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

Relationale Datenbanken sind seit vielen Jahren die erste Wahl für Unternehmen. Der Aufstieg von Big Data und die Notwendigkeit, mehr unstrukturierte Daten zu verarbeiten, hat jedoch zu einer neuen Art von Datenbanken geführt, die als NoSQL-Datenbanken bekannt sind. Das Migrieren von Daten aus einer relationalen Datenbank in eine NoSQL-Datenbank kann eine entmutigende Aufgabe sein. Aber mit den richtigen Tools und der richtigen Planung ist es relativ einfach zu bewerkstelligen. Bei der Migration von Daten gibt es ein paar Dinge zu beachten: 1. Wählen Sie die richtige NoSQL-Datenbank für Ihre Bedürfnisse. Es gibt viele verschiedene Arten von NoSQL-Datenbanken, daher ist es wichtig, eine auszuwählen, die Ihren Anforderungen entspricht. 2. Exportieren Sie Ihre Daten aus Ihrer relationalen Datenbank. Dies kann je nach Datenbank mit einer Vielzahl von Tools erfolgen. 3. Importieren Sie Ihre Daten in Ihre NoSQL-Datenbank. Auch hier gibt es eine Vielzahl von Hilfsmitteln, die dabei helfen. 4. Testen, testen, testen. Es ist wichtig, Ihre Daten in Ihrer neuen NoSQL-Datenbank zu testen, um sicherzustellen, dass alles korrekt migriert wurde und dass auf Ihre Daten zugegriffen werden kann.

Das uralte relationale Datenbankverwaltungssystem (RDBMS), das in Rechenzentren von Unternehmen läuft und seit mehr als 30 Jahren den Großteil der weltweiten Daten enthält, ist das vorherrschende Datensystem. Es kann nicht weitergehen. RDBMS ist nicht mehr in der Lage, mit der zunehmenden Menge, Geschwindigkeit und Vielfalt der generierten und verbrauchten Daten Schritt zu halten. NoSQL-Datenbanken sind in einer neuen Ära von Big Data erforderlich. Es besteht kein Zweifel, dass der Übergang von älteren RDBMS zu modernen NoSQL-Datenbanken einfach ist. Die Auswahl der richtigen NoSQL-Software für die Migration von einer relationalen Datenbank zu einer NoSQL-Datenbank erfordert eine sorgfältige Planung. SQL und NoSQL Land unterscheiden sich stark in der Syntax, sodass die Sprache für neue Benutzer möglicherweise einige mentale Gymnastik erfordert.

Obwohl dies einige Entwickler davon abhalten kann, NoSQL in ihrem nächsten Projekt zu verwenden, sollte es sie nicht davon abhalten. Die Größe von Foursquare ermöglicht es, Millionen von Benutzern und über 2,5 Milliarden Check-Ins anzuziehen. Eines der großartigen Dinge an NoSQL ist die Fähigkeit, ein Modell nach Bedarf zu iterieren, um eine bestimmte Geschäftsanforderung zu erfüllen. Nach der Migration aus der relationalen Welt wenden sich viele neue Benutzer der Cloud zu. Foursquare und Art.sy sind zwei Unternehmen, die von relationalen Datenbanken auf NoSQL-Datenbanken umgestiegen sind. Der Prozess des Verschiebens von RDBMS-Daten in eine Spaltendatenbank wie Cassandra unterscheidet sich vom Verschieben von Daten in Schlüsselwertspeicher wie Riak oder das Migrieren von Daten zu MongoDB. Die meisten erfolgreichen Unternehmen bauen von Anfang an Größe auf und verwenden Nosql als primäres Tool für das Geschäftsprozessmanagement.

Obwohl NoSQL-Datenbanken gründlich migriert werden können, erfordern sie dennoch eine gründliche Schemazuordnung in jeder Programmiersprache, die Daten empfängt. Da Daten immer heterogener werden und Migrationen zu NoSQL-Datenbanken immer schneller werden, werden NoSQL-Datenbanken in der Lage sein, Daten so zu interpretieren, dass sie für Änderungen im inhärenten Schema der Daten empfänglich sind.

