11 Pūnaehana hoʻokele waiwai ʻikepili maikaʻi loa (2024) [KUA]

1. Introduction

I kēia au kikohoʻe, ʻo ka ʻikepili ke ola o nā ʻoihana a me nā hui a puni ka honua. ʻO ka hiki ke hoʻokele maikaʻi a hoʻoponopono i kēia ʻikepili e hoʻokaʻawale i nā ʻoihana kūleʻa mai ke koena. ʻO kēia kahi e komo ai nā Pūnaehana Manaʻo Pūnaewele (DBMS).

1.1 Koʻikoʻi o ka ʻōnaehana hoʻokele waihona

Hana ʻia kahi Pūnaehana Manaʻo Pūnaewele ma ke ʻano he kikowaena ma waena o nā mea hoʻohana a me nā ʻikepili, e hōʻoia ana e hiki ke mālama maʻalahi i ka ʻikepili, kiʻi hou a hoʻoponopono ʻia. Hoʻonohonoho ʻo ia i ka ʻikepili ma ke ʻano i hoʻonohonoho ʻia, e kākoʻo ana i nā hana like ʻole e like me ke kākoʻo, palekana, a me ka pono o ka ʻikepili. Kōkua ʻo DBMS i ka lanakila ʻana i ka paʻakikī o ka like ʻole o ka ʻikepili a lawe mai i kahi ala ʻōnaehana e hoʻokele i ka ʻikepili o ka mea hoʻohana.

1.2 Nā Pahuhopu o kēia Hoʻohālikelike

ʻO ka pahuhopu o kēia hoʻohālikelike ʻana ʻo ia ka loiloi ʻana i nā Pūnaehana Hoʻokele Pūnaewele kaulana e pili ana i kā lākou pono a me nā hemahema. Ke ʻimi nei kēia alakaʻi e hāʻawi i kahi ʻike kaulike ma kēlā me kēia DBMS, e mālama ana i kāu pono ʻoihana. Ma ka hopena, pono ʻoe e ʻike maopopo i ka DBMS i kūpono i kāu hui.

2. Microsoft SQL Server

Microsoft SQL Server He Pūnaehana hoʻokele waiwai piha, holomua a maikaʻi loa. Hoʻohana nui ʻia ia e nā ʻoihana nui no kona hiki ke mālama i ka nui o ka ʻikepili, a me kāna ʻano ākea o nā hiʻohiʻona i kūkulu ʻia no ka nānā ʻana a me ka hōʻike ʻana. Hāʻawi kēia polokalamu i nā hāʻina like ʻole no nā hana hoʻokele ʻikepili like ʻole.

2.1 Pono

• Mākaukau: SQL Server Kaulana ʻo ia no kona hiki ke hoʻokele i nā ʻikepili nui a paʻakikī, e hana ana ia i kahi koho maikaʻi loa inā ʻo ka scalability ka mea nui e noʻonoʻo ai.
• Hoʻihoʻi ʻikepili: Microsoft SQL Server loaʻa i nā mīkini palekana ikaika a me nā hoʻoponopono hoʻihoʻi e pale i ka nalowale ʻana o ka ʻikepili a hōʻoia i ka hoʻihoʻi ʻana i ka ʻikepili, e hōʻoia ana ʻaʻole ʻike ʻia ka ʻike waiwai.ost.
• e malu ai: Me nā hiʻohiʻona palekana ikaika, SQL Server hāʻawi i nā luna waihona waihona me ka mana maikaʻi e hōʻoia i ka pale ʻikepili.

2.2 Cons

• Kiʻekiʻe cost: Laikini a mālama ʻia costHiki ke kiʻekiʻe, hiki ke pale aku i nā ʻoihana liʻiliʻi a me nā ʻoihana liʻiliʻi mai ka hoʻohana ʻana i kēia polokalamu.
• Paʻakikī: Ma muli o kāna mau hiʻohiʻona paʻakikī a me kona hiki, SQL Server hiki ke paʻakikī i ka hoʻokele ʻana a koi aku i kahi kiʻekiʻe o ka ʻike a me ke akamai.
• Nā pono paʻa paʻa: SQL Server Hiki ke hoʻopilikia ʻia ka hana inā ʻaʻole i hoʻokō ka hāmeʻa i nā kikoʻī i ʻōlelo ʻia, ʻoi aku ka kiʻekiʻe.

