Nosql-Fremdschlüssel: Die häufigste Methode zum Erstellen von Beziehungen

Es gibt viele Möglichkeiten, Beziehungen in nosql zu erstellen, aber die gebräuchlichste Methode ist die Verwendung von Fremdschlüsseln . Fremdschlüssel sind eine Möglichkeit, zwei Tabellen miteinander zu verknüpfen, sodass sie gemeinsam abgefragt werden können. Dazu wird einer Tabelle eine Spalte hinzugefügt, die den Primärschlüssel einer anderen Tabelle enthält.

Dokumentorientierten (NoSQL) Datenbanken mangelt es an ausreichender Unterstützung für Objektbeziehungen . Der folgende Blogbeitrag führt Sie durch, wie Sie die Verantwortung für die Pflege von Objekten/Beziehungen in einer Datenbank hinter sich lassen können. Die REST-API-Aufrufe werden verwendet, um Objektbeziehungen hinzuzufügen. In diesem Beispiel verwenden wir das PUT-Verb, um eine Beziehung zum Kunden sowie einen Verantwortlichen für ein Problem hinzuzufügen. Beziehungen werden immer als Array von Objekten dargestellt. Die Datenbank verfolgt alle Änderungen im Originaldokument als Ergebnis einer Referenz auf ein Objekt (dh eine Relation). Wenn eine Beziehung verwandt ist, kann uns die Datenbank auch sagen, wie ein Dokument darin verwendet wird. Die folgende Tabelle zeigt, wie Sie implizite Verweise auf ein Dokument mit der speziellen Abfrage referencedby=true nachverfolgen.

Sie können eine Tabellenbeziehung erstellen, indem Sie das Fenster „Beziehungen“ verwenden. Die Gruppe Beziehungen befindet sich auf der Registerkarte Datenbanktools. Tabellen hinzufügen (oder Tabellen in Access 2013 anzeigen) finden Sie auf der Registerkarte Entwurf in Beziehungen. Nachdem Sie sich für eine oder mehrere Tabellen oder Abfragen entschieden haben, klicken Sie auf die Schaltfläche Hinzufügen.

Können Sie Beziehungen in Nosql haben?

Beziehungen können in NoSQL-Datenbanken genauso gespeichert werden wie in relationalen Datenbanken. Viele Benutzer von NoSQL-Datenbanken glauben, dass die Modellierung von Beziehungsdaten in NoSQL-Datenbanken einfacher ist als die Modellierung von Daten in relationalen Datenbanken, da zusammengehörige Daten nicht mehr getrennt werden müssen.

Die Daten in einem Schlüsselwertspeicher sind in Schlüsseln und Werten organisiert. Im Allgemeinen sind die Schlüssel eindeutige Bezeichner für die Daten, während die Werte ihre Eigenschaften sind. Der Schlüsselwertspeicher kümmert sich nicht darum, wie Daten innerhalb des Speichers organisiert sind, solange die Schlüssel eindeutig sind und auf die Werte zugegriffen werden kann. Dokumentenspeicher organisieren Daten in Dokumenten, und darum geht es ihnen. Ein Dokument ist im Allgemeinen eine Sammlung von Daten, die durch eine Kennung, meistens einen Namen, identifiziert wird. Zum Speichern von Dokumenten wird normalerweise eine Binärdatei verwendet, es können jedoch auch XML-Dateien verwendet werden. Graph Stores sind Datenstrukturen, die Daten in Knoten und Kanten organisieren. Knoten sind Sammlungen von Daten, die durch eine eindeutige Kennung, typischerweise einen Namen, identifiziert werden. Es ist nicht ungewöhnlich, dass die Knoten über Kanten miteinander verbunden sind. Die Kanten werden typischerweise in Binärdateien gespeichert. NoSQL-Datenbanken können im Gegensatz zu relationalen Datenbanken flexibler sein. Da das Schema einer nicht relationalen Datenbank keiner starren Hierarchie folgen muss, können Daten gespeichert werden. Es ist somit möglich, Daten in einer nicht tabellarischen Form zu speichern, was eine größere Flexibilität in der Datenbank ermöglicht.

