist|eXist-db]], [[Lotus Notes|IBM Domino]], [[MarkLogic]], [[MongoDB]], [[RavenDB]], [[Qizx]], [[RethinkDB]], [[Elasticsearch]], [[OrientDB]]
| [[Document-oriented database|दस्तावेज़ भंडार]] || एज़्योर कॉसमॉस डीबी, अरंगोडीबी, बेसएक्स, क्लस्टरपॉइंट, काउचबेस, काउचडीबी, डॉक्यूमेंटडीबी, इग्ज़िस्ट-डीबी, आईबीएम डोमिनोज़, मार्कलॉजिक, मोंगोडीबी, रेवेनडीबी, क्यूज़ेक्स, रीथिंकडीबी, इलास्टिक्ससर्च, ओरिएंटडीबी
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| [[Wide column store|Wide Column Store]] || [[Azure Cosmos DB]], [[Amazon DynamoDB]], [[Bigtable]], [[Apache Cassandra|Cassandra]], [[Google Cloud Datastore]], [[Apache HBase|HBase]], [[Hypertable]], [[Scylla (database)|ScyllaDB]]
| [[Wide column store|वाइड कॉलम संग्रह]] || एज़्योर कॉसमॉस डीबी, अमेज़ॅन डायनेमोडीबी, बिगटेबल, कैसेंड्रा, गूगल क्लाउड डेटास्टोर, एचबेस, हाइपरटेबल, स्काइलाडीबी
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| Native multi-model database || [[ArangoDB]], [[Azure Cosmos DB]], [[OrientDB]], [[MarkLogic Server|MarkLogic]], [[Apache Ignite]],<ref>https://apacheignite.readme.io/docs Ignite Documentation</ref><ref>https://www.infoworld.com/article/3135070/data-center/fire-up-big-data-processing-with-apache-ignite.html fire-up-big-data-processing-with-apache-ignite</ref> [[Couchbase]], [[FoundationDB]], [[Oracle Database]]
| मूल बहु-मॉडल डेटाबेस || अरंगोडीबी, एज़्योर कॉसमॉस डीबी, ओरिएंटडीबी, ार्कलॉजिक, अपाचे इग्नाइट,<ref>https://apacheignite.readme.io/docs Ignite Documentation</ref><ref>https://www.infoworld.com/article/3135070/data-center/fire-up-big-data-processing-with-apache-ignite.html fire-up-big-data-processing-with-apache-ignite</ref> काउचबेस, फाउंडेशनडीबी, ओरेकल डेटाबेस
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|[[Graph database]]
|[[Graph database|ग्राफ डेटाबेस]]
|[[Azure Cosmos DB]], [[AllegroGraph]], [[ArangoDB]], [[InfiniteGraph]], [[Apache Giraph]], [[MarkLogic]], [[Neo4J]], [[OrientDB]], [[Virtuoso Universal Server|Virtuoso]]
|एज़्योर कॉस्मॉस डीबी, एलेग्रोग्राफ, अरंगोडीबी, अनंतग्राफ, अपाचे जिराफ, मार्कलॉजिक,नियो4जे, ओरिएंटडीबी, वर्चुओसो
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|[[MultiValue|Multivalue database]]
|[[MultiValue|बहु-मान डेटाबेस]]
|D3 [[Pick database]], [[Extensible Storage Engine]] (ESE/NT), [[InfinityDB]], [[InterSystems Caché]], jBASE [[Pick database]], mvBase [[Rocket Software]], mvEnterprise [[Rocket Software]], [[Northgate Information Solutions]] Reality (the original Pick/MV Database), [[OpenQM]], Revelation Software's OpenInsight (Windows) and Advanced Revelation (DOS), UniData [[Rocket U2]], UniVerse [[Rocket U2]]
|डी3 पिक डेटाबेस, एक्स्टेंसिबल स्टोरेज इंजन (ईएसई/एनटी), इनफिनिटीडीबी, इंटरसिस्टम कैश, जेबीएएस पिक डेटाबेस, एमवीबेस रॉकेट सॉफ्टवेयर, एमवीएंटरप्राइज रॉकेट सॉफ्टवेयर, नॉर्थगेट इंफॉर्मेशन सॉल्यूशंस रियलिटी (मूल पिक/एमवी डेटाबेस), ओपनक्यूएम, रेवलेशन सॉफ्टवेयर का ओपनइनसाइट (विंडोज़) ) और एडवांस्ड रेवेलेशन (डिस्क ऑपरेटिंग सिस्टम), यूनीडाटा रॉकेट यू2, यूनिवर्स रॉकेट यू2
|}
|}




=== की-वैल्यू संग्रहण ===
=== कुंजी-मान संग्रहण ===
{{main|Key–value database}}
{{main|कुंजी-मान संग्रहण}}
की-वैल्यू (KV) संग्रहण अपने मौलिक डेटा मॉडल के रूप में [[साहचर्य सरणी]] (जिसे मानचित्र या शब्दकोश भी कहा जाता है) का उपयोग करते हैं। इस मॉडल में, डेटा को की-वैल्यू पेयर के संग्रह के रूप में दर्शाया जाता है, जैसे कि संग्रह में प्रत्येक संभावित कुंजी एक बार में दिखाई देती है।<ref>{{cite web |author=Sandy |date=14 January 2011 |title=मुख्य मूल्य भंडार और NoSQL गतिविधि|url=http://dba.stackexchange.com/a/619 |access-date=1 January 2012 |publisher=Stackexchange |quote=Key–value stores allow the application developer to store schema-less data. This data usually consists of a string that represents the key, and the actual data that is considered the value in the "key–value" relationship. The data itself is usually some kind of primitive of the programming language (a string, an integer, or an array) or an object that is being marshaled by the programming language's bindings to the key-value store. This structure replaces the need for a fixed data model and allows proper formatting.}}</ref><ref>{{cite web
 
कुंजी-मान (केवी) संग्रहण अपने मौलिक डेटा मॉडल के रूप में [[साहचर्य सरणी]] (जिसे मानचित्र या शब्दकोश भी कहा जाता है) का उपयोग करते हैं। इस मॉडल में, डेटा को कुंजी-मान पेयर के संग्रह के रूप में दर्शाया जाता है, जैसे कि संग्रह में प्रत्येक संभावित कुंजी एक बार में दिखाई देती है।<ref>{{cite web |author=Sandy |date=14 January 2011 |title=मुख्य मूल्य भंडार और NoSQL गतिविधि|url=http://dba.stackexchange.com/a/619 |access-date=1 January 2012 |publisher=Stackexchange |quote=Key–value stores allow the application developer to store schema-less data. This data usually consists of a string that represents the key, and the actual data that is considered the value in the "key–value" relationship. The data itself is usually some kind of primitive of the programming language (a string, an integer, or an array) or an object that is being marshaled by the programming language's bindings to the key-value store. This structure replaces the need for a fixed data model and allows proper formatting.}}</ref><ref>{{cite web
| access-date =1 January 2012
| access-date =1 January 2012
| publisher = Marc Seeger
| publisher = Marc Seeger
Line 77: Line 82:
| url = http://blog.marc-seeger.de/assets/papers/Ultra_Large_Sites_SS09-Seeger_Key_Value_Stores.pdf
| url = http://blog.marc-seeger.de/assets/papers/Ultra_Large_Sites_SS09-Seeger_Key_Value_Stores.pdf
| quote = Key–value stores provide a high-performance alternative to relational database systems with respect to storing and accessing data. This paper provides a short overview of some of the currently available key–value stores and their interface to the Ruby programming language.}}</ref>
| quote = Key–value stores provide a high-performance alternative to relational database systems with respect to storing and accessing data. This paper provides a short overview of some of the currently available key–value stores and their interface to the Ruby programming language.}}</ref>
की-वैल्यू मॉडल सबसे सरल गैर-तुच्छ डेटा मॉडल में से एक है, और समृद्ध डेटा मॉडल प्रायः इसके विस्तार के रूप में लागू किए जाते हैं। की-वैल्यू मॉडल को विवेकपूर्ण रूप से ऑर्डर किए गए मॉडल तक बढ़ाया जा सकता है जो [[लेक्सिकोग्राफिक ऑर्डर]] में कुंजियों को बनाए रखता है। यह विस्तार कम्प्यूटेशनल रूप से शक्तिशाली है, जिसमें यह चयनात्मक प्रमुख श्रेणियों को कुशलतापूर्वक पुनः प्राप्त कर सकता है।<ref>{{cite web
 