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

Es gibt ein paar Schritte, die Sie ausführen müssen, um eine relationale Datenbank in eine nosql-Datenbank zu migrieren. Zuerst müssen Sie Ihre Daten aus der relationalen Datenbank in ein Dateiformat exportieren, das in die nosql-Datenbank importiert werden kann. Als Nächstes müssen Sie ein Schema für Ihre nosql-Datenbank erstellen. Schließlich müssen Sie Ihre Daten in die nosql-Datenbank importieren.

Können Sie relationale Daten in Nosql speichern?

Beziehungen können in NoSQL-Datenbanken gespeichert werden, da sie sich von relationalen Datenbanken dadurch unterscheiden, dass sie einzigartig sind und nicht auf die gleiche Weise gespeichert werden. Viele Benutzer von NoSQL-Datenbanken berichten, dass das Modellieren von Beziehungsdaten in NoSQL-Datenbanken einfacher ist als das Modellieren von Daten in relationalen Datenbanken, da verwandte Daten nicht zwischen Tabellen getrennt werden müssen.

Daten können mit einem einfachen Schlüssel/Wert-Paar, einem JSON-Dokument oder einem Diagramm gespeichert werden. Database-as-a-Service (DBaaS) ist ein Datenbanktyp, der kein SQL zum Ausführen von Abfragen erfordert. Viele dieser Datenbanken unterstützen SQL-kompatible Abfragen, weshalb sich der Begriff „NoSQL“ auf eine nicht-relationale Datenbank bezieht. Es ist nicht erforderlich, dass alle Dokumente in der Dokumentenablage die gleiche Struktur haben. Mit diesem Ansatz können Sie von einer Vielzahl von Optionen profitieren. Ein Schlüssel ist eine eindeutige Kennung, die einem häufig gehashten Dokument zugewiesen wird. Ein einzelnes Dokument mit einer atomaren Struktur enthält normalerweise Operationen, die in mehrere Felder geschrieben sind.

Anstatt einen Hash zu berechnen, werden Daten in den meisten Spaltenfamilien-Datenbanken physisch in Schlüsselreihenfolge gespeichert. Ein Zeilenschlüssel wird als Primärindex betrachtet und ermöglicht den Zugriff auf schlüsselbasierte Informationen über einen bestimmten Schlüssel oder eine Menge von Schlüsseln. Sie können einige Implementierungen verwenden, um Sekundärindizes für Spalten in einer Spaltenfamilie zu erstellen. Um einfache Suchvorgänge unter Verwendung des Werts eines Schlüssels oder eines Satzes von Schlüsseln durchzuführen, sind Schlüssel/Wert-Speicher hochgradig optimiert. Datenspeicher in Graph-Datenspeichern werden in zwei Kategorien unterteilt: Knoten und Kanten. Knoten können beliebige Entitäten darstellen, oder Kanten können die Beziehung zwischen beliebigen Entitäten oder Kanten anzeigen. Eine Abfragesprache wie Graphdatenbanken kann verwendet werden, um ein Netzwerk von Beziehungen mit Leichtigkeit zu durchqueren.

Zeitreihendatenspeicher sind darauf ausgelegt, Telemetriedaten optimal zu speichern. Es ist möglich, IoT-Sensoren oder Anwendungs-/Systemzähler zu verwenden. In einigen Fällen repliziert der Objektdatenspeicher ein Blob über mehrere Serverknoten hinweg. Auf Dateien kann über ein Netzwerk zugegriffen werden, indem standardmäßige Netzwerkprotokolle wie Server Message Block (SMB) verwendet werden, wenn Dateifreigaben verwendet werden. Bei Datenspeichern dienen externe Indizes als Sekundärindex. Die Software ist in der Lage, riesige Datenmengen zu speichern und nahezu in Echtzeit darauf zuzugreifen. Ein Index wird durch Verwenden eines Indizierungsverfahrens erstellt. Freitextsuchen können in einigen Fällen unterstützt werden, da sie mehrdimensional sein können.

