Memigrasikan Data Dari Database Relasional ke Database NoSQL

Database relasional telah menjadi pilihan utama untuk bisnis selama bertahun-tahun. Namun, munculnya data besar dan kebutuhan untuk menangani lebih banyak data yang tidak terstruktur telah menyebabkan generasi baru database yang dikenal sebagai database NoSQL. Memindahkan data dari database relasional ke database NoSQL bisa menjadi tugas yang menakutkan. Tetapi dengan alat dan perencanaan yang tepat, hal itu dapat dilakukan dengan relatif mudah. Ada beberapa hal yang perlu diperhatikan saat memigrasikan data: 1. Pilih database NoSQL yang tepat untuk kebutuhan Anda. Ada banyak jenis database NoSQL, jadi penting untuk memilih salah satu yang sesuai dengan kebutuhan Anda. 2. ekspor data Anda dari basis data relasional Anda. Ini dapat dilakukan dengan menggunakan berbagai alat, tergantung pada basis data Anda. 3. Impor data Anda ke database NoSQL Anda. Sekali lagi, ada berbagai alat yang tersedia untuk membantu hal ini. 4. Uji, uji, uji. Penting untuk menguji data Anda di database NoSQL baru untuk memastikan semuanya telah dimigrasikan dengan benar dan data Anda dapat diakses.

Sistem manajemen basis data relasional kuno (RDBMS), yang berjalan di pusat data perusahaan dan telah menyimpan sebagian besar data dunia selama lebih dari 30 tahun, adalah sistem data yang dominan. Itu tidak bisa dilanjutkan. RDBMS tidak lagi mampu mengikuti peningkatan volume, kecepatan, dan keragaman data yang dihasilkan dan dikonsumsi. Database NoSQL diperlukan di era baru Big Data. Tidak ada keraguan bahwa transisi dari RDBMS lama ke database NoSQL modern sangatlah mudah. Memilih perangkat lunak NoSQL yang tepat untuk bermigrasi dari database relasional ke database NoSQL memerlukan perencanaan yang cermat. SQL dan NoSQL Land sangat berbeda dalam sintaksis, sehingga bahasa tersebut mungkin memerlukan beberapa latihan mental untuk pengguna baru.

Meskipun hal ini dapat menghalangi beberapa pengembang untuk menggunakan NoSQL dalam proyek berikutnya, hal ini seharusnya tidak menghalangi mereka untuk melakukannya. Skala Foursquare memungkinkannya menarik jutaan pengguna dan lebih dari 2,5 miliar check-in. Salah satu hal hebat tentang NoSQL adalah kemampuan untuk mengulangi model yang diperlukan untuk memenuhi kebutuhan bisnis tertentu. Setelah bermigrasi dari dunia relasional, banyak pengguna baru beralih ke cloud. Foursquare dan Art.sy adalah dua perusahaan yang telah berpindah dari database relasional ke database NoSQL. Proses memindahkan data RDBMS ke database berbentuk kolom, seperti Cassandra, berbeda dengan memindahkan data ke penyimpanan nilai kunci, seperti Riak, atau memigrasikan data ke MongoDB. Sebagian besar bisnis yang sukses mengembangkan skala dari awal, menggunakan Nosql sebagai alat manajemen proses bisnis utama mereka.

Meskipun database NoSQL dapat dimigrasikan secara menyeluruh, mereka masih memerlukan pemetaan skema menyeluruh dalam bahasa pemrograman apa pun yang menerima data. Karena data menjadi semakin heterogen dan migrasi ke database NoSQL terus dipercepat, database NoSQL akan dapat menginterpretasikan data dengan cara yang dapat menerima perubahan dalam skema bawaan data.

Bagaimana Saya Memigrasikan Database Relasional ke Database Nosql?

Ada beberapa langkah yang harus Anda ambil untuk memigrasi database relasional ke database nosql. Pertama, Anda harus mengekspor data dari database relasional ke dalam format file yang dapat diimpor ke database nosql. Selanjutnya, Anda harus membuat skema untuk database nosql Anda. Terakhir, Anda harus mengimpor data Anda ke database nosql.

Bisakah Anda Menyimpan Data Relasional Di Nosql?

Hubungan dapat disimpan dalam database NoSQL karena berbeda dari database relasional karena unik dan tidak disimpan dengan cara yang sama. Banyak pengguna database NoSQL melaporkan bahwa pemodelan data hubungan dalam database NoSQL lebih mudah daripada pemodelan data dalam database relasional karena data terkait tidak harus dipisahkan antar tabel.

Data dapat disimpan menggunakan pasangan kunci/nilai sederhana, dokumen JSON, atau grafik. Database-as-a-service (DBaaS) adalah jenis database yang tidak memerlukan SQL untuk melakukan kueri. Banyak dari basis data ini mendukung kueri yang kompatibel dengan SQL, itulah sebabnya istilah "NoSQL" mengacu pada basis data non-relasional. Tidak ada persyaratan dalam penyimpanan dokumen untuk memiliki struktur yang sama untuk semua dokumen. Pendekatan ini memungkinkan Anda memanfaatkan berbagai pilihan. Kunci adalah pengidentifikasi unik yang ditetapkan ke dokumen yang sering di-hash. Sebuah dokumen tunggal dengan struktur atom biasanya mencakup operasi yang ditulis dalam beberapa bidang.

