Comment interroger des bases de données NoSQL en Java

Ces dernières années, la popularité des bases de données NoSQL a rapidement augmenté. Ces bases de données sont généralement plus évolutives et plus faciles à utiliser que les bases de données relationnelles traditionnelles. Cependant, ils peuvent être plus difficiles à interroger, surtout si vous n'êtes pas familier avec leur syntaxe. Java est un langage de programmation populaire qui est souvent utilisé pour développer des applications Web. Si vous travaillez avec des données NoSQL en Java, vous devrez utiliser une approche d'interrogation différente de celle à laquelle vous êtes habitué avec les bases de données SQL. Il existe plusieurs façons d'accéder aux données NoSQL avec Java. La plus courante consiste à utiliser une bibliothèque telle que Hibernate ou Spring Data. Ces bibliothèques suppriment les détails de la base de données sous-jacente, ce qui facilite l'écriture de code portable sur différentes plates-formes NoSQL. Une autre option consiste à utiliser l'API Java native pour la base de données NoSQL spécifique avec laquelle vous travaillez. Cette approche vous donne plus de contrôle sur les détails de l'interaction de la base de données, mais elle peut être plus difficile à coder. Quelle que soit l'approche que vous choisissez, vous devrez vous familiariser avec les concepts de base des bases de données NoSQL afin de les interroger efficacement. Cela inclut de comprendre comment les données sont organisées dans les bases de données NoSQL et de connaître les différents types de requêtes qui peuvent être utilisées.

NosDB a beaucoup d'évolutivité et est très rapide. Il s'agit d'une base de données NoSQL basée sur NET qui peut stocker une immense quantité de données non structurées. Il utilise une stratégie de distribution stable pour protéger l'intégrité des données tout en fournissant un système tolérant aux pannes pour ses utilisateurs à tout moment. NosDB a fourni un client Java officiel en plus d'utiliser l'API Java pour s'interfacer avec sa base de données. Le but de cet article est de fournir une brève introduction à l'API Javaja. Le client JAVA de NosDB est globalement classé en trois catégories :. Le document doit être muni d'une clé pour pouvoir être extrait de la base de données.

NosDB générera une clé automatique une fois qu'aucune clé n'a été définie lors du processus d'insertion, et il la stockera. Selon la société, les bases de données NosDB sont accessibles à l'aide de requêtes. Étant donné que NosDB prend en charge les tableaux en tant que valeurs de champ, les colonnes d'une collection peuvent être à valeurs multiples plutôt que des valeurs singulières dans les bases de données traditionnelles. NosDB a amélioré sa structure SQL en réponse à la flexibilité accrue des données fournie par son schéma JSON.

OrientDB est une base de données NoSQL open source qui prend en charge une variété de modèles, notamment un graphique, un document, un modèle de clé/valeur d'objet, etc. Le code est Java. Ceci est accompli en utilisant des connexions directes entre tous les enregistrements de données, comme dans le cas des bases de données de graphes.

Jdbc peut-il se connecter à Nosql ?

Oui, JDBC peut se connecter aux bases de données NoSQL. Il existe plusieurs façons de procéder, mais la plus courante consiste à utiliser un pilote JDBC qui prend en charge la base de données NoSQL que vous utilisez. Par exemple, si vous utilisez MongoDB, vous pouvez utiliser le pilote MongoDB JDBC .

L'outil de téléchargement de Zoho Analytics est un utilitaire autonome téléchargeable que vous pouvez installer dans votre environnement local et utiliser pour télécharger des données depuis vos bases de données locales derrière un pare-feu. Cette section vous expliquera comment connecter l'outil de téléchargement pour extraire des données d'une base de données NoSQL compatible JDBC locale/hébergée et les importer dans Zoho Analytics. Vous devez configurer les paramètres afin que la base de données NoSQL soit accessible depuis votre emplacement local ou hébergé. Les données de téléchargement peuvent être téléchargées en spécifiant le nombre de requêtes d'extraction dont vous avez besoin. Ces paramètres se trouvent dans le fichier common_params.conf. La ligne de commande de la ligne de commande peut être utilisée pour appeler l'outil de téléchargement. L'outil de téléchargement est un outil que vous pouvez utiliser pour programmer régulièrement des téléchargements de données depuis une base de données prise en charge par JDBC vers Zoho Analytics.

