Les bases de données NoSQL sont la solution parfaite pour la récupération de données à grande vitesse !

Les bases de données NoSQL sont souvent utilisées dans des situations où les jointures seraient trop lentes ou créeraient trop de duplication de données. De plus, de nombreuses bases de données NoSQL sont conçues pour être évolutives horizontalement, ce qui signifie qu'elles peuvent être facilement partagées sur plusieurs serveurs. Les jointures ne sont pas bien adaptées à la mise à l'échelle horizontale car elles nécessitent que toutes les données se trouvent sur un seul serveur.

Les opérateurs de jointure généraux utilisés dans les bases de données plus traditionnelles, telles qu'Oracle, ne prennent pas en charge Oracle NoSQL Database. Cependant, il prend en charge un type de jointure distinct entre les tables au sein de la même hiérarchie de tables. Les lignes co-localisées peuvent permettre des jointures efficaces car seules les lignes avec des coordonnées identiques peuvent être jointes.

Le processus combine les lignes de deux tables ou plus en utilisant une colonne liée entre elles dans la clause JOIN. Dans la plupart des bases de données Oracle NoSQL, lorsqu'un utilisateur tente d'extraire des données de tables dont les relations hiérarchiques ont été distinguées, des jointures sont utilisées.

L'intégration est l'un des modèles couramment rencontrés dans MongoDB. La normalisation se produit lorsque les parties d'un processus sont décomposées en composants distincts. Les pièces sont généralement un seul document en mongo, donc aucune jointure n'est requise.

Pourquoi ne rejoins-tu pas ? Les bases de données orientées document telles que MongoDB sont destinées à stocker des données dénormalisées. Il ne devrait y avoir aucune relation entre les collections. Si les mêmes données sont requises dans deux documents ou plus, elles doivent être répétées.

Les jointures sont-elles possibles dans Nosql ?

Oui, les jointures sont possibles dans les bases de données nosql. Cependant, ils ne sont pas aussi courants que dans les bases de données relationnelles, car les bases de données nosql sont souvent conçues pour être plus évolutives et plus performantes. Les jointures peuvent être utilisées pour combiner des données de plusieurs collections nosql, mais elles peuvent être plus coûteuses que d'autres opérations.

Le nouvel opérateur $lookup vous permet d'effectuer une opération de jointure externe gauche sur deux ou plusieurs collections à l'aide de l'opérateur MongoDB 3.2 $lookup. L'agrégation est plus difficile à comprendre que les requêtes de recherche simples et prend généralement plus de temps à se terminer. Ils sont puissants et essentiels dans les opérations de recherche complexes, mais ils sont également vulnérables. Une requête agrégée pour MongoDB s'exécute de la même manière que toute autre requête, en transmettant un tableau d'opérateurs de pipeline. Le document contient une date, une évaluation et une référence à l'utilisateur qui l'a rédigé, en plus du texte, de la date et des informations d'évaluation. Actuellement, nous affichons les vingt messages les plus récents dans l'ordre chronologique inverse en fonction des évaluations des utilisateurs. La fonctionnalité $lookup est un ajout important à MongoDB 3.2.

Lorsque vous utilisez de petites quantités de données relationnelles dans une base de données NoSQL, il peut être avantageux de surmonter certains des problèmes les plus difficiles. L'opérateur $lookup ne doit pas être utilisé régulièrement. Si vous avez besoin de beaucoup de données, utilisez une base de données relationnelle (SQL).

Mongodb est-il bon pour les jointures ?

La fonctionnalité MongoDB Joins est désormais prise en charge par MongoDB 3.2, grâce à l'introduction d'une nouvelle opération Lookup pour les opérations MongoDB Collections Join.

MongoDB n'a pas peur de consommer des données non structurées. Lors de la comparaison des jointures MongoDB aux jointures de fusion et aux jointures de hachage , nous ne pouvons pas encore effectuer les jointures de fusion et les jointures de hachage. En fournissant un index qui lui permet de joindre des boucles imbriquées d'un index à un autre, nous pouvons faciliter la recherche. Cependant, en termes d'améliorations spectaculaires des performances de tout "JOIN", nous ne pouvons pas le faire. Pour la requête suivante, nous exécutons le script MongoDB suivant à l'aide de la fonctionnalité de requête SQL de Studio 3T, l'interface utilisateur graphique de MongoDB. Les résultats révèlent le nombre de commandes individuelles ainsi que la valeur totale de ces commandes, qui sont toutes deux mesurées par le nombre de clients individuels et de contacts en magasin. L'indice est traité dans cette note.

