So verwenden Sie eine Where-Klausel in einer Abfrage

Eine where-Klausel wird in einer Abfrage verwendet, um Ergebnisse basierend auf bestimmten Kriterien zu filtern. In einer relationalen Datenbank wird eine where-Klausel verwendet, um Daten basierend auf bestimmten Werten in einer oder mehreren Spalten zu filtern. In einer NoSQL-Datenbank wird eine where-Klausel verwendet, um Dokumente basierend auf den Werten eines oder mehrerer Felder im Dokument zu filtern.

Die NOSQL- Abfragesprache enthält eine Vielzahl von Back-End-Funktionen. Diese Abfragesprache basiert auf MongoDB und ist für die Verwendung durch Entwickler vorgesehen. Ähnliche Vergleiche können auch durchgeführt werden, indem Standardvergleichsoperatoren für eine Abfrage verwendet werden. Die Ausdrücke AND, OR und UNION haben alle einen AND-Ausdruck. Objektbasierte NoSQL-Abfragen werden mithilfe von JSON-Dateien erstellt. Ein AND-Ausdruck kombiniert zwei Bedingungen, um einen Schlüsselwertausdruck zu erstellen. Die Aggregationsoperatoren werden von Abfrageaggregaten mithilfe von Aggregationsoperatoren auf Felder angewendet. Variablen können auch in NoSQL-Abfragen verwendet werden, und Sie können sie mithilfe der Filterfunktion der Abfrage als filterbar markieren. Der Algorithmus hinter Backand nimmt JSON und wandelt es in SQL um.

Welcher von ihnen ist der Ort, an dem Daten in Nosql gespeichert werden?

Auf diese Frage gibt es keine endgültige Antwort, da sie von der jeweiligen NoSQL-Datenbank abhängt. Im Allgemeinen werden Daten jedoch typischerweise in NoSQL-Datenbanken in Form von Schlüssel-Wert-Paaren, Dokumenten oder Spaltendaten gespeichert.

Es gibt vier Arten von NoSQL-Datenbanken, von denen jede eine eigene Funktion hat. NoSQL-Datenbanken speichern im Gegensatz zu relationalen Datenbanken Daten in Tabellen und verarbeiten Daten aus einer Vielzahl unterschiedlicher Quellen. Diese Datenbanken müssen nicht dem aktuellen Datenmodell folgen und sind für die heutigen Business-Apps, Social Media-, Analyse- und Echtzeitplattformen optimiert. NoSQL-Datenbanken haben zwei große Vorteile: Sie sind flexibel und skalierbar. Herkömmliche Datenbanken organisieren Datentabellen nach Zeilen, wohingegen eine Datenbank mit breiten Spalten Datentabellen nach Spalten organisiert. Große Anwendungen mit einer Knotendatenbank, ähnlich einer relationalen Datenbank, die alle Daten und Beziehungen zu anderen Punkten als Diagramme speichert. Für eine E-Commerce-Site mit einer Vielzahl von Produktkategorien und einer Vielzahl von Funktionen (heterogene Daten) ist NoSQL die beste Wahl. Wenn Sie einen sehr genauen Transaktionsstatus benötigen, ist eine relationale Datenbank einer SQL-Datenbank immer vorzuziehen. Unternehmen profitieren von der Unterstützung des Crystalloids-Teams bei der Verbesserung des Kundenerlebnisses und der Entwicklung von Marketingtechnologien.

NoSQL-Datenbanken eignen sich hervorragend für Anwendungen, die kein hohes Maß an Leistung oder Skalierbarkeit erfordern. Diese Lösungen sind aufgrund ihrer Flexibilität und niedrigen Transaktionskosten ideal für Anwendungen mit geringem Transaktionsvolumen. Sie sollten NoSQL-Datenbanken für Anwendungen mit hoher Leistung und Skalierbarkeit vermeiden.

