Comment maintenir les relations entre les données dans une base de données NoSQL

Les bases de données NoSQL sont de plus en plus populaires car la quantité de données générées continue de croître à un rythme exponentiel. Cependant, il existe encore beaucoup de confusion sur le fonctionnement de ces bases de données et sur la manière de maintenir les relations entre les données dans un environnement NoSQL. Dans une base de données SQL traditionnelle, les données sont stockées dans des tables et les relations sont maintenues via des clés étrangères. Dans une base de données NoSQL, les données sont souvent stockées dans des documents, qui sont similaires à des objets dans un langage de programmation orienté objet. Les documents peuvent être imbriqués, ce qui signifie que les relations peuvent être maintenues sans avoir besoin de clés étrangères. Il existe plusieurs manières de maintenir les relations entre les données d'une base de données NoSQL. Le moyen le plus courant consiste à utiliser des documents de référence. Un document de référence est un document qui contient une référence à un autre document. Par exemple, si vous avez une collection d'articles de blog, chaque article peut avoir une référence au document de l'auteur. Une autre façon de maintenir les relations entre les données d'une base de données NoSQL consiste à utiliser des documents intégrés. Un document incorporé est un document qui est stocké à l'intérieur d'un autre document. Par exemple, si vous avez une collection d'articles de blog, chaque article peut avoir un document intégré contenant les informations sur l'auteur. L'avantage d'utiliser des documents de référence ou des documents intégrés est qu'il est plus facile de mettre à jour les données à l'avenir. Par exemple, si vous souhaitez modifier l'auteur d'un article de blog, il vous suffit de mettre à jour le document de l'auteur. Vous n'avez pas besoin de mettre à jour chaque article de blog individuel. L'inconvénient d'utiliser des documents de référence ou des documents intégrés est qu'il peut rendre les données plus difficiles à interroger. Par exemple, si vous souhaitez rechercher tous les articles de blog écrits par un auteur particulier, vous devez interroger le document de l'auteur pour chaque article. Cela peut être inefficace si vous avez un grand nombre de documents. Si vous travaillez avec une base de données NoSQL, il est important de comprendre comment maintenir les relations entre les données. Les documents de référence et les documents intégrés sont deux des moyens les plus courants de le faire.

L'implémentation de NoSQL dans une base de données orientée document est insuffisante ou inexistante pour le développement de relations entre objets. Dans cet article de blog, nous allons vous montrer comment déléguer la gestion des objets/relations à une base de données. Les relations d'objet sont créées à l'aide de l'appel d'API REST. Dans cet exemple, nous utiliserons le verbe PUT pour connecter un client à un problème. Lorsqu'une relation est représentée de cette manière, un tableau d'objets est toujours présent. Vous pourrez voir les modifications apportées au document d'origine après chaque référence à un objet (c'est-à-dire une relation). Étant donné que la base de données enregistre l'utilisation de chaque relation, nous pouvons également voir où un document spécifique est utilisé dans une relation. À l'aide des exemples de requêtes présentés ci-dessous, vous pouvez rechercher la présence de références implicites à un document en utilisant une requête spéciale : referencedby=true.

Il existe des relations entre divers documents dans MongoDB, ce qui dénote leur relation logique. En utilisant les approches référencées et intégrées, les relations peuvent être modélisées. Examinons le cas du stockage des adresses pour les utilisateurs avec des relations N:N dans l'exemple suivant.

Les relations plusieurs-à-plusieurs (N:M) sont plus difficiles à implémenter que les relations un-à-plusieurs car il n'y a pas de commande unique dans une base de données relationnelle pour le faire. Lorsqu'ils sont implémentés dans MongoDB, ils sont de la même manière. MongoDB ne vous permet pas de créer tout type de relation par défaut.

Les bases de données non relationnelles , également appelées « NoSQL », sont généralement des bases de données uniquement SQL. Leur capacité à retenir l'information diffère grandement. Une base de données non relationnelle stocke généralement les données dans un format non tabulaire, ce qui la rend plus adaptable aux besoins des structures de données modernes telles que les bases de données SQL et NoSQL.

Une base de données Nosql peut-elle être relationnelle ?

