Die beste NoSQL-Datenbank für Ihre Electron-Anwendung

Auf diese Frage gibt es keine endgültige Antwort, da sie von den spezifischen Anforderungen Ihrer Electron-Anwendung abhängt. Einige beliebte NoSQL-Datenbanken, die gut zu einer Electron-App passen könnten, sind jedoch MongoDB, CouchDB und Redis. Jede dieser Datenbanken hat ihre eigenen Stärken und Schwächen, daher ist es wichtig, diejenige auszuwählen, die die Anforderungen Ihrer speziellen Anwendung am besten erfüllt.

Datenbank No-SQL-Datenbanken (auch bekannt als nicht nur SQL-Datenbanken) können riesige Datenmengen verwalten und für mehrere Funktionen verwendet werden. Es gibt eine Vielzahl von NoSQL-Datenbanken. In einem Auswahlverfahren wird die Option ausgewählt, die Ihren Anforderungen am besten entspricht. Redis ist eine sehr leichte Implementierung, die für die meisten Aufgaben, die ihr Client ausführt, sehr wenig Speicher und CPU benötigt. MongoDB ist eine gute Wahl, wenn Sie eine Netzwerkverbindung verwenden können. Das Produkt CouchDB ist eine Server- und Datenspeicherkomponente, die in einem einzigen Paket erhältlich ist. NeDB ist eine leichtgewichtige Datenbank, die zum Speichern kleiner Datenmengen verwendet werden kann. Da sich PouchDB in diesem Fall im Browser befindet, müssen keine Abfragen über das Netzwerk ausgeführt werden.

Wenn Sie nach einer NoSQL-Datenbank mit vielen Funktionen suchen, ist MongoDB eine gute Wahl. Es ist richtungsweisend für eine Reihe von Metriken.

Welche Datenbank sollte ich für die Electron App verwenden?

Diese Datenbank kann als dateibasierte Datenbank mit dem NEDB-Dateisystem verwendet werden. Electron-Apps sind dafür gut geeignet. In diesem Artikel führe ich Sie durch die Einrichtung meiner Northeast-Datenbank. Dies ist eine sehr einfache Lösung, die derzeit in der Produktionsumgebung von HTTPSLocalhost verwendet wird.

Wenn der Status Ihrer App nicht mit dem übereinstimmt, was localStorage verwalten kann, muss eine Datenbank erstellt werden. Eine dateibasierte Datenbank mit Mongo-API-Kompatibilität und hervorragender Eignung für Elektron-Anwendungen ist bei NEDB erhältlich. Mit userData können wir Datenbankdateien in gepackten Anwendungen und Daten in der Entwicklung speichern. Wenn Sie meine glutenfreie Reaktionselektronenstruktur verwenden, benötigen Sie eine Datei namens db.js im thesrc-Ordner. Wenn eine Datenentität geladen wird, kann sie unter Verwendung derselben geladen werden.

So verwenden Sie Electron zum Erstellen von Desktop-Anwendungen

Was bedeutet das Elektron? Das Desktop-Anwendungsframework von Electron erstellt Desktop-Anwendungen unter Verwendung von Webtechnologien. Es basiert auf der Chromium-Browser-Engine und ist in JavaScript geschrieben. Electron kann auch in Verbindung mit Node.js ausgeführt werden, das zum Speichern von Daten verwendet wird. Warum braucht ein Elektron Energie? Electron erfordert nicht die Verwendung eines Backends. Die Telegram-Chat-Web-App wird in der folgenden Architektur als Beispiel verwendet. Electron wird als Wrapper für die bestehende Web-App verwendet, sodass keine Änderungen am Backend erforderlich sind. Das Einrichten von Electron ist für diese Art von App einfach. Änderungen an der Codebasis der Web-App sind nicht erforderlich.

Welche Datenbank soll mit Nodejs verwendet werden?

Die beliebteste NoSQL-Datenbank , MongoDB, ist die einzige, die mit js verwendet werden kann.

