JSON dans une base de données NoSQL : les avantages et les inconvénients

Dans cet article, nous allons explorer comment stocker JSON dans une base de données NoSQL. Nous examinerons les avantages et les inconvénients de l'utilisation de JSON dans une base de données, et nous verrons comment travailler avec des données JSON dans certaines des bases de données NoSQL les plus populaires . À la fin de cet article, vous devriez avoir une bonne compréhension de la façon de stocker JSON dans une base de données NoSQL.

Certaines fonctionnalités du modèle de document sont devenues populaires dans les bases de données relationnelles populaires. Le type de données JSON le plus courant est une caractéristique de ces systèmes. Dans PostgreSQL 9.2, la possibilité de convertir des données en JSON a été ajoutée. D'autres modèles qui étaient auparavant considérés comme inefficaces et inutilisables font leur chemin dans le domaine. Vous pouvez communiquer des données entre plusieurs services à l'aide de l'encodage de facto fourni par l'écosystème node.js. Dans les systèmes polyglottes, les tampons Apache Avro ou Protocol sont généralement utilisés comme mécanismes de transmission de données. XML perd actuellement du terrain au profit de JSON, qui est plus proche des modèles de données côté client.

En tant que langage côté serveur, tous les langages côté serveur doivent prendre en charge une sérialisation efficace des données à l'aide de JSON, comme Python et Java. En conséquence, la transformation des données requise pour transmettre la configuration entre le serveur frontal et le flux de médias sociaux de l'utilisateur est réduite. Vous souhaiterez peut-être exécuter une mise à niveau propagée qui change avec la publication de chaque version. En ce qui concerne la compatibilité ascendante ou descendante, les anciennes applications sont nécessaires pour gérer le nouveau format. Les relations avec une ou plusieurs personnes sont connues pour causer des problèmes lorsqu'elles ne sont pas faites correctement. Nous pouvons simplement conserver ces liens dans la table des chansons car ils n'ont aucune incidence sur une autre relation que la table des chansons. Le JSON peut également être interrogé pour déterminer si les résultats sont entièrement compatibles avec les applications ou uniquement avec des clés spécifiques.

Parce qu'il y a tellement de données impliquées, cela peut entraîner une surcapacité de stockage de données. Plusieurs fournisseurs, dont Postgres et MongoDB, ont créé leurs propres versions de la représentation des données, telles que JSONB et BSON. Dans certains documents, les valeurs stockées peuvent être appliquées à des clés mal orthographiées ou non valides.

MongoDB est la base de données NoSQL la plus utilisée. Base de données orientée document MongoDB est une base de données NoSQL gratuite, open source et multiplateforme qui utilise des structures de données de type JSON avec des schémas.

La base de données JSON est l'une des bases de données NoSQL qui fournit une variété de types de données et est simple à modifier si nécessaire. Les données peuvent être stockées dans des documents plutôt que dans des tableaux rigides, ce qui rend les bases de données JSON plus adaptables.

La catégorie de bases de données JSON est l'une des plus populaires parmi les bases de données NoSQL. Les bases de données relationnelles traditionnelles , contrairement aux bases de données NoSQL, sont conçues pour stocker des données en dehors des colonnes et des lignes.

Les données en JSON peuvent être stockées dans des formats temporaires. Un site Web, par exemple, peut générer des données générées par l'utilisateur, comme un formulaire soumis. Il peut également être utilisé comme format de données pour n'importe quel langage de programmation afin de fournir des niveaux élevés d'interopérabilité.

Pouvez-vous stocker Json dans Nosql ?

Dans SQL Server ou SQL Database, les documents JSON peuvent être stockés et interroger les données JSON de la même manière qu'une base de données NoSQL.

Les bases de données JavaScript Object Notation (JSON), qui sont utilisées dans un grand nombre de bases de données modernes, utilisent un format de données connu sous le nom de base de données JSON. La norme, qui a été introduite pour la première fois en 2006, facilite la compréhension des humains et des machines. Les bases de données NoSQL sont conçues et écrites avec des cas d'utilisation spécifiques à l'esprit, tels que le stockage de données, la conception et la sélection de méthodes de requête/d'indexation et la structuration des données. Les structures de bases de données de graphes , telles que les bases de données de graphes, prennent généralement en charge le traitement en mémoire dans le cadre de leur traitement en mémoire. Chaque donnée est liée à un ensemble de numéros d'identification de relation stockés sur un disque qui ont été mis en place dans ces structures. Avec une approche basée sur les clusters, la base de données peut créer une plate-forme de données plus grande en ajoutant plus de nœuds. Les données sont partitionnées entre les nœuds afin de faciliter le stockage et le traitement distribués.