2.3 Hoʻōla SQL Server hōkeoʻikepili

Pono ʻoe i kahi mea hana ʻoihana e ola SQL Server kahuaʻikepili ina he ino lakou. DataNumen SQL Recovery ua hōʻoia i ka hana maikaʻi:

3. Oracle

Oracle ʻO DBMS kekahi o nā ʻōnaehana ʻikepili koʻikoʻi o ka honua, hoʻohana nui ʻia i nā ʻoihana nui a me nā ʻoihana ma muli o kona hiki ke mālama pono i ka nui o ka ʻikepili. ʻIke ʻia no kona wikiwiki, hilinaʻi a me ka scalability ikaika, Oracle hāʻawi i nā hāʻina holoʻokoʻa no ka mālama ʻana i ka waihona, ka waihona ʻikepili a me ka hoʻoili ʻana i ka ʻikepili.

3.1 Pono

• Hana kiʻekiʻe: Oracle He kūlana kaulana no ka hāʻawi ʻana i ka hana maikaʻi loa ʻoiai ke lawelawe ʻana i nā ʻikepili nui.
• Mākaukau: Oracle hiki ke hoʻonui ʻia no ka mālama ʻana i nā ʻikepili kiʻekiʻe, kūpono ia no nā ʻoihana nui.
• Palekana ʻikepili: Hāʻawi ia i nā hiʻohiʻona palekana ikaika e hāʻawi i ka pale ʻikepili a hōʻoia i ka hoʻokō hoʻoponopono.

3.2 Cons

• Costke: Oracle'O ka laikini a me ka uku mālama 'ia kekahi o nā mea 'oi loa ma ka mākeke, 'a'ole hiki ke kū'ai aku no nā 'oihana li'ili'i a li'ili'i.
• Paʻakikī: OracleHiki ke paʻakikī ka hoʻohana ʻana i nā hiʻohiʻona nui a paʻakikī, e koi ana i ka ʻike loea nui.
• Nā ʻōlelo kikoʻī o nā lako lako: Hiki ke hoʻopilikia ʻia ka hana inā ʻaʻole i hui ka hāmeʻa OracleʻO nā koi kikoʻī, e kāhea ana i ka hoʻokomo nui ʻana i nā lako.

4.Microsoft Access

ʻO Microsoft Access kahi Pūnaehana Hoʻokele Waihona Hoʻohana ʻoluʻolu a maikaʻi, hoʻohana nui ʻia no nā noi liʻiliʻi. Mahele o ka Microsoft Office suite, hāʻawi ia i kahi intuitive interface no ka hoʻolālā ʻana a me ka mālama ʻana i nā ʻikepili. He kūpono ʻo Microsoft Access no ka hoʻohana pilikino a me nā ʻoihana liʻiliʻi me ka ʻikepili liʻiliʻi.

4.1 Pono

• ʻOluʻolu hoʻohana: He maʻalahi ka hoʻohana ʻana, ʻaʻole koi i nā mākau ʻenehana kiʻekiʻe e hoʻokele i nā ʻikepili ma muli o kona intuitive graphical user interface.
• Hoʻohui: Ma ke ʻano he ʻāpana o ka Microsoft Office suite, hiki ke hoʻohui maʻalahi iā Access me nā huahana Microsoft ʻē aʻe e like me Excel, Word, Outlook, etc.
• Cost-pono: He emi ke kumu kūʻai o Microsoft Access i ka hoʻohālikelike ʻana i nā mea hana DBMS ʻē aʻe i loaʻa ma ka mākeke.

4.2 Cons

• Ka palena palena: ʻAʻole kūpono ʻo MS Access no nā waihona ʻikepili nui a me nā noi paʻakikī ma muli o kona mau palena i ka lawelawe ʻana i ka nui o ka ʻikepili.
• Auana: ʻOiai kūpono no nā hana liʻiliʻi, hiki i ka Access ke loaʻa nā pilikia hana i ka wā e pili ana i nā ʻikepili nui.
• Paʻa ʻole: Hoʻohālikelike ʻia me nā mea hana DBMS nui ʻē aʻe, ʻoi aku ka liʻiliʻi o nā hiʻohiʻona palekana o Access.

