Warum Nosql-Datenbanken großartig für die Abfrage von Daten mit Beziehungen sind

Nosql-Datenbanken werden häufig zum Speichern großer Datenmengen verwendet, die unstrukturiert oder schwierig in traditionelle relationale Datenbanken zu strukturieren sind. nosql-Datenbanken können jedoch auch verwendet werden, um Daten abzufragen, die in Tabellen mit Beziehungen gespeichert sind. Die Verwendung von nosql zum Abfragen von Daten mit Beziehungen bietet viele Vorteile, darunter die Möglichkeit zur horizontalen Skalierung, größere Flexibilität bei der Datenmodellierung und verbesserte Leistung.

NoSQL-Datenbanken haben gegenüber anderen Datenbanken den Vorteil, dass sie Daten in unstrukturierter Form wie Dokumente oder Schlüssel-Wert-Paare speichern können. Es ist entscheidend, die Daten strukturiert und normalisiert in relationalen Datenbanken zu speichern. Eine gut definierte Datenbank in Kombination mit einer relationalen Datenbank kann in einigen Fällen einen erheblichen Leistungsvorteil bieten. Eine NoSQL-Datenbank ist beispielsweise eine Sammlung von Datenbanken, die nicht dem strukturierten Datenformat entsprechen. Datenbank NoSQL kann aufgrund ihrer hohen Partitionstoleranz horizontal skaliert werden. Da die Datenbank keinen Satz von Regeln hat, ist sie außerdem nicht sehr effizient beim Verbinden von Abfragen. Die Hevo Data Pipeline, ein No-Code Data Streamer, ermöglicht es Ihnen, Daten aus Datenbanken mit minimalen Programmierkenntnissen zu integrieren oder zu replizieren.

Dies ist ein Bereich, in dem Sie berücksichtigen müssen, wie sich Ihre Bedürfnisse von denen anderer unterscheiden, und die Entscheidung, die Sie treffen, basiert auf den Informationen in Ihren Anwendungsfällen. Die folgenden Faktoren sollten bei der Wahl zwischen relationalen Datenbanken und NoSQL-Datenbanken berücksichtigt werden. Wenn Ihre Anwendung eine Datenverarbeitung von über Petabyte an Daten erfordert, sollten Sie von Anfang an am besten NoSQL-Datenbanken verwenden. Wenn es um NoSQL-Datenbanken geht, kommt einem fast immer nur Konsistenz in den Sinn. Daher ist es möglich, dass Ihre Anwendung alte Daten liest, bis sie an alle Knoten weitergegeben werden. Die Abfragemöglichkeiten und komplexen Joins von RDBMS sind hervorragend. Wenn die Daten in demselben Format gespeichert werden, in dem sie auch verwendet werden, sind NoSQL-Datenbanken für diesen Zweck am besten geeignet.

Um Datentypen mit mehreren Terabyte verarbeiten zu können, benötigen Datenbanken mit relationaler Funktionalität häufig High-End-Spezialhardware. Die Gültigkeit dieser Funktion hängt von der Menge Ihrer Daten und der Anzahl der Verbindungen zu einer verteilten Datenbank ab. Hevo ist eine No-Code-Datenpipeline, die zum Kopieren und Laden von Daten aus einer Vielzahl weit verbreiteter Quell- und Zieldatenbanken verwendet werden kann. Die Hevo-Plattform bietet Entwicklern und Analysten die niedrigste Produktionszeit für solche Kopiervorgänge, sodass sie sich auf ihre Kerngeschäftslogik konzentrieren können. Nehmen Sie Hevo für eine Spritztour. Sie können Hevo 14 Tage lang kostenlos testen, indem Sie sich für eine kostenlose Testversion anmelden.

Können Sie Nosql für relationale Daten verwenden?

Beziehungsdaten in einer NoSQL-Datenbank sind für die Beziehung eindeutig und unterscheiden sich von denen einer relationalen Datenbank. NoSQL-Datenbanken haben weniger verwandte Daten, die zwischen Tabellen aufgeteilt werden müssen, wodurch sie einfacher modelliert werden können als relationale Datenbanken.

