Tipps und Techniken zum Abfragen von Daten in einer NoSQL-Datenbank

Da das von Unternehmen und Organisationen generierte Datenvolumen weiterhin exponentiell wächst, wird der Bedarf an effizienten und effektiven Möglichkeiten zum Speichern und Abfragen dieser Daten immer wichtiger. NoSQL-Datenbanken sind ein Datenbanktyp, der aufgrund seiner Fähigkeit, große Datenmengen zu verarbeiten, immer beliebter wird. Wie können Sie also Daten in einer NoSQL-Datenbank finden? In diesem Artikel untersuchen wir einige Tipps und Techniken zum Abfragen von Daten, die in einer NoSQL-Datenbank gespeichert sind.

Als Datenjournalist habe ich mit immer größeren Datensätzen gearbeitet. Es gibt einige kleinere Datensätze, für die Excel ideal wäre – Datensätze mit weniger als 10.000 Zeilen oder Spalten. NoSQL hat sich in den letzten Jahren zu einer attraktiven und praktikablen Alternative zu traditionellen Programmiersprachen entwickelt. In dieser Einführung erfahren Sie, warum ein NoSQL-System für Ihre Datenbankanforderungen gut geeignet sein kann. Die NoSQL-Datenbank ist eine schnellere Alternative zu herkömmlichen Datenbanken , da keine Tabellen hinzugefügt werden müssen. Mit NoSQL ist es möglich, Daten verschachtelt zu speichern. Sie müssen sich nicht mit der Nichtübereinstimmung zwischen Zeilen und Spalten befassen.

Durch die Verwendung von NoSQL-Datenbanken wird die Datenmodellierung reduziert. Als Beispiel möchte ich die Inhalte meiner Bildungsportal-Datenbank untersuchen. Wenn Sie bereits auf Ihre Datenbank zugegriffen haben, geben Sie die Option Sammlungen anzeigen ein, um die Sammlungen anzuzeigen, nachdem auf sie zugegriffen wurde. Eine Eigenschaft kann durch die folgende Syntax dargestellt werden: * Name, Wei Tang und so weiter. Wenn Sie Ihrer MongoDB-Datenbank einen neuen Benutzer hinzufügen müssen, verwenden Sie den folgenden Befehl: Fügen Sie one() in die Daten in der Anweisung db.user.insertOne() ein. Wir konnten das neue Objekt erstellen, nachdem es dem Terminal hinzugefügt wurde. Das Terminal zeigt alle Benutzer an, die der Benutzersammlung hinzugefügt wurden, indem die Klammern leer gelassen werden. Es wird keine signifikanten Unterschiede zwischen dieser und anderen NoSQL-Datenbanken geben, aber die Syntax kann leicht abweichen.

Die NoSQLClient#query-Methode wird verwendet, um eine Abfrage zu generieren, die Promise of QueryResult zurückgibt, ein Javascript-Objekt, das ein Array von Zeichenfolgen enthält. Die Ergebnisse sind standardmäßig eingeschränkt, da sie standardmäßig in anderen Datenbanken wie MongoDB vorhanden sind.

Wie finde ich Nosql-Suchtechniken?

Es gibt verschiedene Möglichkeiten, NoSQL-Suchtechniken zu finden. Eine Möglichkeit besteht darin, online nach Ressourcen zu suchen. Eine schnelle Google-Suche bringt eine Reihe von Artikeln und Blog-Posts hervor, die Ihnen beim Einstieg helfen können. Eine andere Möglichkeit ist die Teilnahme an einem NoSQL-Meetup oder einer Konferenz. Diese Veranstaltungen sind eine großartige Möglichkeit, von anderen zu lernen, die bereits NoSQL-Datenbanken verwenden.

Können Sie eine Nosql-Datenbank abfragen?

Ja, Sie können eine Nosql-Datenbank abfragen. Eine Nosql-Datenbank ist eine Datenbank, die nicht das traditionelle relationale Datenbankmodell verwendet.

In diesem Artikel gehen wir auf zehn Beispiele ein, wie Daten aus einer MongoDB-Datenbank abgerufen werden können, sowie einige Hinweise dazu. Eine Sammlung von Dokumenten ist eine Struktur, die sie organisiert. Wenn eine Methode wie diese ohne Argumente oder Auflistungen verwendet wird, werden alle Dokumente abgerufen. MongoDB ermöglicht es Benutzern, Daten zu aggregieren, während sie aus der Datenbank abgerufen werden. Als Beispiel können wir den Gesamtkaufbetrag für Männer und Frauen berechnen. Wir beginnen mit der Auswahl von Dokumenten, die einer Bedingung entsprechen, und aggregieren sie dann. Pandas hat eine ähnliche Syntax wie die groupby-Funktion.

