DynamoDB बनाम MongoDB NoSQL [बंद]


172

मैं यह पता लगाने की कोशिश कर रहा हूं कि मैं भविष्य की परियोजना के लिए क्या उपयोग कर सकता हूं, हम पहले वर्ष में प्रति माह लगभग 500k रिकॉर्ड से स्टोर करने की योजना बनाते हैं और शायद अगले वर्षों के लिए यह एक ऊर्ध्वाधर अनुप्रयोग है, इसलिए इसका उपयोग करने की कोई आवश्यकता नहीं है इसके लिए डेटाबेस, यही कारण है कि मैंने noSQL डेटा स्टोरेज चुनने का फैसला किया।

पहला विकल्प जो मेरे दिमाग में आया वह था mongo db चूंकि समुदाय से बहुत अधिक समर्थन के साथ एक बहुत ही परिपक्व उत्पाद है, लेकिन दूसरी ओर हमें एक नया उत्पाद मिला जो शीर्ष प्रदर्शन पर एक प्रबंधित सेवा प्रदान करता है, मैं इसे विकसित करूंगा। आवेदन लेकिन वहाँ कोई रखरखाव योजना नहीं है (कम से कम अभी के लिए) तो मुझे लगता है कि एक बड़ा फायदा होगा क्योंकि अमेज़ॅन पैमाने पर एक लोचदार तरीका प्रदान करता है।

मेरी प्रमुख चिंता क्वेरी संरचना के बारे में है, मैंने अभी तक डायनेमोबीडी क्वेरी क्षमताओं को नहीं देखा है लेकिन चूंकि ak / v डेटा स्टोरेज है मुझे लगता है कि यह mongo db से अधिक सीमित हो सकता है।

अगर किसी को एक परियोजना को mongoDB से DynamoDB में स्थानांतरित करने का अनुभव था, तो किसी भी सलाह की पूरी तरह से सराहना की जाएगी।


3
यदि आप क्वेरी संरचना पर सलाह चाहते हैं, तो मैं आपको डेटा तक पहुँचने के लिए अपने उपयोग मामलों के साथ अपने स्कीमा का एक उदाहरण प्रदान करने का सुझाव दूंगा। इनके बिना फिट पर निर्णय लेना कठिन है।
जेम्स वाहलीन

दरअसल, आप डेटा को कैसे क्वेरी कर रहे हैं, यह बैकएंड db चयन को नाटकीय रूप से प्रभावित कर सकता है। कितना पदानुक्रमित होगा मेरा # 1 सवाल।
ज़ानलोक

3
मुझे आश्चर्य है कि एसओ लोगों की रैंकिंग से यह सवाल पहले से ही बंद नहीं हुआ है। आमतौर पर सलाह लेने वाले सवाल बंद हो जाते हैं क्योंकि वे बहुत विशिष्ट समस्या के साथ मदद नहीं मांगते हैं।
एलएस

जवाबों:


67

मैंने हाल ही में अपने MongoDB को DynamoDB में स्थानांतरित किया, और प्रदर्शन, लागत के बारे में कुछ अनुभव और डेटा साझा करने के लिए 3 ब्लॉग लिखे।

MongoDB से AWS DynamoDB + SimpleDB पर माइग्रेट करें

7 कारण आप डायनमो के ऊपर MongoDB का उपयोग करना चाहिए

3 कारण आप MongoDB पर DynamoDB का उपयोग करना चाहिए


यहाँ अपने लेखों को पोस्ट करने के लिए धन्यवाद जिसने मुझे अधिक स्पष्ट दृष्टि रखने में मदद की और यह निश्चित है कि जब तक मैं एक चित्र बना दूंगा, मेरी मदद करने जा रहा है
jack.the.ripper

1
मूंगो पर डायनेमो का उपयोग करने के तीन कारणों को पढ़ते हुए एक कंपनी है जो एक प्रबंधित सेवा प्रदान करती है जो डायनेमोबीडी की तुलना में अधिक महंगी है, लेकिन यह ध्यान में रखा जा सकता है कि आपके पास नोसल रखरखाव का प्रभारी व्यक्ति नहीं है। , कंपनी का नाम mongoLab है
jack.the.ripper

