Solr - منصة بحث قوية

Solr عبارة عن منصة بحث قوية تمكنك من الاستعلام عن كميات كبيرة من البيانات بسرعة كبيرة. إنه مبني على أعلى مكتبة بحث Apache Lucene ويوفر واجهة برمجة تطبيقات تشبه REST لسهولة التكامل مع تطبيقك. تتمثل إحدى الميزات الرئيسية لـ Solr في قابلية التوسع - حيث يمكنها التعامل مع مليارات المستندات والاستعلامات بسهولة. غالبًا ما توصف Solr بأنها قاعدة بيانات NoSQL لأنها لا تستخدم نموذج قاعدة البيانات العلائقية التقليدية. ومع ذلك ، من المهم ملاحظة أن Solr ليست قاعدة بيانات تقليدية ولا يجب استخدامها كوحدة واحدة. إنه مصمم للفهرسة والبحث وليس لتخزين البيانات. إذا كنت بحاجة إلى تخزين البيانات ، فيجب عليك استخدام قاعدة بيانات NoSQL مثل MongoDB أو Cassandra.

مع Elasticsearch باعتباره المشروع الوحيد المفتوح المصدر القادر على التنافس مع Solr ، يعد Solr واحدًا من أكثر محركات البحث مفتوحة المصدر شيوعًا في العالم. يرمز NoSQL إلى ليس فقط SQL ، مما يعني أنه يستخدم لغات استعلام منفصلة عن SQL التقليدية وليس فقط قواعد البيانات. على الرغم من ميزة البحث عن النص الكامل الممتازة ، يمكن أن يكون Solr مفيدًا للغاية في قاعدة بيانات NoSQL. تم استخراج البيانات الصحية مباشرة من HBase عبر تطبيقات Explorys و Worklist القديمة. أعطى Solr Worklist ثلاث ميزات أساسية: كان سهل الاستخدام للغاية ، وكانت الميزات بديهية للغاية. عملية التصفية والفرز فعالة للغاية. نظرًا لأن تصفية Solr تعتمد على معرّفات المستندات والتخزين المؤقت ، فيمكنها على الفور تقريبًا حساب عدد المستندات التي تفي بمعايير التصفية.

Solr هو حل قاعدة بيانات NoSQL ممتاز يتم دمجه بشكل متكرر مع خدمات البيانات الضخمة الأخرى. قدمنا ​​تعليقات فورية لمستخدمينا أثناء عملهم على إضافة عوامل التصفية وتكوينها عن طريق إرسال المعلمات = 0 إلى Solr. من الأهمية بمكان التفكير في أكثر من مجرد الحفاظ على مخطط Solr من أجل إنشاء محرك بحث مفيد للارتباط.

هل يمكنك استخدام Solr كقاعدة بيانات؟

نعم ، يمكنك استخدام Solr كقاعدة بيانات. إنه محرك بحث قوي يمكن استخدامه لفهرسة البيانات والبحث فيها. يمكن استخدامه لتخزين البيانات بتنسيق منظم واستردادها بسرعة.

هل استخدام فهرس البحث كقاعدة بيانات خطأ؟ في حالتي ، كانت لدي فكرة مماثلة لتخزين بعض عناصر البيانات الأساسية في Solr. ومع ذلك ، غيرت عملية ترقية Solr رأيي ، ويجب أن أعترف أنني كنت مخطئًا بشأنها. إذا قمت بترقية نسختين رئيسيتين ولكنك لم تعيد الفهرسة (على سبيل المثال ، احذف المستندات الأصلية ثم ملفات الفهرس نفسها) ، فلن يتم التعرف على النواة.

Algolia و Elastic Observability و Coveo و Yext ليست سوى عدد قليل من البدائل الشائعة لـ Apache Solr. Algolia هو محرك بحث بلغة طبيعية يقوم بتحليل ومعالجة استعلامات البحث بناءً على ما نعرفه عن شخص أو موضوع بلغة طبيعية. تعتبر Elastic Observability نظامًا أساسيًا للبيانات يوفر رؤى بيانات في الوقت الفعلي حول البيانات والتطبيقات. تتيح لك Coveo ، وهي منصة تسويق عبر محركات البحث ، استهداف وقياس جهود التسويق عبر محرك البحث. من خلال استخدام Yext ، يمكنك استهداف وقياس حملات التسويق عبر محرك البحث.

