Cara Menyimpan Data Terstruktur Dalam Database NoSQL

Basis data NoSQL sering digunakan untuk menyimpan data tidak terstruktur , tetapi juga dapat digunakan untuk menyimpan data terstruktur. Ada beberapa cara berbeda untuk menyimpan data terstruktur dalam database NoSQL, dan metode yang paling tepat akan bergantung pada data spesifik dan hasil yang diinginkan. Salah satu cara untuk menyimpan data terstruktur dalam database NoSQL adalah dengan menggunakan pendekatan berorientasi dokumen. Artinya, data disimpan dalam dokumen, yang kemudian disusun menjadi koleksi. Cara lain untuk menyimpan data terstruktur dalam database NoSQL adalah dengan menggunakan pendekatan nilai kunci. Ini berarti data disimpan di penyimpanan nilai kunci, di mana setiap kunci sesuai dengan nilai. Terakhir, pendekatan berorientasi grafik juga dapat digunakan untuk menyimpan data terstruktur dalam database NoSQL. Ini berarti bahwa data disimpan dalam grafik, di mana node mewakili data dan ujungnya mewakili hubungan antar data.

Istilah "data tidak terstruktur" memiliki berbagai konotasi dan kemungkinan memiliki arti yang berbeda bagi orang yang berbeda. RDBMS, karena mengharapkan Anda untuk mendefinisikan semuanya, mengharapkan Anda untuk melakukannya di muka (khususnya, misalnya, akan sulit untuk mengelola data dengan nama dan jenis kolom (seperti yang ini). Saat pengguna terakhir mengunjungi negara tertentu, Anda ingin tahu seberapa sering mereka mengunjunginya. Dalam basis data No. SQL, dimungkinkan untuk memodelkan tabel sedemikian rupa sehingga nama sel sesuai dengan nama tabel. BLOB dapat disimpan dengan aman di RDBMS apa pun, termasuk Database Oracle dan database relasional lainnya. Nilai kunci tidak dapat ditentukan dalam kasus CLOB dan BLOB. Karena bersifat semi-terstruktur (JSON, XML, tidak semua bidang diketahui), keduanya dibedakan oleh sifatnya yang tidak terstruktur.

Database NoSQL sering digunakan untuk menangani data semi-terstruktur. Perangkat IIoT menghasilkan data terstruktur, tidak terstruktur, dan semi terstruktur secara real-time. Sangat mudah untuk mengelola dan memproses data terstruktur ketika struktur ditentukan oleh penjual.

Hadoop dapat membantu struktur perusahaan dan memahami pola dan tren yang tersembunyi di dalam sejumlah besar data yang dihasilkan dari berbagai sumber, terutama di era data dalam jumlah besar. Jelas bahwa kemampuan unggul Hadoop untuk data tidak terstruktur tidak dapat dilebih-lebihkan, tetapi juga dapat digunakan untuk memecahkan masalah data terstruktur yang rumit.

Untuk bisnis yang memproses dan menganalisis sejumlah besar data yang bervariasi dan tidak terstruktur, seperti Big Data, NoSQL adalah pilihan yang lebih baik. Basis data NoSQL tidak memiliki batasan yang sama dengan basis data relasional tentang data apa yang dapat disimpan.

Bisakah Mongodb Menyimpan Data Terstruktur?

Ya, MongoDB dapat menyimpan data terstruktur. Ini dilakukan dengan menggunakan BSON (Binary JSON) untuk menyimpan data dalam format biner. BSON adalah superset dari JSON, sehingga setiap dokumen JSON dapat disimpan dalam database MongoDB .

MongoDB, misalnya, semakin populer dalam beberapa tahun terakhir karena berbagai faktor. Aplikasi berskala besar, di mana data tidak dapat disusun dan harus disimpan dengan cara yang fleksibel, cocok untuk penyimpanan cloud. Karena MongoDB diklasifikasikan sebagai database tidak terstruktur, MongoDB menggunakan pendekatan penyimpanan data yang berbeda. Karena JSON adalah tipe data yang dapat diformat dalam berbagai cara, file teks dan aset tidak terstruktur lainnya disimpan dalam format ini. MongoDB sangat cocok untuk menangani volume data yang besar karena dibangun untuk tujuan ini. MongoDB dapat dengan mudah menangani volume data yang besar karena secara fisik tidak mungkin untuk menanganinya.

Jenis Data Apa yang Disimpan Nosql?