Ein Datenbanksystem in Cloud-nativen Apps wird typischerweise als relational oder nicht-relational klassifiziert. Es ist nicht möglich, sie auf die gleiche Weise zu erstellen und darauf zuzugreifen. Eine Datenbank ohne SQL speichert unstrukturierte oder halbstrukturierte Daten in Schlüssel-Wert-Paaren oder Dokumenten und hat keine SQL-Verarbeitung. NoSQL-Datenspeicher werden bevorzugt, wenn eine große Anzahl von Diensten eine Reaktionszeit von weniger als einer Sekunde erfordern. Wenn Sie ein konsistentes System nach einem Element abfragen, das gerade aktualisiert wird, warten Sie, bis alle Repliken erfolgreich aktualisiert wurden, bevor Sie eine Entscheidung treffen. Knoten reagieren auf eine sofortige Antwort, unabhängig davon, ob die neuesten Daten vorhanden sind. Partition Tolerance stellt sicher, dass das System auch dann weiter funktioniert, wenn der replizierte Datenknoten ausfällt.

Database as a Service (DBaaS) wird von Cloud-nativen Anwendungen bevorzugt, da es Zugriff auf eine Vielzahl von Datendiensten bietet. Diese Dienste, die integrierte Sicherheit, Skalierbarkeit und Überwachung umfassen, sind ideal für Unternehmen. Durch das Hinzufügen eines virtuellen Azure-Computers können Sie für jeden Dienst die Datenbank Ihrer Wahl einrichten. Die Verwendung eines Cloud-nativen Microservices für Datenanforderungen, die für Ihre Umgebung einzigartig sind, kann entweder mit einer relationalen oder einer NoSQL-Datenbank erfolgen. Es ist als Dienst (DBaaS) für vier verwaltete relationale Datenbanken in Azure verfügbar. Alle von ihnen haben Pay-as-you-go-Preise und Just-in-Time-Kapazität. SQL Server ist die Flaggschiff-Datenbank von Microsoft und wird von einer Vielzahl von Open-Source-Alternativen unterstützt.

Sie können in wenigen Minuten eine Azure-Datenbank erstellen, indem Sie Compute-, Arbeitsspeicher- und Speicherressourcen zuweisen. Microsoft macht einen Schritt nach vorne in seinem Engagement, Azure zu einer offenen Plattform zu machen, indem es verwaltete Versionen beliebter Open-Source-Datenbanken anbietet. Wenn keine serverlose Rechenebene verwendet wird, werden Datenbanken automatisch angehalten, sodass Speichergebühren nur während inaktiver Zeiträume abgezogen werden können. Als Oracle Sun Microsystems kaufte, erstellte es einen Fork von MySQL namens MariaDB. Der Azure Database for MariaDB-Dienst bietet vollständig verwaltete relationale Datenbanken in der Cloud über die Azure-Cloud. Der Dienst basiert auf der Server-Engine MariaDB Community Edition. Es unterstützt geschäftskritische Workloads in der Cloud mit vorhersagbarer Leistung und dynamischer Skalierbarkeit.

Um PostgreSQL-Datenbanken zu Azure zu migrieren, können sowohl das Befehlszeilenschnittstellentool als auch der Azure Data Migration Service verwendet werden. Die globale MongoDB-DB unterstützt Aktiv/Aktiv-Clustering, sodass Sie beliebige Datenbankregionen so einstellen können, dass sie sowohl Schreib- als auch Lesevorgänge unterstützen. Ein Entwicklerteam kann vorhandene Mongo-, Gremlin- ​​oder Cassandra-Datenbanken problemlos in CosmosDB migrieren, ohne oder mit nur geringen Änderungen an Daten oder Code. Microservices, die Azure-Tabellenspeicher verwenden, können mithilfe von Azure-Tabellenspeicher problemlos zur Cosmos DB-Tabellen-API migriert werden. Die fünf in Abbildung 5.13 skizzierten Konsistenzmodelle sind in Azure CosmosDB wohldefiniert. Mit diesen Optionen ist es möglich, granulare Kompromisse zwischen Leistung, Verfügbarkeit und Konsistenz zu implementieren. Die folgende Tabelle zeigt die Konsistenzgrade in Relation zueinander.

Jeremy Likness, Microsofts Programmmanager für die fünf Modelle, liefert eine umfassende Erklärung. NewSQL, das für Distributed NoSQL steht, kombiniert die ACID-Garantie einer relationalen Datenbank mit der verteilten NoSQL-Skalierbarkeit. Aufgrund der Flexibilität und Zuverlässigkeit von NewSQL-Datenbanken können ephemere Cloud-Umgebungen jederzeit durch Neustarten oder Neuplanen zugrunde liegender virtueller Maschinen verwaltet werden. Die vorherige Abbildung enthält Open-Source-Projekte, die von der Cloud Native Computing Foundation entwickelt wurden. Wenn ein Client Kubernetes ausführt, verwendet er ein Services-Konstrukt, um eine Gruppe identischer NewSQL-Datenbankprozesse an einen einzelnen DNS-Eintrag weiterzuleiten. Wir können skalieren, ohne bestehende Anwendungsinstanzen zu stören, wenn wir Datenbankinstanzen von Dienstadressen entkoppeln. Jedes Mal, wenn Sie eine Anfrage für denselben Service senden, funktioniert es immer.

