JSON in einer NoSQL-Datenbank: Die Vor- und Nachteile

In diesem Artikel untersuchen wir, wie JSON in einer NoSQL-Datenbank gespeichert wird. Wir werden uns die Vor- und Nachteile der Verwendung von JSON in einer Datenbank ansehen und sehen, wie man mit JSON-Daten in einigen der beliebtesten NoSQL-Datenbanken arbeitet. Am Ende dieses Artikels sollten Sie ein gutes Verständnis dafür haben, wie JSON in einer NoSQL-Datenbank gespeichert wird.

Einige Funktionen des Dokumentenmodells sind in populären relationalen Datenbanken populär geworden. Der häufigste Typ von JSON-Daten ist eine Funktion dieser Systeme. In PostgreSQL 9.2 wurde die Möglichkeit hinzugefügt, Daten in JSON zu konvertieren. Andere Modelle, die bisher als ineffizient und unbrauchbar galten, sind auf dem Vormarsch in diesem Bereich. Sie können Daten zwischen mehreren Diensten austauschen, indem Sie die vom node.js-Ökosystem bereitgestellte De-facto-Codierung verwenden. In mehrsprachigen Systemen werden typischerweise Apache Avro- oder Protokollpuffer als Datenübergabemechanismen verwendet. XML verliert derzeit an Boden gegenüber JSON, das näher an clientseitigen Datenmodellen liegt.

Als serverseitige Sprache sollten alle serverseitigen Sprachen eine effiziente Datenserialisierung mit JSON unterstützen, z. B. Python und Java. Dadurch wird die Datentransformation reduziert, die erforderlich ist, um die Konfiguration zwischen dem Front-End und dem Social-Media-Feed des Benutzers zu übergeben. Möglicherweise möchten Sie ein fortlaufendes Upgrade ausführen, das sich mit der Veröffentlichung jeder Version ändert. Wenn es um Abwärts- oder Aufwärtskompatibilität geht, müssen ältere Anwendungen das neue Format verarbeiten. Es ist bekannt, dass Beziehungen mit einer oder mehreren Personen Probleme verursachen, wenn sie nicht richtig ausgeführt werden. Wir können diese Links einfach in der Liedtabelle behalten, weil sie keine andere Beziehung als das Tabellenlied betreffen. Auch kann im JSON abgefragt werden, ob die Ergebnisse insgesamt oder nur mit bestimmten Schlüsseln anwendungsfreundlich sind.

Da so viele Daten beteiligt sind, kann dies zu einer Überkapazität der Datenspeicherung führen. Mehrere Anbieter, darunter Postgres und MongoDB, haben ihre eigenen Versionen der Datendarstellung erstellt, z. B. JSONB und BSON. In einigen Dokumenten können gespeicherte Werte auf falsch geschriebene oder ungültige Schlüssel angewendet werden.

MongoDB ist die am weitesten verbreitete NoSQL-Datenbank. Die dokumentenorientierte Datenbank MongoDB ist eine kostenlose, plattformübergreifende Open-Source-NoSQL-Datenbank, die JSON-ähnliche Datenstrukturen mit Schemata verwendet.

Die JSON-Datenbank ist eine der NoSQL-Datenbanken, die eine Vielzahl von Datentypen bereitstellt und bei Bedarf einfach zu ändern ist. Daten können in Dokumenten statt in starren Tabellen gespeichert werden, wodurch JSON-Datenbanken anpassungsfähiger werden.

Die Kategorie JSON-Datenbank ist eine der beliebtesten unter den NoSQL-Datenbanken. Herkömmliche relationale Datenbanken sind im Gegensatz zu NoSQL-Datenbanken darauf ausgelegt, Daten außerhalb von Spalten und Zeilen zu speichern.

Daten in JSON können in temporären Formaten gespeichert werden. Eine Website kann beispielsweise benutzergenerierte Daten generieren, wie beispielsweise ein gesendetes Formular. Es kann auch als Datenformat für jede Programmiersprache verwendet werden, um ein hohes Maß an Interoperabilität zu bieten.

Können Sie Json in Nosql speichern?

