Dimensionsmodellierung: Ein leistungsstarkes Tool zum Verwalten von Daten in einer NoSQL-Umgebung

Die dimensionale Modellierung ist eine Datenmodellierungstechnik, die verwendet wird, um ein mehrdimensionales Datenmodell zu erstellen. Dieses Datenmodell besteht aus einer Reihe von Dimensionen, die jeweils einen anderen Aspekt der Daten darstellen. Die Daten in jeder Dimension sind in einer Ebenenhierarchie organisiert, wobei die niedrigste Ebene die detailliertesten Daten darstellt. Dimensionsmodellierung ist ein leistungsstarkes Tool zur Verwaltung von Daten in einer Nosql-Umgebung. Es kann verwendet werden, um ein flexibles und skalierbares Datenmodell zu erstellen, das leicht modifiziert werden kann, um den sich ändernden Anforderungen des Unternehmens gerecht zu werden.

Was ist NoSQL? Das Modell wird nicht von einem relationalen Datenbankverwaltungssystem (RDBMS) unterstützt. In diesem Sinne gibt das Modell nicht explizit an, wie Daten zueinander in Beziehung stehen – wie alles zusammenfließt.

Hat Nosql ein relationales Modell?

Eine No-SQL-Datenbank ist eine Datenbank, die einen Datenspeicher verwendet, der nicht relationaler Natur ist. Ihr hohes Maß an Benutzerfreundlichkeit, Skalierbarkeit, Belastbarkeit und Verfügbarkeit wird auf ihre Benutzerfreundlichkeit, Skalierbarkeit und Belastbarkeit zurückgeführt. NoSQL speichert unstrukturierte oder halbstrukturierte Daten, anstatt Tabellen normalisierter Daten in Schlüssel-Wert-Paaren oder JSON-Dokumenten zusammenzuführen.

Ein JSON-Dokument ist einfach zu lesen und zu schreiben, und die Daten können einfach analysiert und abgefragt werden. Es ist außerdem leicht und schnell, was es zu einer ausgezeichneten Wahl für die Speicherung von Daten in mobilen Apps und Webanwendungen macht. JSON-Datenbanken können verwendet werden, um eine Vielzahl von Datentypen zu speichern, darunter Protokolldateien, Benutzerprofile und Kontaktlisten.

Ist Mongodb relational oder nicht relational?

Die nicht relationale Dokumentendatenbank von MongoDB wird von einem JSON-ähnlichen Speicherformat unterstützt. Die MongoDB-Datenbank verfügt über eine Vielzahl von Funktionen, die sie zu einer hervorragenden Wahl für die Speicherung unstrukturierter Daten machen, wie z. B. vollständige Indizierungsunterstützung und einfache Replikation über umfangreiche und intuitive APIs.

Was sind die vier Datenmodelle in Nosql-Datenbanken?

Es gibt vier gängige Datenmodelle in NoSQL-Datenbanken: Schlüsselwert, Dokument, Spalten und Diagramm. Jedes Modell hat seine eigenen Stärken und Schwächen, daher ist es wichtig, das richtige Modell für Ihre spezielle Anwendung auszuwählen. Schlüsselwertspeicher sind die einfachsten NoSQL-Datenbanken und werden normalerweise für Hochleistungsanwendungen verwendet, die eine schnelle Datensuche erfordern. In einem Schlüsselwertspeicher wird jedes Datenelement als Schlüsselwertpaar gespeichert. Der Schlüssel wird verwendet, um den Wert nachzuschlagen, der alles von einer einfachen Zahl bis zu einer komplexen Datenstruktur sein kann. Dokumentdatenbanken ähneln Schlüsselwertspeichern, aber die Werte sind in der Regel komplexere Datenstrukturen, die als Dokumente bezeichnet werden. Dokumente können abgefragt und indiziert werden, wodurch sie sich gut für Anwendungen eignen, die komplexe Abfragen erfordern. Spaltenbasierte Datenbanken sind für das Speichern und Abfragen großer Datenmengen optimiert. In einer spaltenorientierten Datenbank werden Daten in Spalten statt in Zeilen organisiert. Dies erleichtert die Durchführung von Aggregatfunktionen wie Summe, Mittelwert und Zählung bei großen Datensätzen. Graphdatenbanken sind für Anwendungen konzipiert, die komplexe Beziehungen zwischen Daten erfordern. In einer Graphdatenbank werden Daten als eine Reihe von Knoten und Kanten dargestellt. Knoten stellen Entitäten wie Personen, Orte oder Dinge dar, und Kanten stellen die Beziehungen zwischen ihnen dar.

Wie viele Datenmodelle gibt es in Nosql?

