Node Jsを使用してNoSQLでファイルを取得する方法

公開: 2023-02-08

データの操作に関しては、いくつかの方法があります。人気のある方法の 1 つは、Not Only SQL の略である NoSQL と呼ばれます。 NoSQL データベースは、リレーショナルデータベースの従来のテーブルベースの構造に依存しないデータベースです。代わりに、さまざまなデータモデルを使用して、より柔軟でスケーラブルにしています。 NoSQL データベースを使用している場合、ファイルを取得する方法を疑問に思うかもしれません。良いニュースは、それを行うにはいくつかの異なる方法があるということです.私たちはあなたを助けるためにここにいます. この記事では、Node.js を使用して NoSQL でファイルを取得する方法を紹介します。

Nosql はどのようにデータを保存および取得しますか?

Nosql データベースは、従来のリレーショナルデータベースとは異なる方法でデータを格納します。キーと値のペア、ドキュメント、列など、さまざまなデータ構造を使用してデータを格納します。これにより、さまざまな方法でデータをクエリできるため、データを取得する際の柔軟性が向上します。

従来のリレーショナルデータベースにデータを格納する代わりに、NoSQL データベースはリレーショナルデータベース以外の形式でデータを格納します。ドキュメント、キー値、ワイドカラム、およびグラフのタイプが最も一般的です。 2000 年代後半にストレージコストが低下し始めると、NoSQL データベースが代替手段として登場しました。開発者は、クラウドストレージのおかげで大量の非構造化データを保存できるため、ニーズに基づいて決定を下すことができます。ドキュメントデータベース、キー値データベース、ワイドカラムストア、およびグラフデータベースは、NoSQL データベースの例です。この方法では、結合が必要ないため、クエリが高速になります。財務上の問題 (財務諸表など) の一部を解決するのに役立ちます。また、スマートキティのトイレから IoT の読み取り値を読み取る楽しい方法にもなります。

このチュートリアルでは、NoSQL データベースを検討すべき時期と理由について説明します。さらに、NoSQL データベースに関するよくある誤解についても見ていきます。データベースエンジニアリング (DB) 企業の DB-Engines によると、MongoDB は世界で最も人気のある非リレーショナルデータベースです。このチュートリアルでは、コンピューターに追加のソフトウェアを必要とせずに MongoDB データベースにクエリを実行する方法を示します。クラスターの主な機能は、MongoDB データベースを収容することです。 Atlas は、クラスターを作成した後にデータを保存できます。 Atlas Data Explorer では、データベースを手動で、MongoDB シェルで、またはお気に入りのプログラミング言語を使用して作成できます。

Atlas のサンプルデータセットをインポートするには、次の例を使用します。 NoSQL データベースは、さまざまな柔軟なデータモデル、水平方向のスケーリング、超高速のクエリ、使いやすさなど、ユーザーに多くのメリットをもたらします。データエクスプローラーを使用すると、新しいドキュメントを追加したり、既存のドキュメントを編集したり、ドキュメントを削除したりできます。データを分析するときは、集計フレームワークを最大限に活用できます。 Atlas および Atlas Data Lake に保存されているデータを視覚化するために使用できるチャートは、最も簡単な方法です。

Nosql データベース: 良い点、悪い点、キー値ストア

NoSQL データベースは、データストレージの階層モデルに依存しないため、ドキュメントにデータを格納できます。ドキュメントからのデータは、整理されていないため、テーブルに整理されません。この柔軟性には、データを取得するためにデータ取得プロセスを調整する必要があるなど、いくつかの欠点があります。 NoSQL データベース内のデータを取得するには、テーブルからのデータの読み取り、ドキュメント内のデータの検索、キー値ストア内のデータのフェッチの 3 つの方法があります。 Memcached、Redis、Coherence、および Big Table はキーと値のストアであり、Hbase、MongoDB、CouchDB、および Cloudant はドキュメントベースのデータベースです。

Nosqlでクエリできますか?

