JSON : le langage d'échange de données idéal

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.

Les bases de données de documents, telles que MapR-DB, sont parfois appelées sans schéma, ce qui est incorrect. Les bases de données documentaires ne nécessitent pas la même structure prédéfinie que les bases de données relationnelles , mais vous devez tenir compte des facettes de l'organisation des données pour effectuer cette tâche. Tout modèle de données doit être conçu pour s'assurer qu'il fonctionne de la meilleure façon possible. Avec MapR-DB, vous dénormalisez vos données en les déclassant en une ligne ou en créant plusieurs tables avec des enregistrements d'index dans une base de données relationnelle. L'utilisation d'une plage de clés vous permet de lire et d'écrire rapidement à partir d'une clé de ligne. Une taille de ligne de 32 Mo est recommandée, tandis qu'une taille de ligne de 50 à 150 Ko est recommandée. Lorsque les données sont triées par plage de clés de ligne, elles sont automatiquement distribuées.

Plusieurs éléments de données peuvent être ajoutés à une clé de ligne nommée composite. Si vous souhaitez regrouper les publications par catégorie et date, par exemple, une clé de ligne telle que SPORTS_ 20131012 (si vous souhaitez que la plus récente soit la plus récente, utilisez une date inversée). La modélisation de base de données relationnelle traditionnelle n'est pas utilisée dans la modélisation de données de base de données de documents. Dans les modèles de programmation orientés objet, le même type de base peut être étendu à divers types d'objets, ce qui entraîne l'association de divers types d'objets. Ce n'est pas un modèle de réplication, mais il est très simple à mettre en œuvre à l'aide d'un modèle de document. Il existe plusieurs façons de représenter les arbres, y compris les listes de contiguïté et les arborescences.

Une base de données JSON est l'une des bases de données NoSQL les plus populaires en termes d'utilisation. Les bases de données NoSQL, contrairement aux bases de données relationnelles traditionnelles qui sont généralement composées de lignes et de colonnes, n'ont pas besoin d'être connectées à des structures de données.

En ce qui concerne l'identification sémantique générale des valeurs de chaîne couramment utilisées en programmation, le mot-clé format effectue une identification sémantique de base. Étant donné que JSON n'a pas de type "DateTime", la date doit être encodée sous forme de chaîne. Lors de la définition du format de l'auteur du schéma, il spécifie si la valeur de chaîne doit être interprétée comme une date.

Un objet JSON est un wrapper curly-bar pour une entité dans JSON. Il est écrit en paires non ordonnées de paires nom et valeur dans lesquelles ":" (deux-points) doit être suivi de "," (virgule) et toutes les paires de noms et de valeurs doivent être séparées par "," (virgule). Il peut être utilisé conjointement avec des chaînes arbitraires dans les noms de clé.

JavaScript Object Notation (JSON) est un format textuel utilisé pour traduire les données d'un objet JavaScript en données structurées. est utilisé pour transmettre des données dans des applications Web (par exemple, envoyer des données du serveur au client, afin qu'elles puissent être affichées sur une page Web ou vice versa).

Qu'est-ce que le format Json dans Nosql ?

En NoSQL, le format JSON est un standard de stockage des données. JSON, ou JavaScript Object Notation, est une norme ouverte basée sur du texte léger conçue pour l'échange de données lisibles par l'homme. Il est dérivé du langage de programmation JavaScript pour représenter des structures de données simples et des tableaux associatifs, appelés objets.

La base de données JSON est une base de données NoSQL de type document pouvant stocker des données semi-structurées. Ce format peut être utilisé plus librement que le format lignes-colonnes, qui est coûteux et rigide. Les bases de données documentaires ne contiennent pas de schéma fixe et tous les documents sont traités comme des objets individuels. Les bases de données NoSQL sont très efficaces car elles peuvent gérer une large gamme d'index. Si vous souhaitez accéder à toutes les informations d'un document ou si vous souhaitez créer des documents séparés et les lier, vous pouvez le faire. Les objets imbriqués dans un document peuvent être facilement interrogeables, tels que des tableaux imbriqués ou des fichiers incorporés. Les bases de données de documents, telles que MongoDB, disposent d'un langage de requête riche (MQL) et d'un pipeline d'agrégation, éliminant ainsi le besoin de transformation et de traitement des données dans les entrepôts de données traditionnels . Python et R, par exemple, peuvent facilement être utilisés pour analyser les données de ces bases de données sans nécessiter de codage supplémentaire. Outre ses avantages en termes de performances et d'optimisation de l'espace, MongoDB est la base de données JSON la plus utilisée.

Étant donné que JSON est simple à générer et à lire, il peut être utilisé pour l'échange de données entre plusieurs applications. La programmation orientée objet est également prise en charge par JSON, qui permet un haut niveau de structure de données.