Die MongoDB-Datenbank ist aufgrund ihrer Skalierbarkeit, Leistung und Zuverlässigkeit eine beliebte nicht relationale Datenbank. MongoDB Atlas ist eine Cloud-basierte Datenbank, die Startups dabei unterstützt, ihre Daten effektiver zu verwalten.

Warum Nosql-Datenbanken immer beliebter werden

NoSQL-Datenbanken werden immer beliebter, um einige Probleme in einer relationalen Datenbank zu lösen. Im Allgemeinen treten Probleme mit hohen Datenmengen, Geschwindigkeit und Konsistenz häufiger bei einer relationalen Datenbank auf als bei einer nicht relationalen Datenbank. Auf diese Weise kann eine NoSQL-Datenbank eine praktikable Alternative zu einer relationalen Datenbank sein.
Auf schnell wachsende Datenmengen kann mit einer NoSQL-Datenbank effizienter reagiert werden. Die Transaktionen einer relationalen Datenbank können schwierig zu verwalten sein, wenn Daten schnell fließen. Wenn Sie außerdem über viele Daten verfügen, kann eine NoSQL-Datenbank die bessere Option sein. Datenbank NoSQL-Datenbanken unterstützen Transaktionen nicht so gut wie relationale Datenbanken, aber sie unterstützen komplexere Transaktionen.
Eine relationale Datenbank ist eine bessere Option, wenn Sie mit langsam eingehenden Daten umgehen. Der Zugriff auf Daten in einer relationalen Datenbank ist einfacher als auf Daten in einer NoSQL-Datenbank. Eine relationale Datenbank ist auch eine kostengünstigere Option, wenn Sie mit weniger Daten umgehen. Eine relationale Datenbank kann mehr Daten verarbeiten als eine NoSQL-Datenbank.

Wofür ist Nosql nicht gut?

Darüber hinaus unterstützt NoSQL keine dynamischen Operationen. Obwohl es helfen kann, den ACID-Spiegel zu reduzieren, kann dies nicht garantiert werden. Es ist möglich, SQL-Datenbanken in diesen Situationen zu verwenden, beispielsweise bei Finanztransaktionen. Wenn Ihre Anwendung Laufzeitflexibilität erfordert, sollte NoSQL ebenfalls vermieden werden.

Obwohl das Interesse an NoSQL groß ist, ist es nicht immer offensichtlich, welchen Weg Sie einschlagen sollten. Da das Datenvolumen, die Geschwindigkeit und die Vielfalt immer größer werden, wird NoSQL für Anwendungsdaten immer wichtiger. Uber zum Beispiel zeigt, dass die richtige Technologie manchmal unglücklich zur Unternehmenskultur passt. Laut Etsys CTO setzt das Unternehmen eine kleine Anzahl bekannter Tools ein, die der Software helfen sollen, lange zu halten. Sie entschieden sich für MySQL, auch wenn sich die Daten nicht für ein RDSM eigneten.

Es ist auch möglich, strukturierte Daten zu speichern, allerdings ist der Aufwand größer. Der erste Schritt besteht darin, den Datentyp zu definieren. Dazu müssen Sie zunächst das Schema erstellen. Der dritte Schritt besteht darin, die Tabellen zu erstellen. Ein vierter Schritt besteht darin, Spalten zu erstellen. Sie müssen Indizes erstellen, um sie zu erklären. Es ist notwendig, die Daten zum sechsten Mal zu erstellen. Aufrufe sind die siebte Anforderung. Daher müssen Sie Prozeduren erstellen. Um den neunten Schritt abzuschließen, müssen Sie die Trigger erstellen. Es muss noch ein weiterer Schritt unternommen werden: Sie müssen die Schemas erstellen. Eine relationale Datenbank kann auch verwendet werden, um strukturierte Daten zu speichern. Um dies zu erreichen, muss eine beträchtliche Menge an Zeit und Mühe aufgewendet werden.
Die Nutzung von NoSQL-Datenbanken ist einfach. Für sie ist keine Codierung erforderlich. Sie sind auch einfach zu warten, da sie nicht viel Pflege benötigen. Es müssen keine Code-Updates angewendet werden. Außerdem sind sie skalierbar. Je nach Verfügbarkeit können sie mit einem hohen Datenvolumen umgehen.

Ist Nosql gut für Transaktionen?

