Die Vorteile der Verwendung einer NoSQL-Datenbank

Nosql-Datenbanken werden immer beliebter, da der Bedarf an schnelleren, skalierbareren Webanwendungen wächst. Aber was genau ist eine Nosql-Datenbank? Und wie hat es die Art und Weise verändert, wie wir Daten modellieren? Eine nosql-Datenbank ist eine nicht relationale Datenbank, die nicht das traditionelle tabellenbasierte Modell der Datenspeicherung verwendet. Stattdessen verwendet es ein flexibleres schemaloses Modell, das eine einfachere Skalierbarkeit und eine schnellere Leistung ermöglicht. Diese Änderung in der Datenmodellierung hatte tiefgreifende Auswirkungen auf die Art und Weise, wie wir Webanwendungen entwickeln. Wir sind nicht länger durch die starre Struktur einer relationalen Datenbank eingeschränkt. Wir können jetzt freier darüber nachdenken, welche Daten wir speichern und wie wir sie strukturieren wollen. Diese Flexibilität hat zur Entwicklung neuer und innovativer Webanwendungen geführt, die mit einer herkömmlichen relationalen Datenbank nicht möglich gewesen wären. Wenn Sie also das nächste große Ding bauen möchten, ist eine Nosql-Datenbank möglicherweise die richtige Wahl für Sie.

Wir können große Datenmengen in NoSQL-Datenbanken speichern und jederzeit darauf zugreifen. NoSQL-Datenbanken gibt es in vier Varianten: Sie können auf verschiedene Arten strukturiert werden, sie können zum Generieren von Datenmodellen verwendet werden und sie können zum Schreiben von Datenbanken verwendet werden. In diesem Lernprogramm behandeln wir die verschiedenen NoSQL-Datenmodellierungstechniken, die Sie beim Erstellen einer NoSQL-Datenbank verwenden müssen. MongoDB wird von Strider CD als Sicherungsdatenbank für ihre NoSQL-Datenbank verwendet. Das bei dieser Art von Daten verwendete Datenmodell besteht eher aus Spalten als aus Zeilen. Graphbasierte Stores sind käuflich zu erwerben. Ein Graph- oder Netzwerkdatenmodell besagt im Wesentlichen, dass zwei beliebige Informationen die gleiche Bedeutung haben.

NoSQL ist mehr als nur eine Sprache für die Datenbankverwaltung; es ist eine Reihe von Philosophien. Dadurch stehen die mit der Skalierung verbundenen Macken und Probleme im Vordergrund. Das Erlernen von NoSQL-Datenmodellierungstechniken kann einen großen Unterschied machen, wenn Sie ein DBM-Schema erstellen, das eigentlich keines erfordert.

Mitte der 90er Jahre wurde das Internet extrem populär, und relationale Datenbanken konnten mit der Nachfrage nach Benutzerinformationen sowie der damit einhergehenden größeren Bandbreite an Datentypen nicht Schritt halten. Dadurch wurden Nearest Neighbor Databases, auch bekannt als NoSQL-Datenbanken, populär.

Das NoSQL-Modell basiert auf einem weicheren Modell, das als BASE-Modell bekannt ist. Dies ist im Grunde ein verfügbarer, reibungsloser Zustand von Konsistenz und Verfügbarkeit. Sie garantiert grundsätzlich die Verfügbarkeit der Daten und erleichtert deren Beschaffung.

Was ist Nosql-Datenmodellierung?

Was ist NoSQL im Allgemeinen? Dieses Modell ist keine Nachbildung eines relationalen Datenbankverwaltungssystems (RDBMS). Infolgedessen ist das Modell nicht explizit in seiner Kommunikation mit den Daten und wie alles zusammenhängt.

Das E-Book „8 Datenmodellierungsmuster in Redis“ ist eine umfassende und gründliche Anleitung zur Datenmodellierung in NoSQL. Das Whitepaper befasst sich mit acht Datenmodellen, die Entwickler verwenden können, um moderne Anwendungen ohne die Einschränkungen herkömmlicher relationaler Datenbanken zu erstellen. NoSQL-Datenbanken können verwendet werden, um zwei separate Tabellen oder Sammlungen zu kombinieren, wobei eine Tabelle in die andere eingebettet ist. Dadurch können die beiden alle relevanten Daten entdecken und eine starke Bindung eingehen. Jede Tabelle in NoSQL kann von der Anwendung als eigene Entität betrachtet werden. Wenn Sie Eins-zu-Viele-Beziehungen modellieren möchten, betten Sie begrenzte Listen (dh Listen bekannter Größe) und separate Sammlungen für unbegrenzte Listen ein. In diesem Fall spielen viele Faktoren eine Rolle, darunter das Produkt, der Autor, das Erscheinungsdatum, die Bewertung und der Kommentar.

