NoSQL-Datenbanken sind die perfekte Lösung für den Hochgeschwindigkeits-Datenabruf!

NoSQL-Datenbanken werden häufig in Situationen verwendet, in denen Verknüpfungen zu langsam wären oder zu viele Datenduplizierungen verursachen würden. Darüber hinaus sind viele NoSQL-Datenbanken so konzipiert, dass sie horizontal skalierbar sind, was bedeutet, dass sie problemlos auf mehrere Server verteilt werden können. Joins eignen sich nicht gut für die horizontale Skalierung, da sie erfordern, dass sich alle Daten auf einem einzigen Server befinden.

Die allgemeinen Join-Operatoren, die in traditionelleren Datenbanken wie Oracle verwendet werden, unterstützen Oracle NoSQL Database nicht. Es wird jedoch ein separater Join-Typ zwischen Tabellen innerhalb derselben Tabellenhierarchie unterstützt. Aneinanderliegende Zeilen können effiziente Verbindungen ermöglichen, da nur Zeilen mit identischen Koordinaten verbunden werden können.

Der Prozess kombiniert Zeilen aus zwei oder mehr Tabellen, indem er eine zugehörige Spalte zwischen ihnen in der JOIN-Klausel verwendet. In den meisten Oracle NoSQL-Datenbanken werden Verknüpfungen verwendet, wenn ein Benutzer versucht, Daten aus Tabellen zu extrahieren, deren hierarchische Beziehungen unterschieden wurden.

Das Einbetten ist eines der Muster, die häufig in MongoDB auftreten. Normalisierung tritt auf, wenn die Teile eines Prozesses in separate Komponenten zerlegt werden. Die Teile sind in der Regel ein einzelnes Dokument in Mongo, sodass keine Verbindungen erforderlich sind.

Warum machst du nicht mit? Dokumentorientierte Datenbanken wie MongoDB sollen denormalisierte Daten speichern. Es sollte überhaupt keine Beziehung zwischen Sammlungen geben. Wenn dieselben Daten in zwei oder mehr Dokumenten erforderlich sind, sollten sie wiederholt werden.

Sind Joins in Nosql möglich?

Ja, Joins sind in nosql-Datenbanken möglich. Sie sind jedoch nicht so verbreitet wie in relationalen Datenbanken, da nosql-Datenbanken oft skalierbarer und leistungsfähiger sind. Joins können verwendet werden, um Daten aus mehreren Nosql-Sammlungen zu kombinieren, aber sie können teurer sein als andere Operationen.

Mit dem neuen $lookup-Operator können Sie mithilfe des $lookup-Operators von MongoDB 3.2 eine Left-Outer-Join-Operation für zwei oder mehr Sammlungen ausführen. Die Aggregation ist schwieriger zu verstehen als einfache Suchabfragen und dauert im Allgemeinen länger. Sie sind leistungsfähig und unverzichtbar bei komplexen Suchvorgängen, aber sie sind auch anfällig. Eine aggregierte Abfrage für MongoDB wird auf die gleiche Weise wie jede andere Abfrage ausgeführt und übergibt ein Array von Pipeline-Operatoren. Das Dokument enthält zusätzlich zu Text, Datum und Bewertungsinformationen ein Datum, eine Bewertung und einen Verweis auf den Benutzer, der es verfasst hat. Derzeit zeigen wir die neuesten zwanzig Beiträge in umgekehrter chronologischer Reihenfolge basierend auf Benutzerbewertungen an. Die $lookup-Funktion ist eine wichtige Ergänzung zu MongoDB 3.2.

Bei der Verwendung kleiner Mengen relationaler Daten in einer NoSQL-Datenbank kann es von Vorteil sein, einige der schwierigeren Probleme zu überwinden. Der $lookup-Operator sollte nicht regelmäßig verwendet werden. Wenn Sie viele Daten benötigen, verwenden Sie eine relationale Datenbank (SQL).

Ist Mongodb gut für Joins?

Die MongoDB-Join-Funktion wird jetzt von MongoDB 3.2 unterstützt, dank der Einführung einer neuen Lookup-Operation für MongoDB-Collections-Join-Operationen.