2
@Proro अनुस्मारक के लिए बहुत बहुत धन्यवाद। शायद मैं एक अक्षम तरीके से MongoDB का उपयोग कर रहा हूं। मेरे पास 1.4 मिलियन रिकॉर्ड हैं, और 8 जी डिस्क पर कब्जा कर लिया है, लेकिन डायनमोडीबी में स्थानांतरित होने के बाद, केवल 300 मीटर स्टोरेज पर कब्जा कर लिया है। मुझे एक परीक्षण की आवश्यकता हो सकती है और देख सकता हूं कि अगर मैं उन डेटा को मोंगोलाब में स्थानांतरित करता हूं तो क्या भंडारण है :)
मेसन झांग

1
क्या लिंक टूट गए हैं?
फेडोरक्वी 'एसओ

@MasonZhang यह देखना बहुत दिलचस्प होगा कि क्या आप उन डेटा को मोंगोलैब पर भेजते हैं।
फुइइई

164

मुझे पता है कि यह पुराना है, लेकिन यह तब भी सामने आता है जब आप तुलना के लिए खोज करते हैं। हम मानगो का उपयोग कर रहे थे, लगभग पूरी तरह से डायनमो में चले गए हैं, जो अब हमारी पहली पसंद है। इसलिए नहीं कि इसमें और अधिक विशेषताएं हैं, यह नहीं है। मानगो में एक बेहतर क्वेरी भाषा है, आप एक संरचना के भीतर अनुक्रमण कर सकते हैं, बहुत कम चीजें हैं। डायनमो की श्रेष्ठता ओपी ने अपनी टिप्पणी में कही है: यह आसान है। आपको किसी भी सर्वर का ध्यान रखने की आवश्यकता नहीं है। जब आप एक मैंगो शार्ल्ड सॉल्यूशन सेट करना शुरू करते हैं, तो यह जटिल हो जाता है। आप होस्टिंग कंपनियों में से एक में जा सकते हैं, लेकिन यह सस्ता भी नहीं है। डायनमो के साथ, यदि आपको अधिक थ्रूपुट की आवश्यकता है, तो आप बस एक बटन पर क्लिक करें। आप स्वचालित रूप से स्केल करने के लिए स्क्रिप्ट लिख सकते हैं। जब डायनमो को उन्नत करने का समय आ गया है, तो यह आपके लिए हो गया है। यह सब बहुत सारा कीमती तनाव और समय नहीं है। अगर तुम नहीं करोगे'

इसलिए हम अब डिफ़ॉल्ट रूप से डायनमो पर जा रहे हैं। मानगो, हो सकता है, यदि डेटा संरचना को इसे वारंट करने के लिए पर्याप्त जटिल है, लेकिन तब हम शायद एक SQL डेटाबेस पर वापस जाएंगे। डायनमो मोटापे से ग्रस्त है, आपको वास्तव में सोचने की ज़रूरत है कि आप इसे कैसे बनाने जा रहे हैं, और संभावना है कि आप इलास्टिककैश में रेडिस का उपयोग करेंगे ताकि यह जटिल सामान के लिए काम कर सके। लेकिन यह निश्चित है कि इसका ध्यान नहीं रखना अच्छा है। आप कोड। बस।


35
यदि किसी को डेटाबेस की तुलना डेटाबेस से करनी है, तो किसी को केवल डेटाबेस सुविधाओं की तुलना करनी चाहिए। होस्टेड समाधान एक डेटाबेस सुविधा नहीं है। यदि आप एक होस्ट किए गए MongoDB की तलाश कर रहे हैं, तो MongoHQ के लिए जाएं और वे सभी गंभीर काम करते हैं जिन्हें आप अपने मुख्य कार्य पर ध्यान केंद्रित करने से बचना चाहते हैं।
कबिर

12
यह सच है, हालांकि शुरुआती लागत की तुलना में हमने दिखाया कि डायनेमो बहुत अच्छा सौदा है। दूसरा मुद्दा यह है कि यदि आपको डायनेमो को अपसाइज़ / डाउन करना है, तो यह एक बटन पर क्लिक है। यदि आपको डिस्क जोड़ना है या मोंगो सर्वर का आकार बदलना है, तो डाउनटाइम शामिल है, चाहे आपको इसे करना हो, या किसी और को करना हो।
कार्गोमेस्टर

@ केबर I 100% तकनीकी रूप से आपसे सहमत है, लेकिन वास्तविक दुनिया में एक व्यावसायिक निर्णय लेने के लिए पूरा पैकेज मायने रखता है। अंतत: यह एक व्यावसायिक निर्णय है।
पोइट्रोए

