Warum MongoDB die beste Wahl für groß angelegte Anwendungen ist

NoSQL-Datenbanken werden zunehmend zur ersten Wahl für umfangreiche Anwendungen, die mit vielen Daten umgehen müssen. Der Hauptgrund dafür ist, dass NoSQL-Datenbanken sehr gut mit unstrukturierten Daten umgehen können, was die Art von Daten ist, die typischerweise in Big-Data-Anwendungen zu finden sind. Eine der beliebtesten NoSQL-Datenbanken ist MongoDB. MongoDB ist eine dokumentenorientierte Datenbank, was bedeutet, dass Daten in Dokumenten statt in Tabellen wie bei einer traditionellen relationalen Datenbank gespeichert werden. Dokumente ähneln JSON-Objekten und können jede Art von Daten enthalten. Dies macht MongoDB sehr flexibel und es ist einfach, Felder zu einem Dokument hinzuzufügen oder daraus zu entfernen. Ein weiterer Vorteil von MongoDB ist, dass es über eine integrierte Replikation und Sharding verfügt. Replikation bedeutet, dass mehrere Kopien der Daten vorhanden sind, und Sharding bedeutet, dass die Daten auf mehrere Server verteilt sind. Dadurch ist MongoDB sehr skalierbar und kann viel Datenverkehr bewältigen, ohne langsamer zu werden. Wenn Sie erwägen, MongoDB für Ihr nächstes Projekt zu verwenden, sollten Sie unbedingt diesen Artikel lesen, um mehr darüber zu erfahren, wie Sie Daten in einer NoSQL-Datenbank speichern.

Wenn curl nicht auf Ihrem System installiert ist, müssen Sie den Paketmanager oder Terminalbefehle verwenden, um es zu installieren. Python kann mit allen erforderlichen Paketen installiert werden, und ich verwalte es mit dem einfachen Django-Projekt, das Sie in der Seitenleiste sehen können. Zusätzlich zu HttpResponse können wir HTML-Code als Argument übergeben. Kurz gesagt, wir können HTML-Antworten im Hauptteil einer Ansicht mithilfe unserer Job-Case-Techniken (auch bekannt als HTML-Hand-in-Hand) vorbereiten. Wenn Sie Code 404 sehen, sollte der Server mit CONTROL-C gebootet und neu gestartet werden. Im App-Menü sollten Sie einen Home-, About- und Job-Bereich sehen. Wenn Sie Job auswählen, wird eine alte Seite angezeigt, und wenn Sie Info auswählen, wird ein Fehler angezeigt.

Hochgeladene Dateien werden gelöscht, da wir versuchen, Daten im Dokumentenspeicher CouchDB zu speichern. Wenn alles nach Plan läuft, sollten Sie in der Lage sein, ein Dokument zu finden. Navigieren Sie zum Hochladen von dat-Dateien zum Verzeichnis und laden Sie sie hoch. Als Ergebnis sollten Sie in der Lage sein, sich mit der reinen Datenspeicherung in Django vertraut zu machen. Indem Sie ein vollständiges Projekt herunterladen oder CouchDB-Ansichten verwenden, können Sie Daten daraus abrufen. Sie können POST-Anfragen manuell senden, wenn Sie CouchDB nicht lernen möchten oder keinen Zugriff auf eine externe Bibliothek haben.

NoSQL-Datenbanken verwenden JSON als primäres Format, und es ist eine gute Wahl für den Job. JSON-Dokumente sind sowohl weniger kompakt als auch besser lesbar. JavaScript, die Programmiersprache, hat das Datendarstellungsformat JSON (JavaScript Object Notation) erstellt.

Wie werden Daten in Nosql Db gespeichert?

Nosql-Datenbanken wurden entwickelt, um Daten so zu speichern, dass sie für schnelles Abrufen und Skalierbarkeit optimiert sind. Dies bedeutet, dass Daten typischerweise in einem denormalisierten Format gespeichert werden, was zu einer Duplizierung von Daten führen kann. Dieser Kompromiss lohnt sich jedoch in den meisten Fällen, da er ein viel schnelleres Abrufen von Daten ermöglicht.

