Warum Sie in Ihrem nächsten Projekt eine NoSQL-Datenbank verwenden sollten

Die meisten Anwendungen verwenden heute eine Art relationale Datenbank wie PostgreSQL, MySQL oder Oracle. Es gibt jedoch eine neue Datenbankklasse namens NoSQL, die aufgrund ihrer Benutzerfreundlichkeit und Skalierbarkeit immer beliebter wird. NoSQL-Datenbanken eignen sich perfekt für Anwendungen, die große Datenmengen ohne den Overhead einer relationalen Datenbank speichern müssen. Wenn Sie in Ihrem nächsten Projekt eine NoSQL-Datenbank verwenden möchten, ist PostgreSQL eine großartige Option. In diesem Artikel zeigen wir Ihnen, wie Sie mit der Verwendung einer NoSQL-Datenbank in PostgreSQL beginnen.

NoSQL-Datenbanken gibt es in verschiedenen Formen und Größen, darunter Key-Value-Stores, spaltenorientierte Datenbanken und Cloud-Datenbanken. Mir gefällt die Idee, Objekte in meiner Datenbank genauso einfach manipulieren zu können wie in meinem Programm. Eine gängige Methode zur Programmierung mit Objekten ist das ORM (Object-Relational Mapping). Wenn ich eine JSON-fähige Web-API verwende, möchte ich in der Lage sein, Ergebnissätze in einem Speichertyp zu speichern, der dieses Format versteht und es mir ermöglicht, Daten darin zu suchen und abzurufen. Durch das Hinzufügen eines Schlüsselwertspeichers zu Postgres können Entwickler von einer Vielzahl neuer Funktionen profitieren. Es ist wichtig zu beachten, dass nicht jede Anwendung diese Funktionen benötigt; Sie sind jedoch nützlich und können verbessert werden. Es handelt sich um einen Datentyp, der XML, INTEGER und TEXT ähnelt.

Sie können den Wert abrufen, indem Sie die Schlüssel in HStore verwenden. Jede Zeile in der People-Tabelle hat ihre eigene Hash-Tabelle mit allen Schlüsseln und Werten, unabhängig vom Typ. In einer HStore-Spalte gibt es Schlüssel und Werte, die als Textzeichenfolgen geschrieben sind. Die Betreiber von HStore können von verbesserten Indizes profitieren, wodurch sie bequemer und schneller zu verwenden sind. Es ist spannend zu erfahren, dass GiN- und GIST-Indizes jetzt HStore-Spalten unterstützen, die sowohl äußerst effizient als auch leistungsfähig sind. Binäre Daten speichern Daten kompakter und effizienter als Textdaten. Dieselben GIN- und GIST-Indizes, die jetzt zum Durchsuchen von HStore-Daten verwendet werden können, können auch zum Durchsuchen von JSONB-Daten verwendet werden.

Der Textteil des HStore von Postgres ist für mich der wichtigste Bestandteil der Software. Der Wert eines JSON-Objekts kann mit der Taste eines Doppelpfeiloperators (-) abgerufen werden. Um es klar zu sagen, die Verwendung eines einzelnen Pfeils (-) kann ein Objekt zurückgeben, was nicht das ist, was Sie wollen.

PostgreSQL ist eine relationale Open-Source-Datenbank der Enterprise-Klasse, mit der sowohl SQL (relational) als auch JSON (nicht relational) abgefragt werden können.

Kann Postgres mit Nosql umgehen?

Obwohl Postgres nicht mit NoSQL-Datenbanken verglichen werden kann, kann es eine hervorragende Alternative sein, wenn Sie unabhängige Daten benötigen und gleichzeitig die Erstellung einer NoSQL-Datenbank vermeiden möchten. Mittlerweile gibt es viele Ähnlichkeiten zwischen verschiedenen Datenbanksystemen und die Lücken zwischen PostgreSQL und anderen Datenbanken werden immer kleiner.