कुंजी-मान मॉडल सबसे सरल गैर-सामान्य डेटा मॉडल में से एक है, और समृद्ध डेटा मॉडल प्रायः इसके विस्तार के रूप में प्रयुक्त किए जाते हैं। कुंजी-मान मॉडल को विवेकपूर्ण रूप से आदेशित किए गए मॉडल तक बढ़ाया जा सकता है जो [[लेक्सिकोग्राफिक ऑर्डर|लेक्सिकोग्राफिक ( शब्दकोशीय संबंधी) क्रम]] में कुंजियों को बनाए रखता है। यह विस्तार कम्प्यूटेशनल रूप से शक्तिशाली है, जिसमें यह चयनात्मक प्रमुख श्रेणियों को कुशलतापूर्वक पुनः प्राप्त कर सकता है।<ref>{{cite web
| access-date =8 May 2014
| access-date =8 May 2014
| publisher = Ilya Katsov
| publisher = Ilya Katsov
Line 84: Line 90:
| date = 1 March 2012
| date = 1 March 2012
| url = http://highlyscalable.wordpress.com/2012/03/01/nosql-data-modeling-techniques/}}</ref>
| url = http://highlyscalable.wordpress.com/2012/03/01/nosql-data-modeling-techniques/}}</ref>
की-वैल्यू संग्रहण्स अंतिम स्थिरता से क्रमिकता तक [[निरंतरता मॉडल]] का उपयोग कर सकते हैं। कुछ डेटाबेस चाबियों के क्रम का समर्थन करते हैं। विभिन्न हार्डवेयर कार्यान्वयन हैं, और कुछ उपयोगकर्ता मेमोरी (रैम) में डेटा संग्रहण करते हैं, जबकि अन्य [[ठोस राज्य ड्राइव]] (SSD) या [[हार्ड डिस्क ड्राइव]] (उर्फ हार्ड डिस्क ड्राइव (HDD)) पर।
 
कुंजी-मान संग्रहण अंतिम स्थिरता से क्रमिकता तक [[निरंतरता मॉडल]] का उपयोग कर सकते हैं। कुछ डेटाबेस कुंजियों के क्रम का समर्थन करते हैं। विभिन्न हार्डवेयर कार्यान्वयन हैं, और कुछ उपयोगकर्ता मेमोरी (रेंडम एक्सेस मेमोरी) में डेटा संग्रहण करते हैं, जब अन्य [[ठोस राज्य ड्राइव|ठोस अवस्था ड्राइव]] (एसएसडी) या [[हार्ड डिस्क ड्राइव]] (उर्फ हार्ड डिस्क ड्राइव (एचडीडी)) पर संग्रहीत किया जाता है।


=== दस्तावेज़ संग्रहण ===
=== दस्तावेज़ संग्रहण ===
{{main|Document-oriented database|XML database}}
{{main|दस्तावेज़ उन्मुख डेटाबेस और एक्सएमएल डेटाबेस}}
दस्तावेज़ संग्रहण की केंद्रीय अवधारणा दस्तावेज़ की है। जबकि इस परिभाषा के विवरण दस्तावेज़-उन्मुख डेटाबेस के बीच भिन्न होते हैं, वे सभी मानते हैं कि दस्तावेज़ कुछ मानक स्वरूपों या एन्कोडिंग में डेटा (या सूचना) को एनकैप्सुलेट और एनकोड करते हैं। उपयोग में आने वाले एन्कोडिंग में [[XML]], [[YAML]], और [[JSON]] और [[BSON]] जैसे बाइनरी फॉर्म सम्मिलित हैं। दस्तावेज़ों को डेटाबेस में एक अद्वितीय कुंजी के माध्यम से संबोधित किया जाता है जो उस दस्तावेज़ का प्रतिनिधित्व करता है। दस्तावेज़-उन्मुख डेटाबेस की एक अन्य परिभाषित विशेषता उनकी सामग्री के आधार पर दस्तावेज़ों को पुनः प्राप्त करने के लिए एक एपीआई या क्वेरी भाषा है।
 
दस्तावेज़ संग्रहण की केंद्रीय अवधारणा दस्तावेज़ की है। जबकि इस परिभाषा के विवरण दस्तावेज़-उन्मुख डेटाबेस के बीच भिन्न होते हैं, वे सभी मानते हैं कि दस्तावेज़ कुछ मानक स्वरूपों या एन्कोडिंग में डेटा (या सूचना) को कैप्सुलन और एनकोड करते हैं। उपयोग में आने वाले एन्कोडिंग मेंएक्सएमएल, वाईएएमएल, और जेएसओएन और बीएसओएन जैसे बाइनरी प्रारूप सम्मिलित हैं। दस्तावेज़ों को डेटाबेस में एक अद्वितीय कुंजी के माध्यम से संबोधित किया जाता है जो उस दस्तावेज़ का प्रतिनिधित्व करता है। दस्तावेज़-उन्मुख डेटाबेस की एक अन्य परिभाषित विशेषता उनकी सामग्री के आधार पर दस्तावेज़ों को पुनः प्राप्त करने के लिए एक एप्लीकेशन प्रोग्रामिंग इंटरफेस या क्वेरी भाषा है।


अलग-अलग कार्यान्वयन दस्तावेज़ों को व्यवस्थित करने और/या समूहीकृत करने के अलग-अलग तरीके प्रदान करते हैं:
अलग-अलग कार्यान्वयन दस्तावेज़ों को व्यवस्थित करने और/या समूहीकृत करने के अलग-अलग तरीके प्रदान करते हैं:
* संग्रह
* संग्रह
* टैग
* टैग
* गैर-दिखाई देने वाला मेटाडेटा
* गैर-दृश्यमान मेटाडेटा
* निर्देशिका पदानुक्रम
* निर्देशिका पदानुक्रम


संबंधपरक डेटाबेस की तुलना में, संग्रह को तालिकाओं के अनुरूप माना जा सकता है और अभिलेखों के अनुरूप दस्तावेज़। लेकिन वे भिन्न हैं: तालिका में प्रत्येक रिकॉर्ड में क्षेत्र का समान क्रम होता है, जबकि संग्रह में दस्तावेज़ों में क्षेत्र पूरी तरह से अलग हो सकते हैं।
संबंधपरक डेटाबेस की तुलना में, संग्रह को तालिकाओं और अभिलेखों के अनुरूप दस्तावेज़ के अनुरूप माना जा सकता है। लेकिन वे भिन्न हैं: तालिका में प्रत्येक रिकॉर्ड में क्षेत्र का समान क्रम होता है, जबकि संग्रह में दस्तावेज़ों में क्षेत्र पूरी तरह से अलग हो सकते हैं।


=== ग्राफ ===
=== ग्राफ ===
{{main|Graph database}}
{{main|ग्राफ डेटाबेस}}


ग्राफ़ डेटाबेस डेटा के लिए डिज़ाइन किए गए हैं जिनके संबंधों को एक ग्राफ़ (असतत गणित) के रूप में अच्छी तरह से दर्शाया गया है जिसमें संबंधों की एक सीमित संख्या से जुड़े तत्व सम्मिलित हैं। डेटा के उदाहरणों में सामाजिक संबंध, सार्वजनिक परिवहन लिंक, रोड मैप, नेटवर्क टोपोलॉजी आदि सम्मिलित हैं।
ग्राफ़ डेटाबेस डेटा के लिए डिज़ाइन किए गए हैं जिनके संबंधों को एक ग्राफ़ (असतत गणित) के रूप में अच्छी तरह से दर्शाया गया है जिसमें संबंधों की एक सीमित संख्या से जुड़े तत्व सम्मिलित हैं। डेटा के उदाहरणों में सामाजिक संबंध, सार्वजनिक परिवहन लिंक, सड़क मानचित्र, नेटवर्क सांस्थिति आदि सम्मिलित हैं।