Les bases de données NoSQL ne sont pas des bases de données relationnelles, ce qui signifie qu'elles peuvent avoir des structures différentes des bases de données SQL (telles que des lignes et des colonnes) et peuvent être adaptées pour répondre plus facilement aux besoins de l'utilisateur.

Les systèmes de base de données tels que relationnel et NoSQL sont couramment implémentés dans les applications cloud natives. Leur architecture et leurs pratiques de stockage des données diffèrent, et leur accès aux informations et aux données diffère également. Une base de données no-SQL stocke des données non structurées ou semi-structurées dans des paires ou des documents sans mise en forme. Les banques de données NoSQL sont préférées lorsque les services à volume élevé nécessitent des temps de réponse inférieurs à la seconde. Si vous recherchez un système cohérent pour un élément en cours de mise à jour, attendez cette réponse jusqu'à ce que toutes les répliques soient mises à jour avec succès. Même si la réponse n'est pas la plus récente, chaque nœud renverra une réponse instantanée. Si un nœud de données répliqué tombe en panne, la tolérance de partition garantit que le système continuera de fonctionner.

La base de données en tant que service (DBaaS) est préférée aux autres types de services de données pour les applications cloud natives. Ces services peuvent être utilisés pour assurer la sécurité, l'évolutivité et la surveillance. Vous pouvez configurer une machine virtuelle Azure et y installer une base de données de votre choix pour chaque service. Un microservice cloud natif peut tirer parti des bases de données relationnelles ou NoSQL en fonction des besoins de l'utilisateur. La plateforme de base de données Azure en tant que service (DBaaS) comprend quatre bases de données relationnelles gérées. Il n'est pas nécessaire de se retenir lorsqu'il s'agit de modèles juste-à-temps et de paiement à l'utilisation. La base de données phare de Microsoft, SQL Server, est disponible ainsi qu'un certain nombre d'alternatives open source.

En sélectionnant la quantité de cœurs de traitement, de mémoire et de stockage requis, vous pouvez provisionner une base de données Azure en moins d'une minute. Microsoft s'engage à maintenir Azure en tant que plate-forme ouverte, c'est pourquoi la société fournit des versions gérées de bases de données open source populaires. Le niveau de calcul sans serveur suspend automatiquement les bases de données pendant les périodes d'inactivité, ce qui permet de déduire uniquement les frais de stockage. Oracle a acquis Sun Microsystems et la version gérée de MariaDB a été créée en tant que fork de MySQL. La base de données Azure pour MariaDB est un service de base de données entièrement géré qui est fourni dans le cadre du cloud Azure. Le service est construit sur le moteur de serveur MariaDB Community Edition. Il peut gérer des charges de travail critiques en fournissant des performances prévisibles et une mise à l'échelle dynamique.

L'outil d'interface de ligne de commande ou Azure Data Migration Service sont deux excellents moyens de migrer les bases de données Postgres vers celui-ci. Outre la prise en charge du clustering actif/actif au niveau global, CosmosDB prend en charge les écritures et les lectures, ce qui vous permet de configurer n'importe laquelle de vos régions de base de données pour le faire. Le système de base de données CosmosDB peut être utilisé pour migrer des bases de données Mongo, Gremlin ou Cassandra existantes avec un minimum de modifications de code ou de données. Le stockage Azure Table peut facilement être transféré vers l'API CosmosDB Table pour les services qui le consomment. La figure 5-13 contient cinq modèles de cohérence bien définis pour Azure Cosmos DB. Ces options simplifient la gestion des compromis entre cohérence, disponibilité et performances. Le tableau ci-dessous décrit les niveaux de cohérence pour chacun.

Jeremy Likness, Microsoft Program Manager, a fourni une excellente explication des cinq modèles. Une nouvelle technologie de base de données connue sous le nom de NewSQL combine l'évolutivité distribuée avec les garanties ACID pour créer une base de données orientée objet. Lorsque les environnements cloud sont éphémères, il est logique que les nouvelles bases de données SQL prospèrent grâce à la présence de machines virtuelles sous-jacentes qui peuvent être redémarrées ou reprogrammées à tout moment. Le chiffre précédent inclut les projets open source créés par la Cloud Native Computing Foundation. Contrairement aux autres charges de travail, qui utilisent une construction de service, un client peut envoyer une seule requête DNS à un groupe de processus de base de données NewSQL identiques. Nous pouvons évoluer sans affecter la disponibilité des instances d'application existantes si nous dissocions les instances de base de données des adresses des services qui leur sont associés. Une demande spécifique à un service produira toujours le même résultat, quel que soit le nombre de demandes envoyées en même temps.