5. IBM Db2

ʻO IBM Db2 kahi ʻōnaehana waihona ʻoihana hana kiʻekiʻe e hāʻawi i kahi ʻano maʻalahi a maikaʻi no ka mālama ʻana i ka ʻikepili. Ua koho pinepine ʻia e nā hui nui no kāna mau hiʻohiʻona kiʻekiʻe, hilinaʻi, a me ka hiki ke hana maʻalahi ma lalo o nā haʻahaʻa hana kiʻekiʻe.

5.1 Pono

• Auana: Kaulana ʻo Db2 no kāna mau hana hoʻokō maikaʻi loa, ʻoiai inā e pili ana i ka nui o ka ʻikepili.
• Hoʻohui: Hoʻohui maikaʻi ʻo Db2 me nā huahana IBM ʻē aʻe, e ʻae ana i nā hui e hoʻohana i ka ʻikepili ma nā noi like ʻole.
• Komi ʻikepili: Hiki i kēia hiʻohiʻona ma Db2 ke mālama i kahi waiho, a hoʻomaikaʻi pū i ka hana ma ka hōʻemi ʻana i nā hana I/O.

5.2 Cons

• Cost: ʻO IBM Db2 kahi hoʻonā pae ʻoihana, a no laila, kāna laikini, hoʻokō, a mālama ʻia costhiki ke kiʻekiʻe.
• Paʻakikī: Hiki ke paʻakikī ka hoʻohana ʻana o Db2 a koi aku i kahi kiʻekiʻe o ka ʻike loea.
• ʻAʻohe mea hoʻohana: Ke hoʻohālikelike ʻia me kekahi mau DBMS ʻē aʻe, ua manaʻo pinepine ʻia ka mea hoʻohana o Db2 i ka liʻiliʻi o ka intuitive a me ka hoʻohana ʻana i ka mea hoʻohana, hiki ke alakaʻi i kahi pihi aʻo ʻoi aʻe.

6. MongoDB Atlas

ʻO MongoDB Atlas kahi waihona kapuaʻi i hoʻokele piha ʻia e ʻO MongoDB. Manaʻo nui ʻia ʻo ia no kāna kumu hoʻohālike palapala maʻalahi, kahi kūpono kūpono no nā noi hou. ʻIke ʻia no kona scalability, hāʻawi ʻo MongoDB Atlas i nā hiʻohiʻona e mālama i nā mea hoʻohana liʻiliʻi a me nā hui nui.

6.1 Pono

• Hoʻololi: Kākoʻo ʻo MongoDB Atlas i kahi kumu hoʻohālike schema-less data, e ʻae iā ʻoe e mālama i ka ʻikepili o kekahi ʻano.
• Mākaukau: Ke hāʻawi nei i ka scaling horizontal ma o ka hoʻokō ʻana i ka sharding, hiki i ka MongoDB Atlas ke mālama pono i ka nui o ka ʻikepili.
• Hoʻoponopono piha: Mālama ʻia nā hoʻihoʻi automated, patch, upgrades, a me ke kani ʻana, e hoʻomāmā i ke kaumaha o ka DBA.

6.2 Cons

• Pipi aʻo: No ka hoʻohana ʻana i ka MongoDB Atlas i kona mana piha, pono nā mea hoʻomohala e hoʻomaopopo i ka ʻikepili NoSQL, kahi e koi ai i kahi pihi aʻo no ka poʻe kamaʻāina me nā ʻōnaehana SQL.
• Cost: ʻOiai aia kahi pae manuahi, costHiki iā s ke piʻi wikiwiki ma muli o ka nui o ka ʻikepili a me nā hana.
• Kākoʻo palena ʻole no nā kālepa: ʻO kekahi mau hana kālepa, i loaʻa maʻamau i nā ʻikepili pili, i kaupalena ʻia a ʻaʻole ʻole ma MongoDB Atlas.

7 PostgreSQL

PostʻO ka greSQL kahi ʻōnaehana hoʻokele waihona hoʻokele waiwai pili i ka mea. Manaʻo nui ʻia ʻo ia no kona paʻa, nā hiʻohiʻona maʻalahi, a me ka hoʻokō ʻana i nā kūlana paʻa. PostHiki iā greSQL ke lawelawe i nā ʻano hana like ʻole me nā mea hana he nui no ka hoʻolālā ʻana i nā noi paʻa a hilinaʻi.

