Las diferentes formas de consultar una base de datos NoSQL

Las bases de datos Nosql se consultan de muchas maneras diferentes. Algunos métodos de consulta comunes son por clave, por documento, por columna y por gráfico.

Una base de datos NoSQL puede almacenar datos en un formato diferente al de las bases de datos relacionales. Los tipos de documentos incluyen formularios de clave-valor y de columna ancha, y los formularios de gráfico incluyen formularios de gráfico. El auge de las bases de datos NoSQL a fines de la década de 2000 se vio impulsado por una caída drástica en los costos de almacenamiento. Los desarrolladores pueden almacenar una gran cantidad de datos no estructurados como resultado de estos sistemas, lo que les permite escalar hacia arriba y hacia abajo. Las bases de datos de documentos, las bases de datos de valores clave, los almacenes de columnas anchas y las bases de datos de gráficos son solo algunos ejemplos de bases de datos NoSQL. Puede omitir unirse para obtener resultados más rápidos. Una serie de casos de uso se pueden clasificar en cuatro categorías: extremadamente críticos (p. ej., datos financieros), agradables (p. ej., almacenar lecturas de IoT de una caja de arena inteligente para gatos) e incluso tontos (p. ej., almacenar datos financieros de un dispositivo inteligente). tutorial, repasaremos cuándo y por qué debería usar bases de datos NoSQL.

Además, veremos algunos conceptos erróneos sobre las bases de datos NoSQL. Según los ingenieros de bases de datos, MongoDB es la base de datos no relacional más popular del mundo. Con este tutorial, aprenderá cómo consultar una base de datos MongoDB sin necesidad de ningún software en su computadora. Las bases de datos de MongoDB se almacenan en un clúster, que es una colección de archivos. Los datos pueden comenzar a almacenarse en Atlas tan pronto como tenga un clúster. Es posible crear manualmente una base de datos en Atlas Data Explorer, MongoDB Shell o MongoDB Compass, según sus preferencias. En este ejemplo, importará el conjunto de datos de muestra de Atlas.

Las bases de datos NoSQL tienen numerosas ventajas además de su flexibilidad, escalamiento horizontal, consultas ultrarrápidas y facilidad de uso para los desarrolladores. Para insertar un nuevo documento, editar un documento existente o eliminar un documento existente, utilice el Explorador de datos. La agregación es una poderosa herramienta para analizar grandes cantidades de datos. Los usuarios de Atlas y Atlas Data Lake pueden ver datos en gráficos fácilmente utilizando Atlas y Atlas Data Lake.

Las bases de datos NoSQL almacenan datos en lugar de documentos de la misma manera que lo hacen las bases de datos relacionales. Como resultado, se clasifican como "no solo SQL" y se dividen en una variedad de modelos de datos flexibles. Una base de datos NoSQL se puede dividir en tres tipos: bases de datos de documentos puros , almacenes de clave-valor y bases de datos de columna ancha.

Las bases de datos no relacionales (NGDB) son distintas de las bases de datos relacionales (RDBMS). El lenguaje de consulta SQL se puede utilizar para consultar cualquier base de datos con un conjunto de objetos que tienen campos en ellos. Una base de datos NoSQL es una de las bases de datos NoSQL incluidas.

Las bases de datos NoSQL (Not Only SQL databases), a diferencia de las bases de datos relacionales, no utilizan el modelo de datos relacionales. Las bases de datos NoSQL, a diferencia de las bases de datos relacionales, no utilizan lenguaje de consulta SQL, sino lenguajes alternativos.

Los índices de búsqueda se pueden almacenar en sistemas NoSQL de dos maneras: en el nodo ya través de un servicio de búsqueda remota. En un nodo que admita sistemas NoSQL, los datos y los índices normalmente se almacenan en el mismo orden. Algunos sistemas NoSQL, por otro lado, emplean servicios de búsqueda externos cuando buscan archivos de texto completo.

¿Cómo se consultan los datos Nosql?

