JSON: Die ideale Datenaustauschsprache

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.

Dokumentdatenbanken wie MapR-DB werden manchmal als schemalos bezeichnet, was nicht korrekt ist. Dokumentdatenbanken erfordern nicht die gleiche vordefinierte Struktur wie relationale Datenbanken , aber Sie müssen die Facetten der Datenorganisation berücksichtigen, um diese Aufgabe auszuführen. Jedes Datenmodell sollte so konzipiert sein, dass es die bestmögliche Leistung erbringt. Mit MapR-DB denormalisieren Sie Ihre Daten, indem Sie sie in eine Zeile deklassifizieren oder mehrere Tabellen mit Indexdatensätzen in einer relationalen Datenbank erstellen. Die Verwendung eines Schlüsselbereichs ermöglicht es Ihnen, schnell von einem Zeilenschlüssel zu lesen und zu schreiben. Eine Zeilengröße von 32 MB wird empfohlen, während eine Zeilengröße von 50-150 KB empfohlen wird. Wenn die Daten nach dem Zeilenschlüsselbereich sortiert werden, werden sie automatisch verteilt.

Mehrere Datenelemente können einem Zeilenschlüssel namens „composite“ hinzugefügt werden. Wenn Sie Beiträge nach Kategorie und Datum gruppieren möchten, verwenden Sie beispielsweise einen Zeilenschlüssel wie SPORTS_ 20131012 (wenn Sie das Neueste zuerst möchten, verwenden Sie ein umgekehrtes Datum). Die traditionelle relationale Datenbankmodellierung wird bei der Datenmodellierung von Dokumentendatenbanken nicht verwendet. In objektorientierten Programmiermodellen kann derselbe Basistyp auf verschiedene Objekttypen erweitert werden, was dazu führt, dass verschiedene Objekttypen zugeordnet werden. Es ist kein Replikationsmodell, aber mithilfe eines Dokumentenmodells sehr einfach zu implementieren. Es gibt mehrere Möglichkeiten, Bäume darzustellen, darunter Adjazenzlisten und Baumbäume.

Eine JSON-Datenbank ist eine der beliebtesten NoSQL-Datenbanken in Bezug auf die Verwendung. NoSQL-Datenbanken müssen im Gegensatz zu herkömmlichen relationalen Datenbanken , die typischerweise aus Zeilen und Spalten bestehen, nicht mit Datenstrukturen verbunden werden.

Wenn es um die allgemeine semantische Identifizierung von Zeichenfolgenwerten geht, die häufig in der Programmierung verwendet werden, führt das Schlüsselwort format eine grundlegende semantische Identifizierung durch. Da JSON keinen „DateTime“-Typ hat, muss das Datum als Zeichenfolge codiert werden. Beim Definieren des Formats des Schemaautors gibt es an, ob der Zeichenfolgenwert als Datum interpretiert werden soll.

Ein JSON-Objekt ist ein Curly-Balken-Wrapper für eine Entität in JSON. Es wird in ungeordneten Paaren aus Name und Wert geschrieben, wobei auf „:“ (Doppelpunkt) „,“ (Komma) folgen sollte, und alle Paare von Namen und Werten durch „,“ (Komma) getrennt werden sollten. Es kann in Verbindung mit beliebigen Zeichenfolgen in Schlüsselnamen verwendet werden.

JavaScript Object Notation (JSON) ist ein textbasiertes Format, das zum Übersetzen von Daten aus einem JavaScript-Objekt in strukturierte Daten verwendet wird. wird verwendet, um Daten in Webanwendungen zu übertragen (z. B. einige Daten vom Server an den Client zu senden, damit sie auf einer Webseite angezeigt werden können oder umgekehrt).

Was ist das Json-Format in Nosql?

In NoSQL ist das JSON-Format ein Standard zum Speichern von Daten. JSON oder JavaScript Object Notation ist ein einfacher textbasierter offener Standard, der für den menschenlesbaren Datenaustausch entwickelt wurde. Es ist von der Programmiersprache JavaScript abgeleitet, um einfache Datenstrukturen und assoziative Arrays, sogenannte Objekte, darzustellen.

