По вашему запросу ничего не найдено :(
Убедитесь, что запрос написан правильно, или посмотрите другие
наши статьи:
Привет, дорогой читатель! В повседневной работе зачастую не хватает автоматизации. Поэтому, мы решили создать калькулятор инсталляции IP - АТС Asterisk. "Что это?" – спросите вы. На самом деле это резюмирование опыта и знаний наших инженеров, которые были получены при планировании и внедрении IP - АТС Asterisk.
Пользоваться калькулятором очень легко - просто укажите проектируемые параметры в соответствующие поля. Пошаговое использование калькулятора мы зафиксировали в видеоролике ниже:
Разделы, помеченные красной звездочкой (*) обязательны к заполнению
Расчет CPU и RAM*
U - количество пользователей IP - АТС;
MCC - максимальное количество одновременных вызовов;
Расчет HDD*
ACL - средняя продолжительность одного вызова (мин.);
CPD - количество звонков в день;
S - планируемый срок хранения записей разговоров (дни);
Мы создали калькулятор инсталляции IP - АТС Asterisk. При планировании сервера и необходимого оборудования заполните соответствующие поля для расчета производительности, шлюзов и плат
Подключение к провайдеру
Работа только по SIP
Использовать PCI карты
Использовать шлюзы
Подключение аналоговых ТА
Если аналоговые ТА отсутствуют, оставьте данное поле без изменений
NoSQL СУБД, или нереляционные базы данных, обладают уникальными возможностями, которые компенсируют ограничения моделей реляционных баз. Нереляционные СУБД – это общее название для 4 основных подгрупп:
базы данных типа «ключ-значение»
колоночные базы данных
графовые базы данных
документные базы данных
В этой статье мы расскажем о том, что такое документная база данных, опишем ее плюсы и минусы, а также рассмотрим примеры.
Документная база данных
Документная (или документоориентированная) база данных – это тип нереляционных СУБД, который хранит данные не в столбцах и строках, а в виде документов JSON. JSON является нативным языком, используемым для хранения и запросов данных. Такие документы можно сгруппировать в коллекции, которые образуют системы баз данных.
Каждый документ состоит из нескольких пар «ключ-значение». Ниже приведен пример документа из 4 пар «ключ-значение»:
{
"ID" : "001",
"Book" : "Java: The Complete Reference",
"Genre" : "Reference work",
"Author" : "Herbert Schildt",
}
JSON позволяет разработчикам приложений хранить и запрашивать данные в том же формате документной модели, который используется ими для структурирования кода приложений. Объектную модель можно преобразовать в такие форматы, как JSON, BSON и XML.
Сравнение реляционной и документной базы данных
Реляционная система управления базами данных (РСУБД) основана на языке структурированных запросов (SQL). Для нереляционных баз они не нужны.
РСУБД занимается созданием связей между файлами для хранения и считывания данных. Документные базы данных ориентированы на сами данные, а связи между ними представлены в виде вложенных данных.
Ключевое сравнение реляционных и документных баз данных:
РСУБД
Система документных баз данных
Выстроена вокруг концепции о связях
Сосредоточена на данных, а не связях
Структурирует данные в кортежи (или строки)
Вместо строк в документах имеются свойства без теоретических определений.
Определяет данные (образует связи) через ограничения и внешние ключи (например, дочерняя таблица ссылается на основную таблицу через ее идентификатор).
Для определения схем не нужен язык DDL.
Для создания связей использует язык DDL (язык описания данных).
Вместо внешних ключей связи реализованы через вложенные данные (в одном документе могут содержаться другие, вложенные в него, документы, из-за чего между двумя сущностями документов формируется связь 1 ко многим (или многие к одному)).
Обеспечивает исключительную согласованность. В некоторых случаях она просто необходима (например, ежедневные банковские операции).
Обеспечивает согласованность в конечном счете (с периодом несогласованности).