Si vous n'avez besoin que de quelques champs d'une collection, vous pouvez faire beaucoup mieux en utilisant un «index de couverture» qui inclut ces champs avec les critères de requête réels. En conséquence, nous avons créé un index des ventes. Numéro d'identification de la personne. ID d'entité et ventes associées à une personne. OrderHeaders pour les ventes Un seul champ _id, similaire à un index clusterisé, est utilisé dans ces types de champs. L'ordre d'agrégation reflété dans l'ordre de jointure reflète l'ordre des jointures dans Studio 3T, ce qui se traduit par un temps d'exécution plus rapide de 4,2 secondes. MongoDB et SQL Server partagent le même serveur, ce dernier gérant la même agrégation MongoDB en 160 millisecondes.

Nous examinons les enregistrements d'échanges à partir de factures dans ce cas. Il existe un certain nombre de raisons valables pour lesquelles ils ne devraient pas changer, et ils ne le font pas. Nous préparons et maintenons simplement nos données historiques dans le format précuit de MongoDB. En pré-agrégeant avec une collection intermédiaire comme celle-ci, nous réduisons le temps de notre rapport à 25 millisecondes. L'échantillon complet de code peut être trouvé ici : Cela totalisera 120 ms sur ma machine, ce qui est assez impressionnant compte tenu des étapes impliquées. De la même manière, le rapport d'un vendeur doit être exact. Cela se fait en quelques secondes en combinant les mots "ventes" et "positions".

Nous pouvons éliminer tous les enregistrements en 48 millisecondes en supprimant d'abord tous les enregistrements des vendeurs $null (clients de vente par correspondance). Le tri doit être reporté jusqu'à ce que vous ayez les documents dont vous avez besoin pour le rapport final, ainsi qu'une liste de toutes les recherches. Vous devriez commencer à faire correspondre et à projeter avant de commencer. Au fur et à mesure que le pipeline passe par chaque document, il est essentiel de le garder léger, en veillant à ce que seules les données dont vous avez besoin y soient introduites. Enfin, il est essentiel de trouver l'ordre dans lequel les étapes seront effectuées dans un pipeline d'agrégation.

Cela permet un plus large éventail d'options lors de l'analyse des données, car il permet l'agrégation de données provenant de deux sources ou plus. De plus, les données peuvent être classées dans des catégories spécifiques et facilement trouvées, grâce à sa capacité à regrouper les données dans des catégories spécifiques.
La structure de MongoDB diffère de celle des autres systèmes de base de données de plusieurs manières. Cela permet une récupération plus rapide des données ainsi qu'une meilleure gestion et un meilleur stockage des données. De plus, en raison de la capacité de la base de données pour un plus grand nombre de données, elle est capable d'évoluer.
En raison de son énorme puissance, MongoDB possède plusieurs fonctionnalités qui ne se trouvent pas dans d'autres systèmes de base de données. En conséquence, c'est une méthode très efficace pour l'analyse et le stockage des données.

Fonction de jointure de Mongodb

MongoDB vous permet de combiner deux collections dans une seule base de données, une fonctionnalité extrêmement populaire. La syntaxe de jointure de MongoDB est plus puissante que celle de SQL Server et l'opération de jointure est plus efficace.
Cependant, MongoDB ne prend pas en charge les jointures de requête entre les collections. Dans MongoDB, la fonction d'agrégation $lookup peut être utilisée pour effectuer des opérations de jointure.

Pourquoi vous ne devriez pas utiliser Nosql ?

La plate-forme NoSQL ne prend pas non plus en charge les opérations dynamiques. Il n'y a aucune garantie que les propriétés acides seront constantes. Vous pouvez opter pour des bases de données SQL si vous traitez des données sensibles, par exemple. De plus, si vous avez besoin d'une flexibilité d'exécution, vous devez éviter NoSQL.

La base de données NoSQL est optimisée pour une zone de stockage plus petite et moins de CPU et de mémoire par rapport à la base de données NoSQL. Il est également moins flexible et plus efficace à utiliser à grande échelle. Plusieurs collections du même type de données sont affectées par une structure de données anormale. En conséquence, le nombre d'index et de nœuds de synchronisation est augmenté, ce qui augmente le volume de données et donc le temps passé à les mettre à jour. Les serveurs NoSQL traditionnels sont destinés à maintenir la cohérence éventuelle, de sorte qu'aucune modification n'a besoin de se propager via les index ou les nœuds avant d'être effectuée. Certains membres NoSQL peuvent dissimuler la création de nouveaux index (par exemple, RavenDB crée des index automatiques). D'autres peuvent analyser l'intégralité de la base de données MongoDB sans avoir à l'indexer.