; ग्राफ़ डेटाबेस और उनकी क्वेरी भाषा
; ग्राफ़ डेटाबेस और उनकी क्वेरी भाषा
{| style="text-align: left;" class="wikitable sortable"
{| style="text-align: left;" class="wikitable sortable"
  ! Name !! Language(s) !! Notes
  ! नाम !! भाषा (ओं) !! नोट्स
  |-
  |-
  | [[AllegroGraph]] || [[SPARQL]] || [[Resource Description Framework|RDF]] triple store
  | [[AllegroGraph|एलेग्रोग्राफ]] || [[SPARQL|एसपीएआरक्यूएल]] || आरडीएफ त्रिपक्षीय भंडार
  |-
  |-
  | [[Amazon Neptune]] || [[Gremlin (programming language)|Gremlin]], [[SPARQL]] || [[Graph database]]
  | [[Amazon Neptune|अमेज़न नेप्च्यून]] || [[Gremlin (programming language)|ग्रेमलिन,]], [[SPARQL|एसपीएआरक्यूएल]] || [[Graph database|ग्राफ डेटाबेस]]
  |-
  |-
  | [[ArangoDB]] || AQL, [[JavaScript]], [[GraphQL]] || Multi-model DBMS [[Document-oriented database|Document]], [[Graph database]] and [[Key-value store]]
  | [[ArangoDB|अरंगोडीबी]] || एक्यूएल, जावास्क्रिप्ट, ग्राफक्यूएल || बहु-मॉडल डीबीएमएस दस्तावेज़, ग्राफ़ डेटाबेस और कुंजी-मान संग्रह
  |-
  |-
  | [[Azure Cosmos DB]] || [[Gremlin (programming language)|Gremlin]] || [[Graph database]]
  | [[Azure Cosmos DB|एज़्योर कॉस्मॉस डीबी]] || [[Gremlin (programming language)|ग्रेमलिन]] || [[Graph database|ग्राफ डेटाबेस]]
  |-
  |-
  | [[DEX (Graph database)|DEX/Sparksee]] || [[C++]], [[Java (programming language)|Java]], [[C Sharp (programming language)|C#]], [[Python (programming language)|Python]] || [[Graph database]]
  | [[DEX (Graph database)|डेक्स/स्पार्कसी]] || C ++, जावा, C #, पायथन || [[Graph database|ग्राफ डेटाबेस]]
  |-
  |-
  | [[FlockDB]] || [[Scala (programming language)|Scala]] || [[Graph database]]
  | [[FlockDB|फ्लॉकडीबी]] || [[Scala (programming language)|स्काला]] || [[Graph database|ग्राफ डेटाबेस]]
  |-
  |-
  | [[IBM Db2]] || [[SPARQL]] || [[Resource Description Framework|RDF]] triple store added in DB2 10
  | [[IBM Db2|अंतर्राष्ट्रीय व्यापार मशीन डीबी 2]] || [[SPARQL|एसपीएआरक्यूएल]] || आरडीएफ त्रिपक्षीय भंडार डीबी2 10 में जोड़ा गया
  |-
  |-
  | [[InfiniteGraph]] || [[Java (programming language)|Java]] || [[Graph database]]
  | [[InfiniteGraph|अनंतग्राफ]] || [[Java (programming language)|जावा]] || [[Graph database|ग्राफ डेटाबेस]]
  |-
  |-
  | [[JanusGraph]] || [[Java (programming language)|Java]] || [[Graph database]]
  | [[JanusGraph|जानूसग्राफ]] || [[Java (programming language)|जावा]] || [[Graph database|ग्राफ डेटाबेस]]
  |-
  |-
  | [[MarkLogic]] || [[Java (programming language)|Java]], [[JavaScript]], [[SPARQL]], [[XQuery]] || Multi-model [[Document-oriented database|document database]] and [[Resource Description Framework|RDF]] triple store
  | [[MarkLogic|मार्कलॉजिक]] || [[Java (programming language)|जावा]], [[JavaScript|जावा]]स्क्रिप्ट, [[SPARQL|एसपीएआरक्यूएल]], [[XQuery|एक्सक्वेरी]]|| बहु-मॉडल दस्तावेज़ डेटाबेस और आरडीएफ त्रिपक्षीय भंडार
  |-
  |-
  | [[Neo4j]] || [[Cypher Query Language|Cypher]] || [[Graph database]]
  | [[Neo4j|निओ4जे]] || [[Cypher Query Language|साइफर]] || [[Graph database|ग्राफ डेटाबेस]]
  |-
  |-
  | [[Virtuoso Universal Server|OpenLink Virtuoso]] || [[C++]], [[C Sharp (programming language)|C#]], [[Java (programming language)|Java]], [[SPARQL]] || [[Middleware]] and [[database engine]] hybrid
  | [[Virtuoso Universal Server|ओपनलिंक वर्ट्युओसो]] || [[C++]], [[C Sharp (programming language)|C#]], [[Java (programming language)|जावा]], [[SPARQL|एसपीएआरक्यूएल]] || मिडलवेयर और डेटाबेस इंजन हाइब्रिड
  |-
  |-
  | [[Oracle Database|Oracle]] || [[SPARQL|SPARQL 1.1]] || [[Resource Description Framework|RDF]] triple store added in 11g
  | [[Oracle Database|ओरेकल]] || [[SPARQL|एसपीएआरक्यूएल 1.1]] || आरडीएफ त्रिपक्षीय भंडार 11g में जोड़ा गया
  |-
  |-
  | [[OrientDB]] || [[Java (programming language)|Java]], SQL || Multi-model [[Document-oriented database|document]] and [[graph database]]
  | [[OrientDB|ओरिएंटडीबी]] || [[Java (programming language)|जावा]], संरचित क्वेरी भाषा || बहु-मॉडल दस्तावेज़ और ग्राफ़ डेटाबेस
  |-
  |-
  | [[Ontotext|OWLIM]] || [[Java (programming language)|Java]], [[SPARQL|SPARQL 1.1]]|| [[Resource Description Framework|RDF]] triple store
  | [[Ontotext|ओडब्ल्यूएलआईएम]] || [[Java (programming language)|जावा]], [[SPARQL|एसपीएआरक्यूएल 1.1]]|| आरडीएफ त्रिपक्षीय भंडार
  |-
  |-
  | Profium Sense || [[Java (programming language)|Java]], [[SPARQL]] || [[Resource Description Framework|RDF]] triple store
  | प्रोफियम सेंस || [[Java (programming language)|जावा]], [[SPARQL|एसपीएआरक्यूएल]] || आरडीएफ त्रिपक्षीय भंडार
  |-
  |-
  | [[Redis|RedisGraph]] || [[Cypher Query Language|Cypher]] || [[Graph database]]
  | [[Redis|रेडिसग्राफ]] || [[Cypher Query Language|साइफर]] || [[Graph database|ग्राफ डेटाबेस]]
  |-
  |-
  | [[sqrrl|Sqrrl Enterprise]] || [[Java (programming language)|Java]] || [[Graph database]]
  | [[sqrrl|एसक्यूआरएल एंटरप्राइज़]] || [[Java (programming language)|जावा]] || [[Graph database|ग्राफ डेटाबेस]]
|-
|-
|[[TerminusDB]]
|[[TerminusDB|टर्मिनसडीबी]]
|JavaScript, [[Python (programming language)|Python]], [[datalog]]
|जावास्क्रिप्ट, पायथन, डेटालॉग
|Open source RDF triple-store and document store<ref>{{Cite web|title=TerminusX - Why TerminusX|url=https://terminusdb.com/why-terminus/|access-date=2021-12-16|website=terminusdb.com}}</ref>
|खुला स्रोत आरडीएफ त्रिपक्षीय संग्रह और दस्तावेज़ संग्रह<ref>{{Cite web|title=TerminusX - Why TerminusX|url=https://terminusdb.com/why-terminus/|access-date=2021-12-16|website=terminusdb.com}}</ref>
|}
|}


Line 151: Line 159:
== प्रदर्शन ==
== प्रदर्शन ==


NoSQL डेटाबेस के प्रदर्शन का मूल्यांकन सामान्य रूप से [[THROUGHPUT]] के मीट्रिक का उपयोग करके किया जाता है, जिसे संचालन/सेकंड के रूप में मापा जाता है। प्रदर्शन मूल्यांकन को सही बेंचमार्क जैसे उत्पादन कॉन्फ़िगरेशन, डेटाबेस के पैरामीटर, अनुमानित डेटा वॉल्यूम और समवर्ती उपयोगकर्ता वर्कलोड पर ध्यान देना चाहिए।
गैर-संरचित क्वेरी भाषा डेटाबेस के प्रदर्शन का मूल्यांकन सामान्य रूप से [[THROUGHPUT|संचार क्षमता]] के मीट्रिक का उपयोग करके किया जाता है, जिसे संचालन/सेकंड के रूप में मापा जाता है। प्रदर्शन मूल्यांकन को सही बेंचमार्क जैसे उत्पादन कॉन्फ़िगरेशन, डेटाबेस के पैरामीटर, अनुमानित डेटा मात्रा और समवर्ती उपयोगकर्ता वर्कलोड (कार्यभार) पर ध्यान देना चाहिए।


