10 лучших баз данных реального времени, которые можно использовать в 2024 году

Переиздано Платоном

Читают: 0

Введение

В динамичной сфере современных приложений базы данных реального времени имеют решающее значение для обеспечения бесперебойного управления данными и немедленного обновления. Эти базы данных, предназначенные для обработки значительных объемов данных, обеспечивают мгновенный доступ к информации. В этой статье рассматриваются 10 лучших баз данных реального времени, которые окажут влияние в 2024 году.

Содержание

Понимание баз данных реального времени

Базы данных, работающие в режиме реального времени, созданы для управления данными, требующими немедленных обновлений и доступа. В отличие от обычных баз данных, которые могут столкнуться с задержками синхронизации, базы данных реального времени гарантируют быстрое отражение изменений данных на всех подключенных устройствах или приложениях. Это делает их хорошо подходящими для приложений, требующих совместной работы, обмена сообщениями или мониторинга в режиме реального времени.

Важность баз данных реального времени в современных приложениях

Значение баз данных реального времени в современных приложениях возросло из-за потребности в мгновенном обновлении и синхронизации данных. От приложений для обмена сообщениями до редакторов документов для совместной работы и панелей аналитики в реальном времени — эти базы данных формируют основу для бесперебойного управления данными и мгновенного обмена данными. Устраняя задержки в синхронизации данных, базы данных реального времени не только улучшают взаимодействие с пользователем, но и позволяют эффективно принимать решения на основе данных.

10 лучших баз данных реального времени

Вот наш список 10 лучших баз данных реального времени, которые можно будет использовать в 2024 году.

1. База данных Firebase в реальном времени

База данных Firebase Realtime представляет собой облачную базу данных. База данных NoSQL, предоставляя разработчикам возможность хранить и синхронизировать данные в режиме реального времени. Использование модели данных JSON повышает гибкость и простоту процесса разработки. Являясь неотъемлемым компонентом платформы Firebase, он представляет собой надежный набор инструментов для создания как веб-, так и мобильных приложений.

Особенности и преимущества

Отличительной особенностью базы данных Firebase Realtime является синхронизация в реальном времени, обеспечивающая мгновенные обновления на всех подключенных устройствах при изменении данных. Это гарантирует, что пользователи всегда будут иметь самую актуальную информацию. Более того, база данных обеспечивает поддержку в автономном режиме, позволяя пользователям получать доступ к данным и изменять их даже без подключения к Интернету. Для повышения безопасности база данных Firebase Realtime включает надежные правила безопасности, защищающие конфиденциальные данные от несанкционированного доступа.

Варианты использования и примеры

База данных Firebase Realtime находит широкое применение в приложениях, требующих обновлений в реальном времени, включая чат-приложения, редакторы документов для совместной работы и информационные панели в реальном времени. Например, приложение для обмена сообщениями, использующее базу данных Firebase Realtime, может оперативно доставлять сообщения всем участникам, создавая беспрепятственное общение в режиме реального времени.

Получите это здесь

2. МонгоБД

MongoDB выделяется как излюбленная документально-ориентированная База данных NoSQL, известный своей высокой производительностью, масштабируемостью и гибкостью. Хранение данных в гибких документах типа JSON упрощает работу с меняющимися потребностями в данных и адаптацию к ним. MongoDB, внедренная в современные приложения, превосходно справляется с большими объемами данных и поддерживает обновления в реальном времени, что делает ее предпочтительным выбором для разработчиков.

Особенности и преимущества

MongoDB предоставляет множество функций, делающих его хорошо подходящим для приложений реального времени. Гибкая модель данных позволяет разработчикам легко хранить и извлекать сложные структуры данных. Примечательно, что MongoDB поддерживает горизонтальную масштабируемость, позволяя приложениям управлять растущими нагрузками данных без ущерба для производительности. Добавленная поддержка автоматического сегментирования еще больше повышает масштабируемость и отказоустойчивость за счет распределения данных по нескольким серверам.