Bevor Sie mit der Entwicklung eines Node.js-Projekts beginnen, sollten Sie sich die beste Datenbank dafür überlegen. In diesem Artikel gehen wir auf einige allgemeine Konzepte wie SQL und NoSQL sowie deren praktische Anwendungen ein. Eine relationale Datenbank besteht aus strukturierten Abfragesprachen, die Daten verarbeiten und manipulieren. Unstrukturierte Daten können in nicht-relationalen Datenbanken mit flexiblen Schemas gespeichert werden. Es ist nicht möglich, ein gemeinsames Abfrageformat in NoSQL-Datenbanken zu verwenden, daher verwendet jede NoSQL-Lösung ein eigenes Abfragesystem. Mit anderen Worten bedeutet dies, dass die Last verteilt wird, indem weitere Server hinzugefügt oder Daten aufgeteilt werden. Es ist sehr beliebt, dass Datenbankmanagementsysteme (DBMS) kostenlos oder kostenpflichtig erhältlich sind.

Ein NoSQL-System kann schwieriger zu lösen sein als ein relationales System. Da sie in Anwendungen eingebettet ist, ist die Datenbank extrem einfach zu verwenden, und ihre dienenden Bibliothekstechnologien machen sie extrem schnell und leistungsstark. In jedem Fall bemühen sich die Entwickler, so konform wie möglich zu sein und dabei die Komplexität des Programms im Auge zu behalten. Diese Programme unterstützen die folgenden Funktionen nicht: Die Indexdatenbank hat wenig bis gar keine Leistungsoptimierung. Daten werden mit Redis im RAM gespeichert, was eines der Hauptmerkmale ist. Apache Cassandra, das auf NoSQL basiert, ist ein verteiltes Open-Source-DBMS. MongoDB ist ein Replikatsatz, und es gibt auch sekundäre Knoten, die verwendet werden können.

Die Fähigkeit des MongoDB -Datenspeichers, große Datenmengen ohne Systemausfall zu verarbeiten, ist das, worum es geht. MongoDB erfordert, dass Sie einen Index mit der Methode „secureIndex()“ implementieren. Die Verwendung der Redis-Indizierung unterscheidet sich stark von der Verwendung anderer Datenbanken, da Redis sie auf völlig andere Weise handhabt. Ihre eigenen Anwendungsfälle und Daten bestimmen, wie Sie in Redis am besten indizieren. Sie mussten eine Vielzahl von Aufgaben erledigen, um zu bestimmen, welche NoSQL-Datenbank für ein Node.js-Projekt am besten geeignet ist. MongoDB war die beliebteste Datenbank unter den oben genannten. Apache Cassandra belegte den zweiten Platz, während Redis den dritten Platz belegte. Wenn Sie sich bei der Auswahl des Datenbanktyps nicht sicher sind, sollten Sie die Zusammenarbeit mit einem zuverlässigen Entwicklungsunternehmen in Erwägung ziehen.

MySQL ist beispielsweise die beste Wahl für Unternehmen, die häufig mit relationalen Daten zu tun haben, wie z. B. Buchhaltung und Marketing. Die Software ist zuverlässiger, performanter und benutzerfreundlicher.

Was ist besser Nosql oder Mongodb?

Auf diese Frage gibt es keine allgemeingültige Antwort, da die beste Datenbanklösung für ein bestimmtes Projekt von einer Reihe von Faktoren abhängt. Im Allgemeinen sind NoSQL-Datenbanken wie MongoDB jedoch besser für Projekte geeignet, die eine hohe Skalierbarkeit und Flexibilität erfordern, während relationale Datenbanken wie MySQL besser für Projekte geeignet sind, die eine robuste Transaktionsunterstützung benötigen.