7.1 Pono

• Punawai wehe: ʻO ke kumu wehe, ʻo PostHiki ke hoʻohana ʻia ka greSQL me ka uku ʻole, e hōʻemi ana i ka costs hoʻohālikelike ʻia me nā ʻōnaehana waihona ʻoihana.
• Hiki ke hoʻonui: PostKākoʻo ʻo greSQL i nā ʻano ʻikepili i kūkulu ʻia a i wehewehe ʻia e ka mea hoʻohana, nā hana, nā mea hana, a me nā hana aggregate, e hāʻawi ana i ka maʻalahi i nā mea hoʻomohala.
• Hoʻokō me nā kūlana: PostʻO ka hoʻohālikelike ʻana o greSQL me nā kūlana SQL e hōʻoia i ka hoʻohālikelike a me ka maʻalahi o ka hoʻoili ʻana i nā mākau ma nā ʻōnaehana SQL like ʻole.

7.2 Cons

• Paʻakikī: ʻO kekahi o PostHiki ke paʻakikī nā hiʻohiʻona kiʻekiʻe o greSQL i ka mālama ʻana a koi i ka ʻike maikaʻi o nā ʻōnaehana waihona.
• Auana: ʻOiai ʻo PostHe kūpono ʻo greSQL no ka nui o nā noi, hiki ke hoʻohālikelike ʻia me nā ʻōnaehana ʻē aʻe i ka wā e pili ana i nā hana heluhelu a kākau kiʻekiʻe.
• Kākoʻo kaiaulu liʻiliʻi: Ke hoʻohālikelike ʻia me kekahi DBMS open-source ʻē aʻe, PostLoaʻa i ka greSQL kahi kaiāulu liʻiliʻi e hopena i nā manawa hoʻonā pilikia.

8. QuintaDB

ʻO QuintaDB kahi ʻōnaehana hoʻokele waihona waihona i kaulana no kona maʻalahi a me ka maʻalahi o ka hoʻohana. Hāʻawi ia i nā mea hoʻohana e hana maʻalahi i ka ʻikepili a me CRM me ka ʻole o ke koi ʻana i ka ʻike papahana, e hoʻomaka ai a kūpono no ka mālama ʻana i nā waihona liʻiliʻi.

8.1 Pono

• Ka Hoʻolilike: He mea maʻalahi ka QuintaDB e hoʻohana a ʻaʻole koi i nā mākau hoʻolālā, e kūpono ia no nā poʻe hoʻomaka a i ʻole nā ​​ʻoihana liʻiliʻi me ka hui ʻole o ka IT.
• Ka'āpili: Ma ke ʻano he DBMS pūnaewele, hiki ke kiʻi ʻia ʻo QuintaDB i kēlā me kēia manawa a ma nā wahi āpau. Hoʻopau ia i ka pono no ka mālama ʻana i nā kikowaena kino.
• Mea Hana Kikoo: ʻO QuintaDB ka mea nāna i kūkulu i ka ʻikepili ʻike e hiki ai i nā mea hoʻohana ke hana i nā ʻikepili me kahi UI intuitive, e hōʻemi ana i nā hana e pono ai i ka coding manual.

8.2 Cons

• Nā palena hiki ke hoʻonui ʻia: ʻAʻole hiki iā QuintaDB ke mālama i ka nui o ka ʻikepili a me nā DBMS ʻē aʻe i hoʻomākaukau ʻia no nā hana ʻoi aku ka nui.
• Nā hiʻohiʻona kiʻekiʻe i kaupalena ʻia: ʻAʻole loaʻa iā QuintaDB kahi hoʻonohonoho o nā hiʻohiʻona kiʻekiʻe, hiki ke hoʻopilikia i kāna pono no nā pono ʻikepili paʻakikī.
• Auana: ʻAʻole ʻoi aku ka kiʻekiʻe o ka hana e like me nā ʻikepili ʻē aʻe i ka wā e pili ana i nā hana ʻikepili koʻikoʻi.

9.SQLite

ʻO SQLite kahi ʻenekini waihona ʻikepili paʻa ponoʻī, serverless, a me ka zero-configuration i hoʻohana nui ʻia i ka hoʻomohala noiʻi no ka waiho ʻana o nā mea kūʻai. Hoʻokomo ʻia ia i loko o ka papahana hope a hāʻawi i kahi ʻikepili ma muli o ka diski māmā ʻaʻole koi i kahi kaʻina kikowaena kaʻawale.

