20 ਅਗ 2025·8 ਮਿੰਟ
ਡੇਟਾਬੇਸ ਦੇ ਕਿਸਮਾਂ: ਰਿਲੇਸ਼ਨਲ, ਕਾਲਮਨ, ਡੋਕਯੂਮੈਂਟ, ਗ੍ਰਾਫ ਅਤੇ ਹੋਰ
ਮੁੱਖ ਡੇਟਾਬੇਸ ਕਿਸਮਾਂ — ਰਿਲੇਸ਼ਨਲ, ਕਾਲਮਨ, ਡੋਕਯੂਮੈਂਟ, ਗ੍ਰਾਫ, ਵੈਕਟਰ, ਕੀ-ਵੈਲਿਊ ਆਦਿ — ਨੂੰ ਉਪਯੋਗ, ਟਰੇਡਆਫ਼ ਅਤੇ ਚੁਣਨ ਲਈ ਟਿੱਪਸ ਦੇ ਨਾਲ ਤੁਲਨਾ ਕਰੋ।
ਮੁੱਖ ਡੇਟਾਬੇਸ ਕਿਸਮਾਂ — ਰਿਲੇਸ਼ਨਲ, ਕਾਲਮਨ, ਡੋਕਯੂਮੈਂਟ, ਗ੍ਰਾਫ, ਵੈਕਟਰ, ਕੀ-ਵੈਲਿਊ ਆਦਿ — ਨੂੰ ਉਪਯੋਗ, ਟਰੇਡਆਫ਼ ਅਤੇ ਚੁਣਨ ਲਈ ਟਿੱਪਸ ਦੇ ਨਾਲ ਤੁਲਨਾ ਕਰੋ।
“ਡੇਟਾਬੇਸ ਕਿਸਮ” ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਲੇਬਲ ਨਹੀਂ—ਇਹ ਇਸ ਗੱਲ ਦੀ ਛਾਂਹ ਹੈ ਕਿ ਇੱਕ ਸਿਸਟਮ ਡੇਟਾ ਕਿਵੇਂ ਸਟੋਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤੁਸੀਂ ਇਸਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਕਵੈਰੀ ਕਰੋਗੇ, ਅਤੇ ਇਹ ਕਿਸ ਕੰਮ ਲਈ ਆਪਟੀਮਾਈਜ਼ਡ ਹੈ। ਇਹ ਚੋਣ ਸਿੱਧਾ ਪ੍ਰਭਾਵ ਪਾਉਂਦੀ ਹੈ ਤੇਜ਼ੀ (ਕਿਹੜਾ ਤੇਜ਼ ਹੈ vs. ਢੀਲਾ), ਲਾਗਤ (ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਜਾਂ ਕਲਾਉਡ ਖਰਚ), ਅਤੇ ਸਮਰੱਥਾ (ਟ੍ਰਾਂਜ਼ੈਕਸ਼ਨ, ਐਨਾਲਿਟਿਕਸ, ਖੋਜ, ਰੇਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਆਦਿ) 'ਤੇ।
ਵੱਖ-ਵੱਖ ਡੇਟਾਬੇਸ ਕਿਸਮਾਂ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਟ੍ਰੇਡ-ਆਫ਼ ਬਣਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ:
ਇਹ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਚੋਣਾਂ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ:
ਇਹ ਲੇਖ ਮੁੱਖ ਡੇਟਾਬੇਸ ਦੀਆਂ ਕਿਸਮਾਂ ਰਾਹੀਂ ਲੰਘਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਹਰ ਇੱਕ ਲਈ ਵੱਧ-ਘੱਟ:
ਕਈ ਆਧੁਨਿਕ ਉਤਪਾਦ ਸਰਹਦਾਂ ਨੂੰ ਬਰਬਾਦ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਕੁਝ ਰਿਲੇਸ਼ਨਲ DB JSON ਸਮਰਥਨ ਸ਼ਾਮਿਲ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਡੋਕਯੂਮੈਂਟ ਡੇਟਾਬੇਸ ਨਾਲ ਓਵਰਲੈਪ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਕੁਝ ਖੋਜ ਅਤੇ ਐਨਾਲਿਟਿਕਸ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਵੈਕਟਰ ਇੰਡੈਕਸਿੰਗ ਦਿੰਦੇ ਹਨ ਜਿਵੇਂ ਵੈਕਟਰ ਡੇਟਾਬੇਸ। ਹੋਰਾਂ ਨੇ ਸਟ੍ਰੀਮਿੰਗ ਅਤੇ ਸਟੋਰੇਜ ਨੂੰ ਟਾਈਮ-ਸੀਰੀਜ਼ ਫੀਚਰ ਨਾਲ ਜੋੜਿਆ ਹੈ।
ਇਸ ਲਈ “ਕਿਸਮ” ਕੋਈ ਕਟੌਤੀ ਬਕਸਾ ਨਹੀਂ—ਪਰ ਇਹ ਸਮਝਣ ਲਈ ਉਪਯੋਗੀ ਹੈ ਕਿ ਡਿਫਾਲਟ ਤਾਕਤਾਂ ਕੀ ਹਨ ਅਤੇ ਕਿਹੜੇ ਵਰਕਲੋਡਸ ਨੂੰ ਇੱਕ ਡੇਟਾਬੇਸ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਹਲ ਕਰੇਗਾ।
ਆਪਣੇ ਮੁੱਖ ਵਰਕਲੋਡ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ:
ਫਿਰ “ਸਹੀ ਡੇਟਾਬੇਸ ਕਿਸਮ ਕਿਵੇਂ ਚੁਣੀਏ” ਸੈਕਸ਼ਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ ਤਾਂ ਕਿ ਸਕੇਲ, ਸਹਿਮਤੀ ਦੀ ਲੋੜ, ਅਤੇ ਉਹ ਕੁਐਰੀਜ਼ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਸਭ ਤੋਂ ਜ਼ਿਆਦਾ ਚਲਾਉਂਦੇ ਹੋ—ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਫੈਸਲਾ ਪੱਕਾ ਕਰੋ।
ਰਿਲੇਸ਼ਨਲ ਡੇਟਾਬੇਸ ਉਹ ਹਨ ਜੋ ਬਹੁਤ ਲੋਕ “ਡੇਟਾਬੇਸ” ਸੁਨਦੇ ਹੀ ਸੋਚਦੇ ਹਨ। ਡੇਟਾ ਟੇਬਲਾਂ ਵਿੱਚ ਸੰਗਠਿਤ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਰੋਜ਼ (ਰਿਕਾਰਡ) ਅਤੇ ਕਾਲਮ (ਫੀਲਡ) ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਇੱਕ ਸਕੀਮਾ ਇਹ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਦੀ ਹੈ ਕਿ ਹਰ ਟੇਬਲ ਕਿਵੇਂ ਦਿਖਦੀ ਹੈ—ਕਿਹੜੇ ਕਾਲਮ ਹਨ, ਉਹਨਾਂ ਦੀਆਂ ਕਿਸਮਾਂ ਕੀ ਹਨ, ਅਤੇ ਟੇਬਲਾਂ ਇਕ ਦੂਜੇ ਨਾਲ ਕਿਵੇਂ ਸੰਬੰਧਿਤ ਹਨ।
ਰਿਲੇਸ਼ਨਲ ਸਿਸਟਮ ਆਮ ਤੌਰ ਤੇ SQL (Structured Query Language) ਨਾਲ ਪੁੱਛੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। SQL ਲੋਕਪ੍ਰਿਯ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਪੜ੍ਹਨ ਯੋਗ ਅਤੇ ਵਿਅਕਤਗਤ ਹੈ:
WHERE, ORDER BY).JOIN).GROUP BY).ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਰਿਪੋਰਟਿੰਗ ਸੰਦ, ਐਨਾਲਿਟਿਕਸ ਪਲੇਟਫਾਰਮ, ਅਤੇ ਬਿਜ਼ਨਸ ਐਪ SQL ਬੋਲਦੇ ਹਨ, ਜੋ ਇਸਨੂੰ ਇੱਕ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਡਿਫਾਲਟ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਵਿਅਾਪਕ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ।
ਰਿਲੇਸ਼ਨਲ ਡੇਟਾਬੇਸ ACID ਟ੍ਰਾਂਜ਼ੈਕਸ਼ਨ ਲਈ ਮਸ਼ਹੂਰ ਹਨ, ਜਿਹੜੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸਹੀ ਰੱਖਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੇ ਹਨ:
ਜਦੋਂ ਗਲਤੀਆਂ ਮਹਿੰਗੀਆਂ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ—ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਗਾਹਕ ਨੂੰ ਦੁਬਾਰਾ ਚਾਰਜ ਕਰਨਾ ਜਾਂ ਸਟਾਕ ਅਪਡੇਟ ਖੋ ਦੇਣਾ—ਇਸ ਦੀ ਮਹੱਤਤਾ ਵਧ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