Die JSON-Datenbank ist eine dokumentartige NoSQL-Datenbank, die halbstrukturierte Daten speichern kann. Dieses Format kann freier verwendet werden als das Zeilen-Spalten-Format, das teuer und starr ist. Dokumentendatenbanken enthalten kein festes Schema und alle Dokumente werden als einzelne Objekte behandelt. NoSQL-Datenbanken sind hocheffizient, da sie mit einer Vielzahl von Indizes umgehen können. Wenn Sie auf alle Informationen in einem Dokument zugreifen oder separate Dokumente erstellen und diese verknüpfen möchten, können Sie dies tun. Die verschachtelten Objekte in einem Dokument können leicht abfragbar sein, wie etwa verschachtelte Arrays oder eingebettete Dateien. Dokumentendatenbanken wie MongoDB verfügen über eine reichhaltige Abfragesprache (MQL) und eine Aggregationspipeline, wodurch die Notwendigkeit einer Datentransformation und Datenverarbeitung in herkömmlichen Data Warehouses entfällt . Python und R können beispielsweise problemlos verwendet werden, um Daten aus diesen Datenbanken zu analysieren, ohne dass zusätzliche Codierung erforderlich ist. Abgesehen von den Vorteilen der Leistungs- und Speicherplatzoptimierung ist MongoDB die am weitesten verbreitete JSON-Datenbank.

Da JSON einfach zu generieren und zu lesen ist, kann es für den Datenaustausch zwischen mehreren Anwendungen verwendet werden. Die objektorientierte Programmierung wird auch von JSON unterstützt, was eine hohe Datenstruktur ermöglicht.

Json-Datenbanken sind die häufigste Art von Datenspeicher

Eine JSON-Dokumentdatenbank enthält den häufigsten Datentyp, nämlich Daten in einem JSON-Dokument. Sie können auf sehr einfache Weise gelesen und geschrieben werden, und sie können auch von einem Programm geparst werden. Darüber hinaus speichert MongoDB Daten im BSON-Format sowohl intern als auch im Netzwerk. MongoDB ist jedoch eine JSON-Datenbank und keine NoSQL-Datenbank. MongoDB kann verwendet werden, um alle Daten, die in JSON dargestellt werden können, nativ zu speichern und abzurufen, und JSON ist auch über MongoDB leicht zugänglich.

Was ist das Json-Format mit Beispiel?

JSON ist ein textbasiertes Format zur Darstellung von Datenstrukturen. Es ist von JavaScript abgeleitet, aber jetzt enthalten viele Programmiersprachen Code zum Generieren und Analysieren von Daten im JSON-Format.
Ein Beispiel für JSON-formatierte Daten:
{"Speisekarte": {
„id“: „Datei“,
„Wert“: „Datei“,
"auftauchen": {
„Menüpunkt“: [
{„Wert“: „Neu“, „onclick“: „CreateNewDoc()“},
{„Wert“: „Öffnen“, „onclick“: „OpenDoc()“},
{„value“: „Close“, „onclick“: „CloseDoc()“}
]
}
}}

Beim Datenaustausch wird JSON (JavaScript Object Notation) verwendet, ein offenes Standarddateiformat. Daten können mit menschenlesbarem Text gespeichert und übertragen werden. JSON wurde aufgrund des dringenden Bedarfs an Server-zu-Client-Kommunikation in Echtzeit entwickelt. Für die Generierung und Analyse von JSON stehen eine Reihe moderner Programmiersprachen zur Verfügung. Die Größe einer JSON-Datei ist nahezu unbegrenzt. Wenn der erforderliche Speicherplatz verfügbar ist, kann der Inhalt bis zu zwei Jahre aufbewahrt werden. Wenn der Client-Browser eine niedrige Speichergrenze hat, wird die Übertragung beeinträchtigt, wenn die Datenmenge groß ist. Um in der Dateiformat-Community auf dem Laufenden zu bleiben, können Sie ein Mitwirkender bei Fileformat.com werden.

Die erstellbaren JSON-Dateien sind einfach zu erstellen und für Software zugänglich, die sie lesen muss. Der Code ist einfach zu lesen, was ideal für Daten ist, auf die schnell zugegriffen werden muss, wie z. B. Konfigurationsdateien. Da JSON-Dateien portabel sind, können sie außerdem von einer beliebigen Anzahl von Softwareprogrammen gelesen und geschrieben werden.

So speichern Sie Datentypen in Variablen

Ein Wert kann eine Vielzahl von Datentypen enthalten. Im vorherigen Beispiel wird eine Ganzzahl verwendet, um „Name“ darzustellen, während eine Zeichenfolge verwendet wird, um „Alter“ darzustellen. In Wirklichkeit könnte der Wert für „Geschlecht“ „männlich“ oder „weiblich“ sein.