ما هي قواعد بيانات Nosql؟

قواعد بيانات Nosql هي قواعد بيانات لا تستخدم نموذج قاعدة البيانات العلائقية التقليدية. بدلاً من ذلك ، يستخدمون مجموعة متنوعة من النماذج ، بما في ذلك قواعد بيانات القيمة الرئيسية والمستندات والعمودية والرسم البياني.

تقوم قواعد بيانات NoSQL المستندة إلى المستندات بتخزين البيانات بنفس الطريقة التي تقوم بها قواعد البيانات العلائقية. تم تصميم برامج إدارة البيانات لتكون قابلة للتكيف وقابلة للتطوير وقادرة على الاستجابة لاحتياجات الأعمال الحديثة في الوقت المناسب. تعد قواعد بيانات المستندات ومخازن القيمة الرئيسية وقواعد البيانات ذات الأعمدة العريضة وقواعد بيانات الرسم البياني مجرد عدد قليل من أنواع قواعد بيانات NoSQL. تتبنى غالبية أكبر 2000 شركة في العالم بسرعة قواعد بيانات NoSQL لتشغيل التطبيقات ذات المهام الحرجة. في هذا السياق ، توفر خمسة اتجاهات تحديات تقنية يصعب معالجتها بالنسبة لغالبية قواعد البيانات العلائقية. بسبب نموذج البيانات الثابتة ، تعد قواعد البيانات العلائقية عائقًا رئيسيًا للتطور السريع. يحدد نموذج التطبيق نموذج بيانات NoSQL.

يجب نمذجة البيانات في نموذج NoSQL بغض النظر عن كيفية هيكلتها. تنسيق JSON هو الإعداد الافتراضي لتخزين البيانات في قاعدة بيانات موجهة للمستندات. يمكن تصغير أطر عمل ORM بهذه الطريقة ، مما يقلل التكاليف العامة لتطوير التطبيقات. N1QL (تُنطق بالنيكل) هي لغة استعلام SQL-to-JSON تم إصدارها كجزء من Couchbase Server 4.0. تدعم الأداة أيضًا التجميع (تجميع حسب) ، والفرز (الترتيب حسب) ، والصلات (اليسار الخارجي / الداخلي) ، ومجموعة متنوعة من الميزات الأخرى. تعد قاعدة بيانات NoSQL الموزعة مع بنية قابلة للتوسيع ، ولا توجد نقطة فشل واحدة ، والمزايا التشغيلية المقنعة واحدة من أكثر الميزات جاذبية. نظرًا لأن المزيد من تفاعلات العملاء تتم عبر الإنترنت عبر تطبيقات الويب والجوّال ، فإن التوفر يمثل مشكلة.

قواعد بيانات NoSQL سهلة التعلم والاستخدام. الغرض منها هو تخزين المعلومات وكتابة الكتب وقراءتها. كما أنها قادرة على إدارة ومراقبة التجمعات ذات الأحجام المختلفة بأي حجم. يتم توفير النسخ المتماثل المضمن في قاعدة بيانات NoSQL الموزعة بواسطة قاعدة البيانات نفسها - لا يلزم وجود برامج إضافية. علاوة على ذلك ، تضمن أجهزة توجيه الأجهزة الوصول الفوري والمتسق إلى البيانات الهامة. أثناء قيام مسؤولي قاعدة البيانات بالتحقيق في مشكلة ما ، لا تحتاج التطبيقات إلى انتظار قاعدة البيانات لاكتشاف مشكلة قبل إجراء الاسترداد الخاص بها. تكتسب تقنية NoSQL شهرة كمنصة لتطبيقات الويب والجوّال وإنترنت الأشياء اليوم.

هناك العديد من الأسباب التي تجعل قواعد بيانات NoSQL تزداد شهرة. يمكن تحجيمها لتلبية احتياجات المنظمات الكبيرة ، وهي قابلة للتكيف. على سبيل المثال ، فكر في Ryanair و Marriott كعملاء لـ MongoDB. هذه المنظمات ، بالإضافة إلى استخدام MongoDB لتشغيل تطبيقات الأجهزة المحمولة وأنظمة الحجز الخاصة بها ، تستخدمه أيضًا لتشغيل مواقع الويب الخاصة بهم. تم أيضًا بناء نظام إدارة المحتوى Presto الخاص بالشركة باستخدام NoSQL. يساعد النظام في الإدارة الفعالة للمحتوى المملوك للشركة.

