Die Vor- und Nachteile der Verwendung eines ID-Felds in einer NoSQL-Datenbank

Nosql-Datenbanken werden häufig wegen ihrer Skalierbarkeit und Flexibilität verwendet. Wenn es jedoch um die Verwendung eines ID-Felds geht, gibt es einige Diskussionen darüber, ob nosql-Datenbanken eines verwenden sollten oder nicht. Einerseits argumentieren einige, dass ein ID-Feld in einer nosql-Datenbank unnötig ist. Dies liegt daran, dass nosql-Datenbanken oft so konzipiert sind, dass sie skalierbar sind und ein ID-Feld unnötige Komplexität hinzufügen kann. Darüber hinaus sind nosql-Datenbanken oft flexibler als relationale Datenbanken, und diese Flexibilität kann durch die Verwendung eines ID-Felds behindert werden. Andererseits argumentieren andere, dass ein ID-Feld in einer Nosql-Datenbank unerlässlich ist. Dies liegt daran, dass ein ID-Feld dabei helfen kann, die Datenintegrität sicherzustellen, und zum Nachverfolgen von Änderungen verwendet werden kann. Darüber hinaus kann ein ID-Feld verwendet werden, um die Leistung zu verbessern, da es bei der Indexierung von Daten hilfreich sein kann. Letztendlich ist die Entscheidung, ob ein ID-Feld in einer nosql-Datenbank verwendet werden soll oder nicht, umstritten. Die Verwendung eines ID-Felds hat Vor- und Nachteile, und die Entscheidung, ob eines verwendet wird oder nicht, sollte auf den spezifischen Anforderungen der Datenbank basieren.

Jedes Dokument in einer MongoDB-Sammlung muss ein eindeutiges _id-Feld haben, das als Primärschlüssel verwendet wird. Das Einfügen eines Dokuments ohne das _id-Feld veranlasst den MongoDB-Treiber, automatisch eine ObjectID dafür zu generieren.

Alle MongoDB-Dokumente müssen über ein ausgefülltes *id-Feld verfügen. Wenn einem Dokument kein _id-Wert zugewiesen wurde, generiert MongoDB automatisch einen.

Ich weiß nicht, warum MongoDB-IDs nicht auf die gleiche Weise der Außenwelt ausgesetzt sind wie diese. Es ist immer am besten, Ihre Eingaben zu validieren und niemanden ohne ausreichende Sicherheit unbefugt auf Ihre Datenbank zugreifen zu lassen.

Warum ist Nosql nicht gut für Transaktionen?

Einer der häufigsten Kritikpunkte an NoSQL-Datenbanken ist die fehlende ACID-Unterstützung (Atomicity, Consistency, Isolation, and Durability) für Transaktionen mit mehreren Dokumenten. Da das Schema so entworfen werden sollte, dass es Einzeldatensatz-Atomizität unterstützt, ist es für viele Anwendungen akzeptabel.

Trotz der Tatsache, dass NoSQL-Lösungen weniger Transaktionssemantik als relationale Datenbanken haben, bieten sie dennoch atomare Operationen für bestimmte Funktionen. Wenn Sie mit Node.js oder Ruby/Rack vertraut sind, ist Heroku.com ein ausgezeichneter Ort, um mit einem kleinen Modell zu beginnen. Da dies ein neues Feature ist, habe ich es noch nicht implementiert. Die ACID-Eigenschaften einer Transaktion sind erforderlich, damit die Datenbank Benutzeroperationen ausführen kann. Da die meisten NoSQL-Tools die von den Operationen verwendeten Konsistenzkriterien vereinfachen, erleichtern sie die Skalierung. Es ist wichtig, für diesen Zweck In-Memory-, spaltenorientierte und verteilte SQL/ACID-Datenbanken wie VoltDB zu verwenden. Es ist möglich, dies mit „Optimistischen Transaktionen“ zu tun, aber ich möchte Sie davor warnen, die Atomitätsgarantien der Datenbankimplementierung zu verstehen (z. B. welche Art von Operationen atomar sind und welche nicht).