बेन स्कोफिल्ड ने NoSQL डेटाबेस की विभिन्न श्रेणियों का मूल्यांकन इस प्रकार किया है:<ref>{{cite web|url=http://www.slideshare.net/bscofield/nosql-codemash-2010|title=NoSQL - Death to Relational Databases(?)|last=Scofield|first=Ben |date=2010-01-14|access-date=2014-06-26}}</ref>
बेन स्कोफिल्ड ने गैर-संरचित क्वेरी भाषा डेटाबेस की विभिन्न श्रेणियों का मूल्यांकन इस प्रकार किया है:<ref>{{cite web|url=http://www.slideshare.net/bscofield/nosql-codemash-2010|title=NoSQL - Death to Relational Databases(?)|last=Scofield|first=Ben |date=2010-01-14|access-date=2014-06-26}}</ref>


{| style="text-align: left;" class="wikitable sortable"
{| style="text-align: left;" class="wikitable sortable"
|-
|-
! Data model !! Performance !! Scalability !! Flexibility !! Complexity !! Functionality
! डेटा मॉडल !! प्रदर्शन !! मापनीयता !! नम्यता !! जटिलता !! कार्यात्मकता
|-
|-
| Key–value store ||  high || high || high || none || variable (none)
| कुंजी–मान संग्रह ||  उच्च || उच्च || उच्च || कोई नहीं || वेरिएबल (कोई नहीं)
|-
|-
| Column-oriented store || high || high || moderate || low || minimal
| कॉलम-उन्मुख संग्रह || उच्च || उच्च || मध्यम || निम्न || न्यूनतम
|-
|-
| Document-oriented store || high || variable (high) || high || low || variable (low)
| दस्तावेज़-उन्मुख संग्रह || उच्च || वेरिएबल (उच्च) || उच्च || निम्न || वेरिएबल (निम्न)
|-
|-
| Graph database || variable || variable || high || high || [[graph theory]]
| ग्राफ डेटाबेस || वेरिएबल || वेरिएबल || उच्च || उच्च || [[graph theory|ग्राफ़ सिद्धांत]]
|-
|-
| Relational database || variable || variable || low || moderate || [[relational algebra]]
| संबंधपरक डेटाबेस || वेरिएबल || वेरिएबल || निम्न || मध्यम || [[relational algebra|संबंधपरक बीजगणित]]
|}
|}
प्रदर्शन और मापनीयता की तुलना सामान्य रूप से [[YCSB]] बेंचमार्क का उपयोग करके की जाती है।
प्रदर्शन और मापनीयता की तुलना सामान्य रूप से [[YCSB|वाईसीएसबी]] बेंचमार्क का उपयोग करके की जाती है।


== संबंधपरक डेटा को संभालना ==
== संबंधपरक डेटा को संभालना ==
चूंकि अधिकांश NoSQL डेटाबेस में प्रश्नों में सम्मिलित होने की क्षमता नहीं होती है, इसलिए [[डेटाबेस स्कीमा]] को सामान्य रूप से अलग तरह से डिज़ाइन करने की आवश्यकता होती है। NoSQL डेटाबेस में रिलेशनल डेटा को संभालने के लिए तीन मुख्य तकनीकें हैं। (जॉइन का समर्थन करने वाले NoSQL डेटाबेस के लिए टेबल जॉइन और ACID सपोर्ट देखें।)
चूंकि अधिकांश गैर-संरचित क्वेरी भाषा डेटाबेस में प्रश्नों में सम्मिलित होने की क्षमता नहीं होती है, इसलिए [[डेटाबेस स्कीमा]] को सामान्य रूप से अलग तरह से डिज़ाइन करने की आवश्यकता होती है। गैर-संरचित क्वेरी भाषा डेटाबेस में संबंधपरक डेटा को संभालने के लिए तीन मुख्य तकनीकें हैं। (जॉइन का समर्थन करने वाले गैर-संरचित क्वेरी भाषा डेटाबेस के लिए तालिका में सम्मिलित और परमाणुता, स्थिरता, आइसोलेशन और स्थायित्व समर्थन देखें।)


=== एकाधिक प्रश्न ===
=== एकाधिक क्वेरीज़ ===
एक प्रश्न के साथ सभी डेटा को पुनः प्राप्त करने के बजाय वांछित डेटा प्राप्त करने के लिए कई प्रश्न करना आम बात है। NoSQL क्वेश्चन प्रायः पारंपरिक SQL क्वेश्चन से तेज़ होते हैं इसलिए अतिरिक्त क्वेश्चन की लागत स्वीकार्य हो सकती है। यदि अत्यधिक संख्या में प्रश्न आवश्यक होंगे, तो अन्य दो दृष्टिकोणों में से एक अधिक उपयुक्त है।
क्वेरीज़ के साथ सभी डेटा को पुनः प्राप्त करने के अतिरिक्त वांछित डेटा प्राप्त करने के लिए कई प्रश्न करना सामान्य है। गैर-संरचित क्वेरी भाषा क्वेरीज़ प्रायः पारंपरिक संरचित क्वेरी भाषा क्वेरीज़ से तेज़ होते हैं इसलिए अतिरिक्त क्वेरी की कीमत स्वीकार्य हो सकती है। यदि अत्यधिक संख्या में क्वेरी आवश्यक होंगे, तो अन्य दो दृष्टिकोणों में से एक अधिक उपयुक्त है।


=== कैशिंग, प्रतिकृति और गैर-सामान्यीकृत डेटा ===
=== कैशिंग, प्रतिकृति और गैर-सामान्यीकृत डेटा ===
केवल विदेशी कुंजियों को संग्रहीत करने के बजाय, मॉडल के डेटा के साथ-साथ वास्तविक विदेशी मूल्यों को संग्रहीत करना आम बात है। उदाहरण के लिए, प्रत्येक ब्लॉग टिप्पणी में उपयोगकर्ता आईडी के साथ-साथ उपयोगकर्ता नाम भी सम्मिलित हो सकता है, इस प्रकार किसी अन्य लुकअप की आवश्यकता के बिना उपयोगकर्ता नाम तक आसान पहुंच प्रदान करता है। जब एक उपयोगकर्ता नाम बदलता है, तो अब इसे डेटाबेस में कई जगहों पर बदलना होगा। इस प्रकार यह दृष्टिकोण तब बेहतर काम करता है जब पढ़ना लिखने की तुलना में अधिक सामान्य होता है।<ref name="DataModeling-Couchbase.com_November_11_2019c">
केवल विदेशी कुंजियों को संग्रहीत करने के अतिरिक्त, मॉडल के डेटा के साथ-साथ वास्तविक विदेशी मूल्यों को संग्रहीत करना सामान्य है। उदाहरण के लिए, प्रत्येक ब्लॉग टिप्पणी में उपयोगकर्ता आईडी के साथ-साथ उपयोगकर्ता नाम भी सम्मिलित हो सकता है, इस प्रकार किसी अन्य लुकअप की आवश्यकता के बिना उपयोगकर्ता नाम तक आसान अभिगम्य प्रदान करता है। जब एक उपयोगकर्ता नाम बदलता है, तो अब इसे डेटाबेस में कई स्थानों पर बदलना होगा। इस प्रकार यह दृष्टिकोण तब अधिकतम काम करता है जब पढ़ना लिखने की तुलना में अधिक सामान्य होता है।<ref name="DataModeling-Couchbase.com_November_11_2019c">
{{cite web |url=https://resources.couchbase.com/c/relational-no-sql-wp?x=3-FqHm |title=संबंधपरक से NoSQL में जाना: कैसे आरंभ करें|newspaper=Couchbase.com |access-date=11 November 2019}}
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=== नेस्टिंग डेटा ===
मोंगोडीबी जैसे दस्तावेज़ डेटाबेस के साथ कम संख्या में संग्रह में अधिक डेटा निर्दिष्ट करना सामान्य है। उदाहरण के लिए, ब्लॉगिंग एप्लिकेशन में, कोई ब्लॉग पोस्ट दस्तावेज़ में टिप्पणियों को संग्रहीत करना चयन कर सकता है ताकि एक ही पुनर्प्राप्ति के साथ सभी टिप्पणियां प्राप्त हो सकें। इस प्रकार इस दृष्टिकोण में एक एकल दस्तावेज़ में एक विशिष्ट कार्य के लिए आवश्यक सभी डेटा होते हैं।
 
=== एसीआईडी और समर्थन से जुड़ें ===
एक डेटाबेस को एसीआईडी ​​गुणों (परमाणुता, संगति, अलगाव, स्थायित्व) का समर्थन करने के रूप में चिह्नित किया गया है या यदि डेटाबेस के लिए प्रलेखन यह दावा करता है तो संचालन में सम्मिलित हों। हालाँकि, इसका तात्पर्य यह नहीं है कि क्षमता अधिकांश संचरित क्वेरी भाषा डेटाबेस के समान तरीके से पूरी तरह से समर्थित है।
 