مستقبل العمل مستقبل العمل بعيد

ما هي ليست قاعدة بيانات نصقل؟

ما الفرق بين قواعد بيانات NoSQL وغير التابعة لـ NoSQL؟ يعد Microsoft SQL Server ، نظام إدارة قواعد البيانات العلائقية للشركة ، المنتج الأساسي.

خلال أواخر العقد الأول من القرن الحادي والعشرين ، تم التركيز على القياس ونتائج الاستعلام السريعة وتسهيل البرمجة بواسطة قواعد بيانات NoSQL. تعد قواعد بيانات NoSQL سهلة الإنشاء لأنها تحتوي على نموذج بيانات مرن ونموذج بيانات قابل للتطوير وواجهة مستخدم سهلة الاستخدام. عادةً ما يتم إنشاء قواعد البيانات العلائقية SQL (لغة الاستعلام الهيكلية) باستخدام مخططات جامدة ومعقدة وجدولية ، بالإضافة إلى تحجيم عمودي كبير بشكل مانع. تضمن الإصدار 4.0 من MongoDB دعمًا لمعاملات ACID متعددة المستندات ، كما أضاف الإصدار 4.2 دعمًا للمجموعات المُقسمة. لا توجد نماذج بيانات في القائمة. في معظم قواعد بيانات NoSQL ، يتم تحسين الاستعلامات بدلاً من تكرار البيانات. علاوة على ذلك ، بعض لا.

تدعم قواعد بيانات NoSQL الضغط من أجل تقليل آثار التخزين. يمكن أن تكون قواعد بيانات الرسم البياني ، على سبيل المثال ، مفيدة في تحليل العلاقات ، ولكنها قد لا تكون الأكثر ملاءمة لاسترداد البيانات اليومية. سيتم توضيح استخدام MongoDB أو قاعدة بيانات أخرى في حالة الاستخدام الخاصة بك في المستند التعريفي التمهيدي مكان استخدام MongoDB. يعد استخدام MongoDB Atlas كنقطة بداية أحد أبسط الطرق لتعلم قواعد بيانات NoSQL. تقدم جامعة MongoDB تدريبًا مجانيًا تمامًا عبر الإنترنت لمساعدتك في تعلم MongoDB.

ومع ذلك ، هناك بعض العيوب في قواعد بيانات NoSQL. لا تمتلك قواعد بيانات NoSQL ، بالإضافة إلى كونها خالية من الحمض ، نفس خصائص قواعد البيانات العلائقية. يمكن أن تؤدي المعاملات في تطبيقك إلى حدوث مشكلات إذا كان نظامك يعتمد عليها. علاوة على ذلك ، لا توفر قواعد بيانات NoSQL عادةً نفس مستوى مرونة وقت التشغيل مثل قواعد بيانات SQL. يجب تجنب استخدام قواعد بيانات NoSQL إذا كان التطبيق الخاص بك يحتاج إلى تغيير نماذج البيانات بشكل ديناميكي.

أي مما يلي ليس قاعدة بيانات؟

نظرًا لأن كافة الاستعلامات والتقارير والجداول مرتبطة بقواعد البيانات ، فإن العلاقات ليست كائنات قاعدة بيانات ؛ كانت مرتبطة بالرياضيات.

هل Mongodb قاعدة بيانات Nosql؟

برنامج إدارة قواعد البيانات MongoDB NoSQL مفتوح المصدر ومجاني للاستخدام. لغة NoSQL هي بديل لقواعد البيانات العلائقية التقليدية. قواعد بيانات NoSQL ممتازة لتوزيع البيانات على نطاق واسع. يمكن إدارة المعلومات الموجهة للمستندات أو تخزينها أو استردادها باستخدام MongoDB ، وهي أداة لإدارة المستندات.

كيف تقوم Solr بتخزين البيانات

يقوم Apache Solr بفهرسة البيانات في نظام الملفات المحلي ، كما يوحي اسمه. نتيجة لـ HDFS (نظام الملفات الموزعة Hadoop) ، يمكن للمستخدمين الاستمتاع بمجموعة متنوعة من المزايا ، بما في ذلك التخزين واسع النطاق والموزع مع إمكانات التكرار وتجاوز الفشل. يتضمن Apache Solr دعم HDFS.

