Desktop vs. Pūnaeho Kūnaeho Pūnaewele
Oracle, SQL Server, Microsoft Access, MySQL, DB2, a me PostgreSQL? Loaʻa ka nui o nā huahana waihonaʻikepili ma ka mākeke i kēia lā, e koho ana i kahi papahana no ka hoʻolālā o kāu hui i kahi papahana hoʻonāukiuki.
E hoʻoholo i kāu mau koi
Hiki ke hoʻokaʻawaleʻia nā pūnaewele hoʻonohonoho papahana (a iʻole DBMSs) i nā'āpanaʻelua: nāʻikepili pūnaewele a me nāʻikepili pūnaewele. Ma keʻano maʻamau, ua hoʻonohonohoʻia nāʻikepili papahana e pili ana i nā mea hoʻohana hoʻokahi a me ka nohoʻana ma nā kikowaena pilina maʻamau (ma laila ka papahana manawa).
Pūnaeweleʻikepili pūnaewele i loko o nāʻenehana no ka hōʻoiaʻana i ka hilinaʻi a me ke kūlike o nāʻikepili a hoʻonohonohoʻia i nā mea hoʻohana pūnaewele. Hoʻonohonohoʻia kēia mauʻikepili no ka holoʻana ma nā kikowaena kiʻekiʻe a lawe i kahi heluʻoi akuʻoi akuʻoi aku.
He mea nui e hana i kahi kānalua pono ma mua o ka pīhoihoi a hoʻokomo i ka hopenaʻikepili. Eʻike pinepineʻoe e pili ana i kahiʻikepili papahana no kāu mauʻoihanaʻoihana i ka manawa i hoʻolālā muaʻia e kūʻai i kahi kumukūʻai paʻakikī maikaʻi. Hiki iāʻoe ke wehe i nā mea i hūnāʻia e pono ai ka hoʻokomoʻiaʻana o kahi waihonaʻikepili paʻamau.
E kiko kikowaʻina ka hoʻoponopono hoʻokolohua i kāu hui, akā, ma ka liʻiliʻi loa, e pane i nā nīnau i lalo nei:
- ʻO wai ka mea e hoʻohana ana i kaʻikepili a pehea nā mea e hana ai lākou?
- Ehia pinepine e hoʻololiʻia ai kaʻikepili? ʻO wai ka mea e hana i kēia mau hoʻololi?
- ʻO wai ka mea e hoʻolako i ke kākoʻo IT no kaʻikepili?
- He aha nā mea lako e loaʻa ana? Loaʻa kahi kālā no ke kūʻaiʻana i kahi mea hou aku?
- ʻO wai ka mea e mālama i kaʻikepili?
- E hoʻokomoʻia kaʻikepiliʻike ma ka pūnaewele? Inā pēlā, he aha ka pae o ka loaʻa e kākoʻoʻia?
Ma kāu manawa e hōʻiliʻili ai i nā pane i kēia mau nīnau, e mākaukauʻoe e hoʻomaka i ke kaʻina o ka loiloiʻana i nā pūnaewele hoʻonohonoho pono. Hiki iāʻoe keʻike e pono i kahi papahana polokalamu maha-hoʻohanaʻoihana (e like me SQL Server aiʻole Oracle) pono e kākoʻo i kāu mau koi koʻikoʻi. Ma kekahiʻaoʻao, e like paha me ka hiki iāʻoe ke hālāwai i kāu mau pilikia (e like me Microsoft Access e like me Microsoft Access).
Nā Pākuhi'Ikepiliʻoniʻoni
Ke hāʻawi nei nāʻikepiliʻikepili i kahi kumukūʻai maʻalahi, maʻalahi i ka nui o nā mea i maʻaʻole i kaʻikepili data a me nā koi koi. Hāpai lākou i ko lākou inoa ma muli o ka mea i hanaʻia e holo i ka papahana "papahana" (a iʻole ka pilikino). Uaʻike pahaʻoe i kekahi o kēia mau huahana i kēia manawa -ʻo Microsoft Access, FileMaker, a me OpenOffice / Free Office Base (ke kumu) ka mea hoʻokani pila. E nānā i kekahi mau pono i loaʻa ma o ka hoʻohanaʻana i kahi waihonaʻikepili.
- ʻO nāʻikepili Papalina kahi kūʻaiʻole. Eʻikeʻoe i ka nui o nā hana palekila e loaʻa ana no kahi $ 100 (i ka hoʻohālikelikeʻana i nā kālā hekeli no ko lākou mau hoahānau kuʻikahi). ʻO kaʻoiaʻiʻo, ināʻoe ke kope o ka Microsoft Office, ua liloʻoe i ka mea i loaʻa i ka laikini o Microsoft Access.
