CouchDB आज

CouchDB आपके लिए क्या है? संभवतः कोई भी जो लोकप्रिय NoSQL थीम में थोड़ी दिलचस्पी रखता है, अब सामान्य विवरण जानता है: यह जावास्क्रिप्ट में लिखे गए नक्शे / कम अनुरोधों के साथ एक अच्छा खिलौना है, जिसे आप HTTP प्रोटोकॉल पर JSON चलाते समय काम कर सकते हैं, और यह संभव भी है। आपने सुना है कि यह गलती-सहिष्णु है, आप बिल्कुल भी नहीं टूटेंगे। आमतौर पर, यह इस से परे नहीं जाता है, परिणामस्वरूप, काउचबडी को सभी प्रकार के मोंगोबीडी, कैसेंड्रा, हडोप, आदि के साथ स्वादिष्ट के लिए भेजा जाता है।



हाल तक, मेरे पास लगभग एक ही राय थी, जब तक कि वर्तमान परियोजना की वास्तुकला को पुनर्जीवित करने की तत्काल आवश्यकता नहीं थी (अपने रिलेशनल डेटाबेस पर अपने माथे को आराम देना) और एक दस्तावेज़ डेटाबेस में स्थानांतरित करना जो नक्शा / कम कर सकता था। CouchDB पर करीब से देखने के बाद, मुझे एहसास हुआ कि यह अपनी कक्षा में अद्वितीय था, इसे उल्लेखित उत्पादों के साथ सममूल्य पर नहीं रखा जाना चाहिए। CouchDB में एम्बेड किए गए विचार इतने अवधारणात्मक हैं कि वे वेब एप्लिकेशन विकसित करने के विचार को मौलिक रूप से क्रांतिकारी बना सकते हैं।



मैं इस बारे में बताने की कोशिश करूंगा कि कट के तहत मुझे कितना प्रभावित किया।



मैं तुरंत कहना चाहता हूं कि अगर आपको पहले से ही CouchDB का उपयोग करने का कुछ अनुभव है, तो संभावना है कि आप खुद "मूंछ के साथ" हैं और यह लेख आपके लिए नहीं है। लेकिन बाकी के रूप में, तो पढ़ने के बाद यह एक इच्छा और इस तरह के लाल सोफे पर लेटने और आराम करने का अवसर दिखाई दे सकता है, जैसा कि काउच के डेवलपर्स सलाह देते हैं।



यह कहा जाना चाहिए कि CouchDB के आसपास प्रचार हाल ही में कुछ हद तक शांत हो गया है, इस डेटाबेस का उल्लेख हब पर शायद ही कभी फिसल जाता है, हालांकि पिछले महीने ट्विटर ने शाब्दिक रूप से CouchDB 1.0 की रिलीज के बारे में खबर दी और क्लाउडंट को बंद बीटा परीक्षण चरण छोड़ने के बारे में बताया (जिसके बारे में मैं आपको नहीं बताऊंगा नीचे अधिक विवरण)। खोज कहती है कि यह घटना वास्तव में हब पर कवर नहीं की गई थी, जबकि MongoDB 1.6 के आउटपुट को एक अलग पोस्ट के रूप में नोट किया गया था। इस अन्याय को ठीक किया जाना चाहिए, क्योंकि यदि आप CouchDB को कच्चे आवेषण के रूप में धीमी आवेषण और स्मृति और प्रोसेसर की उन्मत्त खपत के साथ याद करते हैं, तो यह भूल जाते हैं कि यह सब दूर के अतीत में है। आज यह सस्ती वाणिज्यिक सहायता के साथ उत्पादन-तैयार प्रणाली है और उदाहरण के लिए, बीबीसी जैसी कंपनियों द्वारा उत्पादन में उपयोग के वास्तविक उदाहरण हैं।







