NoSQL-Datenbankspeicher für Likes

Wenn Sie eine NoSQL-Datenbank zum Speichern von Daten verwenden , gibt es verschiedene Möglichkeiten, Likes zu speichern. Am gebräuchlichsten ist es, die Daten im JSON-Format zu speichern. Auf diese Weise können Sie die Daten in einem Schlüssel-Wert-Paar speichern, wobei der Schlüssel die Benutzer-ID und der Wert die Anzahl der Likes ist. Sie können die Daten auch im XML-Format speichern, das JSON ähnelt, aber eine etwas andere Syntax verwendet.

Kann Nosql Beziehungsdaten speichern?

Beziehungen können in NoSQL-Datenbanken gespeichert werden, sie unterscheiden sich jedoch von Datenbanken, die sie verarbeiten. Viele Benutzer von NoSQL-Datenbanken glauben, dass das Modellieren von Beziehungsdaten in NoSQL-Datenbanken einfacher ist als das Modellieren von Daten in relationalen Datenbanken, da die zugehörigen Daten nicht von der zugehörigen Tabelle getrennt werden müssen.

Mit einer dokumentenorientierten (NoSQL) Datenbank können Objekte nicht miteinander verknüpft werden. Dieser Blogbeitrag erklärt, wie Sie aufhören können, sich um Objekte/Beziehungen in einer Datenbank zu kümmern, indem Sie den Job kündigen. Der Vorgang des Hinzufügens von Objekten zu Beziehungen mit einem REST-API-Aufruf wird ausgeführt. In diesem Beispiel verwenden wir das PUT-Verb, um einen Kunden mit einem bestimmten Problem sowie mit einem Verantwortlichen in Verbindung zu bringen. Eine Relation wird immer sinnvoll dargestellt. Die Datenbank verfolgt nach jedem Verweis auf ein Objekt (dh eine Beziehung) alle Änderungen, die am Originaldokument vorgenommen wurden. Zusätzlich zur Verfolgung aller Relationen kann uns die Datenbank mitteilen, wo ein bestimmtes Dokument in Relation verwendet wird. Um die impliziten Verweise zu verfolgen, beziehen Sie sich auf die folgende Tabelle und verwenden Sie eine spezielle Abfrage.

Die verschiedenen Arten von Nosql-Datenbanken

Bei der Entscheidung, welche Datenbank verwendet werden soll, ist es wichtig, die zu speichernden Daten zu verstehen. Obwohl NoSQL-Datenbanken Daten in Dokumenten und nicht in relationalen Tabellen speichern, werden sie entweder als SQL- oder als flexible Datenmodelle klassifiziert. NoSQL-Datenbanken können skaliert werden, funktionieren gut und sind stabil. Mit diesen Programmen können Daten schnell und effektiv bearbeitet werden, ohne dass komplexe Datenbankverwaltungssysteme erforderlich sind. Obwohl sie in einigen Fällen erfolgreich sein können, ist es unwahrscheinlich, dass sie relationale Datenbanken vollständig ersetzen. Sie können verwendet werden, um Daten zu speichern, die nicht in einem Tabellenformat organisiert werden müssen.

Was können Sie in einer Nosql-Datenbank speichern?

Es gibt eine Reihe verschiedener Arten von NoSQL-Datenbanken, von denen jede darauf ausgelegt ist, bestimmte Arten von Daten zu speichern. Beispielsweise sind Schlüsselwertspeicher darauf ausgelegt, Daten in einem einfachen Schlüsselwertformat zu speichern, während Dokumentdatenbanken darauf ausgelegt sind, Daten in einem JSON-ähnlichen Format zu speichern.

Document NoSQL-Datenbanken speichern Daten in Dateien statt in Zeilen. Infolgedessen sind sie in der Lage, die Anforderungen des modernen Geschäftsdatenmanagements auf vielfältige Weise zu erfüllen, einschließlich Flexibilität, Skalierbarkeit und Reaktionsfähigkeit auf sich schnell ändernde Anforderungen. Dokumentdatenbanken, Schlüsselwertspeicher, Datenbanken mit breiten Spalten und Diagrammdatenbanken sind Beispiele für NoSQL-Datenbanken. Global-2000-Unternehmen führen NoSQL-Datenbanken schnell ein, um unternehmenskritische Anwendungen zu unterstützen. Diese fünf Trends führen dazu, dass die meisten Datenbanken mit technischen Herausforderungen zu kämpfen haben. Aufgrund ihres festen Datenmodells sind relationale Datenbanken ein großes Hindernis für die agile Entwicklung. Ein Anwendungsmodell definiert ein Datenmodell in NoSQL.

In NoSQL können Daten nicht einfach durch Auswahl aus einer Datenbank modelliert werden. Der JSON-Standard ist das am weitesten verbreitete Format zum Speichern von Daten in einer dokumentenorientierten Datenbank. Dadurch werden ORM-Frameworks sowie der Overhead für die Anwendungsentwicklung überflüssig. N1QL (ausgesprochen Nickel), eine leistungsstarke Abfragesprache, die verwendet wird, um SQL auf JSON zu erweitern, wurde Couchbase Server 4.0 hinzugefügt. Es unterstützt auch standardmäßige SELECT / FROM / WHERE-Anweisungen sowie Aggregation (GROUP BY), Sortierung (SORT BY), Verknüpfungen (LEFT OUTER / INNER) und andere Funktionen. Die Vorteile von verteilten NoSQL-Datenbanken gehen weit über die Leistung hinaus; Sie sind mit einer Scale-out-Architektur aufgebaut und haben keinen Single-Failure-Point. Die Verfügbarkeit einer Anwendung wird im Zeitalter der Online-Kundenbindung durch Web- und mobile Apps immer wichtiger.