ਰਿਲੇਸ਼ਨਲ ਡੇਟਾਬੇਸ ਆਮ ਤੌਰ ਤੇ ਠੀਕ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਤੇ ਸੰਰਚਿਤ, ਵੈਢ-ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਡੇਟਾ ਅਤੇ ਵਰਕਫਲੋਜ਼ ਲਈ ਜਿਵੇਂ:
ਉਹੀ ਢਾਂਚਾ ਜੋ ਰਿਲੇਸ਼ਨਲ ਡੇਟਾਬੇਸ ਨੂੰ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਕਈ ਵਾਰੀ ਰੁਕਾਵਟ ਵੀ ਪੈਦਾ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ:
ਜਦੋਂ ਤੁਹਾਡਾ ਡੇਟਾ ਮਾਡਲ ਲਗਾਤਾਰ ਬਦਲਦਾ ਰਹਿੰਦਾ ਹੈ—ਜਾਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਬਹੁਤ ਵੱਡੇ ਹੋਰਾਈਜ਼ਾਂਟਲ ਸਕੇਲ ਨਾਲ ਸਧਾਰਨ ਐਕਸੈੱਸ ਪੈਟਰਨ ਚਾਹੀਦੇ ਹਨ—ਤਾਂ ਹੋਰ ਡੇਟਾਬੇਸ ਕਿਸਮਾਂ ਬਿਹਤਰ ਮਿਲ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ।
ਕਾਲਮਨ ਡੇਟਾਬੇਸ ਡੇਟਾ ਨੂੰ “ਰੋਜ਼ ਦੀ ਥਾਂ ਕਾਲਮ ਦੇ ਅਧਾਰ” 'ਤੇ ਸਟੋਰ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਇਕੋ ਬਦਲਾਅ ਐਨਾਲਿਟਿਕ ਵਰਕਲੋਡ ਲਈ ਤੇਜ਼ੀ ਅਤੇ ਲਾਗਤ 'ਤੇ ਵੱਡਾ ਅਸਰ ਪਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਪਾਰੰਪਰਿਕ ਰੋ-ਸਟੋਰ (ਰਿਲੇਸ਼ਨਲ ਡੇਟਾਬੇਸ ਵਿੱਚ ਆਮ) ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਰਿਕਾਰਡ ਲਈ ਸਾਰੇ ਵੈਲਿਊ ਇਕੱਠੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਉਸ ਵੇਲੇ ਵਧੀਆ ਹੈ ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਅਕਸਰ ਇੱਕ ਗਾਹਕ/ਆਰਡਰ ਇੱਕ-ਇੱਕ ਕਰ ਕੇ ਫੈਚ ਜਾਂ ਅਪਡੇਟ ਕਰਦੇ ਹੋ।
ਕਾਲਮ-ਸਟੋਰ ਵਿੱਚ, ਇਕੋ ਫੀਲਡ ਦੀਆਂ ਸਾਰੀਆਂ ਵੈਲਿਊਜ਼ ਇਕੱਠੀਆਂ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ—ਹਰੇਕ price, ਹਰ country, ਹਰ timestamp। ਇਸ ਨਾਲ ਇਹ ਕੁੱਝ ਕਾਲਮਾਂ ਹੀ ਪੜ੍ਹਨ ਤੇ ਰਿਪੋਰਟ ਲਈ ਡਿਸਕ ਤੋਂ ਪੂਰੀਆਂ ਰੋਜ਼ ਲੈਣ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਘਟਾਈ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
ਐਨਾਲਿਟਿਕ ਅਤੇ BI ਕੁਐਰੀਆਂ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ:
SUM, AVG, COUNT ਵਰਗੀਆਂ ਐਗਰੇਗੇਸ਼ਨ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨਕਾਲਮਨ ਸਟੋਰੇਜ ਇਹਨਾਂ ਪੈਟਰਨਾਂ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਘੱਟ ਡੇਟਾ ਪੜ੍ਹਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਬਹੁਤ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਕੰਪਰੇਸ ਹੁੰਦਾ ਹੈ (ਸਮੇਤ ਕੀਮਤਾਂ ਇਕੱਠੇ ਹੋਣ ਕਾਰਨ)। ਕਈ ਕਾਲਮਨ ਇੰਜਿਨ ਵੀ ਵੇਕਟਰਾਈਜ਼ਡ ਐਕਜ਼ੈਕਿਫ਼ੂਸ਼ਨ ਅਤੇ ਸਮਾਰਟ ਇੰਡੈਕਸਿੰਗ/ਪਾਰਟੀਸ਼ਨਿੰਗ ਵਰਤਦੇ ਹਨ ਤਾਂ ਜੋ ਵੱਡੇ ਸਕੈਨ ਤੇਜ਼ ਹੋ ਜਾਣ।
ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ ਅਤੇ ਰਿਪੋਰਟਿੰਗ ਲਈ ਕਾਲਮਨ ਸਿਸਟਮ ਬਿਹਤਰ ਹਨ: “ਹਫਤੇ ਵਾਰ ਰੇਵਨਿਊ”, “ਰਾਜ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਟੌਪ 20 ਉਤਪਾਦ”, “ਚੈਨਲ ਅਨੁਸਾਰ ਕਨਵਰਜ਼ਨ ਰੇਟ”, ਜਾਂ “ਪਿਛਲੇ 30 ਦਿਨਾਂ ਵਿੱਚ ਸੇਵਾ ਦੇ ਅਨੁਮਤੀਆਂ” — ਇਹ ਕੁਐਰੀਆਂ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਰੋਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਛੁਹਦੀਆਂ ਹਨ ਪਰ ਸਪੱਸ਼ਟ ਕਾਲਮਾਂ ਤੱਕ ਸੀਮਤ ਰਹਿੰਦੀਆਂ ਹਨ।
ਜੇ ਤੁਹਾਡਾ ਵਰਕਲੋਡ ਅਕਸਰ “ID ਦੁਆਰਾ ਇੱਕ ਰਿਕਾਰਡ ਲਿਆਓ” ਜਾਂ “ਇੱਕ ਰੋਜ਼ ਨੂੰ ਦਿਨ ਵਿੱਚ ਦਰਜਨਾਂ ਵਾਰ ਅਪਡੇਟ ਕਰੋ” ਹੈ, ਕਾਲਮਨ ਹੇਠਾਂ ਮਹਿਸੂਸ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਲਿਖਤਾਂ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਬੈਚ ਲਈ ਆਪਟੀਮਾਈਜ਼ ਕੀਤੀਆਂ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ (append-heavy ingestion) ਨਾ ਕਿ ਫਰੈਕਵੈਂਟ, ਛੋਟੇ ਅਪਡੇਟ ਲਈ।
ਕਾਲਮਨ ਡੇਟਾਬੇਸ ਇੱਕ ਮਜ਼ਬੂਤ ਚੋ이스 ਹਨ:
ਜੇ ਤੁਹਾਡੀ ਪ੍ਰਾਥਮਿਕਤਾ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਤੇਜ਼ ਐਗਰੇਗੇਸ਼ਨ ਹੈ, ਤਾਂ ਕਾਲਮਨ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪਹਿਲੀ ਕਿਸਮ ਹੈ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਮੁਲਿਆਂਕਣ ਕਰੋਗੇ।