Die Daten in einer NoSQL-Datenbank werden in einem anderen Format als dem einer herkömmlichen relationalen Datenbank gespeichert. Zu den Dokumenttypen gehören Dokumente, Schlüsselwerttypen, Breitspaltentypen und Diagramme. Da die Speicherkosten drastisch gesunken sind, sind NoSQL-Datenbanken entstanden. Entwickler können große Mengen unstrukturierter Daten in diesen Systemen speichern und die benötigte Datenmenge ändern. Dokumentdatenbanken , Schlüsselwertdatenbanken, Wide-Column-Stores und Graphdatenbanken sind nur einige der Funktionen von NoSQL-Datenbanken. Schnelle Abfragen sind möglich, da keine Verknüpfungen erforderlich sind. Die Anwendungsfälle reichen von sehr kritisch (z. B. Finanzdaten) bis hin zu verspielteren und alberneren (z. B. das Halten von IoT-Messwerten aus einer Katzentoilette).

In diesem Tutorial gehen wir darauf ein, wann und warum Sie eine NoSQL-Datenbank verwenden sollten. Darüber hinaus werden wir in diesem Modul einige häufige Missverständnisse über NoSQL-Datenbanken ansprechen. Laut Datenbankanalysten ist MongoDB die beliebteste nicht relationale Datenbank der Welt. Das Ziel dieses Tutorials ist es, Ihnen zu zeigen, wie Sie eine MongoDB-Datenbank abfragen, ohne Software auf Ihrem Computer zu installieren. Es gibt eine Methode zum Speichern von MongoDB-Datenbanken in einem Cluster. Sobald Atlas eingerichtet ist, können Sie mit dem Speichern von Daten beginnen. Sie haben die Möglichkeit, eine Datenbank manuell in Atlas Data Explorer, MongoDB Shell oder MongoDB Compass zu erstellen, oder Sie können Ihre bevorzugte Programmiersprache verwenden.

Im folgenden Beispiel werden die Beispieldaten von Atlas importiert. NoSQL-Datenbanken bieten eine Vielzahl von Vorteilen, darunter die Möglichkeit, flexible Datenmodelle zu erstellen, horizontal zu skalieren, blitzschnelle Abfragen durchzuführen und Entwicklern einfach zu verwendende Schnittstellen bereitzustellen. Mit dem Daten-Explorer können Sie auch neue Dokumente einfügen, vorhandene Dokumente bearbeiten und zuvor gespeicherte Dokumente löschen. Es ist ein äußerst leistungsfähiges Tool, mit dem Sie Ihre Daten auf sehr effiziente Weise analysieren können. Die Atlas Data Lake- und Atlas Data Lake-Diagramme sind die bequemste Art, Daten zu visualisieren, die in Atlas und Atlas Data Lake gespeichert sind.

Nosql-Datenbanken: Die Vor- und Nachteile

Dokumentdatenbanken speichern im Gegensatz zu relationalen Datenbanken Daten in Dokumenten. Aus diesem Grund klassifizieren wir sie als „nicht nur SQL“ und werden in mehrere Arten flexibler Datenmodelle unterteilt. Zu den Typen von NoSQL-Datenbanken gehören reine Dokumentdatenbanken, Schlüsselwertspeicher, Datenbanken mit breiten Spalten und Graphdatenbanken. Wenn ein Datenspeicher in eine dokumentorientierte Datenbank konvertiert wird, sind Zeilen und Spalten in einer relationalen Datenbank nicht erforderlich. Die Datenelemente in jedem Dokument sind einfach nach ihren Kategorien organisiert. Der Begriff „Dokumente“ kann sich auf alles beziehen, von einfachen Textdateien bis hin zu komplexen Multimedia-Dokumenten. Dokumentenorientierte Datenbanken sind nicht nur skalierbarer und effizienter als relationale Datenbanken, sondern bieten auch zusätzliche Vorteile. Da Daten in einem beliebigen Format gespeichert werden, können Tabellen auf vielfältige Weise organisiert werden. Darüber hinaus sind dokumentenorientierte Datenbanken einfacher zu aktualisieren und zu verwalten als herkömmliche relationale Datenbanken. Dokumentenorientierte Datenbanken hingegen sind mit Herausforderungen behaftet. Das Fehlen von Tabellen kann das Auffinden und den Zugriff auf bestimmte Daten erschweren. Datenbankorientierte Datenbanken hingegen benötigen nicht so viel Rechenleistung wie traditionelle Datenbanken.

Was sollte ich in Nosql speichern?