9.1 Pono

• Kolo-hoʻonohonoho: He kikowaena ʻole ʻo SQLite a ʻaʻole pono i kahi kaʻina kikowaena kaʻawale a hoʻonohonoho paha, e ʻae ai i ka hoʻokele maʻalahi a me ka hoʻonohonoho ʻana.
• Pūnaewele: Noho ka waihona ʻikepili holoʻokoʻa i kahi faila disk hoʻokahi, e lilo ia i mea paʻa loa.
• ʻAʻohe pono: Hāʻawi ʻo SQLite i kahi maʻalahi a me ka mea hoʻohana no ka hoʻokele waihona.

9.2 Cons

• Kūlike like ʻole: Kākoʻo ʻo SQLite i hoʻokahi mea kākau i ka manawa, hiki ke kaupalena i ka hana ke komo nā mea hoʻohana he nui.
• ʻAʻohe hoʻokele mea hoʻohana: No ka mea he serverless ʻo SQLite, nele i ka hoʻokele mea hoʻohana a me nā mana komo i loaʻa i nā ʻōnaehana waihona ʻē aʻe.
• ʻAʻole kūpono no ka ʻikepili nui: ʻOiai e hana maikaʻi ana ʻo SQLite no nā ʻikepili liʻiliʻi, ʻaʻole ia e hāʻawi i ka pae like o ka pono me nā ʻikepili nui.

10. Redis Enterprise lako polokalamu

ʻO Redis Enterprise Software he kumu wehe, i loko o ka hoʻomanaʻo, hale kūʻai hoʻonohonoho ʻikepili i hoʻohana ʻia ma ke ʻano he waihona, cache, a me ka mea kūʻai leka. Hāʻawi ia i ka hana kiʻekiʻe, scalability, a me ka hilinaʻi a hoʻohana ʻia i nā loiloi manawa maoli, aʻo mīkini, ʻimi, a me nā noi ʻē aʻe e pono ai ke komo koke i ka ʻikepili.

10.1 Pono

• 'Ola: ʻO Redis kahi waihona hoʻomanaʻo i loko o ka hoʻomanaʻo, e alakaʻi ana i ka hoʻoili ʻikepili kiʻekiʻe me ka mālama ʻana i ka hoʻomau ʻikepili.
• Mākaukau: Hāʻawi ʻo Redis Enterprise i ka scalability linear ʻoiaʻiʻo, e ʻae iā ia e mālama pono i ka nui o ka ʻikepili.
• Nā Kūlana ʻikepili: Kākoʻo ʻo Redis i nā ʻano ʻikepili like ʻole e like me nā kaula, nā hashes, nā papa inoa, nā pūʻulu, nā pūʻulu i hoʻonohonoho ʻia me nā nīnau laulā, bitmaps, a me nā mea hou aku.

10.2 Cons

• Kaohi hoʻomanaʻo: Ma muli o kona ʻano hoʻomanaʻo, hiki ke kaupalena ʻia ʻo Redis e nā kumuwaiwai hoʻomanaʻo kino i loaʻa.
• Paʻakikī: Hoʻohana ʻo Redis i kāna Redis Serialization Protocol ponoʻī, pono paha i kahi pihi aʻo no nā mea hoʻomohala ʻike ʻole iā ia.
• Cost: ʻOiai ʻo Redis he open-source, hiki ke kumukūʻai nui ka mana o ka ʻoihana.

11. ʻO MariaDB Enterprise Server

ʻO MariaDB Enterprise Server kahi ʻōnaehana hoʻokele pili ʻikepili pili i wehe ʻia he ʻōpala o MySQL. Ua ʻike ʻia no kona wikiwiki, scalability, a me ka maʻalahi. Hāʻawi ʻo MariaDB i kahi pūʻulu piha o nā hiʻohiʻona kiʻekiʻe, nā plugins, a me nā mīkini mālama a hilinaʻi ʻia e nā ʻoihana nui nui a me nā hui honua.