Особенности документной базы данных
Документные базы данных обеспечивают быстрые запросы, структуру, которая отлично подходит для обработки больших данных, гибкое индексирование и упрощенный принцип поддержания баз данных. Такая СУБД эффективна для веб-приложений и была полностью интегрирована крупными ИТ-компаниями уровня Amazon.
Несмотря на то, что базы данных SQL могут похвастаться отличной стабильность и вертикальной структурой, им свойственна «тяжеловесность» данных. В сценариях использования, когда требуется моментальный доступ к данным (например, медицинские приложения), лучше выбирать документные базы данных. Так вы сможете легко запрашивать данные в той же модели документа, в которой писался код приложения.
Примеры использования документной базы данных
База данных «Книга»
Для создания баз данных «Книга» используются как реляционные, так и нереляционные СУБД, хотя и по-разному.
В реляционных СУБД связи между книгами и авторами выражаются через таблицы с идентификаторами ID: таблица Author (Автор) и таблица Books (Книги). Данная модель не допускает пустых значений, поэтому за каждым «Автором» должна быть закреплена как минимум одна запись в таблице «Книги».
В документной модели вы можете вкладывать данные. Такая модель показывает взаимосвязи проще и естественнее: в каждом документе с авторами есть свойство Books с массивом связанных документов «Книги». При поиске по автору отображается вся коллекция книг.
Управление содержимым
Разработчики пользуются документными базами данных для создания блогов, платформ с потоковыми видео и аналогичных сервисов. Каждый файл сохраняется в виде отдельного документа, и со временем, по мере разрастания сервиса, такую базу легче поддерживать. На значимые изменения в данных (как, например, изменения модели данных) не требуется простоя, поскольку им не нужно обновление схемы.
Каталоги
Когда дело касается хранения и чтения файлов каталога, документные базы данных оказываются в разы эффективнее реляционных СУБД. В каталогах могут храниться тысячи атрибутов, а документная база данных обеспечивает их быстрое считывание. В документных базах данных атрибуты, связанные с одним продуктом, хранятся в одном документе. Изменение атрибутов в одном из продуктов не влияет на другие документы.
Плюсы и минусы документной базы данных
Ниже представлены главные плюсы и минусы документной базы данных:
Плюсы документной БД
Минусы документной БД
Отсутствие схемы
Ограничения по проверке на согласованность
Быстрое создание и обслуживание
Проблемы с атомарностью
Отсутствие внешних ключей
Безопасность
Открытые форматы
Встроенное управление версиями
Плюсы
Отсутствие схемы. Нет ограничений по формату и структуре хранилищ данных. Это хорошо для сохранения существующих данных в больших объемах и разных структурных состояниях, особенно в непрерывно преобразующихся системах.
Быстрое создание и обслуживание. Как только вы создали документ, ему требуется лишь минимальная поддержка – она может оказаться не сложнее разового добавления вашего сложного объекта.
Отсутствие внешних ключей. Когда эта динамика связей отсутствует, документы становятся независимыми друг от друга.
Открытые форматы. Чистый процесс сборки, в котором для описания документов используется XML, JSON и другие производные.
Встроенное управление версиями. По мере того, как увеличивает размер ваших документов, повышается и их сложность. Управление версиями уменьшает количество конфликтов.
Минусы
Ограничения по проверке на согласованность. В примере с базой данных «Книга» можно искать книги по несуществующему автору. При поиске по коллекциям книг вы можете находить документы, не связанные с коллекцией авторов. Кроме того, в каждом списке для каждой книги может дублироваться информация об авторе. В некоторых случаях такая несогласованность не особо важна. Но при более высоких стандартах непротиворечивости РСУБД несогласованность серьезно снижает производительность баз данных.
Проблемы с атомарностью. Реляционные системы позволяют изменять данные из одного места без использования JOIN. Все новые запросы на чтение унаследуют изменения, внесенные в данные по одной команде (например, обновление или удаление строки). Для документных баз данных изменение, затрагивающее 2 коллекции, выполняется через 2 отдельных запроса (по одному на коллекцию). Это нарушает требования к атомарности.