Eine Anzahl sich schneidender Seiten kann auf einer Anzahl unterschiedlicher Oberflächen erscheinen. In einer relationalen Datenbank gibt es separate Tabellen, die zum Speichern verschiedener Datentypen verwendet werden können. Mit Redis Stack sind alle Schemas flexibel und können nach Typfeldern gruppiert werden. Das zweite Muster, das Bucket-Muster, reduziert den Overhead, indem Zeitreihendaten gespeichert und organisiert werden, während Sie fortfahren. In vielen Fällen können Echtzeitdaten mit dem Revisionsmuster in vielen Anwendungsfällen genutzt werden. Die Komplexität von JOIN-Operationen kann reduziert werden, indem NoSQL-Muster verwendet werden, um sie zu reduzieren. Das Baum- und Diagrammmuster ist besonders nützlich für große JOIN-basierte Operationen wie HR-Systeme, CMS, Produktkataloge und soziale Netzwerke.

Es ist kein Modell, das auf die gleiche Weise repliziert werden kann wie ein relationales Datenbankverwaltungssystem (RDBMS). Daten können auf der Festplatte, im Arbeitsspeicher oder beidem gespeichert werden. Redis und NoSQL werden in vielen Anwendungen im Bereich Redis Launchpad verwendet.

Nicht relationale Datenbanken (N/RDBMSs) wurden entwickelt, um die Skalierbarkeit und Agilität zu unterstützen, die für moderne Web- und Cloud-Anwendungen erforderlich sind. Ihre Fähigkeit, Daten flexibler und effizienter zu speichern und abzurufen, macht sie zu einer guten Wahl in Situationen, in denen Sie große Datenmengen speichern oder Ihre Datenbank für eine große Anzahl von Benutzern skalieren müssen.
Eines der attraktivsten Merkmale von N/RDBMS ist ihre Fähigkeit zur horizontalen Skalierung. Da einem System weitere Server hinzugefügt werden können, ohne dass es zu Leistungsproblemen kommt, müssen Sie sich keine Gedanken darüber machen, wie hoch die Kosten dafür sein werden.
Ein nicht-relationales Datenbankverwaltungssystem (N/RDBMS) ist ebenfalls gut geeignet zum Speichern von nicht-relationalen Daten. Dies liegt daran, dass sie nicht auf Tabellen und Felder angewiesen sind, wie dies in einer relationalen Datenbank der Fall ist. Darüber hinaus können Sie dadurch einfacher und flexibler auf Daten zugreifen.
N/RDBMSs sind ein hervorragendes Werkzeug für die Datenspeicherung und -zugänglichkeit. AN/RDBMS ist eine ausgezeichnete Wahl, wenn Sie nach einer Datenbank suchen, die große Datenmengen verarbeiten und einfach skalieren kann.

Die beste Nosql-Datenbank für Ihre Anwendung

Da NoSQL-Modelle flexibel sind und über eine große Auswahl an Datenmodellen verfügen, eignen sie sich ideal für eine Vielzahl von Anwendungen. Daher sollten Sie überlegen, welches Modell für die Anwendung am besten geeignet ist. Beispielsweise kann ein Schlüsselwertspeicher nützlich sein, wenn eine Anwendung schnellen Zugriff auf kleine Datenmengen erfordert. Eine Graphdatenbank hingegen eignet sich am besten für Anwendungen, bei denen große Datenmengen aufbewahrt und eingehend analysiert werden müssen.

Benötigen Sie ein Datenmodell mit Nosql?

Auf diese Frage gibt es keine allgemeingültige Antwort, da der Bedarf an einem Datenmodell mit Nosql-Datenbanken je nach Anwendung oder Anwendungsfall variieren kann. Im Allgemeinen kann ein Datenmodell jedoch hilfreich sein, um eine Struktur zum Speichern und Abrufen von Daten bereitzustellen, und kann auch die Leistung und Skalierbarkeit unterstützen.

