Migrer des données d'une base de données relationnelle vers une base de données NoSQL

Les bases de données relationnelles sont le choix incontournable des entreprises depuis de nombreuses années. Cependant, l'essor du Big Data et la nécessité de gérer davantage de données non structurées ont conduit à une nouvelle génération de bases de données appelées bases de données NoSQL. La migration des données d'une base de données relationnelle vers une base de données NoSQL peut être une tâche ardue. Mais avec les bons outils et la bonne planification, cela peut être fait relativement facilement. Il y a quelques points à garder à l'esprit lors de la migration des données : 1. Choisissez la bonne base de données NoSQL pour vos besoins. Il existe de nombreux types de bases de données NoSQL, il est donc important d'en choisir une qui répondra à vos besoins. 2. exportez vos données depuis votre base de données relationnelle. Cela peut être fait en utilisant une variété d'outils, en fonction de votre base de données. 3. Importez vos données dans votre base de données NoSQL. Encore une fois, il existe une variété d'outils disponibles pour aider à cela. 4. Testez, testez, testez. Il est important de tester vos données dans votre nouvelle base de données NoSQL pour vous assurer que tout a été migré correctement et que vos données sont accessibles.

L'ancien système de gestion de bases de données relationnelles (RDBMS), qui fonctionne dans les centres de données d'entreprise et détient la majorité des données mondiales depuis plus de 30 ans, est le système de données dominant. Cela ne peut pas continuer. Le RDBMS n'est plus en mesure de suivre le volume, la vitesse et la variété croissants des données générées et consommées. Les bases de données NoSQL sont nécessaires dans une nouvelle ère de Big Data. Il ne fait aucun doute que la transition de l'ancien SGBDR aux bases de données NoSQL modernes est simple. Choisir le bon logiciel NoSQL pour migrer d'une base de données relationnelle vers une base de données NoSQL nécessite une planification minutieuse. SQL et NoSQL Land diffèrent considérablement dans la syntaxe, de sorte que le langage peut nécessiter une certaine gymnastique mentale pour les nouveaux utilisateurs.

Bien que cela puisse dissuader certains développeurs d'utiliser NoSQL dans leur prochain projet, cela ne devrait pas les dissuader de le faire. L'échelle de Foursquare lui permet d'attirer des millions d'utilisateurs et plus de 2,5 milliards de check-ins. L'un des avantages de NoSQL est la possibilité d'itérer sur un modèle si nécessaire pour répondre à un besoin métier spécifique. Après avoir migré du monde relationnel, de nombreux nouveaux utilisateurs se tournent vers le cloud. Foursquare et Art.sy sont deux sociétés qui sont passées des bases de données relationnelles aux bases de données NoSQL. Le processus de déplacement des données RDBMS vers une base de données en colonnes, telle que Cassandra, diffère du déplacement des données vers des magasins clé-valeur, tels que Riak, ou de la migration des données vers MongoDB. La plupart des entreprises qui réussissent se développent dès le départ, en utilisant Nosql comme principal outil de gestion des processus métier.

Bien que les bases de données NoSQL puissent être migrées en profondeur, elles nécessitent toujours un mappage de schéma approfondi dans n'importe quel langage de programmation qui reçoit des données. À mesure que les données deviennent de plus en plus hétérogènes et que les migrations vers les bases de données NoSQL continuent de s'accélérer, les bases de données NoSQL seront capables d'interpréter les données d'une manière réceptive aux modifications du schéma inhérent des données.

Comment migrer une base de données relationnelle vers une base de données Nosql ?

Vous devrez suivre quelques étapes pour migrer une base de données relationnelle vers une base de données nosql. Tout d'abord, vous devrez exporter vos données de la base de données relationnelle dans un format de fichier pouvant être importé dans la base de données nosql. Ensuite, vous devrez créer un schéma pour votre base de données nosql. Enfin, vous devrez importer vos données dans la base de données nosql.