Nosql-Datenbanken bieten mehr Vorteile als relationale Datenbanken

Was sind die Vorteile der Nosql-Datenbank?
Nosql-Datenbanken sind für eine Vielzahl von Zwecken gut geeignet. Im Folgenden finden Sie einige Beispiele. Bei der Datenspeicherung bieten NoSQL-Datenbanken mehr Flexibilität als relationale Datenbanken.
Abstürze und Datenverluste sind bei diesen Geräten weniger wahrscheinlich.
Die Verwendung dieser Tools ist einfach und effizient.
Sie sind effizienter beim Abrufen von Daten.

Können Sie in Nosql abfragen?

Ja, Sie können in nosql abfragen. Es gibt verschiedene Möglichkeiten, dies zu tun, aber die gebräuchlichste ist die Verwendung des Map/Reduce-Modells. Mit diesem Modell können Sie eine Zuordnungsfunktion angeben, die jeden Datensatz in der Datenbank verarbeitet, und eine Reduzierungsfunktion, die die Ergebnisse der Zuordnungsfunktion kombiniert.

Zuvor hatten Datenmodelle und Abfrage-Engines eine enge Beziehung. Die Möglichkeit, die Abfragemethode vom Datenmodell zu abstrahieren, ermöglicht es uns nun, die Entwicklerproduktivität zu priorisieren und sie gleichzeitig vom Datenbanksystem zu abstrahieren. SABRE, ein Joint Venture von IBM und American Airlines, war die weltweit erste kommerzielle Datenbank zur Verbesserung des Flugticketverkaufs. NoSQL-Datenbanken haben sich von 2005 bis heute weiterentwickelt, um Skalierbarkeit, Betriebszeit, Redundanz, Flexibilität und Flexibilität zu unterstützen. Die Option mapreduce wurde in MongoDB, Riak und CouchDB hinzugefügt, aber das ist nicht die benutzerfreundliche deklarative Ad-hoc-Abfrage, die wir von SQL erwartet haben. Wenn Sie ein Datenbanksystem aufbauen, das sich leicht skalieren lässt, sind Abfragen nicht Ihr Ding. XQuery und Jsoniq sind Bemühungen, eine Standardabfragesprache zu schaffen, die hierarchische Datenstrukturen in Dokumentendatenbanken handhaben kann.

Eine Dokumentendatenbank, die XML verwendet, wie z. B. MarkLogic, verwendet XQuery, während eine Datenbank, die Datenmodelloptimierung verwendet, wie z. B. ArrangoDB, verwendet wird. Beide Sprachen sind stark an das Datenformat auf einer Festplatte gebunden, und beide haben eine erhebliche kommerzielle Nutzung erfahren. Dokumentdatenbanken werden unter Berücksichtigung von zwei Abfragesprachen erstellt. N1QL (oder Non-First Form Query Language), das von Couchbase implementiert wurde, ist in jeder Hinsicht SQL-ähnlich. Obwohl Beziehungen bedeutungslos sind, bewahren und erstellen wir Dokumente, die voneinander abhängig sind. Sowohl Couchbase als auch Cassandra investierten viel Zeit und Mühe in ihre Indizierung und Abfrageparses, damit sie Daten auf nicht relationale Weise abfragen konnten.

Abfrageergebnisobjekte und -versprechen

WHERE IN VERTICAL QUORA Dieses Promise gibt eine Liste von QueryResult-Objekten zurück, die in einer nachfolgenden Abfrage aufgelöst werden. Ein Feldarray besteht aus jedem QueryResult-Objekt.

Nosql-Abfragesyntax

Die Nosql-Abfragesyntax unterscheidet sich ein wenig von der SQL-Abfragesyntax, an die wir gewöhnt sind. Im Allgemeinen ähnelt eine nosql-Abfrage eher einem Befehl als einer Abfrage. Um beispielsweise alle Dokumente in einer Sammlung zu finden, würden wir den Befehl find verwenden. Um die Ergebnisse einer Abfrage zu sortieren, würden wir den sort-Befehl verwenden.