Basis data NoSQL digunakan untuk menyimpan data yang tidak terstruktur, artinya tidak cocok dengan format tabel tradisional. Ini dapat mencakup hal-hal seperti postingan media sosial, komentar, gambar, atau apa pun yang tidak sesuai dengan struktur basis data tradisional . Karena database NoSQL lebih fleksibel, mereka bisa menjadi pilihan yang baik untuk aplikasi yang membutuhkan akses cepat dan mudah ke sejumlah besar data.

Istilah "basis data nonrelasional" mengacu pada basis data yang tidak memiliki struktur tetap. Database penyimpanan nilai kunci, berorientasi kolom, berbasis dokumen, grafik, dan grafik adalah jenis database yang paling umum. Di dunia NoSQL, basis data nilai kunci adalah salah satu jenis basis data yang paling sederhana untuk digunakan. Data disimpan, dikumpulkan, dan dihapus menggunakan serangkaian fungsi sederhana. Database penyimpanan nilai kunci tidak memiliki bahasa kueri yang dapat digunakan. Jenis data ditentukan oleh persyaratan aplikasi yang memprosesnya. Kasus penggunaan database nilai kunci yang paling umum adalah untuk merekam sesi dalam aplikasi yang memerlukan login.

Selain kasus penggunaan yang lebih umum, keranjang belanja memungkinkan situs web e-niaga menyimpan data tentang setiap sesi belanja pengguna. Saat obral liburan dan promosi khusus aktif, skalabilitas toko nilai kunci berguna. Selain itu, sistem memiliki redundansi bawaan sehingga tidak ada item dari keranjang yang hilang. Database nilai kunci melayani tujuan tertentu dan menyertakan fitur yang menambah nilai bagi sebagian orang sambil memberlakukan batasan pada yang lain.

Bahasa pemrograman MongoDB tidak hanya populer, tetapi juga sangat fleksibel. Akibatnya, Anda dapat menambah jumlah server untuk menangani beban tambahan. Selain itu, fitur replikasi MongoDB memastikan bahwa data selalu terbarui dan berada di banyak lokasi. Akibatnya, MongoDB adalah opsi yang sangat menarik bagi organisasi besar yang ingin menjaga data tetap andal dan konsisten.

Apakah Nosql Data Tidak Terstruktur Atau Data Semi-terstruktur?

Basis data non-relasional digunakan untuk menyimpan data terstruktur dan tidak terstruktur dalam NoSQL (bukan hanya bahasa kueri terstruktur). Karena skalabilitas tinggi dan kemudahan pencarian, NoSQL sangat ideal untuk data yang tidak terstruktur.

Data dapat disimpan dalam berbagai format, seperti spreadsheet, teks dan video, atau bahkan file audio. Ini adalah jenis data yang disimpan dalam penyimpanan dan diharapkan memiliki beberapa struktur yang telah ditentukan sebelum disimpan. Kumpulan data tidak terstruktur adalah salah satu yang tidak dapat disimpan dalam database relasional karena tidak memiliki model data yang telah ditentukan sebelumnya. Data tidak terstruktur adalah istilah yang mengacu pada data tidak terstruktur yang tidak terstruktur tetapi mengandung beberapa bentuk metadata yang dapat digunakan untuk menemukan struktur data atau hierarki data. Insinyur dan ilmuwan dalam Pembelajaran Mesin dan Kecerdasan Buatan menganalisis jenis data ini menggunakan teknik seperti pembelajaran mesin dan AI untuk mengekstrak makna (atau bahkan struktur tingkat tinggi). Ini termasuk email dan dokumen lain dalam format serupa tetapi berisi metadata yang memungkinkan pengguna mengakses informasi spesifik pada tingkat tertentu, apa pun formatnya. Kami telah membahas beberapa contoh dunia nyata dari masing-masing jenis data yang berbeda dalam artikel ini, dan kami juga telah melihat bagaimana data tersebut digunakan dalam organisasi modern.

Data terstruktur biasanya disimpan dalam database (yang nantinya digunakan untuk pergudangan data). Data tidak terstruktur disimpan dalam database non-relasional atau Data Lakes karena tidak ada skema yang ditentukan sebelumnya yang harus diikuti agar data dapat diklasifikasikan. Untuk data semi-terstruktur dan berbasis hierarki, MongoDB adalah pilihan yang baik.

Sistem Database NoSQL semakin populer karena skalabilitas dan fleksibilitasnya. Metode penyimpanan data ini ideal untuk data tidak terstruktur dan semi terstruktur, selain data semi terstruktur dan tidak terstruktur. Karena lebih mudah bekerja dengan data dengan cara yang lebih gesit, mereka ideal untuk pengembangan berulang.