Pouvez-vous stocker des données relationnelles dans Nosql ?

Les relations peuvent être stockées dans des bases de données NoSQL car elles diffèrent des bases de données relationnelles en ce sens qu'elles sont uniques et ne sont pas stockées de la même manière. De nombreux utilisateurs de bases de données NoSQL signalent que la modélisation des données de relation dans les bases de données NoSQL est plus facile que la modélisation des données dans les bases de données relationnelles, car les données associées n'ont pas besoin d'être séparées entre les tables.

Les données peuvent être stockées à l'aide d'une simple paire clé/valeur, d'un document JSON ou d'un graphique. La base de données en tant que service (DBaaS) est un type de base de données qui ne nécessite pas SQL pour effectuer des requêtes. Beaucoup de ces bases de données prennent en charge les requêtes compatibles SQL, c'est pourquoi le terme « NoSQL » fait référence à une base de données non relationnelle. Il n'y a aucune exigence dans le magasin de documents d'avoir la même structure pour tous les documents. Cette approche vous permet de profiter d'un large éventail d'options. Une clé est un identifiant unique attribué à un document qui est fréquemment haché. Un seul document avec une structure atomique comprend généralement des opérations écrites dans plusieurs champs.

Au lieu de calculer un hachage, les données de la plupart des bases de données de familles de colonnes sont physiquement stockées dans l'ordre des clés. Une clé de ligne est considérée comme un index primaire et permet d'accéder à des informations basées sur des clés via une clé spécifique ou un ensemble de clés. Vous pouvez utiliser certaines implémentations pour créer des index secondaires sur les colonnes d'une famille de colonnes. Pour effectuer des recherches simples à l'aide de la valeur d'une clé ou d'un ensemble de clés, les magasins clé/valeur sont hautement optimisés. Les magasins de données dans les magasins de données graphiques sont divisés en deux catégories : les nœuds et les arêtes. Les nœuds peuvent représenter n'importe quelle entité ou bord peut indiquer la relation entre n'importe quelle entité ou bord. Un langage de requête tel que les bases de données de graphes peut être utilisé pour parcourir facilement un réseau de relations.

Les magasins de données de séries chronologiques sont conçus pour stocker les données de télémétrie de manière optimale. Il est possible d'utiliser des capteurs IoT ou des compteurs d'application/système. Dans certains cas, le magasin de données d'objet réplique un objet blob sur plusieurs nœuds de serveur. Les fichiers sont accessibles sur un réseau à l'aide de protocoles réseau standard tels que le bloc de messages serveur (SMB) lors de l'utilisation de partages de fichiers. Les index externes servent d'index secondaire dans le cas des magasins de données. Le logiciel est capable de stocker de grandes quantités de données et d'y accéder en temps quasi réel. Un index est créé en utilisant une méthode d'indexation. Les recherches en texte libre peuvent être prises en charge dans certains cas, car elles peuvent être multidimensionnelles.