मैं मुख्य विशेषताओं के बारे में विस्तार से वर्णन नहीं करूंगा जो आप चाहें तो परियोजना की वेबसाइट पर पढ़ सकते हैं। मैं इस बारे में बात करने की कोशिश करता हूं कि मेरे लिए क्या स्पष्ट नहीं था, जब तक कि मैंने इस उत्पाद को देखने का निर्णय नहीं लिया, जिसके परिणामस्वरूप मैंने इस उत्पाद पर पर्याप्त ध्यान नहीं दिया, जबकि मैं अपने आप को बहुत समय और तंत्रिका कोशिकाओं को बचा सकता था।

नक्शा / कम करें

ऐसा लगेगा कि किसी के साथ किसी को आश्चर्यचकित करना मुश्किल है। कई NoSQL डेटाबेस डेटा के उपयोग के इस विशेष प्रतिमान का उपयोग करते हैं जिसमें एक सख्ती से परिभाषित योजना नहीं है। साथ ही, मानचित्र / कार्यों को कम करने के लिए जावास्क्रिप्ट का उपयोग भी खतरनाक है। पहली धारणा यह है कि इसे धीरे-धीरे डरावना होना चाहिए, क्योंकि डेटाबेस में प्रत्येक दस्तावेज़ के लिए कम से कम map()



निष्पादित किया जाना चाहिए। साथ ही, स्पाइडरमोंकी इंजन V8 की स्पीड से काफी दूर है। कैच क्या है?



गहरी नजर यह देखेगी कि, वास्तव में, CouchDB अपने शुद्ध रूप में मानचित्र / कमी का उपयोग नहीं करता है, लेकिन तथाकथित वृद्धिशील नक्शा / कम। पूरा विचार यह है कि काउचडीबी अपने विचारों (तथाकथित विचारों - हर बार map()



और reduce()



) जैसे कार्यों को निष्पादित करने के परिणाम की गणना नहीं करता है। यह केवल तब किया जाता है जब नया दृश्य पहली बार एक्सेस किया जाता है, जिसके बाद परिणाम को शांत रूप से अनुक्रमित किया जाता है और दस्तावेज़ आईडी शांतिपूर्वक B + में आती है, जिस पर हमें नोड्स में अतिरिक्त जानकारी (साथ ही मध्यवर्ती अपडेट के परिणाम) की आवश्यकता होती है। फिर सब कुछ सरल है: जब एक नया दस्तावेज़ डेटाबेस (या पुराने एक परिवर्तन) में जाता है, तो map()



को एक बार इसके लिए बुलाया जाता है, जिसके बाद इसे इंडेक्स ट्री में रखा जाता है। यानी पूरे सूचकांक को पुनर्गणना करने की कोई आवश्यकता नहीं है, पेड़ को बस वृद्धिशील रूप से पूरा किया गया है।



जब हमें परिणामों की आवश्यकता होती है, तो काउच बस हमें वही देता है जो पहले से ही पहले से गणना कर चुका है, map()



को निष्पादित करके दस्तावेजों को फिर से क्रॉल करने की आवश्यकता नहीं है। खोज को गति देने के लिए कई अलग-अलग स्तंभों को अनुक्रमित करने के विपरीत, जैसा कि अधिकांश डेटाबेस करते हैं, हमने सभी क्वेरी परिणामों को एक झपट्टा में अनुक्रमित किया। MySQL की कल्पना करें, जिसे केवल क्वेरी को "निष्पादित" करने की आवश्यकता नहीं है - यह तुरंत एक ही सूचकांक से अपने सभी परिणाम प्राप्त कर सकता है।