ਡੋਕਯੂਮੈਂਟ ਡੇਟਾਬੇਸ ਡੇਟਾ ਨੂੰ “ਡੋਕਯੂਮੈਂਟਾਂ” ਵਜੋਂ ਸਟੋਰ ਕਰਦੇ ਹਨ—ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ JSON-ਸਮਾਨ ਰਿਕਾਰਡ। ਕਈ ਵਾਰੀ ਤੁਸੀਂ ਸਮਬੰਧਿਤ ਫੀਲਡਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸ਼ਾਂਤ ਪਰਛੇਦੇ ਚੀਜ਼ ਵਿੱਚ ਰੱਖਦੇ ਹੋ (ਨੇਸਟਡ ਐਰੇਜ਼ ਅਤੇ ਸਬ-ਆਬਜੈਕਟਸ ਸਮੇਤ)। ਇਹਨਾਂ ਨੂੰ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਡੇਟਾ ਲਈ ਇੱਕ ਕੁਦਰਤੀ ਚੋਣ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਇੱਕ ਡੋਕਯੂਮੈਂਟ ਇੱਕ ਯੂਜ਼ਰ, ਉਤਪਾਦ, ਜਾਂ ਲੇਖ ਦਾ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧਿਤ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ—ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਉਹੀ ਸਮੱਗਰੀ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ ਜੋ ਇੱਕ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਵਿੱਚ ਅਲੱਗ-ਅਲੱਗ ਆਈਟਮ ਲਈ ਵੱਖਰੀ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਇੱਕ ਉਤਪਾਦ ਦੇ ਕੋਲ size ਅਤੇ color ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਦੂਜੇ ਦੇ ਕੋਲ dimensions ਅਤੇ materials—ਬਿਨਾਂ ਸਾਰੇ ਰਿਕਾਰਡਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਢਿੱਲੀ ਸਕੀਮਾ ਲਗਾਉਣ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਦੇ।
ਇਹ ਲਚਕੀਲਾਪਣ ਉਨ੍ਹਾਂ ਸਥਿਤੀਆਂ ਵਿੱਚ ਖਾਸ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੈ ਜਦੋਂ ਤੁਹਾਡੀਆਂ ਲੋੜਾਂ ਅਕਸਰ ਬਦਲਦੀਆਂ ਹਨ ਜਾਂ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਆਈਟਮਾਂ ਕੋਲ ਵੱਖਰੇ ਫੀਲਡ ਹੋਣ।
ਹਰੇਕ ਡੋਕਯੂਮੈਂਟ ਨੂੰ ਸਕੈਨ ਕਰਨ ਤੋਂ ਬਚਣ ਲਈ, ਡੋਕਯੂਮੈਂਟ DB ਇੰਡੈਕਸ ਵਰਤਦੇ ਹਨ—ਜਿਹੜੇ ਡੇਟਾ ਸਟ੍ਰਕਚਰ DB ਨੂੰ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਮੈਚ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਡੋਕਯੂਮੈਂਟ ਲੱਭਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਤੁਸੀਂ ਆਮ ਲੁੱਕਅੱਪ ਫੀਲਡਾਂ (ਜਿਵੇਂ email, sku, ਜਾਂ status) ਨੂੰ ਇੰਡੈਕਸ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਅਤੇ ਕਈ ਸਿਸਟਮ ਨੇਸਟਡ ਫੀਲਡਾਂ ਨੂੰ ਵੀ ਇੰਡੈਕਸ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ (ਜਿਵੇਂ address.city)। ਇੰਡੈਕਸਜ਼ ਪੜ੍ਹਾਈ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ ਪਰ ਲਿਖਤਾਂ 'ਤੇ ਓਵਰਹੈੱਡ ਵਧਾਉਂਦੇ ਹਨ, ਕਿਉਂਕਿ ਇੰਡੈਕਸ ਨੂੰ ਡੌਕਯੂਮੈਂਟ ਬਦਲਣ 'ਤੇ ਅੱਪਡੇਟ ਕਰਨਾ ਪੈਂਦਾ ਹੈ।
ਡੋਕਯੂਮੈਂਟ DB ਉਹਨਾਂ ਸਥਿਤੀਆਂ ਵਿੱਚ ਚਮਕਦੇ ਹਨ ਜਿੱਥੇ ਸਕੀਮਾ बदलਦੀ ਰਹਿੰਦੀ ਹੈ, ਨੇਸਟਡ ਡੇਟਾ ਵੱਧ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ API-ਮਿੱਤਰ payloads ਲੋੜੀਂਦੇ ਹਨ। ਟਰੇਡ-ਆਫ਼ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵੇਖਣ ਨੂੰ ਮਿਲਦੇ ਹਨ ਜਦੋਂ ਤੁਹਾਨੂੰ:
ਇਹ ਸਮੱਗਰੀ ਪ੍ਰਬੰਧਨ, ਉਤਪਾਦ ਕੈਟਾਲੋਗ, ਯੂਜ਼ਰ ਪ੍ਰੋਫ਼ਾਈਲ, ਅਤੇ ਬੈਕਐਂਡ APIs ਲਈ ਇੱਕ ਮਜ਼ਬੂਤ ਚੋਣ ਹੁੰਦੇ ਹਨ—ਉਥੇ ਜਿੱਥੇ ਤੁਹਾਡਾ ਡੇਟਾ “ਇੱਕ ਪੰਨਾ/ਸਕਰੀਨ/ਰਿਕਵੈਸਟ ਲਈ ਇੱਕ ਆਬਜੈਕਟ” ਨੂੰ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਮੈਪ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਕੀ-ਵੈਲਿਊ ਸਟੋਰ ਸਭ ਤੋਂ ਸਧਾਰਣ ਡੇਟਾਬੇਸ ਮਾਡਲ ਹਨ: ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਵੈਲਿਊ (ਕਿਸੇ ਵੀ ਚੀਜ਼—ਸ्ट्रਿੰਗ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ JSON ਬਲਾਬ) ਸਟੋਰ ਕਰਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਇੱਕ ਯੂਨਿਕ ਕੀ ਨਾਲ ਉਸਨੂੰ ਰੀਟ੍ਰੀਵ ਕਰਦੇ ਹੋ। ਮੁੱਖ ਆਪਰੇਸ਼ਨ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ “ਇਸ ਕੀ ਲਈ ਮੈਨੂੰ ਵੈਲਿਊ ਦਿਓ” ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਇਸੇ ਕਾਰਨ ਇਹ ਸਿਸਟਮ ਬਹੁਤ ਤੇਜ਼ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਕਿਉਂਕਿ ਪੜ੍ਹਾਈਆਂ ਅਤੇ ਲਿਖਤਾਂ ਇੱਕ ਪ੍ਰਾਇਮਰੀ ਕੀ 'ਤੇ ਕੇਂਦ੍ਰਿਤ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ, ਕੀ-ਵੈਲਿਊ ਸਟੋਰ ਘੱਟ ਲੇਟੰਸੀ ਅਤੇ ਉੱਚ ਥਰੂਪੁੱਟ ਲਈ ਆਪਟੀਮਾਈਜ਼ ਕੀਤੇ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਕਈਆਂ ਨੂੰ ਹੌਟ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਮੇਮੋਰੀ ਵਿੱਚ ਰੱਖਣ ਲਈ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਉਪਯੋਗੀ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਕਿ ਜਟਿਲ ਕੁਐਰੀ ਪਲੈਨਿੰਗ ਘੱਟ ਰਹੇ ਅਤੇ ਹੋਰਾਂ ਨਾਲ ਹੋਰਾਈਜ਼ਾਂਟਲ ਸਕੇਲ ਕਰ ਸਕਣ।
ਇਹ ਸਧਾਰਣਤਾ ਵੀ ਡਾਟਾ ਮਾਡਲਿੰਗ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰਦੀ ਹੈ: ਤੁਸੀਂ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਡੇਟਾਬੇਸ ਤੋਂ ਇਹ ਨਹੀਂ ਪੁੱਛਦੇ "ਬੇਰਲਿਨ ਵਿੱਚ ਸਾਰੇ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਜੋ ਪਿਛਲੇ ਹਫ਼ਤੇ ਸਾਈਨਅਪ ਕੀਤੇ"—ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਕੀਜ਼ ਐਸਾ ਡਾਇਰੈਕਟ ਪਤਾ ਦਿੰਦੀਆਂ ਹਨ (ਉਦਾਹਰਨ: user:1234:profile).