- ʻO nāʻikepiliʻopihi ka pilina hoʻohana. ʻAʻole pono kaʻike kūpono o SQL ma ka hoʻohanaʻana i kēia mau pūnaewele (ʻoiaiʻo ka nui o nā mea e kākoʻo ana iā SQL no ka mea e hele anaʻoe ma laila). ʻO ka Desktop DBMSs ke hāʻawi nei i kahiʻokoʻaʻike polokalamu kiʻi maʻalahi.
- Hāʻawi nāʻikepiliʻikepili i nāʻike pūnaewele. He nui nāʻikepili hōʻano hōhonu i kēia manawa e hāʻawi i nā hana pūnaewele e hiki ai iāʻoe ke hoʻolaha i kāuʻikepili ma ka pūnaewele i kahiʻano hiʻona.
PūnaeweleʻIkepili Kūnaewele
Pūnaeweleʻikepili pūnaewele, e like me Microsoft SQL Server , Oracle, PostgreSQL pūnaewele, a me IBM DB2, hāʻawi i nā hui i ka hiki ke mālama i nāʻikepili nui i kahi e hiki ai i nā mea hoʻohana ke hoʻohana a loli hou i nāʻikepili. Inā hiki iāʻoe ke mālama i nā kumukūʻai maʻalahi, hiki i kahi pūnaeweleʻikepili pūnaewele ke hāʻawi iāʻoe i kahi hōʻailonaʻikepili piha.
ʻO nā pono i loaʻa ma o ka hoʻohanaʻana i kahi pūnaewele hoʻonohonoho pūnaeho. E nānā i kekahi mau mea nui i loaʻa:
- Hoʻoikaika. Hiki i nā 'ikepili pūnaewele hoʻonohonoho ke mālama pono e pili ana i kekahi pilikia o ka' ikepili hōʻoia e hiki ke hoʻolei iā lākou. Hoʻokumu nā mea hoʻolālā i kēia mau pūnaewele no ka mea he polokalamu hoʻonohonoho polokalamu polokalamu polokalamu polokalamu polokalamu polokalamu (a iʻole API) e hoʻolako ana i ka ulu wikiwiki o nā hoʻolālā maʻamau. Aia ka papahana Oracle no nā pūnaehana holoʻokoʻa he nui, e hoʻolako ana i nā junkies Linux me ka pāʻani pāʻani kūʻokoʻa i ka manawa i hui pūʻia me nā poʻe Microsoft.
- Ke hana ikaika. Ua mana nā pūnaeweleʻikepili pūnaewele e like me kou makemake. Hiki i nā mea pāʻani nui ke hoʻohana pono e pili pono ana i kahi pūnaewele lako pono e hiki ai iāʻoe ke kūkulu no lākou. Hiki i nāʻikepili hōʻano hou ke hoʻohana i nā polokalamu kelepona, nā māmā nui, nā pūnaewele i hoʻopaʻaʻia, ka hoʻonuiʻana i ka bandwidth a me kaʻenehana palekana palekana.
- Ka hikiwawe. Hiki i kēia lima ke kau pū me ka mua. Inā makemakeʻoe e hoʻolako i nā lako lako waiwai pono, hiki i nāʻikepili lako kikowa ke mālama i ka nui o ka nui o nā mea hoʻohana a me nāʻikepili.
No ka mea NoSQL Database Alternatives
Me ka ulu pono o nā hui e lawelawe i nā papa nui o nāʻikepili paʻakikī - kekahi o lākouʻaʻohe kahua kūlohelohe - ua ulu ākea kaʻikepili "NoSQL". ʻO kaʻikepili NoSQLʻaʻole i hoʻokumuʻia ma luna o nā pū'āinana / line line of databases databases, akā e hoʻohana i kahi hōʻailonaʻikepili hou. Keʻano like kēiaʻano, e like me kaʻikepili: kekahi hoʻonohonoho i nāʻikepili ma o nā pālua / nui pai, nā kiʻi a me nā kolamu nui.
Inā pono ka hōʻoiaʻana o kāu hui i ka nui o nāʻikepili, e noʻonoʻo i kēiaʻano o kaʻikepili pūnaewele, ka mea maʻalahi ke hoʻonohonohoʻoi aku ma mua o kekahi mau RDBM a hiki ke hoʻonuiʻia. ʻO nā hihia nui me MongoDB, Cassandra, CouchDB, a me Redis.