Wenn Sie über viele Daten verfügen, empfiehlt es sich, die Ergebnisse einer Abfrage zu sortieren. In diesem Beispiel haben wir unserer Aggregationspipeline die $sort-Funktion hinzugefügt. Das für die Sortierung verwendete Feld wird ebenso angegeben wie das Sortierverhalten. In absteigender Reihenfolge bedeutet 1 1: und in aufsteigender Reihenfolge -1 bedeutet 1:. Wir werden in Zukunft weitere Artikel zu NoSQL und NoSQL-Datenbanken hinzufügen.

Datenwissenschaftler und Ingenieure für maschinelles Lernen können beispielsweise Daten, Metadaten von Modellen, Funktionen und Betriebsparameter in NoSQL-Datenbanken speichern. Data Engineers hingegen können diese Technologien nutzen, um saubere Daten zu speichern und abzurufen. Im Gegensatz zu relationalen Datenbanken können NoSQL-Datenbanken für mehr als nur die Datenspeicherung verwendet werden. Sie können verwendet werden, um die Metadaten von Modellen sowie ihre Funktionen und Operationen zu speichern. NoSQL-Datenbanken können auf vielfältige Weise verwendet werden, was herkömmliche Datenbanken nicht können. Die Nutzung von NoSQL-Datenbanken hingegen ist einfach. Sie müssen entsprechend verwendet werden, um die richtige Platzierung zu gewährleisten. Wir sollten erwähnen, dass NoSQL nicht den gleichen Prinzipien folgt wie relationale Datenbanken wie feste Schemas, normalisierte Datenstrukturen und Unterstützung für ausdrucksstarke Abfragen wie SQL. Wenn Sie eine NoSQL-Datenbank verwenden, müssen Sie sicherstellen, dass die darin gespeicherten Daten explizit strukturiert sind. Eine NoSQL-Datenbank muss diese zusätzlich zum Bereinigen und Vorbereiten von Daten speichern. Im letzten Schritt müssen NoSQL-Abfragen mit spezifischen Datenanforderungen verwendet werden, um auf die Daten zuzugreifen. Eine NoSQL-Datenbank ist insgesamt eine leistungsstarke und flexible Möglichkeit, Daten zu speichern. Um von NoSQL-Datenbanken zu profitieren, ist es wichtig, dass Sie die spezifischen Einschränkungen verstehen.

Nosql-Datenbanken werden immer beliebter, wobei Mongodb das Feld anführt

Kurz gesagt, MongoDB ist eine NoSQL-Datenbank mit einem hohen Maß an Funktionalität. Dokumentorientiert MongoDB integriert die JSON-Datenstruktur in seine dokumentorientierte Architektur.
Sie können MongoDB mit SQL ausführen. In SQL basiert dieses Konstrukt jedoch auf dem Select-Join-Project-Konstrukt, das die Grundlage der relationalen Algebra darstellt.

Wo werden Daten in Nosql gespeichert?

Daten in einer NoSQL-Datenbank können je nach Datenbanktyp auf viele verschiedene Arten gespeichert werden. Beispielsweise werden in einem Schlüsselwertspeicher Daten typischerweise in einer Hash-Tabelle gespeichert, wobei die Schlüssel verwendet werden, um die zugehörigen Werte nachzuschlagen. In einem Dokumentenspeicher werden Daten als Dokumente gespeichert, wobei jedes Dokument seinen eigenen eindeutigen Schlüssel hat. Und in einer Graph-Datenbank werden Daten als ein Satz von Knoten und Kanten gespeichert, wobei die Knoten die Datenobjekte darstellen und die Kanten die Beziehungen zwischen ihnen darstellen.

