Qu'est-ce qu'un document dans Nosql

Les bases de données de documents sont un type de base de données NoSQL qui utilise des documents pour stocker des données. Les documents sont similaires aux enregistrements d'une base de données relationnelle , mais ils ne sont pas contraints par un schéma. Cela signifie que chaque document peut avoir une structure différente et que vous pouvez ajouter ou supprimer des champs selon vos besoins. Les bases de données de documents sont bien adaptées aux applications qui doivent stocker des données semi-structurées, telles que des articles de blog, des catalogues de produits, des profils d'utilisateurs et des commentaires. Ils constituent également un bon choix pour les applications nécessitant des analyses en temps réel ou devant prendre en charge un grand nombre d'utilisateurs simultanés.

Les bases de données orientées document, contrairement aux colonnes et lignes traditionnelles, utilisent JSON comme support de stockage de données. Vous pouvez gérer des problèmes plus difficiles à appréhender avec les SGBDR dans cet ensemble de données semi-structurées. Les magasins de documents permettent aux développeurs de logiciels agiles de travailler plus rapidement en créant une solution naturelle et flexible. Avec son langage de requête expressif et son indexation multidimensionnelle, le langage de requête est un outil puissant pour les requêtes dynamiques. Avec les transactions ACID, vous pouvez conserver le même niveau de sécurité qu'avec une base de données relationnelle. Lorsque vous utilisez des systèmes distribués, vos données sont plus robustes et évolutives. Étant donné que chaque document possède son propre ensemble de fonctions, il est plus pratique de le distribuer sur plusieurs serveurs sans compromettre la localisation des données.

Les bases de données documentaires, contrairement aux bases de données relationnelles , ont une modélisation intuitive et pratique qui se lit plus rapidement. Il y a un manque de données de qualité ainsi qu'un manque de tableaux rigides. Comme il n'y a pas de mise à l'échelle native, vous devrez acheter des systèmes de mise à l'échelle coûteux si vous souhaitez partitionner votre base de données relationnelle traditionnelle. Les bases de données orientées documents permettent la création d'un large éventail de documents, et chaque magasin a des champs facultatifs pour chaque type de document. La structure de chaque document est unifiée, mais les champs diffèrent. Chaque document a un identifiant unique qui peut être utilisé pour ajouter, modifier, supprimer et interroger des informations. Dans la plupart des documents, on suppose que les données (ou informations) encapsulées seront converties dans un format standard.

Les bases de données orientées documents ont une structure beaucoup plus simple, ce qui est beaucoup plus facile à maintenir. Lorsque des données sont demandées à partir d'un document plutôt que de colonnes dans une base de données, elles sont renvoyées directement à partir du document. Il n'est pas nécessaire d'ajouter de nouveaux champs d'information à chaque ensemble de données car les champs pertinents sont stockés dans le magasin de documents .

Dans MongoDB, les enregistrements de données sont stockés dans des documents BSON, qui sont stockés sous forme d'enregistrements. La représentation binomiale BSON des documents JSON contient plus de types de données que la représentation binomiale JSON. La spécification BSON est une spécification BSON disponible sur bsonspec.org. Les types BSON sont également décrits plus en détail.

En raison de l'architecture évolutive de MongoDB, qui a été populaire parmi les développeurs de toutes sortes pour sa flexibilité, les développeurs de tous types peuvent créer des applications évolutives avec des modifications de schéma. La base de données de documents de MongoDB permet aux développeurs de stocker facilement des données structurées et non structurées de manière sécurisée et gérable. Les fichiers de documents peuvent être stockés au format de type JSON.

MongoDB stocke les enregistrements de données sous forme de documents (en particulier les documents BSON) qui sont ensuite regroupés dans des collections. Chaque document d'une base de données peut être vu par une ou plusieurs personnes.

Qu'est-ce qu'un document et une collection dans Nosql ?

En informatique, un document est un enregistrement dans une base de données composé de champs, chacun contenant une valeur spécifique. En revanche, une collection est un regroupement de documents stockés dans une base de données. Une collection peut être considérée comme une table dans une base de données relationnelle, où chaque document correspond à une ligne de la table.

Il n'est pas nécessaire de créer des bases de données à la volée avec MongoDB. MongoDB utilise une base de données connue sous le nom de "db". La plage ASCII permet la taille des caractères de presque tous les noms de base de données. Les enregistrements de documents sont analogues aux enregistrements RDBMS. Les opérations d'insertion, de mise à jour et de suppression peuvent toutes être effectuées dans une collection. Lorsque le premier document est inséré, une collection est créée. Faire un "."