En raison de leurs nombreux avantages, les bases de données NoSQL deviennent rapidement plus populaires. La possibilité d'évoluer horizontalement, de gérer plus de données, de stocker des données de manière plus flexible et de s'intégrer à d'autres systèmes sont autant d'avantages du cloud computing. Les bases de données NoSQL présentent un certain nombre d'avantages par rapport aux bases de données relationnelles traditionnelles .

Mongodb peut-il être relationnel ?

En plus d'être un système de base de données non relationnelle bien établi avec une flexibilité et une évolutivité horizontale améliorées, MongoDB présente certains avantages par rapport aux bases de données relationnelles, telles que l'intégrité référentielle et la concurrence.

Snowflake est-il une base de données relationnelle ?

Il n'est pas surprenant que Snowflake soit une base de données relationnelle puissante. Vous pouvez l'utiliser avec tous les principaux modèles de données relationnelles, y compris les trois standards (tables, relation et jointure) et le modèle en flocon de neige plus inhabituel. La base de données prend également en charge le streaming en temps réel, l'indexation d'objets et l'accélération des requêtes, ainsi que toutes les fonctionnalités de base de données relationnelles modernes que l'on trouve dans les bases de données modernes . Est-ce relationnel ou non ? Cette base de données est une base de données relationnelle.

Quelle base de données Nosql ne prend pas en charge les relations ou les jointures ?

Il existe quelques bases de données nosql qui ne prennent pas en charge les relations ou les jointures, notamment MongoDB, Cassandra et Hbase. Bien que ces bases de données ne soient pas aussi populaires que certaines des autres, elles sont toujours utilisées par de nombreuses organisations.

Oracle NoSQL Database ne prend pas en charge l'opérateur de jointure général utilisé dans les bases de données relationnelles traditionnelles. Cependant, il fournit un type spécial de jointure pour les tables avec la même hiérarchie. Par conséquent, l'exécution des jointures est très simple car seules les lignes colocalisées peuvent correspondre.

Relation d'entité dans Nosql

Une relation d'entité dans nosql est une relation entre deux entités ou plus dans une base de données nosql. Cette relation peut être un à un, un à plusieurs ou plusieurs à plusieurs.

Diagrammes Er pour les bases de données documentaires

Cependant, vous pouvez utiliser les principes de modélisation ER pour construire un diagramme ER pour une base de données orientée document d'une manière similaire. Créez un modèle de données qui peut être utilisé pour stocker vos documents. Les types de documents que vous avez l'intention de stocker, les champs et les propriétés de chaque document, ainsi que le modèle dans son ensemble doivent tous être inclus dans ce modèle de données. Un diagramme d'entité est requis pour créer votre modèle de données. Le schéma ci-dessous illustre la structure des données dans votre magasin de documents. Ensuite, à l'aide du diagramme de relations, créez un modèle de données. Le diagramme ci-dessous illustre la relation entre les entités au sein de votre modèle de données.

Relation plusieurs-à-plusieurs dans Nosql

Une relation nombre-à-plusieurs est une relation dans laquelle deux entités peuvent être liées par plusieurs instances de la même entité. Il y a des exemples concrets : les médecins peuvent traiter beaucoup de patients tout en ayant beaucoup de médecins.

Je souhaite implémenter une structure de taxonomie (termes géographiques) pour mon application node.js avec une base de données NoSQL. L'idée derrière les balises géographiques était d'identifier les personnes nées dans certaines villes ou villages avec ces termes, de les filtrer plus tard et de les taguer. John Doe est né à Blackburn (Lancashire) en 1957, Paul Brown à Liverpool en 1960 et Georgia Doe à Wirral en 1982. S'il n'y a que quelques éléments de structure dans le pays qui suivent les éléments modernes, ils seront filtrés de manière à ne sont pas possibles. Je suis un débutant dans le monde NoSQL (je n'ai conçu aucune base de données NoSQL, j'ai donc un sérieux défi de conception devant moi). Je crois qu'il y a plusieurs options pour le résoudre.