Die Cloud-Architektur ist Cloud-nativ konzipiert. Dies ist die neueste Iteration in der Entwicklung und Bereitstellung von Software. Das Ziel dieses Modells ist es, reaktionsschnelle Anwendungen zu ermöglichen, die als Cloud-, On-Premise- oder Hybridmodell bereitgestellt werden können.
Unternehmen setzen zunehmend Cloud-native Architekturen ein, um die Gesamtkosten der Software zu senken und gleichzeitig die Entwicklungs- und Bereitstellungsprozesse besser zu verwalten. Durch die Verwendung von Cloud-nativen Architekturen können Sie Anwendungen erstellen, die schnell hoch- und herunterskaliert werden können. Darüber hinaus reagieren sie besser als früher auf Veränderungen, was sie zu einer ausgezeichneten Wahl für das dynamische Geschäftsumfeld von heute macht.
Das Ziel Cloud-nativer Architekturen ist die Nutzung von Microservices und verteilten Systemen. Eine Implementierung eines Microservices ist eine Implementierung auf einem einzelnen Server oder einer virtuellen Maschine, die klein und eigenständig ist. Ein verteiltes System ist eine Sammlung von Microservices, die auf mehrere Server verteilt sind.
Als Teil einer Cloud-nativen Architektur sind Microservices eine entscheidende Komponente. Sie können Ihre Anwendungen in kleine, modulare Teile unterteilen, die unabhängig bereitgestellt und mit dieser Funktion schnell aktualisiert und ersetzt werden können. Durch die Nutzung dieses Ansatzes zur Softwareentwicklung ist es für Sie einfach, neue Versionen Ihrer Anwendungen zu testen und bereitzustellen.
Microservices-basierte Architekturen werden auch verwendet, um Cloud-native Architekturen zu erstellen. Ein Server übernimmt die Abwicklung der verschiedenen Microservices. Als Ergebnis dieses Ansatzes können Sie Ihre Anwendung auf vielfältige Weise skalieren und vom Rest isolieren.
Eine Microservices-basierte Architektur hingegen basiert auf einem verteilten System. Das bedeutet, dass Ihre Anwendungen auf alle Knoten innerhalb Ihres Netzwerks verteilt sind. Mit dieser Methode können Sie Ihre Anwendungen nach oben oder unten skalieren, ohne ihre Leistung zu beeinträchtigen.
Unternehmen setzen in der heutigen globalisierten Welt zunehmend Cloud-native Architekturen ein. Sie bieten zusätzlich zu den folgenden eine Vielzahl von Vorteilen.
Die Softwarekosten wurden gesenkt.
Die Fähigkeit, mit kleinen Stressmengen umzugehen
Sich an Veränderungen anpassen.

Vor- und Nachteile von Nosql-Datenbanken

Der Hauptunterschied zwischen NoSQL-Datenbanken und relationalen Datenbanken besteht darin, dass Daten in Dokumenten gespeichert werden. Sie werden daher als „nicht nur SQL“ klassifiziert und aufgrund ihrer Flexibilität in eine Vielzahl von Datenmodellen unterteilt. Zu den NoSQL-Datenbanken zählen Dokumentendatenbanken, Key-Value-Stores, Wide-Column-Datenbanken und Graph-Datenbanken.
MongoDB erfordert nicht die Verwendung eines relationalen Datenbankverwaltungssystems oder einer relationalen Datenbankstruktur (RDBMS). Bei Verwendung von MongoDB in Verbindung mit einer relationalen Datenbank ist dies möglich. Wenn Sie beispielsweise eine Datenvisualisierung über eine Sammlung unterschiedlicher Datenquellen erstellen.
Das Datenmodell von Cassandra ist darauf ausgelegt und für große Leseabfragen optimiert. Darüber hinaus unterstützt Cassandra keine transaktionale Datenmodellierung, die für relationale Datenbanken gedacht ist (z. B. normalisierte Transaktionen). Mit Cassandra können Sie jeweils nur eine Tabelle abfragen, anstatt Ihre Daten zu denormalisieren.
NoSQL-Datenbanken können in einigen Fällen trotz ihrer mangelnden Strenge in eine relationale Datenbank integriert werden. Diese Methode stützt sich auf die relationale Datenbank zum Speichern von Datenmodellen und Datenschemas sowie auf NoSQL-Datenbanken. Dadurch wären Datenabfragen sowohl in NoSQL- als auch in relationalen Datenbanken effizienter.