MongoDB hat keine Angst davor, unstrukturierte Daten zu konsumieren. Beim Vergleich von MongoDB-Joins mit Merge-Joins und Hash-Joins können wir Merge-Joins und Hash-Joins noch nicht durchführen. Indem wir einen Index bereitstellen, der es ermöglicht, verschachtelte Schleifen von einem Index zum anderen zu verbinden, können wir die Suche unterstützen. Was dramatische Leistungsverbesserungen bei „JOIN“ betrifft, sind wir jedoch nicht in der Lage, dies zu tun. Für die folgende Abfrage führen wir das folgende MongoDB-Skript mithilfe der SQL-Abfragefunktion in Studio 3T, der grafischen Benutzeroberfläche von MongoDB, aus. Die Ergebnisse zeigen die Anzahl der Einzelbestellungen sowie den Gesamtwert dieser Bestellungen, die beide anhand der Anzahl der Einzelkunden und Filialkontakte gemessen werden. Der Index wird in dieser Anmerkung besprochen.

Wenn Sie nur wenige Felder aus einer Sammlung benötigen, können Sie viel besser mit einem „überdeckenden Index“ arbeiten, der diese Felder mit den eigentlichen Suchkriterien enthält. Als Ergebnis haben wir einen Index für Verkäufe erstellt. ID-Nummer der Person. Entitäts-ID und Verkäufe, die einer Person zugeordnet sind. OrderHeaders for sales In diesen Feldtypen wird ein einzelnes _id-Feld, ähnlich einem gruppierten Index, verwendet. Die in der Join-Reihenfolge wiedergegebene Aggregationsreihenfolge spiegelt die Reihenfolge der Joins in Studio 3T wider, was zu einer schnelleren Ausführungszeit von 4,2 Sekunden führt. MongoDB und SQL Server teilen sich denselben Server, wobei letzterer dieselbe MongoDB-Aggregation in 160 Millisekunden verwaltet.

Wir sehen uns in diesem Fall Aufzeichnungen über den Handel mit Rechnungen an. Es gibt eine Reihe triftiger Gründe, warum sie sich nicht ändern sollten, und das tun sie auch nicht. Wir bereiten unsere historischen Daten einfach im vorgefertigten Format von MongoDB vor und pflegen sie. Durch die Voraggregierung mit einer Zwischensammlung wie dieser reduzieren wir die Zeit unseres Berichts auf 25 Millisekunden. Das vollständige Codebeispiel finden Sie hier: Dadurch werden auf meinem Computer 120 ms aggregiert, was ziemlich beeindruckend ist, wenn Sie die erforderlichen Schritte berücksichtigen. Ebenso muss der Bericht eines Verkäufers korrekt sein. Dies geschieht in Sekundenschnelle durch die Kombination der Wörter „Verkäufe“ und „Positionen“.

Wir können alle Datensätze in 48 Millisekunden eliminieren, indem wir zuerst alle Datensätze von $null-Verkäufern (Versandhandelskunden) entfernen. Das Sortieren sollte verschoben werden, bis Sie die für den Abschlussbericht benötigten Dokumente sowie eine Liste aller Nachschlagewerke haben. Sie sollten mit dem Anpassen und Projizieren beginnen, bevor Sie beginnen. Während die Pipeline jedes Dokument durchläuft, ist es wichtig, sie schlank zu halten und sicherzustellen, dass nur die Daten eingegeben werden, die Sie benötigen. Schließlich ist es entscheidend, die Reihenfolge zu finden, in der die Phasen in einer Aggregationspipeline ausgeführt werden.

Dies ermöglicht eine größere Auswahl an Optionen bei der Durchführung von Datenanalysen, da es die Aggregation von Daten aus zwei oder mehr Quellen ermöglicht. Darüber hinaus können Daten dank der Möglichkeit, Daten in bestimmte Kategorien zu gruppieren, in bestimmte Kategorien eingeteilt und leicht gefunden werden.
Die Struktur von MongoDB unterscheidet sich in vielerlei Hinsicht von der anderer Datenbanksysteme. Dies ermöglicht einen schnelleren Datenabruf sowie eine bessere Datenverwaltung und -speicherung. Darüber hinaus ist die Datenbank aufgrund der Kapazität für eine größere Anzahl von Daten skalierbar.
Aufgrund seiner enormen Leistungsfähigkeit verfügt MongoDB über mehrere Funktionen, die in anderen Datenbanksystemen nicht zu finden sind. Dadurch ist es eine sehr effiziente Methode zur Datenanalyse und Datenspeicherung.