 
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<nowiki>|</nowiki> [[MongoDB]] || {{Yes}} || {{Yes}}{{refn|name=MongoDBJoin|group=nb|MongoDB did not support joining from a sharded collection until version 5.1.<ref>{{cite web|url=https://docs.mongodb.com/manual/reference/operator/aggregation/lookup/#sharded-collection-restrictions |title=Sharded Collection Restrictions |website=docs.mongodb.com |access-date=2020-01-24}}</ref>}}
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== यह भी देखें ==
== यह भी देखें ==
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* कैप प्रमेय
* कैप प्रमेय
* [[वस्तु डेटाबेस प्रबंधन प्रणालियों की तुलना]]
* [[वस्तु डेटाबेस प्रबंधन प्रणालियों की तुलना]]
* [[संरचित भंडारण सॉफ्टवेयर की तुलना]]
* [[संरचित भंडारण सॉफ्टवेयर की तुलना]]
* [[सी ++]]
* [[सी ++|C ++]]
* [[डेटाबेस स्केलेबिलिटी]]
* [[डेटाबेस स्केलेबिलिटी]]
* [[वितरित कैश]]
* [[वितरित कैश]]
* [[पहलू खोज]]
* [[पहलू खोज|स्वरूप खोज]]
* [[मल्टीवैल्यू]] डेटाबेस
* [[मल्टीवैल्यू]] डेटाबेस
* [[बहु-मॉडल डेटाबेस]]
* [[बहु-मॉडल डेटाबेस]]
* [[ट्रिपलस्टोर|ट्रिपलसंग्रहण]]
* [[ट्रिपलस्टोर|ट्रिपलसंग्रहण]]
* [[स्कीमा-अज्ञेयवादी डेटाबेस]]
* [[स्कीमा-अज्ञेयवादी डेटाबेस|स्कीमा-एग्नोस्टिक डेटाबेस]]


==संदर्भ==
==संदर्भ==

Revision as of 09:28, 1 March 2023

"संरचित भंडारण" यहां पुनर्निर्देश करता है। माइक्रोसॉफ्ट तकनीक के लिए जिसे संरचित भंडारण के रूप में भी जाना जाता है, कॉम संरचित संग्रहण देखें।

नोएसक्यूएल (गैर-संरचित क्वेरी भाषा) (मूल रूप से 'नॉन-एसक्यूएल'' या ''गैर-संबंधपरक'')[1] डाटाबेस कंप्यूटर डेटा भंडारण और डेटा की पुनर्प्राप्ति के लिए एक तंत्र प्रदान करता है जो संबंधपरक डेटाबेस में उपयोग किए जाने वाले सारणीबद्ध संबंधों के अतिरिक्त अन्य तरीकों से तैयार किया जाता है। इस संबंध का डेटाबेस 1960 के दशक के अंत से स्थिति में हैं, लेकिन गैर-संरचित क्वेरी भाषा नाम केवल 21 वीं सदी के प्रारंभ में ही बनाया गया था,[2] वेब 2.0 कंपनियों की आवश्यकताओ के कारण प्रारंभ हुआ।[3][4] बड़े डेटा और रीयल-टाइम वेब एप्लीकेशन में गैर-संरचित क्वेरी भाषा डाटाबेस का तेजी से उपयोग किया जा रहा है।[5] गैर-संरचित क्वेरी भाषा सिस्टम को कभी-कभी न केवल संरचित क्वेरी भाषा कहा जाता है ताकि प्रमुखता दी जा सके कि वे संरचित क्वेरी भाषा जैसी क्वेरी भाषाओं का समर्थन कर सकते हैं या बहुभाषाविद-स्थायी संरचना में संरचित क्वेरी भाषा डेटाबेस के साथ सम्मिलि हो सके।[6][7]

इस दृष्टिकोण के लिए प्रेरणाओं में डिजाइन की सरलता, मशीनों के समूहों के लिए सरल "क्षैतिज" स्केलिंग सम्मिलित हैं (जो संबंधपरक डेटाबेस के लिए एक समस्या है),[2] उपलब्धता पर अधिकतम नियंत्रण और वस्तु-संबंधपरक प्रतिबाधा बेमेल को सीमित करना।[8] गैर-संरचित क्वेरी भाषा डेटाबेस द्वारा उपयोग की जाने वाली डेटा संरचनाएँ (जैसे कुंजी-मान युग्म, विस्तृत स्तंभ, ग्राफ़, या दस्तावेज़) संबंधपरक डेटाबेस में डिफ़ॉल्ट रूप से उपयोग किए जाने वाले से अलग हैं, जिससे गैर-संरचित क्वेरी भाषा में कुछ संचालन तेज़ हो जाते हैं। किसी दिए गए गैर-संरचित क्वेरी भाषा डेटाबेस की विशेष उपयुक्तता उस समस्या पर निर्भर करती है जिसे उसे संशोधित करना चाहिए। कभी-कभी गैर-संरचित क्वेरी भाषा डेटाबेस द्वारा उपयोग की जाने वाली डेटा संरचना को संबंधपरक डेटाबेस टेबल की तुलना में अधिक नम्य माना जाता है।[9]

उपलब्धता, विभाजन सहिष्णुता और संचार के पक्ष में कई गैर-संरचित क्वेरी भाषा संग्रहण समझौता स्थिरता (संगति, उपलब्धता और विभाजन सहिष्णुता प्रमेय के अर्थ में) को संग्रहीत करता है। गैर-संरचित क्वेरी भाषा संग्रहण के अधिक से अधिक स्वीकृत करने के लिए नियंत्रण में निम्न-स्तरीय क्वेरी भाषाओं (उदाहरण के लिए संरचित क्वेरी भाषा के अतिरिक्त) का उपयोग सम्मिलित है, तालिकाओं में तदर्थ प्रदर्शन करने की क्षमता की कमी, मानकीकृत इंटरफेस की कमी, और बड़े पिछले निवेश सम्मिलित संबंधपरक डेटाबेस सम्मिलित है।[10] अधिकांश गैर-संरचित क्वेरी भाषा संग्रहण्स में यथार्थ परमाणुता, स्थिरता, आइसोलेशन और स्थायित्व ​​​​लेनदेन की कमी है, हालांकि कुछ डेटाबेस ने उन्हें अपने डिजाइनों के लिए केंद्रीय बना दिया है।

इसके अतिरिक्त, अधिकांश गैर-संरचित क्वेरी भाषा डेटाबेस अंतिम स्थिरता की अवधारणा प्रदान करते हैं, जिसमें डेटाबेस परिवर्तन अंततः (सामान्य रूप से मिलीसेकंड के अंदर) सभी नोड्स के लिए प्रचारित होते हैं, इसलिए डेटा के लिए क्वेरीज़ अपडेट किए गए डेटा को तुरंत वापस नहीं कर सकती हैं या डेटा को पढ़ने में परिणाम हो सकता है जो परिशुद्ध समस्या नहीं है जिसे स्टाल रीड के रूप में जाना जाता है।[11] इसके अतिरिक्त, कुछ गैर-संरचित क्वेरी भाषा सिस्टम नष्ट हुए लेखन और डेटा हानि के अन्य रूपों को प्रदर्शित कर सकते हैं।[12] कुछ गैर-संरचित क्वेरी भाषा सिस्टम डेटा हानि से बचने के लिए राइट-फॉरवर्ड लॉगिंग जैसी अवधारणाएँ प्रदान करते हैं।[13] कई डेटाबेस में वितरित लेनदेन प्रसंस्करण के लिए, डेटा स्थिरता एक बड़ी चुनौती है जो गैर-संरचित क्वेरी भाषा और संबंधपरक डेटाबेस दोनों के लिए कठिन है। संबंधपरक डेटाबेस डेटाबेस को विस्तृत करने के लिए संदर्भित पूर्णता नियंत्रण की स्वीकृति नहीं देते हैं।[14] वितरित लेनदेन प्रसंस्करण के लिए कुछ सिस्टम परमाणुता, स्थिरता, आइसोलेशन और स्थायित्व लेनदेन और एक्स/ओपन एक्सए मानकों दोनों को बनाए रखते हैं।[15] इंटरएक्टिव संबंधपरक डेटाबेस एक सामान्य विशेषता के रूप में गठनात्मक प्रसारण विश्लेषण तकनीकों को साझा करते हैं।[16] सिमेंटिक वर्चुअलाइजेशन प्रोटोकॉल का उपयोग करके इंटरफ़ेस वातावरण के अंदर की सीमाओं को दूर किया जाता है, जैसे कि गैर-संरचित क्वेरी भाषा सेवाएं अधिकांश ऑपरेटिंग सिस्टमों के लिए सुलभ हैं।[17]


