Die Vor- und Nachteile der Verwendung von NoSQL für die Berichterstellung

Nosql-Datenbanken werden häufig wegen ihrer Skalierbarkeit und Flexibilität verwendet. Aber ist nosql gut für die Berichterstattung? Es gibt viele verschiedene Arten von NoSQL-Datenbanken, jede mit ihren eigenen Stärken und Schwächen. Die Antwort auf diese Frage hängt also von der spezifischen NoSQL-Datenbank ab, die Sie verwenden. Zu den allgemeinen Vorteilen der Verwendung von NoSQL für die Berichterstellung gehören jedoch die Fähigkeit, große Datenmengen zu verarbeiten, die Möglichkeit, einfach nach oben oder unten zu skalieren, und die Flexibilität, Daten auf vielfältige Weise zu modellieren. Es gibt auch einige Nachteile bei der Verwendung von NoSQL für die Berichterstellung, einschließlich der fehlenden Standardisierung zwischen verschiedenen NoSQL-Datenbanken und der Herausforderung, mit NoSQL zu beginnen, wenn Sie noch nicht damit vertraut sind. Insgesamt hängt es von Ihren spezifischen Bedürfnissen und Vorlieben ab, ob NoSQL für die Berichterstellung geeignet ist oder nicht. Wenn Sie eine skalierbare und flexible Datenbank benötigen, die große Datenmengen verarbeiten kann, ist NoSQL möglicherweise eine gute Option für Sie. Wenn Sie jedoch mit NoSQL nicht vertraut sind, kann der Einstieg schwierig sein.

Aufgrund ihrer Geschwindigkeit und geringen Kosten werden NoSQL-Datenbanken immer beliebter. NoSQL ermöglicht Ihrer Anwendung, Ihr Datenmodell zur Laufzeit abzurufen, und hat keine Einschränkungen hinsichtlich des Schemas, das Sie verwenden können. DocumentDB ist nicht nur einfacher, leistungsfähiger und einfacher, sondern verwendet ein einzelnes Dokument anstelle mehrerer Joins für die Abfrage. DocumentDB kann genauso verwendet werden, wie andere NoSQL-Datenbanken wie MongoDB „Database-as-a-Service“ sind. Die Sprache ist eine Mischung aus Englisch und Muttersprache. DocumentDB ist zweifellos eine der besten. NET-Datenbanken in Bezug auf No. SQL-Unterstützung. In diesem Lernprogramm führen wir Sie durch den Prozess zum Verbinden des DocumentDB-ODBC-Treibers mit DocumentDB und dessen Verwendung zum Binden mit FlexReport.

NoSQL-Datenbanken wie MongoDB haben im Vergleich zu SQL eine überlegene Leistung, da sie über ein flexibles Schema verfügen. Viele Datenmanager hingegen bevorzugen traditionell SQL-Datenbanken für die Datenanalyse. Weil die meisten BI-Tools wie Looker keine Abfragefunktionen für NoSQL-Datenbanken unterstützen.

Kann MongoDB für BI-Berichte verwendet werden? Es wäre einfach, mit „nein“ zu antworten. MongoDB ist im Allgemeinen keine gute Wahl für die Erstellung von Business-Intelligence-Berichten oder Dashboard-Vorlagen. Diese Art von Software kann sicherlich in diesem Zusammenhang verwendet werden, aber seien Sie sich bewusst, dass sie aufgrund ihrer Beschaffenheit schwierig zu verwenden ist.

NoSQL ist aufgrund seiner Skalierbarkeit, Einfachheit, weniger Code und Wartungsfreundlichkeit von Vorteil. NoSQL hat Vorteile gegenüber anderen Arten von Datenbanken, da es an ausgereiften und flexiblen Abfragen mangelt. Abfragen sind weniger anpassungsfähig. Es gibt keine einzelne Technologie, die für sich alleine skalieren kann.

Welche Datenbank wird für das Reporting verwendet?

Oracle, Microsoft DB2, Microsoft SQL Server, Microsoft Access und MySQL sind heute einige der beliebtesten relationalen Datenbanken auf dem Markt. Die Software ist einfach zu bedienen und zu warten. Datenbankberichtstools sind über JDBC, JNDI oder ODBC mit einem relationalen Datenbankverwaltungssystem verbunden.

