Migrieren von Daten aus einer Rational-Datenbank in eine NoSQL-Datenbank

Es gibt viele Gründe, warum Sie Daten aus einer Rational-Datenbank in eine NoSQL-Datenbank migrieren möchten. Vielleicht möchten Sie Ihre Anwendung skalieren, um mehr Benutzer oder Daten zu verarbeiten, oder Sie möchten die Vorteile der Flexibilität und Skalierbarkeit nutzen, die eine NoSQL-Datenbank bieten kann. Was auch immer Ihre Gründe sind, es gibt ein paar Dinge, die Sie berücksichtigen müssen, bevor Sie mit der Migration beginnen. In diesem Artikel werden einige der Schlüsselfaktoren erörtert, die bei der Migration von Daten aus einer Rational-Datenbank in eine NoSQL-Datenbank zu berücksichtigen sind. Wir bieten auch einen allgemeinen Überblick über den Prozess, damit Sie mit Zuversicht mit Ihrer Migration beginnen können.

NoSQL-Datenbanken werden häufig in einer Vielzahl von Umgebungen verwendet, sei es als einzelne Software oder als Kombination aus RDBMS und NoSQL. Zu den wichtigen Überlegungen beim Wechsel von SQL zu NoSQL gehören die Neugestaltung des Schemas und die Umgestaltung der Datenlogik. Bei der vorgeschlagenen Technologie wird in einigen Fällen ein Hosting erforderlich sein, in anderen Fällen muss der Prozess optimiert werden, um die Leistung zu verbessern. Im Cloud Computing ist NoSQL die am weitesten verbreitete Datenbank, weshalb sie die bessere Wahl ist als MySQL und Microsoft Azure. Das Format JSON ist die leistungsstärkste Funktion jeder No-SQL-Datenbank. Die Cloud ist extrem portabel und damit ideal für Web- und mobile Anwendungen.

Wie migriere ich eine relationale Datenbank in eine Nosql-Datenbank?

Auf diese Frage gibt es keine allgemeingültige Antwort, da der beste Weg zur Migration einer relationalen Datenbank zu einer NoSQL-Datenbank von den spezifischen Anforderungen der betreffenden Datenbank abhängt. Einige Tipps zur Migration einer relationalen Datenbank zu einer NoSQL-Datenbank umfassen jedoch das Verständnis der Unterschiede zwischen den beiden Datenbanktypen, das Entwerfen eines Datenmodells, das gut mit der NoSQL-Datenbank funktioniert, und die Verwendung eines Tools zur Automatisierung des Migrationsprozesses.

Das relationale Datenbankmanagementsystem (RDBMS), das seit über 30 Jahren in den Rechenzentren von Unternehmen läuft, ist immer noch die weltweit wichtigste Datenquelle. Das kann nicht unendlich weitergehen. RDBMS kann mit dem Tempo der Datenerstellung, des Verbrauchs und des Volumens nicht Schritt halten. Für diese neue Ära von Big Data ist eine NoSQL-Datenbank erforderlich. Dieser Artikel behandelt den Übergang von RDBMS zu NoSQL-Datenbanken im Allgemeinen. Der Übergang von einer relationalen Welt zu einer NoSQL-Welt erfordert eine sorgfältige Planung. Die Syntax von SQL und NoSQL Land unterscheidet sich stark, und es kann etwas Übung erfordern, bis neue Benutzer sie verstehen.

Trotzdem können Entwickler NoSQL immer noch in ihr nächstes Projekt integrieren. Die Nutzerbasis von Foursquare ist auf über 25 Millionen Menschen und 2,5 Milliarden Checkins angewachsen, was es zu einem der beliebtesten sozialen Netzwerke macht. Eines der großartigen Dinge an NoSQL ist, dass es möglich ist, ein Datenmodell zu iterieren, um es gemäß den Anforderungen Ihres Unternehmens auf dem neuesten Stand zu halten. Die Abkehr von der relationalen Welt ist für viele neue Benutzer der nächste Schritt. Foursquare und Art.sy sind beide von relationalen Datenbanken auf NoSQL-Datenbanken umgestiegen. Eine Datenmigration zu MongoDB oder Riak ist nicht dasselbe wie eine Datenmigration zu einer spaltenorientierten Datenbank wie Cassandra. Wenn es um die Skalierung geht, verwenden intelligente Unternehmen Noql normalerweise von Anfang an.

