So erstellen Sie Tabellen in einer NoSQL-Datenbank

In NoSQL werden Daten in Schlüssel-Wert-Paaren, Dokumenten, Spalten oder Objekten gespeichert. Der Hauptzweck der Verwendung einer NoSQL-Datenbank ist die Skalierbarkeit und Flexibilität. Wie erstellt man also Tabellen in einer NoSQL-Datenbank? Es gibt verschiedene Möglichkeiten, Tabellen in einer NoSQL-Datenbank zu erstellen. Die gebräuchlichste Methode ist die Verwendung eines Schlüsselwertspeichers, der eine Art NoSQL-Datenbank ist. In einem Schlüsselwertspeicher wird jedes Datenelement als Schlüsselwertpaar gespeichert. Der Schlüssel wird verwendet, um die Daten zu identifizieren, und der Wert sind die eigentlichen Daten. Eine andere Möglichkeit, Tabellen in einer NoSQL-Datenbank zu erstellen, ist die Verwendung eines Dokumentenspeichers. Ein Dokumentenspeicher ist eine Art NoSQL-Datenbank, die Daten in Dokumenten speichert. Jedes Dokument ist eine Sammlung von Schlüssel-Wert-Paaren. Der Schlüssel wird verwendet, um das Dokument zu identifizieren, und der Wert ist das eigentliche Dokument. Schließlich können Sie mit einem Objektspeicher auch Tabellen in einer NoSQL-Datenbank erstellen. Ein Objektspeicher ist eine Art NoSQL-Datenbank, die Daten in Objekten speichert. Jedes Objekt ist eine Sammlung von Schlüssel-Wert-Paaren. Der Schlüssel wird verwendet, um das Objekt zu identifizieren, und der Wert ist das eigentliche Objekt.

NoSQL-Datenbanken sind extrem vielseitig und anpassungsfähig. In diesem Artikel erfahren Sie, wie Sie Oracle- und Amazon DB NoSQL-Datenbanken erstellen und abfragen. Aufgrund des Status von Amazon DB als Schlüsselwertspeicher verwendet es Schlüssel, um Abfrageanforderungen zu erfüllen. Aufgrund dieser Methode ist es auch relativ einfach, von vorne zu beginnen. Oracle NoSQL-Datenbanken sind für Hochleistungs- und High-Traffic-Anwendungen konzipiert. Big Data und Fusion Middleware sind beispielsweise Beispiele für Oracle-Produkte, die diese integrieren. Die Erstellung einer Datenbank in dieser Umgebung ist etwas aufwändiger, schon allein, weil ihr die gleiche Schnittstelle wie AmazonDB fehlt.

Wenn Sie eine Tabelle erstellen möchten, müssen Sie die NoSQLClient#tableDDL-Methode verwenden. Es ist ein leistungsstarkes Tool, das sowohl von Datenwissenschaftlern als auch von Analysten verwendet werden kann. Verwenden Sie zum Erstellen einer Abfrage die NoSQLClient#define-Methode. Promise of QueryResult ist ein Array von Javascript-Objekten, das ein Ergebnis zurückgibt. Datenbankabfragesprachen sind in der Regel sehr umfangreich, sodass Sie sie beherrschen können.

Kann Nosql Tabellen haben?

Die Struktur eines Dokuments kann gleich oder von einem anderen Typ sein. Datenbank-SQL: Daten in NoSQL-Datenbanken können in Tabellen mit Zeilen und Spalten ähnlich wie bei RDBMS gespeichert werden, aber Name und Format der Spalten variieren von Zeile zu Zeile. Eine breitspaltige Datenbank zeigt Datenspalten an, die miteinander in Beziehung stehen.

NoSQL wurde 2011 als das nächste große Ding in der Systemarchitektur bezeichnet. Viele NoSQL-Datenbanken haben unterschiedliche Geschmacksrichtungen: Einige von ihnen haben sogar Tabellen. Die Daten können nicht korreliert werden, da sie alle übereinstimmen. Sie können SQL auch in einer NoSQL-Datenbank verwenden. Es stimmt, dass NoSQL und SQL in vielerlei Hinsicht kompatibel sind. Infolgedessen führt NoSQL mit geringerer Wahrscheinlichkeit zu Atomarität, Konsistenz, Isolation oder Dauerhaftigkeit als herkömmliche Frameworks. Eine vertrauenswürdige Jurisdiktion kann einige Daten an eine nicht vertrauenswürdige Jurisdiktion im Austausch für eine kleine Datenmenge, wenn überhaupt, als Ergebnis des Sharding der Daten senden.