Roger Johnson hat mit IBM zusammengearbeitet, um IBM Cognos 10 Report Studio: Praktische Beispiele zu erstellen. Während seiner Präsentation spricht er über seine Erfahrungen bei der Entwicklung einer einfachen und leicht verständlichen Datenbank. Für mich ist es eine großartige Herangehensweise, zu berichten, dass ich weiß, was ich tun möchte. Johnson verlangt, dass ich ihm die Nummern gebe. Als ich mit der Informationstechnologie anfing, war das Ziel des Datenbankdesigns, redundante Daten zu eliminieren und die Gesamtgröße zu maximieren. Data Warehouses sind nach allgemeiner Meinung der beste Weg, um die Fähigkeit von Berichtsautoren zu verbessern, Informationen aus Datenbanken zu extrahieren. Ich war mir nicht sicher, was ich von dieser Art von Datenbanken halten sollte, als ich anfing, mich als IT-Experte damit zu beschäftigen.

Beim Erstellen einer Berichtsdatenbank ist es wichtig, die Attribute logisch zu organisieren. Wenn wir im Unterricht darüber sprechen, wer, was, wo, wann und warum, verwenden wir diese Attribute, um Zahlen zu identifizieren. Star Schema war ein notwendiges Bindeglied in meinem Streben, das Design von Berichtsdatenbanken zu verstehen. Der erste Typ einer Tabelle enthält alle Fakten, die Berichtersteller verwenden, um Kontext bereitzustellen. Dies ist eine Tabelle, die als Dimensionstabelle klassifiziert wurde. Die folgenden Tabellen können verwendet werden, um das Wer, Was, Wann, Wo und Warum der Daten zu bestimmen.

Cognos, ein webbasiertes Berichts- und Analysetool von IBM, bietet eine Exportoption für PDF- oder XML-Berichte. Da es sich bei SQL Server Reporting Services (SSRS) um ein serverbasiertes, von Microsoft entwickeltes Softwaresystem zur Generierung von Berichten handelt, kann es zum Erstellen benutzerdefinierter Berichte aus einer Vielzahl von Datenquellen, wie z. B. SQL-Datenbanken, verwendet werden. Es ermöglicht Administratoren, Berichte intern oder mit externen Parteien zu teilen. Die Vorteile von SSRS gegenüber Cognos liegen auf der Hand; Es ist erschwinglicher, bietet jedoch eine größere Flexibilität in Bezug auf die Art der Berichte, die generiert werden können.

ist SQL Reporting Tool?

Mit der SQL-Berichtssoftware können Benutzer Berichte überwachen, bearbeiten und extrahieren, die auf einer spezialisierten Plattform mit interaktiven Datenvisualisierungen und Freigabeoptionen erstellt wurden.

Warum Oracle Reports das beste Tool für Unternehmen ist

Unternehmen können mit Oracle Reports genaue und zuverlässige Berichte erstellen. Aufgrund ihrer Skalierbarkeit und Zuverlässigkeit ist die Software eine ausgezeichnete Wahl für jede Unternehmensgröße.

Wofür ist Nosql nicht gut?

Darüber hinaus unterstützt NoSQL keine dynamischen Operationen. Im Fall von ACID-Eigenschaften kann dies nicht garantiert werden. In solchen Fällen können SQL-Datenbanken bevorzugt werden. Wenn Sie die Laufzeit Ihrer Anwendung flexibel gestalten müssen, sollten Sie die Verwendung von NoSQL vermeiden.

Wenn NoSQL-Datenbanken für eine kleinere Speichergröße optimiert sind, können die wichtigsten Anfragen mit weniger CPU und Arbeitsspeicher ausgeführt werden. Sie können auch verkleinert und im Vergleich zu anderen Arten von Technologien effizienter eingesetzt werden. In einer normalen Datenstruktur bestehen mehrere Sammlungen aus duplizierten Daten. Dadurch steigt das Datenvolumen und der Zeitaufwand, um alle Indizes zu aktualisieren, Knoten zu synchronisieren und andere Aufgaben zu erledigen. NoSQL-Server sind im Hinblick auf Eventual Consistency konzipiert, sodass Änderungen nicht über Indizes oder Knoten weitergegeben werden können, es sei denn, sie werden ausdrücklich mitgeteilt. Einige Mitglieder der NoSQL-Familie können möglicherweise neue Indizes erstellen (z. B. erstellt RavenDB automatische Indizes). Es ist möglich, alle Daten in MongoDB zu scannen, ohne einen Index zu verwenden.