Selbst wenn Daten an einem eingeschränkten Ort gespeichert sind, können Benutzer problemlos auf den Transaktionsverlauf zugreifen. Da NoSQL-Datenbanken weitaus flexibler sind als relationale Datenbanken, ist dies bei dieser Technologie kein Problem. Transaktionsgeschwindigkeit: Transaktionen werden innerhalb von Millisekunden mit einer Transaktionsdatenbank abgeschlossen.

Mongodb ist nicht die beste Option für häufige Updates

Es ist möglicherweise keine gute Idee, eine NoSQL-Datenbank wie MongoDB zu verwenden, wenn Ihr Team regelmäßig mit mehreren Dokumenten oder Sammlungen Schritt halten muss. MongoDB ist eine gute Wahl für die Durchführung von Lesevorgängen, ist jedoch nicht so zuverlässig wie dies regelmäßig der Fall ist. Wenn Sie nur regelmäßig kleinere Updates benötigen, ist eine NoSQL-Datenbank wie MongoDB möglicherweise die bessere Option.

Ist Nosql besser als eine relationale Datenbank?

Die NoSQL-Datenbank ist zu keinem Zeitpunkt störanfällig. Im Gegensatz zu Datenbanken mit mehreren Fehlern sind Datenbanken mit nur einem Fehlerpunkt ideal. Die Fähigkeit von NoSQL-Datenbanken, große Datenmengen zu speichern, macht sie ideal für die Speicherung großer Datenmengen. Die Hauptfunktion von NoSQL-Datenbanken besteht darin, eine begrenzte Datenmenge zu verarbeiten.

Das Finden der richtigen Datenbank für Ihr Projekt wird sich auf den Fortgang des Projekts auswirken. Datenbankverwaltung in NoSQL-Datenbanken wie Amazon. DynamoDB macht den Prozess des Entwerfens einer Datenbank weniger kompliziert. Das Fehlen eines definierten Schemas erleichtert die Erstellung dynamischer Schemas. Daher ist es ein hervorragendes Werkzeug für große Projekte, die häufig Datenstrukturen ändern. Datenbankmodelle wie ACID und BASE versuchen, die Einschränkungen des CAP-Theorems auf verschiedene Weise anzugehen. Ein NoSQL-Datenbankmodell basiert auf dem als Base bekannten Datenbankmodell. Wenn Sie über große Datenmengen verfügen oder ein flexibles Schema benötigen, ist eine NoSQL-Datenbank wie Amazon DynamoDB ideal.

Obwohl NoSQL-Datenbanken ursprünglich aus einer schreibgeschützten Welt stammen, sind sie jetzt in der Lage, schreibintensive Systeme zu unterstützen. Die Verwendung von Hashing und konsistenten Hashing-Techniken ist entscheidend, um zu bestimmen, welche Shards Anwendungsabfragen weiterleiten sollen, wenn Daten über mehrere Server/Stabs verteilt werden. Da es beide Datenbanken schon seit geraumer Zeit gibt, gibt es keine Möglichkeit, sie zu ersetzen, und es scheint, dass dies auch weiterhin so bleiben wird. Nur wenn NoSQL einen Weg findet, um sicherzustellen, dass die Daten sofort konsistent sind und trotzdem eine Abfragegeschwindigkeit möglich ist, werden NoSQL-Datenbanken zu einer brauchbaren Alternative zu SQL-Datenbanken.

Die beste Nosql-Datenbank für Big Data

Nosql-Datenbanken sind die beste Wahl für große Datensätze.

Können Sie in Nosql abfragen?

Ja, Sie können in nosql abfragen. Es gibt viele Möglichkeiten, dies zu tun, abhängig von der Art der nosql-Datenbank, die Sie verwenden. In MongoDB können Sie beispielsweise die Funktion find() verwenden, um die Datenbank abzufragen.

Die Backend-Dokumentation von NOSQL wird von der NOSQL-Abfragesprache bereitgestellt. MongoDB wurde als Grundlage für diese Abfragesprache verwendet. Eine Abfrage kann auch verwendet werden, um die Werte der Felder eines Objekts mit seinen konstanten Werten zu vergleichen, indem allgemeine Vergleichsoperatoren verwendet werden. Für Ausdrücke kann ein AND-Ausdruck, ein OR-Ausdruck oder eine UNION-Abfrage verwendet werden. Die NoSQL-Datenbank besteht aus JSON-Objekten. Ein AND-Ausdruck besteht aus zwei Teilen: dem Schlüsselwertausdruck und dem Schlüsselwertelement. Der Aggregationsoperator wird mithilfe von Aggregationsoperatoren angewendet, wenn eine Abfrage Felder aggregiert. Indem Sie eine NoSQL-Abfrage als Filter auswählen, können Sie ihr Variablen hinzufügen, was Ihrer Abfrage Abwechslung verleiht. Der Algorithmus von Backand konvertiert JSON durch Top-Down-Transformation in SQL.