L'architecture cloud est conçue pour être cloud-native. Il s'agit de l'itération la plus récente dans le développement et le déploiement de logiciels. L'objectif de ce modèle est de permettre des applications hautement réactives qui peuvent être déployées en tant que modèle cloud, sur site ou hybride.
Les organisations adoptent de plus en plus des architectures cloud natives afin de réduire le coût global des logiciels tout en gérant mieux les processus de développement et de livraison. En utilisant des architectures cloud natives, vous pouvez créer des applications qui peuvent être mises à l'échelle rapidement. De plus, ils sont plus réactifs au changement qu'auparavant, ce qui en fait un excellent choix pour l'environnement commercial dynamique d'aujourd'hui.
L'objectif des architectures cloud natives est d'utiliser des microservices et des systèmes distribués. Une implémentation d'un microservice est une implémentation de serveur unique ou de machine virtuelle qui est petite et autonome. Un système distribué est un ensemble de microservices répartis sur plusieurs serveurs.
Dans le cadre d'une architecture cloud native, les microservices sont un élément crucial. Vous pouvez partitionner vos applications en petits éléments modulaires qui peuvent être déployés indépendamment et qui peuvent être mis à jour et remplacés rapidement à l'aide de cette fonctionnalité. En utilisant cette approche du développement logiciel, il vous est facile de tester et de déployer de nouvelles versions de vos applications.
Les architectures basées sur les microservices sont également utilisées pour créer des architectures cloud natives. Un serveur assure la gestion des différents micro services. Grâce à cette approche, vous pouvez faire évoluer votre application de différentes manières et l'isoler du reste.
Une architecture basée sur les microservices, quant à elle, repose sur un système distribué. Cela signifie que vos applications sont réparties sur tous les nœuds de votre réseau. Vous pouvez faire évoluer vos applications vers le haut ou vers le bas sans affecter leurs performances en le faisant via cette méthode.
Les entreprises adoptent de plus en plus des architectures cloud natives dans le monde globalisé d'aujourd'hui. Ils offrent une variété d'avantages en plus des suivants.
Le coût des logiciels a été réduit.
La capacité à gérer de petites quantités de stress
S'adapter au changement.

Avantages et inconvénients des bases de données Nosql

La principale distinction entre les bases de données NoSQL et les bases de données relationnelles est que les données sont stockées dans des documents. Ils sont donc classés comme "pas seulement SQL", et donc divisés en une variété de modèles de données en fonction de leur flexibilité. Les bases de données de documents, les magasins clé-valeur, les bases de données à colonnes larges et les bases de données de graphes font partie des bases de données NoSQL.
MongoDB ne nécessite pas l'utilisation d'un système de gestion de base de données relationnelle ou d'une structure de base de données relationnelle (RDBMS). Lorsque vous utilisez MongoDB en conjonction avec une base de données relationnelle, c'est possible. Si, par exemple, vous créez une visualisation de données sur une collection de sources de données disparates.
Le modèle de données de Cassandra est construit autour et optimisé pour les requêtes de lecture volumineuses. De plus, Cassandra ne prend pas en charge la modélisation des données transactionnelles destinées aux bases de données relationnelles (par exemple, les transactions normalisées). Cassandra vous permet d'interroger une table à la fois, plutôt que de dénormaliser vos données.
Les bases de données NoSQL peuvent être intégrées à une base de données relationnelle dans certains cas, malgré leur manque de rigueur. Cette méthode s'appuierait sur la base de données relationnelle pour stocker les modèles de données et les schémas de données, ainsi que sur les bases de données NoSQL. Par conséquent, les requêtes de données dans les bases de données NoSQL et relationnelles seraient plus efficaces.

Comment convertir Sql en Nosql ?

Les bases de données Nosql sont souvent utilisées lorsque l'évolutivité est plus importante que la cohérence des données. Pour convertir une base de données sql en une base nosql, vous devez d'abord exporter les données de la base de données sql dans un fichier. Ensuite, vous pouvez utiliser un outil d'importation de base de données nosql pour importer les données dans la base de données nosql.

Les bases de données NoSQL sont fréquemment utilisées dans divers contextes, même s'il ne s'agit que d'un seul logiciel ou s'ils fonctionnent conjointement avec des bases de données RDBMS et NoSQL. Le schéma et la logique des données doivent être refactorisés afin de migrer de SQL vers NoSQL. L'hébergement doit être fait dans la technologie proposée, et il doit être fait si nécessaire afin de maximiser les performances. Étant donné que les plates-formes cloud telles qu'AWS (Amazon Web Services) et Azure (Microsoft Azure) sont construites sur NoSQL, le passage à cette plate-forme est une meilleure décision. L'un des avantages les plus importants de l'utilisation de bases de données No SQL est la possibilité de récupérer des données dans une variété de formats, y compris JSON. Parce qu'il est hautement portable, il est idéal pour les applications Web et mobiles.

