Warum Mongoose ein leistungsstarkes Tool für die Arbeit mit NoSQL-Daten ist

NoSQL-Datenbanken werden immer beliebter, da die Menge der gesammelten und gespeicherten Daten weiterhin exponentiell zunimmt. Mongoose ist eine beliebte Open-Source-Bibliothek, die eine strenge Modellierungsschicht für MongoDB, eine führende NoSQL-Datenbank, bereitstellt. In diesem Artikel werfen wir einen Blick darauf, was Mongoose zu einem leistungsstarken Tool für die Arbeit mit NoSQL-Daten macht.

Dokumentorientierte NoSQL-Datenbanken sollen Daten in Sammlungen und Dokumenten speichern, und MongoDB ist eine Open-Source-Datenbank. Dieser Blog stellt Ihnen MongoDB und seinen Entwickler Mongoose vor. Es gibt nichts Wertvolleres als ein Dokument, das einfach eine Aufzeichnung mit all seinem Inhalt ist. Eine Sammlung ist, wie der Name schon sagt, eine Sammlung von MongoDB-Dokumenten, die einer Tabelle entspricht. Die Objektdatenmodellierungsbibliothek von MongoDB und Nodejs, bekannt als ODM-Bibliothek (Object Data Modeling) von MongoDB, bietet eine höhere Abstraktionsebene. Es verwaltet Beziehungen zwischen Daten, validiert Schemas und konvertiert Objektdaten in MongoDB-Code. Die folgende Tabelle zeigt neun völlig unterschiedliche Vergleiche zwischen den beiden.

MongoDB-Interaktionen können schnell und einfach mit dem MongoDB Interaction Builder von MongoDB erstellt werden. Mehrere andere ODMs wie Doctrine, MongoLink und Mandango wurden für MongoDB entwickelt. Native MongoDB hat einige Vorteile gegenüber MongoDB: Schemas zum Modellieren von Daten und Beziehungen, einfache Datenvalidierung, einfache Abfrage-APIs und so weiter. Im Vergleich zur nativen MongoDB empfehlen wir jedoch, MongoDB semantisch zu verwenden.

Was ist Mungo? Der Knoten heißt Mungo. Object Data Modeling (ODM) ist eine js-basierte Bibliothek, die das deklarative deklarative Modell von MongoDB implementiert. Für herkömmliche SQL-Datenbanken ähnelt es einem Object Relational Mapper (ORM) wie SQLAlchemy.

Erweiterte Funktionen wie die Suche nach beliebigen Feldern oder Abfragen in MongoDB oder nach beliebigen Sätzen von Abfragen oder regulären Ausdrücken in NoSQL-Datenbanken sind häufiger anzutreffen. Um horizontal zu skalieren, verwendet MongoDB die Sharding-Funktionen.

Das MongoDB NoSQL-Datenbankverwaltungssystem ist Open Source und kann kostenlos verwendet werden. Objektorientierte Datenbanken sind sicherer und kostengünstiger als herkömmliche Datenbanken . Da NoSQL-Datenbanken so flexibel sind, können sie eine Vielzahl verteilter Daten unterstützen. Dokumentorientierte Informationen können mit MongoDB, einem Dokumentenverwaltungssystem, gespeichert, abgerufen oder verwaltet werden.

MongoDB unterstützt die Objektdatenmodellierung (ODM).

Ist Mongodb ein SQL oder Nosql?

MongoDB ist eine Datenbank, die ein nicht relationales Dokumentenmodell verwendet. Zusammenfassend handelt es sich um eine NoSQL-Datenbank (NoSQL = Not-only-SQL), die sich deutlich von herkömmlichen relationalen Datenbanken wie Oracle, MySQL und Microsoft SQL Server unterscheidet.