Ich habe gehört, dass es einige Online-Diskussionen über HBase-Transaktionen gegeben hat. Worum geht es? Laut NoSQL werden typischerweise Schlüssel/Wert-Datenspeicher verwendet: Sie können dies in Ihrem bevorzugten RDBMS implementieren und die guten Dinge wie Transaktionseigenschaften, ACID-Unterstützung, DBA-Unterstützung usw. beibehalten, während Sie gleichzeitig die Vorteile der Leistung und Flexibilität von NoSQL erkennen . Wenn es Vergleichs- und Vergleichstransaktionen unterstützt, können NoSQL-Lösungen mit optimistischen Transaktionen kombiniert werden.

Im Großen und Ganzen zeichnen sich NoSQL-Datenbanken durch ihre Leistung, Skalierbarkeit, Datenverfügbarkeit und Verwaltung aus. Der Begriff „nosql“-Datenbanken bezieht sich nicht nur auf SQL-Datenbanken. Diese Produkte sind in einer Vielzahl von Stilen erhältlich, von denen jeder dazu bestimmt ist, die Bedürfnisse eines bestimmten Kunden zu erfüllen. Dokumentendatenbanken können beispielsweise eine große Menge an Textdaten speichern. Sie sind hinsichtlich Leistung und Skalierbarkeit besser geeignet als herkömmliche Datenbanken, da sie nicht das gleiche Maß an Datenkonsistenz und -redundanz wie herkömmliche Datenbanken erfordern. Eine Key-Value-Datenbank kann verwendet werden, um eine große Datenmenge in kurzer Zeit zu speichern, ohne zwischen mehreren Servern synchronisieren zu müssen. Darüber hinaus bieten sie aufgrund ihres hohen Datenzugriffs eine hervorragende Leistung und Skalierbarkeit. Da sie so groß sind, eignen sich breitspaltige Datenbanken ideal zum Speichern von Daten, die schnell durchsucht werden müssen. Da sie große Datenmengen verarbeiten können, bieten sie eine hervorragende Leistung und Skalierbarkeit. Diagrammdatenbanken sind ein neues NoSQL-Feld, das ein Diagrammformat zum Speichern von Daten verwendet. NoSQL-Datenbanken bieten im Allgemeinen eine Reihe von Vorteilen gegenüber herkömmlichen relationalen Datenbanken. Sie sind schneller, skalierbarer und verfügbarer als andere Arten von Abfrageverarbeitungsplattformen, was sie zu einer besseren Option für komplexe Abfragen macht.

Benötigt Nosql ein Schema?

Enthält NoSQL ein Schema? Datenbankschemata für NoSQL-Datenbanken sind nicht so starr wie die für relationale Datenbanken. Jeder der vier Haupttypen von NoSQL-Datenbanken speichert Daten auf unterschiedliche Weise.

Benötigen NoSQL-Datenbanken Schemas? Diese neue Disziplin bei NoSQL-Datenbanken sorgt für Aufsehen. NoSQL hat in erster Linie eine Lücke in SQL gefüllt, die SQL nicht füllen konnte. Da NoSQL Daten in einer Vielzahl von Datenmodellen speichern kann, ist kein Schema erforderlich. Es ist entscheidend, ein Gleichgewicht zwischen Code zu finden, der mehrere Aufgaben bewältigen kann, und einem, der flexibel genug ist, um alle zu bewältigen. Die Primärschlüssel sind die Daten, die die Datenbank abfragt, und sie müssen entworfen werden, bevor die Datenbank sie abfragen kann. Es könnte Geschäftsentitätsbeschreibungen, Benutzeranforderungsspezifikationen und Abfragemuster enthalten.

Mit dem folgenden Schritt können Sie die Implementierung der Primärschlüssel jeder NoSQL-Datenbank besser verstehen. Wenn NoSQL sich selbst überlassen wird, kann es oft zu Anarchie kommen, was zur Bildung eines Schemas führt. Es ist möglich, ein Schema als Rahmen zu verwenden. Es ist nicht erforderlich, die Indizes zu entwerfen, da der Preis wie in den vorherigen Schritten durch die von Ihnen ausgewählte Zahl bestimmt wird.