Das Zugriffsmuster in NoSQL-Datenbanken muss eingehalten werden. Wenn das DBMS unbekannt bleibt oder sich häufig ändert, ist es am besten, die Struktur zu überdenken. NoSQL-Datenbanken verbrauchen keine Daten auf atomarer Ebene, da OLAP-Systeme sie in Scheiben schneiden müssen. To Be Continued kann verwendet werden, um alle verbleibenden Probleme mit der Datenintegritätsvalidierung in NoSQL (außer Graph-basiertem NoSQL) zu beseitigen. Die Amazon DynamoDB-Plattform war in Bezug auf die ACID-Konformität etwas hinter der Zeit zurück, da sie erst im letzten Jahr konform wurde.

Darüber hinaus können NoSQL-Datenbanken eine Vielzahl von Datentypen speichern. Text-, JSON-, XML- und Binärdaten sind Datentypen, die in einer NoSQL-Datenbank gespeichert werden können. Der letzte Punkt ist, dass eine NoSQL-Datenbank in der Lage sein muss, eine gute Leistung zu erbringen. NoSQL-Datenbanken gibt es in verschiedenen Formen und Größen, jede mit ihren eigenen Eigenschaften. Was sind die Vor- und Nachteile der Verwendung einer NoSQL-Datenbank? NoSQL-Datenbanken haben den zusätzlichen Vorteil, dass sie flexibel und skalierbar sind. Eine NoSQL-Datenbank ermöglicht Ihnen das einfache Hinzufügen und Entfernen von Spalten und Datentypen nach Bedarf, ohne die Gesamtstruktur der Datenbank zu beeinträchtigen. Darüber hinaus sind NoSQL-Datenbanken häufig schneller als herkömmliche Datenbanken . Infolgedessen ist eine NoSQL-Datenbank so konzipiert, dass sie sowohl schnell als auch effizient Daten speichert und abruft. Die Fähigkeit von NoSQL-Datenbanken, eine Vielzahl von Problemen anzugehen, ist ein hervorragendes Merkmal. Es ist wichtig, die Einschränkungen dieses Datenbanktyps zu verstehen, bevor Sie ihn in Ihrer Anwendung implementieren.

Warum Nosql für die meisten Anwendungen die bessere Wahl ist

Einer NoSQL-Datenbank werden häufig Nachteile genannt, wie z. B. keine Unterstützung von ACID-Transaktionen, aber das bedeutet nicht, dass sie in bestimmten Anwendungen nicht verwendet werden können. Wir haben es in 99 % der realen Anwendungen im Einsatz gesehen. Eine Nosql-Datenbank ist normalerweise aufgrund ihrer Geschwindigkeit und Skalierbarkeit für die meisten Anwendungen die bessere Wahl, aber es gibt Einschränkungen, wenn es um massive Datenspeicher mit hoher Verfügbarkeit geht .

Warum Nosql besser ist

Nosql-Datenbanken werden aus mehreren Gründen immer beliebter. Sie sind im Allgemeinen skalierbarer als herkömmliche relationale Datenbanken und können einfacher auf mehrere Server verteilt werden. Sie sind auch oft effizienter, da sie nicht das gleiche Maß an Normalisierung erfordern. Schließlich können nosql-Datenbanken in Bezug auf das Schema flexibler sein, was das Speichern und Abfragen von Daten erleichtert, die für ein relationales Modell nicht gut geeignet sind.