Datenbank NoSQL-Datenbanken wurden entwickelt, um die Zeilen und Spalten eines relationalen Datenbankmodells aufzuschlüsseln. Es ist weit verbreitet zu glauben, dass NoSQL-Datenbanken Datenmodelle fehlen. Es ist wichtig, eine anfängliche Beschreibung der Organisation der Daten bereitzustellen, um die Entwicklung eines Schemas zu unterstützen. Diese Unterschiede können in Datenmodellen für jeden der vier Haupttypen von NoSQL-Datenbanken widergespiegelt werden. Infolgedessen wird das Schemadesign während der gesamten Lebensdauer der Anwendung wiederholt. Bei der Auswahl einer NoSQL-Datenbank ist das beste Datenmodell für Ihren Anwendungsfall eine wichtige Überlegung. Jedes Dokument enthält mehrere Paare von Werten und Feldern, die nach Datentypen und Datenstrukturen organisiert sind.

Es ist einfach, Feldwerte über Abfragen abzurufen, und es wurde eine Vielzahl leistungsstarker Abfragesprachen entwickelt, um Sie dabei zu unterstützen. Die Zeilenstruktur einer NoSQL-Datenbank basiert auf einem Schlüssel und einer zugehörigen Spalte namens Spaltenfamilien. Die zugrunde liegende Struktur besteht aus vier Haupttypen von NoSQL-Datenbanken: eine zum Speichern von Daten, eine zum Verwalten von Beziehungen, eine zum Verwalten von Beziehungen und eine zum Verwalten von Beziehungen. Tatsächlich ist die Art und Weise, wie Daten organisiert werden, ziemlich anpassungsfähig, manchmal sogar bis zu dem Punkt, dass sie als schemalos bezeichnet werden. Dokumentdatenbanken, Datenbanken mit breiten Spalten und Graphdatenbanken haben alle ihre eigenen Abfragesprachen.

Bei der Datenabfrage sind Dokumentendatenbanken am effektivsten. Aufgrund ihrer reichhaltigen Abfragefunktionalität sind sie in der Lage, eine breite Palette von Anwendungen zu handhaben. Der Primärschlüssel bietet neben Schlüsselwertspeichern und Wide-Column-Speichern eine einzige Methode für den Zugriff auf Daten.
Datenwissenschaftler und Ingenieure für maschinelles Lernen können NoSQL-Datenbanken verwenden, um beispielsweise Daten, Metadaten von Modellen, Funktionen und Betriebsparameter zu speichern. Data Engineers hingegen können sie nutzen, um bereinigte Daten zu speichern und abzurufen. Dokumentendatenbanken wie MongoDB und CouchDB sind bei Entwicklern aufgrund ihrer Benutzerfreundlichkeit und ihres breiten Funktionsumfangs beliebt.
NoSQL-Datenbanken werden aufgrund ihrer Benutzerfreundlichkeit und umfangreichen Abfragefunktionalität immer beliebter. Die Modelle können zum Speichern von Daten, Metadaten, Funktionen und Betriebsparametern verwendet werden. Infolgedessen können Dateningenieure möglicherweise saubere Daten extrahieren und speichern, indem sie sie verwenden.

Die drei Arten von Datenmodellen

Beim Lesen von Daten aus einer Datenbank ist es wichtig, dass sie mit den Daten in der Datenbank konsistent sind.
Eine Datenbank kann isoliert werden, wenn Daten aus einer einzelnen Transaktion so behandelt werden, als ob sie aus einer einzigen Quelle gelesen würden, wodurch verhindert wird, dass mehrere Prozesse sie ändern.
Wenn ein System auf Langlebigkeit ausgelegt ist, muss es im Falle eines Ausfalls Daten wiederherstellen können.
Wenn Sie auf eine große Anzahl kleiner Datenelemente zugreifen müssen, empfiehlt es sich, das Schlüsselwert-Datenmodell zu verwenden. Elemente in diesem Modell können durch Schlüssel und Wert dargestellt werden. Ein Dateisystem ermöglicht Ihnen das Hinzufügen, Löschen und Ändern von Werten auf die gleiche Weise wie in einer Textdatei.
Es empfiehlt sich, das Dokumentdatenmodell immer dann zu verwenden, wenn Sie große Datenmengen so speichern müssen, dass sie einfach gelesen und durchsucht werden können. Jedes Element kann in diesem Modell durch ein Dokument repräsentiert werden. Jedes Feld in einem Dokument kann maximal Werte enthalten, es gibt also keine Einschränkungen.
Wenn Sie Daten in einem leicht verständlichen Format speichern müssen, verwenden Sie am besten ein Diagrammdatenmodell. In diesem Modell wird jedes Element durch einen Knoten dargestellt, der eine Verbindung zwischen ihm und dem nächsten hat. Durch Anklicken der Links gelangen Sie zur Grafik.