ਕੀ-ਵੈਲਿਊ ਸਟੋਰ ਬਹੁਤ ਵਿਆਪਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇੱਕ ਕੈਸ਼ ਵਜੋਂ ਇੱਕ ਧੀਰੇ-ਚੱਲਦੇ ਪ੍ਰਾਇਮਰੀ ਡੇਟਾਬੇਸ (ਜਿਵੇਂ ਰਿਲੇਸ਼ਨਲ) ਤੋਂ ਅੱਗੇ ਵਰਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। ਜੇ ਤੁਹਾਡਾ ਐਪ ਵਾਰ-ਵਾਰ ਇੱਕੋ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਲੋੜਦਾ ਹੈ—ਉਤਪਾਦ ਵੇਰਵੇ, ਯੂਜ਼ਰ ਪਰਮਿਸ਼ਨ, ਕੀਮਤ ਦੇ ਨਿਯਮ—ਤਾਂ ਕੀ ਨਾਲ ਨਤੀਜੇ ਕੈਸ਼ ਕਰਕੇ ਦੁਬਾਰਾ-ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਜਾਂ ਰੀ-ਕੁਐਰੀਂਗ ਤੋਂ ਬਚਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਇਹ ਸੈਸ਼ਨ ਸਟੋਰੇਜ਼ ਲਈ ਵੀ ਕੁਦਰਤੀ ਹੈ (ਉਦਾਹਰਨ session:<id> -> session data) ਕਿਉਂਕਿ ਸੈਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਅਕਸਰ ਪੜ੍ਹਿਆ ਅਤੇ ਅਪਡੇਟ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਉਹ ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਮਾਪਤ ਹੋ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ।
ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਕੀ-ਵੈਲਿਊ ਸਟੋਰ ਇੱਕ TTL (time to live) ਸਮਰਥਨ ਕਰਦੇ ਹਨ ਤਾਂ ਜੋ ਡੇਟਾ ਬਿਨਾਂ ਹੱਥੋਂ ਨਿਕਾਸ ਹੋ ਸਕੇ—ਸੈਸ਼ਨ, ਇੱਕ-ਵਾਰੀ ਟੋਕਨ, ਅਤੇ ਰੇਟ-ਲਿਮਿਟ ਕਾਉਂਟਰਾਂ ਲਈ ਇਹ ਉੱਤਮ ਹੈ।
ਜਦੋਂ ਮੈਮੋਰੀ ਸੀਮਤ ਹੋਵੇ, ਸਿਸਟਮ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ eviction policies (ਜਿਵੇਂ least-recently-used) ਵਰਤਦੇ ਹਨ ਪੁਰਾਣੀਆਂ ਐਨਟਰੀਆਂ ਹਟਾਉਣ ਲਈ। ਕੁਝ ਉਤਪਾਦ ਮੇਮੋਰੀ-ਪਹਿਲਾਂ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਜਦ ਕਿ ਹੋਰ ਡਿਊਰਬਿਲਿਟੀ ਲਈ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਡਿਸਕ 'ਤੇ ਸੇਵ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਤੇਜ਼ੀ ਲਈ ਮੈਮੋਰੀ ਤੇ ਯਾ ਧਾਰਣ/ਪੁਨਰ ਪ੍ਰਾਪਤੀ ਲਈ ਡਿਸਕ—ਇਹ ਚੋਣ ਤੁਹਾਡੇ ਲਛਣਾਂ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੀ ਹੈ।
ਕੀ-ਵੈਲਿਊ ਸਟੋਰ ਓਹ ਵੇਲੇ ਚਮਕਦੇ ਹਨ ਜਦੋਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਕੀ ਪਤਾ ਹੋਵੇ। ਉਹ ਖੁੱਲ੍ਹੇ-ਅੰਤ ਸਵਾਲਾਂ ਲਈ ਘੱਟ ਉਪਯੋਗੀ ਹਨ।
ਕਈਆਂ ਵਿੱਚ SQL ਡੇਟਾਬੇਸਾਂ ਨਾਲ ਮੁਕਾਬਲੇ 'ਚ ਸੀਮਤ ਕੁਐਰੀ ਪੈਟਰਨ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਸਕੈਂਡਰੀ ਇੰਡੈਕਸ (ਵੈਲਿਊ ਦੇ ਅੰਦਰ ਫੀਲਡਾਂ ਦੁਆਰਾ ਪੁੱਛਣਾ) ਦੀ ਸਹਾਇਤਾ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਹੁੰਦੀ: ਕੁਝ ਇਹ ਦੇਂਦੇ ਹਨ, ਕੁਝ ਅੰਸ਼ਿਕ ਵਿਕਲਪ ਦਿੰਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਹੋਰ ਆਪਣੇ ਲੁੱਕਅਪ ਕੀਜ਼ ਬਣਾਉਣ ਨੂੰ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਕੀ-ਵੈਲਿਊ ਸਟੋਰ ਵਧੀਆ ਫਿੱਟ ਹਨ:
ਜੇ ਤੁਹਾਡਾ ਐਕਸੈਸ ਪੈਟਰਨ "ID ਦੁਆਰਾ ਫੈਚ/ਅਪਡੇਟ" ਹੈ ਅਤੇ ਲੇਟੰਸੀ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ, ਤਾਂ ਕੀ-ਵੈਲਿਊ ਸਟੋਰ ਅਕਸਰ ਸਰਲ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਤੇਜ਼ੀ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
ਵਾਇਡ-ਕਾਲਮ ਡੇਟਾਬੇਸ (ਕਈ ਵਾਰੀ wide-column stores ਕਹਿੰਦੇ ਹਨ) ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਕਾਲਮ ਪਰਿਵਾਰ ਵਿੱਚ ਸੰਗਠਿਤ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇੱਕ ਸਥਿਰ ਟੇਬਲ ਸੋਚਣ ਦੀ ਥਾਂ, ਤੁਸੀਂ ਸੰਬੰਧਿਤ ਕਾਲਮਾਂ ਨੂੰ ਗਰੁੱਪ ਕਰਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਹਰ ਪੰਗਤੀ ਅੰਦਰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕਾਲਮ ਸੈਟ ਰੱਖ ਸਕਦੇ ਹੋ।
ਇਸੇ ਨਾਮ ਦੇ ਹੋਣ ਦੇ ਬਾਵਜੂਦ, ਵਾਇਡ-ਕਾਲਮ ਡੇਟਾਬੇਸ ਕਾਲਮਨ ਡੇਟਾਬੇਸ ਵਰਗੇ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੇ।
ਵਾਇਡ-ਕਾਲਮ ਸਿਸਟਮ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ:
ਸਭ ਤੋਂ ਆਮ ਪੈਟਰਨ ਇਹ ਹੈ:
ਇਹਨਾਂ ਨੂੰ ਟਾਈਮ-ਓਰਡਰਡ ਡੇਟਾ ਅਤੇ append-heavy ਵਰਕਲੋਡ ਲਈ ਵਧੀਆ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਵਾਇਡ-ਕਾਲਮ ਡੇਟਾਬੇਸ ਵਿੱਚ, ਡੇਟਾ ਮਾਡਲਿੰਗ ਕੁਐਰੀ-ਚਲਾਈ ਹੋਂਦੀ ਹੈ: ਤੁਸੀਂ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਟੇਬਲਾਂ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਕੁਐਰੀਜ਼ ਮੁਤਾਬਕ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕਰਦੇ ਹੋ ਜੋ ਤੁਹਾਨੂੰ ਚਲਾਉਣੀਆਂ ਹਨ। ਇਸਦਾ ਮਤਲਬ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਐਕਸੈਸ ਪੈਟਰਨ ਲਈ ਡਾਟਾ ਦੀ ਨਕਲ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ।
ਉਹਨਾਂ ਵਿੱਚ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸੀਮਿਤ ਜੋਇਨ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਰਿਲੇਸ਼ਨਲ ਡੇਟਾਬੇਸ ਵਾਂਗ ਅਡ-ਹੌਕ ਕੁਐਰੀਆਂਦੀਆਂ ਵਿਕਲਪ ਘਟ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਜੇ ਤੁਹਾਡੀ ਐਪ ਨੂੰ ਜਟਿਲ ਰਿਲੇਸ਼ਨਸ਼ਿਪਸ ਅਤੇ ਲਚਕੀਲ ਕੁਐਰੀਜ਼ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੇ ਆਪ ਨੂੰ ਪਾਬੰਦ ਮਹਿਸੂਸ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ।
ਵਾਇਡ-ਕਾਲਮ ਡੇਟਾਬੇਸ ਅਕਸਰ ਵਰਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ IoT ਇਵੈਂਟ, ਮੇਸੇਜਿੰਗ ਅਤੇ ਐਕਟਿਵਿਟੀ ਸਟ੍ਰੀਮ, ਅਤੇ ਹੋਰ ਵੱਡੇ ਪੈਮਾਨੇ ਦੇ ਓਪਰੇਸ਼ਨਲ ਡੇਟਾ ਲਈ ਜਿੱਥੇ ਤੇਜ਼ ਲਿਖਾਈ ਅਤੇ ਪ੍ਰਿਡਿਕਟੇਬਲ ਕੀ-ਆਧਾਰਿਤ ਪੜ੍ਹਾਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹਨ।