In SQL Server oder SQL-Datenbank können JSON-Dokumente gespeichert und JSON-Daten auf die gleiche Weise abgefragt werden wie eine NoSQL-Datenbank.

JavaScript Object Notation (JSON)-Datenbanken, die in einer großen Anzahl moderner Datenbanken verwendet werden, verwenden ein Datenformat, das als JSON-Datenbank bekannt ist. Der 2006 erstmals eingeführte Standard macht es sowohl für Menschen als auch für Maschinen einfach zu verstehen. NoSQL-Datenbanken werden unter Berücksichtigung bestimmter Anwendungsfälle entwickelt und geschrieben, z. B. zum Speichern von Daten, zum Entwerfen und Auswählen von Abfrage-/Indizierungsmethoden und zum Strukturieren von Daten. Graphdatenbankstrukturen , wie etwa Graphdatenbanken, unterstützen typischerweise eine In-Memory-Verarbeitung als Teil ihrer In-Memory-Verarbeitung. Jedes Datenelement ist mit einem Satz von Beziehungs-ID-Nummern verknüpft, die auf einer Platte gespeichert sind, die in diesen Strukturen eingerichtet wurden. Bei einem Cluster-basierten Ansatz kann die Datenbank eine größere Datenplattform aufbauen, indem weitere Knoten hinzugefügt werden. Daten werden zwischen Knoten partitioniert, um eine verteilte Speicherung und Verarbeitung zu erleichtern.

Die Fähigkeit, einem Dokument neue Attribute hinzuzufügen, ist eine Erweiterung des Dokumentschemas. Es optimiert die Verwaltung von Anwendungsschemas und beschleunigt die Bereitstellung von Microservices, indem DBAs überflüssig werden. Dokumentschlüsselnamen können als Spaltennamen in einer relationalen Tabelle behandelt werden. Wenn Sie Couchbase verwenden möchten, können Sie dies in dem Wissen tun, dass Sie Zugriff auf ein hohes Maß an Leistung und Flexibilität haben. Das Hinzufügen eines neuen Knotens zu einem Cluster ist ein einfacher Vorgang, während der Datenausgleich und die Replikation automatisch über die Befehlszeile ausgeführt werden. Der Datenbankdienst verwaltet alle Indizes, Partitionen, Replikationen und Datenzugriffsfunktionen, die in der Datenbank konfiguriert sind.

Eine JSON-Datei ist ein kostengünstiges Datenaustauschformat, das einfach zu lesen und zu schreiben ist. Daten können mit dieser Sprache über mehrere Plattformen und Anwendungen hinweg dargestellt werden. Amazon DocumentDB ermöglicht mit seinem schnellen, skalierbaren, hochverfügbaren und vollständig verwalteten Dokumentendatenbankdienst MongoDB-Workloads. Dadurch ist es einfach, JSON-Daten zu speichern, abzufragen und zu indizieren.

Kann ich Json in Mongodb speichern?

Ja, Sie können JSON in MongoDB speichern. JSON ist ein Format, das verwendet wird, um Daten menschenlesbar darzustellen. MongoDB ist eine Datenbank, die Daten im JSON-Format speichern kann.

MongoDB ist eine leistungsstarke NoSQL-Datenbank, die Mitte der 2000er Jahre entwickelt wurde. Dokument- (Datensätze) und Sammlungsdatensätze (Tabellen) können verwendet werden, um nicht relationale Daten in MongoDB zu speichern. Das Format JavaScript Object Notation (JSON) ist das einzige Format, das ausschließlich auf JavaScript basiert. Binary JSON (BSON) ist eine JSON-Zeichenfolge, die eine Vielzahl von Datentypen speichern kann. In diesem Artikel erfahren Sie, wie Sie mit JSON-Daten in MongoDB umgehen. Datenstrukturierung, Import und Export sind nur einige der Operationen. Laienhaft ausgedrückt unterstützt MongoDB sowohl JSON als auch MongoDB. Anstatt eine neue Tabelle zu erstellen, betten Sie verwandte Daten und Listen in dasselbe Dokument ein, wie in der Abbildung unten gezeigt.

Was ist Json in der Nosql-Datenbank?