على عكس العديد من محركات البحث الأخرى ، يمكن أن ينتج Solr نتائج فورية لأنه يبحث في فهرس بدلاً من البحث المباشر في النص. من خلال مسح الفهرس في الجزء الخلفي من الكتاب ، يمكن استخدام الفهرس لاسترداد الصفحات المتعلقة بكلمة رئيسية. يتم تخزين هذا الفهرس في دليل البيانات كفهرس في دليل يعرف باسم دليل البيانات. يتم تشغيل محرك بحث Solr بواسطة Lucene ، وهو محرك بحث مفتوح المصدر للنص الكامل. العلاقة بين Solr و Lucene تشبه العلاقة بين السيارة ومحركها. سنتناول الاختلافات بين Lucene و Solr بالتفصيل في هذه المقالة.

كيفية استخدام الحقول المخزنة في Sol

يتم استخدام تنسيق الحقل للمستند في Solr. قد يحتوي المستند على شكل من أشكال الحقول ، وهو مجرد مجموعة من البيانات. عند البحث عن مستند باستخدام Solr ، ستتضمن النتائج التطابقات لجميع الحقول في المستند الذي يقوم بفهرسته.
الحقل المخزن هو حقل لا يحتاج إلى البحث ولكنه لا يزال بحاجة إلى العرض عند البحث عن شيء ما. في Solr ، تُعرف هذه الحقول باسم الحقول المخزنة. تقوم Solr بفهرسة جميع الحقول المخزنة كنتيجة لخوارزمية الفهرسة الخاصة بها ، لذلك عند البحث عن مستند ، يقوم Solr بإرجاع النتائج التي تتضمن جميع الحقول المخزنة.
هناك مزايا عديدة لتخزين الحقول. إذا كنت تريد عرض عنوان المستند في قائمة النتائج ، فقد تحتاج إلى حفظ العنوان كملف. إذا كنت تريد أن تكون قادرًا على العثور على جميع المستندات التي بحثت عنها باستخدام نفس المعرف ، فيمكنك تتبع معرف المستند من خلال عمليات بحث متعددة.
يمكن أيضًا عرض نتائج البحث عن طريق تخزين الحقول. يمكن أن يظهر عنوان المستند في قائمة النتائج إذا تم تسميته. قد ترغب أيضًا في عرض معرف المستند بحيث يمكنك العثور عليه بسهولة من خلال البحث في مواقع متعددة عن المستند.
تتضمن قدرات Solr القدرة على فهرسة البيانات وكذلك تخزينها. لفهرسة مستند ، يجب على Solr أولاً إنشاء قاعدة بيانات لجميع الحقول الموجودة فيه ، ثم يتم حفظ معلومات حول موضع كل حقل. يمكنك البحث عن النتائج وعرضها من هذا النوع من المعلومات.
بالإضافة إلى إمكانات البحث القوية ، يتيح لك Solr استخدام تطبيقات استرجاع المستندات القوية. عندما تقدم البيانات للمستخدمين بناءً على استعلامهم ، فإنها تعتمد على استعلامهم.

دروس قاعدة بيانات Solr

قاعدة بيانات solr هي نوع من قواعد البيانات التي تستخدم برنامج solr لفهرسة البيانات والبحث فيها. إنها أداة قوية يمكن استخدامها لفهرسة كميات كبيرة من البيانات والبحث فيها بسرعة كبيرة.

نظرًا لأنه تم التحقق من هذا البرنامج التعليمي باستخدام Solr 8 ، فقد يعمل أيضًا مع الإصدارات القديمة. تم تحديد حقل المعرف مسبقًا بالفعل في كل Lucene و Solr ، لذلك يجب فهم أنواع الحقول التي يمكنه فهرستها بالطريقة الصحيحة. يمكن إنشاء الحقول الديناميكية بسرعة فائقة دون الحاجة إلى تحديدات مسبقة ، مما يسمح لك بتغييرها في أي وقت. تستخدم مكتبة Lucene التي يستخدمها Solr للبحث عن نص كامل لقطات في الوقت المناسب والتي يجب تحديثها بشكل منتظم لضمان تقديم التفاصيل الجديدة للاستعلامات. Solr ، على عكس تنسيق البيانات الحيادي JSON أو XML ، هو تنسيق بيانات حيادي.

كيفية استخدام محرك البحث Solr في جافا

مطلوب عميل Java للاتصال بخادم Solr ، لذا استخدم ملف org.apache.solr.client.solrjimpl. تسمى الفئة التي تستخدم بروتوكول HttpSolrServer HttpSolrServer. تستخدم هذه الفئة Java Socket للتواصل مع خادم Solr. عند إنشاء تطبيق خادم Solr ، يجب أولاً تحميل الفئات المناسبة. في Java ، على سبيل المثال ، يمكن الوصول إلى وظيفة بحث Solr باستخدام ملف org.apache.solr.client.solrj.impl. فئة org.apache.solr.client.solrj.request هي مكون فئة SolrServer. تنشئ هذه الفئة فئة RequestHandler. يتيح لك محرك البحث القوي هذا العثور بسهولة على المعلومات التي تحتاجها. للوصول إلى خادم Solr ، استخدم عميل Java.