Join-Funktion von Mongodb

Mit MongoDB können Sie zwei Sammlungen in einer Datenbank kombinieren, was sehr beliebt ist. Die Join-Syntax von MongoDB ist leistungsfähiger als die von SQL Server und der Join-Vorgang ist effizienter.
MongoDB unterstützt jedoch keine Abfrageverknüpfungen zwischen Sammlungen. In MongoDB kann die Aggregationsfunktion $lookup verwendet werden, um Join-Operationen durchzuführen.

Warum sollten Sie Nosql nicht verwenden?

Die NoSQL-Plattform unterstützt auch keine dynamischen Operationen. Es gibt keine Garantie, dass die Säureeigenschaften konstant bleiben. Sie können sich beispielsweise für SQL-Datenbanken entscheiden, wenn Sie mit sensiblen Daten zu tun haben. Wenn Sie außerdem Laufzeitflexibilität benötigen, sollten Sie NoSQL vermeiden.

Die Datenbank NoSQL ist im Vergleich zur Datenbank NoSQL für einen kleineren Speicherbereich und weniger CPU und Arbeitsspeicher optimiert. Es ist auch weniger flexibel und effektiver in der Anwendung. Mehrere Sammlungen desselben Datentyps sind von einer abnormalen Datenstruktur betroffen. Dadurch erhöht sich die Anzahl der Indizes und synchronisierenden Knoten, was das Datenvolumen und damit den Zeitaufwand für deren Aktualisierung erhöht. Herkömmliche NoSQL-Server sollen Eventual Consistency aufrechterhalten, sodass keine Änderungen über Indizes oder Knoten weitergegeben werden müssen, bevor sie vorgenommen werden. Einige NoSQL-Mitglieder können die Erstellung neuer Indizes verbergen (z. B. erstellt RavenDB automatische Indizes). Andere können die gesamte MongoDB-Datenbank scannen, ohne sie indizieren zu müssen.

Wenn eine NoSQL-Datenbank verwendet werden soll, muss diese auf Zugriffsmuster ausgelegt sein. Wenn sie unbekannt sind oder sich häufig ändern, müssen sie möglicherweise geändert werden. Dokumentorientierte NoSQL-Datenbanken sind nicht für den atomaren Verbrauch gedacht, da OLAP-Systeme Ihre Daten zerlegen müssen. Die Option To Be Continued (To Be Continued) kann verwendet werden, um Datenintegritätsprobleme in NoSQL (mit Ausnahme von Graph-basiertem NoSQL) zu beheben. Amazon DynamoDB war etwas spät im Spiel, da es erst letztes Jahr ACID-konform wurde.

NoSQL-Datenbanken haben einige Nachteile, darunter die Inkompatibilität von SQL-Anweisungen mit NoSQL-Datenbanken und ihre fehlende Unterstützung für Leistungsprobleme im Zusammenhang mit Leistungsdaten. Darüber hinaus folgen noSQL-Datenbanken nicht den gleichen Spezifikationen wie relationale Datenbanken, was es schwieriger macht, kompatible Software zu finden und zu verwenden.

Datenbanken Warum SQL-Datenbanken besser sind als Nosql

Es ist stabiler und schneller, SQL-Datenbanken zu verwenden als eine nosql-Datenbank.

Nosql-Join-Äquivalent

Es gibt kein direktes Äquivalent zu einem Join in nosql, aber es gibt einige Möglichkeiten, ein ähnliches Ergebnis zu erzielen. Die gebräuchlichste Methode besteht darin, Ihre Daten zu denormalisieren, was bedeutet, dass Sie Daten in mehreren Dokumenten duplizieren. Dies kann manuell erfolgen, oder Sie können ein Tool wie MongoMapper verwenden, das dies für Sie erledigt. Eine andere Möglichkeit ist die Verwendung von map/reduce, was etwas komplizierter ist, aber flexibler sein kann.

Beitritt zu einer relationalen Datenbank

Was sind die Ähnlichkeiten zwischen Join-Operationen in relationalen Datenbanken?
SQL-Joins in einer relationalen Datenbank ähneln Pipelinevorgängen, da sie Abfrage-, Filter- und Gruppierungsvorgänge ausführen.