DATAVERSITY von Paul Williams ist eine Untersuchung der UnQL-Standardabfragesprache für NoSQL-Datenbanken. SQLite und CouchDB sind beides Datenbanken, die mit Blick auf UnQL entwickelt wurden. UnQL kann in Bezug auf seine Struktur als Obermenge betrachtet werden. SQL befasst sich mehr mit Sammlungen und Dokumenten als mit Tabellen und Zeilen. Die CREATE-Anweisung erstellt mithilfe von UnQL Sammlungen in einer NoSQL-Datenbank, die entweder cool_nosql_collection oder cool_nosql_collection sein können. Mit der Implementierung von INSERT IN können Sammlungen künftig direkt mit der INSERT IN-Anweisung erstellt werden. Dies wird derzeit von der aktuellen Spezifikation nicht unterstützt; Tatsächlich tun dies einige UnQL-kompatible Datenbanken.

SQL und die Punktnotation sind zwei der gebräuchlichsten objektorientierten Programmiersprachen, aber die UnQL-Syntax bietet Entwicklern, die beide verwendet haben, Vertrautheit. Die Methode zum spontanen Einfügen neuer Felder wird durch Kombinieren der UPDATE- und INSERT-Anweisungen erreicht. Dokumentformate müssen nicht den UnQL-Standards entsprechen; Stattdessen kann ein JSON-Datensatz verwendet werden, um den Datensatz eines Dokuments in der Datenbank darzustellen. Die CREATE INDEX-Anweisung kann auch verwendet werden, um einen Index explizit zu erstellen, und ein Index kann auch automatisch erstellt werden. Die UnQL-Datenbankabfragesprache zielt darauf ab, den Abfragesprachenzugriff auf dokumentenorientierte Datenbanken einer Vielzahl von Anbietern zu vereinfachen. Laut Richard Hipp von UnQL ermöglicht dies Entwicklern, portable Anwendungen zu schreiben, ohne sie in Datenbanken einzuschließen. Infolgedessen besteht der Großteil der aktuellen Arbeit mit UnQL in der Erstellung von Schnittstellen zu bestehenden NoSQL-Datenbanken. Sowohl Hipp als auch Katz entwickeln mobile Apps auf Basis von UnQ, wobei Hipps App auf der UnQL-Schnittstelle für CouchDB basiert. In naher Zukunft werden unQL-Schnittstellen für eine beträchtliche Anzahl beliebter NoQL-Datenbanken zur Verfügung gestellt.

Ist Nosql eine strukturierte Abfragesprache?

Die SQL-Datenbank ist eine relationale Datenbank, während die NoSQL-Datenbank eine nicht relationale Datenbank ist. SQL-Datenbanken werden in Bezug auf ihre strukturierte Abfragesprache und ihr Schema definiert. Es gibt ein dynamisches Schema in NoSQL-Datenbanken für unstrukturierte Daten.

Nosql-Datenbanken bieten mehr Flexibilität und schnellere Verarbeitung

Mit nosql-Datenbanken können Daten einfacher erstellt werden. Da es kein Schema und keine Notwendigkeit für die Konsistenz zwischen Vorgängen gibt, ist keine Konsistenz zwischen Vorgängen für Daten erforderlich.
NoSQL-Datenbanken sind aus verschiedenen Gründen beliebt. Mehr Flexibilität im Datendesign könnte zu schnelleren Verarbeitungsgeschwindigkeiten führen. Sie werden auch verwendet, um große Mengen halbstrukturierter Daten zu analysieren.

Nosql fragt Mongodb ab

Nosql-Abfragen mongodb werden verwendet, um Daten innerhalb einer MongoDB-Datenbank zu filtern und zu aggregieren. Die häufigsten Arten von nosql-Abfragen sind die Methoden find() undaggregat(). Diese Methoden können verwendet werden, um bestimmte Dokumente innerhalb einer Sammlung zu finden oder um Statistiken und Trends über eine Sammlung von Dokumenten hinweg zu berechnen.

In diesem Abschnitt erfahren Sie, wie Sie ein Dokument in der MongoDB-Sammlung abfragen. Die Syntax der Methode find() lautet wie folgt: Wenn Sie Dokumente basierend auf der AND-Bedingung durchsuchen müssen, verwenden Sie $ und das Schlüsselwort. Die Methode pretty() kann verwendet werden, um Ergebnisse in einem formatierten Format anzuzeigen. In einer find-Klausel können Sie eine Reihe von Schlüsselpaaren und Wertepaaren übergeben. Wenn Sie das obige Beispiel verwenden, müssen Sie Folgendes verwenden: Die Where-Klausel lautet „where by =“ tutorials point“ und der Titel „ MongoDB Overview “. Wenn Sie Dokumente mit der Bedingung NOT abfragen möchten, verwenden Sie das Schlüsselwort $not.