سولر مقابل لوسين

عندما يتعلق الأمر بمشروعي Apache ، فإن Solr و Lucene يتكونان من نفس المكونات. من ناحية أخرى ، يعد Apache Solr خادمًا قائمًا بذاته ، وإن كان يحتوي على الكثير من الميزات المتقدمة. من ناحية أخرى ، يعد Apache Lucene حلاً قائمًا على مكتبة Java يقوم بفهرسة (تخزين) البيانات والبحث فيها.

نظرًا لذاكرة التخزين المؤقت الخاصة به ، يتمتع Solr بميزة في حقل البيانات الثابتة ، مما يسهل استرداد النتائج. تتم معالجة بيانات السلاسل الزمنية بشكل متكرر بواسطة Elasticsearch ، التي تستخدم مرشحاتها وقدرات التجميع ، بالإضافة إلى بيانات السلاسل الزمنية.

Solr مقابل Elasticsearch

لا توجد إجابة محددة لهذا السؤال لأنه يعتمد على الاحتياجات والتفضيلات الفردية. ومع ذلك ، تتضمن بعض الاختلافات الرئيسية بين Solr و Elasticsearch ما يلي:
يعتمد -Solr على نموذج قاعدة البيانات العلائقية التقليدية ، بينما يستخدم Elasticsearch نهجًا موجهًا نحو المستندات.
عادةً ما يكون Solr أسرع في فهرسة مجموعات البيانات الكبيرة والبحث فيها ، بينما يكون Elasticsearch عمومًا أكثر قابلية للتوسع.
يدعم -Solr ميزات استعلام أكثر تقدمًا مثل الوصلات والكائنات المتداخلة ، بينما يحتوي Elasticsearch على بنية استعلام أبسط.

هناك مجتمع كبير من المساهمين في كلتا التقنيتين ، كما تتوفر مساعدة الخبراء. كان Elasticsearch معروفًا سابقًا باسم Apache 2.0 وكان مفتوح المصدر. اعتبارًا من عام 2021 مع إصدار الإصدار 7.11 ، سيكون Elasticsearch مجانيًا للاستخدام بموجب الترخيص العام من جانب الخادم. الغرض منه هو عمليات البحث عن النص على مستوى المؤسسة التي تتطلب استرجاع المعلومات و / أو التحليل. عمليات البحث عن النص الكامل ممكنة أيضًا في Elasticsearch ، ويمكن قراءة المستندات الغنية مثل PDF و Word. يتطلب Elasticsearch ذاكرة كومة أكبر من Solr (1 جيجابايت مقابل 512 ميجابايت) ، ولكن يمكن تغيير هذه الإعدادات الافتراضية. تتيح منصة Elasticsearch مزيدًا من الأتمتة من خلال الجمع بين إعادة موازنة المجموعة وتنقية البيانات ، والتي عادةً ما تكون غير فعالة.

المشاركة هي طريقة لتوزيع البيانات عبر خوادم متعددة يدعمها Solr و Elastic. تعد كل من Solr و ElasticSearch قواعد بيانات شائعة لمحركات البحث ذات مجتمعات كبيرة ومشاركة وقدرات مماثلة. يعد Elasticsearch أكثر سهولة في الاستخدام من Solr ، وأسهل في القياس ، ولديه إمكانات تحليلات واستعلام أفضل. تتيح مكتبة Apache Tika ، التي يمكن استخدامها بواسطة قاعدتي البيانات ، إجراء عمليات بحث في النص الكامل وقراءة المستندات الغنية.

استخدام Apache Solr

نظرًا لأنه يمكنه فهرسة المستندات ومرفقات البريد الإلكتروني والبحث فيها ، بالإضافة إلى فهرسة مواقع الويب المتعددة والبحث فيها ، فهو أداة شائعة لمواقع الويب وكذلك البحث عن المؤسسات.