In manchen Fällen unterscheidet sich das Schema einer relationalen Datenbank vom Schema einer NoSQL-Datenbank darin, welchen Geschäftsdomänen die Datenbank zugeordnet ist. Soll eine relationale Datenbank durch eine NoSQL-Datenbank ersetzt werden, müssen die Beziehungen zwischen Tabellen beider Datenbanken erhalten bleiben. In einigen Fällen könnte dies bedeuten, dass Tabellen, die in der relationalen Datenbank miteinander in Beziehung stehen, in NoSQL zu einer zusammengeführt werden sollten.
Die RDBMS-Tabelle sollte mit anderen Tabellen verknüpft werden, um das Geschäftsobjekt abzurufen, sodass die eng verwandten Tabellen in einer einzigen NoSQL-Tabelle kombiniert werden sollten. Da die zugehörigen Daten in derselben Tabelle gespeichert werden, lässt sich das Geschäftsobjekt leichter abrufen.

Benötigen Nosql-Datenbanken Migrationen?

In jeder Programmiersprache, in der Daten ausgetauscht werden, gibt es ein inhärentes Schema, das migriert werden muss, damit NoSQL-Datenbanken ordnungsgemäß funktionieren. Darüber hinaus können sich NoSQL-Datenbanken an Änderungen im inhärenten Datenschema anpassen und Daten durch Migration in neue Umgebungen modernisieren.

Kann eine relationale Datenbank Nosql sein?

Eine relationale Datenbank speichert Datentabellen mit verwandten Daten, auf die in Zukunft zugegriffen werden kann. Diese Tabellen verwenden SQL (Structured Query Language) zum Verwalten von Daten und werden von ACID-Garantien sowie einem festen Schema unterstützt. Es gibt keine SQL-Datenbanken und sie verwenden leistungsstarke, nicht relationale Datenspeicher.

Welche DB eignet sich besser für die Migration?

Die Migrationsdatenbank besteht aus einer strukturierten Datenbank .

Können Sie relationale Daten in Nosql speichern?

Beziehungen können in NoSQL-Datenbanken genauso gespeichert werden wie in relationalen Datenbanken. Viele Menschen finden es einfacher, Beziehungsdaten in NoSQL-Datenbanken zu modellieren als in relationalen Datenbanken, da verwandte Daten nicht zwischen Tabellen aufgeteilt werden müssen.

Schlüssel/Wert-Paare, JSON-Dokumente oder Diagramme sind einige der Möglichkeiten, wie Daten gespeichert werden können. NoSQL bezieht sich auf Datenspeicher, die SQL nicht zum Ausführen von Abfragen verwenden. Viele dieser Datenbanken gelten, obwohl sie SQL-kompatibel sind, in der Praxis als nicht relationale Datenbanken. Ein Dokumentenspeicher erfordert nicht, dass alle Dokumente auf die gleiche Weise organisiert sind. Dieser Freiformansatz bietet viel Raum für Verbesserungen. Der Schlüssel kann verwendet werden, um ein Dokument zu identifizieren, indem es gehasht wird, was häufig durchgeführt wird. Da Lese- und Schreiboperationen über mehrere Felder in einem Dokument ausgeführt werden, sind atomare Operationen üblich.

Anstatt Daten in einem Hash zu speichern, speichern viele Spaltenfamilien-Datenbanken sie physisch in Schlüsselreihenfolge. Ein Zeilenschlüssel wird als Primärindex angesehen, da er den Zugriff auf einen bestimmten Schlüssel oder eine Gruppe von Schlüsseln basierend auf seiner Wichtigkeit ermöglicht. Sekundärindizes werden je nach Implementierung über Spalten einer Spaltenfamilie erstellt, die aus mehreren Spalten bestehen kann. Ein Schlüsselspeicher ist hochoptimiert, um einfache Suchvorgänge durchzuführen, wie z. B. die Verwendung des Werts eines Schlüssels oder eines Satzes von Schlüsseln. Knoten und Kanten sind die beiden Arten von Daten, die in Diagrammdatenspeichern gespeichert werden. Kanten können verwendet werden, um die Beziehungen zwischen Entitäten anzugeben, während Knotenbeziehungen verwendet werden können, um Entitäten darzustellen. Eine Abfragesprache wie diese ist sehr nützlich, wenn Sie ein Beziehungsnetz mit Hilfe von Graphdatenbanken durchlaufen.

