هل Nosql بحاجة Orm

ORM هي طبقة بين قاعدة البيانات والتطبيق تمكن التطبيق من العمل مع قاعدة البيانات دون الحاجة إلى معرفة تفاصيل قاعدة البيانات. قد يكون هذا شيئًا جيدًا أو سيئًا ، اعتمادًا على التطبيق. على سبيل المثال ، قد يستفيد التطبيق الذي يحتاج إلى تخزين واسترداد البيانات من قاعدة بيانات علائقية من استخدام ORM. ستتعامل ORM مع تفاصيل تعيين البيانات إلى قاعدة البيانات والعكس صحيح. سيسمح هذا للتطبيق بالتركيز على منطق الأعمال وليس على تفاصيل قاعدة البيانات. ومع ذلك ، فإن التطبيق الذي يحتاج إلى العمل مع قاعدة بيانات NoSQL لن يستفيد من استخدام ORM. هذا لأن ORM لن تكون قادرة على التعامل مع تفاصيل قاعدة بيانات NoSQL. سيتعين على التطبيق التعامل مع تفاصيل قاعدة البيانات مباشرة. في الختام ، ما إذا كان التطبيق يحتاج إلى ORM أم لا يعتمد على التطبيق ونوع قاعدة البيانات التي يستخدمها.

تطور رسم الخرائط العلائقية للكائنات (ORM) في السنوات الأخيرة لحل مشكلة عدم تطابق العلاقات في لغة البرمجة الشيئية (OOP). بعض من أكثرها شيوعًا هي السبات ، و toplink ، و eclipselink ، وما إلى ذلك. على الرغم من حقيقة أنه يمكن إنشاء قواعد بيانات NoSQL باستخدام أطر صناعية قياسية (مثل SQL) ، لا يوجد حاليًا معيار صناعي لها. نتيجة لذلك ، من الصعب دائمًا تعلم كيفية استخدام قاعدة بيانات NoSQL. كانت أطر عمل ORM موجودة منذ أكثر من 30 عامًا ، وهذا المعيار الصناعي راسخ جيدًا. يجب استخدام أدوات ORM لترحيل التطبيقات من RDBMS إلى قواعد بيانات NoSQL كدراسة حالة جيدة. هناك العديد من المزايا الأخرى لاستخدام أداة ORM على مكتبة برامج تشغيل عادية منخفضة المستوى.

تقوم طريقة رسم الخرائط العلائقية للكائن (ORM) بإنشاء طبقة بين اللغة وقاعدة البيانات حتى يتمكن المبرمجون من العمل مع البيانات دون استخدام OOP.

ما هو ORM؟ رسم الخرائط العلائقية للكائن (ORM) هو في الأساس عملية الاستعلام عن أو تنفيذ عمليات CRUD (إنشاء وقراءة وتحديث وحذف) على هياكل قواعد البيانات على أساس نموذج موجه للكائنات. لا يمكنك في الواقع الاعتماد على SQL بمساعدة ORM.

لماذا تستخدم Orm مع Nosql؟

هناك عدة أسباب لاستخدام ORM مع NoSQL. السبب الأول هو أنه يمكن أن يساعد في إدارة تناسق البيانات وتكامل البيانات عبر قواعد بيانات NoSQL المتعددة. باستخدام ORM ، يمكنك فرض قواعد البيانات وقيود التكامل ، والتي يمكن أن تساعد في الحفاظ على بياناتك متسقة ودقيقة.
سبب آخر لاستخدام ORM مع NoSQL هو أنه يمكن أن يساعد في تحسين الأداء. باستخدام ORM ، يمكنك تجنب الحاجة إلى كتابة رمز مخصص لاسترداد البيانات من كل قاعدة بيانات NoSQL. يمكن أن يساعد ذلك في تحسين الأداء عن طريق تقليل مقدار الوقت المستغرق في كتابة التعليمات البرمجية للوصول إلى البيانات.
أخيرًا ، يمكن أن يساعد استخدام ORM في جعل شفرتك أكثر قابلية للنقل. باستخدام ORM ، يمكنك كتابة تعليمات برمجية غير محددة إلى قاعدة بيانات NoSQL الأساسية. هذا يمكن أن يجعل من السهل نقل التعليمات البرمجية الخاصة بك إلى قاعدة بيانات NoSQL مختلفة إذا لزم الأمر.