ਗ੍ਰਾਫ ਡੇਟਾਬੇਸ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਉਸ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਸਟੋਰ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜਿਵੇਂ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਅਸਲ ਸਿਸਟਮ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ: ਚੀਜ਼ਾਂ ਇੱਕ-ਦੂਜੇ ਨਾਲ ਜੁੜੀਆਂ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ। ਰਿਸ਼ਤਿਆਂ ਨੂੰ ਟੇਬਲਾਂ ਅਤੇ ਜੋਇਨ ਟੇਬਲਾਂ ਵਿੱਚ ਖਿੱਚਣ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਕਨੈਕਸ਼ਨ ਮਾਡਲ ਦਾ ਹਿੱਸਾ ਹੁੰਦੇ ਹਨ।
ਇੱਕ ਗ੍ਰਾਫ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਹੋਂਦਾ ਹੈ:
ਇਸ ਨਾਲ ਨੈੱਟਵਰਕਾਂ, ਹਾਇਰਾਰਕੀਜ਼, ਅਤੇ many-to-many ਰਿਸ਼ਤਿਆਂ ਨੂੰ ਬਿਨਾਂ schema ਨੂੰ ਮਾਰ ਕੇ ਦਰਸਾਉਣਾ ਕੁਦਰਤੀ ਬਣ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਰਿਸ਼ਤੀਆਂ-ਭਾਰੀਆਂ ਕੁਐਰੀਆਂ ਰਿਲੇਸ਼ਨਲ ਡੇਟਾਬੇਸ ਵਿੱਚ ਅਕਸਰ ਕਈ ਜੋਇਨ ਮੰਗਦੀਆਂ ਹਨ। ਹਰ ਇਕ ਵਧੇਰੇ ਜੋਇਨ ਨਾਲ ਜਟਿਲਤਾ ਅਤੇ ਲਾਗਤ ਵਧ ਸਕਦੀ ਹੈ ਜਿਵੇਂ ਤੁਹਾਡਾ ਡੇਟਾ ਵਧਦਾ ਹੈ।
ਗ੍ਰਾਫ ਡੇਟਾਬੇਸ ਟ੍ਰੈਵਰਸਲ ਲਈ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕੀਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ—ਇੱਕ ਨੋਡ ਤੋਂ ਜੁੜੇ ਨੋਡਾਂ ਵੱਲ ਚੱਲਣਾ, ਫਿਰ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਕਨੈਕਸ਼ਨਾਂ ਵੱਲ ਜਾਂਨਾ, ਆਦਿ। ਜਦੋਂ ਤੁਹਾਡੇ ਸਵਾਲ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ "2–6 ਕਦਮਾਂ ਵਿੱਚ ਜੁੜੇ ਚੀਜ਼ਾਂ ਲੱਭੋ" ਵਰਗੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਟ੍ਰੈਵਰਸਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਦੇ ਵੱਧਣ ਦੇ ਬਾਵਜੂਦ ਵੀ ਤੇਜ਼ ਅਤੇ ਪੜ੍ਹਨ ਯੋਗ ਰਹਿ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਗ੍ਰਾਫ DB ਉਤਮ ਹਨ:
ਗ੍ਰਾਫ ਟਿਮਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਬਦਲ ਹੈ: ਡੇਟਾ ਮਾਡਲਿੰਗ ਵੱਖਰੀ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਕੁਐਰੀ ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ (ਅਕਸਰ Cypher, Gremlin, ਜਾਂ SPARQL) ਨਵੀਆਂ ਹੋ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ। ਰਿਸ਼ਤੇ ਦੀਆਂ ਕਿਸਮਾਂ ਅਤੇ ਦਿਸ਼ਾ ਲਈ ਸਾਫ਼ ਰਿਵਾਜ ਬਣਾਉਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਕਿ ਮਾਡਲ ਸੰਭਾਲਯੋਗ ਰਹੇ।
ਜੇ ਤੁਹਾਡੇ ਰਿਸ਼ਤੇ ਸਧਾਰਨ ਹਨ, ਤੁਹਾਡੀਆਂ ਕੁਐਰੀਆਂ ਮੁੱਖ ਤੌਰ 'ਤੇ ਫਿਲਟਰ/ਐਗਰੇਗੇਸ਼ਨ ਹਨ, ਅਤੇ ਕੁਝ ਜੋਇਨ "ਕਨੈਕਟਿਡ" ਹਿੱਸਿਆਂ ਨੂੰ ਕਵਰ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਤਾਂ ਰਿਲੇਸ਼ਨਲ ਡੇਟਾਬੇਸ ਅਕਸਰ ਸਭ ਤੋਂ ਸਿੱਧਾ ਚੋਣ ਰਹਿੰਦਾ ਹੈ—ਖ਼ਾਸ ਕਰਕੇ ਜਦੋਂ ਟ੍ਰਾਂਜ਼ੈਕਸ਼ਨ ਅਤੇ ਰਿਪੋਰਟਿੰਗ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਕੰਮ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋਣ।
ਵੈਕਟਰ ਡੇਟਾਬੇਸ ਖ਼ਾਸ ਤਰੀਕੇ ਦੇ ਸਵਾਲ ਲਈ ਬਣਾਏ ਜਾਂਦੇ ਹਨ: "ਇਸ ਆਈਟਮ ਦੇ ਸਭ ਤੋਂ ਸਮਾਨ ਆਈਟਮ ਕਿਹੜੇ ਹਨ?" ਇਹ ਬਿਲਕੁਲ ਇੱਕ ID ਜਾਂ ਕੀਵਰਡ ਦੇ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਦੀ ਥਾਂ, embeddings—AI ਮਾਡਲਾਂ ਦੁਆਰਾ ਬਣਾਈਆਂ ਨੰਬਰਤਮਿਕ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧੀਆਂ—ਦਾ ਮੁਕਾਬਲਾ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਸਮਾਨ ਅਰਥ ਵਾਲੀਆਂ ਆਈਟਮਾਂ ਦੀਆਂ embeddings ਅਕਸਰ ਇੱਕ ਹੀ ਬਹੁ-ਮਿਆਰੀ ਸਪੇਸ ਵਿੱਚ ਨੇੜੇ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ।
ਸਧਾਰਣ ਖੋਜ ਅਜੇਕਰ ਸ਼ਬਦ ਭਿੰਨ ਹੋਣ 'ਤੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਮੁੱਸਿਆ ਸਕਦੀ ਹੈ ("laptop sleeve" vs. "notebook case"). embeddings ਨਾਲ, ਸਮਾਨਤਾ ਅਰਥ 'ਤੇ ਆਧਾਰਿਤ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਇਸ ਲਈ ਸਿਸਟਮ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸ਼ਬਦਾਂ ਦੇ ਹੋਣ ਦੇ ਬਾਵਜੂਦ ਸੰਬੰਧਤ ਨਤੀਜੇ ਦਿਖਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਮੁੱਖ ਆਪਰੇਸ਼ਨ nearest neighbor search ਹੈ: ਇੱਕ ਕ੍ਵੈਰੀ ਵੈਕਟਰ ਦੇ ਇਰਾਦੇ ਨਾਲ, ਸਭ ਤੋਂ ਨੇੜੇ ਵੈਕਟਰ ਰੀਟ੍ਰੀਵ ਕਰੋ।
ਅਸਲੀ ਐਪਾਂ ਵਿੱਚ, ਤੁਸੀਂ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਮਾਨਤਾ ਨੂੰ ਫਿਲਟਰਾਂ ਨਾਲ ਜੋੜਦੇ ਹੋ, ਉਦਾਹਰਨ:
ਇਹ “ਫਿਲਟਰ + ਸਮਾਨਤਾ” ਪੈਟਰਨ ਹੀ ਵੈਕਟਰ ਖੋਜ ਨੂੰ ਅਸਲੀ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਲਈ ਪ੍ਰਯੋਗਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਆਮ ਵਰਤੋਂ ਵਿੱਚ:
ਵੈਕਟਰ ਖੋਜ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਇੰਡੈਕਸਾਂ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਉਹਨਾਂ ਇੰਡੈਕਸਾਂ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣਾ ਅਤੇ ਅਪਡੇਟ ਕਰਨਾ ਸਮਾਂ ਲੈ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਉਹ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀ ਮੈਮੋਰੀ ਵਰਤ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਤੁਸੀਂ ਅਕਸਰ ਜਿਆਦਾ recall (ਸਚ-मੁਕਾਬਲੇਵਾਲੇ ਵਧੇਰੇ ਮਿਲਣ) ਅਤੇ ਘੱਟ ਲੇਟੰਸੀ (ਤੇਜ਼ ਜਵਾਬ) ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਚੁਣਨਾ ਪੈਂਦਾ ਹੈ।