Wie unterscheidet sich Nosql vom relationalen Modell?

Daten werden nach einem bestimmten Schema in relationalen Datenbanken gespeichert. NoSQL-Systeme hingegen ermöglichen es, Daten in jeder erforderlichen Struktur zu speichern und diese Struktur bei Bedarf zu aktualisieren.

Die Daten einer relationalen Datenbank werden gemäß einem ihrer Schemata gespeichert. Daten können in jedem NoSQL-System gespeichert und nach seinen Anforderungen strukturiert werden. Benutzer können Daten in einer relationalen Datenbank hinzufügen oder aktualisieren, indem sie die folgenden Verfahren ausführen: SELECT, INSERT und DELETE. Infolgedessen werden Daten in NoSQL-Abfragen normalerweise als Spalten und nicht als Dokument angezeigt. Obwohl der Begriff „relationale Datenbank“ häufig zur Beschreibung von NoSQL-Systemen verwendet wird, bezieht er sich auf Systeme, in denen ein Benutzer ein Schema definiert und eine relationale SQL-Abfrage verwendet, um Daten hinzuzufügen, zu aktualisieren oder zu entfernen. SQL ist spezialisierter als NoSQL-Datenbanken, da es eher für bestimmte Aufgaben als für allgemeine Datenbanken verwendet wird. Eine SQL-Datenbank wird üblicherweise für die Entitätsspeicherung verwendet, während eine NoQL-Datenbank für die Entitätsspeicherung verwendet wird.

Da eine SQL-Datenbank über eine begrenzte Anzahl von Dokumenten verfügt, bestimmt ihre Speicherkapazität ihre Kapazität. Es wird allgemein angenommen, dass es NoSQL-Datenbanken aufgrund ihrer Fähigkeit, Daten zu speichern, in einer Vielzahl von Formen und Größen gibt. Die Wahl des zu verwendenden Datenbanksystems wird durch seine Leistungsfähigkeit und die Art der Ihnen vorliegenden Daten bestimmt.

NoSQL-Datenbanken werden häufig als schemalose Datenbanken bezeichnet. NoSQL-Datenbanken wurden entwickelt, um unstrukturierte Daten zu speichern und abzufragen, anstatt die gleichen starren Schemas wie relationale Datenbanken zu verwenden. Infolgedessen haben NoSQL-Datenbanken tendenziell ein flexibleres Datenmodell, das es ihnen ermöglicht, große Datenmengen effizienter zu speichern und abzufragen. Der Hauptvorteil von NoSQL-Datenbanken ist ihre Fähigkeit, große Datenmengen effizienter zu speichern und abzufragen. Dies liegt daran, dass NoSQL-Datenbanken tendenziell ein flexibleres Datenmodell verwenden, das für das Speichern und Abrufen verschiedener Datentypen effizienter sein kann. Ein Nachteil von NoSQL-Datenbanken ist, dass sie schwieriger zu erlernen sein können. NoSQL-Datenbanken hingegen sind aufgrund ihrer einzigartigen Eigenschaften schwieriger zu verstehen als herkömmliche relationale Datenbanken. Dennoch ist es mit der richtigen Schulung möglich, eine NoSQL-Datenbank effektiv zu nutzen.

Nosql vs. Sql: Welches ist die richtige Datenbank für Ihre Anwendung?

