Документированные базы данных против текстовых файлов

Question

Я работаю в программе Python, которая должна получить доступ к данным, которые в настоящее время хранятся в текстовых файлах. Каждый файл представляет собой кластер точек данных, к которым будут обращаться одновременно. Мне не нужно поддерживать разные запросы, единственное, что мне нужно, - как можно быстрее получить и скопировать в кластер данных данных.

Мне интересно, может ли документальная база данных работать лучше, чем мой текущий текстовый подход. В частности, я хотел бы знать, являются ли время поиска и скорость передачи одинаковыми в документах-ориентированных БД, что в файлах.

Должен ли я переключиться на документально-ориентированную базу данных или остаться с открытым файлом?

Answer 1

Вероятно, вы должны проверить MongoDB в соответствии с этой документацией answers и MongoDB, чтобы она имела гораздо лучшую производительность и больше преимуществ по сравнению с обычными текстами, например, упрощает резервное копирование, а также имеет хороший API в Python.

Answer 2

DODB звучит как гораздо более надежное и профессиональное решение. Кроме того, вы можете добавлять хранимые процедуры в будущее, и, кроме того, большинство баз данных предлагают возможности текстового поиска. Резервные копии также проще, вместо использования инкрементной команды tar вы можете использовать собственные средства резервного копирования базы данных.

Я поклонник CouchDB, и вы можете добавлять RESTful-вызовы «прозрачным» способом с JSON в качестве ответа по умолчанию.