La possibilité d'ajouter de nouveaux attributs à un document est une extension du schéma du document. Il rationalise la gestion des schémas d'application et accélère la fourniture de microservices en éliminant le besoin de DBA. Les noms de clé de document peuvent être traités comme des noms de colonne dans une table relationnelle. Si vous souhaitez utiliser Couchbase, vous pouvez le faire en sachant que vous avez accès à un haut niveau de performance et de flexibilité. L'ajout d'un nouveau nœud à un cluster est un processus simple, tandis que l'équilibrage et la réplication des données sont effectués automatiquement à partir de la ligne de commande. Le service de base de données gère tous les index, partitions, réplications et fonctionnalités d'accès aux données qui sont configurés dans la base de données.

Un fichier JSON est un format d'échange de données peu coûteux, simple à lire et à écrire. Les données peuvent être représentées sur plusieurs plates-formes et applications utilisant ce langage. Amazon DocumentDB, avec son service de base de données de documents rapide, évolutif, hautement disponible et entièrement géré, permet les charges de travail MongoDB. Grâce à cela, il est simple de stocker, d'interroger et d'indexer les données JSON.

Puis-je stocker Json dans Mongodb ?

Oui, vous pouvez stocker JSON dans MongoDB. JSON est un format utilisé pour représenter les données de manière lisible par l'homme. MongoDB est une base de données pouvant stocker des données au format JSON .

MongoDB est une base de données NoSQL hautes performances qui a été développée au milieu des années 2000. Les enregistrements de document (enregistrements) et de collection (tables) peuvent être utilisés pour stocker des données non relationnelles dans MongoDB. Le format JavaScript Object Notation (JSON) est le seul qui soit uniquement basé sur JavaScript. Binary JSON (BSON) est une chaîne JSON qui peut stocker une variété de types de données. Dans cet article, nous allons apprendre à gérer les données JSON dans MongoDB. La structuration, l'importation et l'exportation des données ne sont que quelques-unes des opérations. En termes simples, MongoDB prend en charge à la fois JSON et MongoDB. Au lieu de créer un nouveau tableau, intégrez des données et des listes associées dans le même document, comme illustré dans l'image ci-dessous.

Qu'est-ce que Json dans la base de données Nosql ?

JSON (JavaScript Object Notation) est un format d'échange de données léger. Il est facile pour les humains de lire et d'écrire. Il est facile pour les machines d'analyser et de générer. Il est basé sur un sous-ensemble du langage de programmation JavaScript, norme ECMA-262 3e édition - décembre 1999. JSON est un format de texte complètement indépendant du langage mais utilise des conventions familières aux programmeurs de la famille C de langages (C, C++, JavaScript, etc.). Ces propriétés font de JSON un langage d'échange de données idéal.

Une base de données JSON est une base de données NoSQL de type document qui peut être utilisée pour stocker des données semi-structurées. Ce format est beaucoup plus flexible que les lignes-colonnes, qui est une méthode d'écriture longue et coûteuse. Les bases de données documentaires, contrairement aux systèmes de fichiers, sont structurées de manière à ce que chaque document soit traité individuellement. Étant donné que MongoDB prend en charge différents types d'index, les bases de données NoSQL fonctionnent mieux que les bases de données standard. Vous pouvez également lier plusieurs documents ensemble (en incorporant des informations) ou vous pouvez créer des documents séparés puis les lier ensemble. L'imbrication d'objets dans un document, comme les tableaux imbriqués ou les documents incorporés, est simple à interroger. Les bases de données de documents telles que MongoDB disposent d'un langage de requête riche (MQL) et d'un pipeline d'agrégation, ce qui rend le traitement et la transformation des données beaucoup plus faciles qu'auparavant. Par conséquent, ces bases de données peuvent être facilement transmises à des programmes d'analyse de données populaires tels que Python et R sans nécessiter de codage supplémentaire. D'autres fonctionnalités de MongoDB, telles que l'optimisation des performances et de l'espace, en font la base de données JSON la plus populaire .