Dokumentdatenbanken, Datenbanken mit breiten Spalten und Graphdatenbanken haben normalerweise ihre eigenen Abfragesprachen, die ihre jeweiligen Stärken ausnutzen.

Die vier Arten von Datenbankmodellen

Hierarchische Datenbanken, relationale Datenbanken , Netzwerkdatenbanken und objektorientierte Datenbanken sind die vier Haupttypen von Datenbankmodellen. Ein hierarchisches Datenbankmodell ist ein Datenbanktyp, der Daten in einer Hierarchie speichert. Die Daten sind in mehrere Ebenen unterteilt, die unterschiedliche Arten von Informationen darstellen. Beispielsweise kann ein hierarchisches Modell Ebenen für Kunden, Produkte, Bestellungen usw. haben. In Organisationen mit vielen Abteilungen oder Abteilungen wird diese Art von Modell häufig verwendet, da es separate Datensätze für jede Abteilung erfordert. Dies ist eine Datenbank, in der Tabellen und Spalten gespeichert sind. Für jede Tabelle gibt es ein bestimmtes Format, und jede Spalte stellt eine Information in diesem Format dar. Tabelleninformationen können beispielsweise Kundeninformationen wie Name, Adresse und Telefonnummer enthalten. Organisationen, die Daten in einem einfachen, leicht lesbaren Format nachverfolgen möchten, verwenden häufig das relationale Modell. Ein Netzwerkmodell ist eine Art Datenbank, die auf Knoten und Verbindungen eines Netzwerks basiert. Die Knoten stellen einzelne Datenelemente dar, und die Links stellen die Beziehungen zwischen ihnen dar. Organisationen verwenden in der Regel das Netzwerkmodell, um ihre Daten in einem komplexeren grafischen Format zu verwalten. Eine Datenbank, die auf Objekten und ihren Eigenschaften basiert, wird als objektorientiertes Modell bezeichnet. Die Objekte bilden die Grundlage der Datenbank, und die Eigenschaften stellen die spezifischen Informationen dar, die auf einem Objekt gespeichert werden können. Ein Objekt kann beispielsweise Informationen über einen Kunden enthalten, wie z. B. seinen Namen, seine Adresse und seine Telefonnummer. Es wird häufig von Organisationen verwendet, die detailliertere, spezifische Daten in einem stärker objektorientierten Format verfolgen möchten.

Was sind verschiedene Datenverteilungsmodelle in Nosql?

Das Verteilungsmodell wird in zwei Typen eingeteilt: einen für die Verteilung und einen für die Verteilung von Daten. Eine Teilmenge von Daten von mehreren Servern wird von jedem Server als Shard bereitgestellt. Es gibt einen Replikationsprozess. Bei der Replikation wird jedes Datenbit von einem Server auf einen anderen übertragen, sodass es an mehreren Orten gespeichert werden kann.

Die vier Arten von Ausschüttungen

Symmetrische, linksschiefe, rechtsschiefe und gleichförmige Verteilungen sind die vier häufigsten Verteilungen. Die häufigsten Verteilungen sind symmetrisch und ähneln Glockenkurven in Diagrammen. Linksschiefe Verteilungen neigen dazu, stärker nach links schief zu sein als rechtsschiefe Verteilungen. Die gleichmäßige Verteilung ist die symmetrischste der vier, und Diagramme können flachen Linien ähneln. Eine bimodale Verteilung zeichnet sich durch eine Spitze auf der einen Seite und ein Tal auf der anderen Seite aus.

Welche Datenmodelle passen zum Konzept von Nosql?

Darüber hinaus existiert NoSQL nicht als einzelnes Konzept; Vielmehr besteht es aus vier primären Datenbankmodellen : Schlüsselwertspeicher, breite Spaltenspeicher, Diagrammdatenbanken und Dokumentdatenbanken, die die in diesem Artikel behandelten Hauptkonzepte darstellen.

Die verschiedenen Arten von Nosql-Datenbanken

Es gibt verschiedene Arten von NoSQL-Datenbanken, die jeweils unterschiedlich an die Datenspeicherung herangehen. Eine NoSQL-Datenbank findet sich in MongoDB, CouchDB, Cassandra oder Redis. Es sind zahlreiche Datenbanken verfügbar, jede mit ihren eigenen Funktionen, sodass es schwierig sein kann, zu bestimmen, welche Datenbank die beste für die jeweilige Situation ist. Das SQL Server-Datenbankverwaltungssystem ist ein relationales Datenbankverwaltungssystem, in dem Tabellen zum Speichern von Daten verwendet werden. Da es sich um eine herkömmliche Datenbank handelt, unterstützt sie nicht die Funktionen, die normalerweise in NoSQL-Datenbanken zu finden sind. Beispielsweise unterstützt SQL Server keine Verknüpfungen zwischen Tabellen, was ein Problem sein kann, wenn Sie Daten über mehrere Tabellen hinweg speichern müssen. Das Ziel von NoSQL-Datenbanken ist es, große Datenmengen zu speichern, und sie sind leistungsfähiger als herkömmliche Datenbanken . Daher sind sie ideal für Situationen, in denen Sie so schnell wie möglich Daten aus einer Tabelle abrufen müssen. Der Markt für NoSQL-Datenbanken wächst, was schwierig sein kann, die beste Datenbank für eine bestimmte Anwendung auszuwählen. Die Wahl eines Profis ist die beste Vorgehensweise, wenn Sie sich nicht sicher sind, welcher der richtige für Sie ist.