Sql et Nosql peuvent être utilisés ensemble dans une base de données hybride

SQL et nosql peuvent-ils être utilisés ensemble ? Il n'y a aucun problème s'ils sont combinés dans une base de données hybride .

Comment transférer des données de Rdbms vers Mongodb ?

Il existe plusieurs façons de procéder, mais la plus courante consiste à utiliser un outil tel que l'utilitaire mongoimport de MongoDB. Cet outil peut prendre des données de diverses sources et les charger dans une base de données MongoDB .

MongoDB est une base de données NoSQL qui fonctionne bien dans le stockage de données rapide et efficace. Une base de données NoSQL peut stocker et gérer de gros volumes de données non structurées et semi-structurées. Dans cet article, nous allons vous montrer comment cartographier les concepts relationnels fondamentaux entre une base de données relationnelle et MongoDB. MongoDB, une base de données NoSQL populaire , est un choix idéal pour les grands ensembles de données en raison de sa flexibilité et de sa capacité à stocker efficacement de grandes collections de données. Hevo Data est un pipeline de données sans code qui fournit une intégration de données entièrement gérée à partir de MongoDB, plus de 100 sources de données (dont plus de 40 sources de données gratuites) et un grand nombre de sources de données gratuites et payantes. Lorsque vous téléchargez des données directement dans un entrepôt de données, il chargera automatiquement ces données vers la destination de votre choix. Passer d'une base de données relationnelle à une base de données NoSQL est un processus difficile, mais cela peut valoir la peine si vous recherchez une solution flexible et évolutive.

Malgré le fait qu'un arrière-plan de système de gestion de base de données rend difficile la transition d'un modèle relationnel prédéfini vers un modèle de données de document riche et dynamique, la transition peut être effectuée. Il est possible de migrer des données d'une base de données relationnelle vers MongoDB. Cependant, les pilotes et outils MongoDB facilitent grandement le processus. Dans cet article, nous allons vous montrer comment modéliser des relations et des données relationnelles dans MongoDB. Nous y parvenons en utilisant les approches de liaison de documents et d'intégration de documents. Dans cet article, vous découvrirez les bases de données relationnelles et MongoDB, ainsi que la manière de les différencier. Ensuite, vous avez passé en revue les étapes de migration d'une base de données relationnelle vers MongoDB. Afin de comprendre les performances de votre entreprise, il est essentiel de consolider MongoDB et d'autres sources de données dans un entrepôt de données cloud ou un autre emplacement où vous pouvez effectuer d'autres analyses commerciales.

Les grandes différences entre Mongodb et un Rdbms

De même, il existe une distinction entre MongoDB et un RDBMS dans la manière dont les données sont accessibles. L'accès aux documents est la méthode préférée d'accès aux données dans MongoDB. Le terme document fait référence à une collection de champs. Le nom de chaque champ d'un document peut être utilisé pour y accéder. Vous pouvez interroger des données simplement en recherchant la valeur d'un champ à l'aide de cette méthode.
Une différence significative entre MongoDB et RDBMS est la façon dont les données sont mises à jour. La base de données MongoDB met toujours à jour les données avec les modifications apportées aux documents. En modifiant les champs d'un document, de nouvelles valeurs lui sont appliquées.

Migrer Rdbms vers Nosql

Le processus de migration de RDBMS vers NoSQL est illustré dans cet article. La définition du schéma de document est requise si vous migrez d'un SGBDR vers un système NoSQL. Examinez les requêtes les plus couramment utilisées de votre application existante pour vous assurer qu'elles fonctionnent correctement. Accéder à une liste des groupes de données fréquemment consultés.