PostgreSQL mit JSON verfolgt beispielsweise einen ganzheitlicheren Ansatz für die Benutzeranforderungen und adressiert effektiv die Mehrheit der NoSQL-Workloads. Sie können bei der Skalierbarkeit und Verfügbarkeit keine Kompromisse eingehen, wenn Sie eine Website mit hohem Verkehrsaufkommen wie eBay, Amazon, Twitter und Facebook hosten. PostgreSQL speichert Daten in Tabellenzeilen, während MongoDB sie als Dokument speichert. Postgres 9.3 bietet eine Reihe wichtiger Funktionen, mit denen es in eine NoSQL-Datenbank umgewandelt werden kann, einschließlich vollständiger Transaktionsunterstützung und JSON-Dokumentspeicherung mit Einschränkungen für Felddaten. Gehen Sie davon aus, dass der Zweck eines Gehalts darin besteht, etwas anderes als leere Worte, leere Beschreibungen oder ein negatives Gehalt bereitzustellen. Sie können JSON als nette Art von JSON in Postgres verwenden. Mit den definierten Operatoren des JSON-Typs können Sie herausfinden, welche Felder und Werte verfügbar sind.

Zusätzlich zum ID-Feld ist eine Validierung der Feldtypen erforderlich. Postgres untersucht dieses Problem nur, um zu sehen, ob es mit den Typdefinitionen zusammenhängt. Es gibt noch eine weitere Bestätigung zu geben. Für jedes Feld sollten eindeutige Namen und IDs generiert werden. Dazu können Sie zwei Indizes verwenden.

Ist Postgresql eine Nosql-Datenbank?

Es gibt kein NoSQL in PostgreSQL. PostgreSQL, ein klassischer, relationaler Datenbankserver (und Syntax), unterstützt die überwiegende Mehrheit der SQL-Standards.

Google Cloud Platform ist eine leistungsstarke Plattform, die die Entwicklung, Bereitstellung und Verwaltung von Cloud-basierten Anwendungen ermöglicht. Dieses Unternehmen bietet eine breite Palette von Speicher-, Datenverarbeitungs- und Analysediensten an. Daher sind Cloud-basierte PostgreSQL-Bereitstellungen im Gegensatz zu herkömmlichen lokalen PostgreSQL-Bereitstellungen sehr kostengünstig. In einer Cloud-Umgebung ist der Betrieb eines PostgreSQL-Servers im Allgemeinen kostengünstiger als der Betrieb vor Ort. Darüber hinaus können Cloud-basierte PostgreSQL-Bereitstellungen nach oben oder unten skaliert werden, um den sich ändernden Kundenanforderungen gerecht zu werden, was vorhersehbarere Reaktionen ermöglicht.
Cloudbasierte PostgreSQL-Bereitstellungen bieten zahlreiche Vorteile, aber sie haben ihren Preis. Der erste Punkt ist, dass cloudbasierte PostgreSQL-Bereitstellungen möglicherweise nicht immer so stabil sind wie lokale PostgreSQL-Bereitstellungen. Da Wolkenschwankungen unvorhersehbar sein können, sind sie häufig betroffen. Cloudbasierte PostgreSQL-Bereitstellungen sind nicht immer so sicher wie lokale PostgreSQL-Installationen. In einigen Fällen sind sie nicht immer vor unbefugtem Zugriff geschützt.

Die beste Datenbank für Ihre Daten

PostgreSQL ist eine gute Wahl für Datenanalysen, die präzise und effizient durchgeführt werden müssen. Da es sich um eine ausgereifte und weit verbreitete Datenbank handelt, eignen sich ihre Abfrage-Engines gut für die Arten von Abfragen, denen Sie höchstwahrscheinlich begegnen werden.
Die MongoDB-Datenbank ist eine fantastische Wahl zum Speichern von Daten, die nicht so viele Verarbeitungsschritte erfordern. Daten können in einer schnelleren Datenbank verarbeitet werden als in PostgreSQL, und sie ist größer als PostgreSQL.

Kann Postgresql mit unstrukturierten Daten umgehen?

In diesem Umfeld ist PostgreSQL eine der am schnellsten wachsenden Open-Source-Datenbankplattformen, die sich durch ihre Fähigkeit auszeichnet, sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten zu verarbeiten.