इतिहास

गैर-संरचित क्वेरी भाषा शब्द का उपयोग 1998 में कार्लो स्ट्रोज़ी द्वारा अपने सामान्य स्ट्रोज़ी गैर-संरचित क्वेरी भाषा मुक्त स्त्रोत संबंधपरक डेटाबेस के नाम के लिए किया गया था, जो मानक संरचित क्वेरी भाषा (संरचित क्वेरी भाषा) इंटरफ़ेस को प्रकट नहीं करता था, लेकिन फिर भी संबंधपरक था।[18] उनका गैर-संरचित क्वेरी भाषा संबंधपरक डेटाबेस प्रबंधन प्रणाली लगभग 2009 के गैर-संरचित क्वेरी भाषा डेटाबेस की सामान्य अवधारणा से अलग है। स्ट्रोज़ी का सुझाव है कि, क्योंकि वर्तमान गैर-संरचित क्वेरी भाषा गतिविधि संबंधपरक मॉडल से पूरी तरह से अलग हो जाता है, इसलिए इसे" संबंधपरक नहीं "का संदर्भ देते हुए, इसे अधिक उपयुक्त रूप से 'गैर-अधिकारों की अभिव्यक्ति भाषा' कहा जाना चाहिए।[19]

जोहान ऑस्करसन, जो उस समय Last.fm के एक डेवलपर थे, ने 2009 के प्रारंभ में गैर-संरचित क्वेरी भाषा शब्द को फिर से प्रस्तुत किया जब उन्होंने मुक्त स्त्रोत वितरित, गैर-संबंधपरक डेटाबेस पर चर्चा करने के लिए एक प्रोग्राम आयोजित किया।[20] नाम ने गैर-संबंधपरक, वितरित डेटा संग्रहणों की बढ़ती संख्या के प्रदर्शन को लेबल करने का प्रयास किया, जिसमें गूगल के बिगटेबल /मैपरेडस और अमेज़ॅन के अमेज़न डायनेमोडीबी के मुक्त-स्त्रोत क्लोन सम्मिलित हैं।

प्रकार और उदाहरण

गैर-संरचित क्वेरी भाषा डेटाबेस को वर्गीकृत करने के विभिन्न तरीके हैं, विभिन्न श्रेणियों और उपश्रेणियों के साथ, जिनमें से कुछ ओवरलैप (अतिव्याप्त) हैं। उदाहरण के साथ, डेटा मॉडल द्वारा गैर-विस्तृत वर्गीकरण क्या है:[21]

प्रकार इस प्रकार के उल्लेखनीय उदाहरण
कुंजी–मान कैश अपाचे इग्नाइट, काउचबेस, कोहरेंस, एक्सट्रीम स्केल, हेज़ेलकास्ट, इन्फिनिसन, मेमकेच्ड, रेडिस, वेलोसिटी
कुंजी–मान संग्रह अज्यूर कॉसमॉस डीबी, अरंगोडीबी, अमेज़न डायनेमो डीबी, एयरोस्पाइक, काउचबेस, स्काइलाडीबी
कुंजी–मान संग्रह (अंततः संगत) एज़्योर कॉस्मॉस डीबी, ओरेकल, गैर-संचरित क्वेरी भाषा डेटाबेस, रिपल, वोल्डेमॉर्ट
कुंजी–मान संग्रह (आदिष्ट) फाउंडेशनडीबी, इन्फिनिटीडीबी, एलएमडीबी, मेमकेचेडीबी
टपल भंडार अपाचे रिवर, गीगास्पेस, टारेंटूल, टिब्को एक्टिवस्पेसेस, ओपनलिंक, वर्ट्युओसो
ट्रिपलसंग्रह एलेग्रोग्राफ, मार्कलॉजिक, ओंटोटेक्स्ट-ओडब्लूलिम, डेटाबेस, ओरेकल, गैर-संचरित क्वेरी भाषा, प्रोफियम सेंस, वर्चुसो यूनिवर्सल सर्वर
ऑब्जेक्ट डेटाबेस ऑब्जेक्टिविटी/डीबी, पर्स्ट, ज़ोपडीबी, डीबी4ओ, जेमस्टोन/एस, इंटरसिस्टम कैश, जेएडीई, ऑब्जेक्टडेटाबेस++, ऑब्जेक्टडीबी, ऑब्जेक्टस्टोर, ओडाबा, रियल्म, ओपनलिंक वर्चुओसो, वर्सेंट ऑब्जेक्ट डेटाबेस, जेडओडीबी
दस्तावेज़ भंडार एज़्योर कॉसमॉस डीबी, अरंगोडीबी, बेसएक्स, क्लस्टरपॉइंट, काउचबेस, काउचडीबी, डॉक्यूमेंटडीबी, इग्ज़िस्ट-डीबी, आईबीएम डोमिनोज़, मार्कलॉजिक, मोंगोडीबी, रेवेनडीबी, क्यूज़ेक्स, रीथिंकडीबी, इलास्टिक्ससर्च, ओरिएंटडीबी
वाइड कॉलम संग्रह एज़्योर कॉसमॉस डीबी, अमेज़ॅन डायनेमोडीबी, बिगटेबल, कैसेंड्रा, गूगल क्लाउड डेटास्टोर, एचबेस, हाइपरटेबल, स्काइलाडीबी
मूल बहु-मॉडल डेटाबेस अरंगोडीबी, एज़्योर कॉसमॉस डीबी, ओरिएंटडीबी, ार्कलॉजिक, अपाचे इग्नाइट,[22][23] काउचबेस, फाउंडेशनडीबी, ओरेकल डेटाबेस
ग्राफ डेटाबेस एज़्योर कॉस्मॉस डीबी, एलेग्रोग्राफ, अरंगोडीबी, अनंतग्राफ, अपाचे जिराफ, मार्कलॉजिक,नियो4जे, ओरिएंटडीबी, वर्चुओसो
बहु-मान डेटाबेस डी3 पिक डेटाबेस, एक्स्टेंसिबल स्टोरेज इंजन (ईएसई/एनटी), इनफिनिटीडीबी, इंटरसिस्टम कैश, जेबीएएस पिक डेटाबेस, एमवीबेस रॉकेट सॉफ्टवेयर, एमवीएंटरप्राइज रॉकेट सॉफ्टवेयर, नॉर्थगेट इंफॉर्मेशन सॉल्यूशंस रियलिटी (मूल पिक/एमवी डेटाबेस), ओपनक्यूएम, रेवलेशन सॉफ्टवेयर का ओपनइनसाइट (विंडोज़) ) और एडवांस्ड रेवेलेशन (डिस्क ऑपरेटिंग सिस्टम), यूनीडाटा रॉकेट यू2, यूनिवर्स रॉकेट यू2


कुंजी-मान संग्रहण

Main article: कुंजी-मान संग्रहण

कुंजी-मान (केवी) संग्रहण अपने मौलिक डेटा मॉडल के रूप में साहचर्य सरणी (जिसे मानचित्र या शब्दकोश भी कहा जाता है) का उपयोग करते हैं। इस मॉडल में, डेटा को कुंजी-मान पेयर के संग्रह के रूप में दर्शाया जाता है, जैसे कि संग्रह में प्रत्येक संभावित कुंजी एक बार में दिखाई देती है।[24][25]

कुंजी-मान मॉडल सबसे सरल गैर-सामान्य डेटा मॉडल में से एक है, और समृद्ध डेटा मॉडल प्रायः इसके विस्तार के रूप में प्रयुक्त किए जाते हैं। कुंजी-मान मॉडल को विवेकपूर्ण रूप से आदेशित किए गए मॉडल तक बढ़ाया जा सकता है जो लेक्सिकोग्राफिक ( शब्दकोशीय संबंधी) क्रम में कुंजियों को बनाए रखता है। यह विस्तार कम्प्यूटेशनल रूप से शक्तिशाली है, जिसमें यह चयनात्मक प्रमुख श्रेणियों को कुशलतापूर्वक पुनः प्राप्त कर सकता है।[26]

कुंजी-मान संग्रहण अंतिम स्थिरता से क्रमिकता तक निरंतरता मॉडल का उपयोग कर सकते हैं। कुछ डेटाबेस कुंजियों के क्रम का समर्थन करते हैं। विभिन्न हार्डवेयर कार्यान्वयन हैं, और कुछ उपयोगकर्ता मेमोरी (रेंडम एक्सेस मेमोरी) में डेटा संग्रहण करते हैं, जब अन्य ठोस अवस्था ड्राइव (एसएसडी) या हार्ड डिस्क ड्राइव (उर्फ हार्ड डिस्क ड्राइव (एचडीडी)) पर संग्रहीत किया जाता है।