Die wachsende Popularität von NoSQL-Datenbanken hat verschiedene Gründe. Sie werden als schemalose Speicherstrukturen betrachtet, die mehr Flexibilität ermöglichen. Darüber hinaus führen diese Datenbanken normalerweise Indexierungs- und Abruffunktionen sehr schnell aus, was sie ideal für die Datenanalyse macht.

Die Vor- und Nachteile der Verwendung von Schemas in Nosql-Datenbanken

Schemas werden in NoSQL-Datenbanken aus verschiedenen Gründen verwendet, obwohl sie einige Nachteile haben. Schemata können beim Entwerfen von Datenbanken und beim Durchsetzen ihrer Struktur für den Benutzer von Vorteil sein. Schemata hingegen können verwendet werden, um die Eingabe und Manipulation von Daten zu verhindern. Schemata sind für die meisten NoSQL-Datenbanken nicht erforderlich, können jedoch für bestimmte Datentypen von Vorteil sein.

Was gilt nicht für Nosql?

Nosql-Datenbanken werden häufig verwendet, wenn Skalierbarkeit wichtiger ist als Datenkonsistenz.
Sie können große Datenmengen verarbeiten und sind oft schneller als relationale Datenbanken.
Nosql-Datenbanken sind nicht an die Regeln relationaler Datenbanken gebunden und können daher flexibler sein.
Diese Flexibilität kann jedoch auch die Abfrage von nosql-Datenbanken erschweren.

SQL wird häufig zur Verwaltung strukturierter Daten verwendet. Es verfügt über eine solide Grundlage in der Theorie relationaler Datenbanken und ist daher ideal für die Datenanalyse und Berichterstellung.
Es eignet sich gut für die Verwaltung unstrukturierter Daten in einem NoSQL-System. Denormalisierung ist ein Denormalisierungsstandard eines NoSQL-Systems, der von der Community „community-adopted“ ist.
NoSQL-Systeme sind aus verschiedenen Gründen besser als SQL-Systeme. Sie lassen sich schneller und einfacher skalieren, sind weniger anfällig für Datenkorruption und bieten eine größere Flexibilität beim Zugriff auf Daten.
SQL- und NoSQL-Technologien ergänzen sich in vielerlei Hinsicht. Jeder Mensch ist insofern einzigartig, als er oder sie unterschiedliche Stärken und Schwächen hat. Letztendlich müssen die Anforderungen der Anwendung bei der Entscheidung für die beste Lösung berücksichtigt werden.

Vorteile von Nosql

NoSQL-Datenbanken haben viele Vorteile gegenüber herkömmlichen relationalen Datenbanken. Sie sind skalierbarer, lassen sich einfacher verteilen und sind im Allgemeinen performanter. Sie sind auch oft flexibler in Bezug auf das Datenschema, wodurch sie für viele Anwendungen einfacher zu handhaben sind.

Herkömmliche relationale Datenbanken wurden für einen bestimmten Zweck entwickelt, während NoSQL-Datenbanken aus Gründen der Benutzerfreundlichkeit entwickelt wurden. NoSQL-Datenbanken sind in der Regel größer und stabiler als relationale Datenbanken. Die Flexibilität und Benutzerfreundlichkeit ihrer Datenmodelle machen sie ideal für Cloud-Computing-Umgebungen, in denen die Entwicklung im Vergleich zum relationalen Modell schneller sein kann. Wenn ein Datensatz gespeichert oder abgerufen wird, ist weniger Zeit für die Transformation erforderlich. Nahezu jede Art von Daten kann jetzt einfach gespeichert und abgerufen werden. Entwickler kontrollieren normalerweise das Schema vieler NoSQL-Datenbanken. Dadurch lässt sich die Datenbank leichter an neue Datentypen anpassen.

Daten in NoSQL-Datenbanken werden in nativen Formaten gespeichert, was bedeutet, dass Entwickler sie nicht in speicherbare Formate konvertieren müssen. Eine Vielzahl von NoSQL-Datenbanken werden in enger Zusammenarbeit mit einer Vielzahl von Entwicklern entwickelt. Die Verwendung von Cluster-Computern bei der Implementierung einer Datenbank ermöglicht es der Datenbank, ihre Kapazität automatisch zu erweitern und zu verkleinern.

