Какую базу данных лучше всего использовать для хранения информации о данных?

Как выбрать подходящую базу данных для хранения координат разметки и метаданных с неструктурированными полями в локальном файле, где требуется осуществлять множество операций чтения?
  • 19 июля 2024 г. 13:42
Ответы на вопрос 2
Для хранения информации о данных, включая координаты разметки и метаданные с неструктурированными полями, лучше всего использовать базу данных типа SQL (например, MySQL, PostgreSQL) или NoSQL (например, MongoDB, Cassandra).

Для выбора подходящей базы данных для хранения координат разметки и метаданных с неструктурированными полями в локальном файле, где требуется осуществлять множество операций чтения, следует учитывать следующие критерии:

1. Требования к производительности: если требуется быстрый доступ к данным и выполнение множества операций чтения, то лучше выбрать базу данных, обеспечивающую высокую скорость обработки запросов.

2. Структура данных: учитывайте особенности вашей информации и необходимость работы с неструктурированными полями. Некоторые базы данных NoSQL более гибкие в этом отношении.

3. Масштабируемость: если предполагается большой объем данных и рост информации, важно выбрать базу данных, способную масштабироваться с ростом.

4. Надежность и безопасность: важно убедиться, что выбранная база данных обеспечивает надежное хранение данных и защиту от утечек информации.

5. Удобство использования и наличие инструментов для администрирования: выберите базу данных, с которой вы будете комфортно работать и которая имеет необходимые инструменты для управления данными.

Исходя из этих критериев, рекомендуется провести тщательное сравнение различных систем управления базами данных и выбрать ту, которая наилучшим образом соответствует требованиям вашего проекта.
Основной use-case при работе с любыми данными это "запрос". 

Ты должен задать себе вопрос как я буду эти данные искать ? По каким атрибутам?
Например базы данных семейства key-value почти всегда всем подходят и всем нравятся
за высокую скорость и дешевизну. Но это - только при условии что вы делаете поиск по ключевым атрибутам.
Но вы не сможете к ним сделать агрегации (group by).

Ничего плохого не могу сказать про Mongo. Но загрузи сначала туда хотя-бы сотню тысяч
ситетических документов и смоделируй нагрузку. Вдруг Монга уже на этом этапе захлебнется
и не потянет. Получается что твой выбор был неправильный.

Из личного опыта. Часто выбирают какую-то БД из того что человек (команда) уже раньше
с ней поработали и уже имеет опыт. И такое реально было и с Ораклом и с MS-SQL. Люди их
выбирали не потому что они хороши а чаще всего потому что "так привыкли". И десяток
лицензий были уже давно куплены. Почему-бы не использовать. Заказчик оплатил.
Так жить проще. Так и живут. И так строят архитектуры.
Похожие вопросы