Es basiert auf Open Source Redis und ermöglicht es Ihnen, mehrere Datenpaare im Speicher zu speichern. Es wird für eine Vielzahl von Zwecken verwendet, einschließlich Caching, Queueing und Speichern von Sitzungsdaten, und ist außerdem schneller als herkömmliche Datenbanken. Statt relationale Datenbanken zu ersetzen, werden NoSQL-Datenbanken häufig ergänzend eingesetzt. Sie unterscheiden sich von einer relationalen Datenbank dadurch, dass sie persistent sind. Python-Code wird häufig verwendet, um mit MongoDB-Instanzen über PyMongo zu kommunizieren, einem Client, der verwendet wird, um mit mehr als einer Instanz von MongoDB zu kommunizieren. MongoEngine ist ein Python-ORM, das auf PyMongo ausgeführt wird. Graphdatenbanken werden im Buch Introduction to Graph Databases behandelt, das sie auch mit anderen Arten von Datenbanken vergleicht. Was ist NoSQL, wie werden Daten gespeichert und was ist das Konsistenz-, Verfügbarkeits- und Partitionstoleranz-Theorem (CAP)? Sitzungsdaten können schneller im Arbeitsspeicher gespeichert werden als in einer herkömmlichen Datenbank, die dauerhaften Speicher verwendet.

Datenspeicherung in einer Datenbankstruktur. Auf das Vorhandensein einer Datenbank kann über eine physische Festplatte, ein Diskettenlaufwerk, ein USB-Laufwerk oder praktisch von überall auf der Welt zugegriffen werden. Für den unwahrscheinlichen Fall, dass Ihre Systeme ausfallen, sollten Sie Sicherungs- und Wiederherstellungspläne haben, damit Ihre Daten leicht zugänglich sind. Das Inhaltsverzeichnis einer Datenbank. Datenbanktabellen sind Sammlungen von Daten, die in einer Datenbankdatenbank gespeichert sind. Die Hierarchie einer Tabelle, ähnlich der einer Grafiktabelle, besteht typischerweise aus Spalten und Zeilen. Die Spalten sind die Felder in der Tabelle, während die Zeilen die Daten in der Tabelle sind. Ein Datenbankserver speichert typischerweise die Tabellen einer Datenbank auf seiner Festplatte. Tabellen sind in Datenbanken typischerweise in Zeilen und Spalten unterteilt, ähnlich wie eine Grafiktabelle.

Nosql-Datenbanken: Der beste Weg, nicht tabellarische Daten zu speichern

NoSQL-Datenbanken speichern Daten in JSON statt in Spalten und Zeilen. Daher treffen sie eine hervorragende Wahl für Daten, die nicht in einem tabellarischen Format organisiert sind, wie z. B. unstrukturierte oder halbstrukturierte Daten. Darüber hinaus ermöglicht das NoSQL-Datenbankmodell die Erfassung halbstrukturierter und unstrukturierter Daten, was es zu einer ausgezeichneten Wahl für Daten aller Art macht.

So fragen Sie die Nosql-Datenbank ab

Es gibt verschiedene Möglichkeiten, eine NoSQL-Datenbank abzufragen. Die gebräuchlichste Methode ist die Verwendung einer Abfragesprache wie SQL. Einige Datenbanken unterstützen jedoch auch andere Sprachen wie Java und JavaScript.

Datenbank NoSQL-Datenbanken sind sehr anpassungsfähig und flexibel. In diesem Handbuch erfahren Sie, wie Sie eine NoSQL-Datenbank mit Amazon DB und Oracle NoSQL erstellen und abfragen. Da Amazon DB ein Schlüsselwertspeicher ist, wird eine Abfrage mit Schlüsseln durchgeführt. Dadurch ist die Erstellung einer Tabelle von Grund auf relativ einfach und effizient. Die Oracle NoSQL-Datenbank kann sowohl Hochleistungs- als auch High-Traffic-Anwendungen aufnehmen. Es wird häufig in Oracle-Produkte wie Fusion Middleware und Big Data integriert. Im Allgemeinen ist die Datenbankerstellung hier etwas schwieriger, da es an einer sauberen und einfach zu bedienenden Oberfläche von AmazonDB mangelt.

Die Methode NoSQLClient#tableDDL wird verwendet, um die Tabelle zu erstellen. Wenn es von Datenanalysten und Datenwissenschaftlern verwendet wird, ist es ein äußerst leistungsfähiges Werkzeug. Verwenden Sie zum Erstellen einer Abfrage die NoSQLClient#tQuery-Methode. Promise of query result ist ein Array-basiertes Javascript-Objekt, das das Promise of query result zurückgibt. Datenbankbetreiber verwenden in der Regel eine eigene Abfragesprache, die Sie beherrschen.

