इस उदाहरण के लिए एक 100GB डेटाबेस लें:MongoLab बनाम Azure तालिका भंडारण
Azure संग्रहण लागत £ 153.18 कुछ/मी
मुझे याद आ रही है? कुछ गलत तरीके से गणना की? क्या कोई यहां मेरे लिए चीजों को साफ़ कर सकता है? मैं मोंगोलाब का अधिक उपयोग करता हूं क्योंकि मुझे वास्तव में नोड/मोंगो डीबी पसंद है। लेकिन यह तालिका भंडारण के साथ जाने के लिए एक बहुत अधिक लागत प्रभावी समाधान लगता है।
मुझे कुंजी/मूल्य और दस्तावेज़ स्टोर के बीच अंतर पता है और मैं बाद वाले को पसंद करता हूं।
आपको यह विचार करने की आवश्यकता है कि एज़ूर टेबल स्टोरेज (एटीएस) स्टोरेज-ए-ए-सर्विस है। स्टोरेज और संबंधित सीआरयूडी संचालन को प्रबंधित करने के लिए आपको किसी भी सर्वर को सेट करने की आवश्यकता नहीं है। यह आपके लिए Azure द्वारा संभाला जाता है, क्योंकि एटीएस एक विशाल बहु-किरायेदार प्रणाली है। आप बस एक खाता मांगते हैं, एक एंडपॉइंट प्राप्त करते हैं (प्लस प्राथमिक & द्वितीयक कुंजी), और आप जाने के लिए, प्रति जीबी के बारे में 7 सेंट (और 100 पैसे लेनदेन प्रति पैसा, जो काफी महत्वहीन है) का भुगतान करते हैं।
मोंगोडीबी के साथ, आपको एडब्ल्यूएस में या अज़ूर (या ऑन-प्रिमाइसेस या कहीं और), साथ ही प्रोविजनिंग स्टोरेज में अपने सर्वर को स्टेज करना होगा। आउट ऑफ़ द बॉक्स, आज के क्लाउड प्रदाताओं के पास मूल मोंगो डीबी-ए-सर्विस सर्विस नहीं है। आपका लागत आधार अब एटीएस की तुलना में काफी अधिक है, और आप बैकअप/स्नैपशॉट्स, मोंगोडीबी रखरखाव इत्यादि के लिए ज़िम्मेदार हैं। यहां तक कि एक नंगे हड्डियों मोंगोडीबी परिनियोजन के लिए आपको कम से कम दो वर्चुअल मशीन इंस्टेंस होंगे (उत्पादन में एक स्टैंडअलोन सर्वर सलाह नहीं दी जाती है आवधिक डाउनटाइम के कारण)। सबसे कम Azure उदाहरण $ 0.02/घंटा या लगभग $ 14 मासिक x 2 हैं, कम से कम $ 30/माह के पदचिह्न के लिए (यह 1 जीबी रैम के साथ एक कम अंत वर्चुअल मशीन है; यह आपको उच्च प्रदर्शन वाले मोंगोडीबी प्रदान नहीं करेगा, लेकिन हो सकता है केवल एक बिंदु की उपस्थिति वाली वेबसाइट या छोटे ट्रैफ़िक वाले ब्लॉग के लिए बहुत अच्छा काम करें)। उपलब्धता को बलिदान, आप $ 14/माह और स्टोरेज लागत पर एक अतिरिक्त-छोटे उदाहरण चला सकते हैं (जिसे टिकाऊ भंडारण में होना चाहिए, इसलिए आप 7 सेंट/जीबी/माह के बारे में बात कर रहे हैं)।
अब, आप मोंगोलाब का उल्लेख करते हैं। वे में मोंगोडीबी-ए-ए-सर्विस है, और एक बहु-किरायेदार होस्टिंग समाधान बनाया है, और उनकी सेवा Azure सहित कई बादलों पर उपलब्ध है। वर्चुअल मशीन इंस्टेंस, स्टोरेज और बैंडविड्थ, साथ ही साथ सर्वर रखरखाव, बैकअप रणनीतियों, समर्थन, उच्च उपलब्धता, निगरानी इत्यादि में उनके निवेश के लिए उनके द्वारा लगाए जाने वाले मूल्य
मुझे संग्रहण लागत पर भी ठीक नहीं किया जाएगा आपका एकमात्र निर्धारण कारक होने के नाते। यदि आपको किसी भी प्रकार की जटिल क्वेरी करने की आवश्यकता है, तो कहें, एटीएस के साथ कई अनुक्रमित फ़ील्ड, आपको उन इंडेक्स को प्रदान करने के लिए अतिरिक्त टेबल बनाने की आवश्यकता होगी (या आप सामग्री को खोजने के लिए विभाजन स्कैन या टेबल स्कैन कर रहे हैं जरुरत)। MongoDB एक बहुत ही शक्तिशाली खोज और एकत्रीकरण इंजन है। यदि आपके ऐप को इसकी ज़रूरत है, तो आप डेवलपर-टाइम इंजीनियरिंग पर अधिक पैसा खर्च कर सकते हैं और अतिरिक्त टेबल स्टोरेज जटिलता बनाए रख सकते हैं, बनाम मोंगोडीबी का उपयोग करके और अपना ऐप "आज" चल रहा है। यदि, दूसरी तरफ, आपके पास डेटा संग्रहण है जो तालिका भंडारण में वास्तव में अच्छी तरह से फिट बैठता है, जहां विभाजन + पंक्ति कुंजी आपके खोज मामलों के विशाल बहुमत को कवर करती है, और आप परमाणु अद्यतनों के लिए इकाई समूह लेनदेन का लाभ उठा सकते हैं, आपको टेबल संग्रहण पर विचार करना चाहिए न केवल लागत के लिए बल्कि पैमाने के लिए (200TB प्रति स्टोरेज खाता) और प्रदर्शन के लिए।
मुझे आशा है कि इस मदद करता है ...
मैं भी पेशकश आप आमतौर पर एक निष्पादन इंजन नहीं मिलता भंडारण-के रूप में एक सेवा के साथ कि जोड़ना होगा। मोनो डीबी/एसक्यूएल एज़ूर बनाम अज़ूर टेबल स्टोरेज के बीच यह एक बड़ा अंतर है। निष्पादन क्लाइंट और सर्वर दोनों पर होता है, जबकि यदि मैं एक संग्रहीत प्रक्रिया/एसक्यूएल कथन चलाता हूं तो मुझे केवल क्लाइंट के परिणामों की परवाह है।इसका कारण यह है कि क्लाइंट को कुछ डेटा/मेटाडेटा वापस लाने के लिए आपको गणना या विश्लेषण प्राप्त करने जैसी सरल चीजें करना और फिर इसे संसाधित करना (कुछ एज़ूर टेबल स्टोरेज ऑपरेशंस के मामले में)। –