NoSQL-Dokumentdatenbanken

Nosql-Softwareansätze werden für Dokumentendatenbanken verwendet, wenn die Daten nicht gut für eine relationale Datenbank geeignet sind. Eine Dokumentendatenbank ist eine Sammlung von Dokumenten, die Datensätzen in einer relationalen Datenbank ähneln. Jedes Dokument enthält eine Reihe von Schlüssel-Wert-Paaren, wobei die Schlüssel den Spalten in einer relationalen Datenbanktabelle ähneln.

Die Vorteile von NoSQL gegenüber herkömmlichen Datenbanken sind zahlreich. Eine NoSQL-Datenbank enthält Daten in einer einzigen Datenstruktur, z. B. einem Dokument, und nicht in Zeilen und Spalten wie bei einer relationalen Datenbank. Aufgrund seines nicht relationalen Datenbankdesigns bietet es eine schnelle Skalierung und ist frei von Schemas für die Verwaltung großer und typischerweise unstrukturierter Datensätze. Datenbank NoSQL-Datenbanken müssen keine Tabellen verbinden, um zu funktionieren, sodass sie nicht mehr benötigt werden. NoSQL ist in mobilen Apps, sozialen Netzwerken und Datenanalysen nützlich, da es eine Vielzahl von Datenstrukturen bereitstellt. Obwohl sich NoSQL und relationale Datenbanken in Bezug auf die Funktionen unterscheiden, werden sie von Unternehmen häufig verwendet. Dokumentdatenbanken speichern Daten als Dokumente, die dann in Anwendungen zum Organisieren und Speichern der Daten verwendet werden.

Dokumentendatenbanken werden häufig in Content-Management-Systemen und Benutzerprofilen verwendet. In einer Datenbank mit breiten Spalten können Benutzer nur auf die Spalten zugreifen, die sie benötigen, indem sie Daten in Spalten eingeben. Apache Cassandra und Apache HBase sind zwei hervorragende Beispiele für diese Art von Datenbank. Graphdatenbanken speichern und verwalten ein Netzwerk von Verbindungen zwischen Elementen innerhalb eines Graphen. Die Daten befinden sich im Hauptspeicher und nicht auf der Festplatte, sodass auf sie schneller zugegriffen werden kann als auf vorhandene, festplattenbasierte Datenbanken. Da eine Microservices-Plattform die Notwendigkeit eines einzigen, gemeinsam genutzten Datenspeichers für eine gesamte Anwendung überflüssig macht, ist sie eine attraktive Option. Die IBM NoSQL-Datenbanksuite umfasst eine breite Palette von NoSQL-Datenbanken und -Anwendungen für eine Vielzahl von Zwecken. Es handelt sich um eine Datenverwaltungsplattform für MongoDB Enterprise Advanced, die als Add-on zu IBM Cloud Pak for Data entwickelt wurde. Der Dienst ist mit einer Reihe beliebter Entwicklungsstapel wie Apache CouchDB, PouchDB und Bibliotheken wie Python und Ruby kompatibel.

Die einfachste NoSQL-Datenbank ist ein Key-Value-Store. Wenn ein Element in einer Schlüsselwertdatenbank hinzugefügt oder entfernt wird, wird ein Wert hinzugefügt (oder entfernt) sowie ein Attributname.

Daten in einer NoSQL-Datenbank können wesentlich flexibler gehandhabt werden. Um mit der Anwendung zu arbeiten, kann kein Anwendungsschema angegeben werden. Darüber hinaus schränken NoSQL-Datenbanken die Datentypen nicht ein. Wenn sich Ihre Anforderungen ändern, können Sie Ihrem Konto weitere Typen hinzufügen.

Amazon DocumentDB ist ein gutes Beispiel für ein Dokumentdatenmodell. CosmosDB ist ein Datenbanktyp.

Was ist eine NoSQL-Datenbank? Was sind die Unterschiede zwischen ihr und anderen Arten von Datenbanken? Microsoft SQL Server, ein Verwaltungssystem für relationale Datenbanken, ist das Flaggschiffprodukt des Unternehmens.

Wofür wird die Nosql-Datenbank verwendet?

Die NoSQL-Datenbank ist für große Datenspeicher konzipiert, die ein hohes Maß an Datenspeicherung erfordern. Daher ist NoSQL die ideale Technologie für die Entwicklung von Echtzeit-Web-Apps, 360-Grad-Kundenanwendungen, Online-Shopping, Online-Gaming, Anwendungen für das Internet der Dinge, soziale Netzwerke und Online-Werbung.