JSON (JavaScript Object Notation) ist ein einfaches Datenaustauschformat. Es ist für Menschen einfach zu lesen und zu schreiben. Es ist einfach für Maschinen zu analysieren und zu generieren. Es basiert auf einer Teilmenge der JavaScript-Programmiersprache, Standard ECMA-262 3rd Edition – December 1999. JSON ist ein Textformat, das vollständig sprachunabhängig ist, aber Konventionen verwendet, die Programmierern der C-Familie von Sprachen (C, C++, JavaScript usw.). Diese Eigenschaften machen JSON zu einer idealen Datenaustauschsprache.

Eine JSON-Datenbank ist eine dokumentartige NoSQL-Datenbank, die zum Speichern halbstrukturierter Daten verwendet werden kann. Dieses Format ist viel flexibler als das Zeilen-Spalten-Format, das eine zeitaufwändige und teure Schreibmethode ist. Dokumentendatenbanken sind im Gegensatz zu Dateisystemen so strukturiert, dass jedes Dokument individuell behandelt wird. Da MongoDB verschiedene Arten von Indizes unterstützt, sind NoSQL-Datenbanken leistungsfähiger als Standarddatenbanken. Sie können auch mehrere Dokumente miteinander verknüpfen (Informationen einbetten) oder Sie können separate Dokumente erstellen und diese dann miteinander verknüpfen. Die Verschachtelung von Objekten innerhalb eines Dokuments, wie z. B. verschachtelte Arrays oder eingebettete Dokumente, ist einfach abzufragen. Dokumentendatenbanken wie MongoDB verfügen über eine reichhaltige Abfragesprache (MQL) und eine Aggregationspipeline, wodurch die Datenverarbeitung und -transformation viel einfacher wird als bisher. Dadurch können diese Datenbanken problemlos an gängige Datenanalyseprogramme wie Python und R weitergegeben werden, ohne dass zusätzliche Codierung erforderlich ist. Andere Funktionen von MongoDB, wie z. B. Leistungs- und Speicherplatzoptimierung, machen sie zur beliebtesten JSON-Datenbank .

SQL-Datenbanken wie MySQL unterstützen JSON nicht, da es weniger effizient und nicht für Anwendungen mit hohem Datenverkehr vorgesehen ist. Daher ist MySQL eine gute Wahl für diejenigen, die eine große Datenmenge benötigen und die Leistung hoch halten möchten. Sie sollten JSON verwenden, wenn Sie nur eine einfache Datenbank benötigen, die für kleine Anwendungen verwendet werden kann.

Json-Datenbanken: Die perfekte Lösung zum Speichern halbstrukturierter Daten

Eine JSON-Datenbank kann halbstrukturierte Daten speichern. Die Tatsache, dass sie flexibel und effizient sind, bedeutet, dass sie zum Speichern von Daten verwendet werden können, die keine normalisierte Tabelle erfordern.

Json Nosql-Datenbank

JSON NoSQL-Datenbanken werden immer beliebter, da sie eine flexiblere und skalierbarere Alternative zu herkömmlichen relationalen Datenbanken bieten. JSON-Datenbanken eignen sich besonders gut für die Handhabung komplexer Datenstrukturen und für Anwendungen, die einen Datenzugriff in Echtzeit erfordern.

Dokumentdatenbanken wie die MapR-Datenbank (jetzt Teil von HP Enterprise Server Data Fabric) werden manchmal als schemalose Datenbanken bezeichnet. Anders als relationale Datenbanken benötigen Dokumentendatenbanken nicht die gleiche vordefinierte Struktur; Sie müssen jedoch die Aspekte definieren, wie Sie Ihre Daten organisieren möchten, um eine Dokumentendatenbank zu erstellen. Wenn Ihre Anwendung bei der Datenmodellierung schlecht abschneidet, hat sie keine Chance, langfristig gut zu funktionieren. Sie können Ihr Schema mit HPE Ezmeral Data Fabric denormalisieren und in einer einzelnen Zeile speichern oder eine NoSQL-Datenbank mit mehreren Indizes erstellen. Wenn Daten nach Schlüsselbereich gruppiert sind, ist es einfacher, nach Zeilenschlüssel zu lesen und zu schreiben. Das ER-Modell kann verwendet werden, um das physische Modell zu definieren, so dass die Daten, die zusammen gelesen werden können, getrennt gespeichert werden. Das NoSQL-Modell ermöglicht es Ihnen, Daten zu denormalisieren oder zu duplizieren, um auf sie zuzugreifen und sie alle zusammen zu speichern.