Quelle est la différence entre RDBMS et NoSQL ? Le SGBDR utilise des schémas prédéfinis et une structure basée sur des tables. Les données sont organisées en documents riches dans NoSQL, et les documents intégrés sont remplacés par des jointures. Il existe des différences majeures entre NoSQL et les SGBD existants en ce qui concerne les termes. Le paysage des données change radicalement en raison de l'avancement des technologies NoSQL telles que MongoDB. Lors de la migration de RDBMS vers NoSQL, il est essentiel de prendre en compte un certain nombre de facteurs. Les méthodes les plus efficaces sont les économies de coûts et la flexibilité. Votre migration sera beaucoup plus fluide si vous faites appel à des experts en bases de données open source.

Pourquoi une base de données structurée est la meilleure option pour la migration des données

Lors de la migration vers une nouvelle base de données, la meilleure option consiste à utiliser une base de données structurée. Étant donné que les bases de données relationnelles peuvent gérer de grandes quantités de données, elles peuvent être plus difficiles à utiliser que d'autres types de bases de données. La migration des données est au centre des bases de données structurées , en revanche. Ils facilitent la gestion de grands ensembles de données et disposent de fonctionnalités qui peuvent vous aider à le faire plus efficacement.

Base de données Nosql

Les bases de données Nosql sont des bases de données qui n'utilisent pas le modèle relationnel traditionnel. Au lieu de cela, ils utilisent une variété de modèles différents, tels que clé-valeur, document, colonne et graphique. Les bases de données Nosql sont souvent plus évolutives et performantes que les bases de données relationnelles, et deviennent donc de plus en plus populaires.

Les bases de données NoSQL stockent les données dans des documents plutôt que dans des tables du même type. Ils sont conçus pour répondre aux besoins des entreprises modernes en étant flexibles, évolutifs et capables de répondre rapidement à l'évolution des besoins de gestion des données. Les bases de données NoSQL, en règle générale, sont des bases de données de documents purs, des magasins clé-valeur, des bases de données à colonnes larges et des bases de données de graphes. Pour les 2000 plus grandes entreprises du monde, il est désormais courant d'utiliser des bases de données NoSQL pour alimenter les applications critiques. Ces cinq tendances mettent en évidence cinq défis que les bases de données relationnelles ne peuvent pas gérer. Le problème majeur avec les bases de données relationnelles est qu'elles ne supportent pas bien le développement agile car leur modèle de données fixe le rend difficile. Le modèle d'application définit le modèle de données à l'aide de NoSQL.

En NoSQL, la modélisation des données n'est pas statique. Les bases de données orientées document utilisent JSON comme format de facto pour stocker les données. En conséquence, les frameworks ORM n'ont plus besoin d'être sans surcharge tandis que les applications sont simplifiées. N1QL (prononcé nickel), un langage de requête puissant qui peut étendre SQL à JSON, a été publié par Couchbase Server 4.0. Il prend non seulement en charge les instructions SELECT / FROM / WHERE standard, mais il peut également prendre en charge l'agrégation (GROUP BY), le tri (SORT BY), les jointures (LEFT OUTER / INNER) et d'autres fonctions. Il existe de nombreux avantages opérationnels à une base de données distribuée NoSQL, qui est construite avec une architecture évolutive et n'a pas de point de défaillance unique. En raison du nombre croissant d'interactions avec les clients via les applications mobiles et Web, la disponibilité est un problème.

La base de données NoSQL est simple à installer, à configurer et à mettre à l'échelle. Ils ont été conçus pour donner accès à l'ensemble de la langue écrite et parlée. Ces systèmes peuvent être utilisés à grande ou à petite échelle, et ils sont capables de gérer et de surveiller des grappes de différentes tailles. Les données sont répliquées entre les centres de données dans une base de données NoSQL distribuée, éliminant ainsi le besoin de logiciels distincts. Les routeurs matériels permettent un basculement matériel immédiat, en plus de permettre aux applications de répondre à toute défaillance de la base de données sans attendre que la base de données découvre un problème. L'utilisation de la technologie de base de données NoSQL devient de plus en plus populaire pour les applications Web, mobiles et Internet des objets (IoT) d'aujourd'hui.