La possibilité de synchroniser les données de votre application avec Zoho Analytics est un ajout fantastique. Sous Linux et Mac, vous pouvez planifier le processus de migration avec la commande crontab. Ce guide explique comment utiliser l'utilitaire cron pour définir des heures de téléchargement de données à des intervalles spécifiques. Dans Zoho Analytics, l'outil de téléchargement peut être utilisé pour télécharger des données à partir de bases de données hébergées à distance (Mongodb, Apache Cassandra , Apache Hadoop Hive). Un utilisateur peut définir le nombre de lignes à envoyer pour chaque lot à l'aide du paramètre LINES_TO_SEND du fichier common_params. Pour télécharger des données à l'aide de l'outil de téléchargement, vous pouvez modifier les noms de colonne dans votre table Zoho Analytics en fonction des informations de votre base de données locale. Dans le cas de formats de date personnalisés, vous devez convertir votre valeur de date au format requis dans votre requête SQL.

Le format de date des données téléchargées au format jj/mm/aaaaaaa HH:mm:ss. Le message d'erreur de l'outil de téléchargement indique que vous ne pouvez pas télécharger de fichiers de plus de 50 Mo. Cela peut être dû au fait que les paramètres du serveur proxy sont incorrects. Pour télécharger de plus grandes quantités de données, l'outil de téléchargement de Zoho Analytics divise les données en lots et les télécharge. Il est essentiel que la taille du lot ne dépasse pas 20 Mo ou 100 000 enregistrements par lot. Un utilisateur ne peut avoir que 20 sessions actives par mois avec le service Zoho. Si vous atteignez cette limite, vous devez fermer les sessions actuellement actives dans Zoho Analytics. Si votre compte est hébergé dans un centre de données de l'UE, vous devez spécifier les paramètres d'authentification suivants.

Les bases de données orientées document, telles que MongoDB, stockent les données dans des collections et sont accessibles via un navigateur Web. Les champs d'un document, qui sont des propriétés au niveau de la collection, sont ce qui le compose. Les champs de votre application contiennent tous les types de données que vous attendez dans un champ, y compris des chaînes, des nombres et des tableaux. Les documents étant immuables, il est impossible de les modifier après leur création.
Dans la méthode connect() du pilote MongoDB JDBC, un objet MongoDBConnection est renvoyé une fois que MongoDB JDBC a ouvert une connexion socket avec le serveur MongoDB. L'étape suivante consiste à créer un objet MongoDBQuery et à créer l'objet MongoDBConnection qui définit la propriété de connexion. Lorsque l'objet MongoDBResultSet revient d'une requête d'objet MongoDBQuery, il est appelé objet MongoDBResultSet. Ensuite, vous devez utiliser la méthode next() de l'objet MongoDBResultSet pour obtenir le document suivant du serveur MongoDB. La collection des champs de document suivants est affichée dans la méthode GetFields() de MongoDBResultSet.
Ensuite, la méthode close de l'objet MongoDBConnection sera utilisée pour fermer la connexion socket du serveur MongoDB. Un java.io est renvoyé en tant que flux de sortie à l'aide de la méthode getOutputStream() de MongoDB objectConnection. L'objet outputstream est composé de deux parties. La méthode java.io writeString est la prochaine étape. Un objet Stream qui génère une chaîne avec le message Hello, World. Le flux de sortie doit être envoyé au serveur.
Au final, l'objet MongoDBConnection doit être fermé à l'aide de la méthode close() de l'objet MongoDBQuery et de l'objet MongoDBResultSet.