Wie konvertiere ich SQL in Nosql?

Nosql-Datenbanken werden häufig verwendet, wenn Skalierbarkeit wichtiger ist als Datenkonsistenz. Um eine SQL-Datenbank in eine Nosql-Datenbank umzuwandeln, müssen Sie zuerst die Daten aus der SQL-Datenbank in eine Datei exportieren. Dann können Sie ein nosql-Datenbankimporttool verwenden, um die Daten in die nosql-Datenbank zu importieren.

NoSQL-Datenbanken werden häufig in verschiedenen Umgebungen verwendet, auch wenn sie nur eine einzelne Software sind oder in Verbindung mit RDBMS- und NoSQL-Datenbanken arbeiten. Das Schema und die Datenlogik müssen umgestaltet werden, um von SQL zu NoSQL zu migrieren. Das Hosting muss in der vorgeschlagenen Technologie erfolgen, und es muss bei Bedarf erfolgen, um die Leistung zu maximieren. Da Cloud-Plattformen wie AWS (Amazon Web Services) und Azure (Microsoft Azure) auf NoSQL aufbauen, ist der Wechsel zu dieser Plattform die bessere Entscheidung. Einer der wichtigsten Vorteile der Verwendung von No- SQL-Datenbanken ist die Möglichkeit, Daten in einer Vielzahl von Formaten, einschließlich JSON, abzurufen. Da es sehr portabel ist, ist es ideal für Web- und mobile Anwendungen.

Sql und Nosql können zusammen in einer hybriden Datenbank verwendet werden

Können sql und nosql zusammen verwendet werden? Wenn sie in einer hybriden Datenbank kombiniert werden, ist dies kein Problem.

Wie übertrage ich Daten von Rdbms zu Mongodb?

Es gibt mehrere Möglichkeiten, dies zu tun, aber die gebräuchlichste ist die Verwendung eines Tools wie dem Mongoimport-Dienstprogramm von MongoDB. Dieses Tool kann Daten aus einer Vielzahl von Quellen entnehmen und in eine MongoDB-Datenbank laden.

MongoDB ist eine NoSQL-Datenbank, die sowohl bei der schnellen als auch bei der effizienten Datenspeicherung gut funktioniert. Eine NoSQL-Datenbank kann große Mengen an unstrukturierten und halbstrukturierten Daten speichern und verwalten. In diesem Artikel zeigen wir Ihnen, wie Sie grundlegende relationale Konzepte zwischen einer relationalen Datenbank und MongoDB abbilden. MongoDB, eine beliebte NoSQL-Datenbank , ist aufgrund ihrer Flexibilität und Fähigkeit, große Datensammlungen effektiv zu speichern, eine ideale Wahl für große Datensätze. Hevo Data ist eine No-Code-Datenpipeline, die eine vollständig verwaltete Datenintegration aus MongoDB, über 100 Datenquellen (einschließlich über 40 kostenlosen Datenquellen) und einer großen Anzahl kostenloser und kostenpflichtiger Datenquellen bietet. Wenn Sie Daten direkt in ein Data Warehouse hochladen, werden diese Daten automatisch an das Ziel Ihrer Wahl geladen. Der Wechsel von einer relationalen Datenbank zu einer NoSQL-Datenbank ist ein schwieriger Prozess, der sich jedoch lohnen kann, wenn Sie nach einer flexiblen und skalierbaren Lösung suchen.

Trotz der Tatsache, dass der Hintergrund eines Datenbankverwaltungssystems den Übergang von einem vordefinierten relationalen Modell zu einem reichhaltigen und dynamischen Dokumentdatenmodell schwierig macht, kann der Übergang vollzogen werden. Es ist möglich, Daten von einer relationalen Datenbank nach MongoDB zu migrieren. MongoDB-Treiber und -Tools erleichtern den Prozess jedoch erheblich. In diesem Artikel zeigen wir Ihnen, wie Sie Beziehungen und relationale Daten in MongoDB modellieren. Wir erreichen dies, indem wir die Ansätze zum Verknüpfen von Dokumenten und zum Einbetten von Dokumenten verwenden. In diesem Artikel erfahren Sie mehr über relationale Datenbanken und MongoDB sowie darüber, wie Sie zwischen ihnen unterscheiden können. Anschließend sind Sie die Schritte zur Migration von einer relationalen Datenbank zu MongoDB durchgegangen. Um Ihre Geschäftsleistung zu verstehen, ist es wichtig, MongoDB und andere Datenquellen in einem Cloud Data Warehouse oder einem anderen Ort zu konsolidieren, an dem Sie weitere Geschäftsanalysen durchführen können.