So durchsuchen Sie eine Nosql-Datenbank

Das Durchsuchen einer NoSQL-Datenbank kann auf verschiedene Arten erfolgen, abhängig von der Struktur der Daten und den Anforderungen der Anwendung. Die gebräuchlichste Methode zum Durchsuchen einer NoSQL-Datenbank ist die Verwendung eines Schlüssel-Wert-Paares, bei dem es sich um eine eindeutige Kennung für ein Datenelement handelt. Dies kann verwendet werden, um nach bestimmten Daten zu suchen oder um Daten zu finden, die einem bestimmten Datenelement ähneln. Andere Möglichkeiten zum Durchsuchen einer NoSQL-Datenbank sind die Verwendung eines dokumentorientierten Ansatzes, der flexiblere Abfragen ermöglicht, oder die Verwendung eines graphbasierten Ansatzes, der verwendet werden kann, um Beziehungen zwischen Daten zu finden.

Semantische Suchmaschinendatenbanken sind NoSQL-Datenbanken, die nicht unbedingt die starren strukturellen Anforderungen von relationalen Datenbankmanagementsystemen (RDBMS) erfüllen. Die Art der zu durchsuchenden Daten hängt von ihrer Struktur, Struktur und ihrem Format ab. Suchanfragen sind solche, die im Index stattfinden und nicht direkt im Text suchen. Datensuche sowohl mit der starren Struktur eines RDBMS als auch mit Volltextsätzen, die in Microsoft Word- oder PDF-Dokumenten gefunden werden. Eine geografische Suche gibt Standorte an Websites zurück, um Fragen zu einem Standort zu beantworten. Die Vektorsuche ist eine Methode zur Suche nach Dokumenten, die einem Schlüsselwort nahe kommen.

Erste Schritte mit Elasticsearch

Elasticsearch ist ein leistungsstarkes Tool, das in einer Vielzahl von Situationen eingesetzt werden kann. In diesem Tutorial zeigen wir Ihnen, wie Sie mit Elasticsearch beginnen und warum es ein großartiges Tool ist. In diesem Kurs werden die Installation, Konfiguration und Ausführung von Abfragen auf Elasticsearch behandelt.
Elasticity ist eine Art NoSQL-Datenbank, die Daten in einem unstrukturierten Format speichert. Ein NoSQL-Tutorial wie dieses würde auch gut passen. Eine NoSQL-Datenbank unterscheidet sich in einigen wichtigen Punkten von einer herkömmlichen Datenbank. Tabellen werden beispielsweise in NoSQL-Datenbanken nicht verwendet. Anstatt sich auf Daten in Papierform zu verlassen, verwenden sie Dokumente, in die Datenblöcke eingebettet sind. Herkömmliche SQL-Methoden können im Gegensatz zu SQL nicht zur Abfrage einer NoSQL-Datenbank verwendet werden. Durch die Verwendung dieser Befehle können Sie Daten auf neue Weise lesen und schreiben.

Nosql Select-Abfrage

Eine NoSQL-Datenbank (ursprünglich als „nicht SQL“ oder „nicht relational“ bezeichnet) bietet einen Mechanismus zum Speichern und Abrufen von Daten, der auf andere Weise als die in relationalen Datenbanken verwendeten tabellarischen Beziehungen modelliert wird. Solche Datenbanken gibt es seit den späten 1960er Jahren, aber sie erhielten das Label „NoSQL“ erst mit einem Popularitätsschub im frühen 21. Jahrhundert, ausgelöst durch die Bedürfnisse von Web 2.0-Unternehmen. NoSQL-Datenbanken sind oft skalierbarer und bieten eine höhere Leistung als relationale Datenbanken.

So nutzen Sie Abfragen effektiv. Entwickler können MongoDB verwenden, um einfache Abfragen mit der MongoDB Query Language (MQL) zu erstellen. Mit NoSQL haben Sie eine bessere Kostenkontrolle, da Ihre Daten schnell und einfach aktualisiert werden können. Infolgedessen hat NoSQL normalerweise höhere Geschwindigkeiten. SQL, insbesondere wenn es um die Speicherung von Schlüsselwerten geht, ist in unserem Experiment besonders nützlich.

Die Vor- und Nachteile von Nosql

Das Fehlen traditioneller SQL-Datenbanken in NoSQL ist eines seiner Merkmale. Dieser Mangel an Struktur kann bei Datenabfragen einige Herausforderungen darstellen, hat aber auch andere Vorteile. NoSQL-Datenbanken können horizontal konfiguriert werden, um große Datenmengen zu verarbeiten, indem der Infrastruktur weitere Server hinzugefügt werden. Darüber hinaus verfügt SQL über eine Standardschnittstelle zur Handhabung komplexer Abfragen, was es zu einer ausgezeichneten Wahl für komplexe Abfragen macht.

Beispiele für Nosql-Abfragen

Nosql-Abfragebeispiele finden Sie in der nosql-Abfragedokumentation .