لماذا تستخدم Orm مع Nosql؟

نتيجة لذلك ، لم تعد SQL مطلوبة. عندما تتفاعل مباشرة مع قاعدة البيانات وتنفذ استعلامات بنفس اللغة المستخدمة لكودك الخلفي ، يتم تحسين أداء قاعدة البيانات الخاصة بك.

هل يمكننا استخدام Orm مع Mongodb؟

منذ إصدار Prisma ORM ، كان هناك قدر كبير من الاهتمام بدعم MongoDB. كلتا التقنيتين مفيدتان للمطورين لأنهما تسمحان لهم بإنشاء برامج أكثر طموحًا بشكل أسرع وأكثر كفاءة. من الممكن الآن استخدام MongoDB كمكون جاهز للإنتاج في إصدارنا القادم 3.12.

هل يحتاج Mongodb إلى Orm؟

تلغي لغة البرمجة MongoDB الحاجة إلى طبقات رسم الخرائط الارتباطية للكائنات المعقدة (ORM) في التعليمات البرمجية التي تترجم الكائنات إلى جداول علائقية. بصرف النظر عن نموذج بيانات MongoDB المرن ، قد يتطور مخططك أيضًا مع تطور متطلبات العمل.

يتم استخدام مخطط كائن ORM أو مخطط الكائن ، المعروف أيضًا باسم ODM أو مخطط مستند الكائن ، لتوصيل إطار عمل لغة البرمجة ، وقاعدة بيانات NoSQL ، و ORM. في معظم الحالات ، يمكن حل نفس المشكلة باستخدام MongoDB ORM ، لكن الاختلافات في الأداء والتصميم عديدة. المنتجات أيضًا أكثر طموحًا وتعقيدًا. يمكن لمطوري Python استخدام PyMongo للتفاعل مع قواعد بيانات MongoDB بعدة طرق. تم تصميم محرك ODM لتوفير وصول غير محجوب إلى MongoDB ويمكنه معالجة آلاف الطلبات في الثانية. يمكن لمطوري Python إضافة أو حذف أو تحديث أو قراءة البيانات بسهولة من مجموعة داخل مستند بمساعدة Beanie. Minimongo عبارة عن مكتبة إدارة نموذجية خفيفة الوزن ، ومخطط ، وبسيطة ، وموجهة للكائنات تعتمد على Python على MongoDB.

نمت شعبية MongoDB كنظام قوي لإدارة قواعد البيانات بمرور الوقت. يمكن دمج Python ، وهي لغة برمجة قديمة جدًا وقوية ، مع خدمات قاعدة بيانات NoSQL القوية مثل MongoDB لإنشاء تطبيقات أكثر قوة. سيرشدك هذا الدليل إلى أفضل أدوات MongoDB ORMs الخاصة ببايثون والتي ستكون الأنسب لتطبيقك ، بالإضافة إلى توضيح أيهما أعتقد أنه الأفضل.

النظام البيئي لـ Js ممتاز ، وهو يستحق ذلك. هناك واجهة سهلة الاستخدام سهلة التعلم والاستخدام ، بالإضافة إلى واجهة برمجة تطبيقات محددة جيدًا. وهو يدعم MySQL و PostgreSQL و SQLite بالإضافة إلى MongoDB و MySQL و PostgreSQL و SQLite كموصلات. إذا كنت مستخدمًا لأول مرة ، فمن الجيد قراءة الوثائق الرسمية. هذا الكتاب مكتوب بشكل جيد وله تنسيق بسيط. ابدأ بالتعرف على المكتبة وبناء نموذجك الأول. يعتمد على Node.js ويهدف إلى حل مشكلة فرض مخطط معين في طبقة التطبيق بمساعدة مكتبة نمذجة بيانات الكائن (ODM) المستندة إلى Node.js. إذا كنت تخطط لاستخدام MongoDB كقاعدة بيانات ، فربما تريد استخدام MongoDB باعتباره ORM الخاص بك. إنه سبب وجيه لتراقبها الآن ، باعتبارها مكتبة ORM الأكثر شهرة في Node.js.