Варианты использования и примеры

MongoDB видит разнообразные приложения в сценариях реального времени, такие как системы управления контентом, платформы электронной коммерции и приложения Интернета вещей (IoT). Ярким примером является платформа электронной коммерции, использующая MongoDB для управления обновлениями запасов в режиме реального времени, гарантируя клиентам неизменно точную информацию о наличии продуктов.

Получите это здесь

3. Апач Кассандра

Apache Cassandra выделяется как хорошо масштабируемая и распределенная база данных NoSQL, созданная для управления большими объемами данных на нескольких стандартных серверах. Он превосходно обеспечивает высокую доступность и отказоустойчивость, что делает его подходящим для критически важных приложений. Модель данных Cassandra основана на распределенной хэш-таблице, что обеспечивает эффективное распределение и репликацию данных для достижения оптимальной производительности.

Особенности и преимущества

Cassandra предлагает несколько функций, которые делают ее лучшим выбором для приложений реального времени. Его децентрализованная архитектура обеспечивает высокую доступность и отказоустойчивость, поскольку данные реплицируются на нескольких узлах. Он также обеспечивает настраиваемую согласованность, позволяя разработчикам сбалансировать согласованность данных и производительность в соответствии с требованиями своего приложения. Кроме того, Cassandra поддерживает линейную масштабируемость, позволяя приложениям обрабатывать большие объемы данных.

Варианты использования и примеры

Cassandra находит широкое применение в приложениях, требующих высокой масштабируемости и отказоустойчивости, включая аналитику в реальном времени, управление данными временных рядов и платформы обмена сообщениями. Рассмотрим платформу аналитики в реальном времени, использующую Cassandra; он умело обрабатывает и анализирует значительные объемы данных в режиме реального времени, предоставляя пользователям ценную информацию.

Получите это здесь

4. Редис

Redis представляет собой хранилище структур данных в памяти с открытым исходным кодом, достаточно универсальное, чтобы служить базой данных, кешем или брокером сообщений. Redis, известный своей высокой производительностью и низкой задержкой, особенно хорошо подходит для приложений реального времени. Поддержка разнообразных структур данных, таких как строки, списки, наборы и отсортированные наборы, обеспечивает гибкое хранение данных и манипулирование ими.

Особенности и преимущества

Redis может похвастаться многочисленными функциями, которые способствуют его популярности в приложениях реального времени. Благодаря хранению в памяти, обеспечивающему быстрый доступ к данным, он идеально подходит для требований с низкой задержкой. Включение встроенной репликации и высокой доступности обеспечивает надежность данных и отказоустойчивость. Более того, Redis поддерживает обмен сообщениями «публикация/подписка», способствуя обмену данными в режиме реального времени между различными компонентами приложения.

Варианты использования и примеры

Redis находит широкое применение в различных сценариях реального времени, включая кэширование, управление сеансами и таблицы лидеров в реальном времени. Например, в игровой сфере Redis можно использовать для поддержания таблиц лидеров в реальном времени, обеспечивая своевременное обновление результатов и рейтингов по мере продвижения игроков в игре.

Получите это здесь

5. Апач Кафка

Apache Kafka представляет собой распределенную потоковую платформу, способную обрабатывать и хранить потоки данных в реальном времени. Его сильные стороны заключаются в высокой пропускной способности, отказоустойчивости и масштабируемости, что делает его хорошо подходящим для управления значительными объемами данных. По своей сути Kafka работает по модели публикации-подписки: производители распространяют данные по темам, а потребители подписываются на эти темы для доступа к данным.

Особенности и преимущества

Выдающейся особенностью Apache Kafka является его способность управлять потоками данных с высокой пропускной способностью и малой задержкой. Благодаря способности обрабатывать миллионы сообщений в секунду он превосходно справляется с обработкой и анализом данных в реальном времени. Kafka обеспечивает отказоустойчивость и высокую доступность за счет репликации данных между несколькими брокерами. Кроме того, он поддерживает потоковую обработку, позволяя преобразовывать и агрегировать данные в реальном времени.