Die großen Unterschiede zwischen Mongodb und einem Rdbms

Ebenso gibt es einen Unterschied zwischen MongoDB und einem RDBMS, wie auf Daten zugegriffen wird. Der Dokumentenzugriff ist die bevorzugte Methode für den Datenzugriff in MongoDB. Der Begriff Dokument bezieht sich auf eine Sammlung von Feldern. Der Name jedes Feldes in einem Dokument kann verwendet werden, um darauf zuzugreifen. Sie können Daten einfach abfragen, indem Sie mit dieser Methode den Wert eines Felds nachschlagen.
Ein wesentlicher Unterschied zwischen MongoDB und RDBMS ist die Art und Weise, wie Daten aktualisiert werden. Die MongoDB-Datenbank aktualisiert Daten immer mit Änderungen an Dokumenten. Durch Ändern der Felder in einem Dokument werden neue Werte darauf angewendet.

Migration von Rdbms zu Nosql

Der Migrationsprozess von RDBMS zu NoSQL wird in diesem Artikel veranschaulicht. Das Definieren des Dokumentschemas ist erforderlich, wenn Sie von einem RDBMS zu einem NoSQL-System migrieren. Untersuchen Sie die am häufigsten verwendeten Abfragen Ihrer vorhandenen Anwendung, um sicherzustellen, dass sie ordnungsgemäß funktionieren. Greifen Sie auf eine Liste häufig aufgerufener Datengruppen zu.

Was ist der Unterschied zwischen RDBMS und NoSQL? Das RDBMS verwendet vordefinierte Schemata und eine tabellenbasierte Struktur. Daten werden in NoSQL in umfangreichen Dokumenten organisiert, und eingebettete Dokumente werden durch Verknüpfungen ersetzt. Hinsichtlich der Begriffe gibt es einige große Unterschiede zwischen NoSQL und bestehenden DBMS. Die Datenlandschaft verändert sich aufgrund der Weiterentwicklung von NoSQL-Technologien wie MongoDB dramatisch. Bei der Migration von RDBMS zu NoSQL ist es wichtig, eine Reihe von Faktoren zu berücksichtigen. Die effizientesten Methoden sind Kosteneinsparungen und Flexibilität. Ihre Migration wird viel reibungsloser, wenn Sie Open-Source-Datenbankexperten einsetzen.

Warum eine strukturierte Datenbank die beste Option für die Datenmigration ist

Bei der Migration auf eine neue Datenbank ist die Verwendung einer strukturierten Datenbank die beste Option. Da relationale Datenbanken große Datenmengen verarbeiten können, kann es schwieriger sein, mit ihnen zu arbeiten als mit anderen Arten von Datenbanken. Bei strukturierten Datenbanken hingegen steht die Datenmigration im Fokus. Sie erleichtern die Verwaltung großer Datensätze und verfügen über Funktionen, die Ihnen dabei helfen können, dies effektiver zu tun.

Nosql-Datenbank

Nosql-Datenbanken sind Datenbanken, die nicht das traditionelle relationale Modell verwenden. Stattdessen verwenden sie eine Vielzahl unterschiedlicher Modelle, z. B. Schlüsselwerte, Dokumente, Spalten und Diagramme. Nosql-Datenbanken sind oft skalierbarer und performanter als relationale Datenbanken und werden daher immer beliebter.