هل Mongodb Orm أم Odm؟

لا توجد إجابة صحيحة لهذا السؤال لأنه يعتمد على التفضيلات الشخصية. يمكن استخدام MongoDB باعتباره ORM (رسم الخرائط العلائقية للكائن) و ODM (مخطط مستند الكائن). يفضل بعض الأشخاص استخدام MongoDB باعتباره ORM لأنه يسمح بمزيد من المرونة وقابلية التخصيص. يفضل البعض الآخر استخدام MongoDB باعتباره ODM لأنه يمكن أن يبسط نمذجة البيانات والاستعلام.

مكتبات ORM مبنية في MongoDB جنبًا إلى جنب مع مكتبات أخرى مشابهة لتلك. تُعرف هذه الوظائف أحيانًا باسم مخطط مستندات الكائنات (ODMs) ، لكن MongoDB ليس نظامًا لإدارة قواعد البيانات العلائقية . تحتوي هذه القائمة على بعض من أفضل مكتبات ODM و MongoDB ORM لمختلف لغات البرمجة. يمكن لتطبيق Ruby الذي يعمل على الواجهة الخلفية MongoDB وتطبيق MongoDB الذي يعمل على الواجهة الخلفية لبيثون استخدام واجهة برمجة تطبيقات MongoDB كلما أمكن ذلك. يعد Prisma ، نوعًا جديدًا من ORM ، نوعًا مختلفًا تمامًا من ORM عن نوع ORM التقليدي لـ Node.js. يتيح النموذج التعريفي النمس للمطورين تحديد مخطط في طبقة التطبيق. باستخدام عميل Prisma ، يمكنك قراءة البيانات وكتابتها في قاعدة البيانات الخاصة بك بطريقة آمنة من النوع دون الحاجة إلى إدارة مثيلات النماذج المعقدة. يستخدم مشروع Spring Data نموذج برمجة قائم على Spring لإنشاء نموذج مألوف ومتسق لإنشاء مخازن بيانات جديدة مع الاحتفاظ بالميزات الخاصة بالمتجر. سيستفيد مطورو Java من نموذج POJOcentric للتفاعل مع مجموعة MongoDB DBC في المستقبل.

فوائد Odm لـ Mongodb

إذا كنت تعمل في مشروعك الأول من البداية أو إذا كنت تعمل على مشكلة أكثر تعقيدًا لا تحتوي بالفعل على حل جاهز ، فقد ترغب في التفكير في ODM.
ما هو عفريت MongoDB؟
يعد استخدام ODM طريقة رائعة لدمج تمثيلات الكائنات والمستندات. تسهل هذه الأدوات استخدام برامج التشغيل الأصلية لـ MongoDB وتوفر حلاً للنمذجة القائمة على المخطط الذي يجعل نمذجة البيانات أكثر كفاءة.

هل Nosql بحاجة إلى مخطط؟

هل تمتلك NoSQL مخططات؟ يختلف مخطط قواعد بيانات NoSQL عن مخطط قواعد البيانات العلائقية من حيث أنها ليست منظمة بنفس الطريقة. يمكن تصنيف قاعدة بيانات NoSQL إلى أربعة أنواع بناءً على البنية الأساسية التي تستخدمها.

هل تحتاج قواعد بيانات NoSQL إلى مخططات؟ حظي مجال قواعد بيانات NoSQL بالكثير من الاهتمام مؤخرًا. عملت NoSQL إلى حد كبير كبديل لـ SQL ، والتي واجهت صعوبة في سد العديد من الفجوات نفسها. نظرًا لأن NoSQL يعتمد على نماذج بيانات متعددة ، فلا داعي لاستخدام مخطط لتخزين البيانات. يجب أن تضع في اعتبارك أن التعليمات البرمجية الخاصة بك يجب أن تكون قادرة على أداء وظائف متعددة مع إرضائها جميعًا أيضًا. كما ترى ، فإن المفاتيح الأساسية هي البيانات التي ستستعلم عنها قاعدة البيانات. يمكن تضمين الكيانات والمواصفات وأنماط الاستعلام في هذا القسم.