Unternehmen, die Agilität, Leistung und Skalierbarkeit benötigen, setzen zunehmend NoSQL-Datenbanken ein. MongoDB, eine NoSQL-Datenbank, kann große Datensätze speichern und explorative und prädiktive Analysen in Echtzeit bereitstellen, was beides hervorragende Funktionen sind.

Nosql steht für

Was ist der Umfang einer NoSQL-Datenbank? Anstelle von Spalten und Zeilen in einer relationalen Datenbank werden Informationen in NoSQL-Datenbanken in JSON-Dokumenten gespeichert. NoSQL kann nur als „nicht nur SQL“, sondern auch „überhaupt kein SQL“ definiert werden.

Daten werden in NoSQL-Datenbanken und nicht in herkömmlichen relationalen Datenbanken gespeichert, da sie einfacher zu lesen sind. Dokumenttypen, Schlüsselwerttypen, Breitspaltentypen und Diagramme sind die häufigsten. Aufgrund des rapiden Rückgangs der Speicherkosten haben NoSQL-Datenbanken in den letzten Jahren an Popularität gewonnen. Entwickler können damit große Mengen unstrukturierter Daten speichern und sind damit sehr flexibel. Dokumentdatenbanken, Schlüsselwertdatenbanken, Wide Column Stores und Graphdatenbanken sind nur einige der Funktionen, die in NoSQL-Datenbanken verfügbar sind. Eine Hochgeschwindigkeitsabfrage kann abgeschlossen werden, ohne dass Joins erforderlich sind. Eine breite Palette von Anwendungsfällen kann verwendet werden, von sehr kritischen (z. B. Finanzdaten) bis hin zu unbeschwerteren (z. B. das Aufbewahren von IoT-Messwerten von einer intelligenten Katzentoilette).

In diesem Tutorial sehen wir uns die Vor- und Nachteile von NoSQL-Datenbanken an. Darüber hinaus werden wir uns einige der häufigsten NoSQL-Missverständnisse ansehen. Laut Datenwissenschaftlern von DB-Engines ist MongoDB die beliebteste nicht-relationale Datenbank der Welt. In diesem Tutorial zeigen wir Ihnen, wie Sie eine MongoDB-Datenbank ohne Computer abfragen. Ein Cluster ist ein Ort, an dem MongoDB-Datenbanken gespeichert sind. Sobald Atlas eingerichtet ist, können Sie mit dem Speichern von Daten beginnen. Wenn Sie möchten, können Sie den Atlas Data Explorer, die MongoDB Shell oder den MongoDB Compass verwenden, um Ihre eigene Datenbank zu erstellen, oder Sie können Ihre bevorzugte Programmiersprache verwenden.

In diesem Szenario importieren Sie die Beispieldaten von Atlas. NoSQL-Datenbanken haben neben flexiblen Datenmodellen, horizontaler Skalierung, blitzschnellen Abfragen und einfacher Bedienbarkeit eine Reihe von Vorteilen. Mit dem Daten-Explorer können neue Dokumente eingefügt, vorhandene Dokumente bearbeitet und gelöscht werden. Mit einem Aggregations-Framework können Sie eine breite Palette von Datenanalysen durchführen. Das Diagramm von Daten in Atlas und Atlas Data Lake ist eine der einfachsten Möglichkeiten, sie anzuzeigen.

Die Leistung von DynamoDB ist auch in Anwendungen hoch, die einen schnellen Datenzugriff erfordern, wie z. B. solche, die einen sehr hohen Durchsatz erfordern. In diesem Spiel gibt es bis zu 10 Millionen Gegenstände pro Cluster und bis zu 1 Million Gegenstände pro Tisch. DynamoDB hat die Fähigkeit, langfristige Daten ohne Angst vor Beschädigung oder Verlust zu speichern. Cloud Bigtable, ein hochleistungsfähiger NoSQL-Datenbankdienst, wird vollständig verwaltet und kann mit einer Betriebszeit von 99 % aufgerufen werden. Auf die Daten kann bei großen analytischen und operativen Workloads schnell und zuverlässig zugegriffen werden. Bigtable wird in einer Vielzahl von Workloads verwendet und kann über die AWS Management Console, die AWS CLI oder die NoSQL WorkBench aufgerufen werden. Darüber hinaus kann Bigtable Daten über längere Zeiträume speichern, ohne sich Gedanken über Datenbeschädigung oder -verlust machen zu müssen.