Dies ist ein denormalisierter Datenspeicher, in dem die Daten in einer Tabelle gespeichert werden und mehrere Indizes enthalten, die normalerweise in einer relationalen Datenbank gespeichert würden. Wenn sich Ihre Tabellen in einer 1:n-Beziehung befinden, können sie als einzelnes Dokument modelliert werden. Eine Zeile in einer relationalen Datenbank repräsentiert eine bestimmte Instanz eines ähnlichen Objekts. Ein Modell der objektorientierten Programmierung ermöglicht es, unterschiedliche Objekttypen zu verknüpfen, indem beispielsweise derselbe Basistyp erweitert wird. Jedes Dokument enthält einen Zeilenschlüssel, der einem Knoten in seiner Baumstruktur entspricht. Im übergeordneten Feld werden Knoten-IDs gespeichert, und im untergeordneten Feld werden Knoten-IDs in einem Array gespeichert. In diesem Blogbeitrag gehe ich auf einige der Unterschiede zwischen der Datenmodellierung von Dokumentdatenbanken und der relationalen Datenbankmodellierung ein. Dokumentmodelle ermöglichen es Objekten von jedem Untertyp, ihre Attribute auf die gleiche Weise zu speichern, als ob sie sich in einem Basistyp oder einem anderen Untertyp befänden. Dies ermöglicht die Modellierung verschiedener Produkttypen in derselben Tabelle und die Gruppierung von Produkten nach Typ.

Json oder Mongodb: Was ist die bessere Wahl für die Datenspeicherung?

Die Datenspeicherung in JSON ist beliebt, weil sie einfach zu lesen und zu schreiben ist und leicht über das Netzwerk übertragen werden kann, da sie leicht und einfach zu lesen ist. MongoDB ist aufgrund seiner Geschwindigkeit, Flexibilität und Skalierbarkeit eine beliebte Wahl für die Datenspeicherung.

Beste Möglichkeit, Json in der Datenbank zu speichern

Auf diese Frage gibt es keine endgültige Antwort, da dies von den spezifischen Anforderungen der Anwendung abhängt. Einige Leute empfehlen jedoch die Verwendung einer dokumentenorientierten Datenbank wie MongoDB zum Speichern von JSON-Daten. Dies liegt daran, dass dokumentorientierte Datenbanken darauf ausgelegt sind, mit Daten zu arbeiten, die in einem JSON-ähnlichen Format gespeichert sind.

Das folgende Modell wird verwendet, um benutzerbezogene Daten in meiner Tabelle zu speichern: eine UID (Primärschlüssel) und eine Meta-Spalte, die andere Daten über den Benutzer im JSON-Format speichert. Warum sollte ich als Entwickler eine Spalte pro Eigenschaft verwenden (im Gegensatz zur Verwendung mehrerer Spalten)? Wie kann ich eine Abfrage für einen Benutzer namens „foo“ durchführen? Daten können über JSON-Dokumente in verschiedenen Formaten gespeichert werden. Fremdschlüssel können in Spalten erstellt werden (aber nicht in JSON-Dokumenten), aber nicht zwischen Spalten (obwohl sie getrennt werden können). Es ist wichtig, NoSQL-Lösungen wie MongoDB in Betracht zu ziehen, wenn Sie in der Lage sein möchten, beliebig viele Felder hinzuzufügen, ohne durch Größenbeschränkungen (außer einer willkürlichen Größenbeschränkung für Dokumente) eingeschränkt zu sein. Tabelle 1: Die Anzahl der Spalten pro Wert einer relationalen Datenbank.