في هذه الخطوة ، سنتعلم كيف تنفذ قواعد بيانات NoSQL مفاتيحها الأساسية. نظرًا لأن NoSQL تُترك لأجهزتها الخاصة بدون مخطط ، تحدث الفوضى بشكل متكرر ، مما يؤدي إلى تكوين شيء ما. عندما يتعلق الأمر بالمخطط ، هناك بعض المزايا. كما هو الحال مع الخطوة السابقة ، سوف تحتاج إلى تصميم الفهارس ، وسوف تختلف بشكل كبير حسب الرقم الذي تختاره.

Mongodb: إيجابيات وسلبيات قاعدة بيانات المخطط

على عكس قاعدة البيانات العلائقية ، لا يتطلب MongoDB نفس مجموعة القواعد أو المخططات. بشكل عام ، يتم فرض مخطط جزئي أثناء كتابة البيانات ، وإدراج المجموعات والفهارس بشكل صريح في نظام إدارة قاعدة البيانات (DBMS). إن مرونة MongoDB تجعله مثاليًا لكميات كبيرة من البيانات شبه المنظمة وغير المهيكلة.
إذا لم تتحكم في بياناتك ، يمكن أن تصبح قاعدة بيانات NoSQL قاعدة بيانات إنتاج تقلل من قيمة البيانات في العملية. قد يكون تعريف مخطط قاعدة بيانات NoSQL مطلوبًا للحفاظ على جودة عالية للبيانات.

هل أنت بحاجة إلى Orm من أجل Mongodb

لا توجد إجابة واحدة محددة لهذا السؤال. يفضل بعض المطورين استخدام ORM (مخطط ارتباط الكائنات) لـ MongoDB ، بينما يرى آخرون أنه غير ضروري. في النهاية ، الأمر متروك للمطور الفردي ليقرر ما إذا كان يريد استخدام ORM لمشروعه أم لا.

يمكن لأي منتج Java Runtime Environment يدعم CData JDBC Driver for MongoDB تشغيله. هناك طريقتان للوصول إلى مجموعات MongoDB كجداول: اكتشاف المخطط التلقائي والأعمدة المكتوبة. ليست هناك حاجة لكتابة مواصفات السلسلة لأن تنسيق ملف rsd بسيط. للاتصال ببيانات MongoDB ، اتبع هذه الخطوات لتكوين خصائص الاتصال. سيتصل Hibernate بـ MongoDB وينشئ كائنات Java للجداول التي تريد الوصول إليها ، بالإضافة إلى أداء مهام التكوين الأخرى. يمكن إنشاء عنوان URL نموذجي لـ JDBC باستخدام مصمم سلسلة الاتصال المدمج في برنامج تشغيل MongoDB. هناك أيضًا استعلامات ذات شكل حر لا تحتاج إلى ربطها بقاعدة بيانات.

يجب وضع Cdata.mongodb في ملف hibernate.cfg. MongoDBDriver Jdjbc: mongodeb: server = jdbc: mongodeb اسم الخادم MyServer ، المنفذ هو Port وقاعدة البيانات هي Test. يقوم SQL Server ديناميكيًا بتنفيذ SQL. باستخدام الكيان الذي تم إنشاؤه من الخطوة السابقة ، يمكنك الآن البحث عن بيانات MongoDB وتعديلها.

Nosql مقابل SQL عند الاستخدام

في قواعد البيانات العلائقية ، تعتبر SQL لغة برمجة تعمل كواجهة بين قاعدة البيانات والكمبيوتر. تقوم قواعد البيانات العلائقية (المعروفة أيضًا باسم نماذج البيانات العكسية) بمعالجة البيانات عن طريق ربط السجلات في الصفوف والجداول بشكل منطقي. لا تعتمد قواعد بيانات NoSQL على SQL ولا تتضمن طرقًا تعريفية.

متى يجب أن أستخدم NoSQL أو NoSQL مقارنة بما أستخدمه MongoDB؟ سيحدد نوع المعلومات التي تقوم بتخزينها ، وكذلك أفضل طريقة لتخزينها ، أيهما أفضل. يمكن تخزين البيانات في كلا النوعين لأن كل واحد يخزنها بطريقة فريدة. بينما تختار بعض الفرق أحدهما على الآخر ، يختار البعض الآخر استخدام كليهما. تم تصميم محرك NoSQL للاستفادة من الحوسبة السحابية من أجل التوسع. نظرًا لأن السحابة يمكن أن تتوسع ، ستتمكن من استخدامها إلى أقصى إمكاناتها. عند العمل مع NoSQL ، تقل احتمالية فشل فرق التطوير السريع.