Wie erstelle ich eine Beziehung in Mongodb?

Eine Beziehung kann in MongoDB hergestellt werden, indem ein BSON-Dokument in ein anderes eingebettet oder von einer anderen Quelle darauf verwiesen wird. Datenbanksysteme wie MongoDB und relationale Datenbanken unterscheiden sich in einigen Punkten. Beziehungen sowie Beziehungen im Allgemeinen unterliegen diesem.

Beziehungen sind in MongoDB von entscheidender Bedeutung, da sie die logische Beziehung zwischen verschiedenen Dokumenttypen angeben. Dieses Modell beinhaltet das Erstellen eines eingebetteten Dokumentmodells, in dem Dokumente in ein einzelnes Dokument eingebettet sind. Anstatt mit mehreren Methoden nach Daten zu suchen, kann der Benutzer eine einzige Abfrage verwenden. Eingebettete Dokumente ermöglichen es uns, Eins-zu-Eins-Beziehungen zwischen Daten zu erstellen, sodass wir sie einfach daraus extrahieren können. Eingebettete Dokumente ermöglichen es uns, Eins-zu-Viele-Beziehungen zwischen den Daten herzustellen, wodurch es einfach ist, Daten bei Bedarf abzurufen. Die Adresse einer Person kann mehrere Adressen umfassen, je nachdem, ob sie aktuell oder im Ruhestand ist, wie z. B. eine Wohnadresse. Während dieser Zeit werden eine bis viele Beziehungen gebildet.

Eingebettete Dokumentmodelle werden verwendet, um die permanente und aktuelle Adresse in einem einzigen Dokument zu speichern. Dokumentreferenzmodelle können auch verwendet werden, um eine Eins-zu-Viele-Beziehung herzustellen. In diesem Modell werden Dokumente getrennt aufbewahrt, aber der Verweis auf die anderen Dokumente bleibt auch in einem Dokument erhalten. Unter Verwendung dieser classIds kann ein Außendienstlehrer problemlos Daten der Klassen 1 und 2 aus dem Außendienst abrufen.

Die Vorteile eingebetteter Dokumente

Wenn wir einen Datensatz zwischen mehreren Anwendungen austauschen oder Daten in einem anderen Format als MongoDB speichern müssen, sind eingebettete Dokumente eine großartige Option. In der Mongo-Shell können wir ein eingebettetes Dokument erstellen, indem wir den Pfadwert für das Pfadfeld des eingebetteten Dokuments angeben.

Verwendet Nosql ein relationales Modell?

Relationale Datenbanken speichern Daten in tabellarischer Form, wobei jede Zeile einen Datensatz und jede Spalte ein Feld darstellt. NoSQL-Datenbanken hingegen speichern Daten in einem flexibleren Format, in dem jeder Datensatz eine andere Struktur haben kann. Dies erleichtert das Speichern und Abfragen von Daten, die nicht gut in eine herkömmliche Tabellenstruktur passen.

ORMs (oder relationale Datenbanken) und NoSQL-Datenbanken werden in Cloud-nativen Apps verwendet, um Daten zu verwalten. Sie sind unterschiedlich aufgebaut, speichern Daten unterschiedlich und greifen unterschiedlich auf Informationen zu. unstrukturierte oder halbstrukturierte Daten und werden häufig in Schlüssel-Wert-Paaren oder Dokumenten gespeichert. NoSQL-Datenspeicher werden bevorzugt, da sie große Datenmengen mit Reaktionszeiten von weniger als einer Sekunde speichern. Wenn Sie ein konsistentes System für ein Teil anfordern, das gerade aktualisiert wird, müssen alle Repliken erfolgreich aktualisiert werden, damit diese Antwort zurückgegeben wird. Selbst wenn die neuesten Daten nicht vorhanden sind, gibt jeder Knoten eine sofortige Antwort zurück. Sie können sicherstellen, dass das System betriebsbereit ist, selbst wenn Ihr replizierter Datenknoten ausfällt, indem Sie die Partitionstoleranz konfigurieren.

