Die verschiedenen Möglichkeiten, eine NoSQL-Datenbank abzufragen

Nosql-Datenbanken werden auf viele verschiedene Arten abgefragt. Einige gängige Abfragemethoden sind nach Schlüssel, nach Dokument, nach Spalte und nach Diagramm.

Eine NoSQL-Datenbank kann Daten in einem anderen Format als relationale Datenbanken speichern. Zu den Dokumenttypen gehören Schlüsselwert- und Breitspaltenformulare, und Diagrammformulare umfassen Diagrammformulare. Der Aufstieg von NoSQL-Datenbanken in den späten 2000er Jahren wurde durch einen dramatischen Rückgang der Speicherkosten angeheizt. Als Ergebnis dieser Systeme können Entwickler eine große Menge an unstrukturierten Daten speichern, wodurch sie nach oben und unten skalieren können. Dokumentendatenbanken, Key- Value-Datenbanken , Wide-Column-Stores und Graph-Datenbanken sind nur einige Beispiele für NoSQL-Datenbanken. Sie können den Beitritt überspringen, um schnellere Ergebnisse zu erzielen. Eine Reihe von Anwendungsfällen kann in vier Kategorien eingeteilt werden: extrem kritisch (z. B. Finanzdaten), angenehm (z. B. Speichern von IoT-Messwerten aus einer intelligenten Katzentoilette) und sogar albern (z. B. Speichern von Finanzdaten von einer intelligenten Katzentoilette). Tutorial gehen wir darauf ein, wann und warum Sie NoSQL-Datenbanken verwenden sollten.

Darüber hinaus werden wir einige Missverständnisse über NoSQL-Datenbanken untersuchen. Laut Datenbankingenieuren ist MongoDB die beliebteste nicht relationale Datenbank der Welt. In diesem Tutorial erfahren Sie, wie Sie eine MongoDB-Datenbank abfragen, ohne dass Software auf Ihrem Computer erforderlich ist. MongoDB-Datenbanken werden in einem Cluster gespeichert, bei dem es sich um eine Sammlung von Dateien handelt. Sobald Sie einen Cluster haben, können Daten in Atlas gespeichert werden. Je nach Ihren Vorlieben ist es möglich, eine Datenbank im Atlas Data Explorer, der MongoDB Shell oder dem MongoDB Compass manuell zu erstellen. In diesem Beispiel importieren Sie das Beispiel-Dataset von Atlas.

NoSQL-Datenbanken haben neben ihrer Flexibilität, horizontalen Skalierung, blitzschnellen Abfragen und Benutzerfreundlichkeit für Entwickler zahlreiche Vorteile. Verwenden Sie den Daten-Explorer, um ein neues Dokument einzufügen, ein vorhandenes Dokument zu bearbeiten oder ein vorhandenes Dokument zu löschen. Die Aggregation ist ein leistungsstarkes Werkzeug zur Analyse großer Datenmengen. Benutzer von Atlas und Atlas Data Lake können mithilfe von Atlas und Atlas Data Lake ganz einfach Daten in Diagrammen anzeigen.

NoSQL-Datenbanken speichern Daten statt Dokumente auf die gleiche Weise wie relationale Datenbanken. Daher werden sie als „nicht nur SQL“ klassifiziert und in eine Vielzahl flexibler Datenmodelle zerlegt. Eine NoSQL-Datenbank kann in drei Typen unterteilt werden: reine Dokumentendatenbanken , Key-Value-Stores und Wide-Column-Datenbanken.

Nicht relationale Datenbanken (NGDBs) unterscheiden sich von relationalen Datenbanken (RDBMSs). Die SQL-Abfragesprache kann verwendet werden, um jede Datenbank mit einer Reihe von Objekten abzufragen, die Felder enthalten. Eine NoSQL-Datenbank ist eine der enthaltenen NoSQL-Datenbanken.

NoSQL-Datenbanken (Not Only SQL-Datenbanken) verwenden im Gegensatz zu relationalen Datenbanken nicht das relationale Datenmodell. NoSQL-Datenbanken verwenden im Gegensatz zu relationalen Datenbanken keine SQL-Abfragesprache, sondern verwenden stattdessen alternative Sprachen.

Suchindizes können in NoSQL-Systemen auf zwei Arten gespeichert werden: im Knoten und über einen Remote-Suchdienst. Auf einem Knoten, der NoSQL-Systeme unterstützt, werden Daten und Indizes normalerweise in derselben Reihenfolge gespeichert. Einige NoSQL-Systeme verwenden hingegen externe Suchdienste, wenn sie Volltextdateien durchsuchen.

Wie werden Nosql-Daten abgefragt?