Mongodb tritt bei

MongoDB Joins sind eine Möglichkeit für MongoDB, zwei Datensammlungen miteinander zu verbinden. Dies ist nützlich, wenn Sie Daten aus mehreren Sammlungen kombinieren müssen, um ein einzelnes Ergebnis zu erstellen. Beispielsweise könnten Sie einen Join verwenden, um Daten aus einer Sammlung von Benutzern mit einer Sammlung ihrer Posts zu kombinieren.

Die Open -Source-NoSQL-Datenbank MongoDB ist eine ausgezeichnete Wahl zum Speichern großer Datenmengen. Der Hauptunterschied zwischen traditionellen Datenbanken und MongoDB ist die Verwendung von Tabellen und Zeilen anstelle von Sammlungen und Dokumenten. Schlüssel-Wert-Paare sind eine der grundlegendsten Einheiten von MongoDB. In diesem Blog zeigen wir Ihnen, wie Sie MongoDB-Joins verwenden, die die wichtigsten Arten von Joins und Lookups sind. MongoDB 3.2 führt eine neue Lookup-Operation ein, die Join-Operationen für Sammlungen ausführen kann. Die Syntax für korrelierte Unterabfragen ist ab MongoDB 5.0 einfach zu verwenden. Es gibt einige Einschränkungen und Beschränkungen, die bei der Verwendung von MongoDB-Joins beachtet werden müssen.

Als Beispiel erstellt das folgende Snippet Sammlungen mit Restaurants und Bestellungen unter Verwendung der folgenden Dokumente:restaurants. Für beide Kollektionen müssen Bestellungen aufgegeben werden. Wie lautet der Name des Restaurants und seine Adresse? Es ist notwendig, einen Namen sowie eine Array-Übereinstimmung zwischen Bestellungen anzugeben. In der folgenden Reihenfolge finden Sie ein Getränk und ein Getränk. Die folgenden Ergebnisse werden bereitgestellt.

Nosql-Datenbanken

Nosql-Datenbanken sind Datenbanken, die nicht das traditionelle relationale Modell verwenden, das von den meisten Datenbanken verwendet wird. Stattdessen verwenden sie einen flexibleren schemalosen Ansatz. Dadurch sind sie skalierbarer und für viele Anwendungen einfacher zu handhaben.

Daten in NoSQL-Datenbanken werden in Dokumenten und nicht in relationalen Datenbanken gespeichert. Zu ihren Fähigkeiten gehören Flexibilität, Skalierbarkeit und die Fähigkeit, sich schnell ändernden Datenverwaltungsanforderungen gerecht zu werden. Dokumentdatenbanken, Schlüsselwertspeicher, Datenbanken mit breiten Spalten und Diagrammdatenbanken sind Beispiele für NoSQL-Datenbanken. Global-2000-Organisationen setzen NoSQL-Datenbanken schnell ein, um unternehmenskritische Anwendungen zu unterstützen. Der Grund dafür ist, dass es fünf Trends gibt, die für die meisten relationalen Datenbanken zu schwierig zu handhaben sind. Eine relationale Datenbank kann im Gegensatz zu einer MongoDB-Datenbank nicht in der agilen Entwicklung verwendet werden, da sie auf einem festen Datenmodell basiert. Das Anwendungsmodell definiert das Datenmodell bei der Verwendung von NoSQL.

NoSQL schreibt der Modellierung von Daten keine feste Methode vor. Eine dokumentenorientierte Datenbank wird typischerweise in JSON als De-facto-Format zum Speichern von Daten gespeichert. In diesem Fall werden keine ORM-Frameworks mehr benötigt, da kein Overhead anfällt. N1QL (ausgesprochen Nickel) wurde in Couchbase Server 4.0 als leistungsstarke Abfragesprache eingeführt, mit der SQL auf JSON erweitert werden kann. Es unterstützt nicht nur standardmäßige SELECT / FROM / WHERE-Anweisungen, sondern auch Aggregation (GROUP BY), Sortierung (SORT BY), Joins (LEFT OUTER / INNER) und so weiter. Einer der Hauptvorteile einer verteilten NoSQL-Datenbank ist ihre Scale-out-Architektur und kein Single Point of Failure. Da immer mehr Kundeninteraktionen online über Web- und mobile Apps durchgeführt werden, wird die Verfügbarkeit von Dienstleistungen zu einem immer wichtigeren Aspekt.