Die Vorteile von Nosql-Datenbanken

Da NoSQL-Datenbanken Daten in einfacheren, weniger komplexen Datenstrukturen speichern, werden sie im Gegensatz zu SQL-Datenbanken, die komplexere Datenstrukturen verwenden, immer beliebter. Darüber hinaus ermöglichen NoSQL-Datenbanken Entwicklern, die Struktur der Daten direkt selbst zu ändern.

Was ist eine Nosql-Datenbank?

Eine NoSQL-Datenbank ist eine nicht relationale Datenbank, die nicht die traditionelle tabellenbasierte relationale Datenbankstruktur verwendet. NoSQL-Datenbanken werden häufig für die Datenspeicherung in großem Umfang verwendet und sind auf Skalierbarkeit und Benutzerfreundlichkeit ausgelegt.

NoSQL adressiert nicht nur SQL, sondern auch andere Aspekte des Systems. Datenbanksysteme, die auf Algorithmen basieren, die als NoSQL bekannt sind, werden in vier Typen unterteilt. Es gibt einen signifikanten Unterschied in den Arten von Datenmodellen, die von den NoSQL-Typen verwendet werden. NoSQL-Datenbanken existieren nicht, und dies ist eine gängige NoSQL-Funktion. Für konsistente Ergebnisse sind Datenstruktur, Daten-Clustering, Replikation und Konsistenz erforderlich. Es ist ideal für die Verwaltung der Sitzungspersistenz und das Caching in Webanwendungen mithilfe von Schlüsselwertdatenbanken. Bei der Betrachtung von Daten nach Spalten sind große Spalten ideal für Geschäfte mit großen Spalten.

API, Datenmodell, Schemaanforderungen, Skalierbarkeit und Datenintegrität sind die fünf wichtigsten Faktoren, um zu bestimmen, was besser ist, NoSQL oder SQL. Die NoSQL-Datenbankplattform ermöglicht die Generierung von Freiform- oder schemalosen Daten. Aufgrund der erhöhten Flexibilität dieses Ansatzes können Programmierer die zum Abschließen eines Projekts erforderliche Zeit verkürzen. NoSQL- und SQL-Datenbanken verwenden beide unterschiedliche Ansätze, um die Integrität von Daten sicherzustellen, wenn sie von Benutzern und Anwendungen erstellt, gelesen, aktualisiert und gelöscht werden. Bei Ausführung in einem konsistenten Datenbankzustand ist es möglich, Transaktionen abzuschließen, die sowohl in ihrer Qualität als auch in ihrer Wirkung konsistent sind. Einige Datenbanken vor dem relationalen Managementsystem (RDBMS) waren als NoSQL-Datenbanken bekannt. Cloud- und Webanwendungen werden häufiger als große Datenbanken bezeichnet, die in den frühen 2000er Jahren entwickelt wurden, um umfangreiches Datenbank-Clustering zu unterstützen.

Infolgedessen sind NoSQL-Datenbanken anpassungsfähiger und flexibler, um die Anforderungen moderner Unternehmen zu erfüllen. DynamoDB ist da keine Ausnahme. Da dieses System auf Skalierbarkeit ausgelegt ist, kann es zur Unterstützung zusätzlicher Benutzer skaliert werden, während die Leistung stabil bleibt. Darüber hinaus können Sie aufgrund der einfachen Bedienung sofort loslegen.
Wenn Sie eine Datenbank benötigen, die große Datenmengen verarbeiten kann, ist DynamoDB genau das Richtige für Sie.

Nosql-Datenbanken: Eine gute Wahl für Anwendungen mit großen Datenmengen

MongoDB, DynamoDB, Cassandra, Redis und HBase gehören zu den beliebtesten NoSQL-Datenbanken . Webanwendungen, E-Commerce-Sites, mobile Apps und Big Data können alle Daten mit ihnen speichern. Für Anwendungen mit großen Datenmengen, geringer Latenz und flexiblen Datenmodellen sind NoSQL-Datenbanken eine hervorragende Wahl. Sie sind für Anwendungen optimiert, die große Datenmengen, geringe Latenz und flexible Datenmodelle erfordern, und sie können aktiviert werden, indem einige Datenkonsistenzbeschränkungen in anderen Datenbanken gelockert werden.