In NoSQL-Datenbanken gespeicherte Daten werden in einem anderen Format gespeichert als das einer herkömmlichen relationalen Datenbank . Zu den Dokumenttypen gehören Schlüsselwerttabellen, Tabellen mit breiten Spalten und Diagrammtypen. In den späten 2000er Jahren begannen NoSQL-Datenbanken als Ergebnis eines deutlichen Rückgangs der Speicherkosten aufzutauchen. Die Fähigkeiten dieser Systeme ermöglichen es Entwicklern, unstrukturierte Daten in großen Mengen zu verwalten und bieten gleichzeitig ein hohes Maß an Flexibilität. Dokumentendatenbanken, Key-Value-Datenbanken, Wide-Column-Stores und Graph-Datenbanken sind nur einige Beispiele für NoSQL-Datenbanken. Durch das No Joining werden schnelle Abfragen ermöglicht. Es gibt zahlreiche Anwendungsfälle, die von den ernstesten (z. B. Finanzdaten) bis zu den verspielteren (z. B. das Speichern von IoT-Messwerten aus einer intelligenten Katzentoilette) reichen.

In diesem Tutorial gehen wir darauf ein, was eine NoSQL-Datenbank zu einer guten Wahl macht. Es gibt auch einige Missverständnisse über NoSQL-Datenbanken, die in diesem Abschnitt behandelt werden. Laut DB-Engines ist MongoDB die weltweit beliebteste nicht-relationale Datenbank. Sie können damit beginnen, eine MongoDB-Datenbank auf Ihrem Computer abzufragen, ohne etwas aus dem Tutorial zu installieren. Wenn Sie einen Cluster erstellen, speichern Sie Ihre MongoDB-Datenbanken . Nachdem Sie einen Cluster eingerichtet haben, können Sie damit beginnen, Daten in Atlas einzugeben. Wenn Sie es vorziehen, eine Datenbank manuell zu erstellen, können Sie dies im Atlas Data Explorer, der MongoDB-Shell oder in einer Ihrer bevorzugten Programmiersprachen tun.

Als Beispiel können Sie den Beispieldatensatz von Atlas importieren. Es ist möglich, NoSQL-Datenbanken zu erstellen, da sie flexibel sind, horizontal skaliert werden, blitzschnell Abfragen durchführen und viele weitere Vorteile bieten. Mit dem Daten-Explorer können Sie neue Dokumente einfügen, vorhandene bearbeiten und Dokumente löschen. Die leistungsstarken Tools des Aggregation Frameworks sind ideal für die Analyse Ihrer Daten. Atlas und Atlas Data Lake verfügen über eine Reihe von Diagrammen, mit denen Sie Daten visualisieren können.

NoSQL-Datenbanken bieten gegenüber herkömmlichen relationalen Datenbanken mehrere Vorteile. Darüber hinaus ermöglicht die Größe dieser Systeme eine erhöhte Datenspeichereffizienz. Darüber hinaus machen sie den Datenzugriff bequemer, sodass Sie ihn schneller erledigen können. Sie sind auch weniger wartungsintensiv als herkömmliche Geräte. Die Popularität von NoSQL-Datenbanken hat in den letzten Jahren aufgrund ihrer zahlreichen Vorteile gegenüber herkömmlichen Datenbanken zugenommen. NoSQL-Datenbanken hingegen haben Schwachstellen. Es gibt auch einige Probleme, z. B. ob bestimmte Arten von Daten für sie gut geeignet sind oder nicht. Sie können auch schwieriger zu erlernen und zu verwenden sein als herkömmliche relationale Datenbanken.

Was ist die Nosql-Dokumentendatenbank?

Nosql-Dokumentdatenbanken sind Datenbanken, die Daten in Form von Dokumenten speichern. Diese Datenbanken sind so konzipiert, dass sie skalierbar sind und große Datenmengen verarbeiten können. Nosql-Dokumentdatenbanken werden häufig für Webanwendungen verwendet, die große Datenmengen verarbeiten müssen.

Dokumentorientierte Datenbanken oder NoSQL-Dokumentspeicher speichern Daten in einem Format, das für den Benutzer viel bequemer ist als die einfachen Zeilen und Spalten, die herkömmliche Datenbanken bieten. Für diese Dateien werden Dokumentformate verwendet, die sich an Standardformate halten (damit die Datenbank sie versteht). Das verwendete Format kann je nach Situation unterschiedlich sein. Die Programmiersprache JavaScript erstellt Datendarstellungsformate wie JSON, XML, YAML usw. Dokumentendatenbanken dienen diesem Zweck. Anwendungsgesteuerte Datenmodelle werden durch Dokumentendatenbanken unterstützt. Darüber hinaus sind keine spezialisierten Datenbankmodellierungsteams erforderlich.