Il est possible d'organiser les collections selon des groupes nommés en utilisant la notation par points. Lorsqu'une collection limitée est insérée, les données de la collection sont stockées dans le même ordre à chaque insertion. Il s'agit d'un très grand appareil très mobile avec une taille fixe, des performances élevées et une fonction d'expiration automatique. Lorsqu'une zone est pleinement utilisée, les objets nouvellement ajoutés (documents) sont automatiquement ajoutés pour remplacer les plus anciens. Cette catégorie peut être utilisée pour enregistrer et stocker des collections, ainsi que pour les mettre en cache et les archiver automatiquement. À moins que vous ne souhaitiez inverser l'ordre, vous n'avez pas besoin d'ordonner les données tant qu'elles sont stockées dans l'ordre naturel. Il est recommandé de limiter votre collecte à 1e9 (soit 19′′ x 13′′). La première version comprend 16 bits. Il n'y a pas de limite théorique pour les machines 64 bits.

La recherche basée sur des documents et des enregistrements a ses avantages et ses inconvénients. Les avantages d'utiliser la recherche qui a été achevée incluent le fait qu'elle est rapide et simple à effectuer. L'inconvénient de se fier à l'exactitude des données est qu'il sera difficile d'obtenir des données exactes. Lorsque les données sont inexactes, ainsi que lorsque les conclusions tirées de la recherche sont incorrectes, les données peuvent être erronées.

Mongodb Vs Sql : une différence majeure

La représentation de document est une collection de données contenues dans une base de données MongoDB. Dans une collection, il y a plusieurs objets liés. Cela est dû au fait que les documents MongoDB sont différents des lignes, alors que les documents SQL sont similaires. Chaque ligne contient une colonne pour chacune de ses valeurs, selon Row Data. Il existe différents champs pour les documents d'une collection.

Qu'est-ce que le magasin de documents interne dans Nosql ?

Le magasin de documents interne dans nosql est un type de magasin de données qui utilise une approche orientée document pour stocker les données. Cette approche est différente du modèle relationnel traditionnel utilisé par la plupart des bases de données relationnelles. Dans un magasin de documents, les données sont stockées sous forme de documents. Ces documents peuvent être structurés comme le souhaite le développeur et ils peuvent être interrogés à l'aide d'un langage de requête puissant.

Les données semi-structurées se trouvent fréquemment dans les applications qui nécessitent le stockage de données qui ne sont pas soigneusement organisées dans des tables. Une application qui stocke des données client, par exemple, peut utiliser un magasin de documents pour le faire. Les noms, adresses et numéros de téléphone font partie des ensembles de données disponibles. Il est essentiel de noter que l'utilisation d'un magasin de documents facilite la recherche. Comme les données sont stockées dans des documents JSON, qui peuvent être lus facilement, c'est une bonne chose. Vous pouvez trouver les informations que vous recherchez plus rapidement en utilisant cette méthode. L'utilisation d'un magasin de documents présente de nombreux avantages, notamment la facilité de mise à l'échelle. Étant donné que les données sont stockées dans un emplacement unique, il est simple d'ajouter plus de capacité de stockage si nécessaire. Le marché des magasins de documents est vaste. MongoDB et Cassandra sont deux des magasins de documents les plus populaires .

Qu'est-ce qu'une base de données de documents

Une base de données documentaire est une base de données qui stocke des données sous forme de documents. Les documents sont généralement stockés au format JSON, XML ou BSON. Les bases de données de documents sont souvent utilisées dans les applications Web car elles peuvent être facilement intégrées au code JavaScript.

Les bases de données documentaires peuvent être utilisées dans divers contextes et sont classées comme bases de données à usage général. Les bases de données de documents stockent les données dans des paires de valeurs, généralement des chaînes, des nombres, des dates, des tableaux ou des objets. Trois distinctions majeures différencient les bases de données documentaires des bases de données relationnelles. Il est naturel qu'un document interagisse avec le code car il correspond aux objets. Les données auxquelles plusieurs utilisateurs accèdent sont stockées ensemble, ce qui réduit le nombre de modifications de code pour les développeurs et améliore les performances des utilisateurs. Les données peuvent être structurées d'une manière pratique pour les développeurs en utilisant des documents, qui sont un sous-ensemble de tous les autres modèles de données. Du fait de sa flexibilité, la structure d'un document peut être modifiée à tout moment, évitant les migrations de schéma qui peuvent causer des perturbations importantes.

Les bases de données documentaires, quant à elles, sont un ensemble de bases de données pouvant stocker des données dans une variété de formats. Il existe un certain nombre d'autres modèles de données disponibles pour une utilisation avec le modèle de document, tels que des paires clé-valeur, des objets relationnels, des graphiques et des cartes spatiales. Étant donné que les bases de données documentaires permettent aux développeurs de créer plus rapidement, de nombreuses bases de données relationnelles prennent désormais en charge JSON. Une base de données de documents peut être utilisée à diverses fins, y compris les données transactionnelles et analytiques. 80 à 90 % des applications qui utilisent des modèles de documents ne nécessitent pas de transactions multipages. Créez une base de données dans MongoDB Atlas, une base de données MongoDB en tant que service, pour démarrer avec les bases de données de documents.