Ich entwickle eine App, um die Snacks zu verfolgen, die Sie den ganzen Tag über essen. Die Struktur wäre diese in Mongo. Wenn der Benutzer in diesem Fall erneut Erdnüsse hinzufügen möchte, wird der Wert von Erdnüssen mit eins multipliziert, was zu 31 statt 30 führt. Da ich nicht weiß, welche Snacks der Benutzer haben wird, habe ich diese unstrukturierte Einstellung erstellt. Was soll die Snacksäule auf einem Tisch sein? Ich möchte eine lange Reihe von Snacks, die in Zwischenräume unterteilt sind. Als Ergebnis kann ich berechnen, wie viele Snacks ich konsumiert habe. Ich glaube nicht, dass das eine gute Idee ist, weil es wie eine grausame und ungewöhnliche Bestrafung erscheint. Mein Ziel beim Schreiben ist es, es schnell zu erledigen, damit sie in Echtzeit aktualisiert werden können.

Vorteile von Nosql-Datenbanken

Da NoSQL-Datenbanken keine vordefinierten Datenmodelle haben, können sie zur Verwaltung unstrukturierter Daten verwendet werden. Wenn Sie also das richtige Format verwenden, können Daten in jedem Format gespeichert werden, das für Ihre Anwendung am besten geeignet ist. SQL ist auch eine beliebte Skriptsprache für NoSQL-Datenbanken. Wenn Sie einfachen Zugriff auf Daten haben, ist es einfacher, sie abzufragen und zu verwalten.

Postgresql-Nosql-Tutorial

PostgreSQL ist zu einer beliebten Wahl für viele Organisationen geworden, die nach einem relationalen Open-Source-Datenbankverwaltungssystem suchen. Während PostgreSQL auf große Datensätze skalieren kann, bietet es auch eine robuste Unterstützung für viele NoSQL-Funktionen. Dieses Tutorial zeigt Ihnen, wie Sie mit den NoSQL-Funktionen von PostgreSQL beginnen.

Auf NoSQL basierende Datenverwaltungssysteme benötigen kein festes Schema, um zu funktionieren, im Gegensatz zu denen, die auf SQL basieren. Eine NoSQL-Datenbank wird verwendet, um große Datenmengen in verteilten Datenspeichern zu speichern, was enorme Speichermengen erfordert. Twitter, Facebook und Google sind nur einige der Unternehmen, die NoSQL verwenden, um riesige Datenmengen zu speichern und Echtzeit-Webanwendungen zu entwickeln. Eine Schlüsselwertdatenbank speichert Daten und ruft sie als Schlüsselwertpaar aus den gespeicherten Daten ab. NoSQL-Datenbanken können für eine Vielzahl von Zwecken verwendet werden, z. B. zum Erstellen von Sammlungen, Wörterbüchern, assoziativen Arrays usw. Der Dokumenttyp wird in einer Vielzahl von Systemen verwendet, darunter Content-Management-Systeme, Blogging-Plattformen, Echtzeitanalysen und E-Commerce. Die graphbasierte Datenbank wird am häufigsten für soziale Netzwerke, Logistik und räumliche Daten verwendet.

Views werden mit CouchDB und MapReduce definiert. Ein verteilter Datenspeicher kann unmöglich mehr als zwei von drei Dingen garantieren. Datenkonsistenz: Es ist entscheidend, dass die Datenkonsistenz auch nach der Durchführung einer bestimmten Operation aufrechterhalten wird. System Partition Tolerance: Das System sollte weiterhin funktionieren, auch wenn die Kommunikation zwischen den Servern instabil ist.

Perfekt für Unternehmen: Postgresql

PostgreSQL ist eine ausgezeichnete Wahl für Unternehmen, die eine Datenbank benötigen, die große Datenmengen und komplexe Abfragen verarbeiten kann.

Postgresql Nosql oder Sql

Diese Frage lässt sich nicht pauschal beantworten, da sie von individuellen Vorlieben und Bedürfnissen abhängt. Einige Leute bevorzugen SQL-Datenbanken, weil sie traditioneller sind und mehr Funktionen und Flexibilität bieten. Andere bevorzugen NoSQL-Datenbanken, weil sie skalierbarer sind und eine bessere Leistung bieten. Letztendlich muss jeder selbst entscheiden, welche Art von Datenbank für seine Bedürfnisse am besten geeignet ist.