はい、NoSQL でクエリを実行できます。 NoSQL データベースは通常、ドキュメント指向です。つまり、データベース内の各レコードはドキュメントです。これにより、ドキュメントのフィールドを使用して探しているものを指定するだけで、データのクエリが簡単になります。たとえば、21 歳以上のすべてのユーザーを検索する場合は、「年齢」フィールドが 21 歳以上のすべてのドキュメントをデータベースにクエリするだけです。

NOSQL クエリ言語のバックとドキュメントが提供されます。 MongoDB を基盤として使用するこのクエリ言語は、PHP に基づいています。一般的な比較演算子と同様に、クエリ演算子を使用して、オブジェクトのフィールドをその定数値と比較できます。クエリは、AND、OR、または UNION のいずれかになります。 JSON オブジェクトは、NoSQL クエリの生成に使用されます。 AND 式は 2 つの部分に分けることができ、そのうちの 1 つにキー値が含まれている必要があります。クエリが集計演算子を使用してフィールドを集計すると、集計演算子を使用して指定されたフィールドに適用されます。 NoSQL クエリをフィルターとしてマークするだけでなく、変数を使用することもできます。 Backand のアルゴリズムは、トップダウン変換を使用して JSON から SQL に変換します。

NoSQL データベースには、特定の方法で SQL データベースよりも優れた利点があります。たとえば、NoSQL データベースは通常、より高速で弾力性があります。さらに、それらは悪用される可能性が低く、管理が容易です。さらに、ツールのデータの柔軟性により、新しいタイプと構造をデータに簡単に追加できます。
これらの利点にもかかわらず、SQL データベースは依然として非常に人気があります。これはおそらく、それらが広く使用されていることと、さまざまな方法でスケーリングできるという事実によるものです。また、SQL データベースはより信頼性が高く、使いやすくなっています。

Nosqlclient クエリは、ユーザーの配列を返します。

クエリには var クエリを使用します。新しい NoSQLClient() メソッドで NoSQLClientInitialized が作成されました。クエリ。
クエリによってユーザー配列が返されます。

Nosqlデータベースでデータを取得するためのさまざまなアプローチは何ですか?

nosql データベースでのデータ取得には、いくつかの異なるアプローチがあります。最も一般的なのは、キーと値のペアでデータを格納する簡単な方法であるキーと値のストアを使用することです。もう 1 つのアプローチは、nosql データベースにデータを格納するより柔軟な方法であるドキュメントストアを使用することです。最後に、グラフデータベースがあります。これは、データを格納するためのより複雑な方法ですが、特定の種類のデータに対して非常に強力な場合があります。

この記事では、MongoDB データベースからデータを取得する方法を示すために、10種類以上の MongoDB データベースの例を紹介します。コレクション構造は、ドキュメントを山にまとめます。 find メソッドは、引数やコレクションを使用せずにすべてのドキュメントを取得します。 MongoDB を使用して、データベースのデータを単一の値に集約できます。たとえば、男性と女性の両方の合計購入金額を計算できます。最初に一連の基準に一致するドキュメントを検索し、次に集計を適用します。 Pandas の構文は、おなじみの groupby 関数の構文に似ています。

大量のデータを処理する場合は、クエリ結果を並べ替えるとよいでしょう。この例では、集計パイプラインに $sort を追加したばかりのセクションに進みます。このフィールドは、ソート動作に加えて指定されます。昇順と降順を示すために使用できる文字が他に 2 つあります。 1. NoSQL および NoSQL データベースに関する多数の記事が作成中です。

Nosql はデータを保存しますか?

はい、NoSQL データベースはデータを保存します。 NoSQL データベースは、従来のリレーショナルモデルに基づいていない新しいタイプのデータベースです。代わりに、ドキュメント指向であり、データをドキュメントに格納します。これらのドキュメントは、テキスト、画像、JSON など、任意のタイプにすることができます。

このオープンソースのデータストアは、キーと値のペアをメモリに格納するために使用されます。このソリューションは、従来のデータベースと同様の方法でアクセスを高速化するためにセッションデータを格納するのに理想的です。リレーショナルデータベースを置き換えるのではなく、それらを補完するために NoSQL データベースが一般的に使用されます。リレーショナルデータベースには、固有の持続性タイプに比べて多くの利点があります。 Python コードは、1 つ以上の MongoDB インスタンスとやり取りするために一般的に使用され、PyMongo はそのようなクライアントの例です。この Python ORM は、MongoDB 専用に設計された Python ORM である PyMongo の上に構築されています。グラフデータベースは、グラフの概要で、他の種類のデータストアと比較して検討されます。このセクションでは、NoSQL とは何か、それがどのように機能するか、および一貫性、可用性、およびパーティション耐性の定理 (CAP) が必要とするものについて説明します。メモリ内のセッションデータストアは、データを無期限に保持する従来のデータベースよりも迅速に情報を保存します。