NoSQL-Datenbanken sind einfach zu installieren, zu konfigurieren und zu skalieren. Das Ziel der Geräte war es, Menschen dabei zu helfen, ihre Informationen zu organisieren, einschließlich schriftlicher Notizen, Dokumente und Speicherung. Sie können in jeder Größe verwendet werden, unabhängig davon, ob Sie einen kleinen oder großen Cluster verwalten. Mit einer verteilten NoSQL-Datenbank ist keine separate Software erforderlich, um Daten zwischen Rechenzentren zu replizieren. Es kann auch einen sofortigen Ausfall durch Hardware-Router ermöglichen, sodass Anwendungen nicht mehr darauf warten müssen, dass die Datenbank ein Problem erkennt und ihre eigene Wiederherstellung durchführt. In den nächsten Jahren wird die NoSQL-Datenbanktechnologie eine zunehmende Rolle bei der Entwicklung der heutigen Web-, Mobil- und Internet of Things (IoT)-Anwendungen spielen.

MongoDB ist nicht nur einfach zu bedienen, sondern verfügt auch über eine optimierte Benutzeroberfläche, die es zur idealen Wahl für dynamische Websites und Webanwendungen macht. Aufgrund seiner Skalierbarkeit kann es auch skaliert werden, um die Anforderungen von Großprojekten zu erfüllen. Eine MongoDB-Datenbank ist für jedes Projekt, das eine NoSQL-Lösung benötigt, eine Überlegung wert.

Nosql vs. SQL: Was ist besser für Leistung und Benutzerfreundlichkeit?

NoSQL-Datenbanken sind häufig schneller als SQL-Datenbanken , da sie keine Indizierung erfordern. Darüber hinaus ist ihre Leistung derjenigen herkömmlicher Rechenzentren bei großen Volumen überlegen. Da viele NoSQL-Datenbanken einfach zu bedienen sind, sind sie bei Entwicklern beliebt.

Ist Nosql gut für Analytics?

Nosql-Datenbanken sind oft schneller und skalierbarer als herkömmliche relationale Datenbanken , was sie zu einer guten Wahl für Analyseanwendungen macht, die große Datenmengen verarbeiten müssen. Nosql-Datenbanken können jedoch schwieriger abzufragen sein und unterstützen möglicherweise nicht alle Funktionen, die einige Benutzer benötigen.

Wenn Sie nach einer BI-Lösung für Ihre Mongo-Daten suchen, ist unsere MongoDB Analytics-Seite ein guter Ausgangspunkt. In den letzten Wochen wurde viel darüber diskutiert, ob MongoDB-Instanzen für die Datenanalyse verwendet werden sollten. In diesem Artikel werden die Unterschiede zwischen dokumentbasierten NoSQL-Datenbanken wie MongoDB und traditionellen relationalen Datenbanken wie SQL (auch bekannt als relationale Datenbanken) erläutert. Millionen von Entwicklern verwenden MongoDB, eine der beliebtesten NoSQL-Datenbanken. Einige Unternehmen unterstützen Unternehmen dabei, ihre Daten erfolgreich in ein Data Warehouse zu verschieben. Wenn Sie Analysen mit MongoDB-Daten durchführen möchten, können Sie die relationale Version anstelle der SQL-Version verwenden. Als Teil von Knowis geheimer Zutat entwickelt das Unternehmen Datenvirtualisierung.

Benutzer können Daten in MongoDB direkt über unseren Service abfragen und manipulieren, aber wir stellen dafür eine High-Level-Schnittstelle bereit. Zum Erstellen von Abfragen stehen Point-and-Click-Software und native MongoDB-Abfragen zur Verfügung. All dies geschieht in Echtzeit auf einer Live-MongoDB-Instanz, sodass keine Datentransformation erforderlich ist. Es besteht kein Zweifel, dass MongoDB die erste Datenbank ist und nicht die letzte sein wird. Zusätzlich zu MongoDB-Daten können Benutzer diese mithilfe der Datenanalyse- und Datenvisualisierungsfunktionen von MongoDB einfach in Echtzeit analysieren, datenwissenschaftlich analysieren und visualisieren. Es gibt eine Vielzahl guter Lösungsanbieter, die an innovativen Ansätzen zur Skalierung von Analysen in MongoDB arbeiten.

Eine NoSQL-Datenbank ist die bessere Wahl für Unternehmen, die große Mengen unterschiedlicher und unstrukturierter Daten in kürzerer Zeit verarbeiten möchten, was als Big Data bezeichnet wird. Ein Modell mit festem Schema kann auf diese Weise nicht repliziert werden, es ist flexibler beim Speichern und Verarbeiten von Daten und lässt sich durch Sharding horizontal skalieren.