MongoDB- und SQL-Datenbanken sind zwei sehr unterschiedliche Arten von Datenbanken. Chaos ist der Begriff, der verwendet wird, um chaotische, unstrukturierte Daten zu beschreiben, während strukturierte Daten der Begriff ist, der verwendet wird, um organisierte, strukturierte Daten zu beschreiben. Da beide Welten ihre eigenen Vor- und Nachteile haben, können sie in einer Vielzahl von Anwendungen eingesetzt werden. In diesem Artikel gehen wir im Detail darauf ein, wie sich MongoDB- und SQL-Datenbanken unterscheiden. Bis in die 2000er Jahre wurden relationale SQL-Datenbanken am häufigsten für Abfragen und Analysen verwendet. Nach der Internet- und Web 2.0-Revolution wurde eine beträchtliche Menge an unstrukturierten Daten generiert. Um solche Daten richtig tabellenähnlichen Schemas zuzuordnen, ist es wichtig, zuerst die Tabelle zu definieren.

Damit begann die Einführung von NoSQL-Datenbanken. Das CAP-Theorem, das besagt, dass Konsistenz, Verfügbarkeit und Partition erforderlich sind, ist das Herzstück von MongoDB. Das CAP-Theorem befasst sich mit der Datenverfügbarkeit in MongoDB, im Gegensatz zu ACID-Eigenschaften in SQL-Datenbanken. Es basiert auf handelsüblicher Hardware und repliziert Daten knotenübergreifend für hohe Zuverlässigkeit und Verfügbarkeit. Ein großer Teil der von Internetanwendungen und IoT-Geräten generierten Daten ist nicht strukturiert, sodass sie nicht in einer herkömmlichen Datenbank gespeichert werden können. Das Dokumentieren hingegen wird von MongoDB nicht unterstützt; es ist unterentwickelt und schwierig zu bedienen. Wenn wir MongoDB nicht zur Durchführung von Analysen verwenden können, können wir Daten in eine relationale Datenbank laden und die bekannten Abfragen ausführen, die sonst auf MongoDB durchgeführt würden.

Der MongoDB BI-Konnektor kann in eine Reihe beliebter Business-Intelligence-Tools wie Tableau, Cognos und Qlik integriert werden. Data Warehouses sind eine ausgezeichnete Wahl, aber sie können auch ziemlich teuer sein. Indem sie Sie dazu zwingen, Ihre Daten in einer relationalen Datenbank zu speichern, können sie NoSQL-Datenbanken ihres Nutzens berauben. Wenn Sie ein vorhandenes Business-Intelligence-Tool haben, das Sie mit MongoDB verbinden möchten, ist ein MongoDB-Konnektor eine gute Wahl. Aufgrund der Einschränkungen dieses Frameworks ist es nicht möglich, Daten aus mehreren Quellen zusammenzuführen. Sie könnten Python auch verwenden, um eine benutzerdefinierte Anwendung zu erstellen, die eine Verbindung zu MongoDB herstellt, Daten daraus abruft und sie analysiert. Mit PyMongo können wir MongoDB-Daten abrufen und sie dann wieder in MongoDB schreiben. Das Datenmodell kann eine gute Alternative zu einem Data Warehouse sein, und eine explorative Datenanalyse wäre eine gute Option, aber kommerzielle Anwendungen sind möglicherweise nicht die beste Wahl.

Traditionelle Datenbanken wie relationale Datenbanken werden durch nicht-relationale Datenbanken wie MongoDB, Cassandra und Redis ersetzt. Nicht relationale Datenbanken profitieren von ihrer Skalierbarkeit und Verfügbarkeit. Daten in herkömmlichen Datenbanken sind in einer relationalen Datenbank in Zeilen organisiert, von denen jede einen separaten Satz von Datenelementen enthält. Jede Spalte einer Tabelle kann einen anderen Datentyp enthalten. Eine nicht relationale Datenbank wie MongoDB kann Daten effizienter speichern. Eine MongoDB-Datenbank enthält Datenelemente in einer Form, die einer Sammlung von Dokumenten entspricht. Jedes Dokument in einer MongoDB-Datenbank wird als eine Entität in einer einzelnen MongoDB-Sammlung gespeichert, die genau dasselbe ist wie eine Tabelle. Daher ist MongoDB eine sehr skalierbare Datenbank; Wenn Sie weitere Server hinzufügen, um mehr Daten zu speichern, brauchen Sie sich keine Gedanken über die Organisation zu machen. Ein weiterer Vorteil einer nicht relationalen Datenbank ist die konsistente Art und Weise, in der Daten typischerweise gespeichert werden. Wenn auf eine MongoDB-Datenbank zugegriffen wird, wird sie daher immer auf den Servern gespeichert, auf denen sie gespeichert ist. In vielen Fällen erfordern Anwendungen dieses Sicherheitsniveau, um die Genauigkeit ihrer Daten zu gewährleisten. Nicht relationale Datenbanken haben jedoch ihre Nachteile. Da sie normalerweise keine Transaktionen unterstützen, kann es schwierig sein, Datentransaktionen zu verwalten. Datenbanksoftware ist in Bezug auf die Abfrageleistung in der Regel besser als herkömmliche relationale Datenbanken . Trotz dieser Mängel haben nichtrelationale Datenbanken Vorteile, die ihre Nachteile in einigen Anwendungen überwiegen können.