Die Methode Find() in Mongodb

Es nimmt den Namen der Sammlung als erstes Argument und vergleicht die Daten in dieser Sammlung mit find() auf der Grundlage ihres Namens. Eine Sammlung von Dokumenten, die dem Ausdruck entsprechen, kann mit der Methode find() zurückgegeben werden.

Nosql-Abfragesprachen

Nosql-Abfragesprachen sind für die Verwendung mit nosql-Datenbanken konzipiert. Sie sind in der Regel flexibler und einfacher zu verwenden als herkömmliche SQL-Abfragesprachen .

Die Abkürzung steht für „Not only SQL“, was manche Leute mit „No to SQL“ verwechseln, aber eigentlich ein Akronym ist. In Wirklichkeit haben NoSQL-Datenbanken nie aufgehört, die beliebtesten Datenzugriffsmechanismen zu nutzen. Um sicherzustellen, dass die Implementierungen jeder Abfragesprache die Spezifikationen der einzelnen Abfrageszenarien erfüllen, wurden sie evaluiert. Da die NoSQL-Technologie derzeit von vielen Organisationen profitiert, ist es möglich, dass dies zu einer Vielzahl von Problemen für diejenigen führt, die die Vorteile der Technologie nutzen möchten. Das Ziel des Berichts ist es, Abfragesprachen aus der Perspektive herkömmlicher RDBMS-Anwendungen zu vergleichen. Diese Software verwendet eine Reihe von Abfrageszenarien, mit denen die meisten Benutzer dieser Systeme vertraut sind. Der Bericht enthält in jedem Szenario in SQL, N1QL und MongoDB geschriebene Lösungen. Die folgende Tabelle enthält die Bewertungen für alle Abfrageszenarien.

Nosql-Beispiele

Es gibt einige beliebte NoSQL-Datenbanken : MongoDB, Cassandra und Redis. MongoDB ist eine dokumentenorientierte Datenbank, mit der man einfach arbeiten kann. Cassandra ist eine spaltenorientierte Datenbank, die sich gut für Hochverfügbarkeit eignet. Redis ist ein In-Memory-Schlüsselwertspeicher, der sich gut für das Caching eignet.

Herkömmliche Datenbanken handhaben die Datenspeicherung auf die gleiche Weise wie NoSQL-Datenbanken, aber NoSQL-Datenbanken verwenden keine tabellarischen Methoden. Die grundlegendsten Merkmale von NoSQL sind: einfaches Design, nahtlose horizontale Skalierbarkeit und granulare Verfügbarkeitskontrolle. NoSQL hat neben seinen Nachteilen zahlreiche Vorteile. Herkömmliche Datenbanken werden häufig gegenüber Cloud-Datenbanken für Anwendungen wie das Transaktionsmanagement bevorzugt. Die Verwendung von NoSQL-Datenbanken wird als Alternative zu relationalen Datenbanken in einer Vielzahl von Geschäftskontexten immer beliebter. Noql-Datenbanken werden heute von Unternehmen jeder Größe verwendet, um ihre Echtzeit-Cloud-, Web- und Big-Data-Anwendungen zu verwalten. Eine NoSQL-Lösung kann eine Architektur mit Konsistenz zwischen Knoten bereitstellen, die serverlos, Peer-to-Peer und konsistent sein kann.