Database as a Service (DBaaS) ist eine ideale Lösung für Cloud-native Anwendungen, die Zugriff auf Datendienste bieten. Mit diesen Diensten erhalten Sie Zugriff auf integrierte Sicherheit, Skalierbarkeit und Überwachung. Um die Anforderungen der einzelnen Dienste zu erfüllen, könnten Sie einen virtuellen Azure-Computer bereitstellen und Ihre bevorzugte Datenbank installieren. Hinsichtlich der Datenanforderungen besteht die Möglichkeit, einen relationalen oder NoSQL-Microservice zu implementieren. Azure stellt im Rahmen seines verwalteten Datenbankdienstes vier verwaltete relationale Datenbanken als Dienst (DBaaS) bereit. Mit Just-in-Time-Kapazität und einem Pay-as-you-go-Modell sind sie alle in der Lage, die Anforderungen Ihres Unternehmens zu erfüllen. SQL Server ist die Flaggschiff-Datenbank von Microsoft, und eine Vielzahl von Open-Source-Optionen sind ebenfalls verfügbar.

Es ist einfach, eine Azure-Datenbank bereitzustellen, indem Sie die erforderliche Menge an Verarbeitungskernen, Arbeitsspeicher und Speicherplatz auswählen. Microsoft setzt sich dafür ein, dass Azure eine offene Plattform bleibt, indem verwaltete Versionen beliebter Open-Source-Datenbanken angeboten werden. Eine Serverless-Computing-Ebene hält Datenbanken während inaktiver Zeiten automatisch an, sodass Speichergebühren vom Konto des Benutzers abgezogen werden können. Als Oracle Sun Microsystems kaufte, erstellte es einen Fork von MySQL, der noch heute verwendet wird. Die Azure-Datenbank für MariaDB ist eine vollständig verwaltete Datenbank, auf die in der Azure-Cloud zugegriffen werden kann. Es wird von der Server-Engine MariaDB Community Edition betrieben. Das System kann geschäftskritische Workloads mit vorhersagbarer Leistung und dynamischer Skalierung ausführen.

Wenn Sie Postgres-Datenbanken zu Azure Data Migration Service migrieren möchten, können Sie dies mit dem Befehlszeilenschnittstellentool tun. Auf globaler Ebene unterstützt CosmosDB DB Aktiv/Aktiv-Clustering, sodass Sie beliebige Ihrer Datenbankregionen auswählen können, um sowohl Schreib- als auch Lesevorgänge zu unterstützen. Entwicklungsteams können vorhandene Mongo-, Gremlin- ​​oder Cassandra-Datenbanken für weniger als eine Minute Codeänderung zu CosmosDB migrieren. Mikrodienste, die Azure-Tabellenspeicher verbrauchen, können jetzt problemlos zur Cosmos DB-Tabellen-API migriert werden. Azure Cosmos DB enthält fünf gut definierte Konsistenzmodelle in Abbildung 5-13, die zum Definieren eines geeigneten Konsistenzmodells verwendet werden können. Sie können diese Optionen verwenden, um strategische Entscheidungen zu Konsistenz, Verfügbarkeit und Leistung zu treffen. Diese Tabelle zeigt den Konsistenzgrad an.