Hay algunas formas de consultar los datos de nosql . Una forma es usar el modelo de programación MapReduce. Con MapReduce, puede escribir funciones de mapeador y reductor para procesar sus datos. Otra forma de consultar los datos de nosql es utilizar un marco de procesamiento de gráficos como Apache Giraph. Con Giraph, puede escribir programas que atraviesan gráficos para encontrar datos específicos.

Hasta hace poco, los modelos de datos y los sistemas de consulta estaban estrechamente relacionados. Como resultado, podemos crear sistemas de bases de datos que prioricen la productividad del desarrollador mientras abstraen el método de consulta del modelo de datos. SABRE, un esfuerzo conjunto entre IBM y American Airlines para mejorar la eficiencia de emisión de boletos aéreos, fue la primera base de datos comercial del mundo. Las bases de datos NoSQL han evolucionado de 2005 a 2017 para adaptarse a la escalabilidad, el tiempo de actividad, la redundancia, la flexibilidad y la flexibilidad a expensas de la capacidad de consulta. Aunque no es la consulta declarativa ad hoc amigable que esperaba SQL, Riak y MongoDB también agregaron mapreduce como una opción. Si está creando un sistema de base de datos que escalará fácilmente, la consulta debe estar en un segundo plano. En las bases de datos de documentos, XQuery y Jsoniq están diseñados para trabajar con documentos jerárquicos.

A diferencia de MarkLogic, que emplea XML, y ArrangoDB, que emplea un subconjunto XQuery adaptado al modelo de datos, ambas bases de datos utilizan su propio superconjunto para implementar XML. Ambos lenguajes están profundamente involucrados con los datos almacenados en discos, y ambos han visto un uso comercial significativo. Las bases de datos de documentos se componen de dos lenguajes de consulta relacionados. El lenguaje de consulta N1QL (también conocido como consultas que no son de primera forma) de Couchbase tiene una estructura similar a SQL. A pesar de que las relaciones no se imponen, creamos y almacenamos documentos que dependen unos de otros. Tanto Couchbase como Cassandra han desarrollado índices y analizado para consultar datos de esta manera no relacional con el fin de mejorar sus capacidades de indexación y consulta.

¿Cómo almacena y recupera datos Nosql?

Los sistemas de base de datos Nosql se utilizan normalmente para almacenar y recuperar grandes cantidades de datos. Suelen ser más rápidos y escalables que los sistemas de bases de datos relacionales tradicionales . Las bases de datos Nosql pueden ser sin esquema, lo que significa que no requieren un esquema predefinido. Esto los hace más flexibles y fáciles de usar para muchas aplicaciones.

Como periodista de datos, me he encontrado con un número cada vez mayor de grandes conjuntos de datos. En general, Excel es una excelente herramienta para conjuntos de datos más pequeños, como aquellos con menos de 10 000 filas. NoSQL ha surgido como una alternativa viable y atractiva a las bases de datos tradicionales en los últimos años. Este manual explicará por qué un sistema NoSQL podría ser una buena opción para su base de datos. Una base de datos NoSQL no requiere el uso de tablas, lo que la convierte en una alternativa más rápida. NoSQL le proporciona una estructura de datos anidados. No es necesario lidiar con la falta de coincidencia de filas y columnas.

La capacidad de crear modelos de datos en una base de datos NoSQL reduce la cantidad de esfuerzo necesario. Este ejemplo me mostrará cómo buscar en mi base de datos llamada portal de educación. Después de navegar a las colecciones, escriba mostrar colecciones para ver la lista. Muestra una propiedad con la siguiente sintaxis: * Nombre; * Wei Tang. Puede insertar un nuevo usuario en su base de datos MongoDB usando el siguiente comando: Inserte one() en la base de datos. El nuevo objeto se creó correctamente porque ahora aparece en la terminal. Si no se deja ningún paréntesis en blanco, el terminal mostrará una lista de todos los usuarios ingresados ​​en la colección de usuarios. Puede haber pequeñas diferencias en la sintaxis entre este ejemplo y otras bases de datos NoSQL, pero estas diferencias no deberían ser significativas.