Les bases de données Json sont le type de magasin de données le plus courant

Une base de données de documents JSON contient le type de données le plus courant, à savoir les données d'un document JSON. Ils peuvent être lus et écrits de manière très simple, et ils peuvent également être analysés par un programme. De plus, MongoDB stocke les données au format BSON à la fois en interne et sur le réseau. MongoDB est cependant une base de données JSON plutôt qu'une base de données NoSQL. MongoDB peut être utilisé pour stocker et récupérer de manière native toutes les données pouvant être représentées dans JSON, et JSON est également facilement accessible via MongoDB.

Qu'est-ce que le format Json avec exemple ?

JSON est un format textuel pour représenter des structures de données. Il est dérivé de JavaScript, mais de nombreux langages de programmation incluent désormais du code pour générer et analyser des données au format JSON.
Un exemple de données au format JSON :
{"menu": {
"id": "fichier",
"valeur": "Fichier",
"apparaitre": {
"élément du menu": [
{"value": "Nouveau", "onclick": "CreateNewDoc()"},
{"value": "Ouvrir", "onclick": "OpenDoc()"},
{"value": "Fermer", "onclick": "FermerDoc()"}
]
}
}}

JSON (JavaScript Object Notation), qui est un format de fichier standard ouvert, est utilisé dans le partage de données. Les données peuvent être stockées et transmises à l'aide de texte lisible par l'homme. JSON a été créé à la suite d'un besoin urgent de communication serveur-client en temps réel. Un certain nombre de langages de programmation modernes sont disponibles pour gérer la génération et l'analyse JSON. Il n'y a presque aucune limite à la taille d'un fichier JSON. Lorsque l'espace de stockage nécessaire est disponible, le contenu peut être conservé jusqu'à deux ans. Si le navigateur client a une limite de mémoire faible, le transfert sera affecté si les données sont volumineuses. Pour rester à jour sur la communauté des formats de fichiers, vous pouvez devenir un contributeur sur Fileformat.com.

Les fichiers JSON qui peuvent être créés sont simples à créer, et ils sont accessibles par un logiciel qui doit les lire. Le code est simple à lire, ce qui est idéal pour les données qui doivent être accessibles rapidement, comme les fichiers de configuration. De plus, comme les fichiers JSON sont portables, ils peuvent être lus et écrits par n'importe quel nombre de logiciels.

Comment stocker des types de données dans des variables

Une valeur peut inclure une variété de types de données. Dans l'exemple précédent, un entier est utilisé pour représenter "nom", tandis qu'une chaîne est utilisée pour représenter "âge". En réalité, la valeur du « genre » pourrait être « masculin » ou « féminin ».

Qu'est-ce que le format Json dans Mongodb ?

Un objet est représenté par un tableau, un nombre, une chaîne, un booléen ou une valeur nulle dans JSON. Lors de l'utilisation du format JSON étendu, un ensemble réservé de clés est défini avec une valeur en majuscule qui représente les informations de type de champ qui correspondent directement à chaque type dans le format dans lequel MongoDB stocke les données.

MongoDB JSON est un sous-ensemble de la notation d'objet JavaScript. Les chaînes sont utilisées pour la notation des paires clé-valeur, et elles sont facilement exportées et importées dans une variété de programmes. JSON est utilisé par les applications Web et les serveurs pour communiquer des données. En l'utilisant, nous n'aurons plus à créer la structure des documents pour la base de données. Dans l'exemple précédent, nous pouvons montrer comment nous incluons la valeur numérique emp_id comme 101 dans MongoDB_JSON. L'attribut name affiche le champ de nom, tandis que la chaîne ABC affiche la valeur du champ. Lorsque vous utilisez MongoDB, vous pouvez importer des données à partir de la collection MongoDB_JSON. L'importation et l'exportation MGO sont toutes deux utilisées pour exécuter le fichier Json. La commande cat nous permet de visualiser les données dans un format lisible par l'homme.

Comment Json est stocké dans Nosql ?

Dans NoSQL, JSON est stocké en tant que type de données binaire. Cela signifie qu'il n'est pas stocké sous forme de fichier texte comme dans une base de données traditionnelle . Au lieu de cela, il est stocké dans un format optimisé pour un accès rapide en lecture et en écriture. Les bases de données NoSQL sont conçues pour être évolutives et offrir des performances élevées.

Le modèle de document est maintenant intégré dans des bases de données relationnelles populaires. Les types de données JSON sont les plus couramment utilisés par ces fonctionnalités. PostgreSQL 9.2 ajoute le support JSON natif ainsi que des opérateurs pour convertir les données dans ce format. Certains modèles, auparavant considérés comme inefficaces et inutilisables, progressent désormais dans ce sens. Les données transmises entre les services sont gérées de facto dans l'écosystème Node.js en utilisant l'encodage de facto. Dans un système polyglotte, les tampons Apache Avro ou Protocol seraient le moyen le plus efficace de transmettre des données. Le format XML notoirement abstrus perd du terrain au profit de JSON car il devient plus similaire aux modèles de données côté client.