59

500k दस्तावेजों के साथ, जो भी बड़े पैमाने पर करने का कोई कारण नहीं है। SSD और 8GB RAM वाला एक विशिष्ट लैपटॉप आसानी से 10 लाख रिकॉर्ड कर सकता है, इसलिए यदि आप अपनी पसंद को बढ़ाने के कारण लेने की कोशिश कर रहे हैं तो वास्तव में कोई फर्क नहीं पड़ता। मैं आपको सुझाव दूंगा कि आपको सबसे ज्यादा पसंद क्या है, और शायद जहाँ आपको सबसे अधिक ऑनलाइन समर्थन मिल सकता है।


हाँ, मेरी महापौर की चिंता को बढ़ाने और समय के साथ रखरखाव के बारे में ईमानदार होने के लिए व्यक्तिगत रूप से मुझे लगता है कि मैंगॉन्बीडी वह काम कर सकता हूं जो मैं सिर्फ मध्य और दीर्घकालिक रखरखाव के संदर्भ में सोच रहा हूं
jack.the.ripper

10
डेरिक, स्केल में एक और प्रमुख कारक उपयोग है, न कि केवल डॉक्टर की गिनती या डीबी आकार। @jack "महसूस" नहीं करते हैं, लेकिन परीक्षण और प्लेटफॉर्म और अंतिम तैनाती के हार्डवेयर सहित पर भरोसा करते हैं; एक सप्ताह डेटा और बेंचमार्किंग के साथ एक जोड़े डीबी वेरिएंट को भरने में बिताए जाने वाले निर्णय के लिए बहुत सारे दर्द को बचाने के लिए नेतृत्व करना चाहिए।
zanlok

3
एक पेशेवर उत्पाद / सेवा प्रदान करना एक सरल "यह क्या कर सकता है" से बहुत आगे निकल जाता है। सिर्फ इसलिए कि एक सस्ती मशीन लिनक्स चला सकती है, MongoDB और लगभग कोई पैसा नहीं के लिए लाखों रिकॉर्ड वास्तविक दुनिया में महान प्रदर्शन के बराबर नहीं है। 500K रिकॉर्ड (एक SIMPLE स्कीमा के साथ) शायद डायनेमोबडी के लिए एक अच्छा उम्मीदवार होगा, क्योंकि ओपी की रखरखाव लागत (कम से कम हार्डवेयर के लिए) नहीं होगी और मासिक शुल्क संभवतः कोर्स के दौरान सर्वर की लागत से बहुत कम होगा एक या दो साल।
cbmeeks

21

त्वरित अवलोकन तुलनाओं के लिए, मैं वास्तव में इस वेबसाइट को पसंद करता हूं, जिसमें कई तुलना पृष्ठ हैं, जैसे एडब्ल्यूएस डायनॉंबी बनाम मोंगोबीडी; http://db-engines.com/en/system/Amazon+DynamoDB%3BMongoDB


2
लिंक के लिए धन्यवाद! मैं db-engines.com से पहले कभी नहीं रहा। महान साइट!
टॉम हर्ट

16

संक्षिप्त उत्तर: SQL से शुरू करें और जब आवश्यक हो तभी NoSQL जोड़ें। (जब तक आपको बहुत सरल प्रश्नों से परे किसी चीज की आवश्यकता न हो)

मेरा व्यक्तिगत अनुभव: मैंने प्रश्नों के लिए MongoDB का उपयोग नहीं किया है, लेकिन अप्रैल 2015 तक DynamoDB अभी भी बहुत अपंग है जब यह सबसे बुनियादी कुंजी / मूल्य प्रश्नों से परे कुछ भी आता है। मैं इसे मूल सामान के लिए प्यार करता हूं, लेकिन यदि आप क्वेरी भाषा चाहते हैं, तो एक वास्तविक SQL डेटाबेस समाधान देखें।