Nosql データベースを使用する利点

Datastore は、アプリケーションの構築に使用できる非常にスケーラブルな NoSQL データベースです。 Datastore では、シャーディングとレプリケーションのどちらかを選択できるため、アプリケーションの負荷を処理するために自動的にスケーリングする可用性と耐久性の高いデータベースが得られます。リレーショナルテーブルにデータを格納する代わりに、NoSQL データベースはデータをドキュメントに格納します。その結果、それらを「SQL だけではない」と分類し、柔軟性に基づいてさまざまなカテゴリに分類します。 NoSQL データベースには、純粋なドキュメントデータベース、キー値ストア、ワイドカラムデータベース、またはグラフデータベースが含まれる場合があります。 NoSQL データベースを使用することには、従来のリレーショナルデータベースよりも多くの利点があります。 NoSQL データベースは、スケーラビリティに優れているだけでなく、大量のデータを処理できます。さらに、NoSQL データベースは通常、従来のデータベースよりも作成と使用が高速です。さらに、リレーショナルデータベースよりも柔軟性が高く、半構造化および非構造化データの保存に最適です。

Nosql データベースを検索する方法

MongoDB は強力なドキュメント指向のnosql データベースシステムです。インデックスベースの検索機能を備えているため、データをすばやく簡単に取得できます。 MongoDB データベースを検索するには、単に find() メソッドを使用します。これにより、指定されたクエリに一致するコレクション内のすべてのドキュメントが返されます。

検索エンジンデータベースは、関係データベース管理システム (RDBMS) の厳格な構造要件に必ずしも一致しないデータを扱う NoSQL データベースです。データは構造化または非構造化することができ、テキストベースまたは半構造化のいずれかになります。テキストを直接検索する代わりに、クエリは検索エンジンを使用して特定のインデックスを見つけます。 RDBMS の厳密な構造に基づくデータ検索と、MS Word や PDF などのドキュメントに含まれる全文テキストを検索します。地理的検索を使用すると、Web リソースに接続して、場所に基づく応答を受け取ることができます。ベクター検索は、キーワード用語に近いドキュメントを検索するなど、あいまい検索を実行するための方法です。

Nosql データベースの選択方法

アプリケーションの特定のニーズや開発チームのスキルなど、さまざまな要因に依存するため、この質問に対する決定的な答えはありません。ただし、NoSQL データベースの選択方法に関する一般的なヒントには、次の点を考慮することが含まれます。
– 保存されるデータのタイプ: 一部の NoSQL データベースは、特定のタイプのデータに他のデータベースよりも適しています。たとえば、MongoDB は JSON ドキュメントの保存によく使用されますが、Cassandra は表形式のデータの保存によく使用されます。
– パフォーマンス要件: NoSQL データベースは、大量のデータを処理したり、水平方向にスケーリングする必要があるアプリケーションによく使用されます。そのため、NoSQL データベースを選択する際には、アプリケーションのパフォーマンス要件を考慮することが重要です。
– 複雑さのレベル: 一部の NoSQL データベースは、他のデータベースよりもセットアップと使用が複雑です。たとえば、MongoDB は Cassandra よりも構成が少なくて済みます。
– 開発チームのスキル: 開発チームが熟知し、操作するスキルを備えた NoSQL データベースを選択することが重要です。

ソフトウェア開発者は、NoSQL データベースの高いレベルの操作速度と柔軟性から大きな恩恵を受けるでしょう。データの一貫性の問題は、NoSQL データベースに影響を与えることがありますが、数千のサーバーにまたがってスケーリングすることはできます。分散データの大規模なセットの処理に優れているため、大規模なデータプロジェクトに最適です。 MongoDB Atlas は、ほとんどのプラットフォームと完全に互換性のあるオープンソースのクロスプラットフォームのドキュメント指向データベースです。 Amazon DynamoDB は、ソリッドステートドライブ (SSD) を使用してデータを保存、処理、およびアクセスする、完全マネージド型のNoSQL プラットフォームです。 MongoDB を使用して、パーソナライズされた Web サイトを作成し、リアルタイムデータを分析し、大量のデータを生成できます。 DataStax Enterprise は、Apache Cassandra の商用エンタープライズエディションのディストリビューションおよびコントリビューターとして機能します。

ドキュメントサポート、柔軟なデータモデル、インデックス作成、全文検索、MapReduce は、Couchbase で利用できる機能のほんの一部です。 IDC アナリストの Olofson 氏によると、Redis Enterprise は、最も広く使用されているキーと値の NSQ データベースの 1 つです。インメモリデータベースである Redis を使用すると、一貫したパフォーマンスを維持しながらリラックスできます。キー値と、リスト、セット、ビットマップ、ハッシュなどのその他の多くのデータ構造が、データモデルでサポートされています。 MarkLogic のNoSQL データベース技術は、運用目的とトランザクション目的の両方のために設計されています。