Non seulement il aide à la documentation de la base de données, mais il vous permet également de générer une documentation au niveau du code, telle que des extraits de code T-SQL et PL/SQL pour les objets de base de données que vous documentez. Avec DatabaseForge Documenter pour SQL Server, il est simple de créer une documentation au niveau du code et de prendre en charge la découverte de données pour les objets de base de données.

Exemple de base de données orientée document

Une base de données orientée document est un type de base de données conçu pour stocker et récupérer des documents. Les documents sont généralement stockés au format JSON, XML ou BSON. Une base de données orientée document peut être utilisée comme magasin de données principal ou comme magasin de données secondaire.

Les bases de données documentaires peuvent prendre en charge des niveaux élevés d'évolutivité et de flexibilité en termes de structures de données. Au lieu du langage de requête structuré (SQL), également connu sous le nom de SQL, qui est couramment utilisé dans les bases de données relationnelles pour gérer et interroger les données, ils utilisent des structures de données orientées objet (ODS). Pour représenter les données dans une base de données de documents, divers formats peuvent être utilisés, notamment XML ou YAML, mais JSON est le plus couramment utilisé. Les bases de données documentaires sont classées comme auto-descripteurs, ce qui signifie qu'elles contiennent à la fois les valeurs des données et les informations sur les données stockées. La structure d'une base de données est un aperçu du type de données qu'elle peut stocker. Une base de données de documents vous permet de modifier la structure d'un document à votre propre rythme, en ajoutant ou en supprimant des champs selon vos besoins. Une base de données orientée document présente de nombreux avantages par rapport à une base de données relationnelle.

Les bases de données documentaires, en plus de permettre l'expérimentation et l'adaptation aux exigences émergentes, offrent des niveaux élevés de contrôle de la structure des données. La base de données est utile pour faciliter la création d'objets réels décrivant les données dans l'application, permettant l'expérimentation et une grande flexibilité dans le remodelage des données. Les bases de données documentaires sont des systèmes distribués, ce qui vous permet d'évoluer horizontalement lorsque vous en avez besoin. La distribution des documents est relativement simple car les documents contiennent à la fois des données et des schémas et sont des unités indépendantes. Une base de données doit être organisée de manière à être facile à trouver et à gérer ; il est essentiel d'avoir organisé les données en catégories qui partagent des caractéristiques similaires. Les index sont des structures de données spéciales qui stockent une partie des données d'une collection dans un format accessible et filtré plus rapidement. Dans MongoDB, il existe un format binaire interne appelé BSON (abréviation de Binary JSON) qui utilise un format différent du JSON pur.

Plus de performances sont attendues, ainsi que l'ajout de types de données qui ne sont pas supportés nativement par JSON. Vous pouvez modéliser des collections de documents plus rigides et précises et des données non structurées avec MongoDB, et il propose un grand nombre de types de données. Les bases de données documentaires deviennent rapidement une base de données de plus en plus populaire pour le développement d'applications. Leur compatibilité avec une variété d'applications et leur capacité à travailler indépendamment ou dans le cadre d'écosystèmes multibases de données plus vastes les rendent idéales pour une large gamme d'applications.

Mongodb est-il une base de données orientée document ?

MongoDB est une base de données NoSQL qui a été publiée pour la première fois au milieu des années 2000. C'est un support de stockage idéal pour de grandes quantités de données. Les tables et les colonnes ne sont pas nécessaires pour MongoDB, qui est une alternative aux bases de données SQL traditionnelles. Les données sont divisées en collections et en documents.

La base de données MySQL est-elle orientée document ?

Les fonctionnalités de base de données orientées document sont exposées via X DevAPI de MySQL, qui est un exemple de base de données orientée document. C'est ainsi que vous pouvez stocker des documents dans MySQL en tant que magasin de documents, qui n'a pas de schéma, et donc aucune flexibilité dans le stockage des documents dans le schéma.

Documentation Mongodb

La documentation de Mongodb est très complète et facile à suivre. Il couvre toutes les bases de l'utilisation de la base de données, y compris l'installation, la configuration et l'administration. Il existe également de nombreux tutoriels et exemples qui montrent comment utiliser mongodb dans diverses applications. La documentation est constamment mise à jour avec de nouvelles fonctionnalités et des corrections de bogues, elle est donc toujours à jour.

Les documents sont créés et manipulés exactement comme ils le feraient dans n'importe quelle autre structure de données MongoDB . Les documents MongoDB peuvent être manipulés avec les mêmes outils et opérateurs que tout autre type de données MongoDB au format JSON. Dans les documents JSON, les champs intégrés permettent de stocker des données et des listes de données associées dans le document plutôt que dans un tableau. Par conséquent, JSON peut stocker rapidement et efficacement des données fréquemment consultées. Les données de document conviennent parfaitement au stockage dans JSON, car il s'agit d'un format de données polyvalent. Le format JSON du système MongoDB est simple à manipuler et accessible à tout utilisateur. Les données de document peuvent être stockées dans MongoDB au format JSON populaire.