11.1 Pono

• Punawai wehe: Ma ke ʻano he open-source, ʻae ʻo MariaDB i nā mea hoʻohana e komo, hoʻololi a hoʻolaha i ka polokalamu ma ka cost.
• hoʻokaulike: Hoʻopili maikaʻi ʻia ʻo MariaDB me MySQL, e ʻae ana i kahi hoʻololi ʻole mai MySQL i ka ʻōnaehana MariaDB.
• Kākoʻo kaiaulu: Me kahi kaiāulu nui a ikaika, loaʻa mau i nā hoʻomaikaʻi a me nā mea hou mai nā mea hoʻomohala a puni ka honua.

11.2 Cons

• ʻAʻohe palapala piha piha: ʻOiai ka nui o ka waihona mea hoʻohana, ʻaʻole i piha ka palapala no MariaDB e like me nā ʻōnaehana waihona ʻē aʻe.
• ʻO nā hiʻohiʻona i hoʻonui nui ʻia no ka mana Enterprise: Loaʻa kekahi o nā hiʻohiʻona hou a me nā hoʻomaikaʻi ʻana no MariaDB Enterprise Server, ʻaʻole i loaʻa iā lākou i ka hihia o ka mana open-source.
• Paʻakikī e hoʻonui: ʻOiai hāʻawi ʻo MariaDB i kahi plethora o nā koho a me nā hoʻonohonoho, hiki ke paʻakikī i ka hoʻopaʻa ʻana no nā noi hana kiʻekiʻe.

12. Amazon DynamoDB

ʻO Amazon DynamoDB kahi lawelawe ʻikepili NoSQL i hoʻolako piha ʻia e Amazon Web Services (AWS). Ua ʻike ʻia no kāna hana wikiwiki a hiki ke wānana, a me ka scalability ʻole. He kūpono ʻo DynamoDB no nā ʻano nui o nā noi, ʻoi aku ka nui o nā mea pono e mālama i ka nui o ka ʻikepili a me nā mea hoʻohana he nui.

12.1 Pono

• Auana: Hoʻolālā ʻia ʻo DynamoDB e lawelawe i nā haʻahaʻa heluhelu a kākau i nā haʻahaʻa hana me ka hana millisecond helu hoʻokahi.
• Hiki ke hoʻonui ʻia: Hoʻopololei ʻo DynamoDB i nā papa i luna a i lalo no ka hoʻoponopono ʻana no ka hiki a mālama i ka hana.
• lawelawe mālama ʻia: ʻO ka lawelawe piha ʻana, mālama ʻia, mālama ʻia, a me ka hoʻokele ʻana o ka ʻōnaehana e mālama ʻia e AWS, e hōʻemi ana i ke kaumaha o ka hana.

12.2 Cons

• Cost: Costs no DynamoDB hiki ke piʻi wikiwiki ma muli o ka nui o ka heluhelu a me ke kākau ʻana, hiki ke hoʻolilo ʻia ke kumukūʻai no nā noi nui.
• Pipi aʻo: Hiki i ka DynamoDB hale kūʻokoʻa ke hoʻomaopopo pono, e hoʻonui ana i ka pihi aʻo no ka poʻe hoʻomaka.
• hoʻokau ': Hiki ke paʻakikī kekahi mau palena e like me ke kaohi ʻana i ka nui o nā mea a me nā palena helu helu lua no kekahi mau hihia hoʻohana.