Auf diese Frage gibt es keine endgültige Antwort, da dies von den spezifischen Anforderungen Ihrer Anwendung abhängt. Im Allgemeinen eignen sich Nosql-Datenbanken jedoch gut zum Speichern großer Datenmengen, die mit herkömmlichen relationalen Datenbanken nicht einfach abgefragt oder analysiert werden können. Darüber hinaus werden Nosql-Datenbanken häufig zum Speichern von Daten verwendet, die häufig aktualisiert oder geändert werden, da sie diese Art von Änderungen einfacher handhaben können als relationale Datenbanken.

Die Grundlage der Datenwissenschaft sind Daten. Die von Ihnen benötigten Daten werden überwiegend in einem Datenbankmanagementsystem (DBMS) gespeichert. Um mit dem DBMS zu interagieren und zu kommunizieren, müssen Sie seine Sprache verwenden. SQL (Structured Query Language) wird verwendet, um mit DBMSs zu interagieren. Der Begriff NoSQL-Datenbanken kursiert im Bereich der Datenbanken schon seit geraumer Zeit. NoSQL-Datenbanken, auch bekannt als nicht relationale Datenbanken, speichern Daten nicht in Tabellen oder Datensätzen. Die Datenspeicherstruktur wird für spezifische Anforderungen basierend auf den Bedürfnissen des Benutzers optimiert.

Die vier beliebtesten Arten von Datenbanken sind Diagramme, Spalten, dokumentorientierte Datenbanken und Schlüssel-Wert-Paare. Dokumentorientierte Datenbanken wie MongoDB sind ein Beispiel für Python-Datenbanken. Der Vorteil von NoSQL-Datenbanken besteht darin, dass sie Ihnen eine größere Kontrolle über Ihre Datenstruktur geben. SQL-Datenbanken hingegen haben eine starrere Struktur und eine begrenztere Anzahl von Datentypen. Wenn Sie ein Anfänger sind, sind SQL und NoSQL möglicherweise die besten Optionen für Sie. Die Vor- und Nachteile jeder Option sind unterschiedlich, und Sie sollten Ihre Daten, Ihre Anwendung und den Entwicklungsprozess berücksichtigen, um eine für Sie geeignete auszuwählen. Letztendlich kann ich nicht sagen, dass SQL effizienter ist als NoSQL oder umgekehrt. Sie werden anhand Ihrer Daten eine Entscheidung treffen.

Verwenden Sie Nosql für Daten, die nicht in SQL-Datenbanken passen

Die Speicherung von Daten, die nicht ohne weiteres über SQL zugänglich sind, ist ein hervorragender Vorteil von NoSQL. NoSQL-Datenbanken eignen sich ideal zum Speichern von halbstrukturierten und unstrukturierten Daten.

Nosql-Datenbankbeispiel

NoSQL-Datenbanken wie Cassandra, HBase und Hypertable verwenden alle Spaltenstrukturen.

Eine objektrelationale Datenverwaltung ist bei NoSQL-Datenbanken nicht erforderlich. Da NoSQL-Datenbanken große Speicherkapazitäten bereitstellen, erfüllen sie einen entscheidenden Zweck für verteilte Datenspeicher. Facebook, Twitter und Google sind nur einige der Unternehmen, die NoSQL für Big Data und Echtzeit-Webanwendungen verwenden. Eine Schlüssel-Wert-Datenbank speichert Daten und ruft sie in Form eines Schlüssel-Wert-Paares ab. Auf diese Weise wird eine Sammlung, ein Wörterbuch, ein assoziatives Array oder eine andere Art von NoSQL-Datenbank implementiert. Dokumenttypen werden häufig in CMS-Systemen, Blogging-Plattformen, Echtzeitanalysen und E-Commerce verwendet. Eine Graphdatenbank wird hauptsächlich für soziale Netzwerke, Logistik und Geodatenerfassung verwendet.

Ansichten können mit MapReduce definiert werden, wenn CouchDB verwendet wird. Ein verteilter Datenspeicher kann dem Bericht zufolge nicht mehr als zwei von drei Dingen garantieren. Datenkonsistenz: Es ist entscheidend, die Daten auch nach der Ausführung einer Operation konsistent zu halten. Auch wenn die Kommunikation zwischen den Servern nicht stabil ist, sollte das System weiterhin funktionieren.