Mongodb Vs Mysql: Welche Datenbank eignet sich am besten für Ihre Anwendung?

MongoDB ist eine ausgezeichnete Wahl für Echtzeitanalysen, Content-Management, das Internet der Dinge, mobile und andere Anwendungen, bei denen keine strukturierten Daten erforderlich sind. Wenn Sie strukturierte Daten haben und nach einer relationalen Datenbank suchen, ist MySQL eine ausgezeichnete Wahl.

Was ist der Unterschied zwischen Mongodb und Mongoose?

MongoDB ist ein Datenbanksystem, das ein dokumentenorientiertes Datenmodell verwendet. Mongoose ist eine Object Data Modeling (ODM)-Bibliothek, die eine schemabasierte Lösung für die Modellierung von in MongoDB gespeicherten Daten bietet.

In diesem Anfänger-Tutorial gehen wir auf die Unterschiede zwischen MongoDB und MongoDB ein. MongoDB ist neben der Speicherung von Daten mithilfe von BSON-Dokumenten eines der Datenbankverwaltungssysteme (DBMS). Ein Object Document Mapper (ODM) ist eine Art von Mapper. Während es möglich ist, Daten zu verwalten, Schemata zu erstellen usw., kann die Verwendung von MongoDB-APIs schwierig sein. Bevor Sie MongoDB und MongoDB und Mongoose verstehen können, müssen Sie zuerst ein Datenbankverwaltungssystem und einen Objektdokument-Mapper verstehen. In einer Datenbank gibt es nichts weiter als einen organisierten Satz strukturierter Daten oder Informationen. Mit einem ODM können Benutzer schnell und einfach neue Felder und Attribute erstellen.

Mit Mongoose, einer MongoDB-ODM-Bibliothek , können Sie viele nützliche Funktionen zu einem vernünftigen Preis erhalten. Es verwaltet Beziehungen zwischen Daten, validiert Schemata und beschleunigt die Codierung um das bis zu 3- bis 5-fache. Infolgedessen lassen sich Node.js-Projekte, die MongoDB verwenden, einfacher programmieren. Das gut gepflegte Mongoose-Framework bietet Entwicklern auch die Möglichkeit, das zu finden, was sie benötigen.

Mongoose: Die hilfreiche Odm-Bibliothek für Mongodb

MongoDB basiert auf der beeindruckenden ODM-Bibliothek Mongoose, die eine Vielzahl nützlicher Funktionen enthält. Es führt eine Schemavalidierung durch, verwaltet Datenbeziehungen und ermöglicht eine 3- bis 5-fache Codierungsgeschwindigkeit. Das MongoDB-Sammlungsschema benötigt Mongoose nicht, da es der SQL-Datenbank ähnelt, was es Entwicklern, die SQL bevorzugen, erleichtert, damit zu arbeiten. Der native Treiber ist 2x schneller als der Mongoose-Treiber.

Was ist Mongoose in Mongodb

Mongoose ist eine Object Data Modeling (ODM)-Bibliothek für MongoDB und Node.js. Es verwaltet Beziehungen zwischen Daten, bietet Schemavalidierung und wird verwendet, um zwischen Objekten im Code und der Darstellung dieser Objekte in MongoDB zu übersetzen.