Nosql-Datenbank vs. SQL

SQL-Datenbanken sind vertikal skalierbar, während NoSQL-Datenbanken horizontal skaliert sind. Eine tabellenbasierte Datenbank ist SQL, während eine NoSQL-Datenbank eine Dokument-, Schlüsselwert-, Diagramm- oder große Spaltendatenbank ist. SQL-Datenbanken übertreffen NoSQL-Datenbanken bei mehrzeiligen Transaktionen, während NoSQL-Datenbanken SQL-Datenbanken in Bezug auf unstrukturierte Daten wie Dokumente oder JSON übertreffen.

Die späten 2000er Jahre waren ein Wendepunkt in der Entwicklung von NoSQL-Datenbanken, da sie sich auf Skalierung, schnelle Abfrageergebnisse und einfachere Programmierung konzentrierten. Eine NoSQL-Datenbank kann horizontal skaliert werden, verfügt über benutzerfreundliche Datenmodelle und ist flexibel genug, damit Entwickler Lösungen erstellen können. SQL-Datenbanken (Structured Query Language) mit starren, komplexen und tabellarischen Schemata sowie teurer vertikaler Skalierung sind übliche relationale Datenbanken, auf die über SQL zugegriffen wird. In MongoDB 4.0 wurde die Multi-Document-ACID-Transaktionsunterstützung hinzugefügt, und MongoDB 4.2 erweiterte Multi-Document-ACID-Transaktionen, um mehrere MongoDB-Cluster zu umfassen. Die folgende Tabelle zeigt Datenmodelle in ihrer Gesamtheit. Daten in NoSQL-Datenbanken sind in der Regel eher für Abfragen als für die Reduzierung von Datenduplizierungen optimiert. Kompression ist auch in einigen No.

Nein. SQL-Datenbanken zur Reduzierung des Speicherplatzbedarfs. Graphdatenbanken eignen sich hervorragend zum Studium von Zusammenhängen, sind aber möglicherweise nicht in der Lage, die gleichen Informationen für den täglichen Gebrauch bereitzustellen. Im Whitepaper Where to Use MongoDB erfahren Sie, wie Sie MongoDB in Ihrem Kontext verwenden. Der einfachste Einstieg ist mit MongoDB Atlas, einer der beliebtesten NoSQL-Datenbanken. Sie können MongoDB kostenlos online an der MongoDB University lernen, die Sie Schritt für Schritt durch den Prozess führt.

Obwohl NoSQL-Datenbanken zahlreiche hervorragende Funktionen aufweisen, können sie nicht fehlerfrei sein. Eines der Probleme mit diesen Datenbanken besteht darin, dass sie nicht immer konsistent sind, was bedeutet, dass die darin gespeicherten Daten von den Daten abweichen können, nach denen in ihnen gesucht wird. Die Datenbank muss alle Daten durchsuchen, um die erforderlichen Informationen zu finden, was zu Problemen mit der Abfragegeschwindigkeit führen kann.
NoSQL-Datenbanken können verwendet werden, um spezifische Probleme für bestimmte Anwendungen zu lösen, aber sie funktionieren nicht immer gut für alle Anwendungen. Trotz seiner einfachen Entwicklung und Wartung ist MySQL immer noch die beliebteste Wahl für die meisten Anwendungen.

Die Vor- und Nachteile von SQL vs. Nosql-Datenbanken

SQL-Datenbanken sind stabiler und machen Daten sicherer. Sie eignen sich besser für schwere und komplexe Transaktionen und sind effizienter. Trotzdem haben NoSQL-Datenbanken zahlreiche Vorteile, wie z. B. die Flexibilität von Datenmodellen, die Fähigkeit zur horizontalen Skalierung, die Fähigkeit, unglaublich schnell Abfragen durchzuführen, und die Benutzerfreundlichkeit.