Trotz der Nachteile von RDBMS wurden NoSQL-Datenbanken von Internetunternehmen wie Amazon, Google, LinkedIn und Facebook entwickelt. Da die Menge an Daten, die durch unstrukturierte Prozesse generiert werden, wächst, hat sich NoSQL als dynamische und Cloud-freundliche Methode zu ihrer Verarbeitung herauskristallisiert. Laut Edward de Oliveira, Business Development Director von FairCom, können NoSQL-Datenbanken einige der Probleme nicht lösen, die traditionelle Datenbanken nicht lösen können. NoSQL-Datenbanken werden von Cloud Computing, dem Web, Big Data und der überwiegenden Mehrheit der Benutzer verwendet. NoSQL-Datenbanken umfassen eine Vielzahl von Datenbanken mit unterschiedlichen Arten der Datenspeicherung. Diagramme, Schlüssel-Wert-Paare, Spalten und Dokumente sind die am häufigsten verwendeten Typen. Die Notwendigkeit einer Datenbank wie NoSQL vs. SQL, die am besten zu dem sich ändernden Datenmodell passt, wurde von webzentrierten Unternehmen wie Amazon, eBay usw. hervorgehoben.

Datenbank NoSQL-Datenbanken können im Gegensatz zu relationalen Datenbanken Daten in Echtzeit speichern und verarbeiten. In der Datenbanklandschaft gibt es eine Flut von schnell wachsenden Datentypen, steigender Datengeschwindigkeit und explodierenden Datenmengen; In diesen Situationen sind nur NoSQL-Datenbanken wie HBase, Cassandra und Couchbase in der Lage, die Anforderungen von Big-Data-Anwendungen zu erfüllen. Als Teil des CAP-Prioritätsrahmens (Consistency-Availability-Partition Tolerance) konzentrieren sich NoSQL-Datenbanken auf die Identifizierung von Prioritäten.

Unternehmen, die große Datenmengen verarbeiten möchten, setzen zunehmend NoSQL-Datenbanken ein. Der Hauptvorteil dieser Datenbanken besteht darin, dass sie nicht an ein einziges Schema gebunden sind, wodurch die Datenspeicherung und -verarbeitung flexibler wird. Die MongoDB NoSQL-Datenbank ist so konzipiert, dass sie basierend auf Sharding horizontal skaliert werden kann.

Warum ist Nosql besser?

Es gibt zahlreiche Vorteile von NoSQL-Datenbanken gegenüber relationalen Datenbanken. NoSQL-Datenbanken bieten zahlreiche Vorteile, darunter flexible Datenmodelle, horizontale Skalierung und extrem schnelle Abfragen. NoSQL-Datenbanken werden normalerweise in sehr flexiblen Schemas geschrieben.

Facebooks Wechsel zu Nosql-Datenbanken

Da die Nutzerbasis und das Datenvolumen von Facebook jedoch wachsen, evaluiert der Social-Media-Riese nun den Einsatz skalierbarerer, verteilter NoSQL-Lösungen, um seine Plattform zu betreiben. Während Facebook NoSQL-Datenbanken für sein Social Graph untersucht, hebt es die Vorteile dieser Systeme für die Speicherung von Daten in großem Umfang auf effiziente und skalierbare Weise hervor. SQL ist immer noch eine praktikable Option für viele Anwendungen, aber NoSQL-Datenbanken bieten erhebliche Vorteile, wenn es um das Speichern und Abrufen von Daten in großem Umfang geht.

Ist Nosql besser als eine relationale Datenbank?

Eine NoSQL-Datenbank ist in keiner Weise störanfällig. Die Datenbanken in einer relationalen Datenbank können jederzeit ausfallen und repliziert werden. Es gibt eine beträchtliche Datenmenge, die in einer NoSQL-Datenbank in einem sehr hohen Volumen verarbeitet werden kann. Eine NoSQL-Datenbank kann eine moderate Datenmenge verarbeiten, wenn sie richtig konfiguriert ist.

Nosql-Datenbanken: Vor- und Nachteile

NoSQL-Datenbanken sind im Allgemeinen schneller als SQL-Datenbanken, insbesondere wenn es um die Speicherung von Schlüsselwerten geht. NoSQL-Datenbanken hingegen unterstützen möglicherweise nicht immer ACID-Transaktionen, was zu Dateninkonsistenzen führen kann. Darüber hinaus sind NoSQL-Datenbanken weniger ausgereift, anpassungsfähig und bekannt als herkömmliche SQL-Datenbanken .