Beide Datenbanken in beiden Kategorien dienen der Recherche. Dieses Thema konzentriert sich auf Nicht-SQL und nicht nur auf SQL, wie der Begriff NoSQL impliziert. Welches verwenden? Wie Sie sehen können, ist das Folgende ein Vergleich einiger der beliebtesten Datenbanken. MongoDB ist eine der beliebtesten NoSQL-Datenbanken . Dokumentenbasierte Datenbanken sind in erster Linie für den allgemeinen Gebrauch gedacht. Mit dieser verteilten Datenbank können große Datenmengen verarbeitet werden.

MongoDB ist ein quellenverfügbares Lizenzmodell, das stark auf Open Source angewiesen ist. Darüber hinaus haben die Entwickler eine Reihe von Aufgaben mit Python, JavaScript und Go geschrieben. MongoDB, Cassandra, Redis, Memcached und DynamoDB sind alle NoSQL-Datenbanken. Wann kann man eine Datenbank verwenden? Bevor Sie eine Datenbank auswählen, sollten Sie Ihre Projektanforderungen und Geschäftsziele sorgfältig prüfen. Die unten aufgeführten Anforderungen sollten befolgt werden, wenn Sie MongoDB möchten, aber wenn Sie Cassandra möchten, lesen Sie bitte zuerst die Dokumentation.

Wenn Sie nach einer vielseitigen, einfach zu verwendenden Open-Source-Datenbank suchen, ist MySQL der richtige Weg. Da MySQL schon lange existiert und weit verbreitet ist, stehen noch mehr Ressourcen zum Erlernen und Verwenden von MySQL zur Verfügung. PostgreSQL ist eine gute Wahl für jemanden, der spezialisiertere Dinge tun möchte. Es ist teurer, hat aber auch mehr Funktionen und eine größere Community. Schließlich erfreut sich MongoDB, eine neuere Datenbank, zunehmender Beliebtheit, ihr fehlen jedoch die erforderlichen Ressourcen, um so bekannt wie möglich zu werden.

Wählen Sie Postgresql für Ihre nächste SQL-Datenbank

Das objektrelationale Datenbankverwaltungssystem PostgreSQL umfasst sowohl eine prozedurale Sprache, PL/SQL, als auch eine strukturierte Abfragesprache (SQL). Die PostgreSQL-Datenbank verfügt über alle Funktionen und Fähigkeiten der RDBMS-Datenbank, wodurch sie einfach zu verwenden ist. SQL Server ist eine relationale Datenbank, die auf Microsoft ausgeführt wird. Infolgedessen hat PostgreSQL eine größere Anzahl komplexer Datentypen und ermöglicht die Vererbung von Objekten, was die Arbeit erschwert. PostgreSQL und MySQL sind beides SQL-Datenbanken, was bedeutet, dass sie dieselbe Sprache verwenden, um mit Verwaltungssystemen zu interagieren. PostgreSQL hingegen ist ein fortschrittliches Datenbankverwaltungssystem mit mehr Funktionen und Möglichkeiten als MySQL.

Ist Postgresql eine Nosql-Datenbank?

PostgreSQL ist ein relationales Datenbankmanagementsystem (RDBMS), kann aber auch als NoSQL-Datenbanksystem verwendet werden . Es verfügt über viele Funktionen, die es ermöglichen, es als NoSQL-Datenbank zu verwenden, z. B. die Möglichkeit, JSON-Dokumente zu speichern und die Indizierung von Dokumenten zu unterstützen.

Mongodb vs. Postgresql

Was sind die Hauptunterschiede zwischen MongoDB und PostgreSQL? Was ist jeweils der Vorteil?
PostgreSQL und MongoDB verwenden beide BSON als Backends für ihre Datenbanken; PostgreSQL hat eine verteilte Architektur, während MongoDB eine monolithische Architektur hat; und PostgreSQL verwendet SQL zur Abwicklung von Transaktionen.

Postgres Nosql Json

Postgres NoSQL JSON ist ein leistungsstarkes Tool, mit dem Entwickler Daten einfach in einem JSON-Format speichern und abfragen können. Es ist außerdem einfach zu bedienen und lässt sich gut in andere Datenbanken integrieren, was es zu einer idealen Wahl für Entwickler macht, die mit Daten in einer Vielzahl von Formaten arbeiten müssen.