Datenbank NoSQL-Datenbanken speichern Daten in Dokumenten und nicht in Tabellen desselben Typs. Sie sind so konzipiert, dass sie die Anforderungen moderner Unternehmen erfüllen, indem sie flexibel und skalierbar sind und schnell auf sich ändernde Datenverwaltungsanforderungen reagieren können. NoSQL-Datenbanken sind in der Regel reine Dokumentendatenbanken, Key-Value-Stores, Wide-Column-Datenbanken und Graph-Datenbanken. Für die 2000 größten Unternehmen der Welt ist es heute gängige Praxis, NoSQL-Datenbanken zu verwenden, um unternehmenskritische Anwendungen zu betreiben. Diese fünf Trends heben fünf Herausforderungen hervor, die relationale Datenbanken nicht bewältigen können. Das Hauptproblem bei relationalen Datenbanken ist, dass sie die agile Entwicklung nicht gut unterstützen, da ihr festes Datenmodell dies erschwert. Das Anwendungsmodell definiert das Datenmodell mit NoSQL.

In NoSQL ist die Datenmodellierung nicht statisch. Dokumentorientierte Datenbanken verwenden JSON als De-facto-Format zum Speichern von Daten. Dadurch müssen ORM-Frameworks nicht länger Overhead-frei sein, während Anwendungen vereinfacht werden. N1QL (ausgesprochen Nickel), eine leistungsstarke Abfragesprache, die SQL auf JSON erweitern kann, wurde von Couchbase Server 4.0 veröffentlicht. Es unterstützt nicht nur standardmäßige SELECT / FROM / WHERE-Anweisungen, sondern auch Aggregation (GROUP BY), Sortierung (SORT BY), Verknüpfungen (LEFT OUTER / INNER) und andere Funktionen. Es gibt zahlreiche betriebliche Vorteile einer verteilten NoSQL-Datenbank, die mit einer Scale-out-Architektur erstellt wurde und keinen Single Point of Failure hat. Aufgrund der zunehmenden Anzahl von Kundeninteraktionen über mobile und Web-Apps ist die Verfügbarkeit ein Problem.

Die NoSQL-Datenbank lässt sich einfach installieren, konfigurieren und skalieren. Sie wurden entwickelt, um den Zugang zur gesamten Bandbreite der geschriebenen und gesprochenen Sprache zu ermöglichen. Diese Systeme können in großem oder kleinem Maßstab verwendet werden und sind in der Lage, Cluster unterschiedlicher Größe zu verwalten und zu überwachen. Die Daten werden zwischen den Rechenzentren in einer verteilten NoSQL-Datenbank repliziert, sodass keine separate Software erforderlich ist. Die Hardware-Router ermöglichen ein sofortiges Hardware-basiertes Failover und ermöglichen es Anwendungen, auf Datenbankfehler zu reagieren, ohne darauf warten zu müssen, dass die Datenbank ein Problem entdeckt. Die Verwendung der NoSQL- Datenbanktechnologie wird für die heutigen Web-, Mobil- und Internet of Things (IoT)-Anwendungen immer beliebter.

Aufgrund der Fähigkeit, große Mengen unstrukturierter Daten wie Kundendaten oder Produktdaten zu speichern, ist RavenDB ideal für viele Unternehmensanwendungen. Darüber hinaus eignet es sich gut für Anwendungen, die eine schnelle und einfache Verarbeitung großer Datenmengen erfordern. Darüber hinaus verfügt RavenDB über eine Fülle von Funktionen, die es zu einem fantastischen Tool für die Datenverwaltung machen.
RavenDB ist eine fantastische NoSQL-Dokumentendatenbank, die alle Vorteile einer relationalen Datenbank in einer einzigen Datenbank bietet.

Nosql-Datenbanken: Die Vorteile großer Datenmengen, niedriger Latenz und flexibler Datenmodelle

Anwendungen, die große Datenmengen, geringe Latenzzeiten und die Möglichkeit, Daten auf vielfältige Weise zu modellieren, erfordern, profitieren von NoSQL-Datenbanken. Eine NoSQL-Datenbank basiert auf einer reinen Dokumentendatenbank, einem Key-Value-Store, einer Wide-Column-Datenbank oder einer Graph-Datenbank. Auf die Daten in diesen Datenbanken kann auf vielfältige Weise zugegriffen und sie verwaltet werden, indem eine Vielzahl von Datenmodellen verwendet wird. Eine solche große Datenbank ist speziell für Anwendungen mit hohem Datenvolumen, geringer Latenz und einem flexiblen Datenmodell konzipiert.