Was ist das Json-Format in Mongodb?

Ein Objekt wird in JSON durch ein Array, eine Zahl, eine Zeichenfolge, einen booleschen Wert oder eine Null dargestellt. Bei Verwendung des erweiterten JSON-Formats wird ein reservierter Schlüsselsatz mit einem großgeschriebenen Wert definiert, der Feldtypinformationen darstellt, die direkt jedem Typ in dem Format entsprechen, in dem MongoDB Daten speichert.

MongoDB JSON ist eine Teilmenge der JavaScript-Objektnotation. Zeichenfolgen werden zur Notation von Schlüssel-Wert-Paaren verwendet und können problemlos in eine Vielzahl von Programmen exportiert und importiert werden. JSON wird von Webanwendungen und Servern verwendet, um Daten zu kommunizieren. Damit müssen wir die Struktur der Dokumente für die Datenbank nicht mehr erstellen. Im vorherigen Beispiel können wir zeigen, wie wir den numerischen Wert emp_id als 101 in MongoDB_JSON einfügen. Das Namensattribut zeigt das Namensfeld an, während die ABC-Zeichenfolge den Wert des Felds anzeigt. Wenn Sie MongoDB verwenden, können Sie Daten aus der MongoDB_JSON-Sammlung importieren. MGO-Import und -Export werden beide verwendet, um die Json-Datei auszuführen. Mit dem cat-Befehl können wir die Daten in einem für Menschen lesbaren Format anzeigen.

Wie wird Json in Nosql gespeichert?

In NoSQL wird JSON als binärer Datentyp gespeichert. Das bedeutet, dass es nicht wie in einer herkömmlichen Datenbank als Textdatei gespeichert wird. Stattdessen wird es in einem Format gespeichert, das für schnellen Lese- und Schreibzugriff optimiert ist. NoSQL-Datenbanken sind skalierbar und bieten eine hohe Leistung.

Das Dokumentenmodell wird nun in beliebte relationale Datenbanken integriert. JSON-Datentypen werden am häufigsten von diesen Funktionen verwendet. PostgreSQL 9.2 fügt native JSON-Unterstützung sowie Operatoren zum Konvertieren von Daten in dieses Format hinzu. Einige Modelle, die früher als ineffizient und unbrauchbar galten, machen jetzt Fortschritte in dieser Hinsicht. Daten, die zwischen Diensten ausgetauscht werden, werden de facto im Node.js-Ökosystem mithilfe der De-facto-Codierung verarbeitet. In einem mehrsprachigen System wären Apache Avro- oder Protokollpuffer die effizienteste Art, Daten zu übertragen. Das notorisch abstruse XML-Format verliert gegenüber JSON an Boden, da es clientseitigen Datenmodellen immer ähnlicher wird.

Java und Python verwenden beide Pickle, um eine effiziente Datenserialisierung in JSON zu unterstützen, während andere serverseitige Sprachen wie Python dies nicht tun. Anstatt den Benutzer zur Durchführung einer Datentransformation aufzufordern, kann die Datentransformation auf dem Server für die Front-End-Konfiguration oder zum Abrufen von Social-Media-Informationen des Benutzers durchgeführt werden. Möglicherweise möchten Sie ein fortlaufendes Upgrade durchführen, das sich je nach Verfügbarkeit verschiedener Versionen der Software ändert. Da älterer Code das neue Datenformat verarbeiten muss, um abwärts-/aufwärtskompatibel zu sein, kann dies eine Herausforderung darstellen. Es hat sich gezeigt, dass viele Eins-zu-eins-Beziehungen Probleme verursachen, wenn sie falsch verwendet werden, selbst wenn die Abfrage korrekt ausgeführt wird. Wir können diese Links in der Songtabelle speichern, solange sie keinen Bezug zu anderen Songs haben. Es ist auch möglich, diese nach Ergebnissen abzufragen, die dem Anwendungscode insgesamt oder nur für bestimmte Schlüssel entsprechen.

Die Menge der erzeugten Daten erfordert eine beträchtliche Menge an Speicherplatz. Viele Anbieter haben ihre eigenen binären Codierungen für die Datendarstellung erstellt, darunter JSONB von PostgreSQL und BSON von MongoDB. Der gespeicherte Wert eines Dokuments kann verwendet werden, um falsch geschriebene Schlüssel oder ungültige Schlüssel zu identifizieren.