Diese Verbesserung verbessert die Leistung, sodass Sie schneller lesen und schreiben und eine kontinuierliche Verfügbarkeit sicherstellen können. Im Folgenden sind fünf Arten von NoSQL-Datenbanken aufgeführt, von denen jede ihre eigenen Vor- und Nachteile hat. Es gibt keine ideale Variation; Geschäftsanforderungen erfordern die Auswahl von Datenbanktypen basierend auf den Anforderungen der Organisation. Das Schlüssel-Wert-Paar basiert auf Hash-Tabellen und stützt sich auf einen eindeutigen Schlüssel und einen Zeiger auf ein bestimmtes Datenelement, um ein Hash-Wert-Paar zu bilden. Dynamo, Riak, Tokyo Cabinet/Tyrant, Voldemort, Amazon SimpleDB und Oracle BDB sind nur einige der verfügbaren NoSQL-Lösungen . Die Spalten von NoSQL-Datenbanken funktionieren unabhängig voneinander, sodass sie Informationen speichern können. Diese Datenbanken werden normalerweise verwendet, um Anwendungen wie Business Intelligence, Data Warehouses und Bibliothekskartenkataloge zu verwalten.

Die NoSQL-Datenbank ist mehrdimensional, verwendet ein Diagrammmodell und ist auf mehrere Geräte verteilt. Während der Speicherung dienen Knoten als Kanten und Beziehungen als Knoten. Beim Umgang mit Daten ist das Herstellen von Beziehungen unkompliziert, da sie bereits vorhanden sind. Anwendungen wie soziale Netzwerke und räumliche Datenanalyse sind die Hauptnutzer dieser Art von Datenbanken. Dokumentorientierte NoSQL-Datenbanken wie MongoDB speichern Dokumente in dynamischen Schemas. Die Lösung verwendet JavaScript, um Dokumente mithilfe des JSON-Datenaustauschformats zu indizieren, zu transformieren und zu kombinieren. Oracle NoSQL Database unterstützt Schlüsselwert- und JSON-Tabellendatenmodelle und ist in einer öffentlichen Cloud oder vor Ort aufgebaut.

InfiniteGraph ist eine hochspezialisierte Datenbank für Datenmodelle im Bereich Graphdaten. Diese Cloud-basierte Plattform ist für hohen Durchsatz in großem Umfang konzipiert, mit einer Cloud-basierten Architektur und Skalierbarkeit über mehrere Plattformen hinweg. Diese Abfragesprache kann komplexe diagramm- und wertbasierte Abfragen zusätzlich zu komplexen diagramm- und wertbasierten Abfragen verarbeiten. Diese Lösung ist in einer Vielzahl von Branchen beliebt, darunter Gesundheitswesen, Telekommunikation, Cybersicherheit, Finanzen, Fertigung und Netzwerke.

Mit Googles GCP ist es möglich, einen großen, dynamischen Datensatz schnell zu verarbeiten. Insbesondere seine NoSQL-Datenbankdienste , insbesondere seine Data-Warehousing-Dienste, können Daten ohne festes Schema verarbeiten. Aus diesem Grund kann MongoDB von datengesteuerten Anwendungen verwendet werden, die eine schnelle Datenverarbeitung erfordern.

Nosql-Datenbanken: Die Vor- und Nachteile

Aufgrund des technologischen Fortschritts wird es immer üblicher, nosql-Datenbanken zu verwenden. Es gibt ein paar Vorteile bei der Verwendung von nosql-Datenbanken, aber es ist ein mächtiges Werkzeug in den Händen jedes Entwicklers.
Einer der Vorteile der Verwendung einer nosql-Datenbank besteht darin, dass sie hinsichtlich der Art und Weise, wie Daten gespeichert werden können, flexibler ist. Die Dokumentenspeicherung in einem JSON-ähnlichen Format ermöglicht eine bequemere Zusammenarbeit. Da NoSQL-Datenbanken webbasiert sind, können sie außerdem zum Speichern von Daten verwendet werden, die Websites und Anwendungen benötigen.
Es gibt jedoch einige Nachteile bei der Verwendung von nosql-Datenbanken. Ein Nachteil ohne tabellenbasiertes Datenmanagement ist, dass es schwieriger wird. Die mangelnde Vertrautheit mit diesen Programmen kann ihre Verwendung erschweren, zusätzlich zu der Tatsache, dass sie nicht so weit verbreitet sind wie einige Programme.
Eine nosql-Datenbank ist jedoch ein leistungsfähiges Werkzeug, das zur Verbesserung des Entwicklungsprozesses verwendet werden kann. Wenn Sie Daten einfacher speichern möchten, ist eine nosql-Datenbank eine ausgezeichnete Wahl. Wenn Sie mit NoSQL-Datenbanken nicht vertraut sind, können Sie lernen, wie man sie verwendet, indem Sie Tutorials lesen oder die Vor- und Nachteile ihrer Verwendung studieren.