Si une base de données NoSQL doit être utilisée, elle doit être conçue pour répondre aux modèles d'accès. S'ils sont inconnus ou changent fréquemment, il peut être nécessaire de les changer. Les bases de données NoSQL orientées document ne sont pas destinées à une consommation atomique, car les systèmes OLAP doivent découper et découper vos données. L'option To Be Continued peut être utilisée pour résoudre les problèmes d'intégrité des données dans NoSQL (à l'exception du NoSQL basé sur les graphes). Amazon DynamoDB était un peu en retard dans le jeu, car il n'est devenu conforme à ACID que l'année dernière.

Les bases de données NoSQL présentent certains inconvénients, notamment l'incompatibilité des instructions SQL avec les bases de données NoSQL et leur manque de prise en charge des problèmes de performances liés aux données de performances. De plus, les bases de données noSQL ne suivent pas les mêmes spécifications que les bases de données relationnelles, ce qui rend plus difficile la recherche et l'utilisation de logiciels compatibles.

Pourquoi les bases de données SQL sont meilleures que Nosql

Il est plus stable et plus rapide d'utiliser des bases de données SQL qu'une base de données nosql.

Équivalent de jointure Nosql

Il n'y a pas d'équivalent direct d'une jointure dans nosql, mais il existe plusieurs façons d'obtenir un résultat similaire. La méthode la plus courante consiste à dénormaliser vos données, ce qui signifie que vous dupliquez des données sur plusieurs documents. Cela peut être fait manuellement, ou vous pouvez utiliser un outil comme MongoMapper qui le gérera pour vous. Une autre façon de le faire est d'utiliser map/reduce, qui est un peu plus compliqué mais peut être plus flexible.

Rejoindre une base de données relationnelle

Quelles sont les similitudes entre les opérations de jointure dans une base de données relationnelle ?
Les jointures SQL dans une base de données relationnelle sont similaires aux opérations de pipeline dans la mesure où elles exécutent des opérations de requête, de filtrage et de groupe.

Mongodb rejoint

Les jointures MongoDB sont un moyen pour MongoDB de joindre deux collections de données ensemble. Ceci est utile lorsque vous devez combiner des données de plusieurs collections afin de créer un seul résultat. Par exemple, vous pouvez utiliser une jointure pour combiner les données d'un ensemble d'utilisateurs avec un ensemble de leurs publications.

La base de données NoSQL open source MongoDB est un excellent choix pour stocker une grande quantité de données. La principale différence entre les bases de données traditionnelles et MongoDB est leur utilisation de tables et de lignes plutôt que de collections et de documents. Les paires clé-valeur sont l'une des unités les plus fondamentales de MongoDB. Dans ce blog, nous allons vous montrer comment utiliser les jointures MongoDB, qui sont les principaux types de jointures et de recherches. MongoDB 3.2 introduit une nouvelle opération de recherche qui peut effectuer des opérations de jointure sur les collections. La syntaxe des sous-requêtes corrélées est simple à utiliser dans MongoDB 5.0 et versions ultérieures. Certaines restrictions et limitations doivent être respectées lors de l'utilisation de MongoDB Joins.

À titre d'exemple, l'extrait de code suivant crée des collections contenant des restaurants et des commandes à l'aide des documents suivants : restaurants. Les commandes doivent être passées pour ces deux collections. Quel est le nom du restaurant et son adresse ? Il est nécessaire de fournir un nom ainsi qu'une correspondance de tableau entre les commandes. Dans l'ordre suivant, vous trouverez une boisson et une boisson. Les résultats suivants seront fournis.

Bases de données Nosql

Les bases de données Nosql sont des bases de données qui n'utilisent pas le modèle relationnel traditionnel utilisé par la plupart des bases de données. à la place, ils utilisent une approche sans schéma plus flexible. Cela les rend plus évolutifs et plus faciles à utiliser pour de nombreuses applications.