Jeremy Likness, Programmmanager für den Windows-Client von Microsoft, bietet eine hervorragende Erläuterung der fünf Modelle. Die NewSQL-Datenbanktechnologie kombiniert die Vorteile von NoSQL und die ACID-Garantien einer relationalen Datenbank in einem hochgradig verteilten Format. In flüchtigen Cloud-Umgebungen, in denen zugrunde liegende virtuelle Maschinen jederzeit neu gestartet oder neu geplant werden können, werden die NewSQL-Datenbanken gedeihen. Auf der Website der Cloud Native Computing Foundation sind verschiedene Open-Source-Projekte verfügbar. Ein Client kann das Services-Konstrukt verwenden, um eine Gruppe identischer NewSQL-Datenbankprozesse aus einem einzelnen DNS-Eintrag in Kubernetes aufzulösen. Indem wir Datenbankinstanzen von ihren mit einem Dienst verknüpften Adressen entfernen, können wir skalieren, ohne bestehende Instanzen zu stören. Das Senden einer Anfrage an einen Dienst zu einem bestimmten Zeitpunkt führt immer zum gleichen Ergebnis.

MongoDB kann JSON-ähnliche Daten speichern und ist nicht nur eine nicht relationale Datenbank. Die MongoDB-Datenbank kann dank ihres flexiblen Datenmodells und der vollständigen Indizierungs- und Replikationsfunktionen sowie der umfangreichen und einfachen APIs auf vielfältige Weise zum Speichern unstrukturierter Daten verwendet werden. MongoDB ist nicht nur eine bessere Datenbank, sondern zeichnet sich auch durch Transaktionsunterstützung aus. Transaktionen halten Daten stabil und verhindern gleichzeitig Datenkorruption. Darüber hinaus erfordern Transaktionen einen hohen Aufwand, um abgeschlossen zu werden, was lange dauern kann.
Transaktionen (auch Joins genannt) können in relationalen Datenbanken durchgeführt werden. NoSQL-Datenbanken verarbeiten riesige Datenmengen in relativ kurzer Zeit. Daten, die in aufsteigender oder absteigender Reihenfolge gesendet werden, werden von relationalen Datenbanken verarbeitet.

Die Vorteile einer Soft-State-Datenbank

Der weiche Zustand einer Datenbank ermöglicht es ihr, mit den Daten zu wachsen und sich weiterzuentwickeln.
Konsistenz: Stellt sicher, dass dieselben Ergebnisse erhalten werden, wenn mehrere Abfragen gleichzeitig ausgeführt werden.

Entitätsbeziehung in Nosql

Eine Entitätsbeziehung in NoSQL ist eine Beziehung zwischen zwei Entitäten in einer NoSQL-Datenbank. In einer relationalen Datenbank ist eine Entitätsbeziehung eine Beziehung zwischen zwei Tabellen. In einer NoSQL-Datenbank ist eine Entitätsbeziehung eine Beziehung zwischen zwei Dokumenten.

Datenmodellierung mit Mongodb

Während es eine Änderung gibt, bleibt die Struktur der Daten gleich. Die Daten werden in Sammlungen organisiert, nachdem sie in Dokumenten organisiert wurden. Ein Dokument kann Felder enthalten, wenn es sie enthält. Um Feldwerte abzurufen, beziehen Sie sich auf den Schlüssel des Dokuments. Darüber hinaus kann beim Löschen eines Dokuments anhand von Schlüsselreferenzen festgestellt werden, ob ein Feld vorhanden und eine Betrachtung wert ist. Das Erstellen von Verbindungsobjekten und das Definieren von Beziehungen sind beides erforderliche Schritte beim Modellieren von Beziehungen .

Viele-zu-viele-Beziehung in Nosql

Eine Zahl-zu -viele-Beziehung tritt auf, wenn zwei Entitäten die gleiche Beziehung wie andere haben. Ein Arzt kann viele Patienten haben und viele Ärzte haben.