Es gibt einige Möglichkeiten, nosql-Daten abzufragen. Eine Möglichkeit ist die Verwendung des MapReduce-Programmiermodells. Mit MapReduce können Sie Mapper- und Reducer-Funktionen schreiben, um Ihre Daten zu verarbeiten. Eine andere Möglichkeit, nosql-Daten abzufragen, ist die Verwendung eines Graphverarbeitungs-Frameworks wie Apache Giraph. Mit Giraph können Sie Programme schreiben, die Graphen durchlaufen, um bestimmte Daten zu finden.

Bis vor kurzem waren Datenmodelle und Abfragesysteme eng miteinander verbunden. Als Ergebnis können wir Datenbanksysteme erstellen, die die Entwicklerproduktivität priorisieren und gleichzeitig die Abfragemethode vom Datenmodell abstrahieren. SABRE, ein gemeinsames Projekt von IBM und American Airlines zur Verbesserung der Ticketing-Effizienz, war die weltweit erste kommerzielle Datenbank . NoSQL-Datenbanken haben sich von 2005 bis 2017 weiterentwickelt, um Skalierbarkeit, Betriebszeit, Redundanz, Flexibilität und Flexibilität auf Kosten der Abfragefähigkeit zu ermöglichen. Obwohl es nicht die freundliche deklarative Ad-hoc-Abfrage ist, die SQL erwartet, wurde mapreduce auch als Option von Riak und MongoDB hinzugefügt. Wenn Sie ein Datenbanksystem aufbauen, das sich leicht skalieren lässt, sollten Abfragen zurückgestellt werden. In Dokumentdatenbanken sind XQuery und Jsoniq beide für die Arbeit mit hierarchischen Dokumenten ausgelegt.

Im Gegensatz zu MarkLogic, das XML verwendet, und ArrangoDB, das eine auf das Datenmodell abgestimmte Teilmenge von XQuery verwendet, verwenden beide Datenbanken ihre eigene Obermenge, um XML zu implementieren. Beide Sprachen sind eng mit den auf Festplatten gespeicherten Daten verbunden, und beide haben eine erhebliche kommerzielle Nutzung erfahren. Dokumentendatenbanken bestehen aus zwei verwandten Abfragesprachen. Die N1QL-Abfragesprache (auch bekannt als Non-First-Form-Abfragen) von Couchbase hat eine SQL-ähnliche Struktur. Obwohl Beziehungen nicht erzwungen werden, erstellen und speichern wir Dokumente, die aufeinander angewiesen sind. Sowohl Couchbase als auch Cassandra haben Indizes entwickelt und geparst, um Daten auf diese nicht-relationale Weise abzufragen, um ihre Indizierungs- und Abfragefähigkeiten zu verbessern.

Wie speichert und ruft Nosql Daten ab?

Nosql-Datenbanksysteme werden typischerweise zum Speichern und Abrufen großer Datenmengen verwendet. Sie sind oft schneller und skalierbarer als traditionelle relationale Datenbanksysteme . Nosql-Datenbanken können schemalos sein, was bedeutet, dass sie kein vordefiniertes Schema benötigen. Dadurch sind sie für viele Anwendungen flexibler und einfacher zu handhaben.

Als Datenjournalist bin ich auf immer mehr große Datensätze gestoßen. Im Allgemeinen ist Excel ein hervorragendes Tool für kleinere Datensätze, z. B. solche mit weniger als 10.000 Zeilen. NoSQL hat sich in den letzten Jahren zu einer praktikablen – und ansprechenden – Alternative zu herkömmlichen Datenbanken entwickelt. In dieser Einführung erfahren Sie, warum ein NoSQL-System für Ihre Datenbank gut geeignet sein könnte. Eine NoSQL-Datenbank erfordert keine Verwendung von Tabellen, was sie zu einer schnelleren Alternative macht. NoSQL bietet Ihnen eine verschachtelte Datenstruktur. Es ist nicht erforderlich, Zeilen- und Spaltenfehlanpassungen zu behandeln.

Die Möglichkeit, Datenmodelle in einer NoSQL-Datenbank zu erstellen, reduziert den erforderlichen Aufwand. Dieses Beispiel zeigt mir, wie ich meine Datenbank namens Bildungsportal durchsuchen kann. Geben Sie nach dem Navigieren zu den Sammlungen show collections ein, um die Liste anzuzeigen. Es zeigt eine Eigenschaft mit der folgenden Syntax an: * Name; *Wei Tang. Mit dem folgenden Befehl können Sie einen neuen Benutzer in Ihre MongoDB-Datenbank einfügen: Insert one() into the database. Das neue Objekt wurde erfolgreich erstellt, da es jetzt im Terminal aufgelistet wird. Wenn keine Klammern leer gelassen werden, listet das Terminal alle Benutzer auf, die in die Benutzersammlung aufgenommen wurden. Es kann geringfügige Unterschiede in der Syntax zwischen diesem Beispiel und anderen NoSQL-Datenbanken geben, aber diese Unterschiede sollten nicht signifikant sein.