Datenbankanwendungen, die für nosql entwickelt wurden, haben eine geringere Latenz, während Datenbankanwendungen, die für relationale Systeme entwickelt wurden, eine höhere Leistung aufweisen. Mit nosql-Suchdatenbanken können Sie halbstrukturierte Daten analysieren. Eine relationale Datenbank konvertiert Daten basierend auf Zeilen und Spalten durch Normalisierung in Tabellen. Es ermöglicht den Vergleich von Tabellen und die Ausführung von Joins zwischen Tabellen. Transaktionen werden von NoSQL-Datenbanken nicht unterstützt, scheinen aber langfristig konsistent zu sein. Das bedeutet, dass die Daten immer auf dem neuesten Stand sind, aber zwischen der Aktualisierung und dem Erscheinen in der Datenbank kann es zu Verzögerungen kommen. SQL wird in NoSQL-Datenbanken nicht zum Generieren von Abfragen verwendet. Stattdessen werden die Daten mit Konstrukten und anderen Programmiersprachen abgefragt. Wenn sie mit unterschiedlichen Datenformaten verwendet werden, werden sie vielseitiger und können auf vielfältige Weise verwendet werden.

Wie werden Nosql-Datenbanken und Modellierungstechniken in der realen Welt verwendet?

NoSQL-Datenbanken werden in der realen Welt auf vielfältige Weise verwendet. Sie werden häufig verwendet, um große Datenmengen zu speichern, auf die schnell zugegriffen werden muss, beispielsweise in einer Social-Media- oder E-Commerce-Anwendung. NoSQL-Datenbanken können auch zum Speichern von Daten verwendet werden, die sich ständig ändern, z. B. in einer Echtzeitanalyseanwendung.

Herkömmliche relationale Datenbanken speichern Daten in einem Format, das in NoSQL-Datenbanken nicht verwendet wird. Zu den Dokumenttypen gehören Schlüsselwerttypen, Breitspaltentypen und Diagrammtypen. Der Preis für Speicher ist seit den späten 2000er Jahren stark gesunken, was zur Einführung von NoSQL-Datenbanken führte. Entwickler haben viel Flexibilität bei der Speicherung unstrukturierter Daten, da sie so viel mehr tun können, als sie nur zu speichern. Dokumentdatenbanken, Schlüsselwertdatenbanken, Wide-Column-Stores und Graphdatenbanken sind einige der am häufigsten verwendeten NoSQL-Datenbanken . Da keine Verknüpfungen erforderlich sind, werden Abfragen in kürzerer Zeit abgeschlossen. Es gibt mehrere Anwendungsfälle, die von kritischen (z. B. Finanzdaten) bis hin zu verspielteren und kindischen (z. B. eine intelligente Katzentoilette, die IoT-Messwerte aufzeichnet) reichen.

In diesem Tutorial gehen wir darauf ein, wann und warum es an der Zeit ist, mit der Verwendung von NoSQL-Datenbanken zu beginnen. Darüber hinaus werden wir uns einige häufig missverstandene NoSQL-Datenbanken ansehen. MongoDB ist laut DB-Engines die beliebteste nicht-relationale Datenbank der Welt. In diesem Tutorial erfahren Sie, wie Sie MongoDB-Datenbanken abfragen, ohne etwas auf Ihrem Computer installieren zu müssen. Ein Cluster speichert Ihre MongoDB-Datenbanken. Nachdem Sie einen Atlas-Cluster haben, können Sie damit beginnen, Daten darin zu speichern. Es ist möglich, Datenbanken manuell in Atlas Data Explorer, MongoDB Shell oder MongoDB Compass mit Ihrer bevorzugten Programmiersprache zu erstellen.

In diesem Beispiel importieren Sie den Beispieldatensatz von Atlas. NoSQL-Datenbanken haben eine Reihe von Vorteilen gegenüber herkömmlichen Datenbanken , darunter schnelle Abfrageverarbeitung, flexible Datenmodelle und Benutzerfreundlichkeit für Entwickler. Mit dem Daten-Explorer können Sie neue Dokumente hinzufügen, vorhandene Dokumente bearbeiten und Dokumente löschen. Wenn Sie Ihre Daten analysieren möchten, sollten Sie das Aggregation Framework verwenden. Die Verwendung von Diagrammen ist die bequemste Art, Daten in Atlas und Atlas Data Lake zu visualisieren.

Warum Nosql-Datenbanken immer beliebter werden

Aufgrund ihrer Fähigkeit, große Datenmengen schnell und effizient zu verarbeiten, werden NoSQL-Datenbanken immer beliebter. Es ist besonders nützlich für Werbeplattformen, bei denen Benutzerattribute nachverfolgt und Anzeigenanfragen so schnell wie möglich platziert werden müssen.