SQL zu Nosql Konverter Online

Es gibt viele Möglichkeiten, SQL in NoSQL zu konvertieren, aber die häufigste ist die Verwendung eines Online-Konverters. Es gibt viele Websites, die diesen Service anbieten, und es ist normalerweise ein einfacher Prozess. Alles, was Sie tun müssen, ist Ihre SQL-Datei hochzuladen, und der Konverter erledigt den Rest.

ist ein Projekt zur Automatisierung der Konvertierung einer Microsoft SQL Server-Datenbank in eine Couchbase Server-Datenbank. Es ist wichtig, daran zu denken, dass das Wechseln zwischen Datenbanken ähnlich ist wie das Übersetzen zwischen Sprachen, bevor Sie beginnen. Der Weg ist ein Weg, der Risiken, Anstrengungen und Belohnungen erfordert, und er ist einer, der mehrere Optionen bietet. Wenn Sie Couchbase verwenden, wird eine Tabelle strikt durchgesetzt (daher der Begriff „relationale“ Datenbank), aber so etwas wie eine Sammlung gibt es nicht. Bereiche, ignorieren Sie Schemas und verwenden Sie Standardbereiche (in etwa dbo in MySQL) als Argumente zum Erstellen von Bereichen. Das Dienstprogramm SqlServerToCouchbase generiert eine Sammlung für jede Tabelle, die es findet. Tabellennamen in SQL Server können viel länger sein als in Couchbase Server.

Die N1QL-Abfrage verwendet keine Dokumentschlüssel und kann je nach Abfragetyp von unterschiedlichen Indizes profitieren. Da es sich jedoch um eine Level-5-Konvertierung handelt, sollte es für den Anfang ausreichen. Mit der neuesten Version von Couchbase Server können Sie einen Indexer verwenden, um N1QL-Indizes für jede gewünschte Abfrage zu empfehlen. Die entsprechenden vollständigen Tabellenscans (z. B. Primärindizes) werden in Couchbase Server standardmäßig nicht unterstützt. Mit dem Dienstprogramm SqlServerToCourier können Sie alle Zeilen aus jeder Tabelle abrufen und sie in JSON-Dokumente für jede Sammlung schreiben. Eine Beta-Version von Couchbase Server 7 steht jetzt zum Download und Testen zur Verfügung. Mit dem Konvertierungsdienstprogramm können Sie eine Couchbase Server-Umwandlung Ihrer SQL Server-Datenbank vornehmen. Allerdings kann derzeit kein Client-Code konvertiert werden. Dies ist ein schwierig zu lösendes Problem, unabhängig davon, welche Datenbank Sie migrieren: SQL Server oder eine andere Datenbank.

So verbinden Sie zwei Dokumente in Mongodb

Wenn zwei Dokumente in MongoDB verbunden werden, müssen sie auf die gleiche Weise verbunden werden. Indem Sie das Feld eingeben, das Sie im ersten Dokument verbinden möchten, können Sie das Feld eingeben, das Sie im zweiten Dokument verbinden möchten.
Suchen Sie im zweiten Dokument das Feld, das Sie verknüpfen möchten, und navigieren Sie im ersten Dokument zu ihm.
Erstellen Sie die Funktion $lookup(Aggregation) und verwenden Sie sie, um mehrere Felder gleichzeitig zu verbinden.
Sie sehen die Daten im Ergebnisfeld, wenn Sie einem Feld beigetreten sind.
Die $where-Funktion kann zum Filtern von Daten verwendet werden.