DynamoDB में आप एक हैश या एक हैश और रेंज कुंजी पर क्वेरी कर सकते हैं, और आपके पास कई द्वितीयक वैश्विक अनुक्रमित हो सकते हैं। मैं 4 संभावित फिल्टर मापदंडों के साथ एक ही तालिका पर प्रश्न कर रहा हूं और परिणामों को छांट रहा हूं, यह फिल्टर अभिव्यक्तियों के साथ वैश्विक माध्यमिक अनुक्रमित के उपयोग के माध्यम से समर्थित है (मुश्किल से)। समस्या तब आती है जब आप फ़िल्टर से मिलान करने वाले कुल परिणामों को प्राप्त करने की कोशिश करते हैं, आप केवल फ़िल्टर से मेल खाने वाले पहले 10 आइटम्स की खोज नहीं कर सकते हैं, बल्कि यह 10 आइटम्स की जाँच करता है और आपको पुनः रखने के लिए मजबूर करने के लिए 0 मान्य परिणाम प्राप्त हो सकते हैं। जारी कुंजी से स्कैनिंग - गर्दन में दर्द और आपके टेबल का बहुत अधिक सेवन एक साधारण परिदृश्य के लिए कोटा पढ़ता है।

क्वेरी में फ़िल्टर के साथ सीमा की समस्या के बारे में विशिष्ट होने के लिए, यह डॉक्स ( http://docs.aws.amazon.com/amazondynamodb/latest/developerguide/QueryAndScan.html#ScanQueryMimitit ) से है:

एक प्रतिक्रिया में, डायनेमोडीबी सभी मिलान परिणामों को भीतर लौटाता है
सीमा मूल्य का दायरा। उदाहरण के लिए, यदि आप एक क्वेरी जारी करते हैं
या 6 के एक सीमा मूल्य के साथ और एक फिल्टर के बिना एक स्कैन अनुरोध
अभिव्यक्ति, ऑपरेशन में पहले छह आइटम देता है 
तालिका जो अनुरोध मापदंडों से मेल खाती है। यदि आप भी आपूर्ति
FilterExpression, ऑपरेशन आइटम को भीतर लौटाता है 
तालिका में पहले छह आइटम जो फ़िल्टर आवश्यकताओं से मेल खाते हैं।

मेरा निष्कर्ष यह है कि FilterExpressions को शामिल करने वाले प्रश्न केवल बहुत ही दुर्लभ अवसरों पर उपयोग करने योग्य होते हैं और स्केलेबल नहीं होते हैं क्योंकि प्रत्येक क्वेरी आपके या आपके सभी टेबल के सबसे आसानी से पढ़ सकते हैं जो कि बहुत अधिक डायनमोबी रीड यूनिटों का उपभोग करते हैं। एक बार जब आप बहुत सारी पढ़ी गई इकाइयों का उपयोग करते हैं, तो आप थ्रॉटल हो जाएंगे और खराब प्रदर्शन देखेंगे।

विशेषज्ञ की राय: 9 अप्रैल 2015 को एडब्ल्यूएस शिखर सम्मेलन में, ब्रेट हॉलमैन, मैनेजर, सॉल्यूशन आर्किटेक्चर, एडब्ल्यूएस ने अपने पहले 10 मिलियन उपयोगकर्ताओं को एसक्यूएल डेटाबेस के साथ शुरू करने की वकालत की और फिर जब यह समझ में आया तो नो एसक्यूएल का उपयोग करने की वकालत की। क्योंकि जितनी जल्दी या बाद में आपको अपने स्टैक में कहीं SQL सर्वर की आवश्यकता होगी। उनकी स्लाइड यहां हैं: http://www.slideshare.net/AmazonWebServices/deep-dive-scaling-up-to-your-first-10-million-users स्लाइड 28 देखें।


आपको पूर्ण पाठ या स्थान आधारित प्रश्नों तक पहुँचने के लिए डायनामोडब धाराओं और लैम्ब्डा के साथ क्लाउड-इन को एकीकृत करना कितना आसान है, इसकी आपको वास्तव में जाँच करनी चाहिए।
21

4
अपनी आवश्यकताओं के अनुसार अपना डेटाबेस चुनें। यह SQL और noSQL के बीच कोई विकल्प नहीं है, लेकिन दस्तावेज़-उन्मुख DB, ग्राफ़-उन्मुख DB, कुंजी-मूल्य DB, RDMBS के बीच .... कोई सुनहरा विकल्प नहीं है, और SQL निश्चित रूप से नहीं है।
vcarel