NosDB integriert sich in die . Ein NET-Stack mit ADO.NET-Anbietern und -Integration. Sowohl Visual Studio als auch Microsoft PowerBI stehen zum Download bereit.

NoSQL-Datenbanken können zur Verarbeitung großer Datenmengen skaliert werden, indem die Daten auf mehrere Server verteilt werden, was effizienter ist als relationale Datenbanken, die normalerweise eine einzige Datenkopie auf vielen Servern speichern.
Die Datenreplikation ist eine Funktion, die es NoSQL-Datenbanken ermöglicht, Daten von einem Server auf einen anderen zu replizieren, um sicherzustellen, dass die Daten im Katastrophenfall verfügbar bleiben.
Daten können in einer Vielzahl von Formaten in NoSQL-Datenbanken gespeichert werden, einschließlich JSON, HBase und MongoDB. Eine anwendungsspezifische Datenspeicherung ist möglich.

Beispiel einer Nosql-Dokumentendatenbank

Eine NoSQL-Dokumentdatenbank ist ein Datenbanktyp, der ein dokumentorientiertes Datenmodell verwendet. Dieses Datenmodell ist eine Möglichkeit, Daten in einem Format darzustellen, das der Darstellung in einem Dokument ähnlich ist, z. B. einem JSON-Dokument. Einer der Vorteile der Verwendung einer Dokumentendatenbank besteht darin, dass sie einfach skaliert und aktualisiert werden kann. Ein weiterer Vorteil besteht darin, dass Dokumentendatenbanken verwendet werden können, um Daten in einer Vielzahl von Formaten zu speichern, darunter Text, Bilder und Videos.

Beste Nosql-Datenbank

Auf diese Frage gibt es keine endgültige Antwort, da dies von den spezifischen Anforderungen der Anwendung abhängt. Einige der beliebtesten NoSQL-Datenbanken sind jedoch MongoDB, Cassandra und Redis. Diese Datenbanken sind alle hochgradig skalierbar und bieten eine hohe Leistung.

Eine NoSQL-Datenbank wird immer wichtiger für Unternehmen, die mit der Menge an Datenanfragen von mehreren Benutzern gleichzeitig überfordert sind. Da die ACID-Datenprinzipien von MarkLogic konform sind, können Sie außerdem sicher sein, dass Ihre Datenbankabfragen konsistent sind. ScyllaDB ist eine NoSQL-Datenbank mit einer lächerlichen Anzahl von Parallelitätsebenen. Dokumentendatenbanken stehen im Mittelpunkt von MongoDB, einer beliebten NoSQL-Datenbank . Die MongoDB-Datenplattform kann aufgrund ihrer horizontalen, skalierbaren Architektur ein hohes Verkehrs- und Datenvolumen bewältigen. Die Fähigkeit von Apache Cassandra, große und kleine Datenmengen zu verarbeiten, ohne die Datengenauigkeit zu beeinträchtigen, zeigt sich in seiner Geschwindigkeit. Laut NoSQL-Datenbankexperten ist Couchbase eine hochgradig anpassungsfähige Datenbank.

DynamoDB ist eine NoSQL-Datenbank zum Speichern ganzer Datensätze im Arbeitsspeicher. Da es Teil der Amazon Web Services (AWS)-Suite ist, müssen Sie keine Hardware kaufen, um es zu verwenden. Darüber hinaus verschlüsselt DynamoDB standardmäßig alle Daten, was den Zugriff auf Backups über die AWS-Plattform vereinfacht. Die Unterschiede zwischen NoSQL-Datenbanken werden in diesem Artikel besprochen. Bei der Auswahl der besten NoSQL-Datenbank für die spezifischen Anforderungen einer Web-App sind noch einige wichtige Faktoren zu berücksichtigen. DynamoDB hingegen wird immer beliebter, da Amazon Web Services zur Entwicklung von mehr Web-Apps verwendet wird.

Beste Dokumentendatenbank

Eine Dokumentdatenbank ist eine Datenbank, die zum Speichern, Abrufen und Verwalten von dokumentorientierten Informationen entwickelt wurde. Dokumentendatenbanken werden häufig zum Verwalten großer Sammlungen unstrukturierter oder halbstrukturierter Daten verwendet. Die besten Dokumentendatenbanken bieten eine Vielzahl von Funktionen zum Indizieren, Suchen und Verwalten von Dokumenten. Sie bieten auch Skalierbarkeit und Hochverfügbarkeit.