Konvertieren Sie die relationale Datenbank in Mongodb

Relationale Datenbanken wie MySQL, Oracle und Microsoft SQL Server sind leistungsstarke Tools zum Speichern und Abrufen von Daten. Aber sie sind nicht das einzige Spiel in der Stadt. MongoDB ist eine leistungsstarke dokumentenorientierte Datenbank, die aufgrund ihrer Flexibilität und Skalierbarkeit immer beliebter wird.
Wenn Sie erwägen, Ihre relationale Datenbank in MongoDB umzuwandeln, sollten Sie einige Dinge beachten. Erstens verwendet MongoDB ein anderes Datenmodell als relationale Datenbanken. In MongoDB werden Daten als JSON-ähnliche Dokumente dargestellt, die verschachtelt sein können und verschiedene Datentypen haben. Dies gibt Ihnen viel Flexibilität bei der Strukturierung Ihrer Daten.
Zweitens ist MongoDB eine verteilte Datenbank, was bedeutet, dass sie auf mehrere Server verteilt werden kann. Dadurch wird es einfacher, Ihre Datenbank zu skalieren, wenn Ihre Daten wachsen.
Schließlich verfügt MongoDB über leistungsstarke Abfrage- und Aggregationsfunktionen, mit denen Sie beispielsweise Daten gruppieren und zusammenfassen können. Dies kann für die Datenanalyse sehr nützlich sein.
Wenn Sie darüber nachdenken, Ihre relationale Datenbank in MongoDB umzuwandeln, sollten Sie Folgendes beachten. MongoDB kann ein leistungsstarkes Tool zum Speichern und Abrufen von Daten sein, aber es ist wichtig, die Unterschiede zwischen MongoDB und relationalen Datenbanken zu verstehen.

Um Datenbanken zwischen MongoDB und relationalen Datenbanken abzubilden, importiert MongoDB SQL hinein. NoSQL-Datenbanken haben in den letzten Jahren an Popularität gewonnen. Open Source MongoDB, eine NoSQL-Datenbank, die Daten in Form von JSON speichert, ist ein hervorragendes Beispiel für eine dokumentenorientierte NoSQL-Datenbank. Durch das Lesen dieses Artikels werden Sie in der Lage sein, die RDBMS/SQL-Domäne, ihre Funktionalitäten, Begriffe und Abfragesprachenzuordnungen zu MongoDB-Datenbanken besser zu verstehen. In MongoDB können wir lauffähige dynamische Dokumente erstellen. Jedes Dokument in einer Sammlung kann unterschiedliche Schemas haben. Ein Feld kann gleichzeitig Int- und Array-Typen enthalten, und ein Array kann bei der nächsten Instanz gespeichert werden.

Da NosSQL-Datenbanken ein dynamisches Schema verwenden, haben sie einen sehr hohen Skalierbarkeitsfaktor. Eine relationale Datenbank kann in zwei Teile unterteilt werden, sagen wir user und contact, mit den Primärschlüsseln id und contact_id, die sich beide in den Tabellen user und contact befinden. Typischerweise verwendet MongoDB das automatisch generierte_id-Feld als Primärschlüssel zum Identifizieren von Dokumenten. Wir werden demonstrieren, wie Sie Verknüpfungsdokumente und eingebettete Dokumente verwenden, um solche Beziehungen zu entwerfen. In diesem Artikel gehen wir auf die Prozesse ein, die mit dem Erstellen und Bearbeiten von Sammlungen (oder Tabellen), dem Einfügen, Lesen, Aktualisieren und Entfernen von Dokumenten (oder Zeilen) verbunden sind. In MongoDB muss die Sammlungsstruktur nicht explizit erstellt werden (wie es bei Tabellenstrukturen über eine CREATE TABLE-Abfrage der Fall ist). Beim ersten Einfügen in die Sammlung ändert sich die Dokumentstruktur automatisch.

Wenn MongoDB Abfragedaten aktualisiert, wird nur ein Dokument (und sein übereinstimmender Text) aktualisiert. Der $or-Operator wird verwendet, um ein logisches ODER mit den Kriterien der find-Methode zu verbinden. Als Beispiel verwenden wir in absteigender Reihenfolge -1 als Wert des Felds. Die folgende Anweisung würde beispielsweise dazu führen, dass zehn Posts die ersten fünf überspringen. Das Entfernen von Dokumenten ist einfach und SQL sehr ähnlich. Jede MongoDB-Sammlung enthält einen Index, der durch Eingabe des Felds „the_id“ angepasst werden kann. Wir verwenden die Methode „secureIndex“, um neue Indizes für die Felder zu erstellen. Darüber hinaus können einige Online-Tools Sie bei der Konvertierung von SQL-Abfragen in MongoDB-Abfragen unterstützen.