Bases de données Nosql et l'API Jdbc

Les bases de données NoSQL gagnent en popularité car elles sont plus faciles à intégrer dans des bases de données plus grandes, mais l' API JDBC ne fournit pas de fonctions intégrées pour se connecter aux bases de données NoSQL telles que Redis ou CouchDB. Il concerne l'interaction avec les systèmes relationnels et se distingue par JDBC. Comment se connecter à une base de données MongoDB ? En utilisant la connectivité MongoDB JDBC, une requête peut être placée avec la base de données, des mises à jour peuvent être introduites et des procédures stockées peuvent être consultées. Dans ce didacticiel, nous examinerons les détails de la connexion JDBC entre MongoDB et Java.

Nosql prend-il en charge Java ?

Oui, nosql prend en charge Java. Il existe quelques bases de données nosql différentes qui prennent en charge Java, telles que MongoDB, Couchbase et Cassandra. Chacune de ces bases de données possède ses propres pilotes et SDK qui peuvent être utilisés pour interagir avec la base de données à partir d'une application Java.

La technologie NoSQL de base de données a été utilisée par de nombreuses entreprises à l'échelle du Web pour atteindre une grande évolutivité. La base de données NoSQL est fréquemment distribuée sur plusieurs machines, avec une certaine latence, mais elle garantit uniquement que toutes les instances seront cohérentes dans le temps. Mes abonnés Twitter ont été informés de l'existence de mon article à la mi-août. Redis, MongoDB, ArangoDB, Neo4j et Cassandra ont été élus les cinq meilleurs fournisseurs NoSQL par les stars de GitHub. Parce que ces trois sociétés, DynamoDB, Couchbase et FaunaDB, n'ont pas de serveurs GitHub, j'ai compté leurs pilotes Java comme des étoiles. Le nombre d'étoiles dans le pilote Java de chaque option est une bonne idée, mais il n'y en a que 11 pour Redis. Cassandra, un système de stockage distribué, est destiné à gérer de grandes quantités de données structurées dans un très grand nombre de serveurs de base.

Plus de 100 000 nœuds exécutent actuellement Cassandra sur les fermes de production d'Apple, qui stockent plus de 10 pétaoctets de données. Netflix reçoit plus de 1 000 milliards de requêtes par jour, avec 2 500 nœuds et 420 téraoctets d'espace de stockage. Le JSON binaire (alias JSONB) et les index ont été ajoutés à la bibliothèque Postgres 9.4. Leigh Halliday vous apprendra à utiliser Postgres pour stocker rapidement et efficacement des données. Umair Shahid montre comment traiter les données Postgres en Java dans un article de blog. Bien que PostgreSQL ne soit pas une base de données JSON de nouvelle génération, c'est une excellente base de données relationnelle avec une histoire JSON robuste. Veuillez me faire savoir si vous êtes un expert des bases de données NoSQL.

Si vous avez des questions, je me ferai un plaisir d'y répondre lors de l'interview. MongoDB, Cassandra, Redis et Neo4j sont les bases de données NoSQL les plus populaires . JAXenter a publié les résultats de son enquête annuelle sur les tendances les plus populaires en matière de bases de données le 30 mars 2017.

Qu'est-ce que Nosql en Java ?

Les bases de données NoSQL stockent les données dans des documents JSON plutôt que dans des lignes et des colonnes. Les bases de données NoSQL ont généralement des API SQL et de document natif qui sont toutes deux des interfaces avec les bases de données. Les bases de données de documents, les magasins clé-valeur, les bases de données à colonnes larges et les bases de données de graphes sont quelques exemples de bases de données NoSQL.

Exemple Java Nosql

Il existe de nombreux types de bases de données NoSQL, chacune avec ses propres forces et faiblesses. Pour cette raison, il est difficile de fournir un seul exemple qui serait universellement applicable. Cependant, une base de données NoSQL populaire est Apache Cassandra. Cassandra est une base de données distribuée bien adaptée au traitement de grandes quantités de données. Il est souvent utilisé par les entreprises qui disposent d'ensembles de données volumineux et complexes.