Nosql-Datenbanken

NoSQL-Datenbanken sind Datenbanken, die nicht das traditionelle relationale Datenbankmodell verwenden . Stattdessen verwenden sie eine Vielzahl unterschiedlicher Modelle, darunter Schlüsselwerte, Dokumente, Spalten und Grafiken. NoSQL-Datenbanken sind oft skalierbarer und performanter als relationale Datenbanken und eignen sich oft besser für Big-Data-Anwendungen.

Dokumentdatenbanken enthalten eher Daten als relationale Datenbanken. Die flexible, skalierbare und anpassungsfähige Natur dieser Lösungen ermöglicht es ihnen, die Anforderungen von Unternehmen jeder Größe zu erfüllen. Eine NoSQL-Datenbank kann verwendet werden, um große Datenmengen in einer Vielzahl von Formaten zu speichern, einschließlich Diagrammdatenbanken und reinen Dokumentendatenbanken. Global-2000-Unternehmen setzen schnell auf NoSQL-Datenbanken, um unternehmenskritische Anwendungen zu unterstützen. Ein Grund dafür ist, dass es fünf Haupttrends gibt, die für die meisten relationalen Datenbanken zu schwierig zu handhaben sind. Datenbanktypen wie relational und web sind häufig ein großer Streitpunkt, da sie aufgrund ihrer festen Datenstrukturen die agile Entwicklung nicht sehr gut unterstützen. Das Anwendungsmodell definiert ein NoSQL-Datenmodell.

Eine NoSQL-Datenbank gibt nicht vor, wie Daten modelliert werden sollen. In einer dokumentenorientierten Datenbank ist JSON das am weitesten verbreitete Format zum Speichern von Daten. Es reduziert die Notwendigkeit, ORM-Frameworks zu verwenden, und macht die Anwendungsentwicklung schneller und einfacher. N1QL (ausgesprochen Nickel) wurde in Couchbase Server 4.0 als SQL-zu-JSON-Abfragesprache eingeführt. Es unterstützt nicht nur standardmäßige SELECT / FROM / WHERE-Anweisungen, sondern auch Aggregation (GROUP BY), Sortierung (SORT BY), Joins (LEFT OUTER / INNER) und andere Arten von Anweisungen. Eine verteilte NoSQL-Datenbank hat das Potenzial, überzeugende betriebliche Vorteile zu bieten, da sie mit einer Scale-out-Architektur entwickelt wurde und keine Schwachstelle erfordert. Da immer mehr Kunden online mit Unternehmen interagieren, wird es immer schwieriger, die Verfügbarkeit sowohl im Internet als auch auf mobilen Plattformen aufrechtzuerhalten.

Die meisten NoSQL-Datenbanken sind einfach einzurichten, zu konfigurieren und zu skalieren. Sie wurden mit dem Ziel entwickelt, ein breites Spektrum an schriftlichen und mündlichen Anweisungen zu verteilen. Sie können in großem oder kleinem Maßstab betrieben werden und Cluster jeder Größe verwalten und überwachen. Eine NoSQL-Datenbank, die von mehreren Standorten aus verteilt oder repliziert werden kann, benötigt für den Betrieb keine separate Software. Darüber hinaus ermöglicht es ein sofortiges Anwendungs-Failover über Hardware-Router; Anwendungen müssen nicht warten, bis die Datenbank ein Problem findet und ihre eigene Wiederherstellung durchführt. Da Web-, Mobil- und Internet of Things (IoT)-Anwendungen immer beliebter werden, werden NoSQL-Datenbanken immer wichtiger.

Was ist ein Beispiel für ein Nosql?

Zu den auf Spalten basierenden NoSQL-Datenbanken gehören Cassandra, HBase und Hypertable.

Wie Nosql Big Business antreibt

Es besteht eine wachsende Nachfrage nach NoSQL als leistungsstarke Datenspeichertechnologie. Ryanair, Marriott und Gannett sind nur einige der großen Unternehmen, die NoSQL verwenden. Aufgrund der Fähigkeit von NoSQL, große Datenmengen in kurzer Zeit zu verarbeiten, ist es besonders nützlich für mobile Apps und Reservierungssysteme.