Notation de la patte d'oie : la relation plusieurs-à-plusieurs

Vous verrez généralement Crow's Foot Notation dans une base de données lors de la représentation graphique d'un certain nombre de relations. Les relations entre les tables sont représentées par une série de lignes, selon cette notation. Les origines d'un graphique (coin supérieur gauche) commenceront généralement par une ligne descendant vers le tableau appelé "étranger" (car c'est là que se trouve l'origine). Ensuite, les lignes iront à la table associée, suivie de la table enfant.

Documentation NosqlComment

La documentation Nosql est un processus ou un ensemble de règles utilisé pour écrire du code nosql . C'est un style de codage conçu pour rendre le code nosql plus lisible et plus facile à comprendre.

Les bases de données NoSQL, contrairement aux bases de données relationnelles traditionnelles, ne stockent pas les données dans un format fixe. Les types les plus courants sont les documents, les valeurs clés, les colonnes larges et les graphiques. A la fin des années 2000, une baisse significative des coûts de stockage a conduit au développement des bases de données NoSQL. Les développeurs peuvent utiliser ces outils pour stocker d'énormes quantités de données non structurées, ce qui leur permet de travailler sur un large éventail de projets. Les bases de données de documents, les bases de données clé-valeur, les magasins à colonnes larges et les bases de données de graphes sont parmi les bases de données NoSQL les plus courantes. Comme aucune jointure n'est requise, les requêtes sont plus rapides. Les cas d'utilisation les plus courants incluent les applications critiques (par exemple, les données financières) et plus amusantes (par exemple, le stockage des lectures IoT à partir d'un bac à litière pour chat intelligent).

Dans ce didacticiel, nous verrons comment fonctionne une base de données NoSQL et pourquoi elle est bénéfique pour diverses applications. De plus, nous examinerons certaines idées fausses courantes sur les bases de données NoSQL et leurs applications. Selon DB-Engines, MongoDB est la base de données non relationnelle la plus utilisée au monde. Vous n'avez besoin d'aucun logiciel sur votre ordinateur pour interroger une base de données MongoDB dans ce didacticiel. Un cluster est un ensemble de bases de données où sont stockées les bases de données MongoDB . Le magasin de données Atlas est accessible lorsque vous disposez d'un cluster. Il existe trois types de bases de données que vous pouvez créer : manuellement dans Atlas Data Explorer, dans MongoDB Shell ou dans MongoDB Compass, selon votre langage de programmation préféré.

Cet exemple montre comment importer l'exemple de jeu de données d'Atlas. Une base de données NoSQL peut offrir un certain nombre d'avantages aux développeurs, tels que des modèles de données flexibles, une mise à l'échelle horizontale, des requêtes ultra-rapides et une facilité d'utilisation. Vous pouvez insérer de nouveaux documents, modifier ceux qui existent déjà et supprimer des documents dans l'explorateur de données. En utilisant le cadre d'agrégation, vous pouvez analyser vos données de manière très puissante. Vous pouvez facilement afficher les données Atlas et Atlas Data Lake sur des graphiques.

Requête Nosql

Les bases de données NoSQL sont souvent utilisées lorsque l'évolutivité est plus importante que la cohérence des données. Les bases de données NoSQL sont aussi parfois appelées « non seulement SQL » pour souligner qu'elles peuvent prendre en charge des langages de requête de type SQL.

Auparavant, les modèles de données et les systèmes de requête étaient étroitement intégrés. Nous pouvons désormais créer des systèmes de base de données qui donnent la priorité à la productivité des développeurs et commencer à extraire la méthode de requête du modèle de données afin de donner la priorité à la productivité des développeurs. SABRE, la première base de données commerciale au monde, a été fondée en 1994 par IBM et American Airlines pour améliorer l'efficacité des billets d'avion. Les bases de données NoSQL ont été optimisées pour l'évolutivité, la disponibilité, la redondance, la flexibilité et la flexibilité au cours des dernières années. En plus d'ajouter map-reduce en option dans Riak et MongoDB, ils l'ont également ajouté à CouchDB et Riak. Nous nous attendions à une simple requête déclarative ad hoc de SQL, mais cela s'est avéré être plus une astuce de script. Si vous construisez un système de base de données qui évoluera facilement, la requête n'est pas votre objectif principal.