दस्तावेज़ संग्रहण

Main article: दस्तावेज़ उन्मुख डेटाबेस और एक्सएमएल डेटाबेस

दस्तावेज़ संग्रहण की केंद्रीय अवधारणा दस्तावेज़ की है। जबकि इस परिभाषा के विवरण दस्तावेज़-उन्मुख डेटाबेस के बीच भिन्न होते हैं, वे सभी मानते हैं कि दस्तावेज़ कुछ मानक स्वरूपों या एन्कोडिंग में डेटा (या सूचना) को कैप्सुलन और एनकोड करते हैं। उपयोग में आने वाले एन्कोडिंग मेंएक्सएमएल, वाईएएमएल, और जेएसओएन और बीएसओएन जैसे बाइनरी प्रारूप सम्मिलित हैं। दस्तावेज़ों को डेटाबेस में एक अद्वितीय कुंजी के माध्यम से संबोधित किया जाता है जो उस दस्तावेज़ का प्रतिनिधित्व करता है। दस्तावेज़-उन्मुख डेटाबेस की एक अन्य परिभाषित विशेषता उनकी सामग्री के आधार पर दस्तावेज़ों को पुनः प्राप्त करने के लिए एक एप्लीकेशन प्रोग्रामिंग इंटरफेस या क्वेरी भाषा है।

अलग-अलग कार्यान्वयन दस्तावेज़ों को व्यवस्थित करने और/या समूहीकृत करने के अलग-अलग तरीके प्रदान करते हैं:

  • संग्रह
  • टैग
  • गैर-दृश्यमान मेटाडेटा
  • निर्देशिका पदानुक्रम

संबंधपरक डेटाबेस की तुलना में, संग्रह को तालिकाओं और अभिलेखों के अनुरूप दस्तावेज़ के अनुरूप माना जा सकता है। लेकिन वे भिन्न हैं: तालिका में प्रत्येक रिकॉर्ड में क्षेत्र का समान क्रम होता है, जबकि संग्रह में दस्तावेज़ों में क्षेत्र पूरी तरह से अलग हो सकते हैं।

ग्राफ

Main article: ग्राफ डेटाबेस

ग्राफ़ डेटाबेस डेटा के लिए डिज़ाइन किए गए हैं जिनके संबंधों को एक ग्राफ़ (असतत गणित) के रूप में अच्छी तरह से दर्शाया गया है जिसमें संबंधों की एक सीमित संख्या से जुड़े तत्व सम्मिलित हैं। डेटा के उदाहरणों में सामाजिक संबंध, सार्वजनिक परिवहन लिंक, सड़क मानचित्र, नेटवर्क सांस्थिति आदि सम्मिलित हैं।

ग्राफ़ डेटाबेस और उनकी क्वेरी भाषा
नाम भाषा (ओं) नोट्स
एलेग्रोग्राफ एसपीएआरक्यूएल आरडीएफ त्रिपक्षीय भंडार
अमेज़न नेप्च्यून ग्रेमलिन,, एसपीएआरक्यूएल ग्राफ डेटाबेस
अरंगोडीबी एक्यूएल, जावास्क्रिप्ट, ग्राफक्यूएल बहु-मॉडल डीबीएमएस दस्तावेज़, ग्राफ़ डेटाबेस और कुंजी-मान संग्रह
एज़्योर कॉस्मॉस डीबी ग्रेमलिन ग्राफ डेटाबेस
डेक्स/स्पार्कसी C ++, जावा, C #, पायथन ग्राफ डेटाबेस
फ्लॉकडीबी स्काला ग्राफ डेटाबेस
अंतर्राष्ट्रीय व्यापार मशीन डीबी 2 एसपीएआरक्यूएल आरडीएफ त्रिपक्षीय भंडार डीबी2 10 में जोड़ा गया
अनंतग्राफ जावा ग्राफ डेटाबेस
जानूसग्राफ जावा ग्राफ डेटाबेस
मार्कलॉजिक जावा, जावास्क्रिप्ट, एसपीएआरक्यूएल, एक्सक्वेरी बहु-मॉडल दस्तावेज़ डेटाबेस और आरडीएफ त्रिपक्षीय भंडार
निओ4जे साइफर ग्राफ डेटाबेस
ओपनलिंक वर्ट्युओसो C++, C#, जावा, एसपीएआरक्यूएल मिडलवेयर और डेटाबेस इंजन हाइब्रिड
ओरेकल एसपीएआरक्यूएल 1.1 आरडीएफ त्रिपक्षीय भंडार 11g में जोड़ा गया
ओरिएंटडीबी जावा, संरचित क्वेरी भाषा बहु-मॉडल दस्तावेज़ और ग्राफ़ डेटाबेस
ओडब्ल्यूएलआईएम जावा, एसपीएआरक्यूएल 1.1 आरडीएफ त्रिपक्षीय भंडार
प्रोफियम सेंस जावा, एसपीएआरक्यूएल आरडीएफ त्रिपक्षीय भंडार
रेडिसग्राफ साइफर ग्राफ डेटाबेस
एसक्यूआरएल एंटरप्राइज़ जावा ग्राफ डेटाबेस
टर्मिनसडीबी जावास्क्रिप्ट, पायथन, डेटालॉग खुला स्रोत आरडीएफ त्रिपक्षीय संग्रह और दस्तावेज़ संग्रह[27]


प्रदर्शन

गैर-संरचित क्वेरी भाषा डेटाबेस के प्रदर्शन का मूल्यांकन सामान्य रूप से संचार क्षमता के मीट्रिक का उपयोग करके किया जाता है, जिसे संचालन/सेकंड के रूप में मापा जाता है। प्रदर्शन मूल्यांकन को सही बेंचमार्क जैसे उत्पादन कॉन्फ़िगरेशन, डेटाबेस के पैरामीटर, अनुमानित डेटा मात्रा और समवर्ती उपयोगकर्ता वर्कलोड (कार्यभार) पर ध्यान देना चाहिए।

बेन स्कोफिल्ड ने गैर-संरचित क्वेरी भाषा डेटाबेस की विभिन्न श्रेणियों का मूल्यांकन इस प्रकार किया है:[28]

डेटा मॉडल प्रदर्शन मापनीयता नम्यता जटिलता कार्यात्मकता
कुंजी–मान संग्रह उच्च उच्च उच्च कोई नहीं वेरिएबल (कोई नहीं)
कॉलम-उन्मुख संग्रह उच्च उच्च मध्यम निम्न न्यूनतम
दस्तावेज़-उन्मुख संग्रह उच्च वेरिएबल (उच्च) उच्च निम्न वेरिएबल (निम्न)
ग्राफ डेटाबेस वेरिएबल वेरिएबल उच्च उच्च ग्राफ़ सिद्धांत
संबंधपरक डेटाबेस वेरिएबल वेरिएबल निम्न मध्यम संबंधपरक बीजगणित

प्रदर्शन और मापनीयता की तुलना सामान्य रूप से वाईसीएसबी बेंचमार्क का उपयोग करके की जाती है।

संबंधपरक डेटा को संभालना

चूंकि अधिकांश गैर-संरचित क्वेरी भाषा डेटाबेस में प्रश्नों में सम्मिलित होने की क्षमता नहीं होती है, इसलिए डेटाबेस स्कीमा को सामान्य रूप से अलग तरह से डिज़ाइन करने की आवश्यकता होती है। गैर-संरचित क्वेरी भाषा डेटाबेस में संबंधपरक डेटा को संभालने के लिए तीन मुख्य तकनीकें हैं। (जॉइन का समर्थन करने वाले गैर-संरचित क्वेरी भाषा डेटाबेस के लिए तालिका में सम्मिलित और परमाणुता, स्थिरता, आइसोलेशन और स्थायित्व समर्थन देखें।)

एकाधिक क्वेरीज़

क्वेरीज़ के साथ सभी डेटा को पुनः प्राप्त करने के अतिरिक्त वांछित डेटा प्राप्त करने के लिए कई प्रश्न करना सामान्य है। गैर-संरचित क्वेरी भाषा क्वेरीज़ प्रायः पारंपरिक संरचित क्वेरी भाषा क्वेरीज़ से तेज़ होते हैं इसलिए अतिरिक्त क्वेरी की कीमत स्वीकार्य हो सकती है। यदि अत्यधिक संख्या में क्वेरी आवश्यक होंगे, तो अन्य दो दृष्टिकोणों में से एक अधिक उपयुक्त है।