عند التعامل مع NoSQL ، من المرجح أن تواجه مشكلات صعبة لا تتم الإجابة عليها. عندما يكون لديك عدد كبير من مصادر البيانات أو تتعامل مع كميات كبيرة من البيانات ، فإن NoSQL سيكون في غير محله. إذا كنت لا تمانع في تناسق البيانات أو تكامل البيانات بنسبة 100٪ ، فإن NoSQL يعد خيارًا أفضل من SQL. مع NoSQL ، يمكنك أن تكون أكثر مرونة وتحافظ على انخفاض التكاليف حيث تحتاج بياناتك إلى التغيير. غالبًا ما تستخدم بعض التطبيقات أحدهما أو الآخر ، ولكن يتم تحديد متى وأين يتم ذلك بشكل متكرر من خلال استخدامها. عمل المهندسون في Integrant بجد لإيجاد حل لمشروع برمجي وسيط بين JavaScript وجافا. في هذا العرض الموجز ، يقدم Integrant بعضًا من أفضل توصياته لتخصيص الموارد لمشاريع تطوير البرمجيات.

إذا كنت تبحث عن محرك تخزين يمكنه ضمان خصائص الحمض ، فيجب عليك تجنب NoSQL بأي ثمن. تعتبر قواعد بيانات SQL مثالية للعمليات الديناميكية مثل المعاملات المالية ، والتي يجب عليك إجراؤها على أساس منتظم. علاوة على ذلك ، إذا كان تطبيقك يتطلب القدرة على تغيير عقد البيانات ديناميكيًا ، فيجب عليك تجنب محركات تخزين NoSQL. إذا كانت السرعة هي شاغلك الأساسي ، فيمكن أن تكون خدمات NoSQL المصغرة حلاً ممتازًا.

قواعد بيانات Nosql أفضل بالنسبة للبيانات الضخمة

عندما يتعلق الأمر بالبيانات الضخمة ، فإن قواعد بيانات NoSQL أكثر ملاءمة للتوسع لأنها مصممة للتوسيع الأفقي. علاوة على ذلك ، يمكن أن تكون أكثر كفاءة عند التعامل مع الاستعلامات الكبيرة.

مثال نوصل

قواعد بيانات Nosql هي قواعد بيانات غير علائقية تُستخدم غالبًا لتطبيقات البيانات الضخمة. إنها قابلة للتطوير بدرجة كبيرة ويمكن توزيعها بسهولة عبر خوادم متعددة. تتضمن أمثلة قواعد بيانات nosql MongoDB و Cassandra و Hadoop.

تتميز عن قاعدة البيانات العلائقية في أن قواعد بيانات NoSQL لا تحتوي على بناء جملة لتخزين البيانات. فيما يلي بعض ميزات NoSQL الرئيسية: تصميم بسيط وقابلية التوسع الأفقي السلسة والتحكم الدقيق في التوافر. تتمتع قاعدة بيانات NoSQL بالعديد من المزايا ، ولكن هناك أيضًا بعض العيوب. عادةً ما تكون قواعد البيانات التقليدية ، مثل SQL ، أكثر فعالية من حيث التكلفة لتطبيقات مثل إدارة المعاملات. أصبحت قواعد بيانات NoSQL أكثر شيوعًا بشكل عام ، على الرغم من حقيقة أن قواعد البيانات العلائقية لا تزال تستخدم لمجموعة متنوعة من وظائف الأعمال. نمت شعبية قواعد بيانات Noql نتيجة لقدرتها على التعامل مع التطبيقات السحابية وتطبيقات الويب والبيانات الضخمة في الوقت الفعلي عبر الصناعات. يمكن أن يستفيد حل NoSQL من بنية الند للند بدون خادم مع خصائص متسقة لجميع العقد.