Безопасность. Почти в половине современных веб-приложений отмечается активная утечка конфиденциальных данных. Поэтому владельцам нереляционных баз данных следует быть крайне внимательными к уязвимостям веб-приложения.
Лучшие документные базы данных
Amazon DocumentDB
Особенности:
совместимость с MongoDB;
полная управляемость;
высокая производительность с низкой задержкой запросов;
строгое соответствие требованиям и безопасность;
высокая доступность.
Как используется:
Вся команда разработки Amazon пользуется Amazon DocumentDB для повышения оперативности и продуктивности. Им нужны были вложенные индексы, агрегирование, ad-hoc запросы (запросы узкой специализации), а также полностью управляемый процесс.
BBC использует документные БД для запросов и хранения данных из нескольких потоков данных с компиляцией их в единый канал для клиентов. Они перешли на Amazon DocumentDB, чтобы получить полностью управляемы сервис с высокой доступностью, прочностью и резервным копированием по умолчанию.
Rappi выбрали Amazon DocumentDB для сокращения времени на написание кода, Dow Jones – для упрощения операций, а Samsung – для более гибкой обработки больших журналов.
MongoDB
Особенности:
ad-hoc запросы;
оптимизированное индексирование для запросов;
сегментирование;
балансировка нагрузки.
Как используется:
Forbes сократил время компоновки на 58%, получив прирост в 28% по количеству подписок, за счет более быстрого создания новых функций, более простого объединения и более качественной обработки разнообразных типов данных.
Toyota заметила, что разработчикам было проще работать с документными БД на больших скоростях за счет использования нативных JSON-документов. Больше времени тратилось на создание ценности бизнеса, а не на моделирование данных.
Cosmos DB
Особенности:
быстрое чтение в любом масштабе;
99,999% доступность;
полная управляемость;
NoSQL/Native Core API;
бессерверное, экономичное/мгновенное масштабирование.
Как используется:
Coca-Cola получает информацию за минуты, что способствует глобальному масштабированию. До перехода на Cosmos DB на это уходили часы.
ASOS искали распределенную базу данных, которая легко и гибко масштабируется для обслуживания 100+ миллионов розничных клиентов по всему миру.
ArangoDB
Особенности:
валидации схем;
разноплановое индексирование;
быстрые распределенные кластеры;
эффективность с большими наборами данных;
поддержка многих нереляционных моделей данных;
объединение моделей в единые запросы.
Как используется:
Оксфордский университет разработал онлайн-тестирование на сердечно-легочные заболевания, благодаря чему снизил посещаемость больниц и усовершенствовал результаты анализов.
FlightStats привел к единому стандарту разрозненную информацию о полетах (статус рейса, погодные условия, задержки в аэропорту, справочные данные), что позволило получить точные, прогнозирующие и аналитические результаты.
Couchbase Server
Особенность:
возможность управления глобальными развертываниями;
крайняя гибкость и адаптивность;
быстрота в крупных масштабах;
простые облачные интеграции.
Как используется:
BT использовал гибкую модель данных Couchbase для ускорения собственных возможностей по высокопроизводительной поставке контента, а также легкого масштабирования в моменты резкого повышения спроса.
eBay перешел от Oracle к более экономичному и функциональному решению (их документной системы/хранилища типа «ключ-значение»). Возросла доступность и производительность приложения, а разработчики могли пользоваться своим опытом в SQL для ускорения пайплайна CI/CD (конвейера сборки) через более гибкую схему.
CouchDB
Особенности:
графический интерфейс на базе браузера;
простейшие репликации;
аутентификация пользователя;
свойства ACID (Атомарность – Согласованность – Изолированность – Прочность).
Как используется:
Meebo (соцсеть) пользуется CouchDB для веб-интерфейса и его приложений.