एकमात्र ऐसा एनालॉग जो दिमाग में आता है, ओरेकल जैसे "बड़े" आरडीबीएमएस से भौतिकवादी विचार है, लेकिन केवल अधिक हल्के। यह मत भूलो कि केवल परिणामों के सूचकांक को संग्रहीत किया जाता है और केवल आपके लिए आवश्यक मान - अतिरेक सूचकांक के एक साधारण डेटाबेस की तुलना में बड़ा नहीं है, क्योंकि केवल मानचित्र / कम परिणाम अनुक्रमित होते हैं - वह डेटा जो आपको इस क्वेरी के संदर्भ में चाहिए, और नहीं सभी कॉलम। हाँ, और शिकंजा अब उस क्षमता के सापेक्ष सस्ता है जो यह विधि वादा करती है।

मुझे और अधिक शक्ति की आवश्यकता है ©

यह तथ्य कि map()



अनिवार्य रूप से प्रत्येक नए / परिवर्तित नोड के लिए केवल एक बार निष्पादित किया जाता है, बहुत दिलचस्प है। यह आपको एक नए दस्तावेज़ पर काफी भारी संचालन करने की अनुमति देता है, वैसे भी यह एक बार किया जाता है। और यदि आप अंतर्निहित जावास्क्रिप्ट इंटरफ़ेस के साथ ओवरक्लॉक नहीं करते हैं, तो CouchDB की एक और दिलचस्प विशेषता है - वास्तव में, यह किसी विशिष्ट भाषा से बंधा नहीं है, लेकिन व्यू सर्वर के रूप में एक अमूर्त का उपयोग करता है। यानी आप बस अपनी पसंदीदा प्रोग्रामिंग भाषा के लिए व्यू सर्वर को कनेक्ट करते हैं और उदाहरण के लिए, पायथन में map()



और reduce()



लिखकर अपनी समृद्ध वेबसाइट लाइब्रेरी का उपयोग करते हैं।



किसी बड़े दस्तावेज़ द्वारा map()



बाहरी उदाहरण के लिए Google मैप्स एपीआई) का उपयोग करके डेटाबेस में जोड़े गए अपने क्लाइंट के पते को जियोकोड में सीधे map()



से सीधे एक नया दस्तावेज़ जोड़ते समय आप और बड़े, कोई भी आपको परेशान नहीं करता है और इसके लिए एक अन्य बाहरी पुस्तकालय के रूप में भू-सूचकांक की गणना करें। या सिर्फ Sphinx के साथ अपने दस्तावेज़ को पकड़ो और अनुक्रमित करें, और अपने डेटाबेस का एक सुपरफ़ास्ट पूर्ण-पाठ सूचकांक प्राप्त करें (यदि अपाचे ल्यूसिन के साथ एकीकरण पर्याप्त अच्छा नहीं है)। सामान्य तौर पर, रचनात्मकता की गुंजाइश केवल कल्पना से सीमित होती है।



यदि आपको अधिक गति की आवश्यकता है, तो सी में आपके सभी दृश्य फ़ंक्शंस को फिर से लिखा जा सकता है, इस तथ्य का लाभ उठाते हुए कि दृश्य सर्वर इंटरफ़ेस एक फावड़ा जितना सरल है, और काउचबीडी में दृश्य बिल्कुल एक ही दस्तावेज़ है, या विशेष आईडी के साथ एक डिज़ाइन दस्तावेज़ है। इसलिए, उसके लिए यह आवश्यक नहीं है कि वह सीधे फ़ंक्शन कोड को शामिल करे - आप वहां डाल सकते हैं, जिसमें कोई भी पहचानकर्ता शामिल होगा जिसे आपका दृश्य सर्वर समझ जाएगा। सामान्य तौर पर, यह ध्यान देने योग्य है कि डेटा की यह वैचारिक एकता और उन्हें समान डेटा के रूप में संसाधित करने के निर्देश लिस्प विचारधारा के समान हैं।