Dokumentendatenbanken sind Teil der NoSQL-Familie von Datenprodukten. Dokumente mit Feldern und verschachtelten Strukturen können verwendet werden, um Daten in freier Form zu speichern. Alle sieben Projekte sind Open Source, es gibt also keine praktischen Hindernisse, die die Leute davon abhalten, damit anzufangen.

Nosql-Datenbankliste

Es gibt viele Arten von NoSQL-Datenbanken, jede mit ihren eigenen Stärken und Schwächen. Die beliebtesten NoSQL-Datenbanken sind MongoDB, Cassandra, Redis und HBase.

Anstatt sich auf relationale Datenbanken zu verlassen, können NoSQL-Datenbanken Daten auf vielfältige Weise verwalten. Wir sehen uns die fünf beliebtesten NoSQL-Datenbanken an und was sie so beliebt macht: MongoDB, Cassandra, Elasticsearch, Amazon DynamoDB und HBase. Wenn wir im Volltext nach einem Anwendungsfall suchen müssen, ist diese Datenbank die beste Wahl für unser Unternehmen. Mit dieser Datenbank können Sie riesige Datenmengen untersuchen und reservieren. Der Hauptzweck von Amazon DynamoDB besteht darin, die Leistung von Hochleistungsanwendungen in jeder Größenordnung zu ermöglichen. Es kann 10 Billionen Anfragen an einem einzigen Tag verarbeiten, etwa 700 der etwa 700 Organisationen, die es verwenden. Es wäre ideal, wenn wir eine große Anzahl von Abfragen in einer einfachen Schlüsselwertabfrage in DynamoDB verarbeiten müssten. Es kann Petabyte an Daten verarbeiten, und wenn wir nur eine kleine Datenmenge haben, können sie unsere Anforderungen nicht erfüllen. Wenn wir zufälligen Datenzugriff in Echtzeit benötigen, ist es eine gute Idee, diese Datenbank zu verwenden.

Nosql vs. SQL

Die SQL-Sprache wird verwendet, um mit einer Datenbank zu kommunizieren, die in einer relationalen Datenbank gespeichert ist. Die logischen Verknüpfungen zwischen Zeilen und Tabellen in einer relationalen Datenbank werden durch Datensätze dargestellt. NoSQL, allgemein als SQL abgekürzt, ist eine nicht-relationale Klasse der Datenbankverwaltung.

Daten sind die Grundlage für alle Teilbereiche der Data Science. Es ist üblich, dass die von Ihnen benötigten Daten in einem Datenbankmanagementsystem (DBMS) gespeichert sind. Wenn Sie mit dem DBMS interagieren und kommunizieren möchten, muss dessen Sprache verwendet werden. SQL (Structured Query Language) ist eine Programmiersprache, die von DBMS zur Interaktion mit Daten verwendet werden kann. In den letzten Jahren ist im Bereich der Datenbanken ein neuer Begriff namens NoSQL-Datenbanken aufgetaucht. Es besteht keine Notwendigkeit, Tabellen oder Datensätze in NoSQL-Datenbanken zu führen, da sie keine Daten darin speichern. Es soll daher auf die Anforderungen einer bestimmten Anwendung zugeschnitten werden.

Diese vier Arten von Datenbanken sind typischerweise spaltenorientierte, dokumentorientierte, Schlüssel-Wert-Paare und Diagrammdatenbanken. MongoDB, eine dokumentenorientierte Datenbank, ist ein Beispiel für eine Python-Datenbank. Die Fähigkeit, Ihre Datenstruktur zu entwerfen, ist ein wesentlicher Vorteil von NoSQL-Datenbanken. SQL-Datenbanken hingegen haben eine starrere Struktur und einen eingeschränkteren Datentyp. Wenn Sie ein Anfänger sind, kann es sich lohnen, mit SQL zu beginnen und dann zu NoSQL überzugehen. Sie sollten eine auswählen, die Ihnen auf der Grundlage Ihrer Daten, der Anwendung, die sie bedienen soll, und der Bequemlichkeit Ihres Entwicklungsprozesses den größten Nutzen bringt. Letztendlich kann ich nicht sagen, dass SQL NoSQL oder der Art und Weise, wie es aufgebaut ist, überlegen ist. Wenn Sie auf Ihre Daten hören, wählen Sie die beste Lösung.