14

हमने एक स्वास्थ्य उत्पाद के लिए Mongo / Dynamo का संयोजन चुना। मूल रूप से मोंगो बेहतर खोज की अनुमति देता है, लेकिन होस्ट डायनामो महान है क्योंकि बिना किसी अतिरिक्त काम के इसका HIPAA अनुपालन है। इसलिए हम एक मानक सेटअप पर व्यक्तिगत डेटा के साथ आम के हिस्से की मेजबानी करते हैं और बुनियादी ढांचे के मामले में अमेज़न को HIPAA हिस्से से निपटने की अनुमति देते हैं। हम मूंगो से कुछ वस्तुओं को क्वेरी कर सकते हैं जो संबंधित डायनमो दस्तावेज़ के पॉइंटर्स (आईडी) के साथ दस्तावेज़ लाते हैं।

डायनेमो पर संपूर्ण एप्लिकेशन को होस्ट करने के बजाय हमने इसका उपयोग करने का मुख्य कारण 2 कारणों से किया था। सबसे पहले, हमें स्थान-आधारित खोजों को सुधारने की आवश्यकता थी जो उस समय में मूंगो महान है और डायनमो नहीं था, लेकिन उनके पास अब एक विकल्प है।

दूसरी बात यह थी कि कुछ दस्तावेज असंरचित थे और हमें समय से पहले नहीं पता था कि डेटा क्या होगा, इसलिए उदाहरण के लिए, हम उपयोगकर्ता को इस तरह से "फ़ॉर्म" संग्रह में एक दस्तावेज़ कहते हैं: {"उपयोगकर्ता नाम": "उपयोगकर्ता 1", " ईमेल ":" me@me.com "}। और दूसरा उपयोगकर्ता इसे एक ही संग्रह {"फोन": "813-555-3333", "स्थान": [28.1234, -83.2342]} में डालता है। मोंगो के साथ हम डायनामो के साथ किसी भी समय इन गतिशील और अज्ञात क्षेत्रों में से किसी को भी खोज सकते हैं, आप ऐसा कर सकते हैं लेकिन हर बार एक नया क्षेत्र जोड़ने के लिए एक सूचकांक बनाना होगा जो आप खोज करना चाहते थे। इसलिए यदि आपके पास अपने डायनेमो दस्तावेज़ में पहले कभी फोन फ़ील्ड नहीं था और फिर अचानक, कोई इसे जोड़ता है, तो यह पूरी तरह से उपलब्ध नहीं है।

अब यह एक और बिंदु लाता है जिसमें आपने उल्लेख किया है। कभी-कभी नौकरी के लिए सही समाधान चुनने का मतलब हमेशा नौकरी के लिए सबसे अच्छा उत्पाद चुनना नहीं होता है। उदाहरण के लिए आपके पास एक क्लाइंट हो सकता है, जिसे आपके द्वारा बनाए गए सिस्टम का उपयोग करना होगा और 10+ वर्षों तक उपयोग करना होगा। एक SaaS / IaaS समाधान के साथ जाना जो काम पूरा करने के लिए पर्याप्त है, एक बेहतर विकल्प हो सकता है क्योंकि आप amazon पर भरोसा कर सकते हैं कि उन्होंने अपने सिस्टम को लंबे समय तक बनाए रखा है और बनाए रखा है।


9

मैंने दोनों के और दोनों तरह के फैन पर काम किया है।

लेकिन आपको यह समझने की आवश्यकता है कि कब और किस उद्देश्य के लिए उपयोग करना है।

मुझे नहीं लगता कि डायनेमोडीबी के लिए अपने सभी डेटाबेस को स्थानांतरित करना एक महान विचार है, प्राथमिक और माध्यमिक कुंजी को छोड़कर, क्वेरी करना मुश्किल है, इंडेक्सिंग सीमित है और डायनमोबी में स्कैनिंग दर्दनाक है।

मैं DB के एक हाइब्रिड प्रकार के लिए जाऊंगा, जहां व्यापक क्वेरी-सक्षम डेटा होना चाहिए MongoDB है, यह सब सुविधा के साथ आप कभी भी वृद्धि या संशोधन प्रदान करने के लिए विवश महसूस नहीं करेंगे।

डायनेमोडी तेजी से (मोंगोडीबी की तुलना में तेजी से) तो डायनमोएडी को अक्सर स्केलेबल अनुप्रयोगों में सत्र के विकल्प के रूप में उपयोग किया जाता है। डायनेमोडीबी सर्वोत्तम प्रथाओं से यह भी पता चलता है कि अगर बहुत सारे डेटा हैं जो कम उपयोग किए जा रहे हैं, तो इसे अन्य तालिका में स्थानांतरित करें।