उन्हें यह कहने दें कि नक्शा / प्रतिमान कम करने से एसक्यूएल प्रश्नों जैसी शक्ति प्रदान नहीं होती है, लेकिन व्यवहार में, आपको बस यह सीखना होगा कि इसे श्रेणियों में कैसे सोचा जाए। उदाहरण के लिए, त्रुटि जो JOIN SQL के बिना नहीं हो सकती, क्योंकि जॉन्स पैमाने और इतने पर नहीं हैं। यह सभी अर्थ के बिना है, हालांकि, बयान बहुत सामान्य है। सबसे पहले, एक दस्तावेज़ में न केवल कुंजी-मूल्य जोड़े हो सकते हैं, बल्कि संग्रह, अन्य ऑब्जेक्ट्स, और बाकी सब कुछ जो JSON का उपयोग करके वर्णित किया जा सकता है, और दूसरी बात, और भी अधिक जटिल जोड़ को लागू किया जा सकता है, मूल पैटर्न को जानकर - नक्शा लागू करना / कम करना CouchDB बहुत शक्तिशाली है और एक ही समय में समझने योग्य और तार्किक है।

वेब जैसा भी है

अधिकांश विकल्पों के विपरीत, CouchDB मुख्य रूप से वेब अनुप्रयोगों की जरूरतों के लिए एक डेटाबेस के रूप में डिज़ाइन किया गया था। इसलिए REST इंटरफेस के माध्यम से डेटाबेस तक पहुंच के रूप में इस तरह के एक गैर-तुच्छ समाधान की जड़ें। हां, HTTP अपने शुद्धतम रूप में एक ओवरहेड है, लेकिन यह पूरी तरह से इस समाधान से कितना सुंदर है, इसकी भरपाई की जाती है। सबसे पहले, आपको अपनी पसंदीदा प्रोग्रामिंग भाषा के लिए ड्राइवर की तलाश करने की आवश्यकता नहीं है - कोई भी HTTP क्लाइंट इसे संभाल सकता है (सभी उदाहरणों को अक्सर कमांड लाइन से सीधे कर्ल किया जाता है)। इसके अलावा, ऐसा क्लाइंट वेब ब्राउज़र हो सकता है। आप सर्वर पर किसी मिडिलवेयर का उपयोग किए बिना एक वेब एप्लिकेशन लिख सकते हैं - आप डेटाबेस का उपयोग करके अजाक्स के माध्यम से जावास्क्रिप्ट के साथ काम कर सकते हैं (उदाहरण के लिए, CouchApp CouchDB के रचनाकारों से एक jQuery- आधारित रूपरेखा है)।







शुरुआत के बाद, काउच एक सामान्य HTTP सर्वर की तरह व्यवहार करता है, आप इसे अपने ब्राउज़र का उपयोग करके प्राप्त कर सकते हैं और परिणाम के रूप में JSON प्राप्त करते हुए, बस अपने ब्राउज़र के एड्रेस बार का उपयोग करके GET अनुरोधों को निष्पादित कर सकते हैं। काउचबीडी उदाहरण का प्रशासनिक इंटरफ़ेस फ़्यूटन भी तुरंत उपलब्ध होगा। वैसे, यह पूरी तरह से जावास्क्रिप्ट में सर्वर मिडिलवेयर के बिना लागू किया जाता है, हम एक्स्टेंसिबल हैं और इसकी सादगी के बावजूद कई दिलचस्प चीजें कर सकते हैं।



शायद ही यह कहने लायक है कि HTTP प्रोटोकॉल को सही तरीके से लागू किया गया है, कैशिंग समर्थित है और काउच को पता है कि कब 304 देना है। इसी तरह, एक दस्तावेज़ में बाइनरी अटैचमेंट (अटैचमेंट - समतुल्य (B) LOB) हो सकता है, जो काउच देशी फाइलों के साथ स्टोर करता है और स्थिर सामग्री के रूप में देता है। । डिज़ाइन दस्तावेज़ों में show()



और list()