Варианты использования и примеры

Приложения, требующие потоковой передачи и обработки данных в реальном времени, такие как агрегирование журналов, источник событий и аналитика в реальном времени, считают Apache Kafka незаменимым. Например, система агрегирования журналов на базе Kafka превосходно справляется со сбором и обработкой журналов из различных источников в режиме реального времени, предоставляя ценную информацию и надежные возможности мониторинга.

Получите это здесь

6. Амазон ДинамоБД

Amazon DynamoDB, AWS полностью управляемая служба базы данных NoSQL, отличается высокой производительностью, масштабируемостью и доступностью, удовлетворяя потребности приложений, работающих в режиме реального времени. DynamoDB, основанная на парах «ключ-значение», обеспечивает быстрый доступ к данным и их извлечение.

Особенности и преимущества

DynamoDB предлагает несколько функций, которые делают его лучшим выбором для приложений реального времени. Его полностью управляемый характер устраняет необходимость в администрировании базы данных, позволяя разработчикам сосредоточиться на создании своих приложений. DynamoDB также обеспечивает автоматическое масштабирование, гарантируя, что приложения смогут обрабатывать растущую нагрузку данных без ручного вмешательства. Кроме того, он поддерживает глобальную репликацию, позволяя реплицировать данные в несколько регионов для повышения доступности и аварийного восстановления.

Варианты использования и примеры

Amazon DynamoDB используется в широком спектре приложений реального времени, включая аутентификацию пользователей, назначение ставок в реальном времени и управление данными Интернета вещей. Например, платформа назначения ставок в реальном времени, построенная на DynamoDB, может обрабатывать большие объемы запросов ставок и предоставлять пользователям места размещения рекламы в реальном времени.

Получите это здесь

7. Microsoft Azure CosmoDB.

Microsoft Azure Cosmos DB — это глобально распределенная многомодельная служба базы данных, предоставляемая Microsoft Azure. Он предлагает высокую масштабируемость, низкую задержку и глобальную доступность, что делает его пригодным для приложений реального времени. Cosmos DB поддерживает несколько моделей данных, включая семейство «ключ-значение», документ, график и столбец, что позволяет разработчикам выбирать наиболее подходящую модель для своего приложения.

Microsoft Azure CosmoDB для управления данными

Особенности и преимущества

Cosmos DB предлагает несколько функций, которые делают его отличным выбором для приложений реального времени. Его глобальное распространение обеспечивает доступ к данным с малой задержкой из любой точки мира, обеспечивая удобство работы пользователей. Cosmos DB также обеспечивает автоматическую индексацию и оптимизацию запросов, обеспечивая быстрый и эффективный поиск данных. Кроме того, он предлагает комплексные соглашения об уровне обслуживания (соглашения об уровне обслуживания) для пропускной способности, задержки и доступности.

Варианты использования и примеры

Microsoft Azure Cosmos DB находит применение в различных приложениях реального времени, таких как системы управления контентом, аналитика социальных сетей и персонализированные рекомендации. Например, приложение на базе Cosmos DB. социальные медиа-аналитика Платформа может анализировать данные социальных сетей в режиме реального времени, получая ценную информацию о поведении и тенденциях пользователей.

Получите это здесь

8. ФаунаБД

FaunaDB, глобально распределенная, бессерверная и транзакционная база данных NoSQL, обслуживает современные приложения с такими функциями, как высокая согласованность, низкая задержка и автоматическое масштабирование. Его модель данных, основанная на документах и коллекциях, обеспечивает гибкое хранение и поиск данных, что делает его пригодным для приложений реального времени.

Особенности и преимущества

FaunaDB предлагает несколько функций, которые делают ее привлекательным выбором для приложений реального времени. Его строгая согласованность гарантирует, что данные всегда актуальны и отражают последние изменения. FaunaDB также обеспечивает автоматическое масштабирование, позволяя приложениям обрабатывать растущую нагрузку данных без ручного вмешательства. Кроме того, он поддерживает транзакции ACID (атомарность, согласованность, изоляция, долговечность), обеспечивая целостность и надежность данных.