Nosql-Datenmodellierungsbeispiel

Soft-Schema ist eine gängige Technik, die in NoSQL-Datenmodellen verwendet wird. Aus Graph- und Key-Value-Store-Datenbanken geht auch klar hervor, dass Werte ein beliebiges Format haben können, da die Datenmodelle den Wert nicht begrenzen. Ein weiteres Beispiel ist BigTable, das sowohl Spalten als auch Spalten aus anderen Spalten enthält.

Dokumentendatenbanken wie die MapR-Datenbank (vor kurzem von Hewlett Packard Enterprise erworben) oder die Eloquent Data Fabric werden manchmal als schemalose Datenbanken bezeichnet. Dokumentendatenbanken benötigen nicht die gleiche vordefinierte Struktur wie eine relationale Datenbank, aber sie müssen im Hinblick darauf definiert werden, wie Ihre Daten organisiert sind. Wenn Sie über ein richtig entworfenes Datenmodell verfügen, wird Ihre Anwendung eine bessere Leistung erbringen. Sie können Ihr Schema denormalisieren, indem Sie es auf eine Zeile aufheben oder mehrere Tabellen mit Indizes in einer relationalen Umgebung mit HPE Ezmeral Data Fabric präsentieren. Um schnelle Lese- und Schreibvorgänge durchzuführen, gruppieren Sie die Daten nach Schlüsselbereich. Das ER-Modell kann verwendet werden, um das physikalische Modell zu definieren und die darin gelesenen Daten zu speichern. Wenn Sie NoSQL verwenden, können Sie Daten denormalisieren oder duplizieren, sodass auf sie zugegriffen und sie einheitlich gespeichert werden können.

In denormalisierten Datenspeichern haben Sie eine Tabelle, die mehrere Indizes enthält, wie in einer relationalen Datenbank. In 1:n-Beziehungen können Sie Ihre Tabellen als ein Dokument modellieren. In einer relationalen Datenbank verweisen Zeileninstanzen auf Instanzen desselben Objekts. In objektorientierten Programmiermodellen können verschiedene Objekttypen in Beziehung gesetzt werden, indem derselbe Basistyp erweitert wird. Jedes Dokument hat einen gleichen Zeilenschlüssel wie der Knoten, auf dem es geschrieben ist. Das Elternfeld enthält die Knoten-ID des Elternknotens, während das Kinderfeld die Knoten-ID jedes Kindknotens enthält. In diesem Blogbeitrag gehen wir darauf ein, wie sich die Datenmodellierung von Dokumentdatenbanken von der traditionellen Modellierung relationaler Datenbanken unterscheidet. Objekt Objekte eines Untertyps können ihre Attribute speichern, was bei nicht klassifizierten Basistypen oder Untertypobjekten nicht der Fall ist. Es ermöglicht Ihnen, verschiedene Produkttypen in derselben Tabelle zu modellieren und schnell eine Gruppe von Produkten basierend auf ihren Produkttypen zu finden.

Nosql-Datenmodelltypen

Es gibt vier Haupt-NoSQL-Datenmodelle: Key-Value, Document, Columnar und Graph. Jedes Modell hat seine eigenen Stärken und Schwächen und eignet sich besser für bestimmte Arten von Daten und Workloads.
Schlüsselwertspeicher sind das einfachste der vier Modelle und eignen sich am besten zum Speichern von Daten, die als Einzelwert dargestellt werden können, z. B. eine Zahl oder eine Zeichenfolge. Dokumentspeicher sind komplexer und eignen sich am besten zum Speichern von Daten, die als Dokument dargestellt werden können, z. B. ein JSON-Objekt. Spaltenförmige Speicher sind noch komplexer und eignen sich am besten zum Speichern von Daten, die als Tabelle dargestellt werden können, z. B. eine Tabellenkalkulation. Graph Stores sind das komplexeste der vier Modelle und eignen sich am besten zum Speichern von Daten, die als Diagramm dargestellt werden können, z. B. ein soziales Netzwerk.