Die Objektnotation ist eine Methode zur Benachrichtigung von JavaScript-Objekten. Ein offenes Standardformat beinhaltet die Verwendung von Schlüssel-Wert-Paaren. Der Hauptzweck von JSON besteht darin, Daten zwischen einem Server und einer Webanwendung zu transportieren. Native JSON-Datentypen werden von Postgres seit Version 9.2 unterstützt. Um Daten in eine JSON-Spalte einzufügen, stellen Sie sicher, dass sie richtig formatiert ist. JSON kann im folgenden Format gelesen werden. Mehrere Operatoren und Funktionen können verwendet werden, um diese Daten zu manipulieren.

In Postgres finden Sie einige nützliche Funktionen zur Verarbeitung von JSON-Daten. Mithilfe von Aggregatfunktionen wie MIN, MAX, AVERAGE, SUM usw. können wir unsere Daten analysieren. Die Methode json_object_keys() gibt eine Liste mit Schlüsseln für das äußerste Objekt zurück. Alle Objektschlüssel für verschachtelte Elemente werden als Teil der folgenden Abfrage zurückgegeben, wenn die Informationsspalte sie enthält.

So fragen Sie Json-Daten in Postgresql ab

Mit PostgreSQL können Sie JSON-Daten abfragen.

Postgresql

PostgreSQL ist ein leistungsstarkes objektrelationales Open-Source- Datenbanksystem . Es verfügt über mehr als 15 Jahre aktive Entwicklung und eine bewährte Architektur, die ihm einen guten Ruf für Zuverlässigkeit, Datenintegrität und Korrektheit eingebracht hat. Es ist vollständig ACID-kompatibel, bietet volle Unterstützung für Fremdschlüssel, Verknüpfungen, Ansichten, Trigger und gespeicherte Prozeduren (in mehreren Sprachen). Es unterstützt auch materialisierte Ansichten, die die Leistung in einigen Anwendungen erheblich verbessern können.

Dieses Open-Source-Datenbankverwaltungssystem (DBMS) wurde von einer globalen Gemeinschaft von Freiwilligen mit dem Ziel entwickelt, die Verwendung so einfach wie möglich zu gestalten. PostgreSQL unterstützt die folgenden wichtigen Betriebssysteme: Linux, UNIX (AIX, BSD, HP-UX, SGI IRIX, Mac OS X, Solaris, Tru64) und Windows. Die Open Database Connectivity (ODBC)-Sprache unterstützt Text, Bilder, Sounds und Videos und unterstützt Schnittstellen in C/C, Java, Perl, Python, Ruby, Tcl und JavaScript.

Nosql-Datenbanken

NoSQL-Datenbanken sind leistungsstarke Tools, mit denen große Datenmengen verwaltet werden können. Sie sind besonders nützlich für den Umgang mit unstrukturierten Daten, wie sie beispielsweise in sozialen Medien oder Webprotokollen zu finden sind. NoSQL-Datenbanken können horizontal skaliert werden, was bedeutet, dass sie erhöhten Datenverkehr oder Datenwachstum bewältigen können, indem sie weitere Server hinzufügen. Dies macht sie ideal für Anwendungen mit plötzlichen Aktivitätsspitzen.

Diese Art von Datenbank bietet mehr Flexibilität als eine herkömmliche Datenbank. Der Hauptvorteil von NoSQL-Datenbanken gegenüber relationalen Datenbanken ist ihre Fähigkeit, Daten in einer logischen Struktur wie einem Dokument zu speichern. Es ist eine ideale NoSQL-Datenbank, da sie kein Schema benötigt, um große und typischerweise unstrukturierte Datensätze zu verwalten, da sie nicht relational ist. Da NoSQL-Datenbanken keine hierarchischen Strukturen enthalten, müssen keine Tabellen verknüpft werden. Aufgrund seiner Fähigkeit, eine breite Palette von Datenstrukturen bereitzustellen, kann NoSQL zur Analyse von Daten in mobilen Apps, sozialen Netzwerken und Datenanalysen verwendet werden. Trotz der Tatsache, dass jeder Datenbanktyp von seinen eigenen Eigenschaften profitiert, verwenden Unternehmen häufig NoSQL und relationale Datenbanken. Wenn Daten in einer Anwendung verwendet werden, werden sie als Dokument in einer Dokumentendatenbank gespeichert, wodurch sie organisiert bleiben.