Wenn Sie NoSQL-Datenbanken verwenden, partitionieren Sie Daten mithilfe von Sharding auf mehreren Computern, um sicherzustellen, dass sich die richtigen Daten am richtigen Ort befinden, wenn Sie sie benötigen. Die Daten können in diesen Systemen lange gespeichert werden, da sie sich im Laufe der Zeit nicht stark oder drastisch ändern. Da es sich bei den Daten nur um eine einzelne Datei handelt, können Sie problemlos Backups von anderen Servern im Netzwerk kopieren. Obwohl eine traditionelle Datenbank die notwendigen Beschränkungen, Konsistenz und Sicherheitsvorkehrungen bietet, gibt es immer noch viele Anwendungen, die diese Eigenschaften erfordern. Die Neuheit, die NoSQL-Datenbanken versprachen, ist im Laufe der Zeit in der traditionellen Welt der relationalen Datenbanken verblasst. Der Übergang von relationalen zu NoSQL-Datenbanken ist ein echtes Unterfangen, und die Wahl des richtigen Anbieters und Managers kann schwierig sein. Diese Datenbanken sind bei großen Unternehmen, die die Art von Geschwindigkeit benötigen, die NoSQL bietet, sehr gefragt, und NoSQL-Experten sind sehr gefragt. Ein gutes Gehalt kann erzielt werden, wenn Sie der Datenbank einer anderen Person helfen können, keine relationalen oder keine nicht- relationalen Datenbanken zu betreiben.

Auf diese Weise können Sie schnell und einfach auf die gewünschten Daten zugreifen, ohne die gesamte Tabelle durchsuchen zu müssen. Diese Methode ist besonders nützlich, wenn Sie schnell ein bestimmtes Datenelement finden müssen. Einer der Vorteile von spaltenorientierten Datenbanken ist ihre hohe Geschwindigkeit. Da sie Daten schneller lesen und schreiben als relationale Datenbanken, werden sie sogar noch schneller.

Wie heißen Tabellen in Nosql?

Es gibt keine endgültige Antwort auf diese Frage, da verschiedene Nosql-Datenbanken unterschiedliche Namenskonventionen für ihre Tabellen haben können. Es besteht jedoch allgemein Einigkeit darüber, dass Tabellen in Nosql-Datenbanken typischerweise als „Sammlungen“ bezeichnet werden.

SQL-Datenbanken hingegen sind tabellarisch und handhaben die Datenspeicherung anders als NoSQL-Datenbanken. Zu den Hauptmerkmalen von NoSQL gehören einfaches Design, nahtlose horizontale Skalierung und granulare Verfügbarkeitskontrolle. Trotz der zahlreichen Vorteile von NoSQL gibt es auch einige Nachteile. Für Anwendungen wie das Transaktionsmanagement ist eine herkömmliche Datenbank eine bessere Option als eine Cloud-basierte Datenbank. Obwohl relationale Datenbanken immer noch in einer Vielzahl von Geschäftsfunktionen verwendet werden, gewinnen NoSQL-Datenbanken an Popularität. NoQL-Datenbanken werden heute von Unternehmen in verschiedenen Branchen verwendet, um ihre Echtzeit-Cloud-, Web- und Big-Data-Anwendungen zu verwalten. Es ist möglich, eine serverlose Peer-to-Peer-Architektur mit konsistenten Knoten in NoSQL-Lösungen zu implementieren.

Die neue Version hat eine verbesserte Leistung, was schnellere Lese- und Schreibzeiten und eine kontinuierliche Verfügbarkeit von Daten ermöglicht. Eine NoSQL-Datenbank kann ein fünfstufiges System sein, von denen jedes seine eigenen Vor- und Nachteile hat. Trotz der Tatsache, dass es keine „idealen“ Datenbanktypen gibt, sollten Unternehmen diese basierend auf ihren Geschäftsanforderungen auswählen. Im Wesentlichen beziehen sich Schlüssel-Wert-Paare in NoSQL auf Hash-Tabellen, die einen eindeutigen Schlüssel als Zeiger auf ein bestimmtes Datenelement verwenden. Dynamo, Redis, Riak, Tokyo Cabinet/Tyrant, Voldemort, Amazon SimpleDB und Oracle BDB sind nur einige Beispiele für NoSQL-Datenbanken. Spaltenbasierte NoSQL-Datenbanken funktionieren ähnlich wie spaltenbasierte Datenbanken, da jede Spalte separat behandelt wird. Diese Datenbanken werden unter anderem hauptsächlich für Business Intelligence, Data Warehouses, Bibliothekskartenkataloge und CRM verwendet.