, जो आपको दिए गए परिणामों को जैसे चाहें, उदाहरण के लिए HTML पृष्ठों में परिवर्तित कर सकते हैं और उन्हें सीधे ब्राउज़र में दे सकते हैं। और अगर पहले आप इस राय के थे कि आपके ऑनलाइन स्टोर के सामान से सीधे आपके [रिलेशनल] डेटाबेस में उपयोगकर्ता अवतारों और चित्रों को संग्रहीत करना बुरा है, तो काउचबीडी के साथ सब कुछ अलग है - कभी-कभी कठोर योजना के बिना भी डेटा कुछ मामलों में अधिक संरचित हो सकता है। और समग्र।



जैसा कि आप जानते हैं, सभी सरल सरल है। CouchDB में, ऐसी बहुत सी सरल चीजें हैं जो विशेष रूप से वेब अनुप्रयोगों के लिए की गई थीं, और अमूर्त डेटा के लिए नहीं जिन्हें किसी तरह संसाधित करने की आवश्यकता होती है। अंत में, सब कुछ इतना सुसंगत दिखता है कि अब यह भी स्पष्ट नहीं है कि इसे अलग तरीके से कैसे किया जा सकता है।

स्केलिंग

CouchDB कहा जाता था कि यह पैमाने पर नहीं है। वास्तव में, बहुत पहले यह सच नहीं था, लेकिन केवल आधा था। पहले चीजें पहले।



CouchDB की प्रमुख और सबसे दिलचस्प विशेषताओं में से एक इसकी प्रतिकृति है। पाठक आश्चर्यचकित हो सकता है कि प्रतिकृति कैसे सिद्धांत में दिलचस्प हो सकती है, उन्हें एक प्रकार की बैसाखी के रूप में मानना। Kauch में सब कुछ गलत है, इसकी प्रतिकृति मूल रूप से डेटाबेस बनाते समय बनाई गई थी। सबसे पहले, वे मास्टर-टू-मास्टर कर सकते हैं, जो आपको मास्टर / गुलाम में विभाजित करने के बजाय सभी उदाहरणों को समान रूप से कार्यात्मक बनाने की अनुमति देता है। "नियमित" डेटाबेस में इस तरह की प्रतिकृति के साथ समस्या संभावित संघर्ष है। इसलिए, काउच (एमवीसीसी सुविधाओं के साथ), जब एक संघर्ष होता है, सभी परस्पर विरोधी संस्करणों को बचाता है और कॉन्फ़िगर नियमों के अनुसार इन संघर्षों को हल करना जानता है (या इस मामले को आपके आवेदन के हाथों में डाल दिया है - आप इसका उपयोग कैसे करना चाहते हैं यह आपकी कल्पना पर निर्भर करता है)। प्रतिकृति स्वयं CouchDB REST API से URL खींचने के लिए नीचे आती है (या Futon का उपयोग करके, आप बस किसी अन्य डेटाबेस का URL दर्ज कर सकते हैं और बटन पर क्लिक कर सकते हैं), इसलिए यह सब जटिल है।



तो आप परिवहन में खाते हैं, अपने Nexus One पर ट्विटर पर कुछ लिखते हैं (मैंने यह उल्लेख नहीं किया है कि CouchDB Android फोन पर पूरी तरह कार्यात्मक है, साथ ही साथ Maemo / MeeGo?), और फिर आप सुरंग में प्रवेश करते हैं - कनेक्शन खो गया है। आप सुरक्षित रूप से एप्लिकेशन का उपयोग करना जारी रख सकते हैं, जो कनेक्शन की वापसी पर, नए संदेशों को मर्ज कर सकता है और साइकिल का आविष्कार किए बिना एक एपीआई कॉल के साथ आपने जो लिखा था उसे भर सकता है। उदाहरण के लिए, यदि आप उबंटू वन का उपयोग करते हैं, तो आप पहले से ही इस तरह से CouchDB का उपयोग करते हैं।