إنها منصة بحث مفتوحة المصدر تُستخدم لإنشاء تطبيقات بحث. وهو يستند إلى محرك البحث الشهير لوسين للنصوص الكاملة . Solr عبارة عن نظام أساسي مرن للغاية يعمل على السحابة الإلكترونية وجاهز لعمليات المؤسسة. تم تمكين الاستعلامات الموازية في أحدث إصدار من Solr ، Solr 6.0 ، والذي تم إصداره في عام 2016. تتيح لنا منصة Solr إمكانية توسيع نطاق الفهارس وتوزيعها وإدارتها لتطبيقات البيانات الكبيرة (Big Data). أثناء العمل مع Solr ، لا تحتاج إلى أن تكون مبرمجًا بمهارات Java. بدلاً من Lucene ، فإنه يوفر خدمة بسيطة للغاية وسهلة الاستخدام لإنشاء مربع بحث يتضمن الإكمال التلقائي.

الفوائد العديدة لأباتشي سول

يعد محرك بحث Apache Solr محرك بحث شائعًا بين المؤسسات الصغيرة والكبيرة. هذا البرنامج متعدد الاستخدامات ، مما يسمح باستخدامه في مجموعة متنوعة من المواقف ، بما في ذلك تحليل البيانات واسترجاعها. Solr هي خدمة تقدم إمكانات بحث مؤسسية ، مما يجعلها خيارًا مثاليًا لإدارة كميات كبيرة من البيانات.

حل مفيد لقاعدة بيانات Nosql

هناك العديد من حلول قواعد بيانات NoSQL المفيدة المتاحة اليوم. غالبًا ما تكون قواعد بيانات NoSQL أكثر قابلية للتطوير والأداء من قواعد البيانات العلائقية التقليدية. كما أنها عادةً ما تكون أكثر مرونة ، مما يسمح بنمذجة البيانات وتطور المخطط بشكل أسهل. تتضمن بعض قواعد بيانات NoSQL الشائعة MongoDB و Cassandra و HBase.

لن يتم استخدام قواعد بيانات NoSQL من قبل المطورين في المستقبل. المستقبل هنا حيث ستكون قواعد البيانات هذه أداة شائعة لتشغيل التطبيقات الشائعة. قد لا تدرك أن بعض التطبيقات الشائعة تعمل على قواعد بيانات NoSQL ، ولماذا تعتبر NoSQL مثالية لهذه التطبيقات. في عام 1996 ، كانت Forbes أول مطبوعة تجارية تطلق موقعًا على شبكة الإنترنت. قامت Forbes بترحيل خدمتها إلى MongoDB Atlas من أجل تلبية احتياجات 140 مليون مستخدم عبر الإنترنت. بسبب تأثير جائحة COVID-19 ، انتقل المنشور إلى البنية التحتية السحابية وتمكن من التعامل مع الأوقات الصعبة. تم اختيار BangDB من قبل Accenture لتكون قاعدة بيانات NoSQL لتطبيق التسجيل الرئيسي الخاص بها.

يعمل Facebook Messenger على قاعدة بيانات Cassandra NoSQL مع عدم وجود نقطة فشل واحدة ، مما يسمح له بتوسيع نطاق عملياته عبر منصات متعددة. Bigtable هو أحد مكونات Google Mail التي تساعد Google Bigtable ، وهي شركة عبر الإنترنت تدير مجموعة متنوعة من معاملات Google Mail. تضمن قاعدة بيانات Espresso أن تعمل جميع تطبيقات LinkedIn بشكل طبيعي. قم بتنزيل BangDB مجانًا لمعرفة ما إذا كانت الأداة المناسبة لك.

فوائد قواعد بيانات Nosql

يمكن استخدام العديد من قواعد بيانات NoSQL لتخزين ونمذجة البيانات المهيكلة وشبه المهيكلة وغير المهيكلة في قاعدة بيانات واحدة ، مما يجعلها مثالية لتخزين ونمذجة هياكل البيانات والدلالات. يمكن أن تعمل بشكل أفضل وأكثر استقرارًا من قواعد البيانات العلائقية التقليدية ، ويمكن أن تكون أسهل في التنفيذ للمطورين. مع تزايد شعبية قواعد بيانات NoSQL ، من المرجح أن تستمر في الازدياد في شعبيتها.

مونجودب »

MongoDB هو نظام قاعدة بيانات قوي موجه نحو الوثائق. يحتوي على ميزة البحث المستندة إلى الفهرس التي تجعل استرداد البيانات سريعًا وسهلاً. تقدم MongoDB أيضًا ميزة قابلية التوسع ، مما يسمح لها بمعالجة البيانات على نطاق واسع.