Oracle NoSQL Database kann auf die anspruchsvollsten Anwendungen von heute zugeschnitten werden, die Antworten mit geringer Latenz, Elastizität von Datenmodellen und flexible Datenspeicherung erfordern. Mit seinen geringen Latenzen und hohen Datenmengen ist dies eine ausgezeichnete Wahl für Anwendungen, die ein extrem hohes Maß an Datenverarbeitung erfordern. Darüber hinaus können NoSQL-Datenbanken eine Vielzahl von Datenmodellen sowie eine Vielzahl von Datenstrukturen unterstützen. Daher sind sie eine hervorragende Wahl für Anwendungen, die eine Vielzahl von Datentypen auf vielfältige Weise verarbeiten müssen. Die Oracle NoSQL-Datenbank hingegen ist eine leistungsstarke und vielseitige Datenbanklösung, die von den anspruchsvollsten Anwendungen verwendet werden kann.

Nosql-Tutorial

Nosql-Tutorial ? NoSQL ist eine neue Art der Datenspeicherung, die immer beliebter wird. Es ist eine großartige Alternative zu herkömmlichen relationalen Datenbanken und kann für eine Vielzahl unterschiedlicher Zwecke verwendet werden. Dieses Tutorial vermittelt Ihnen die Grundlagen von NoSQL und wie Sie es effektiv einsetzen.

Im Gegensatz zu anderen Datenbanken, die Schema-konform sein können, sind NoSQL-Datenbanken ein einfaches Datenverwaltungssystem, das keine zusätzlichen Schritte erfordert. In diesem Tutorial werden wir mehrere grundlegende NoSQL-Konzepte behandeln. Die Popularität von NoSQL-Datenbanken bei Internetgiganten wie Google, Facebook, Amazon und anderen hat zugenommen. Carlo Strozzi prägte 1998 den Begriff „NoSQL“, um eine Datenbank zu beschreiben, die ausschließlich auf Dateien basiert. Eric Evans hat in seinem Buch von 2009 über die aktuelle Entwicklung nicht relationaler Datenbanken einen ähnlichen Punkt gemacht. Auch NoSQL-Konferenzen wurden 2009 und 2010 im Rahmen der NoSQL-Bewegung abgehalten. Letztes Jahr fand in Atlanta eine NoSQL-Konferenz statt.

Nosql-Abfrage

Eine Nosql-Abfrage ist eine Abfrage, die zum Abrufen von Daten aus einer Nosql-Datenbank verwendet wird. Nosql-Datenbanken sind Datenbanken, die Daten nicht relational speichern. Das bedeutet, dass Daten nicht wie bei einer relationalen Datenbank in Tabellen gespeichert werden. Stattdessen werden die Daten in einem flexibleren Format gespeichert, das leicht geändert werden kann.

Eine Abfrage und ein Datenmodell waren schon immer eng miteinander verbunden. Mit diesem Update können wir Datenbanksysteme erstellen, die die Entwicklerproduktivität priorisieren, und beginnen, die Abfragemethode vom Datenmodell zu abstrahieren. SABRE, eine Zusammenarbeit zwischen IBM und American Airlines, war die weltweit erste kommerzielle Datenbank und führte zu einer verbesserten Effizienz des Flugticketverkaufs. NoSQL-Datenbanken wurden seit 2005 auf Skalierbarkeit, Betriebszeit, Redundanz, Flexibilität und Flexibilität optimiert, obwohl die Abfragebarkeit negativ beeinflusst wurde. Eine weitere Option wurde in MongoDB und Riak hinzugefügt, aber es war nicht die freundliche deklarative Ad-hoc-Abfrage, die SQL erwartet hatte. Wenn Sie ein Datenbanksystem aufbauen, das problemlos mit großen Datenmengen umgehen kann, sollten Sie niemals Abfragen verwenden. XQuery und Jsoniq sind zwei Ansätze zur Bereitstellung von Abfragesprachenunterstützung für hierarchische Dokumente in Dokumentdatenbanken.

In Bezug auf Dokumentendatenbanken arbeitet MarkLogic mit XML, während ArrangoDB eine eigene Obermenge hat, die speziell auf das Datenmodell abgestimmt ist. Beide Sprachen sind eng mit dem Format der auf Festplatten gespeicherten Daten verwandt, weshalb sie eine starke Kommerzialisierung erfahren haben. Dokumentendatenbanken umfassen zwei verschiedene Abfragesprachen. Es verwendet eine SQL-ähnliche Abfragesprache, N1QL (oder Non-First-Form-Abfragesprache). Obwohl Beziehungen nicht immer erzwungen werden, erstellen und speichern unsere Körper Dokumente, die aufeinander angewiesen sind. Auf diese nicht-relationalen Suchoptionen können sowohl Couchbase als auch Cassandra zugreifen, indem Sie diesen Schritten folgen.