तो मान लीजिए कि आपके पास एक लेख या फीड है। लोगों को पिछले सप्ताह के सामान या इस महीने के सामान की तलाश करने की अधिक संभावना है। लोगों को दो साल पुराने डेटा पर जाने के लिए संभावनाएं दुर्लभ हैं। इन उद्देश्यों के लिए डायनमोबी विभिन्न तालिकाओं में महीने या वर्षों तक संग्रहीत डेटा रखना पसंद करते हैं।

डायनॉम्बीडी अचूक रूप से स्केलेबल है, कुछ आपको मोंगोबीडी में मैन्युअल रूप से करना होगा। हालाँकि, आप डायनमोबीडी के प्रदर्शन पर हार जाते हैं, यदि आप थ्रूपुट विभाजन के बारे में नहीं समझते हैं और दृश्य के पीछे स्केलिंग कैसे काम करती है।

डायनेमोडीबी का उपयोग किया जाना चाहिए, जहां गति महत्वपूर्ण है, दूसरी ओर मोंगोबीडी में बहुत अधिक हाथ और विशेषताएं हैं, कुछ डायनामोबी की कमी है।

उदाहरण के लिए, आपके पास MongoDB का एक प्रतिकृति सेट इस तरह से हो सकता है कि प्रतिकृति में से कोई एक 8 (या जो भी) घंटे पुराना डेटा आवृत्ति रखता है। वास्तव में उपयोगी है, अगर आपने अपने DB में कुछ बड़ा समय गड़बड़ कर दिया है और डेटा प्राप्त करना चाहते हैं जैसा कि पहले है।

हालांकि मेरी राय है।


1
और रेडिस और MongoDB का एक संयोजन? मुझे लगता है कि बहुत बढ़िया है।
इस्मैस्त्रो

मुझे लगता है कि, मेरे पास रेडिस के अनुभव पर एक हाथ नहीं है, लेकिन यह सुनिश्चित करने के लिए कि यह प्रदर्शन के कारण व्यापक रूप से उपयोग किया जाता है, स्मृति DBs में लगभग हमेशा डिस्क आधारित DBs की तुलना में बेहतर प्रदर्शन होता है। इसलिए मुझे लगता है कि भारी मांग और उच्च आवृत्ति पर रेडिस पर जाने के लिए डेटा की आवश्यकता होती है। दूसरी ओर बड़े घातक डेटा के लिए MongoDB का उपयोग किया जाना चाहिए।
राहुल कुमार

7

मन में भालू, मैं केवल MongoDB के साथ प्रयोग किया है ...

मैंने जो पढ़ा है, उसमें से DynamoDB सुविधाओं के मामले में एक लंबा सफर तय कर चुका है। यह बेहद सीमित भंडारण और क्वेरी क्षमताओं के साथ एक सुपर-बेसिक की-वैल्यू स्टोर हुआ करता था। यह अब बड़ा हो गया है, अब बड़े दस्तावेज़ आकार + JSON समर्थन और वैश्विक माध्यमिक सूचकांकों का समर्थन कर रहा है । फीचर्स के लिहाज से DynamoDB और MongoDB के बीच की खाई हर महीने बढ़ती है। DynamoDB की नई विशेषताओं का विस्तार यहां किया गया है

हाल ही में डायनामोडीबी सुविधाओं के अतिरिक्त होने के कारण ज्यादातर मोंगोबीडी बनाम डायनामोडीबी तुलना पुराने हैं। हालाँकि, यह पोस्ट डायनमोबी को चुनने के लिए कुछ अन्य ठोस बिंदु प्रदान करता है, अर्थात् यह सरल, कम रखरखाव और अक्सर कम लागत है। एक और चर्चा यहाँडेटाबेस विकल्पों में से पढ़ना दिलचस्प था, हालांकि थोड़ा पुराना।

मेरा मार्ग: यदि आप गंभीर डेटाबेस क्वेरी कर रहे हैं या डाइनेमोबीडी द्वारा समर्थित भाषाओं में काम कर रहे हैं, तो MongoDB का उपयोग करें। अन्यथा, DynamoDB के साथ छड़ी।

हमारी साइट का प्रयोग करके, आप स्वीकार करते हैं कि आपने हमारी Cookie Policy और निजता नीति को पढ़ और समझा लिया है।
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.