NoSQL-Datenbanken können auf vier Arten verwendet werden: Schlüsselwertspeicher, Dokumentspeicher, spaltenorientierte Datenbanken und Diagrammdatenbanken. Die Arten der Problemlösung unterscheiden sich stark von denen in relationalen Datenbanken. OrientDB zum Beispiel ist eine Multi-Model-Datenbank, die NoSQL- und Nicht-NNN-Datenbanken kombiniert. Eine vollständige relationale Datenbank kann viele Entitäten und Verknüpfungstabellen zusätzlich zu mehreren Entitäten und Verknüpfungstabellen enthalten. Jede Entität (Person) wird durch eine eigene Zeile dargestellt, und die Spalten für jede Entität sind über mehrere Zeilen verteilt. Eine Spaltendatenbank ist in Abschnitte unterteilt, in denen jede Spalte separat gespeichert wird, was ein schnelleres Scannen ermöglicht, wenn nur wenige Spalten betroffen sind. Der Index wird zur Darstellung von Zeilennummern verwendet, während die Spaltendatenbank zur Darstellung von Daten verwendet wird.

Key-Value-Stores, eine Art NoSQL-Datenbank, haben die geringste Komplexität. Sie dienen der Aufbewahrung alltäglicher Dokumente und können komplexe Abfragen und Berechnungen verarbeiten. In Dokumentspeichern ist keine Normalisierung erforderlich, es sei denn, die Daten haben eine sinnvolle Struktur. Das Ziel einer grafischen Datenbank ist es, Beziehungen zwischen Entitäten effizient zu speichern. Die beiden Hauptfunktionen von Graphdatenbanken bestehen darin, Daten zu organisieren. Knoten ist als die Entität selbst definiert. Die Beziehung zwischen zwei Entitäten ist durch eine Linie gekennzeichnet, die ihre eigenen Merkmale hat. Dokumentspeicher und Schlüsselwertspeicher halten sich eher an BASE als an Graphdatenbanken wie Neo4j, die behaupten, ACID zu verwalten.

Welcher Faktor treibt das Datenmodell in einer Nosql-Datenbank an?

Anwendungsspezifische Zugriffsmuster, z. B. solche, die bestimmte Arten von Abfragen unterstützen, bilden in der Regel die Grundlage der NoSQL-Datenmodellierung.

Nosql-Datenbankdiagramm

Das Nosql-Datenbankdiagramm ist ein Diagramm, das die Struktur einer Nosql-Datenbank zeigt. Es kann verwendet werden, um die Daten in einer Nosql-Datenbank zu visualisieren und die Beziehungen zwischen den Daten zu verstehen.

Es ist nicht möglich, NoSQL-Datenmodellierungsdiagramme mit Namen oder Einschränkungen ähnlich wie ER- oder Klassendiagramme zu verwenden. Die Regeln für Beziehungen in NoSQL wurden gelockert, um den Prozess für Entwickler zu vereinfachen. Wenn Sie modellieren, ist es immer eine gute Idee, die Lese- und Schreibvorgänge im Voraus zu planen. Stellen Sie sicher, dass nicht mehr als zwei Dokumente dieselben Informationen enthalten, und fügen Sie niemals einen Verweis auf dasselbe Dokument ein. Eine Reihe von Artikeln wird im Laufe der Zeit weiter wachsen, sodass es unmöglich ist, ihre IDs als Referenz in ein Produkt einzubetten oder hinzuzufügen. Alternativ können Sie eine weitere Sammlung erstellen, um mehrere Transaktionen zu organisieren, oder einfach ein eindeutiges Identifizierungsfeld (z. B. ID-Transaktion) in jede Transaktion einfügen, die in einer Gruppe durchgeführt wird. SQL- und NoSQL-Datenbanken ähneln sich in Bezug auf Namen und Designprinzipien.

Zu diesem Zweck sollten die im Diagramm verwendeten Symbole immer enthalten sein, um das Lesen zu erleichtern. Viele Transaktionen können von einem Produkt ausgeführt werden, und die Anforderungen an dieses Produkt sind unterschiedlich. Im Laufe der Entwicklung einer Anwendung muss dieses grundlegende Diagramm möglicherweise überarbeitet werden.

Was ist Nosql-Datenbankdesign?

NoSQL-Suchdatenbanken basieren auf der Idee, dass halbstrukturierte Daten mithilfe von Algorithmen in analytische Daten umgewandelt werden können. Der Einsatz von Datenmodellen ist erforderlich. Das relationale Modell generiert Tabellen mit Zeilen und Spalten, nachdem Daten in Tabellen konvertiert wurden. Tabellen, Zeilen, Spalten, Indizes und Beziehungen zwischen Tabellen und anderen Datenbankelementen werden alle durch Schemas spezifiziert.