En raison de sa capacité à stocker de grandes quantités de données non structurées, telles que des données client ou des données produit, RavenDB est idéal pour de nombreuses applications d'entreprise. De plus, il est bien adapté aux applications nécessitant un traitement rapide et simple de grandes quantités de données. De plus, RavenDB est livré avec une pléthore de fonctionnalités qui en font un outil fantastique pour la gestion des données.
RavenDB est une fantastique base de données de documents NoSQL qui offre tous les avantages d'une base de données relationnelle dans une seule base de données.

Bases de données Nosql : les avantages d'un grand volume de données, d'une faible latence et de modèles de données flexibles

Les applications nécessitant de gros volumes de données, une faible latence et la capacité de modéliser les données de différentes manières bénéficient des bases de données NoSQL. Une base de données NoSQL est basée sur une base de données de documents purs, un magasin clé-valeur, une base de données à colonnes larges ou une base de données de graphes. Les données peuvent être consultées et gérées dans ces bases de données de diverses manières à l'aide de divers modèles de données. Une base de données à grande échelle comme celle-ci est spécialement conçue pour les applications avec un volume de données élevé, une faible latence et un modèle de données flexible.

Convertisseur Sql en Nosql en ligne

Il existe de nombreuses façons de convertir SQL en NoSQL, mais la plus courante consiste à utiliser un convertisseur en ligne. Il existe de nombreux sites Web qui offrent ce service, et il s'agit généralement d'un processus simple. Tout ce que vous avez à faire est de télécharger votre fichier SQL et le convertisseur fera le reste.

est un projet pour automatiser la conversion d'une base de données Microsoft SQL Server en une base de données Couchbase Server. Il est essentiel de garder à l'esprit que le déplacement entre les bases de données ressemble beaucoup à la traduction entre les langues avant de commencer. Le chemin est celui qui prend des risques, des efforts et des récompenses, et c'est celui qui a de multiples options. Lorsque vous utilisez Couchbase, une table est strictement appliquée (d'où le terme base de données « relationnelle »), mais il n'existe pas de collection. étendues, ignorez les schémas et utilisez les étendues par défaut (à peu près équivalentes à dbo dans MySQL) comme arguments pour créer des étendues. L'utilitaire SqlServerToCouchbase génère une collection pour chaque table qu'il trouve. Les noms de table dans SQL Server peuvent être beaucoup plus longs que dans Couchbase Server.

La requête N1QL n'utilise pas de clés de document et peut bénéficier d'index différents selon le type de requête. Cependant, comme il s'agit d'une conversion de niveau 5, cela devrait suffire pour commencer. Avec la dernière version de Couchbase Server, vous pouvez utiliser un indexeur pour recommander des index N1QL pour toute requête dont vous avez besoin. Les analyses de table complètes équivalentes (par exemple, les index primaires) ne sont pas prises en charge dans Couchbase Server par défaut. L'utilitaire SqlServerToCourier vous permet de récupérer toutes les lignes de chaque table et de les écrire dans des documents JSON pour chaque collection. Une version bêta de Couchbase Server 7 est maintenant disponible pour téléchargement et test. À l'aide de l'utilitaire de conversion, vous pouvez effectuer une transformation Couchbase Server de votre base de données SQL Server. Cependant, à ce jour, aucun code client ne peut être converti. Il s'agit d'un problème difficile à résoudre, quelle que soit la base de données que vous migrez : SQL Server ou une autre base de données.

Comment joindre deux documents dans Mongodb

Lorsque deux documents sont joints dans MongoDB, ils doivent être joints de la même manière. En saisissant le champ que vous souhaitez joindre dans le premier document, vous pouvez saisir le champ que vous souhaitez joindre dans le second.
Dans le deuxième document, recherchez le champ que vous souhaitez joindre et accédez-y dans le premier document.
Créez la fonction $lookup(Aggregation) et utilisez-la pour joindre plusieurs champs à la fois.
Vous verrez les données dans le champ de résultat si vous avez rejoint un champ.
La fonction $where peut être utilisée pour filtrer les données.