Les bases de données SQL, telles que MySQL, ne prennent pas en charge JSON car il est moins efficace et n'est pas destiné aux applications à fort trafic. En conséquence, MySQL est un bon choix pour ceux qui ont besoin d'une grande quantité de données et qui souhaitent maintenir des performances élevées. Vous devez utiliser JSON si vous n'avez besoin que d'une base de données légère pouvant être utilisée pour des applications à petite échelle.

Bases de données Json : la solution idéale pour stocker des données semi-structurées

Une base de données JSON peut stocker des données semi-structurées. Le fait qu'ils soient flexibles et efficaces signifie qu'ils peuvent être utilisés pour stocker des données qui ne nécessitent pas de table normalisée.

Base de données Json Nosql

Les bases de données JSON NoSQL sont de plus en plus populaires car elles offrent une alternative plus flexible et évolutive aux bases de données relationnelles traditionnelles. Les bases de données JSON sont particulièrement bien adaptées à la gestion de structures de données complexes et aux applications nécessitant un accès aux données en temps réel.

Les bases de données de documents, telles que la base de données MapR (qui fait désormais partie de HP Enterprise Server Data Fabric), sont parfois appelées bases de données sans schéma. Les bases de données documentaires, contrairement aux bases de données relationnelles, ne nécessitent pas la même structure prédéfinie ; cependant, vous devez définir les aspects de la façon dont vous avez l'intention d'organiser vos données afin de créer une base de données documentaire. Si votre application fonctionne mal en matière de modélisation de données, elle n'a aucune chance de bien fonctionner à long terme. Vous pouvez dénormaliser votre schéma à l'aide de HPE Ezmeral Data Fabric et le stocker dans une seule ligne ou créer une base de données NoSQL avec plusieurs index. Lorsque les données sont regroupées par plage de clés, il est plus facile de lire et d'écrire par clé de ligne. Le modèle ER peut être utilisé pour définir le modèle physique afin que les données pouvant être lues ensemble soient stockées séparément. Le modèle NoSQL vous permet de dénormaliser ou de dupliquer des données afin d'y accéder et de les stocker toutes ensemble.

Il s'agit d'un magasin de données dénormalisé, dans lequel les données sont stockées dans une table et qui contient plusieurs index qui seraient normalement stockés dans une base de données relationnelle. Si vos tables sont dans une relation un-à-plusieurs, elles peuvent être modélisées comme un document unique. Une ligne dans une base de données relationnelle représente une instance spécifique d'un objet similaire. Un modèle de programmation orientée objet permet de lier différents types d'objets, par exemple en étendant le même type de base. Chaque document contient une clé de ligne correspondant à un nœud dans son arborescence. Dans le champ parent, les identifiants de nœud sont stockés et dans le champ enfants, les identifiants de nœud sont stockés dans un tableau. Dans cet article de blog, je passerai en revue certaines des différences entre la modélisation des données de base de données de documents et la modélisation de base de données relationnelle. Les modèles de document permettent aux objets de chaque sous-type de stocker leurs attributs de la même manière qu'ils le feraient s'ils appartenaient à un type de base ou à un autre sous-type. Cela permet de modéliser différents types de produits dans un même tableau et de regrouper les produits par type.

Json ou Mongodb : quel est le meilleur choix pour le stockage de données ?

Le stockage de données dans JSON est populaire car il est simple à lire et à écrire et peut être facilement transmis sur le réseau car il est léger et facile à lire. MongoDB est un choix populaire pour le stockage de données en raison de sa vitesse, de sa flexibilité et de sa capacité à évoluer.

Meilleur moyen de stocker Json dans la base de données

Il n'y a pas de réponse définitive à cette question car cela dépend des besoins spécifiques de l'application. Cependant, certaines personnes recommandent d'utiliser une base de données orientée document telle que MongoDB pour stocker les données JSON. En effet, les bases de données orientées document sont conçues pour fonctionner avec des données stockées dans un format similaire à JSON.