Vorteile von Nosql-Datenbanken

NoSQL-Datenbanken haben zahlreiche Vorteile gegenüber SQL-Datenbanken, wie z. B. schnellere Leistung und verbesserte Fehlertoleranz. Sie können auch flexibler und skalierbarer sein, was dynamischere und komplexere Datenstrukturen ermöglicht und darüber hinaus flexibler ist.
Die Vorteile von NoSQL-Datenbanken werden maßgeblich von der Anwendung bestimmt, in der sie eingesetzt werden. Obwohl sie möglicherweise nicht für jede Anwendung geeignet sind, bieten sie eine Reihe von Vorteilen, die mit einer SQL-Datenbank nur schwer zu replizieren sind.

Beste Nosql-Datenbank

Es gibt nicht die eine „beste“ NoSQL-Datenbank, da die Anforderungen jeder Anwendung unterschiedlich sind. Einige der beliebtesten NoSQL-Datenbanken sind jedoch MongoDB, Apache Cassandra und Redis.

Mit ScyllaDB können Sie mehr erreichen, denn damit lässt sich die Performance Ihrer bestehenden Infrastruktur komplett verbessern. Es ist das schnellste NoSQL, um das Beste aus Ihrer Infrastruktur herauszuholen, um Workloads mit hohem Durchsatz und geringer Latenz auszuführen. Erfahren Sie, warum ScyllaDB eine der beliebtesten NoSQL-Datenbanken zur Unterstützung anspruchsvoller Anwendungsfälle mit Schlüsselwerten und breiten Spalten in großem Maßstab ist.

NoSQL-Datenbanken hingegen schneiden bei der Speicherung von Schlüsselwerten besser ab. Da NoSQL-Datenbanken außerdem keine vollständigen ACID-Transaktionen verarbeiten können, können Dateninkonsistenzen auftreten.

Mongodb ist die bessere Wahl für skalierbare Anwendungen

Wenn Sie skalierbare Anwendungen erstellen möchten, ist MongoDB die bessere Option.

Arten von Nosql-Datenbanken

NoSQL-Datenbanken sind nicht relationale Datenbanken, die zum Speichern und Abrufen von Daten verwendet werden. Es gibt vier Haupttypen von NoSQL-Datenbanken: Schlüsselwertspeicher, Dokumentenspeicher, Spaltenspeicher und Diagrammdatenbanken.

Ein NoSQL-System, nach dem Akronym NoSQL, ist eine Sammlung von alternativen Systemen zu herkömmlichen SQL-Datenbanken. Sie verwenden ein Datenmodell, das sich stark von dem traditionellen Zeilen- und Spaltentabellenmodell unterscheidet, das von Verwaltungssystemen für relationale Datenbanken verwendet wird . Auch die NoSQL-Datenbanken unterscheiden sich stark voneinander. Dokumentendatenbanken mit Scale-out-Architektur werden am häufigsten in der am weitesten verbreiteten Dokumentendatenbank verwendet. E-Commerce-Plattformen, Handelsplattformen und mobile Apps sind einige Beispiele für Anwendungsfälle. In einem umfassenden Vergleich werden MongoDB und Postgres verglichen und gegenübergestellt. Es ist möglich, den Wert einer Spalte in einer spaltenorientierten Datenbank schnell zu berechnen.

Aufgrund ihrer Methode zum Schreiben von Daten sind sie nicht in der Lage, durchgehend konsistent zu sein. Eine Graphdatenbank kann Datenelemente basierend auf ihren Verbindungen organisieren und durchsuchen. Sie beinhalten nicht die Verwendung mehrerer Tabellen in SQL.

Liste der Nosql-Datenbanken

Es gibt viele verschiedene Arten von NoSQL-Datenbanken, jede mit ihren eigenen Vor- und Nachteilen. Die beliebtesten NoSQL-Datenbanken sind MongoDB, Apache Cassandra und Redis.