Einer der Vorteile der Verwendung von JSON besteht darin, dass es einfach ist, ein weiteres Schlüssel/Wert-Paar in einem JSON-Feld zu erstellen, wenn das Team nicht diszipliniert ist, sodass es verlockend ist, die Schemamigration zu vermeiden. Die Struktur von WordPress zum Beispiel macht es einfach, solche Arten von Inhalten zu identifizieren (zumindest war WordPress der erste Ort, an dem ich es beobachtet habe, und es ist höchstwahrscheinlich woanders entstanden). Es ist schneller und kann mehr Schlüssel als ein JSON-Blob enthalten, ist aber nicht so schnell wie einige NoSQL-Lösungen. Ein Mischen von zwei Modellen verursacht nicht unbedingt ein Problem (vorausgesetzt, es gibt keinen zusätzlichen Speicherplatz), aber wenn die beiden Datensätze nicht synchron gehalten werden, können Probleme auftreten. Die PLV8-Unterstützung von PostgreSQL (zusammen mit möglicherweise anderen RDBMS mit flexibleren Sprachen für gespeicherte Prozeduren) macht es zu einer besseren Wahl als andere RDBMS. Ich glaube, Sie sind besser für NoSQL-Datenbanken wie MongoDB geeignet, wenn Sie versuchen, ein nicht relationales Modell mit einer relationalen Datenbank zu kombinieren. Wie andere Beobachter darauf hingewiesen haben, wird der Suchprozess langsamer sein. Der einfachste Weg, dies abzufragen, wäre das Einfügen einer -ID-Spalte.

Dynamodb: So speichern Sie ein Json-Dokument

Es ist möglich, den Typ longblob zu verwenden, der bis zu 4 GB Daten für die Spalte verarbeiten kann, die das große JSON-Objekt enthält, und es wie Text einfügen, aktualisieren und lesen kann. Wie speichern Sie die JSON-Datei in Dynamodb? Ein JSON-Dokument kann als Attribut in einer DynamoDB-Tabelle gespeichert werden. Dazu wird die Methode withJSON verwendet. Die Methode parst das JSON-Dokument und ordnet jedes Element DynamoDB-Daten zu. Ist Postgres gut für json? Wenn Sie statische JSON-Daten und SQL-strukturierte aktive Daten verwenden, ist PostgreSQL eine gute Wahl, da seine JSONB-Darstellung effizient ist und eine Indizierung ermöglicht.

Sie müssen eine skalierbare Datenbank erstellen, um Json-Daten zu speichern und abzufragen. Was verwenden Sie?

Eine skalierbare Datenbank ist eine Datenbank, die große Datenmengen verarbeiten kann und schnellen Zugriff auf diese Daten bietet. Eine Möglichkeit zum Speichern und Abfragen von JSON-Daten ist die Verwendung einer NoSQL-Datenbank wie MongoDB. MongoDB ist eine dokumentenorientierte Datenbank, die sich gut zum Speichern von Daten im JSON-Format eignet. Eine andere Möglichkeit ist die Verwendung einer relationalen Datenbank wie MySQL. MySQL eignet sich zwar nicht so gut zum Speichern von JSON-Daten, kann aber mit Hilfe einer Bibliothek wie Json2Mysql verwendet werden.

Json-Datentyp in MySQL

Es ist nicht erforderlich, das Zeichenfolgenformat in das und aus dem Zeichenfolgenformat zu konvertieren. Dieses Dokument kann ohne Programmierkenntnisse geparst oder formatiert werden. Infolgedessen verwendet MySQL den JSON-Datentyp als nativen Typ. Obwohl das Speichern von JSON-Daten in einer MySQL-Spalte einige Vorteile hat, unterstützt die Datenbank keine verschachtelten Array- oder Objekttypen.

Beste Möglichkeit, Json-Daten in Azure zu speichern

Es gibt mehrere Möglichkeiten, JSON-Daten in Azure zu speichern. Eine Möglichkeit ist die Verwendung von Azure Blob Storage. Sie können einen Blobcontainer erstellen und dann Ihre JSON-Daten in diesem Container speichern. Eine andere Möglichkeit ist die Verwendung von Azure Table Storage. Sie können eine Tabelle erstellen und dann Ihre JSON-Daten in dieser Tabelle speichern.