Viele Jahre lang waren sowohl das Abfrage- als auch das Datenmodell eng miteinander verbunden. Wir können jetzt die Abfragemethode vom Datenmodell abstrahieren und damit die Entwicklerproduktivität bei der Erstellung von Datenbanksystemen priorisieren. SABRE, die erste kommerzielle Datenbank von IBM, wurde in Zusammenarbeit zwischen IBM und American Airlines gegründet, um die Effizienz bei der Bearbeitung von Flugtickets zu verbessern. NoSQL-Datenbanken wurden in den letzten Jahren auf Skalierbarkeit, Betriebszeit, Redundanz, Flexibilität und Flexibilität optimiert, wobei auf die Abfragebarkeit verzichtet wurde. Obwohl mapreduce eine Option ist, ist es nicht die deklarative Ad-hoc-Abfrage, die SQL im Sinn hatte, als es sie für NoSQL-Plattformen empfahl. Wenn Ihr Datenbanksystem für die automatische Skalierung ausgelegt ist, sollten Sie sich über Abfragen keine Gedanken machen. Das Ziel von XQuery und Jsoniq ist es, eine Standardabfragesprache zu erstellen, die zum Erstellen hierarchischer Dokumentendatenbanken verwendet werden kann.

Es verwendet einen XPath-Stil, während MarkLogic, eine Dokumentdatenbank, die XML verwendet, ein Datenmodell-Superset verwendet, das auf seinen Typ abgestimmt ist. Da beide Sprachen stark mit den auf der Festplatte gespeicherten Daten verwandt sind, haben sie weit verbreitete kommerzielle Anwendungen gefunden. Dokumentendatenbanken bestehen aus zwei Abfragesprachen. N1QL (oder Non-First Form Query Language) von Couchbase ist in jeder Hinsicht SQL-ähnlich. Obwohl Beziehungen bedeutungslos sind, erstellen und speichern wir Dokumente, die voneinander profitieren. Beim Indizieren und Suchen von Daten haben sowohl Cassandra als auch Couchbase viel Zeit und Mühe aufgewendet, um sie auf diese Weise abzufragen.

Nosql fragt Mongodb ab

NoSQL-Abfragen werden verwendet, um Daten abzufragen, die in einer NoSQL-Datenbank gespeichert sind. NoSQL-Datenbanken werden häufig zum Speichern großer Datenmengen verwendet, die schnell verarbeitet werden müssen, beispielsweise in einer Big-Data-Anwendung . MongoDB ist eine beliebte NoSQL-Datenbank, die ein JSON-ähnliches Format für die Datenspeicherung verwendet. Abfragen in MongoDB sind in JavaScript geschrieben und können mit der Mongo-Shell oder in einer JavaScript-Datei ausgeführt werden.

In diesem Kapitel erfahren Sie, wie Sie Dokumente aus der MongoDB-Sammlung abfragen. Aufgrund ihrer grundlegenden Syntax ist die Methode find() einfach. Verwenden Sie das Schlüsselwort $and, wenn Sie bestimmen, ob Dokumente basierend auf der AND-Bedingung abgefragt werden sollen. Sie können hübsche () Methoden verwenden, wenn Sie Ergebnisse in einem formatierten Format anzeigen möchten. Eine find-Klausel hat die Fähigkeit, eine beliebige Anzahl von Schlüssel-Wert-Paaren zu übergeben. Für das obige Beispiel lautet die where-Klausel „where by =“tutorials point“ und der where-Titel „ MongoDB Overview “. Wenn Sie Dokumente basierend auf NOT abfragen, müssen Sie das Schlüsselwort $not verwenden.

In MongoDB können Sie Daten einfach und bequem speichern und abfragen, da es über eine Vielzahl von Funktionen verfügt. Es ist auch Open Source, sodass Sie den Quellcode nach Belieben ändern können.
MongoDB ist die beste Wahl für Anwendungen, die viele Daten speichern, aber nicht die gleichen Funktionen wie herkömmliche Datenbanken benötigen. Dieses Tool eignet sich auch gut für Anwendungen, die schnelle und einfache Updates erfordern, da es sich um ein Open-Source-Projekt mit einfachem Zugriff auf den Code handelt.

So verwenden Sie die Mongodb Find()-Methode

Als Argument enthält find() einen Sammlungsnamen sowie ein Abfragekriterium. Wenn die Methode find() ein Array von Dokumenten zurückgibt, die den Abfragekriterien entsprechen, wird sie ausgeführt.