The BBC выбрал CouchDB за платформы динамического контента
Как выбрать?
Структуру данных определяют важнейшие требования, предъявляемые к приложению. Вот несколько ключевых вопросов:
Вы будете больше читать или записывать? В случае, если вы чаще записываете данные, лучше подойдут реляционные системы, поскольку они позволяют избегать задвоений при обновлениях.
Насколько важна синхронизация? Благодаря стандартам ACID, реляционные системы справляются с этой задачей лучше.
Насколько сильно потребуется изменять вашу схему базы данных в будущем? Документные БД – это беспроигрышный вариант, если вы работаете с разнообразными данными в масштабе и ищете минимальной поддержки.
Нельзя сказать, что документная СУБД или SQL база лучше во всем. Правильный выбор зависит от вашего сценария использования. Принимая решение, подумайте, какие типы операций будут выполняться чаще всего.
Заключение
В данной статье мы объяснили особенности документной базы данных, поговорили о плюсах и минусах системы, а также рассмотрели сценарии использования. Кроме того, был приведен список лучших документных СУБД и рассказано, как компании из рейтинга Forbes 500 пользуются этими системами для повышения эффективности своей деятельности и процессов разработки.
Перед тем как начать чтение этой статьи, советуем ознакомиться с материалом про расчет пути по алгоритму Bellman - ford.
Алгоритм диффузного обновления (Diffusing Update Algorithm -DUAL) - один из двух обсуждаемых здесь алгоритмов, изначально предназначенных для реализации в распределенной сети. Он уникален тем, что также удаляет информацию о достижимости и топологии, содержащуюся в конечном автомате алгоритма. Другие обсуждаемые здесь алгоритмы оставляют удаление информации на усмотрение реализации протокола, а не рассматривают этот аспект работы алгоритма внутри самого алгоритма.
К 1993 году Bellman-Ford и Dijkstra были реализованы как распределенные алгоритмы в нескольких протоколах маршрутизации. Опыт, полученный в результате этих ранних реализаций и развертываний, привел ко "второй волне" исследований и размышлений о проблеме маршрутизации в сетях с коммутацией пакетов, что привело к появлению вектора пути и DUAL.
Поскольку DUAL разработан как распределенный алгоритм, лучше всего описать его работу в сети. Для этой цели используются рисунки 8 и 9. Чтобы объяснить DUAL, в этом примере будет прослеживаться поток A, изучающего три пункта назначения, а затем обрабатываются изменения в состоянии доступности для этих же пунктов назначения. В первом примере будет рассмотрен случай, когда есть альтернативный путь, но нет downstream neighbor, второй рассмотрит случай, когда есть альтернативный путь и downstream neighbor.
На рисунке 8 изучение D с точки зрения A:
A узнает два пути к D:
Через H стоимостью 3.
Через C стоимостью 4.
A не узнает путь через B, потому что B использует A в качестве своего преемника:
A - лучший путь B для достижения D.
Поскольку B использует путь через A для достижения D (пункта назначения), он не будет анонсировать маршрут, который он знает о D (через C) к A.
B выполнит split horizon своего объявления D на A, чтобы предотвратить образование возможных петель пересылки.
A сравнивает доступные пути и выбирает кратчайший путь без петель:
Путь через H помечен как преемник.
Возможное расстояние устанавливается равным стоимости кратчайшего пути, равной 3.
A проверяет оставшиеся пути, чтобы определить, являются ли какие-либо из них downstream neighbors:
Стоимость C составляет 3.
A знает это, потому что C объявляет маршрут к D со своей локальной метрикой, равной 3.
A сохраняет локальную метрику C в своей таблице топологии.
Следовательно, A знает локальную стоимость в C и локальную стоимость в A.
3 (стоимость в C) = 3 (стоимость в A), поэтому этот маршрут может быть петлей, следовательно, C не удовлетворяет условию выполнимости. C не помечен как downstream neighbors.