In diesem Artikel gehen wir auf die Grundlagen von MongoDB und MongoDB v. Mongoose ein. Das dokumentenorientierte Datenbankverwaltungssystem MongoDB ermöglicht die Erstellung von BSON-Dateien mit Daten. Ein ODM, auch als Object Document Mapper bekannt, ist einer der drei Typen von ODM. Der MongoDB-Treiber für MongoDB und Node ist auch in den MongoDB-Treiber für MongoDB und Node integriert. In diesem Tutorial gehen wir auf den wichtigsten Unterschied zwischen MongoDB und MongoDB ein – zwei häufig verwechselte Konzepte von Anfängern. Dies ist eine Sammlung strukturierter Informationen, die normalerweise auf einem Computer gespeichert werden und keine Datenbank sind. Objekte können mit Hilfe eines Schemas für Dokumente in einer Sammlung abgebildet werden (ODM). Dies ist das Werkzeug, mit dem Entwickler ein Schema definieren können.

JavaScript ist die Grundlage für AngularJS, ein Open-Source-Framework, mit dem Sie schnell und einfach dynamische Netzwerkanwendungen erstellen können. Wenn Sie Code in einem Browser mit JavaScript ausführen, werden die Ergebnisse zurückgegeben. Node.js macht es einfach, Code zu erstellen, der Dateneingaben und -ausgaben verwaltet, Anforderungen und Antworten verarbeitet und vieles mehr. MongoDB-Entwicklerteams können Daten schnell und einfach mit Node.js und den zugehörigen Tools wie MongoDB Manager und MongoDB Search erstellen und verwalten. MongoDB-Daten können mit MongoDB schnell und einfach bearbeitet werden, während Node.js ein leistungsstarkes Tool zum Entwickeln und Bereitstellen von Netzwerkanwendungen ist.

Mongoose: Nützlich für die Schemadurchsetzung auf Anwendungsebene

js-basierte Bibliotheken für MongoDB Im Gegensatz zu SQLAlchemy und anderen traditionellen SQL-Datenbanken kann Mongoose Daten in einer objektrelationalen Datenbank generieren. Das Ziel von Monganoose ist es, das Problem zu lösen, dass Entwickler ein bestimmtes Schema in ihrer Anwendung erzwingen müssen. Dies ist besonders nützlich für die Entwicklung von Webanwendungen, da Entwickler genau visualisieren können, auf welche Daten zugegriffen und welche bearbeitet werden. Darüber hinaus erleichtern die leistungsstarken Abfragefunktionen von MongoDB die Arbeit mit MongoDBs eigener MongoDB.

Mungo – Npm

Mongoose ist ein MongoDB-Objektmodellierungstool, das für die Arbeit in einer asynchronen Umgebung entwickelt wurde. Mongoose unterstützt sowohl Promises als auch Callbacks.

Die Node.js-basierte Mongooose-Bibliothek für MongoDB implementiert Object Data Modeling (ODM). Ein SQLAlchemy ähnlicher objektrelationaler Mapper (ORM) ähnelt dieser Methode in herkömmlichen Datenbanken. Das Ziel von MongoDB ist es, Entwicklern die Durchsetzung bestimmter Schemas in der Anwendungsschicht zu erleichtern. Objects Data Modeling (ODM) ist eine Art von Object Data Modeling (ODM)-Bibliothek, die in MongoDB und Node.js verwendet werden kann. Es verwaltet Beziehungen zwischen Daten, bietet Schemavalidierung und wird verwendet, um zwischen MongoDB-Objekten, die Teil des Codes sind, und denen, die Teil des MongoDB-Schemas sind, zu übersetzen. Im Mongoose-Client kann der Benutzer ein Schema für jedes Dokument in einer Sammlung erstellen.

Mongoose: Verwenden des Mongodb-Treibers mit Node.js

Eine Anforderung ('Mungo') ist eine Anforderung ('Mungo'); a mongoose benötigt (' mongoose' Using mongoose-schema-validation (' mongoose-schema-validation '); überhaupt keine Verwendung von mongoose-schema-validation. Connect (' mongo://dblocalhost:27017/test'); andernfalls, connect ('mongo://dblocalhost:27017/test'). MongoDB wird vom MongoDB-Treiber über MongoDB Node.js unterstützt. Wenn Sie MongoDB in node.js ausführen, können Sie auch den Mongooose-Treiber mit der Node.js-Bibliothek verwenden, die auch eine Skriptbibliothek für die Objektdatenmodellierung enthält.