Le modèle suivant est utilisé pour stocker les données relatives à l'utilisateur dans ma table : un uid (clé primaire) et une colonne méta qui stocke d'autres données sur l'utilisateur au format JSON. En tant que développeur, pourquoi devrais-je utiliser une colonne par propriété (au lieu d'utiliser plusieurs colonnes) ? Comment puis-je effectuer une requête sur un utilisateur nommé 'foo' ? Les données peuvent être stockées dans une variété de formats via des documents JSON. Les clés étrangères peuvent être créées dans des colonnes (mais pas dans des documents JSON), mais pas entre des colonnes (bien qu'elles puissent être séparées). Il est essentiel d'envisager des solutions NoSQL telles que MongoDB si vous souhaitez pouvoir ajouter autant de champs que vous le souhaitez sans être limité par des limites de taille (autres qu'une limite de taille de document arbitraire). Tableau 1 : Le nombre de colonnes par valeur d'une base de données relationnelle.

L'un des avantages de l'utilisation de JSON est qu'il est simple de créer une autre paire clé/valeur dans un champ JSON lorsque l'équipe n'est pas disciplinée, il est donc tentant d'éviter de migrer le schéma. La structure de WordPress, par exemple, facilite l'identification de ces types de contenu (au moins WordPress a été le premier endroit où je l'ai observé, et il est probablement originaire d'ailleurs). Il est plus rapide et peut contenir plus de clés qu'un blob JSON , mais il n'est pas aussi rapide que certaines solutions NoSQL. Un mélange de deux modèles ne pose pas nécessairement de problème (en supposant qu'il n'y a pas d'espace supplémentaire), mais si les deux ensembles de données ne sont pas synchronisés, des problèmes peuvent survenir. Le support PLV8 de PostgreSQL (avec éventuellement d'autres SGBDR avec des langages de procédures stockées plus flexibles) en fait un meilleur choix que les autres SGBDR. Je pense que vous êtes mieux adapté aux bases de données NoSQL comme MongoDB si vous essayez de combiner un modèle non relationnel avec une base de données relationnelle. Comme d'autres observateurs l'ont souligné, le processus de recherche sera plus lent. La façon la plus simple d'interroger par cela serait d'insérer une colonne -ID.

Dynamodb : comment stocker un document Json

Il est possible d'utiliser le type longblob, qui peut gérer jusqu'à 4 Go de données pour la colonne contenant le grand objet JSON et peut l'insérer, le mettre à jour et le lire comme s'il s'agissait de texte. Comment stockez-vous le fichier json dans dynamodb? Un document JSON peut être stocké en tant qu'attribut dans une table DynamoDB. La méthode withJSON est utilisée pour accomplir cela. La méthode analyse le document JSON et mappe chaque élément aux données DynamoDB. Est-ce que Postgres est bon pour json ? Si vous utilisez des données JSON statiques et des données actives structurées SQL, PostgreSQL est un bon choix car sa représentation JSONB est efficace et permet l'indexation.

Vous devez créer une base de données évolutive pour stocker et interroger les données Json Qu'utilisez-vous

Une base de données évolutive est une base de données capable de gérer une grande quantité de données et de fournir un accès rapide à ces données. Une option pour stocker et interroger les données JSON consiste à utiliser une base de données NoSQL telle que MongoDB. MongoDB est une base de données orientée document bien adaptée au stockage de données au format JSON. Une autre option consiste à utiliser une base de données relationnelle telle que MySQL. Bien que MySQL ne soit pas aussi bien adapté pour stocker des données JSON, il peut être utilisé à l'aide d'une bibliothèque telle que Json2Mysql.

Type de données Json dans MySQL

Il n'est pas nécessaire de convertir le format de chaîne vers et à partir du format de chaîne. Ce document peut être analysé ou formaté sans nécessiter aucune connaissance en programmation. Par conséquent, MySQL utilise le type de données JSON comme type natif. Bien que le stockage de données JSON dans une colonne MySQL présente certains avantages, la base de données ne prend pas en charge les tableaux imbriqués ou les types d'objets.

Meilleur moyen de stocker des données Json dans Azure

Il existe plusieurs façons de stocker des données JSON dans Azure. Une façon consiste à utiliser Azure Blob Storage. Vous pouvez créer un conteneur blob, puis stocker vos données JSON dans ce conteneur. Une autre méthode consiste à utiliser Azure Table Storage. Vous pouvez créer une table, puis stocker vos données JSON dans cette table.