ਵੈਕਟਰ ਡੇਟਾਬੇਸ ਦਦੂੰਗੇ ਤੁਹਾਡੇ ਮੁੱਖ ਡੇਟਾਬੇਸ ਦੀ ਥਾਂ ਨਹੀਂ ਲੈਂਦੇ। ਆਮ ਸੰਭਾਲ ਇਹ ਹੈ: “ਸਰੋਤ-ਸੱਚਾਈ” (orders, users, documents) ਨੂੰ ਰਿਲੇਸ਼ਨਲ ਜਾਂ ਡੋਕਯੂਮੈਂਟ DB ਵਿੱਚ ਰੱਖੋ, embeddings + ਖੋਜ ਇੰਡੈਕਸ ਨੂੰ ਵੈਕਟਰ DB ਵਿੱਚ ਰੱਖੋ—ਫਿਰ ਪੂਰੇ ਰਿਕਾਰਡ ਅਤੇ ਪਰਮੀਸ਼ਨ ਲਈ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਮੁੱਖ ਸਟੋਰ ਨਾਲ ਜੋੜੋ।
ਟਾਈਮ-ਸੀਰੀਜ਼ ਡੇਟਾਬੇਸ (TSDBs) ਉਹਨਾਂ ਡੇਟਾ ਲਈ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕੀਤੀਆਂ ਗਈਆਂ ਹਨ ਜਿਹੜਾ ਲਗਾਤਾਰ ਆਉਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਸਦਾ ਇੱਕ ਟਾਈਮਸਟੈਂਪ ਨਾਲ ਜੁੜਿਆ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਸੋਚੋ CPU ਉਪਯੋਗਤਾ ਹਰ 10 ਸਕਿੰਟ, ਪ੍ਰਤੀ-ਰਿਕਵੇਸਟ API ਲੈਟੰਸੀ, ਸੈਂਸਰ ਰੀਡਿੰਗਜ਼ ਹਰ ਮਿੰਟ, ਜਾਂ ਸਟਾਕ ਕੀਮਤਾਂ ਬਹੁਤ ਤੀਬਰਤਾ ਨਾਲ ਬਦਲ ਰਹੀਆਂ ਹੋਣ।
ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਟਾਈਮ-ਸੀਰੀਜ਼ ਰਿਕਾਰਡ ਇਹਨਾਂ ਨੂੰ ਮਿਲਾ ਕੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ:
ਇਸ ਢਾਂਚੇ ਨਾਲ ਪੁੱਛੇ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ: “ਸੇਵਾ ਅਨੁਸਾਰ ਐਰਰ ਰੇਟ ਦਿਖਾਓ” ਜਾਂ “ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਲੈਟੰਸੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰੋ।”
ਕਿਉਂਕਿ ਡੇਟਾ ਦੀ ਮਾਤਰਾ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਵੱਧ ਸਕਦੀ ਹੈ, TSDBs ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇਹਨਾਂ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਦਿੰਦੇ ਹਨ:
ਇਹ ਫੀਚਰ ਸਟੋਰੇਜ ਅਤੇ ਕੁਐਰੀ ਲਾਗਤ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਸ਼ਿਤ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ ਬਿਨਾਂ ਹੱਥੋਂ-ਹੱਥ ਸਾਫ-ਸਫਾਈ ਦੇ।
TSDBs ਉਹਨਾਂ ਗੱਲਾਂ ਲਈ ਵਧੀਆ ਹਨ ਜਦੋਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਸਮੇਂ-ਆਧਾਰਿਤ ਗਣਨਾਵਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੋਵੇ, ਜਿਵੇਂ:
ਆਮ ਉਪਯੋਗ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ ਮਾਨੀਟਰਿੰਗ, ਓਬਜ਼ਰਵੇਬਿਲਿਟੀ, IoT/ਸੈਂਸਰ, ਅਤੇ ਫਾਇਨੈਂਸ਼ਲ ਟਿਕ ਡੇਟਾ।
ਟ੍ਰੇਡ-ਆਫ਼: TSDBs ਗਹਿਰੇ, ਐਡ-ਹੌਕ ਸੰਬੰਧ ਜਿਵੇਂ “ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ → ਟੀਮਾਂ → ਪਰਮੀਸ਼ਨ → ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ” ਵਰਗੀਆਂ ਜਟਿਲ ਜੋਇਨ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਨਹੀਂ ਹਨ। ਉਸ ਲਈ ਰਿਲੇਸ਼ਨਲ ਜਾਂ ਗ੍ਰਾਫ ਡੇਟਾਬੇਸ ਬੇਹਤਰ ਹੁੰਦੇ ਹਨ।
ਇੱਕ ਡੇਟਾ ਵੇਅਰਹਾਊਸ ਘੱਟ-ਬਹੁਤ ਇੱਕ ਇਕੱਲੀ “ਡੇਟਾਬੇਸ ਕਿਸਮ” ਨਹੀਂ ਅਤੇ ਜ਼ਿਆਦਾ ਇੱਕ ਵਰਕਲੋਡ + ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਹੈ: ਕਈ ਟੀਮਾਂ ਵੱਡੇ ਇਤਿਹਾਸਕ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਕੁਐਰੀ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ ਤਾਂ ਜੋ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਸਵਾਲਾਂ ਪੂਰੇ ਹੋਣ (ਰੈਵਨਿਊ ਰੁਝਾਨ, ਚਰਨ, ਇਨਵੈਂਟਰੀ ਖਤਰਾ)। ਤੁਸੀਂ ਇਸਨੂੰ ਮਨਜੂਰਸ਼ੁਦਾ ਉਤਪਾਦ ਵਜੋਂ ਖਰੀਦ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਪਰ ਜੋ ਇਸਨੂੰ ਵੇਅਰਹਾਊਸ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਉਹ ਇਸਦਾ ਉਪਯੋਗ ਹੈ—ਕੇਂਦਰੀ, ਵਿਅਸ਼ਲ ਅਤੇ ਸਾਂਝਾ।
ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਵੇਅਰਹਾਊਸ ਡੇਟਾ ਦੋ ਆਮ ਤਰੀਕਿਆਂ ਨਾਲ ਲੈਂਦੇ ਹਨ:
ਵੇਅਰਹਾਊਸ ਅਕਸਰ ਐਨਾਲਿਟਿਕਸ ਲਈ ਆਪਟੀਮਾਈਜ਼ ਕੀਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ ਕੁਝ ਪ੍ਰਯੋਗਕ تدري਼ਕਾਂ ਨਾਲ:
ਜਦੋਂ ਕਈ ਵਿਭਾਗ ਇਕੋ ਠੇਠ ਨੰਬਰਾਂ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਤਾਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਐਕਸੈਸ ਕੰਟਰੋਲ (ਕੌਣ ਕੀ ਦੇਖ ਸਕਦਾ ਹੈ), ਆਡਿਟ ਟਰੇਲ (ਕੌਣ ਕੁਐਰੀ/ਬਦਲਾਅ ਕੀਤੇ), ਅਤੇ ਲਾਈਨੇਜ (ਕਿਸ ਸੋਰਤ ਤੋਂ ਮੈਟਰਿਕ ਆਇਆ ਅਤੇ ਕਿਵੇਂ ਤਬਦੀਲ ਹੋਇਆ) ਦੀ ਲੋੜ ਹੋਵੇਗੀ। ਇਹ ਅਕਸਰ ਕੁਐਰੀ ਤੇਜ਼ੀ ਜਿੱਤਣ ਨਾਲੋਂ ਬਰਾਬਰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
ਲੇਕਹਾਊਸ ਇੱਕ ਢਾਂਚਾ ਹੈ ਜੋ ਵੇਅਰਹਾਊਸ-ਸ਼ੈਲੀ ਐਨਾਲਿਟਿਕਸ ਨੂੰ ਡੇਟਾ-ਲੇਕ ਦੀ ਲਚਕੀਲਾਪਣ ਨਾਲ ਮਿਲਾਉਂਦਾ ਹੈ—ਉਪਯੋਗ ਹੈ ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਥਾਂ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ ਜੋ curated ਟੇਬਲਾਂ ਅਤੇ ਰੌ ਫਾਈਲਾਂ (ਲੌਗ, ਚਿੱਤਰ, ਅਰਧ-ਸੰਰਚਿਤ ਇਵੈਂਟ) ਦੋਹਾਂ ਲਈ ਹੋਵੇ, ਬਿਨਾਂ ਹਰ ਚੀਜ਼ ਨੂੰ ਨਕਲ ਕੀਤੇ। ਜਦੋਂ ਡੇਟਾ ਵਿਆਪਕਤਾ ਜ਼ਿਆਦਾ ਹੋਵੇ, ਫਾਰਮੈਟ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਹੋਣ, ਅਤੇ ਤੁਹਾਨੂੰ SQL-ਮਿਤ੍ਰ ਰਿਪੋਰਟਿੰਗ ਚਾਹੀਦੀ ਹੋਵੇ, ਤਾਂ ਇਹ ਚੰਗਾ ਫਿਟ ਹੈ।
ਡੇਟਾਬੇਸ ਕਿਸਮਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਚੁਣਨਾ “ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ” ਬਾਰੇ ਨਹੀਂ, ਬਲਕਿ ਫਿੱਟ ਬਾਰੇ ਹੁੰਦਾ ਹੈ: ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੇ ਡੇਟਾ ਨਾਲ ਕੀ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ, ਕਿਨੀ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ, ਅਤੇ ਜਦੋਂ ਸਿਸਟਮ ਦੇ ਹਿੱਸੇ ਫੇਲ ਹੋ ਜਾਂਦੇ ਹਨ ਤਾਂ ਕੀ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