Eine NoSQL-Datenbank ist mehrstufig und hat als primäre Struktur ein Graphenmodell. Während der Speicherung werden Knotenbeziehungen als Kanten gespeichert, wohingegen Knotenbeziehungen als Knoten gespeichert werden. Aufgrund des vorhandenen Datensatzes werden hier schnell Beziehungen geknüpft. Zu den Anwendungen, die von dieser Art von Datenbank profitieren, gehören soziale Netzwerke und räumliche Datenanalysen. Die dokumentenorientierte MongoDB ist eine NoSQL-Datenbank mit dynamischen Schemas, die Dateien speichern können. Das Indizieren, Transformieren und Kombinieren von Dokumenten ist mit dem JSON-Datenaustauschformat von CouchDB möglich, und JavaScript wird zum Indizieren, Transformieren und Kombinieren von Dokumenten verwendet. Die Oracle NoSQL-Datenbank unterstützt Schlüsselwert- und JSON-Tabellendatenmodelle zusätzlich zu Schlüsselwert- und JSON-Tabellendatenmodellen.

Es ist so konzipiert, dass es entweder vor Ort oder in der Cloud ausgeführt werden kann. InfiniteGraph ist eine sehr spezialisierte Graphdatenbank, die modellbasierte Graphdaten enthält. Es ist Cloud-betrieben, skalierbar und in der Lage, Daten mit hohem Durchsatz auf allen Ebenen zu verarbeiten, einschließlich der Plattform selbst. Die Abfragesprache wurde entwickelt, um komplexe graphen- und wertbasierte Abfragen zu verarbeiten. Gesundheitswesen, Telekommunikation, Cybersicherheit, Finanzen, Fertigung und Netzwerke sind die häufigsten Anwendungen dieser Lösung.

Im Gegensatz zu strukturierten Daten ermöglicht die schemalose Speicherung ein flexibleres und flinkeres Datenmodell für Analysen. Da die Daten nicht normalisiert werden können, hat eine Suchdatenbank einen niedrigeren Wert für die Schemadefinition. Dokumentdateien können verwendet werden, um Abfragen zu generieren, die Daten in bestimmten Dokumenten aggregieren. Eine Cloud-basierte Speicherplattform wie Azure Table kann verwendet werden, um nicht relationale strukturierte Daten zu speichern. Da es schemalos ist, können Sie Ihre Daten problemlos an die Anforderungen Ihrer Anwendung anpassen, wenn diese komplexer wird. Darüber hinaus sind NoSQL-Suchdatenbanken für die Analyse halbstrukturierter Daten konzipiert, während die Tabellenspeicherung einen flexibleren und flinkeren Ansatz zur Analyse von Daten halbstrukturierter Daten bietet.

Drei Möglichkeiten, Daten in einem Cluster zu organisieren

Cassandra organisiert Daten in Tabellen, die über Cluster von Knoten repliziert werden, und die Daten sind so organisiert, dass sie leicht lesbar sind. Jede Cassandra-Tabelle zeichnet sich durch ein Schema aus, das die Spalten und Datentypen definiert, die in der Tabelle verwendet werden können. Tabellen sind normalerweise in Clustern organisiert, wobei jede Instanz eine Teilmenge des gesamten Tabellenbereichs verwaltet. HBase organisiert Daten nach physischem Standort und speichert sie in Tabellen, die sich physisch in Clustern befinden. Das Schema definiert die Spalten und Datentypen, die in einer Tabelle gespeichert werden können, mit den entsprechenden Spalten und Datentypen. In HBase-Instanzen sind Tabellen normalerweise in Regionen organisiert, und jede Instanz bedient eine Teilmenge des gesamten Tabellenbereichs. In einem Hypertable-Cluster werden Daten in Tabellen organisiert, die physisch auf den Knoten des Clusters gespeichert werden. Tabellen sind normalerweise in Shards angeordnet, wobei jede Instanz eine Teilmenge des gesamten Tabellenbereichs verwaltet.