कैशिंग, प्रतिकृति और गैर-सामान्यीकृत डेटा

केवल विदेशी कुंजियों को संग्रहीत करने के अतिरिक्त, मॉडल के डेटा के साथ-साथ वास्तविक विदेशी मूल्यों को संग्रहीत करना सामान्य है। उदाहरण के लिए, प्रत्येक ब्लॉग टिप्पणी में उपयोगकर्ता आईडी के साथ-साथ उपयोगकर्ता नाम भी सम्मिलित हो सकता है, इस प्रकार किसी अन्य लुकअप की आवश्यकता के बिना उपयोगकर्ता नाम तक आसान अभिगम्य प्रदान करता है। जब एक उपयोगकर्ता नाम बदलता है, तो अब इसे डेटाबेस में कई स्थानों पर बदलना होगा। इस प्रकार यह दृष्टिकोण तब अधिकतम काम करता है जब पढ़ना लिखने की तुलना में अधिक सामान्य होता है।Cite error: Closing </ref> missing for <ref> tag

नेस्टिंग डेटा

मोंगोडीबी जैसे दस्तावेज़ डेटाबेस के साथ कम संख्या में संग्रह में अधिक डेटा निर्दिष्ट करना सामान्य है। उदाहरण के लिए, ब्लॉगिंग एप्लिकेशन में, कोई ब्लॉग पोस्ट दस्तावेज़ में टिप्पणियों को संग्रहीत करना चयन कर सकता है ताकि एक ही पुनर्प्राप्ति के साथ सभी टिप्पणियां प्राप्त हो सकें। इस प्रकार इस दृष्टिकोण में एक एकल दस्तावेज़ में एक विशिष्ट कार्य के लिए आवश्यक सभी डेटा होते हैं।

एसीआईडी और समर्थन से जुड़ें

एक डेटाबेस को एसीआईडी ​​गुणों (परमाणुता, संगति, अलगाव, स्थायित्व) का समर्थन करने के रूप में चिह्नित किया गया है या यदि डेटाबेस के लिए प्रलेखन यह दावा करता है तो संचालन में सम्मिलित हों। हालाँकि, इसका तात्पर्य यह नहीं है कि क्षमता अधिकांश संचरित क्वेरी भाषा डेटाबेस के समान तरीके से पूरी तरह से समर्थित है।


}} |- | MongoDB || style="background:#9EFF9E;vertical-align:middle;text-align:center;" class="table-yes"|Yes || style="background:#9EFF9E;vertical-align:middle;text-align:center;" class="table-yes"|Yes[nb 1] |- | ओरिएंटडीबी || style="background:#9EFF9E;vertical-align:middle;text-align:center;" class="table-yes"|Yes || style="background:#9EFF9E;vertical-align:middle;text-align:center;" class="table-yes"|Yes[nb 2] |}

  1. ↑ MongoDB did not support joining from a sharded collection until version 5.1.[29]
  2. ↑ OrientDB can resolve 1:1 joins using links by storing direct links to foreign records.[30]

यह भी देखें

संदर्भ

  1. ↑ http://nosql-database.org/ "NoSQL DEFINITION: Next Generation Databases mostly addressing some of the points : being non-relational, distributed, open-source and horizontally scalable".
  2. ↑ 2.0 2.1 Leavitt, Neal (2010). "Will NoSQL Databases Live Up to Their Promise?" (PDF). IEEE Computer. 43 (2): 12–14. doi:10.1109/MC.2010.58. S2CID 26876882.
  3. ↑ Mohan, C. (2013). History Repeats Itself: Sensible and NonsenSQL Aspects of the NoSQL Hoopla (PDF). Proc. 16th Int'l Conf. on Extending Database Technology.
  4. ↑ "Amazon 'NoSQL' डेटाबेस के साथ भविष्य में वापस जाता है". WIRED. 2012-01-19. Retrieved 2017-03-06.
  5. ↑ "RDBMS डेटाबेस बाजार पर हावी है, लेकिन NoSQL सिस्टम पकड़ बना रहा है". DB-Engines.com. 21 November 2013. Retrieved 24 November 2013.
  6. ↑ "NoSQL (केवल SQL नहीं)". NoSQL database, also called Not Only SQL
  7. ↑ Fowler, Martin. "NosqlDefinition". many advocates of NoSQL say that it does not mean a "no" to SQL, rather it means Not Only SQL
  8. ↑ NoSQL Distilled: A Brief Guide to the Emerging World of Polyglot Persistence. Addison-Wesley Educational Publishers Inc, 2009, ISBN 978-0321826626.
  9. ↑ Vogels, Werner (2012-01-18). "Amazon DynamoDB – a Fast and Scalable NoSQL Database Service Designed for Internet Scale Applications". All Things Distributed. Retrieved 2017-03-06.
  10. ↑ Grolinger, K.; Higashino, W. A.; Tiwari, A.; Capretz, M. A. M. (2013). "Data management in cloud environments: NoSQL and NewSQL data stores" (PDF). Aira, Springer. Retrieved 8 January 2014.
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  12. ↑ "टाइपसेफ रिएक्टिव प्लेटफॉर्म पर बड़ी मात्रा में डेटा विश्लेषण". Slideshare.net. Retrieved 2017-03-06.
  13. ↑ Fowler, Adam. "10 NoSQL गलतफहमी". Dummies.com. Retrieved 2017-03-06.
  14. ↑ "No! to SQL and No! to NoSQL | So Many Oracle Manuals, So Little Time". Iggyfernandez.wordpress.com. Retrieved 2017-03-06.
  15. ↑ Chapple, Mike. "एसिड मॉडल". about.com.
  16. ↑ Fiore, S. (2011). ग्रिड और क्लाउड डेटाबेस प्रबंधन. Springer Science & Business Media. p. 210.
  17. ↑ Lawrence, MySQL और MongoDB सहित रिलेशनल SQL और NoSQL सिस्टम का एकीकरण और वर्चुअलाइजेशन (2014). "MySQL और MongoDB सहित रिलेशनल SQL और NoSQL सिस्टम का एकीकरण और वर्चुअलाइजेशन". International Conference on Computational Science and Computational Intelligence 1.
  18. ↑ Lith, Adam; Mattson, Jakob (2010). "Investigating storage solutions for large data: A comparison of well performing and scalable data storage solutions for real time extraction and batch insertion of data" (PDF). Göteborg: Department of Computer Science and Engineering, Chalmers University of Technology. p. 70. Retrieved 12 May 2011. Carlo Strozzi first used the term NoSQL in 1998 as a name for his open source relational database that did not offer a SQL interface[...]
  19. ↑ "NoSQL Relational Database Management System: Home Page". Strozzi.it. 2 October 2007. Retrieved 29 March 2010.
  20. ↑ "NoSQL 2009". Blog.sym-link.com. 12 May 2009. Archived from the original on 16 July 2011. Retrieved 29 March 2010.
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  22. ↑ https://apacheignite.readme.io/docs Ignite Documentation
  23. ↑ https://www.infoworld.com/article/3135070/data-center/fire-up-big-data-processing-with-apache-ignite.html fire-up-big-data-processing-with-apache-ignite
  24. ↑ Sandy (14 January 2011). "मुख्य मूल्य भंडार और NoSQL गतिविधि". Stackexchange. Retrieved 1 January 2012. Key–value stores allow the application developer to store schema-less data. This data usually consists of a string that represents the key, and the actual data that is considered the value in the "key–value" relationship. The data itself is usually some kind of primitive of the programming language (a string, an integer, or an array) or an object that is being marshaled by the programming language's bindings to the key-value store. This structure replaces the need for a fixed data model and allows proper formatting.
  25. ↑ Seeger, Marc (21 September 2009). "Key-Value Stores: a practical overview" (PDF). Marc Seeger. Retrieved 1 January 2012. Key–value stores provide a high-performance alternative to relational database systems with respect to storing and accessing data. This paper provides a short overview of some of the currently available key–value stores and their interface to the Ruby programming language.
  26. ↑ Katsov, Ilya (1 March 2012). "NoSQL Data Modeling Techniques". Ilya Katsov. Retrieved 8 May 2014.
  27. ↑ "TerminusX - Why TerminusX". terminusdb.com. Retrieved 2021-12-16.
  28. ↑ Scofield, Ben (2010-01-14). "NoSQL - Death to Relational Databases(?)". Retrieved 2014-06-26.
  29. ↑ "Sharded Collection Restrictions". docs.mongodb.com. Retrieved 2020-01-24.
  30. ↑ "SQL Reference · OrientDB Manual". OrientDB.com. Retrieved 2020-01-24.


अग्रिम पठन


बाहरी संबंध

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