Was sind 3 gemeinsame Merkmale von Nosql-Datenbanken?

Die drei Hauptmerkmale einer NoSQL-Datenbank sind Scale-out, Replikation und flexible Datenstruktur (Abb. 1).

Es ist ein webbasiertes Tool, das Entwicklern hilft, Cassandra-Schemata zu erstellen. Es kann verwendet werden, um Cassandra-Schemata in einer grafischen Benutzeroberfläche zu erstellen, zu ändern und abzufragen.

Nosql-Datenbanken: Die Vor- und Nachteile

Die Nosql-Datenbank ist schemafrei, was bedeutet, dass Sie kein Entity-Relational-Modell erstellen müssen, um die Daten abzufragen. Sie können auf vielen verschiedenen Prozessoren ausgeführt werden, sodass sie auf Low-End-Hardware oder für mobile Anwendungen verwendet werden können.
Es gibt eine breite Palette nicht relationaler Datenbanken, die spezifische Anforderungen zum Speichern von Daten erfüllen können. MongoDB, CouchDB und CouchBase sind Beispiele für NoSQL-Datenbanken. In MongoDB wird das CouchDB-Objekt in der MongoDB-Bibliothek gespeichert, während in CouchDB die MongoDB-Datei in der CouchDB-Bibliothek gespeichert wird und in CouchBase die MongoDB-Datei gespeichert wird. Cassandra, HBase und Redis sind einige der am häufigsten verwendeten Plattformen zum Speichern von Hadoop- und Redis-Daten.

Nosql-Datenmodellierungsbeispiel

Diese Soft-Schema-Technik wird häufig in NoSQL-Datenmodellen verwendet . Datenmodelle wie Diagramm- und Schlüsselwertspeicher ermöglichen die Berechnung von Werten, die in einem beliebigen Format ausgedrückt werden können, sodass der Wert ohne Einschränkung ausgedrückt werden kann. Ein weiteres Beispiel ist BigTable, das Spalten und Spaltenfamilien kombiniert.

Erstellen eines Schemas für Ihre Daten

Ein Schema ist ein Dokument, das ein Datenmodell in einem Programm beschreibt. Eine der häufigsten Methoden zum Erstellen eines Schemas ist die Verwendung eines Datenmodellierers zum Erstellen eines Datenmodells, gefolgt von der Erstellung von Code in einem Anwendungsframework.

Diagramm des Nosql-Datenmodells

Es gibt kein Standard-Nosql-Datenmodelldiagramm , da es kein Standard-Nosql-Datenmodell gibt. Jedes nosql-Datenmodell ist so konzipiert, dass es den Anforderungen der spezifischen Anwendung entspricht, für die es verwendet wird. Es gibt jedoch einige allgemeine Merkmale, die die meisten nosql-Datenmodelle gemeinsam haben. Dazu gehören, dass sie schemalos, skalierbar und einfach zu verwenden sind.

Welcher Faktor treibt das Datenmodell in einer Nosql-Datenbank an?

Der Hauptfokus der NoSQL-Datenmodellierung liegt in der Regel auf anwendungsspezifischen Zugriffsmustern, wie beispielsweise Abfragetypen, die von der Plattform unterstützt werden.

Benötigen Sie ein Datenmodell mit Nosql?

Datenbankarchitekturen, die NoSQL verwenden, wurden entwickelt, um sich von den Zeilen und Spalten des relationalen Modells zu lösen. Es ist auch ein weit verbreiteter Irrglaube, dass NoSQL-Datenbanken jegliche Art von Datenmodell fehlt. Der Anfang eines Schemas ist eine Beschreibung, wie Daten organisiert werden.

Cassandra-Schema mit Cassandra-Datenmodell entwerfen

Cassandra Data Modeler ist ein Tool, das Sie beim Entwerfen eines Schemas für Cassandra unterstützt. Sie können gut strukturierte, effiziente und skalierbare Cassandra-Schemas erstellen, indem Sie die unten beschriebenen Schritte ausführen.