Варианты использования и примеры

FaunaDB находит применение в различных сценариях реального времени: от платформ электронной коммерции до финансовых систем и приложений для совместной работы. Например, совместный редактор документов на базе FaunaDB позволяет нескольким пользователям одновременно редактировать один и тот же документ, обеспечивая обновления в реальном времени для всех участников.

Получите это здесь

9. ИнфлюксБД

InfluxDB — это база данных временных рядов с открытым исходным кодом, предназначенная для обработки больших объемов данных с отметками времени. Он обеспечивает высокую производительность записи и запросов, что делает его пригодным для анализа и мониторинга данных в реальном времени. Модель данных InfluxDB основана на измерениях, тегах и полях, что позволяет эффективно хранить и извлекать данные временных рядов.

Особенности и преимущества

InfluxDB предлагает несколько функций, которые делают его лучшим выбором для анализа данных в реальном времени. Его высокая производительность записи и запросов обеспечивает быстрый прием и извлечение данных временных рядов. Он также обеспечивает политику понижения дискретизации и хранения данных, что позволяет эффективно хранить исторические данные и управлять ими. Кроме того, InfluxDB поддерживает непрерывные запросы и оповещения в режиме реального времени, обеспечивая упреждающий мониторинг и обнаружение аномалий.

Варианты использования и примеры

InfluxDB широко используется в приложениях, требующих мониторинга и аналитики в реальном времени, включая управление данными Интернета вещей, мониторинг системы и анализ данных датчиков. Например, платформа Интернета вещей, использующая InfluxDB, может собирать и анализировать данные датчиков в реальном времени, предоставляя ценную информацию о производительности устройства и условиях окружающей среды.

Получите это здесь

10. TimescaleDB

TimescaleDB — это база данных временных рядов с открытым исходным кодом, созданная на основе PostgreSQL. Он сочетает в себе масштабируемость и производительность PostgreSQL с гибкостью и простотой использования базы данных временных рядов. Модель данных TimescaleDB основана на гипертаблицах, которые позволяют эффективно хранить и извлекать данные временных рядов.

Особенности и преимущества

TimescaleDB предлагает несколько функций, которые делают его отличным выбором для управления данными в реальном времени. Его модель данных на основе гипертаблиц обеспечивает эффективное секционирование и сжатие данных временных рядов, что приводит к повышению производительности запросов и эффективности хранения. Он также обеспечивает автоматическое сохранение данных и непрерывную агрегацию, что позволяет эффективно управлять историческими данными и анализировать их. Кроме того, TimescaleDB поддерживает распределенные запросы, обеспечивая горизонтальную масштабируемость и отказоустойчивость.

Варианты использования и примеры

TimescaleDB находит применение в различных сценариях реального времени, таких как финансовый анализ, промышленный мониторинг и управление энергопотреблением. Например, платформа финансовой аналитики, использующая TimescaleDB, может эффективно хранить и анализировать рыночные данные в режиме реального времени, предлагая ценную информацию о рыночных тенденциях и инвестиционных возможностях.

Получите это здесь

Заключение

В современном мире мы полагаемся на базы данных, работающие в режиме реального времени, чтобы наши приложения мгновенно обновлялись и синхронизировались. Существуют отличные варианты, такие как база данных Firebase Realtime и TimescaleDB, каждый из которых имеет свои особые функции и способы использования. Независимо от того, стремитесь ли вы к сотрудничеству в реальном времени с Firebase или следите за происходящим с помощью InfluxDB для мониторинга, у разработчиков есть множество вариантов, соответствующих их потребностям. Заглядывая в будущее до 2024 года, эти базы данных, работающие в режиме реального времени, будут оставаться жизненно важными в подпитке новой волны приложений.