लेकिन आइए विषय से विचलित न हों। इस तरह के प्रतिकृति निश्चित रूप से अच्छे हैं (विशेष रूप से काउचबीडी HTTP प्रकृति के प्रकाश में: आप कौची क्लस्टर के सामने एक नियमित बैलेंसर डाल सकते हैं और चिंता नहीं कर सकते हैं), लेकिन यह "वास्तविक" स्केलिंग नहीं है। प्रतिकृति और संबंधपरक डेटाबेस स्केल कर सकते हैं (यद्यपि इतनी शान से नहीं), लेकिन शार्पिंग के बारे में क्या? सब के बाद, हर कोई क्लस्टर पर डेटा को smudge करना चाहता है और बस उपलब्ध डिस्क स्पेस की मात्रा बढ़ाने के लिए, अधिकतम लोड, उपयोगकर्ताओं की पीक संख्या, और इसी तरह, गति को खोए बिना। काउचबडी को यह पता नहीं है कि यह कैसे करना है। अलविदा। लेकिन यह केवल समय की बात है।



लेकिन क्लाउडेंट कर सकते हैं। क्लाउडेंट एक नई सेवा है जिसने कुछ दिनों पहले ही बीटा परीक्षण पूरा किया है और अब यह सभी के लिए उपलब्ध है। यह आपके CouchDB डेटाबेस (अमेज़ॅन से क्लाउड पर) की मेजबानी है, और यहां तक ​​कि संपूर्ण अनुप्रयोग, यह देखते हुए कि CouchDB न केवल डेटाबेस, बल्कि मिडलवेयर की भी सेवा कर सकता है। लोगों ने CouchDB में निर्धारित क्षमता का लाभ उठाया, और अपने कांटे को विकसित किया (जो जल्द ही ट्रंक का हिस्सा बनने का मौका है), जिसे असीमित रूप से पैनापन दिया गया है, जिसमें आप किसी भी समय एक नया नोड जोड़ सकते हैं, यह अतिरेक भी प्रदान करता है - प्रत्येक दस्तावेज़ ट्रिपलप्लेट पर संग्रहीत होता है विभिन्न नोड्स में से एक नोड बंद हो जाता है। इसके अलावा, मानक एपीआई के लिए पूर्ण समर्थन के अलावा, क्लाउडेंट आपको मानचित्र को लागू करने / किसी अन्य मानचित्र के परिणामों के अनुसार कम करने / कम करने की अनुमति देता है और कई और अधिक दिलचस्प विशेषताएं हैं।







सभी कोड खुले हैं, इसलिए आप क्लाउड को निजी क्लाउड पर उठा सकते हैं और उपयोग कर सकते हैं। आप एक निःशुल्क खाता (दस्तावेज़ों के पुराने संशोधनों को ध्यान में रखे बिना 250 मेगाबाइट डिस्क स्थान तक) भी पंजीकृत कर सकते हैं और काउचबडी को लाइव करने का प्रयास कर सकते हैं - सभी मुख्य सुविधाएँ उपलब्ध हैं, जिनमें शामिल हैं फुटोन।

आज

जुलाई में काउचडब्यू 1.0 संस्करण तक बढ़ गया है, जो डेवलपर्स उत्पादन-उपयोग के लिए इसकी स्थिरता और तत्परता पर जोर देते हैं। पूरे CouchDB समुदाय के लिए भी Cloudant एक ऐतिहासिक रिलीज़ है। यदि आपने काउच की कोशिश नहीं की है, तो अपने समय का आधा घंटा खर्च करें - आप अंत में बहुत अधिक समय बचा सकते हैं, हालांकि यह, निश्चित रूप से, आपके विशिष्ट प्रोजेक्ट की बारीकियों पर निर्भर करेगा। उत्पाद वही करता है जो इसके लिए बनाया गया था, लेकिन अब और नहीं। इसलिए एक चमत्कार की उम्मीद न करें, लेकिन मुझे उम्मीद है कि पढ़ने के बाद, कोई आराम करेगा, जैसा कि डेवलपर्स सलाह देते हैं (विशेषकर यदि लाल सोफे है)।