ਇੱਕ ਛੋਟਾ ਨਿਯਮ:
ਰਿਲੇਸ਼ਨਲ DB ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ OLTP ਵਿੱਚ ਚੰਗੇ ਹਨ; ਕਾਲਮਨ ਸਿਸਟਮ, ਵੇਅਰਹਾਊਸ ਅਤੇ ਲੇਕਹਾਊਸ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ OLAP ਲਈ ਵਰਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ।
ਜਦੋਂ ਨੈਟਵਰਕ ਹਿੱਚਕ-ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਸਿਸਟਮ ਵੰਡਿਆ ਹੋ ਜਾਵੇ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਤੇਨੂੰ ਇੱਕ ਵਾਰ ਨਹੀਂ ਮਿਲ ਸਕਦਾ:
ਕਈ ਵੰਡੇ ਹੋਏ ਡੇਟਾਬੇਸ ਚੋਣ ਕਰਦੇ ਹਨ ਕਿ ਉਹ ਮੁੱਦਿਆਂ ਦਰਮਿਆਨ ਉਪਲਬਧ ਰਹਿਣ ਅਤੇ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਸਹਿਮਤ ਹੋ ਜਾਣ (eventual consistency)। ਹੋਰਾਂ ਨੇ ਸਖ਼ਤ ਸਹਿਮਤੀ ਨੂੰ ਤਰਜੀਹ ਦਿੱਤੀ, ਭਾਵੇਂ ਕਿ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਕੁਝ ਬੇਨਤੀਆਂ ਇਸਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਮਨਜ਼ੂਰ ਨਹੀਂ ਕਰਨੀਆਂ ਪੈਂ।
ਜੇ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਯੂਜ਼ਰ ਇੱਕੋ ਡੇਟਾ ਅਪਡੇਟ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ, ਤਾਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਸਾਫ ਨਿਯਮ ਚਾਹੀਦੇ ਹਨ। ਟ੍ਰਾਂਜ਼ੈਕਸ਼ਨ ਕਦਮਾਂ ਨੂੰ “ਸਭ-ਜਾ ਨਾਂ ਤਾਂ ਕੁਝ ਨਹੀਂ” ਵਿੱਚ ਬੰਨ੍ਹਦਾ ਹੈ। ਲਾਕਿੰਗ ਅਤੇ ਇਸੋਲੇਸ਼ਨ ਲੈਵਲ ਟਕਰਾਅ ਤੋਂ ਰੋਕਦੇ ਹਨ, ਪਰ throughput ਘਟਾ ਸਕਦੇ ਹਨ; ਹਲਕੀ ਇਸੋਲੇਸ਼ਨ ਗਤੀ ਤੇ ਵਾਧਾ ਕਰਦੀ ਹੈ ਪਰ ਅਜਿਹੀਆਂ ਅਣਚਾਹੀਆਂ ਪੈਦਾ ਹੋ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ।
ਸ਼ੁਰੂ ਤੋਂ ਹੀ ਬੈਕਅਪ, ਰੇਪਲੀਕੇਸ਼ਨ, ਅਤੇ ਡਿਜਾਸਟਰ ਰੀਕਵਰੀ ਦੀ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾਓ। ਇਹ ਵੀ ਸੋਚੋ ਕਿ ਰੀਸਟੋਰ ਟੈਸਟ ਕਰਨਾ ਕਿੰਨਾ ਆਸਾਨ ਹੈ, ਲੈਗ ਮਾਨੀਟਰ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਅੱਪਗਰੇਡ ਕਰਨਾ—ਇਹ ਦੂਜੇ-ਦਿਨ ਵਾਲੇ ਵੇਰਵੇ ਅਕਸਰ ਕੁਐਰੀ ਤੇਜ਼ੀ ਦੇ ਉਤਪਾਦਾਂ ਨਾਲੋਂ ਜ਼ਿਆਦਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੁੰਦੇ ਹਨ।
ਮੁੱਖ ਡੇਟਾਬੇਸ ਕਿਸਮਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਚੋਣ "ਟ੍ਰੈਂਡੀ" ਦੇ ਬਾਰੇ ਘੱਟ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸ ਗੱਲ ਬਾਰੇ ਵੱਧ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੇ ਡੇਟਾ ਨਾਲ ਕੀ ਕਰਨਾ ਹੈ। ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ عملي ਤਰੀਕਾ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੇ ਕੁਐਰੀਆਂ ਅਤੇ ਵਰਕਲੋਡਸ ਤੋਂ ਬੈਕਵਰਡ ਕੰਮ ਕਰੋ।
ਆਪਣੇ ਐਪ ਜਾਂ ਟੀਮ ਦੀਆਂ Top 5–10 ਗੱਲਾਂ ਲਿਖੋ:
ਇਹ ਵਿਕਲਪਾਂ ਨੂੰ feature checklist ਨਾਲੋਂ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਇਸ ਛੋਟੇ “ਸ਼ੇਪ” ਚੈਕਲਿਸਟ ਨੂੰ ਵਰਤੋ:
ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਟਾਰਗੇਟ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਨੂੰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਰਫ਼ ਅੰਕੜੇ (p95 ਲੇਟੰਸੀ, reads/writes per second, ਡੇਟਾ ਰਿਟੇੰਸ਼ਨ) ਤਯਾਰ ਕਰੋ। ਲਾਗਤ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ:
| ਮੁੱਖ ਉਪਯੋਗ | ਅਕਸਰ ਵਧੀਆ ਫਿੱਟ | ਕਿਉਂ |
|---|---|---|
| ਟ੍ਰਾਂਜ਼ੈਕਸ਼ਨ, ਇਨਵੌਇਸ | ਰਿਲੇਸ਼ਨਲ (SQL) | ਮਜ਼ਬੂਤ ਕਨਸਟ੍ਰੇਂਟਸ, ਜੋਇਨ, ਸਹਿਮਤੀ |
| ਐਪ ਡੇਟਾ ਜੋ ਬਦਲਦਾ ਰਹਿੰਦਾ ਹੈ | ਡੋਕਯੂਮੈਂਟ | ਲਚਕੀਲਾ ਸਕੀਮਾ, ਕੁਦਰਤੀ JSON |
| ਰੀਅਲ-ਟਾਈਮ ਕੈਸ਼/ਸੈਸ਼ਨ | ਕੀ-ਵੈਲਿਊ ਸਟੋਰ | ਕੀ ਦੁਆਰਾ ਤੇਜ਼ ਲੁੱਕਅੱਪ |
| ਕਲਿੱਕਸਟਰੀਮ/ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ | ਟਾਈਮ-ਸੀਰੀਜ਼ | ਉੱਚ ingest + ਸਮੇਂ-ਆਧਾਰਿਤ ਕੁਐਰੀਜ਼ |
| BI ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ, ਵੱਡੇ ਐਗਰੇਗੇਸ਼ਨ | ਕਾਲਮਨ | ਤੇਜ਼ ਸਕੈਨ + ਕੰਪ੍ਰੈਸ਼ਨ |
| ਸੋਸ਼ਲ/ਨੋਲੇਜ ਰਿਸ਼ਤੇ | ਗ੍ਰਾਫ | ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਰਿਸ਼ਤਾ ਟ੍ਰੈਵਰਸਲ |
| ਸੈਮੈਂਟਿਕ ਖੋਜ, RAG | ਵੈਕਟਰ | embeddings 'ਤੇ ਸਮਾਨਤਾ ਖੋਜ |
| ਵੱਡੇ ਓਪਰੇਸ਼ਨਲ ਡੇਟਾ | ਵਾਇਡ-ਕਾਲਮ | ਹੋਰਾਈਜ਼ਾਂਟਲ ਸਕੇਲ, predictable queries |
ਭਾਰੀਆਂ ਟੀਮਾਂ ਅਕਸਰ ਦੋ ਡੇਟਾਬੇਸ ਵਰਤਦੀਆਂ ਹਨ: ਇੱਕ ਓਪਰੇਸ਼ਨਲ (e.g., ਰਿਲੇਸ਼ਨਲ) ਅਤੇ ਇੱਕ ਐਨਾਲਿਟਿਕਸ (e.g., ਕਾਲਮਨ/ਵੇਅਰਹਾਊਸ)। “ਸਹੀ” ਚੋਣ ਉਹ ਹੈ ਜੋ ਤੁਹਾਡੇ ਸਭ ਤੋਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਕ ਕੁਐਰੀਜ਼ ਨੂੰ ਸਭ ਤੋਂ ਸਧਾਰਨ, ਤੇਜ਼, ਅਤੇ ਸਸਤਾ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ।
ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪਿੰਗ ਜਾਂ ਨਵੇਂ ਫੀਚਰ ਜਲਦੀ ਸ਼ਿਪ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਡੇਟਾਬੇਸ ਫੈਸਲਾ ਅਕਸਰ ਤੁਹਾਡੇ ਡਿਵੈਲਪਮੈਂਟ ਵਰਕਫਲੋ ਨਾਲ ਜੁੜਿਆ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਜਿਵੇਂ Koder.ai (ਇੱਕ vibe-coding ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਜੋ ਚੈਟ ਤੋਂ ਵੈੱਬ, ਬੈਕਐਂਡ, ਅਤੇ ਮੋਬਾਈਲ ਐਪ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ) ਇਸਨੂੰ ਹੋਰ ਵਿਹਲ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ: ਉਦਾਹਰਣ ਲਈ, Koder.ai ਦਾ ਡੀਫਾਲਟ ਬੈਕਐਂਡ ਸਟੈਕ Go + PostgreSQL ਵਰਤਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਟ੍ਰਾਂਜ਼ੈਕਸ਼ਨਲ ਸਹੀਪਣ ਅਤੇ ਵਿਆਪਕ SQL ਟੂਲਿੰਗ ਲਈ ਇੱਕ ਮਜ਼ਬੂਤ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਹੈ।