13. Summary

13.1 Papa Hoʻohālikelike holoʻokoʻa

DBMS	hiʻona	Nanea oe o E ho ohana i	Price	Customer Support
Microsoft SQL Server	Kiʻekiʻe scalability, hoʻihoʻi ʻikepili, nā hiʻohiʻona palekana	Maikaʻi, Pono ka ʻike loea	High	maikai
Oracle	Hana kiʻekiʻe, Scalability, Robust hiʻona palekana	Maikaʻi, Pono ka ʻike loea	High	maikai
Microsoft ke kōkua o	Mea hoʻohana, Microsoft Office Integration, Cost-Maikaʻi	like	Low	Maikaʻi loa
IBM Db2	ʻO ka hana kiʻekiʻe, Hoʻohui Seamless, Komi ʻikepili	Maikaʻi, Pono ka ʻike loea	High	maikai
ʻO MongoDB Atlas	Hoʻololi, Scalability, Comprehensive management hiʻohiʻona	ʻOi aku ka paʻakikī no nā mea hoʻohana SQL, maʻalahi no nā mea hoʻohana NoSQL	Hoʻololi ma muli o ka hoʻohana ʻana	Maikaʻi loa
PostgreSQL	Open-source, Extensibility, Hoʻokō me nā kūlana	ʻOi aku ka paʻakikī no ka pae hoʻomaka, maʻalahi no nā mea hoʻohana waena i nā mea hoʻohana loea	Free	Kākoʻo kaiaulu
QuintaDB	ʻO ka maʻalahi, Cloud-Based, Visual builder	like	Haʻahaʻa a haʻahaʻa ma muli o ka hoʻohana ʻana	ʻawelike
SQLite	Hoʻonohonoho Zero, Portability, Maʻalahi o ka hoʻohana	like	Free	Kākoʻo kaiaulu
Pūnaehana Redis Enterprise	ʻO ka wikiwiki kiʻekiʻe, Scalability, Nā Hoʻonohonoho ʻIkepili	Maikaʻi, koi i ka ʻike o Redis Serialization Protocol	Kiʻekiʻe no ka mana ʻoihana	Maikaʻi loa
Mea lawelawe ʻo MariaDB Enterprise	Open source, MySQL compatibility, Kaiaulu mea hoʻohana nui	Maʻalahi e hoʻohālikelike ma muli o ka ʻike o ka mea hoʻohana me MySQL	He manuahi no ka mana kumu, Higher for Enterprise version	Maikaʻi loa
Amazon DynamoDB	Hana kiʻekiʻe, Scalability, lawelawe mālama	Pono ka hoʻomaopopo ʻana i ka kaiaola AWS	Hoʻololi ma muli o ka hoʻohana ʻana	maikai

13.2 Manaʻo ʻia ʻo DBMS ma muli o nā pono like ʻole

I ka hopena, e pili ana ka koho o DBMS i nā pono kikoʻī o ka mea hoʻohana. No nā hui nui e koi ana i ka scalability ikaika a me ka hana, nā koho e like me Microsoft SQL Server, Oracle, IBM Db2, a me Amazon DynamoDB ua paipai ʻia. No nā ʻoihana liʻiliʻi a i ʻole hoʻohana pilikino, hiki iā Microsoft Access, SQLite, a i ʻole QuintaDB ke lawelawe i ke kumu. No nā mea hoʻohana e ʻimi ana iā cost- ka pono, PostgreSQL a me MariaDB's open-source mana nā koho maikaʻi loa.

14. Panina

14.1 Nā Manaʻo hope a me nā mea lawe no ke koho ʻana i kahi ʻōnaehana hoʻokele waihona

He hoʻoholo koʻikoʻi ke koho ʻana i ka Pūnaehana Manaʻo Pūnaewele kūpono e hiki ke hoʻoikaika nui i ka pono, hilinaʻi a me ka holomua holoʻokoʻa o kāu mau noi a me nā hana ʻoihana. He mea nui e koho i kahi DBMS ʻaʻole e hoʻokō wale i kāu mau koi i kēia manawa, akā mālama pū kekahi i ka hoʻonui a me ka hoʻomohala ʻana i ka wā e hiki mai ana.

Pono nā manaʻo koʻikoʻi i ka maʻalahi o ka hoʻohana ʻana, scalability, kumukūʻai, hana a me nā hiʻohiʻona palekana. Pono e noʻonoʻo ʻia inā pili ka ʻōnaehana i ka mākaukau o kāu hui a i ʻole he pono no ke aʻo hou ʻana. Hiki ke ac nā koho kumu weheost-effective solution, ʻoiai nā ʻikepili kalepa e lawe pinepine mai i ke kākoʻo a me nā hiʻohiʻona piha.

I ka hopena, ʻaʻohe "hoʻokahi nui e kūpono i nā mea āpau" DBMS solution. E ʻokoʻa ka koho kūpono e like me nā pono a me nā kūlana kūikawā o kēlā me kēia hui. No laila, he mea nui e loiloi pono i nā koho like ʻole ma mua o ka hoʻoholo ʻana.

Hoʻomaka Mea kākau:

He loea hoʻihoʻi ʻikepili ʻo Vera Chen DataNumen, ka mea e hāʻawi i ka laulā o nā huahana, me ka mea hana ikaika i ? aiiio PowerPoint waihona hōʻike.