NoSQL-Datenbanken sind einfach zu installieren, zu konfigurieren und zu skalieren, wodurch sie sich ideal für eine Vielzahl von Anwendungen eignen. Sie wurden entwickelt, um den Inhalt eines Buches zu organisieren, eine Notiz zu schreiben und sie aufzubewahren. Es kann auch in jeder Größe verwendet werden – von kleinen Clustern bis zu großen Clustern. Zum Ausführen einer NoSQL-Datenbank ist keine separate Software erforderlich; Es ist verteilt und enthält eine integrierte Replikation zwischen Rechenzentren. Darüber hinaus ermöglicht es ein sofortiges Failover über Hardware-Router, sodass Anwendungen nicht warten müssen, bis die Datenbank einen Fehler entdeckt und ihre eigene Wiederherstellung durchführt. Die Popularität von NoSQL nimmt zu und macht es zur beliebtesten Datenbanktechnologie für die heutigen Web-, Mobil- und Internet of Things (IoT)-Anwendungen.

MongoDB ist der klare Marktführer in einer Vielzahl von Schlüsselkennzahlen.
Wenn Sie nach einer Datenbank mit hoher Popularität und Stabilität suchen, ist MongoDB der richtige Weg. Viele Anwendungen bevorzugen es, weil es eine große Anzahl von Funktionen hat, die es zu einer der beliebtesten Datenbanken auf dem Markt machen. Da MongoDB ACID-Transaktionen nicht unterstützt, kann es hilfreich sein, dies bei der Entscheidungsfindung zu berücksichtigen.

Nosql-Datenbanken: Ein Überblick

Dokumentbasierte NoSQL-Datenbanken können Daten sowohl im JSON- als auch im XML-Format speichern. Dies ist eine dokumentbasierte NoSQL-Datenbank mit einem spaltenbasierten Speichermodell. Daten in Schlüsselwert-NoSQL-Datenbanken werden paarweise gespeichert. Die Redis NoSQL-Datenbank ist ein hervorragendes Beispiel für eine Key-Value-Datenbank. SQL-Datenbanken enthalten normalerweise Spalten, die größer sind als die Dimensionen von NoSQL-Datenbanken. MongoDB, ein Beispiel für eine breitspaltige NoSQL-Datenbank, ist eine beliebte NoSQL-Datenbank. Daten werden mithilfe einer graphbasierten NoSQL-Datenbank in Diagrammen gespeichert. Neo4j ist eine graphbasierte NoSQL-Datenbank, die MongoDB verwendet.

Oracle Nosql-Datenbank

Eine Oracle NoSQL-Datenbank ist eine verteilte Schlüsselwertdatenbank, die darauf ausgelegt ist, hohe Verfügbarkeit und horizontale Skalierbarkeit mit wenig oder keiner Datenbankverwaltung bereitzustellen. Oracle NoSQL Database basiert auf der Berkeley DB Java Edition und verwendet ein einfaches Schlüssel-Wert-Modell mit einer Vielzahl von Datentypen.

Das Spring Data-Implementierungsmodul für das Oracle NoSQL SDK für Spring Data ist in das SDK integriert. Es kann verwendet werden, um eine Verbindung zu einem Oracle NoQL Database-Cluster oder dem Oracle NoQL Cloud Service herzustellen oder herzustellen. Indem Sie die Maven-Abhängigkeit in die pom.xml-Datei Ihres Projekts integrieren, können Sie das SDK verwenden. Es wäre praktisch, wenn Sie Folgendes als Ausgangspunkt auswählen könnten. Oracle Spring ist auf Oracle.com verfügbar. Die in NosqlDbConfig verwendeten Methoden lauten wie folgt. Die Entitätsklasse sollte definiert werden.

Das Repository sollte erstellt werden, um Nosql-Daten zu speichern. Schreiben Sie dann die Hauptklasse der Anwendung. Durch die Installation von org.springframework.boot:spring-boot erhalten Sie Zugriff auf alle Komponenten.