Comment lire les données de Mongodb en Java

Il existe plusieurs façons de lire les données de MongoDB en Java. Une façon consiste à utiliser le pilote Java MongoDB pour se connecter à votre instance MongoDB et exécuter des requêtes à l'aide du générateur de requêtes du pilote Java. Une autre méthode consiste à utiliser le shell MongoDB pour vous connecter à votre instance MongoDB et interroger les données à l'aide du langage de requête MongoDB.

Il existe de nombreux outils et méthodes disponibles, dont le générateur. Si vous avez un grand nombre d'objets à gérer, vous devriez envisager d'utiliser un autre framework en plus du pilote Java. Dans ce cas, le code suivant doit être utilisé : étant donné que nous ne souhaitons pas utiliser de méthodes obsolètes, nous utiliserons le code suivant à la place. JsonFactory, JsonParser, etc. sont des exemples de JsonFactory. La nouvelle API Java MongoDB est plus appropriée pour moi. Si vous avez l'intention de conserver plusieurs documents contenant le même nom et l'âge de la même personne, je vous recommande d'utiliser une ArrayList pour trouver tous ces documents (que vous pouvez voir comme des lignes contenant le même nom et l'âge). Vous pouvez ensuite sélectionner les documents dans ArrayList pour les convertir en objets Java à l'aide de cette méthode.

Comment récupérer les données de Mongodb ?

À l'aide d'opérations de lecture, vous pouvez récupérer des données de votre base de données MongoDB. En général, il existe plusieurs types d'opérations de lecture qui peuvent accéder aux données de différentes manières. Si vous souhaitez demander des résultats en fonction d'un ensemble de critères à partir de l'ensemble de données existant, vous pouvez utiliser une opération de recherche telle que la méthode find() ou findOne().

Comment lire tous les fichiers dans Mongodb ?

Lorsqu'un programme Java est en cours d'exécution, créez un client MongoDB en instanciant la classe MongoClient. GetDatabase() est la méthode de connexion à une base de données. La méthode getCollection() renvoie l'objet document à partir duquel vous avez l'intention de le récupérer dans la collection.

Comment afficher les enregistrements Mongodb ?

Si vous souhaitez afficher la liste de vos bases de données, vous pouvez utiliser la commande show database. Une nouvelle base de données (mydb) n'a pas été créée. Pour afficher une base de données, vous devez inclure au moins un document. Dans MongoDB, la base de données par défaut est le test.

Puis-je utiliser Java avec Mongodb ?

Avant de commencer à utiliser MongoDB dans vos programmes Java, vous devez d'abord vous assurer que MongoDB CLIENT et Java sont installés sur la machine. Afin d'installer Java sur votre machine, vous devez d'abord regarder un tutoriel Java. Comme vous pouvez le voir, nous verrons comment installer le CLIENT MongoDB. Il est nécessaire d'installer le jar mongodb -driver-3.11.

Requête Mongodb en Java

MongoDB Query en Java est un outil puissant qui permet aux développeurs Java d'accéder et d'interroger les bases de données MongoDB. L'API MongoDB Query in Java fournit un riche ensemble d'options pour interroger les données dans les bases de données MongoDB. L'API prend en charge un large éventail d'options de requête, notamment la possibilité d'interroger par exemple, d'interroger par champ et d'interroger par index. L'API Query in Java prend également en charge un certain nombre de fonctionnalités qui facilitent l'utilisation des bases de données MongoDB, notamment la possibilité de se connecter à plusieurs bases de données, la possibilité de se reconnecter automatiquement aux bases de données et la possibilité de relancer automatiquement les requêtes.

Les données sont stockées dans MongoDB en tant que BSON (une sérialisation codée en binaire des documents Java Script Object Notation (JSON)), qui est une base de données open source orientée document. MongoDB (un système NoSQL) est utilisé pour interagir avec différents langages en utilisant des API de requête plutôt que SQL. L'article suivant vous expliquera comment utiliser le pilote Java pour accéder à MongoDB. GetDB() peut ensuite être utilisé pour identifier une base de données par son nom après qu'une connexion a été établie. En d'autres termes, si vous souhaitez récupérer un seul document d'une collection, vous pouvez utiliser la méthode find(). Vous devez savoir que le pilote Java affiche DBObjects en tant qu'opérateurs $ utilisés dans la documentation MongoDB. Les exemples suivants montrent comment enregistrer, mettre à jour, rechercher et supprimer des documents.