XQuery et Jsoniq tentent de créer un langage de requête standard pouvant être utilisé pour récupérer des documents hiérarchiques dans des bases de données de documents. MarkLogic, une base de données de documents XML, utilise XQuery en plus de XQuery, tandis qu'ArrangoDB utilise son propre sur-ensemble adapté à la modélisation des données. Les deux langages ont un lien étroit avec le format des données stockées sur le disque, et les deux ont été utilisés commercialement. Un ou les deux langages de requête utilisés dans une base de données de documents sont liés aux langages de requête utilisés dans la base de données. N1QL (ou langage de requête non de première forme), par opposition à SQL, est de nature suprêmement similaire à SQL. Malgré le fait que les relations ne sont pas imposées, nous collaborons sur des documents, qu'ils soient formels ou informels. Couchbase et Cassandra ont consacré beaucoup de temps et d'efforts à leurs index et analyses de requêtes afin de pouvoir interroger les données de cette manière sans avoir besoin de recherche relationnelle.

Pouvez-vous interroger dans Nosql ?

Le nom NoSQL ne fait pas référence à SQL. SQL n'est pas la méthode préférée d'écriture de requêtes dans No SQL. Le logiciel ne stocke pas les données dans un format relationnel, mais plutôt de manière organisée.

Qu'est-ce que l'exemple Nosql ?

Les bases de données NoSQL basées sur des colonnes, telles que Cassandra, HBase et Hypertable, sont courantes.

Nosql est-il plus simple que SQL ?

Les bases de données SQL ont l'avantage de traiter les requêtes et de joindre les données entre les tables, ce qui permet des requêtes plus complexes sur des données structurées, telles que des requêtes ad hoc. La cohérence d'une base de données NoSQL entre les produits, en particulier lorsqu'il s'agit de grandes quantités de données, est une caractéristique commune à ce type de base de données.

Modèle de données Nosql

Qu'est-ce qu'un modèle de données NoSQL ? quels sont les avantages et les inconvénients? Il n'existe pas de système de gestion de base de données relationnelle (RDBMS), et c'est un modèle impossible à reproduire. Par conséquent, il n'y a aucun moyen explicite pour le modèle de comprendre comment les données sont liées - comment tout s'assemble.

8 modèles de modélisation de données dans Redis couvre les principes fondamentaux de la modélisation de données dans NoSQL, ainsi que les meilleures pratiques pour démarrer. Le livre examine huit modèles de données que les développeurs peuvent utiliser pour créer des applications modernes sans les difficultés que peuvent poser les bases de données traditionnelles . À l'aide de NoSQL, vous pouvez combiner deux tables ou collections distinctes pour créer une seule table ou collection. En conséquence, il est plus facile de trouver toutes les données pertinentes et de comprendre leur relation. Chaque table dans NoSQL peut être visualisée seule. Lorsque vous souhaitez modéliser des relations un-à-plusieurs, vous intégrez des listes limitées (telles que des listes avec des tailles connues) et des listes illimitées séparément. Le produit dans ce cas est le seul, et les nombreuses critiques, noms d'auteurs, dates de publication, notes et commentaires sont les « nombreuses » variables.

Le premier modèle est un nombre de relations à plusieurs avec des côtés illimités. Le but d'une base de données relationnelle est de stocker des produits dans des tables séparées. Étant donné que les schémas sont si flexibles et vous permettent de séparer les champs de type en fonction du type de collections, tous les schémas Redis Stack peuvent être configurés avec cette fonctionnalité. Au fur et à mesure que vous accumulez et agrégez des données de séries chronologiques, le modèle de compartiment réduit les frais généraux. Un modèle de révision peut être utilisé dans une variété de contextes où des données en temps réel sont requises. Ces modèles peuvent être utilisés pour réduire les complications associées aux opérations JOIN dans NoSQL. Le modèle d'arbre et de graphique est particulièrement utile pour une variété d'opérations lourdes basées sur JOIN, telles que les ressources humaines, les CMS, les catalogues de produits et les réseaux sociaux.