Java et Python utilisent tous deux Pickle pour prendre en charge une sérialisation efficace des données dans JSON, contrairement à d'autres langages côté serveur tels que Python. Au lieu de demander à l'utilisateur d'effectuer une transformation de données, la transformation de données peut être effectuée sur le serveur pour la configuration frontale ou pour obtenir des informations sur les médias sociaux de l'utilisateur. Vous souhaiterez peut-être effectuer une mise à niveau progressive, qui change en fonction de la disponibilité des différentes versions du logiciel. Étant donné que l'ancien code doit gérer le nouveau format de données afin d'être compatible en amont/en aval, cela peut être un défi. Il a été démontré que de nombreuses relations individuelles causent des problèmes lorsqu'elles sont utilisées de manière incorrecte, même si la requête est effectuée correctement. Nous pouvons stocker ces liens dans la table des chansons tant qu'ils n'ont aucune relation avec d'autres chansons. Il est également possible de les interroger pour des résultats correspondant au code de l'application, en totalité, ou seulement pour certaines clés.

La quantité de données créées nécessite une quantité importante d'espace. De nombreux fournisseurs ont créé leurs propres encodages binaires pour la représentation des données, notamment JSONB de PostgreSQL et BSON de MongoDB. La valeur stockée d'un document peut être utilisée pour identifier les clés mal orthographiées ou les clés invalides.

La base de données NoSQL à larges colonnes fournit un environnement sémantiquement riche dans lequel stocker les données. La capacité de JSON à être lisible par les humains en fait un excellent outil pour l'édition manuelle des données. Une base de données à colonnes étendues est idéale pour regrouper des colonnes de données associées, et les données sont stockées dans des paires de valeurs clés. Par conséquent, JSON est un bon choix pour l'édition manuelle, et les bases de données NoSQL à larges colonnes sont idéales pour stocker des données sémantiquement riches.

Base de données Nosql Json

Une base de données NoSQL (se référant à l'origine à « non SQL » ou « non relationnelle ») fournit un mécanisme de stockage et de récupération de données qui est modélisé par des moyens autres que les relations tabulaires utilisées dans les bases de données relationnelles. De telles bases de données existent depuis la fin des années 1960, mais le nom "NoSQL" n'a été inventé qu'au début du 21e siècle, déclenché par les besoins des entreprises du Web 2.0. Les bases de données NoSQL sont souvent plus évolutives et offrent de meilleures performances que les bases de données relationnelles. Ils sont souvent mieux adaptés au stockage et à la récupération de grandes quantités de données dans un format plus naturel pour la structure des données elles-mêmes.

Les données des bases de données modernes sont généralement stockées dans un format de données connu sous le nom de base de données JSON, qui signifie JavaScript Object Notation. La syntaxe de la norme la rend simple à comprendre pour les machines et les humains, qui a été introduite pour la première fois en 2006. Une base de données NoSQL est basée sur un ensemble de principes qui traitent de la structure de stockage, de la conception et de la requête/indexation. Les bases de données de graphes, par exemple, prennent généralement en charge le traitement des données en mémoire pour réduire le temps de parcours des relations. Chaque élément de données est associé à un ensemble de numéros d'identification de relation stockés sur un disque dans ces structures. En utilisant une approche basée sur les clusters, une base de données peut créer une plate-forme de données plus grande en ajoutant plus de nœuds. Les données sont partitionnées entre les nœuds dans le cadre d'un système de stockage et de traitement distribué.

Le schéma d'un document peut être étendu en ajoutant de nouveaux attributs, ce qui est accompli par l'ajout de nouveaux attributs. Le DBA n'est plus tenu de gérer les schémas d'application et les microservices peuvent être fournis en continu. Les noms de clé de document peuvent être distingués des noms de colonne dans un contexte de base de données relationnelle. Vous pourrez utiliser Couchbase n'importe où et à tout moment car il offre flexibilité et hautes performances. Il est simple d'ajouter de nouveaux nœuds à un cluster tandis que les données sont automatiquement répliquées et équilibrées en arrière-plan. Toutes les configurations de données et d'indexation sont automatiquement gérées par un service de base de données, y compris la réplication des données et l'accès aux données.

Bases de données de documents Json - La nouvelle norme ?

Les bases de données de documents JSONGET ont gagné en popularité car elles offrent une variété d'avantages par rapport aux bases de données relationnelles traditionnelles. Le document JSON peut être lu et écrit dans n'importe quel langage de programmation et est léger, ce qui lui permet d'être facilement utilisé dans les applications. De plus, les bases de données de documents JSON fonctionnent mieux que les bases de données relationnelles traditionnelles en raison de leur faible surcharge pour les analyses de table.

Exemple de base de données Json Python

JSON est une syntaxe de stockage et d'échange de données.
Python a un package intégré appelé json, qui peut être utilisé pour travailler avec des données JSON.
Exemple:
importer json
# du JSON :
x = '{ "nom":"Jean", "âge":30, "ville":"New York"}'
# analyse x :
y = json.loads(x)
# le résultat est un dictionnaire Python :
print(y["âge"])