ਜਿਵੇਂ ਤੁਹਾਡਾ ਉਤਪਾਦ ਵੱਧਦਾ ਹੈ, ਤੁਸੀਂ ਹੁਣ ਵੀ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਖਾਸ ਡੇਟਾਬੇਸ ਜੋੜ ਸਕਦੇ ਹੋ (ਜਿਵੇਂ ਵੈਕਟਰ DB ਸੈਮੈਂਟਿਕ ਖੋਜ ਲਈ ਜਾਂ ਕਾਲਮਨ ਵੇਅਰਹਾਊਸ ਐਨਾਲਿਟਿਕਸ ਲਈ) ਤੇ PostgreSQL ਨੂੰ ਸਰੋਤ-ਸੱਚਾਈ ਵਜੋਂ ਰੱਖ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਕੁੰਜੀ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਅੱਜ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਵਰਕਲੋਡਾਂ ਨੂੰ ਤੁਸੀਂ ਸਹਾਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ, ਉਹਨਾਂ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ—ਅਤੇ ਜਦੋਂ ਕੁਐਰੀ ਪੈਟਰਨ ਮੰਗ ਕਰਦੇ ਹਨ ਤਾਂ "ਦੂਜਾ ਸਟੋਰ ਜੋੜੋ" ਲਈ ਦਰਵਾਜ਼ਾ ਖੁੱਲ੍ਹਾ ਰੱਖੋ।
“ਡੇਟਾਬੇਸ ਕਿਸਮ” ਤਿੰਨ ਚੀਜ਼ਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਸ਼ਾਰਥਹਾਂ ਹੈ:
ਕਿਸਮ ਚੁਣਣਾ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ, ਲਾਗਤ ਅਤੇ ਓਪਰੇਸ਼ਨਲ ਜਟਿਲਤਾ ਲਈ ਡਿਫਾਲਟ ਫੈਸਲੇ ਚੁਣਨ ਵਰਗਾ ਹੈ।
ਆਪਣੀਆਂ ਟੌਪ 5–10 ਕੁਐਰੀਆਂ ਅਤੇ ਲਿਖਣ ਦੇ ਪੈਟਰਨ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ, ਫਿਰ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ موزੂਨ ਤਾਕਤਾਂ ਨਾਲ ਮੇਲ ਕਰੋ:
ਰਿਲੇਸ਼ਨਲ ਡੇਟਾਬੇਸ ਇੱਕ ਮਜ਼ਬੂਤ ਡਿਫਾਲਟ ਹਨ ਜਦੋਂ ਤੁਹਾਨੂੰ:
ਇਹਨਾਂ ਨੂੰ ਮੁਸ਼ਕਿਲ ਤਬ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਲਗਾਤਾਰ ਸਕੀਮਾ ਬਦਲ ਰਹੇ ਹੋ ਜਾਂ ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਬਹੁਤ ਵੱਡੇ ਹੋਰਾਈਜ਼ਾਂਟਲ ਸਕੇਲ ਨਾਲ ਬੇਹੱਦ ਜੋਇਨ-ਭਾਰੀ ਕੁਐਰੀਜ਼ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ।
ACID ਇੱਕ ਮਲਟੀ-ਸਟੈਪ ਬਦਲਾਅ ਲਈ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਦੀ ਗਾਰੰਟੀ ਹੈ:
ਇਹ ਉਹਨਾਂ ਵਰਕਫਲੋਜ਼ ਲਈ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਗਲਤੀਆਂ ਮਹਿੰਗੀਆਂ ਪੈਂਦੀਆਂ ਹਨ (ਪੈਮੈਂਟ, ਬੁਕਿੰਗ, ਇਨਵੇਂਟਰੀ ਅੱਪਡੇਟ)।
ਕਾਲਮਨ ਡੇਟਾਬੇਸ ਉਹਨਾਂ ਕੁਐਰੀਆਂ ਲਈ ਸਰੇਸ਼ਠ ਹਨ ਜਿਹੜੀਆਂ:
SUM, COUNT, AVG, )ਡੋਕਯੂਮੈਂਟ ਡੇਟਾਬੇਸ ਤਦੋਂ ਵਧੀਆ ਹੈ ਜਦੋਂ:
ਧਿਆਨ ਰੱਖੋ: ਆਮ-ਤੌਰ 'ਤੇ ਕੁਝ ਟ੍ਰੇਡ-ਆਫ਼—ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਜਟਿਲ ਜੋਇਨ, ਪੜ੍ਹਨ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰਨ ਲਈ ਡਾਟਾ ਨਕਲ ਕਰਨਾ, ਅਤੇ ਮੁਲਟੀ-ਡੌਕਯੂਮੈਂਟ ਟ੍ਰਾਂਜ਼ੈਕਸ਼ਨਾਂ ਦੇ ਖਰਚ।
ਕੀ-ਵੈਲਿਊ ਸਟੋਰ ਉਸ ਵੇਲੇ ਵਰਤੋਂਯੋਗ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਜਦੋਂ:
ਯੋਜਨਾ ਬਣਾਓ ਕਿ ਐਡ-ਹੌਕ ਕੁਐਰੀਇੰਗ ਆਮ ਤੌਰ ਤੇ ਕਮਜ਼ੋਰ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਸਕੈਂਡਰੀ ਇੰਡੈਕਸਿੰਗ ਦੀ ਸਹਾਇਤਾ ਮ خداਰ ਉਤਪਾਦ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੀ ਹੈ—ਅਕਸਰ ਤੁਸੀਂ ਖ਼ਾਸ ਕੀ ਸਟ੍ਰਕਚਰ ਅਤੇ ਲੁੱਕਅਪ ਕੀਜ਼ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹੋ।
ਨਾਂ-ਭਾਵ-ਨਾਲ ਨਾਮ ਮਿਲਦੇ ਹੋਏ, ਦੋਨੋ ਵੱਖਰੇ ਮਕਸਦ ਨਿਭਾਉਂਦੇ ਹਨ:
ਵਾਇਡ-ਕਾਲਮ ਸਿਸਟਮ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕੁਐਰੀ-ਚਲਾਇਆ ਮਾਡਲਿੰਗ ਮੰਗਦੇ ਹਨ (ਟਿੱਬਲਜ਼ ਨੂੰ ਠੀਕ ਐਕਸੈਸ ਪੈਟਰਨ ਲਈ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕਰੋ) ਅਤੇ ਉਹ SQL ਵਰਗੀ ਲਚਕੀਲਾਪਣ ਨਹੀਂ ਦਿੰਦੇ।
ਗ੍ਰਾਫ DB ਉਪਯੋਗ ਕਰੋ ਜਦੋਂ ਤੁਹਾਡੇ ਮੁੱਖ ਸਵਾਲ ਰਿਸ਼ਤਿਆਂ ਬਾਰੇ ਹੋਣ, ਉਦਾਹਰਣ:
ਗ੍ਰਾਫ ਟ੍ਰੈਵਰਸਲਾਂ 'ਚ ਉਤਮ ਹਨ (ਨੋਡ ਤੋਂ ਨੋਡ ਤੱਕ ਚੱਲਣਾ) ਜਿੱਥੇ ਰਿਲੇਸ਼ਨਲ ਵਿਧੀ ਵਿੱਚ ਕਈ ਜੋਇਨ ਲੱਗਣਗੇ। ਟਰੇਡ-ਆਫ਼: ਨਵਾਂ ਡਾਟਾ ਮਾਡਲ ਅਤੇ ਕੁਐਰੀ ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ (Cypher/Gremlin/SPARQL) ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ।
ਵੈਕਟਰ ਡੀਬੀ ਸਮਾਨਤਾ-ਖੋਜ (similarity search) ਲਈ ਬਣਾਏ ਜਾਂਦੇ ਹਨ—ਇਹ embeddings (ਟੈਕਸਟ, ਚਿੱਤਰ, ਆਡੀਓ, ਉਤਪਾਦ ਦੇ ਨੰਬਰਤਮਿਕ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧੀ) ਦੀ ਨਜ਼ਦੀਕੀ 'ਤੇ ਆਧਾਰਿਤ ਹਨ। ਆਮ ਵਰਤੋਂ:
ਅਮਲ ਵਿੱਚ, ਇਹ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਤੁਹਾਡੇ ਮੁੱਖ ਡੇਟਾਬੇਸ ਦੀ ਜਗ੍ਹਾ ਨਹੀਂ ਲੈਂਦੇ। ਆਮ ਪੈਟਰਨ: ਸਰੋਤ-ਸੱਚਾਈ (orders, users, documents) ਰਿਲੇਸ਼ਨਲ/ਡੋਕਯੂਮੈਂਟ DB ਵਿੱਚ ਰੱਖੋ, ਇੱਕ ਵੈਕਟਰ DB ਵਿੱਚ embeddings + ਇੰਡੈਕਸ ਰੱਖੋ, ਫਿਰ ਫੁੱਲ ਰਿਕਾਰਡ ਅਤੇ ਪਰਮੀਸ਼ਨ ਲਈ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਮੁੱਖ ਸਟੋਰ ਨਾਲ ਜੋੜੋ।
ਜੇ ਤੁਹਾਨੂੰ OLTP ਅਤੇ ਐਨਾਲਿਟਿਕ ਦੋਹਾਂ ਚਾਹੀਦੇ ਹਨ, ਤਾਂ ਉਦੋਂ ਹੀ ਇੱਧਾਂ-ਇੱਧਾਂ ਦੇ ਦੋ ਸਿਸਟਮ (ਓਪਰੇਸ਼ਨਲ DB + ਐਨਾਲਿਟਿਕਸ DB) ਦੀ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾਓ।
GROUP BYਉਹ OLTP-ਸ਼ੈਲੀ ਵਰਕਲੋਡਾਂ ਲਈ ਘੱਟ ਢੰਗ ਨਾਲ ਉਪਯੋਗੀ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਬਹੁਤ ਛੋਟੇ ਅਪਡੇਟ ਜਾਂ "ਇਕ ID ਦੁਆਰਾ ਇਕ ਰਿਕਾਰਡ ਲਿਆਓ" ਵਾਲੀਆਂ ਪੈਟਰਨਾਂ।