Ich möchte eine Taxonomiestruktur (Geobegriffe) für meine node.js-Anwendung mit einer NoSQL-Datenbank implementieren. Was soll ich machen? Es war beabsichtigt, Personen anhand ihrer Heimatorte oder Städte zu markieren, um später solche Wörter herauszufiltern. John Doe wurde 1957 in Blackburn, Lancashire, Paul Brown, 1960, in Liverpool, und Georgia Doe, 1982, in Wirral, Michigan, geboren. Sie werden auf die gleiche Weise gefiltert, wie sie aufgrund eines Eins-zu-Vielen-Filters sein sollten Struktur, die der aktuellen Landesstruktur folgt. Da ich ein Neuling bin (ich habe noch nie eine NoSQL-Datenbank entworfen), habe ich einige Design-Herausforderungen, wenn es um NoSQL-Datenbanken geht. Meiner Meinung nach gibt es mehrere Möglichkeiten.

Verknüpfungstabellen: Der beste Weg, eine Viele-zu-Viele-Beziehung zu implementieren

Wenn es um viele zu viele Beziehungen geht, ist es besonders wichtig, die beste Datenbank für diese Art von Beziehung auszuwählen. Das Datenbankdesign ist ein wichtiger Bestandteil jeder Anwendung, und die Auswahl der besten Datenbank für diese Art von Beziehung ist besonders wichtig. Der einfachste Weg, eine Datenbank für eine Vielzahl von Beziehungen auszuwählen, ist die Verwendung einer Verknüpfungstabelle. Eine Verknüpfungstabelle ist eine Datenbanktabelle, die auch als Brückentabelle oder assoziierte Tabelle bezeichnet wird und zwei oder mehr Tabellen verbindet, indem sie auf die Primärschlüssel jeder Tabelle verweist. Es erleichtert auch das Abfragen der Daten, da Beziehungen zwischen den beiden Tabellen hergestellt werden. Wenn es um eine große Anzahl von Beziehungen geht, ist es auch wichtig zu überlegen, wie die Beziehung dargestellt werden soll. Beim Zeichnen eines Diagramms wird die Zahl-zu-Viele-Beziehung normalerweise durch die Krähenfußnotation dargestellt. In einer relationalen Datenbank werden normalerweise zwei Eins-zu-Viele-Beziehungen in Verbindung durch eine Verknüpfungstabelle implementiert, die auch als Verknüpfungs- oder assoziative Tabelle bezeichnet wird.

So erstellen Sie eine Nosql-Datenbank

Nosql-Datenbanken werden je nach verwendetem Datenbankmanagementsystem (DBMS) mit einer Vielzahl von Methoden erstellt. Im Allgemeinen werden die meisten nosql-Datenbanken jedoch mit einem schemalosen Ansatz erstellt, was bedeutet, dass Daten nicht wie in einer relationalen Datenbank in starren Tabellen und Spalten organisiert sind. Dies verleiht nosql-Datenbanken mehr Flexibilität und Skalierbarkeit als relationale Datenbanken, bedeutet aber auch, dass sie schwieriger abzufragen und zu verwalten sind.

Das dokumenten- und sammlungsbasierte Datenbankdesign wird als NoSQL bezeichnet. Jedes Dokument ist JSON-fähig und kann mit einem Schlüsselwertpaar gekoppelt werden. NoSQL kann verwendet werden, um eine Sammlung von Dokumenten zusammenzustellen. Außerdem können einige Dokumente angehängt werden, während andere leer bleiben. Der MongoDB-Server muss auf Ihrem Computer installiert sein, um zu funktionieren. Um das Windows-Betriebssystem zu verwenden, müssen Sie zuerst den zuvor kopierten Pfad in die Systemvariable kopieren. Sie können das Terminal verwenden, um MongoDB-Befehle auszuführen.

Indem Sie den bin-Pfad zu Ihren Umgebungsvariablen hinzufügen, können Sie Ihr Terminal verwenden, um Befehle von der MongoDB-Shell auszuführen. Wenn Sie MongoDB Compass nicht auf Ihrem PC finden können, können Sie es auf einem separaten Gerät installieren. Mit der Homebrew-Option in Ihrem Mac OS können Sie MongoDB installieren. Um die neueste Version zu installieren, muss Homebrew installiert sein; Wenn Sie es jedoch nicht haben, müssen Sie diesen Befehl in Ihrem Mac-Terminal verwenden.