Anstatt relationale Datenbankstrukturen zu verwenden, verwenden NoSQL-Datenbanken nicht-konzeptionelle Modelle zum Speichern von Daten. Lassen Sie uns diese Woche einen Blick auf die besten NoSQL-Datenbanken werfen, MongoDB, Cassandra, Elastica, Amazon DynamoDB, HBase und so weiter. Wenn wir Volltextsuchfunktionen benötigen, können wir uns für unsere Organisation auf diese Datenbank verlassen. Mit dieser Datenbank können große Datenmengen untersucht werden. Amazon DynamoDB ist in erster Linie für die Verwendung mit Hochleistungsanwendungen jeder Größenordnung vorgesehen. Diese Datenbank kann 10 Billionen Anfragen pro Tag verarbeiten und wird von etwa 700 Organisationen verwendet. DynamoDB ist die beste Wahl, wenn wir eine große Anzahl von Abfragen in einer einfachen Schlüsselwertabfrage verarbeiten müssen. Wenn wir eine kleine Datenmenge haben, können sie diese nicht in der von uns gewünschten Weise verarbeiten; Diese Datenbank kann Petabytes an Daten verarbeiten, aber wir haben nur eine kleine Datenmenge. Für unsere Zwecke ist es am besten, diese Datenbank zu verwenden, wenn wir zufälligen und Echtzeitzugriff auf die Daten gewähren möchten.

Nosql-Tutorial

Nosql ist eine leistungsstarke Datenbanktechnologie , die es Entwicklern ermöglicht, effektiver mit großen Datenmengen zu arbeiten. Dieses Tutorial vermittelt Ihnen die Grundlagen der Arbeit mit nosql-Datenbanken und wie Sie diese zu Ihrem Vorteil nutzen können.

Da die NoSQL-Datenbank kein Schema benötigt und relativ einfach zu skalieren ist, wird sie häufig für das Datenbankmanagement verwendet. In diesem Tutorial lernen Sie einige Schlüsselkonzepte zu NoSQL kennen. NoSQL-Datenbanken haben bei Internetgiganten wie Google, Facebook und Amazon an Popularität gewonnen, die sie zum Speichern großer Datenmengen verwenden. NoSQL wurde 1998 von Carlo Strozzi als Begriff zur Beschreibung einer dateibasierten Datenbank entwickelt. Im Jahr 2009 verwendete Eric Evans den Begriff, um den aktuellen Wechsel von relationalen Datenbanken zu nicht-relationalen Datenbanken zu beschreiben. 2009 fanden auch NoSQL-Konferenzen statt. Letztes Jahr war Atlanta Gastgeber der NoSQL East Conference.

Nosql vs. SQL

Es ist eine Programmiersprache, die verwendet wird, um sich über SQL mit Datenbanken zu verbinden. Eine Synonymdatenbank (auch bekannt als Zeilen- oder Tabellendatenbank) ist ein Datenmodell, das aus Zeilen und Tabellen mit logischen Verknüpfungen besteht. SQL wird normalerweise nicht in NoSQLDBMs verwendet, da sie nicht relational sind.

Strukturierte Abfragesprachen (SQLs) sind die am häufigsten verwendeten und am weitesten verbreiteten Programmiersprachen für die Verwaltung relationaler Datenbanken. Daten werden mithilfe von NoSQL-Datenbanken auf nicht tabellarische Weise gespeichert und abgerufen. Das Folgende ist eine Liste der Vor- und Nachteile beider, mit einem gründlichen Verständnis der Vor- und Nachteile jedes einzelnen. Es ist eine beliebte Programmiersprache für RDBMS und ein ideales Werkzeug zum Speichern strukturierter, unstrukturierter und halbstrukturierter Daten. Dies hängt vom Umfang Ihres Projekts und Ihren Anforderungen ab. Im Gegensatz zu ersterem ist letzteres stärker objektorientiert und eignet sich für verschiedenste Arten der Datenspeicherung sowie komplexe Abfragen mit Datenkonsistenz und ACID-Eigenschaften.

Eine NoSQL-Datenbank hat gegenüber einer herkömmlichen Datenbank zahlreiche Vorteile. Der Hauptvorteil von NoSQL-Datenbanken besteht darin, dass ihre Datenmodelle viel flexibler sind. Da sie horizontal skaliert werden können, können Sie mehr Daten speichern, ohne die Leistung zu beeinträchtigen. Ein großes Unternehmen, das viele Daten speichert, wird von dieser Funktion stark profitieren. Darüber hinaus verfügen NoSQL-Datenbanken über extrem schnelle Abfragen, sodass die Daten einfach gelesen und durchsucht werden können. Schließlich sind NoSQL-Datenbanken einfach zu handhaben, was sie zu einer ausgezeichneten Wahl für Unternehmen macht, die eine schnelle Einführung von Anwendungen benötigen.