Die breitspaltige NoSQL-Datenbank bietet eine semantisch reichhaltige Umgebung zum Speichern von Daten. Die Fähigkeit von JSON, von Menschen gelesen zu werden, macht es zu einem hervorragenden Werkzeug für die manuelle Datenbearbeitung. Eine Datenbank mit breiten Spalten ist ideal, um Spalten zusammengehöriger Daten zu gruppieren, und Daten werden in Paaren von Schlüsselwerten gespeichert. Daher ist JSON eine gute Wahl für die manuelle Bearbeitung, und breitspaltige NoSQL-Datenbanken eignen sich ideal zum Speichern semantisch reichhaltiger Daten.

Nosql Json-Datenbank

Eine NoSQL-Datenbank (ursprünglich als „Nicht-SQL“ oder „nicht relational“ bezeichnet) bietet einen Mechanismus zum Speichern und Abrufen von Daten, der auf andere Weise als die tabellarischen Beziehungen modelliert wird, die in relationalen Datenbanken verwendet werden. Solche Datenbanken gibt es seit Ende der 1960er Jahre, der Name „NoSQL“ wurde jedoch erst im frühen 21. Jahrhundert geprägt, ausgelöst durch die Bedürfnisse von Web 2.0-Unternehmen. NoSQL-Datenbanken sind oft skalierbarer und bieten eine höhere Leistung als relationale Datenbanken. Sie eignen sich häufig besser zum Speichern und Abrufen großer Datenmengen in einem Format, das der Struktur der Daten selbst besser entspricht.

Daten in modernen Datenbanken werden typischerweise in einem Datenformat gespeichert, das als JSON-Datenbank bekannt ist, was für JavaScript Object Notation steht. Die Syntax des Standards, der erstmals 2006 eingeführt wurde, macht es sowohl für Maschinen als auch für Menschen einfach zu verstehen. Eine NoSQL-Datenbank basiert auf einer Reihe von Prinzipien, die sich mit Speicherstruktur, Design und Abfrage/Indizierung befassen. Beispielsweise unterstützen Graphdatenbanken in der Regel die In-Memory-Datenverarbeitung, um die Durchlaufzeit von Beziehungen zu reduzieren. Jedes Datenelement ist einem Satz von Beziehungs-ID-Nummern zugeordnet, die in diesen Strukturen auf einer Platte gespeichert sind. Mit einem Cluster-basierten Ansatz kann eine Datenbank eine größere Datenplattform aufbauen, indem sie weitere Knoten hinzufügt. Daten werden als Teil eines verteilten Speicher- und Verarbeitungssystems über Knoten verteilt.

Das Schema eines Dokuments kann erweitert werden, indem neue Attribute hinzugefügt werden, was durch das Hinzufügen neuer Attribute erreicht wird. Der DBA muss keine Anwendungsschemata mehr verwalten, und Microservices können kontinuierlich bereitgestellt werden. Dokumentschlüsselnamen können von Spaltennamen in einem relationalen Datenbankkontext unterschieden werden. Sie können Couchbase überall und jederzeit verwenden, da es Flexibilität und hohe Leistung bietet. Es ist einfach, einem Cluster neue Knoten hinzuzufügen, während die Daten im Hintergrund automatisch repliziert und ausgeglichen werden. Alle Daten- und Indizierungskonfigurationen werden automatisch von einem Datenbankdienst verwaltet, einschließlich Datenreplikation und Datenzugriff.

Json-Dokumentendatenbanken – der neue Standard?

JSONGET-Dokumentendatenbanken erfreuen sich wachsender Beliebtheit, da sie eine Vielzahl von Vorteilen gegenüber herkömmlichen relationalen Datenbanken bieten. Document JSON kann in jeder Programmiersprache gelesen und geschrieben werden und ist leichtgewichtig, sodass es problemlos in Anwendungen verwendet werden kann. Darüber hinaus sind JSON-Dokumentdatenbanken aufgrund ihres geringeren Overheads für Tabellenscans leistungsstärker als herkömmliche relationale Datenbanken.

Json-Datenbankbeispiel Python

JSON ist eine Syntax zum Speichern und Austauschen von Daten.
Python verfügt über ein integriertes Paket namens json, das zum Arbeiten mit JSON-Daten verwendet werden kann.
Beispiel:
json importieren
# etwas JSON:
x = '{ "Name": "John", "Alter": 30, "Stadt": "New York"}'
# parse x:
y = json.loads(x)
# Das Ergebnis ist ein Python-Wörterbuch:
print(y["Alter"])