Nosql-Datenbanken sind die Zukunft

Mit dem Aufkommen von Cloud Computing und Hochverfügbarkeitssystemen werden NoSQL-Datenbanken immer beliebter. Dieses System wird mit Erlang, einer beliebten funktionalen Programmiersprache, erstellt. SimpleDB, Hadoop/HBase und Cassandra sind drei der Infrastrukturkomponenten von Netflix, von denen jede ihre eigenen Vorteile hat. SimpleDB ist der am häufigsten verwendete Datenspeicher, der nicht viel Struktur erfordert. Hadoop/HBase ist ein Open-Source-Tool, mit dem Sie große Datenmengen indizieren und abfragen können. Cassandra übernimmt die Datenreplikation bei mehreren Knoten. Auch wenn diese Systeme SQL verwenden, müssen Sie den AWS-Zugriff nicht aufgeben. Sie können die AWS Management Console, die Amazon Web Services CLI oder NoSQL WorkBench verwenden, um DynamoDB-Ad-hoc-Aufgaben auszuführen sowie Ad-hoc-Aufgaben mit den von diesen Plattformen bereitgestellten APIs durchzuführen.

Welche Art von Nosql-Datenbank wird verwendet, um Entitätsbeziehungen zu verfolgen

Es gibt viele verschiedene Arten von NoSQL-Datenbanken, jede mit ihren eigenen Vor- und Nachteilen. Der Typ der NoSQL-Datenbank, die zum Nachverfolgen von Entitätsbeziehungen verwendet wird, hängt von den spezifischen Anforderungen der Anwendung ab. Beispielsweise könnte eine Graphdatenbank verwendet werden, um die Beziehungen zwischen Personen in einem sozialen Netzwerk zu verfolgen.

Als allgemeiner Begriff kann sich ein NoSQL-System auf jedes alternative Datenbanksystem zu SQL-Datenbanken beziehen. Sie verwenden ein Datenmodell, das sich in ihrem Ansatz vom traditionellen Zeilen- und Spaltentabellenmodell unterscheidet, das in relationalen Datenbankverwaltungssystemen verwendet wird. Darüber hinaus unterscheiden sich NoSQL-Datenbanken erheblich voneinander. Häufig werden Dokumentendatenbanken mit Scaling-out-Architektur eingesetzt. E-Commerce-Plattformen, Handelsplattformen und die Entwicklung mobiler Apps sind Beispiele für Anwendungsfälle. Im Vergleich zu MongoDB werden wir die führende NoSQL-Datenbank PostgreSQL analysieren. Eine spaltenorientierte Datenbank kann den Wert mehrerer Spalten gleichzeitig aggregieren.

Da sie Daten so präzise schreiben, ist es für sie extrem schwierig, konsequent Entscheidungen zu treffen. Das Ziel einer Graphdatenbank ist es, Verbindungen zwischen Datenelementen zu suchen und zu erfassen. Die Verwendung von SQL JOIN eliminiert in diesen Fällen den Overhead, der mit mehreren Tabellen verbunden ist.

MongoDB lässt sich skalieren, um die Anforderungen einer Anwendung in großem Maßstab zu erfüllen. Die Datenreplikation stellt sicher, dass sie zuverlässig bleibt, indem sie automatisch in mehrere Replikate aufgeteilt wird. Schließlich ermöglicht die Flexibilität der Datenstruktur eine breite Palette von Speicheroptionen.
Wenn es um Benutzerpopularität und Funktionen geht, steht MongoDB an erster Stelle. Darüber hinaus machen es seine Skalierungs- und Replikationsfunktionen ideal für umfangreiche Anwendungen sowie seine Flexibilität in den Datenstrukturen, was es zu einer idealen Plattform für eine Vielzahl von Anwendungen macht.