Ce modèle n'est pas pris en charge par un système de gestion de base de données relationnelle (RDBMS) car il est basé sur un modèle qui n'est pas pris en charge par celui-ci. Le stockage des données peut être réalisé de diverses manières, y compris l'utilisation d'un disque, en mémoire ou les deux. Redis Launchpad a un certain nombre d'applications écrites en utilisant NoSQL et Redis.

Documenter les données Nosql de l'application

Il existe de nombreuses raisons d'utiliser une application de document pour stocker vos données. Premièrement, les bases de données documentaires sont très flexibles et peuvent facilement stocker des données dans une variété de formats. Cela signifie que vous pouvez stocker des données au format JSON, XML ou même binaire si vous le souhaitez. Deuxièmement, les bases de données documentaires sont souvent plus faciles à mettre à l'échelle que les bases de données relationnelles traditionnelles. En effet, ils peuvent être partagés très facilement sur plusieurs serveurs. Enfin, les bases de données documentaires offrent souvent de meilleures performances que les bases de données relationnelles pour certains types de requêtes.

Les données des bases de données orientées document sont stockées au format JSON plutôt que dans des colonnes/lignes, comme dans d'autres bases de données modernes. Ce type de données permet de relever des défis beaucoup plus difficiles à maîtriser avec les SGBDR. Les magasins de documents permettent aux développeurs de collaborer plus rapidement avec des logiciels agiles en en faisant une solution naturelle et adaptable. Le langage de requête expressif et la fonctionnalité d'index à multiples facettes facilitent les requêtes de différentes manières. En utilisant les transactions ACID, vous pouvez conserver toutes les garanties que vous avez l'habitude d'avoir dans une base de données relationnelle. Vos données peuvent devenir évolutives et résilientes à l'infini grâce aux systèmes distribués. Chaque document est hébergé séparément et est plus facilement distribué sur les serveurs pour garantir que la localité des données ne souffre pas.

Les bases de données documentaires, contrairement aux bases de données relationnelles, utilisent une modélisation intuitive et pratique qui peut être lue plus rapidement. Étant donné que la qualité des données sera moindre, les tableaux seront moins rigides. Comme il n'y a pas de mise à l'échelle native, si vous souhaitez partitionner votre base de données relationnelle traditionnelle , vous devrez payer pour des systèmes de mise à l'échelle coûteux. Chaque magasin de documents dans une base de données orientée document contient des champs pour différents types de documents, et ils sont facultatifs. Bien que chaque document ait la même composition structurelle, il existe des champs distincts dans chaque document. Chaque document a son propre ID unique qui peut être utilisé pour ajouter, modifier, supprimer et interroger des informations. Le codage de document est généralement supposé inclure un format standard ou une compression de données (ou d'informations) encapsulées.

Les bases de données orientées documents diffèrent des bases de données conventionnelles en ce sens qu'elles sont beaucoup plus flexibles et ne nécessitent pas de cohérence. Au lieu d'envoyer des données aux colonnes de la base de données, les données sont directement extraites du document. Il n'est pas nécessaire d'ajouter de nouveaux champs d'information à chaque ensemble de données, uniquement ceux qui sont pertinents dans le magasin de documents.

La différence entre Mongodb et Sql

Il est important de noter que les documents sont distincts. Il n'y a pas de limite au nombre de champs pouvant être inclus dans un document. Les types de documents peuvent également contenir des champs qui leur sont associés. Un document, par exemple, pourrait représenter un client dans une base de données. Le document comprendrait le nom complet, l'adresse et le numéro de téléphone du client. L'historique des commandes du client et le solde du compte peuvent également être inclus dans les champs.
La distinction entre MongoDB et SQL est que les bases de données ne sont pas des tables et que les documents ne sont pas non plus des tables. MongoDB n'a pas de collection de champs comme SQL. Les collections de documents, quant à elles, sont constituées de champs liés.