تعمل التحسينات على تسهيل القراءة والكتابة ، وكذلك البقاء على الإنترنت لفترات طويلة من الوقت. فيما يلي الأنواع الخمسة الرئيسية لقواعد بيانات NoSQL: يجب على المؤسسات تحديد أنواع قواعد البيانات بناءً على احتياجات أعمالها نظرًا لعدم وجود تباين "مثالي". بشكل عام ، تستند أزواج القيمة الرئيسية في NoSQL إلى جداول التجزئة ، مع مفتاح فريد ومؤشر لعنصر بيانات معين. Dynamo و Redis و Riak و Tokyo Cabinet / Tyrant و Voldemort و Amazon SimpleDB و Oracle BDB هي بعض الأمثلة على حلول قاعدة بيانات NoSQL. يتم التعامل مع كل عمود على حدة في قاعدة بيانات NoSQL المستندة إلى العمود. تُستخدم قواعد البيانات هذه بشكل أساسي لإدارة التطبيقات مثل ذكاء الأعمال ، ومستودعات البيانات ، وكتالوجات بطاقات المكتبة ، وإدارة علاقات العملاء. قاعدة البيانات NoSQL هي نوع من قواعد البيانات التي تستخدم نموذج رسم بياني بالإضافة إلى العلاقات المتعددة.

يتم تعيين حواف للعقد في التخزين لكل كيان ، بينما يتم تعيين معرفات العقد للعلاقات. هذا هو المكان المثالي لإقامة العلاقات لأنه توجد بالفعل بيانات. يستخدم هذا النوع من قواعد البيانات بشكل أساسي في تطبيقات مثل الشبكات الاجتماعية وتحليل البيانات. يمكن إنشاء قواعد بيانات NoSQL الموجهة للمستندات مثل MongoDB باستخدام مخططات ديناميكية لتخزين المستندات. يتضمن الحل ميزة تقوم بفهرسة المستندات وتحويلها ودمجها باستخدام JavaScript ، ويتم استخدام تبادل بيانات JSON لتخزين المستندات ومعالجتها في CouchDB. تم تصميم Oracle NoSQL Database لدعم نماذج بيانات جدول JSON والقيمة الرئيسية ، ويمكن الوصول إليها إما محليًا أو عبر السحابة. تُستخدم InfiniteGraph ، وهي قاعدة بيانات رسوم بيانية متخصصة ، لتشغيل نماذج بيانات الرسم البياني.

النظام الأساسي قابل للتطوير ، وعبر الأنظمة الأساسية ، ويعمل بالطاقة السحابية ، ومصمم بهدف تلبية متطلبات الإنتاجية العالية. في لغة الاستعلام "DO" الخاصة بها ، تدعم الاستعلامات البيانية المعقدة والاستعلامات القائمة على القيمة. لقد وجدت هذه التكنولوجيا جمهورًا واسعًا في مجموعة متنوعة من الصناعات ، بما في ذلك الرعاية الصحية والاتصالات والأمن السيبراني والتمويل والتصنيع والشبكات.

قواعد بيانات Nosql: لماذا تعتبر أفضل بالنسبة للبيانات الضخمة وتطبيقات الويب في الوقت الفعلي

تُستخدم قواعد بيانات NoSQL الخاصة بقاعدة البيانات في نطاق أوسع من التطبيقات مقارنة بقواعد بيانات SQL المستندة إلى الجدول لأنها أكثر ملاءمة لهذه التطبيقات. يُشار أحيانًا إلى أنظمة NoSQL باسم "ليس فقط SQL" أو "ليس فقط SQL". قد يدعمون لغات الاستعلام الشبيهة بـ SQL أو الجلوس جنبًا إلى جنب مع قواعد بيانات SQL في البنى متعددة اللغات المستمرة.

قواعد بيانات نوصل

تزداد شعبية قواعد بيانات Nosql مع استمرار نمو حجم البيانات الناتجة عن التطبيقات واستمرار نمو المستخدمين. وهي مناسبة بشكل خاص للتعامل مع كميات كبيرة من البيانات غير المهيكلة ، مثل منشورات الوسائط الاجتماعية وسجلات الويب وبيانات أجهزة الاستشعار. تتمثل إحدى فوائد قواعد بيانات nosql في إمكانية توسيع نطاقها بسهولة أكبر وبتكلفة منخفضة مقارنة بقواعد البيانات العلائقية التقليدية .