Dokumentendatenbanken werden häufig für Dokumentenmanagementsysteme und Benutzerprofile verwendet. Eine breitspaltige Datenbank organisiert Informationen in Spalten, sodass Benutzer nur auf die Spalten zugreifen können, die für ihre Situation relevant sind. Dieser Datenbanktyp ist in Apache HBase und Apache Cassandra zu finden. Eine Graphdatenbank verwaltet Verbindungen zwischen Elementen in einem Graphen und speichert Daten daraus. Im Gegensatz zu einer herkömmlichen Datenbank, die sich auf der Festplatte befindet, befinden sich die Daten im Arbeitsspeicher und nicht auf der Festplatte, wodurch der Zugriff auf Daten schneller wird. Es ist wichtig, sich daran zu erinnern, dass Microservices die Notwendigkeit eines einzigen, gemeinsam genutzten Datenspeichers für eine gesamte Anwendung beseitigen. IBM bietet ein umfassendes Angebot an NoSQL-Datenbanken für eine Vielzahl von Anwendungen. Mit der IBM Data Management Platform for MongoDB Enterprise Advanced wird IBM Cloud Pak for Data zu einem Add-on. Dank eines Open-Source-Ökosystems, einschließlich Apache CouchDB, PouchDB und Bibliotheken für diese Stacks, ist es mit einer Vielzahl beliebter Web- und Mobilentwicklungs-Stacks kompatibel.

Welche Nosql-Funktionalität verwendet Postgresql zum Speichern hierarchischer Daten?

Postgresql verwendet eine Vielzahl von nosql-Funktionen , um hierarchische Daten zu speichern. Dazu gehört die Verwendung einer Vielzahl von Datentypen wie JSON und XML zum Speichern von Daten. Darüber hinaus kann postgresql eine Vielzahl von Indizierungstechniken wie B-Trees und GIN verwenden, um Daten effizienter zu speichern.

Der Common Table Expression (CTE) ermöglicht es Ihnen, zusätzlich zur Ausführung einer Abfrage, eine Teilstruktur zu erhalten. Es gibt Ansätze zum Durchführen hierarchischer Datenlesevorgänge in noSQL-Datenbanken und Datenbanken, die kein CTE erfordern. Für eine effiziente Modellierung der Hierarchie können noOSEc-Datenbanken und Datenbanken, die CTE nicht unterstützen, verwendet werden. Da von ihm ein Index aus Hash-Werten erstellt wird, kann die Verwendung eines Standardindex nicht verwendet werden. Es ist notwendig, Istwerte abzufragen. Es gibt verschiedene Arten von Indizes, die in Dokumentendatenbanken unter verschiedenen Namen verfügbar sind. Es ist möglich, eine einzige Abfrage durchzuführen, um alle Unterbäume auszuwählen, ohne alle Datensätze in dem Unterbaum zu durchsuchen.

Es ist nicht so einfach, von Benutzern eingegebene Zeichenfolgenbezeichner zum Definieren des HierarchyPath-Trennzeichens zu verwenden. Es ist nicht möglich, das Kind-/Stammbaum-Szenario zu modellieren, da es sich um ein Szenario mit mehreren Eltern handelt. In den meisten Fällen benötigen Sie zwei (biologische) Eltern, um die Existenz aller Pfade zu unterstützen (N = 2 / N der Struktur). Wenn Sie die Hierarchiestruktur oder die ID oder die übergeordnete ID ändern möchten, müssen Sie zuerst den HierarchyPath in der Teilstruktur aktualisieren. Wir können keine StartWith-Klausel verwenden, wenn wir in der Mitte beginnen, also müssen wir stattdessen Contains verwenden.

Die Nosql-Datenbank Postgresql ist eine gute Wahl zum Speichern unstrukturierter Daten

Die PostgreSQL NoSQL-Datenbank ist ideal zum Speichern großer Mengen unstrukturierter Daten. Es kann verwendet werden, um Daten zu speichern, die nicht hierarchisch sind, z. B. in einer Datenbank, in der Kundendaten gespeichert sind, oder in einer Datenbank, in der Daten zu Produkten gespeichert sind. Darüber hinaus sind NoSQL-Datenbanken ideal für große Datensätze, da sie eine große Datenmenge verarbeiten können.