In Zeitreihendatenspeichern gespeicherte Daten sind für das Speichern von Telemetriedaten optimiert. Beispiele für Szenarien sind Sensoren, die IoT-Geräte erkennen können, sowie Anwendungs- und Systemzähler. Ein Satz von Blobs kann mithilfe von Objektdatenspeichern über mehrere Serverknoten hinweg repliziert werden. Mithilfe von Dateifreigaben kann über ein Netzwerk auf Dateien zugegriffen werden, indem Standardnetzwerkprotokolle wie Server Message Block (SMB) verwendet werden. Er dient als sekundärer Index für jeden Datenspeicher in dem Sinne, dass er als sekundärer Index verwendet wird. Wenn eine große Datenmenge gesammelt wird, kann ein Echtzeit-Datenindexer verwendet werden. Um einen Index zu erstellen, wird ein Indizierungsprozess verwendet. Es kann mehrdimensional sein und ermöglicht eine Freitextsuche.

Herkömmliche Datenbanken hingegen sind langsamer und komplexer, und NoSQL-Datenbanken wie MongoDB erfordern weniger Administration. Es ist jedoch möglich, dass Sie MongoDB in eine relationale Datenbank integrieren müssen. Das folgende Beispiel könnte verwendet werden, um Informationen aus zwei konkurrierenden Quellen zu visualisieren. Transaktionsdaten werden in NoSQL-Datenbanken nicht unterstützt (nur einfache Daten werden unterstützt). Transaktionen können mithilfe einer Datenbank verwaltet werden, die Join-Transaktionen unterstützt. Daten, die mit hoher Geschwindigkeit eintreffen, werden in NoSQL-Datenbanken verarbeitet. Es handhabt langsame Datenflüsse durch die relationale Datenbank. Berücksichtigen Sie bei der Arbeit mit MongoDB und einer relationalen Datenbank die Stärken und Schwächen jeder Lösung. NoSQL-Datenbanken wie MongoDB sind schneller, skalierbarer und weniger fehleranfällig als herkömmliche Datenbanken. Transaktionen werden von NoSQL-Datenbanken nicht unterstützt, daher müssen Daten ohne sie verarbeitet werden. Transaktionen (auch Verknüpfungen in Datenbanken genannt) werden in relationalen Datenbanken unterstützt, wodurch sichergestellt werden kann, dass die Daten genau und zuverlässig sind.

Arten von Nosql-Datenbanken und ihre Vorteile

Anstatt Daten in relationalen Tabellen zu speichern, speichern NoSQL-Datenbanken Informationen in Dokumenten. Daher kategorisieren wir sie als „nicht nur SQL“ und unterteilen sie in eine Vielzahl von Datentypen. Dokumentdatenbanken, Schlüsselwertspeicher, Datenbanken mit breiten Spalten und Diagrammdatenbanken sind Beispiele für NoSQL-Datenbanken. Eine relationale Datenbank, auch relationale Datenbank genannt, speichert Daten in Tabellen. Es gibt hierarchische Tabellen, die verschiedenen Datentypen entsprechen, und jede Tabelle hat ihren eigenen Datensatz. Eine Tabelle kann beispielsweise Informationen über Kunden, Produkte, Bestellungen usw. eines Unternehmens enthalten. Wenn Sie eine große Datenmenge in einer NoSQL-Datenbank speichern müssen, empfiehlt es sich, diese anstelle einer relationalen Datenbank zu verwenden. Zu beachten ist auch, dass neben einem bestimmten Datenmodell auch NoSQL-Datenbanken zum Einsatz kommen. Cassandra zum Beispiel ist ein Key-Value-Store mit SQL-Unterstützung, während MongoDB nur SQL ist. NoSQL-Datenbanken können anhand ihrer Datenmodelle klassifiziert werden, obwohl sie nicht auf einen bestimmten Typ von Datenmodellen beschränkt sind. Ein Schlüssel-Wert-Speicher wird manchmal als Dokumentendatenbank klassifiziert, während ein Wide-Column-Speicher manchmal als spaltenbasierte Datenbank klassifiziert wird. NoSQL-Datenbanken unterscheiden sich von relationalen Datenbanken in vielerlei Hinsicht, einschließlich ihrer eigenen Vor- und Nachteile. Es gibt bestimmte Situationen, in denen sie angebracht sein können, aber sie sind nicht die einzige Option.