Mongo Db

MongoDB ist ein leistungsstarkes dokumentenorientiertes Datenbanksystem. Es verfügt über eine indexbasierte Suchfunktion, die das Abrufen von Daten schnell und einfach macht. MongoDB bietet auch eine Skalierbarkeitsfunktion, die es ermöglicht, große Datenmengen zu verarbeiten.

Auf der einen Seite der Backend-Welt gibt es MongoDB, auf der anderen die SQL-Datenbank. Letzteres kann mit unstrukturierten Daten umgehen, während Ersteres mit strukturierten Daten umgehen kann. Jedes hat zahlreiche Vor- und Nachteile und kann in einer Vielzahl von Anwendungen eingesetzt werden. In diesem Artikel gehen wir im Detail darauf ein, was MongoDB ist und wie es sich von SQL-Datenbanken unterscheidet. Bis in die 2000er Jahre waren SQL-Datenbanken der De-facto-Standard für Abfragen und Analysen. Der Internet- und Web 2.0-Boom führte zu einer riesigen Menge an unstrukturierten Daten. Dieser Datentyp konnte tabellenähnlichen Schemas nicht richtig zugeordnet werden.

NoSQL-Datenbanken wurden in dieser Zeit populär. Konsistenz, Verfügbarkeit und Partition sind die drei Hauptkomponenten von MongoDB, die auf dem CAP-Theorem basieren. Im Gegensatz zu SQL-Datenbanken, die ACID-Eigenschaften enthalten, gilt für MongoDB das CAP-Theorem. Es verwendet Standardhardware, um auf einem Cluster ausgeführt zu werden, und repliziert Daten über Knoten hinweg, um eine hohe Verfügbarkeit und Zuverlässigkeit zu gewährleisten. Obwohl viele der von Internetanwendungen und IoT-Geräten generierten Daten nicht in einer herkömmlichen Datenbank gespeichert werden können, generieren sie unstrukturierte Daten. Die Dokumentenabfrage wird von MongoDB unterstützt, ist aber unterentwickelt und begrenzt. Wenn MongoDB für die Analyse nicht ausreicht, können wir anstelle von MongoDB eine relationale Datenbank verwenden, um die Daten zu laden und die bekannten Abfragen dort auszuführen.

Tableau, Cognos und andere beliebte Business-Intelligence-Tools sind Beispiele für beliebte Business-Intelligence-Tools, die den MongoDB BI-Konnektor verwenden. Ein Data Warehouse ist eine ausgezeichnete Wahl, kann aber auch teuer und in seinem Umfang begrenzt sein. Darüber hinaus können sie dazu führen, dass Ihre Daten in ein relationales Schema konvertiert werden, indem sie Sie zwingen, NoSQL-Datenbanken zu verwenden. Der MongoDB-Konnektor ist eine gute Option, wenn Sie Ihr vorhandenes BI-Tool mit MongoDB verbinden möchten. Mehrere heterogene Datenquellen erschweren die Verbindung von Daten aus mehreren Quellen. Sie können auch eine Python-Anwendung erstellen, die eine Verbindung zu MongoDB herstellt, Daten daraus sammelt und Analysen durchführt. Wenn wir PyMongo auf MongoDB ausführen, können wir Daten aus der Datenbank abrufen und zurück in MongoDB schreiben. Es mag besser sein als ein Data Warehouse, aber eine explorative Analyse würde gut funktionieren, und kommerzielle Anwendungen sind möglicherweise nicht der beste Ausgangspunkt.

Mongodb: Die beste Datenbank für unstrukturierte Daten

Aufgrund ihrer deklarativen Natur eignet sich diese NoSQL-Datenbank zum Speichern von JSON-ähnlichen Daten. Das Datenmodell von MongoDB unterstützt die unstrukturierte Datenspeicherung sowie die vollständige Indizierung sowie umfangreiche und intuitive APIs für die Datenreplikation und -indizierung. MongoDB ist im Gegensatz zu SQL-Servern schneller und elastischer. MongoDB unterstützt im Gegensatz zum SQL-Server keine JOIN- oder globalen Transaktionen. MS SQL-Server verarbeiten normalerweise nur eine kleine Datenmenge, während MongoDB viel größere Volumina verarbeitet. MongoDB verwendet JSON, um unstrukturierte Daten zu speichern.