Downstream neighbors в DUAL называются возможными преемниками. Предположим, что канал [A, H] не работает. DUAL не полагается на периодические обновления, поэтому A не может просто ждать другого обновления с достоверной информацией. Скорее A должен активно следовать альтернативному пути. Таким образом, это диффузный процесс обнаружения альтернативного пути. Если канал [A, H] не работает, учитывая только D:
A проверяет свою локальную таблицу на предмет возможных преемников (Downstream neighbors).
Возможных преемников нет, поэтому A должен найти альтернативный путь без петель к D (если он существует).
A отправляет запрос каждому соседу, чтобы определить, есть ли какой-либо альтернативный путь без петель к D.
В C:
Преемником C является E (не A, от которого он получил запрос).
Стоимость E ниже, чем стоимость A для D. Следовательно, путь C не является петлей.
C отвечает со своей текущей метрикой 3 на A.
В B:
А - нынешний преемник Б.
Посредством запроса B теперь обнаруживает, что его лучший путь к D потерпел неудачу, и он также должен найти альтернативный путь.
Обработка B здесь не расписывается, а предоставляется выполнить самостоятельно.
B отвечает A, что у него нет альтернативного пути (отвечает бесконечной метрикой).
A получает эти ответы:
Путь через C - единственный доступный, его стоимость 4.
A отмечает путь через C как его преемника.
Других путей к D нет. Следовательно, нет подходящего преемника (downstream neighbor).
На рисунке 9 пункт назначения (D) был перемещен с H на E. Это будет использоваться во втором примере.
В этом примере есть возможный преемник (downstream neighbor).
Изучение D с точки зрения A:
A узнает два пути к D:
Через H стоимостью 4.
Через C стоимостью 3.
A не узнает никакого пути через B:
У B есть два пути к D.
Через C и A стоимостью 4.
В этом случае B использует как A, так и C.
B выполнит split horizon свого объявления D на A, потому что A помечен как преемник.
A сравнивает доступные пути и выбирает кратчайший путь без петель:
Путь через C отмечен как преемник.
Возможное расстояние устанавливается равным стоимости кратчайшего пути, равной 3.
A проверяет оставшиеся пути, чтобы определить, являются ли какие-либо из них downstream neighbors:
Стоимость H составляет 2.
2 (стоимость в H) = 3 (стоимость в A), поэтому этот маршрут не может быть петлей. Следовательно, H удовлетворяет условию выполнимости.
H отмечен как возможный преемник (downstream neighbors).
Если канал [A, C] не работает, просто рассматривая A:
A проверит свою таблицу локальной топологии на предмет возможного преемника.
Возможный преемник существует через H.
A переключает свою локальную таблицу на H как лучший путь.
Распространяющееся обновление не запускалось, поэтому пути не были проверены или пересчитано.
Следовательно, допустимое расстояние изменить нельзя. Он остается на 3.
A отправляет обновление своим соседям, отмечая, что его стоимость достижения D изменилась с 3 до 4.
Как вы можете видеть, обработка, когда существует возможный преемник, намного быстрее и проще, чем без него. В сетях, где был развернут протокол маршрутизации с использованием DUAL (в частности, EIGRP), одной из основных целей проектирования будет ограничение объема любых запросов, генерируемых в случае отсутствия возможного преемника. Область запроса является основным определяющим фактором того, как быстро завершается двойной алгоритм и, следовательно, как быстро сходится сеть.
На рисунке 10 показан базовый законченный автомат DUAL.
Вещи, входящие в route gets worse (ухудшение маршрута), могут представлять собой:
Отказ подключенного канала или соседа
Получение обновления для маршрута с более высокой метрикой
Получение запроса от текущего преемника
Получение нового маршрута от соседа
Обнаружен новый сосед, а также маршруты, по которым он может добраться
Получение всех запросов, отправленных соседям, когда маршрут ухудшается