Nosql-Abfragen in Mongodb

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Wann sollte Nosql verwendet werden?

Nosql-Datenbanken werden verwendet, wenn Daten unstrukturiert sind oder wenn sich die Struktur der Daten häufig ändert. Sie werden auch verwendet, wenn auf die Daten schnell zugegriffen werden muss oder wenn Skalierbarkeit wichtig ist.

Organisationen jeder Größe nutzen jetzt die NoSQL-Datenbanktechnologie. Der Zweck dieses Artikels ist es zu erklären, warum NoSQL immer beliebter wird und wann es eine gute Wahl für die Entwicklung von Apps ist. Die frühen Internetpioniere waren von der traditionellen Datenbanktechnologie frustriert, die die Entwicklung von NoSQL inspirierte. Da NoSQL-Datenbanken immer beliebter werden, steigt auch die Notwendigkeit, Benutzer darin zu schulen, wie sie diese effektiv nutzen können. Es bezieht sich auf eine breite Palette von Datenbankstrukturen und Modelltypen. Die Diskussion konzentriert sich auf NoSQL im Allgemeinen und behandelt es als Gruppe, wobei die Hauptgründe identifiziert werden, warum Menschen es verwenden. NoSQL-Datenbanken, die während des Cloud-Zeitalters entstanden sind und sich gut an die Cloud-Automatisierung angepasst haben, werden jetzt in der Cloud verwendet. Eine NoSQL-Datenbank hat den Vorteil, dass sie in Echtzeit-Streaming-Technologien integriert werden kann. Wenn Sie MongoDB Atlas, die beliebteste NoSQL-Datenbank, ausprobieren, können Sie kostenlos loslegen.

Rdbms gegen Nosql

Daten in RDBMS können in tabellarischer Form gespeichert werden. Die Tabellenköpfe enthalten die Spaltennamen, die den Zeilen entsprechen, die die Werte für die Spaltennamen enthalten. Daten können in einer NoSQL-Datenbank strukturiert, halbstrukturiert oder unstrukturiert sein. Ein reguläres DBMS bewahrt keine Daten auf, nachdem sie durch ACID erzwungen wurden.

Auf dem Markt sind zahlreiche Arten von Datenbanken erhältlich. Entwickler können unter anderem durch RDBMS, NoSQL, Big Data und Database Appliance verwirrt werden. Viele große Unternehmen nutzen bereits alternative Datenbanken, um Geld zu sparen. Der Hauptvorteil von NoSQL-Datenbanken besteht darin, dass sie keine Verwendung fester Tabellenabstände erfordern und horizontal skalieren. Die Daten sind nicht schematisiert oder festgelegt. Aufgrund der geringeren Datenbankgröße ist es einfacher, Daten in eine NoSQL-Datenbank einzufügen, ohne dass ein vordefiniertes Schema erforderlich ist. Die Unfähigkeit von SQL, das Format oder Datenmodell jederzeit zu ändern, ist eines der größten Probleme, da es schwierig ist, Anwendungen ohne Unterbrechung oder Änderungsmanagement am Laufen zu halten. Es ist weniger teuer in der Ausführung und Open Source. NoSQL-Datenbanken sind in der Regel kostengünstig und Open Source.

SQL vs. Nosql

NoSQL-Datenbanken haben gegenüber SQL-Datenbanken einen Vorteil der vertikalen Skalierbarkeit. NoSQL-Datenbanken sind Dokumenten-, Schlüsselwert-, Diagramm- oder Wide-Column-Speicher, während SQL-Datenbanken tabellenbasiert sind. NoSQL-Datenbanken eignen sich besser für unstrukturierte Daten wie Dokumente oder JSON, während SQL-Datenbanken besser für mehrzeilige Transaktionen geeignet sind.

SQL vs. Nosql: Was ist schneller?

SQL ist in Bezug auf die Leistung im Allgemeinen schneller als NoSQL. Während NoSQL-Datenbanken möglicherweise ACID-Transaktionen unterstützen können, sind sie möglicherweise nicht in der Lage, sie vollständig zu unterstützen. NoSQL-Datenbanken sind im Allgemeinen Datenbanken im Allgemeinen vorzuziehen, da sie mehr Daten enthalten.