يتم تخزين البيانات في المستندات بدلاً من قواعد البيانات بناءً على البيانات العلائقية. لقد تم تصميمها لتكون مرنة وقابلة للتطوير وقادرة على الاستجابة بسرعة لاحتياجات الأعمال الحديثة من حيث إدارة البيانات. يمكن لقاعدة بيانات NoSQL تخزين البيانات بعدة طرق ، بما في ذلك قاعدة بيانات وثيقة خالصة ، أو مخزن قيم مفتاح ، أو قاعدة بيانات ذات عمود عريض ، أو قاعدة بيانات رسم بياني. تتبنى شركات 2000 العالمية بسرعة قواعد بيانات NoSQL لتشغيل التطبيقات ذات المهام الحرجة. يمكن إلقاء اللوم على خمسة اتجاهات ، لأنها تمثل سلسلة من التحديات التقنية التي يصعب على معظم قواعد البيانات العلائقية التعامل معها. بسبب نموذج البيانات الثابتة ، تعد قواعد البيانات العلائقية مشكلة رئيسية في التطوير السريع. عند استخدام NoSQL ، يتم استخدام نموذج التطبيق لتحديد نموذج البيانات.

لا يحدد تطبيق NoSQL كيفية نمذجة البيانات في المستقبل. JSON هو التنسيق الفعلي لتخزين البيانات في قاعدة بيانات موجهة للمستندات. تعمل عملية تطوير التطبيق المبسطة على تقليل كل من النفقات العامة لأطر عمل إدارة الموارد البشرية ومقدار الوقت المستغرق في تنفيذها. يضيف Couchbase Server 4.0 الذي تم إصداره حديثًا N1QL (تُنطق النيكل) كلغة استعلام قوية تسمح بترجمة SQL إلى JSON. لا يدعم فقط عبارات SELECT / FROM / WHERE القياسية ، ولكنه يدعم أيضًا التجميع (GROUP BY) والفرز (SORT BY) والصلات (LEFT OUTER / INNER) وميزات أخرى. توفر قواعد بيانات NoSQL الموزعة ، والتي تعمل على نطاق واسع ولا تحتوي على نقطة فشل واحدة ، عددًا كبيرًا من الفوائد التشغيلية. عندما يدير العملاء أعمالهم عبر الإنترنت عبر التطبيقات والويب ، تزداد أهمية توفر التطبيق.

قواعد بيانات NoSQL سهلة الإعداد والتكوين والتوسيع. تم تصميمه للسماح لك بقراءة البيانات وكتابتها وتخزينها. علاوة على ذلك ، يمكن استخدامها عبر مجموعة واسعة من المقاييس ، بما في ذلك إدارة ومراقبة المجموعات في جميع الأحجام. يمكنك النسخ المتماثل بين مراكز البيانات باستخدام قاعدة بيانات NoSQL الموزعة - ليست هناك حاجة لتثبيت أي برامج إضافية. علاوة على ذلك ، فإنه يسمح بالتنفيذ الفوري لأجهزة توجيه الأجهزة بحيث لا تضطر التطبيقات إلى الانتظار حتى تكتشف قاعدة البيانات مشكلة ثم تقوم بإجراء عملية استرداد خاصة بها. أصبحت قاعدة بيانات NoSQL ذات أهمية متزايدة لتطبيقات الويب والجوال وإنترنت الأشياء اليوم.

قواعد بيانات Nosql مقابل. قواعد البيانات العلائقية

ما هو الفرق بين قاعدة بيانات nosql وقاعدة البيانات العلائقية؟
من ناحية أخرى ، لا تحتوي قاعدة بيانات NoSQL على صفوف ، في حين تحتوي قاعدة البيانات العلائقية. قواعد البيانات العلائقية ، التي تتكون من جداول مرتبطة بأعمدة وتعرف باسم قواعد بيانات NoSQL ، تخزن البيانات بشكل مختلف. تقوم قواعد بيانات NoSQL بتخزين البيانات في أعمدة بدلاً من جداول.