Données de printemps Nosql

Spring Data fournit également des projets supplémentaires pour vous aider à démarrer sur les technologies NoSQL telles que MongoDB, Neo4J, Elasticsearch, Solr, Redis, Gemfire et Couchbase. Spring Boot inclut également la configuration automatique pour Redis, MongoDB, Neo4j, Elasticsearch, Solr Cassandra, Couchbase et LDAP.

Cet article vous montrera comment utiliser Spring Data (Spring Boot JPA/Hibernate) avec un SGBDR tel que MySql/Postgress, ce qui simplifie la transition vers NoSQL (MongoDB). Le but de cet article est de montrer comment connecter un projet Spring Boot à MongoDB, ainsi que comment configurer MongoDB et l'utiliser. Pour vous connecter à MongoDB, vous aurez le choix entre trois méthodes : MongoDB Compass, MongoDB Forge ou MongoDB Base. Je devrais avoir une boussole et la version 1.12 ou ultérieure. L'intégralité de l'URL de l'accès MongoDB sera copiée en cliquant sur le bouton Copier. Lorsque Compass démarre, il sélectionne automatiquement l'URL MongoDB dans notre presse-papiers dans la section précédente. Remplissez votre mot de passe puis cliquez sur se connecter. En conséquence, nous avons appris à utiliser Spring Boot et MongoDB.

Exemple Java Mongocollection

La classe MongoCollection est utilisée pour représenter une collection de documents MongoDB. Il fournit diverses méthodes d'interaction avec la collection, telles que l'insertion, la mise à jour et la suppression de documents.
L'exemple suivant montre comment créer une instance MongoCollection :
importer com.mongodb. MongoClient ; importer com.mongodb.client. MongoCollection ; importer org.bson. Document; // Se connecte à l'instance MongoDB locale MongoClient mongoClient = new MongoClient(); // Obtenir un handle vers la collection "test" MongoCollection collection = mongoClient.getDatabase("test").getCollection("test");

Dans ce chapitre, nous allons vous apprendre à installer MongoDB dans les programmes Java. Pour s'assurer que MongoDB et Java sont installés, la machine doit être configurée. Pour qu'une base de données soit connectée, vous devez spécifier son nom. MongoDB créera automatiquement la base de données si la base de données n'existe pas. Le résultat suivant est obtenu en utilisant le programme ci-dessus. Tous les documents de la collection peuvent être visualisés à l'aide de la méthode find() du com.mongodb.client. Vous pouvez utiliser la classe MongoCollection ici.

Une collection peut être supprimée d'une base de données en utilisant les méthodes drop(). Dans l'industrie MongoDB, les méthodes restantes incluent save(), limit(), skip(), sort() et save() limit and sort. C'est la même procédure qui a été suivie dans le tutoriel précédent.

Bibliothèque Mongodb Jdbc

La bibliothèque MongoDB JDBC est un pilote qui permet aux développeurs Java de se connecter à MongoDB et d'interagir avec lui. Il fournit un riche ensemble de fonctionnalités qui facilitent le travail avec MongoDB.

Les requêtes natives MongoDb peuvent être exécutées à l'aide de JDBC, par opposition à Mongo Shell. Le pilote contient les mêmes options, paramètres et URL qu'un pilote Java MongoDB natif. Les méthodes utilisées en appelant les métadonnées de la base de données. Un pilote déduira une structure de base de données logique lors de son exécution à l'aide de la méthode GetTables() GetColumns(). Les collections sont des membres natifs de MongoDatabase qui sont stockés en tant qu'objets natifs à l'aide de WrappedMongoDatabase. La plupart des méthodes utilisent JavaScript, mais certaines utilisent des objets Bson, qui ne génèrent que des cartes. C'était un problème que nous essayions d'éviter en utilisant Java Proxy, mais cela n'a pas fonctionné.