Warum Graphdatenbanken großartig sind

Wenn es um Daten mit komplexen Zusammenhängen geht, sind Graphdatenbanken eine ausgezeichnete Wahl. Mit ihnen ist es möglich, auf sichere und leicht verständliche Weise auf Daten zuzugreifen und diese zu verstehen.

Beispiel einer Nosql-Datenbank

OrientDB, ArangoDB und MarkLogic Server sind Beispiele für NoSQL-Datenbanklösungen mit mehreren Modellen.

Eine NoSQL-Datenbank ist eine Datenbank, die keine Links zu herkömmlichen Datenbanken enthält und Daten nicht in einem anderen Format als relationalen Datenbanken speichert. NoSQL muss sich nicht auf ein festes Schema verlassen, vermeidet Joins und skaliert schnell. Eine NoSQL-Datenbank wurde entwickelt, um große verteilte Datenspeicher mit enormen Speicheranforderungen zu verwalten. Unternehmen wie Twitter, Facebook und Google sammeln täglich Terabytes an Benutzerinformationen. NoSQL-Datenbanken sind verteilt, was bedeutet, dass sie nicht über eine einzige Steuereinheit oder ein einziges Speichersystem verfügen. Dadurch entfällt die Notwendigkeit, verschiedene Datenbanken für dieselben Daten bereitzustellen und zu verwalten. Da Daten immer verfügbar sind, unabhängig davon, ob sie in einer verteilten Datenbank gespeichert sind oder nicht, werden Daten immer zwischen mehreren Kopien gespeichert.

Ein Schlüssel-Wert-Speicher enthält alles sowohl als Wert als auch als Schlüssel. Column Family Stores sind darauf ausgelegt, große Datenmengen zu speichern und zu verarbeiten, und eine große Anzahl von Maschinen wird für die Datenspeicherung verwendet. Dokumentdatenbanken sind im Wesentlichen Versionen von zuvor kompilierten Schlüsselwertsammlungen. Wenn ein Dokument halbstrukturiert ist, wird es in einem Format wie JSON gespeichert. Im Gegensatz zu SQL sind Abfragesprachen in Graphdatenbanken deklarativer Natur. Daher basiert die Abfrage dieser Datenbanken auf dem verwendeten Datenmodell. RESTful-Schnittstellen sind für Daten in vielen NoSQL-Plattformen verfügbar.

Diese Art von Datenbank ist von Natur aus multirelational, im Gegensatz zu einer relationalen Datenbank, in der Tabellen aneinander gebunden sind. Das Backend einer Graphdatenbank ist mit mehreren Datenmodellen integriert, um mehrere Datenmodelle gleichzeitig zu unterstützen. Datenbanken mit mehreren Modellen sind eine aufregende Entwicklung in NoSQL, und es wird in Zukunft noch viel mehr Interesse an dieser Art von Datenbanken geben. Die Ergebnisse eines Rankings der beliebtesten Datenbanken und deren aktuellen Stand finden Sie unter http://db-engines.com/de/ranking.

Warum Mongodb so beliebt ist

Die Popularität von MongoDB ist zum Teil auf eine Vielzahl von Faktoren zurückzuführen. In erster Linie ist es einfach zu bedienen. Es ist auch sehr anpassungsfähig und kann jederzeit vergrößert oder verkleinert werden. Der dritte Vorteil ist, dass es ein hohes Maß an Datenflexibilität ermöglicht. Viertens und vor allem ist es sehr gefragt.
NoSQL-Datenbanken sind einfacher zu verwenden und bieten eine Vielzahl von Vorteilen gegenüber SQL-Datenbanken. Bei Datenabfragen sind sie effizienter und schneller. Darüber hinaus sind sie anpassungsfähiger und ermöglichen eine stärkere Anpassung und Integration von Daten.
Die Popularität von NoSQL-Datenbanken ist ein Zeichen für den steigenden Bedarf an flexibleren und schnelleren Datenspeicheroptionen. Organisationen suchen nach Lösungen, die den Datenbedarf bewältigen können, da die Welt zunehmend digital wird.