Es ist wichtig, zwischen einer relationalen Datenbank (SQL) und einer nicht-relationalen Datenbank (Nosql) zu wählen. Es ist wichtig, diese Unterschiede zu verstehen, bevor Sie eine Entscheidung über den für ein Projekt erforderlichen Datenbanktyp treffen. Aufgrund ihrer Flexibilität sind NoSQL-Datenbanken eine gute Wahl für Big Data, da sie die Anforderungen des dynamischen Schemadesigns erfüllen. Sie sind je nach Anforderung entweder Schlüssel-Wert-Paare, dokumentenbasiert, Diagrammdatenbanken oder Breitspaltenspeicher. Da Dokumente auf diese Weise ohne eine definierte Struktur geschrieben werden können, wird jedes auf seine Weise unterschiedlich sein. NoSQL wird auf vielfältige Weise untersucht, insbesondere im Kontext von Big Data und Datenanalyse. Für einige NoSQL-Datenbanken ist Community-Support erforderlich, während für andere externe Experten erforderlich sind.

Im Allgemeinen ist NoSQL nicht schneller als SQL in Bezug auf die Ausführung von Lese- oder Schreibvorgängen auf einer einzelnen Datenentität. Google, Yahoo, Amazon und andere Unternehmen haben NoSQL-Datenbanken für Big Data erstellt. Herkömmliche relationale Datenbanken waren nicht in der Lage, die gestiegenen Datenverarbeitungsanforderungen heutiger Rechenzentren zu erfüllen. Horizontal skalierbare NoSQL-Datenbanken können je nach Anforderung unterschiedliche Funktionen erfüllen. Sie sind ideal für Anwendungen, die keine spezifischen Schemadefinitionen benötigen, wie z. B. Content-Management-Systeme, Big-Data-Anwendungen und Echtzeitanalysen.

Wenn Sie nach einer Datenbank suchen, die hohe Arbeitslasten bewältigen kann, ziehen Sie Redis, Cassandra, RethinkDB, DynamoDB, OrientDB, CouchDB und ArangoDB in Betracht. Insbesondere Redis ist für diese Art von Arbeit gut geeignet, da es eine geringe Latenz hat und eine große Datenmenge verarbeiten kann. Eine weitere fantastische Option ist Cassandra, die sowohl große Datenmengen verarbeiten als auch gut skalieren kann. RethinkDB ist eine neuere Datenbank, die aufgrund ihrer Fähigkeit, große Arbeitslasten zu bewältigen, an Popularität gewinnt. DynamoDB ist eine ausgezeichnete Wahl für diejenigen, die eine Datenbank benötigen, die große Datenmengen schnell und einfach verarbeiten kann. OrientDB ist eine robuste NoSQL-Datenbank, die für umfangreiche Datensuche und -abruf verwendet werden kann. Es ist ideal für Anwendungen mit einer kleinen bis mittelgroßen Datenbank, die schnell und einfach skaliert werden kann. Schließlich ist die ArangoDB-Datenbank eine ausgezeichnete Wahl für größere Anwendungen, die eine große Datenbank mit hoher Leistung und Skalierbarkeit erfordern.

Mongodb: Eine Dokumentendatenbank

Eine Dokumentendatenbank wie MongoDB speichert Dokumente. Dokumentmodelle sind JSON-Dateien nachempfunden. Ein Dokument hat Felder, die den Eigenschaften eines JSON-Dokuments ähneln.

Electron Mongodb

MongoDB ist ein leistungsstarkes dokumentenorientiertes Datenbanksystem, das sich perfekt für die Verwaltung großer Datenmengen eignet. Electron ist ein Framework, das die einfache Erstellung von Desktop-Anwendungen mit JavaScript, HTML und CSS ermöglicht. Zusammen ermöglichen diese beiden Technologien die Erstellung von Desktop-Anwendungen, die große MongoDB-Datenbanken einfach verwalten und abfragen können.

Das beste Backend für Ihre Web-App

Es liegt ganz beim Entwickler, die Backend-Entscheidung zu treffen. Wenn Sie ein JavaScript-Backend benötigen, können Sie Express.js oder Sinatra verwenden, oder wenn Sie ein schwereres Backend benötigen, können Sie Node.js oder Express.js mit MongoDB verwenden.