Nosql データベース: Mongodb が適切な選択である理由

NoSQL データベースは、構造化データ、半構造化データ、および非構造化データの保存、モデリング、および分析において、より効率的であることがよくあります。 SQL クエリは、NoSQL データベースで使用できます。つまり、安全で信頼できる方法でデータを読み書きできます。
MongoDB は、NoSQL データベースに最適です。このオープンソースおよびクロスプラットフォームソフトウェアは、人気があり、オープンソースであり、クロスプラットフォームです。 JSON とは対照的に、MongoDB はスキーマに基づいています。その結果、データの読み書きが容易になります。

Nosql クエリ Mongodb

Nosql query mongodbは、開発者が MongoDB データベース内のデータを簡単にクエリおよび操作できるようにする強力なクエリ言語です。習得と使用が簡単で、あらゆる MongoDB 開発者にとって不可欠なツールとなる幅広い機能を備えています。

この章では、MongoDB のコレクションからドキュメントをクエリする方法を学びます。次の構文は、find() メソッドに使用されます。 AND 条件でドキュメントを検索する場合は、キーワード $and を使用する必要があります。 pretty() メソッドを使用して、結果の表示方法を変更できます。各キーペアには、find 句で一意の値ペアが与えられます。次の例のように、where 句は 'where by = 'tutorials point' になり、タイトルは ' MongoDB Overview ' になります。ドキュメントをクエリする場合は、$not キーワードを使用する必要があります。

Nosql データベース

Nosql データベースは、従来のリレーショナルデータベースモデルを使用しないデータベースです。代わりに、キー値、ドキュメント、コラム、グラフなど、さまざまなモデルを使用します。 Nosql データベースは、リレーショナルデータベースよりも簡単にスケーリングできるため、ビッグデータアプリケーションによく使用されます。

リレーショナルデータベースにデータを格納する代わりに、NoSQL データベースはデータをドキュメントに格納します。それらの機能は、適応性と拡張性が高く、現代のビジネスの要求に迅速に対応できるように構築されています。 NoSQL データベースは、純粋なドキュメントデータベース、キー値ストア、および大列データベースの 3 つのタイプに分類できます。 Global 2000 の組織は、ミッションクリティカルなアプリケーションを強化するために NoSQL データベースを急速に採用しています。これは、ほとんどのリレーショナルデータベースの管理がますます困難になっている 5 つの主要な傾向によるものです。固定データモデルのため、リレーショナルデータベースはアジャイル開発の大きな障害となっています。アプリケーションモデルは、NoSQL データモデルを定義するために使用されます。

NoSQL によるデータモデリングは静的ではありません。むしろ、状況によって決定されます。ドキュメント指向のデータベースでは、JSON がデータを格納するためのデファクトフォーマットとして機能します。諸経費の削減は、開発時間の短縮と同様に、追加の利点です。 Nickel (ニッケルと発音) としても知られる N1QL は、SQL を JSON に拡張できる強力なクエリ言語です。このパッケージには、SELECT / FROM / WHERE ステートメント、ソート (SORT BY)、結合 (LEFT OUTER / INNER) などのさまざまなサポート機能が含まれています。 NoSQL データベースはスケールアウトアーキテクチャで構築されており、単一障害点を必要としないため、多くの運用上の利点があります。オンラインおよびモバイルアプリを介した顧客とのやり取りが増加した結果、可用性はますます重要な考慮事項になっています。

MongoDB データベースは、構成、管理、スケーリングが簡単です。それらは、情報を配布する必要性に基づいて、情報を保存および配布するために作成されました。これらのシステムは、さまざまなサイズのクラスターの管理と監視を含め、あらゆる規模でセットアップして実行できます。分散 NoSQL データベースのインフラストラクチャにより、データセンター間の組み込みのレプリケーションが可能になります。別のソフトウェアは必要ありません。さらに、ハードウェアルーターを使用すると、障害を即座かつ完全に抑制できるため、アプリケーションがデータベースの検出と回復を待ってから、独自の回復を実行する必要がなくなります。 Web、モバイル、モノのインターネット (IoT) アプリケーションがより一般的になるにつれて、NoSQL データベースを使用することがますます重要になっています。

SQL データベースは、複雑なクエリを処理でき、ACID に準拠しているため、Oracle データベースよりも適しています。アプリケーションが動的操作を必要とする場合、NoSQL データベースには ACID プロパティを保証する機能がないため、SQL データベースが適しています。さらに、ランタイムの柔軟性が必要な場合は、NoSQL データベースはお勧めしません。

Nosql データベースが大規模なデータセットに最適な理由

NoSQL データベースは、大量のデータを格納し、リレーショナルデータベースの厳格なスキーマに準拠せず、データへのアクセスがより柔軟なアプリケーションに役立ちます。