Convertir une base de données relationnelle en Mongodb

Les bases de données relationnelles comme MySQL, Oracle et Microsoft SQL Server sont des outils puissants pour stocker et récupérer des données. Mais ils ne sont pas le seul jeu en ville. MongoDB est une puissante base de données orientée documents qui gagne en popularité pour sa flexibilité et son évolutivité.
Si vous envisagez de convertir votre base de données relationnelle en MongoDB, il y a quelques points à garder à l'esprit. Premièrement, MongoDB utilise un modèle de données différent de celui des bases de données relationnelles. Dans MongoDB, les données sont représentées sous forme de documents de type JSON, qui peuvent être imbriqués et avoir différents types de données. Cela vous donne une grande flexibilité dans la façon dont vous structurez vos données.
Deuxièmement, MongoDB est une base de données distribuée, ce qui signifie qu'elle peut être répartie sur plusieurs serveurs. Cela facilite la mise à l'échelle de votre base de données à mesure que vos données augmentent.
Enfin, MongoDB dispose de puissantes capacités de requête et d'agrégation qui vous permettent de faire des choses comme regrouper et résumer les données. Cela peut être très utile pour l'analyse des données.
Si vous envisagez de convertir votre base de données relationnelle en MongoDB, voici quelques éléments à garder à l'esprit. MongoDB peut être un outil puissant pour stocker et récupérer des données, mais il est important de comprendre les différences entre MongoDB et les bases de données relationnelles.

Pour mapper les bases de données entre MongoDB et les bases de données relationnelles, MongoDB y importe SQL. Les bases de données NoSQL ont gagné en popularité ces dernières années. MongoDB open source, une base de données NoSQL qui stocke les données sous forme de JSON, est un excellent exemple de base de données NoSQL orientée document. En lisant cet article, vous serez en mesure de mieux comprendre le domaine RDBMS/SQL, ses fonctionnalités, ses termes et les correspondances de langage de requête avec les bases de données MongoDB. Dans MongoDB, nous pouvons créer des documents dynamiques exécutables. Chaque document d'une collection peut avoir des schémas différents. Un champ peut contenir des types int et tableau en même temps, et un tableau peut être stocké à l'instance suivante.

Parce qu'elles utilisent un schéma dynamique, les bases de données NosSQL ont un facteur d'évolutivité très élevé. Une base de données relationnelle peut être partitionnée en deux parties, disons user et contact, avec les clés primaires id et contact_id, toutes deux situées dans les tables user et contact. En règle générale, MongoDB utilise le champ auto generator_id comme clé primaire pour identifier les documents. Nous montrerons comment utiliser les documents de liaison et les documents intégrés pour concevoir de telles relations. Dans cet article, nous passerons en revue les processus impliqués dans la création et l'édition de collections (ou de tables), l'insertion, la lecture, la mise à jour et la suppression de documents (ou de lignes). Dans MongoDB, il n'est pas nécessaire de créer explicitement la structure de collection (comme c'est le cas dans les structures de table via une requête CREATE TABLE). Lorsque la première insertion se produit dans la collection, la structure du document change automatiquement.

Lorsque MongoDB met à jour les données de la requête, un seul document (et son texte correspondant) est mis à jour. L'opérateur $ou est utilisé pour connecter le OU logique aux critères de la méthode de recherche. Par exemple, dans l'ordre décroissant, nous utilisons -1 comme valeur du champ. La déclaration suivante, par exemple, entraînerait dix messages sautant les cinq premiers. La suppression de documents est simple et ressemble beaucoup à SQL. Chaque collection MongoDB contient un index qui peut être personnalisé en saisissant le champ_id. Nous utilisons la méthodeassureIndex pour créer de nouveaux index pour les champs. De plus, certains outils en ligne peuvent vous aider à convertir des requêtes SQL en requêtes MongoDB.