Veuillez valider le code source pour toute requête qui ne fonctionne pas si vous en trouvez une. À l'aide d'un diagramme graphique, DBSchema lit des exemples de documents à partir de la base de données et les convertit en un schéma logique. Nous déduisons le schéma de la structure d'un document de collection en lisant un certain nombre de documents de chaque collection. DbSchema peut générer des clés étrangères virtuelles qui seront enregistrées dans les fichiers du projet. Cette méthode vous permet de rechercher facilement des informations dans plusieurs tables à l'aide de la recherche de données relationnelles.

Bases de données Nosql

Une base de données NoSQL est une base de données non relationnelle qui n'utilise pas la structure traditionnelle basée sur des tables des bases de données relationnelles. Les bases de données NoSQL sont souvent utilisées pour le Big Data et les applications Web en temps réel.

Au lieu de s'appuyer sur des bases de données relationnelles, les bases de données NoSQL stockent les données dans des documents. Il est conçu pour être simple, adaptable et capable de répondre rapidement aux exigences des besoins de gestion des données des entreprises modernes. Les bases de données de documents, les magasins clé-valeur, les bases de données à colonnes larges et les bases de données de graphes sont des exemples de bases de données NoSQL. Les entreprises du Global 2000 adoptent rapidement les bases de données NoSQL afin de fournir des applications critiques. En raison de cinq tendances, un grand nombre de bases de données relationnelles sont désormais trop difficiles à gérer en raison de défis techniques. En raison de leur modèle de données fixe, les bases de données relationnelles constituent un obstacle majeur au développement agile. Le modèle d'application définit le modèle de données dans NoSQL.

Ce n'est pas le cas que NoSQL définit comment les données doivent être modélisées. Les données peuvent être stockées au format JSON dans une base de données orientée document. Cela réduit le nombre de cadres ORM requis, simplifie le développement d'applications et élimine le besoin d'utiliser des ORM. La nouvelle version de Couchbase Server 4.0 introduit N1QL (prononcé nickel), un langage de requête puissant qui permet de traduire SQL en JSON. De plus, il peut être utilisé pour combiner des instructions SELECT / FROM / WHERE, organiser (SORT BY), joindre (LEFT OUTER / INNER), et plus encore. Les avantages des bases de données distribuées NoSQL, comme le démontrent une architecture évolutive et l'absence de point de défaillance unique, sont nombreux. La disponibilité des applications en ligne et mobiles devient de plus en plus importante à mesure que de plus en plus de clients font des affaires en ligne.

Une base de données NoSQL peut être installée, configurée et mise à l'échelle rapidement et facilement. Il a été conçu pour fonctionner comme une bibliothèque, un environnement d'écriture et un système de stockage. Ils peuvent fonctionner à n'importe quelle taille et peuvent être gérés et surveillés sur une base quotidienne ou hebdomadaire. Une base de données NoSQL distribuée permet la réplication des données entre différents centres de données sans nécessiter de logiciel supplémentaire. De plus, il permet un basculement immédiat des applications via des routeurs matériels - les applications n'ont pas à attendre que la base de données détecte un problème et exécute la leur. Avec l'essor de l'Internet des objets (IoT) et des applications Web, les bases de données NoSQL deviennent de plus en plus populaires.

Si votre application nécessite des transactions et la cohérence des données, vous devrez peut-être envisager d'autres options.
Outre leur évolutivité, les bases de données NoSQL présentent souvent des inconvénients par rapport aux bases de données traditionnelles. Si votre application traite une grande quantité de données, elle peut rencontrer ce problème.
Néanmoins, les bases de données NoSQL présentent une pléthore d'avantages par rapport aux SGBDR. Ils peuvent être plus efficaces en termes de capacité de stockage et de traitement, et ils sont plus faciles à utiliser et à apprendre.