Penyimpanan Data Tidak Terstruktur

Sistem penyimpanan data tidak terstruktur adalah sistem file yang tidak memaksakan struktur apa pun pada data yang disimpannya. Data hanya disimpan sebagai file datar, tanpa struktur yang dipaksakan oleh sistem file. Jenis sistem penyimpanan ini biasanya digunakan untuk menyimpan teks atau data biner, seperti gambar, yang tidak perlu diatur dengan cara tertentu.

Kategori ini mencakup sekitar 80% data tidak terstruktur. Volume, variasi, dan kecepatan data yang tidak terstruktur membuatnya sulit untuk disimpan. Sistem penyimpanan yang secara tradisional dibangun untuk menangani sejumlah besar data tidak terstruktur mungkin tidak dapat melakukannya di masa mendatang. Akibatnya, infrastruktur penyimpanan data Anda harus mampu menangani sejumlah besar transaksi serta skala. Saat mengembangkan proyek big data, penting bagi bisnis untuk merencanakan sebelumnya untuk menyimpan data yang tidak terstruktur. Sangat penting untuk memilih infrastruktur penyimpanan yang gesit, hemat biaya, dapat diskalakan, dan disesuaikan dengan berbagai kasus penggunaan. Database Nosql (Norelasional) adalah cara terbaik untuk menyimpan informasi ini.

MongoDB Atlas atau database cloud lainnya, seperti MongoDB as a Service (DaaS), adalah pilihan yang sangat baik. Basis data MongoDB menyimpan data dalam format BSON (seperti json) berdasarkan dokumen. Atribut dokumen bervariasi tergantung pada jenis datanya. Karena data dicadangkan dan dapat direplikasi, penyimpanan dokumen sangat dapat diskalakan dan tersedia untuk desain. Platform database-as-a-service MongoDB Atlas menggunakan platform cloud utama seperti AWS, Azure, dan Google Cloud untuk menyimpan database. Sebelum gudang data dapat diakses, ekstrak, transformasi, dan langkah pemuatan (ETL) harus dilakukan pada data yang tidak terstruktur. Gudang data memproses dan menyimpan data dari berbagai sumber untuk memastikannya siap untuk dianalisis. Data lake menyimpan semua data dalam format aslinya, yang merupakan campuran data mentah dan yang diproses.

Karena kesederhanaan, ringan, dan kemudahan pemrosesannya, JSON ideal untuk menyimpan data yang tidak terstruktur. Itu dapat dengan mudah dikonversi ke berbagai format, termasuk HDFS, Cassandra, dan MongoDB, yang semuanya didukung oleh aplikasi ini. Karena kurangnya kebutuhan untuk menggabungkan data, solusi kami mudah diterapkan. Dengan menggunakan fungsi json_archive, kita dapat membuat file terpisah untuk setiap objek JSON. Database relasional dapat menyimpan data yang tidak terstruktur dalam berbagai cara. Sebagai permulaan, database relasional adalah cara paling efisien untuk menyimpan dan meminta data tidak terstruktur dalam jumlah besar. Mereka memungkinkan kompresi data dalam jumlah besar yang sangat efisien, dan dalam banyak kasus, bahasa kueri, semantik, dan mekanisme lain yang melayani tipe data tertentu disertakan. Kedua, struktur basis data relasional memfasilitasi kueri data. Setiap catatan disimpan sebagai objek JSON tunggal dalam basis data relasional, dan semua datanya disimpan sebagai satu. Apakah Anda sedang mencari catatan tertentu atau kumpulan catatan lengkap, Anda akan dapat menemukan informasi yang Anda butuhkan. Keuntungan ketiga dari database relasional adalah mampu menangani data dalam jumlah besar. Selain mampu menyimpan puluhan juta rekaman, mereka mampu menangani kueri yang rumit.

Data Tidak Terstruktur: Apa, Di Mana, Dan Bagaimana Cara Menyimpannya

Terlepas dari kenyataan bahwa data tidak terstruktur dapat disimpan dalam format apa pun, biasanya disimpan dalam format teks atau non-teks. Data tidak terstruktur, secara umum, memerlukan kapasitas penyimpanan yang lebih besar karena tidak sesuai dengan struktur yang telah ditentukan sebelumnya. Penyimpanan cloud memberikan keamanan dan kemampuan untuk mengakses data dari lokasi mana pun, menjadikannya pilihan yang sangat baik untuk data yang tidak terstruktur. Menggunakan penyimpanan file adalah cara yang baik untuk menyimpan data dalam jumlah besar untuk mengaturnya. Perangkat lunak ini didasarkan pada penyimpanan berbasis jalur, yang berarti folder dan direktori digunakan untuk menyimpan data. Sangat penting untuk mengetahui di mana data berada dalam sistem penyimpanan file jika ingin ditemukan.