Nosql-Datenbank

Nosql-Datenbanken sind Datenbanken, die nicht das traditionelle relationale Modell verwenden. Sie werden häufig für Big-Data-Anwendungen verwendet, da sie sich einfacher skalieren lassen.

Dokumentbasierte NoSQL-Datenbanken enthalten eher Daten als tabellenbasierte NoSQL-Datenbanken. Ein Rechenzentrum ist mit drei Hauptzielen konzipiert: Flexibilität, Skalierbarkeit und Reaktionsgeschwindigkeit auf moderne Geschäftsanforderungen. Der Begriff „NoSQL“ bezieht sich auf eine Vielzahl von Datenbanken, darunter reine Dokumentendatenbanken, Key-Value-Stores, Wide-Column-Datenbanken und Graph-Datenbanken. Laut einer kürzlich durchgeführten Umfrage setzen Global-2000-Unternehmen NoSQL-Datenbanken rasch ein, um unternehmenskritische Anwendungen zu unterstützen. Als Ergebnis gibt es fünf Technologietrends, die in den meisten relationalen Datenbanken zu schwierig zu verwenden sind. Aufgrund ihres festen Datenmodells ist die relationale Datenbank ein Hindernis für die agile Entwicklung. Ein Anwendungsmodell definiert das Datenmodell, das eine NoSQL-Datenbank generieren kann.

Das Modell der Daten muss bei NoSQL nicht statisch sein. In einer dokumentenorientierten Datenbank ist JSON das De-facto-Format zum Speichern von Daten. Es macht ORM-Frameworks überflüssig und beschleunigt die Anwendungsentwicklung. Eine neue Funktion in Couchbase Server 4.0 führt N1QL (ausgesprochen Nickel) ein, eine leistungsstarke Abfragesprache , die SQL auf JSON erweitert. Darüber hinaus unterstützt es Aggregation (GROUP BY), Sortierung (SORT BY), Verknüpfungen (LEFT OUTER / INNER) und eine Vielzahl anderer Funktionen. Der überzeugendste Betriebsvorteil einer verteilten NoSQL-Datenbank ist ihre Scale-out-Architektur, die es unmöglich macht, einen Single Point of Failure zu haben. Aufgrund der Zunahme von Kundeninteraktionen über Online- und mobile Apps wird die Verfügbarkeit zu einem wichtigen Thema.

Es ist einfach, NoSQL-Datenbanken einzurichten, zu konfigurieren und zu skalieren. Sie wurden entwickelt, um Ihre gesamte Korrespondenz zu verfolgen, einschließlich Ihrer Korrespondenz mit anderen. Mit dieser Art von Software können Cluster unterschiedlicher Größe verwaltet und überwacht werden. Eine NoSQL-Datenbank ist eine verteilte Datenbank mit integrierter Replikation zwischen Rechenzentren; Es ist keine zusätzliche Software erforderlich. Darüber hinaus ermöglichen Hardware-Router eine sofortige Notfallwiederherstellung; Anwendungen müssen nicht warten, bis die Datenbank ein Problem erkennt, bevor sie ihre Daten wiederherstellen können. Mit dem Aufkommen des Internets der Dinge (IoT), Web-, Mobil- und Cloud-Anwendungen werden NoSQL-Datenbanken immer wichtiger.

Nosql-Datenbanken sind die Welle der Zukunft

NoSQL-Datenbanken werden zum Speichern und Verwalten von Daten in einer Vielzahl von Anwendungen verwendet. Im Vergleich zu herkömmlichen relationalen Datenbanken haben sie erhebliche Vorteile, darunter eine geringe Latenz und einen hohen Durchsatz. Sie eignen sich gut für Anwendungen mit einem hohen Datenvolumen, einer Vielzahl flexibler Datenmodelle und einem geringen Verarbeitungsaufwand.