Les données des bases de données NoSQL sont stockées dans des documents plutôt que dans des bases de données relationnelles. Leurs capacités incluent la flexibilité, l'évolutivité et la capacité de répondre aux exigences de gestion des données en constante évolution. 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 organisations Global 2000 adoptent rapidement les bases de données NoSQL pour alimenter les applications critiques. La raison en est qu'il existe cinq tendances qui sont trop difficiles à gérer pour la plupart des bases de données relationnelles. Une base de données relationnelle, contrairement à une base de données MongoDB, ne peut pas être utilisée en développement agile car elle repose sur un modèle de données fixe. Le modèle d'application définit le modèle de données lors de l'utilisation de NoSQL.

NoSQL n'impose aucune méthode figée sur la modélisation des données. Une base de données orientée document est généralement stockée au format JSON en tant que format de facto pour le stockage des données. Dans ce cas, les frameworks ORM ne sont plus nécessaires car il n'y a pas de surcharge. N1QL (prononcé nickel) a été introduit dans Couchbase Server 4.0 en tant que langage de requête puissant qui peut être utilisé pour étendre SQL à JSON. 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), etc. L'un des principaux avantages d'une base de données distribuée NoSQL est son architecture évolutive et l'absence de point de défaillance unique. Alors que de plus en plus d'interactions avec les clients sont effectuées en ligne via des applications Web et mobiles, la disponibilité des services devient une considération de plus en plus importante.

Les bases de données NoSQL sont simples à installer, à configurer et à mettre à l'échelle, ce qui les rend idéales pour une variété d'applications. Ils ont été conçus pour organiser le contenu d'un livre, écrire une note et la stocker. Il peut également être utilisé à n'importe quelle taille - des petits clusters aux grands clusters. Aucun logiciel séparé n'est requis pour exécuter une base de données NoSQL ; il est distribué et comprend une réplication intégrée entre les centres de données. De plus, il permet un basculement immédiat via des routeurs matériels afin que les applications n'aient pas à attendre que la base de données découvre l'échec et effectue leur propre récupération. La popularité de NoSQL augmente, ce qui en fait la technologie de base de données la plus populaire pour les applications Web, mobiles et Internet des objets (IoT) d'aujourd'hui.

MongoDB est le leader incontesté dans une variété de mesures clés.
Si vous recherchez une base de données avec un haut niveau de popularité et de stabilité, MongoDB est la solution. De nombreuses applications la préfèrent car elle possède un grand nombre de fonctionnalités qui en font l'une des bases de données les plus populaires du marché. Étant donné que MongoDB ne prend pas en charge les transactions ACID, il peut être avantageux de garder cela à l'esprit lors de la prise de décision.

Bases de données Nosql : un aperçu

Les bases de données NoSQL basées sur des documents peuvent stocker des données aux formats JSON et XML. Il s'agit d'une base de données NoSQL basée sur des documents avec un modèle de stockage basé sur des colonnes. Les données des bases de données NoSQL clé-valeur sont stockées par paires. La base de données Redis NoSQL est un excellent exemple de base de données clé-valeur. Les bases de données SQL contiennent généralement des colonnes plus grandes que les dimensions des bases de données NoSQL. MongoDB, un exemple de base de données NoSQL à colonnes larges, est une base de données NoSQL populaire. Les données sont stockées dans des graphiques à l'aide d'une base de données NoSQL basée sur des graphiques. Neo4j est une base de données NoSQL basée sur des graphes qui utilise MongoDB.

Base de données Oracle Nosql

Une base de données Oracle NoSQL est une base de données clé-valeur distribuée conçue pour fournir une haute disponibilité et une évolutivité horizontale avec peu ou pas d'administration de base de données. Oracle NoSQL Database est basé sur Berkeley DB Java Edition et utilise un modèle clé-valeur simple avec un riche ensemble de types de données.

Le module d'implémentation Spring Data pour le SDK Oracle NoSQL pour Spring Data est intégré au SDK. Il peut être utilisé pour se connecter ou se connecter à un cluster Oracle NoQL Database ou au service Oracle NoQL Cloud. En incorporant la dépendance maven dans le fichier pom.xml de votre projet, vous pouvez utiliser le SDK. Ce serait pratique si vous pouviez sélectionner ce qui suit comme point de départ. Oracle Spring est disponible sur Oracle.com. Les méthodes utilisées dans NosqlDbConfig sont les suivantes. La classe d'entité doit être définie.

Le référentiel doit être créé pour stocker les données Nosql . Ensuite, écrivez la classe principale de l'application. En installant org.springframework.boot:spring-boot, vous pouvez accéder à tous les composants.