Wie übertrage ich Daten von Rdbms zu Mongodb?

Es gibt verschiedene Möglichkeiten, Daten von einem RDBMS zu MongoDB zu übertragen. Eine Möglichkeit besteht darin, die Daten aus dem RDBMS als JSON-Dokumente zu exportieren und diese dann in MongoDB zu importieren. Eine andere Möglichkeit ist die Verwendung eines Tools wie MongoMigrate, das die Daten automatisch für Sie übertragen kann.

NoSQL-Datenbanken wie MongoDB können dank ihres flexiblen Schema-Ansatzes große Datensätze systematisch speichern. NoSQL-Datenbanken speichern und verwalten große Mengen unstrukturierter und halbstrukturierter Daten auf sehr einfache Weise. Anhand dieses Artikels erfahren Sie, wie Sie die Grundkonzepte von relationalen Datenbanken und MongoDB abbilden. MongoDB ist eine beliebte NoSQL-Datenbank und flexibel genug, um große Datensätze zu verarbeiten. Hevo Data, eine No-Code-Datenpipeline, ermöglicht Ihnen die Integration von MongoDB und 100 kostenlosen oder kostenpflichtigen Datenquellen (darunter über 40 kostenlose Datenquellen). Es kann verwendet werden, um Daten direkt in ein Data Warehouse oder einen anderen Ort Ihrer Wahl zu laden. Auf den Umstieg von einer relationalen Datenbank auf eine NoSQL-Datenbank sind Sie vielleicht noch nicht vorbereitet, aber er lohnt sich, wenn Sie eine flexible, skalierbare und sichere Lösung suchen.

Für jemanden, der zuvor mit RDBMS-Datenstrukturen gearbeitet hat, kann es schwierig sein, von einem vordefinierten relationalen Modell zu einem reichhaltigen und dynamischen Datenmodell zu wechseln. Die Datenmigration von einer relationalen Datenbank zu MongoDB kann schwierig sein. Mit den Treibern und Tools von MongoDB wird der Prozess erheblich einfacher. In diesem Artikel gehen wir darauf ein, wie Sie MongoDB verwenden, um Beziehungen und relationale Daten zu modellieren. Mit dem Verknüpfen von Dokumenten und dem Einbetten von Dokumenten erreichen wir dies. Nachdem Sie diesen Artikel gelesen haben, werden Sie in der Lage sein, zwischen MongoDB und relationalen Datenbanken zu unterscheiden. Dann mussten Sie lernen, wie Sie von einer relationalen Datenbank zu MongoDB migrieren. Es ist wichtig, MongoDB und andere Datenquellen in einem Cloud Data Warehouse oder einem anderen Ziel zu konsolidieren, an dem Business Analytics durchgeführt werden kann, um ein vollständiges Verständnis Ihrer Geschäftsleistung zu erhalten.

Mongodb vs. relationale Datenbanken

Die Methode, mit der auf Daten zugegriffen wird, unterscheidet sich stark zwischen MongoDB und RDBMS. Eine Tabelle und eine Spalte müssen exakt gleich benannt sein, damit auf die Daten in einer relationalen Datenbank zugegriffen werden kann. Die Dokument-ID in MongoDB wird verwendet, um auf Daten zuzugreifen. Die Leistung eines Such- und Indizierungssystems kann durch diesen Unterschied stark beeinflusst werden.
Es gibt auch einige in MongoDB integrierte Funktionen, die für RDBMS nicht verfügbar sind. Die Dokumentenversionierung in MongoDB ermöglicht es Ihnen beispielsweise, Änderungen an einem Dokument nachzuverfolgen.