Alih-alih menghitung hash, data di sebagian besar database keluarga kolom disimpan secara fisik dalam urutan kunci. Kunci baris dianggap sebagai indeks utama dan memungkinkan akses ke informasi berbasis kunci melalui kunci tertentu atau sekumpulan kunci. Anda dapat menggunakan beberapa implementasi untuk membuat indeks sekunder di atas kolom dalam keluarga kolom. Untuk melakukan pencarian sederhana menggunakan nilai kunci atau sekumpulan kunci, penyimpanan kunci/nilai sangat dioptimalkan. Penyimpanan data dalam penyimpanan data grafik dibagi menjadi dua kategori: simpul dan tepi. Node dapat mewakili entitas atau edge apa pun yang dapat menunjukkan hubungan antara entitas atau edge apa pun. Bahasa kueri seperti database grafik dapat digunakan untuk melintasi jaringan hubungan dengan mudah.

Penyimpanan data deret waktu dirancang untuk menyimpan data telemetri secara optimal. Dimungkinkan untuk menggunakan sensor IoT atau penghitung aplikasi/sistem. Dalam beberapa kasus, penyimpanan data objek mereplikasi gumpalan di beberapa node server. File dapat diakses melalui jaringan menggunakan protokol jaringan standar seperti blok pesan server (SMB) saat menggunakan berbagi file. Indeks eksternal berfungsi sebagai indeks sekunder dalam kasus penyimpanan data. Perangkat lunak ini mampu menyimpan data dalam jumlah besar dan menyediakan akses hampir waktu nyata ke sana. Indeks dibuat dengan memanfaatkan metode pengindeksan. Pencarian teks bebas mungkin didukung dalam beberapa kasus, karena dapat bersifat multidimensi.

Arsitektur cloud dirancang untuk menjadi cloud-native. Ini adalah iterasi terbaru dalam pengembangan dan penyebaran perangkat lunak. Tujuan dari model ini adalah untuk mengaktifkan aplikasi yang sangat responsif yang dapat digunakan sebagai model cloud, on-premise, atau hybrid.
Organisasi semakin mengadopsi arsitektur cloud-native untuk mengurangi keseluruhan biaya perangkat lunak sekaligus mengelola proses pengembangan dan pengiriman dengan lebih baik. Dengan memanfaatkan arsitektur cloud-native, Anda dapat membangun aplikasi yang dapat ditingkatkan dan diturunkan dengan cepat. Selain itu, mereka lebih responsif terhadap perubahan daripada sebelumnya, menjadikannya pilihan yang sangat baik untuk lingkungan bisnis yang dinamis saat ini.
Tujuan arsitektur cloud-native adalah menggunakan layanan mikro dan sistem terdistribusi. Implementasi layanan mikro adalah implementasi server tunggal atau mesin virtual yang kecil dan mandiri. Sistem terdistribusi adalah kumpulan layanan mikro yang didistribusikan di antara beberapa server.
Sebagai bagian dari arsitektur cloud-native, layanan mikro adalah komponen penting. Anda dapat mempartisi aplikasi Anda menjadi potongan-potongan modular kecil yang dapat digunakan secara independen dan dapat diperbarui serta diganti dengan cepat menggunakan fitur ini. Dengan menggunakan pendekatan pengembangan perangkat lunak ini, Anda dapat dengan mudah menguji dan menerapkan versi baru aplikasi Anda.
Arsitektur berbasis layanan mikro juga digunakan untuk membuat arsitektur cloud-native. Server menangani penanganan berbagai layanan mikro. Sebagai hasil dari pendekatan ini, Anda dapat menskalakan aplikasi Anda dalam berbagai cara dan mengisolasinya dari aplikasi lainnya.
Sebaliknya, arsitektur berbasis layanan mikro didasarkan pada sistem terdistribusi. Ini berarti aplikasi Anda didistribusikan ke semua node dalam jaringan Anda. Anda dapat menaikkan atau menurunkan skala aplikasi Anda tanpa memengaruhi kinerjanya dengan melakukannya melalui metode ini.
Bisnis semakin mengadopsi arsitektur cloud-native di dunia global saat ini. Mereka memberikan berbagai keuntungan selain yang berikut ini.
Biaya perangkat lunak telah berkurang.
Kemampuan untuk menangani sejumlah kecil stres
Untuk beradaptasi dengan perubahan.

Kelebihan Dan Kekurangan Database Nosql

Perbedaan utama antara database NoSQL dan database relasional adalah bahwa data disimpan dalam dokumen. Dengan demikian mereka diklasifikasikan sebagai "tidak hanya SQL," dan dengan demikian dibagi menjadi berbagai model data berdasarkan fleksibilitasnya. Basis data dokumen, penyimpanan nilai kunci, basis data kolom lebar, dan basis data grafik adalah beberapa di antara basis data NoSQL.
MongoDB tidak memerlukan penggunaan sistem manajemen basis data relasional atau struktur basis data relasional (RDBMS). Saat menggunakan MongoDB bersama dengan database relasional, itu mungkin. Jika, misalnya, Anda membuat visualisasi data tentang kumpulan sumber data yang berbeda.
Model data Cassandra dibangun dan dioptimalkan untuk kueri baca yang besar. Selain itu, Cassandra tidak mendukung pemodelan data transaksional yang dimaksudkan untuk basis data relasional (misalnya, transaksi yang dinormalisasi). Cassandra memungkinkan Anda membuat kueri untuk satu tabel pada satu waktu, daripada mendenormalisasi data Anda.
Basis data NoSQL dapat diintegrasikan dengan basis data relasional dalam beberapa kasus, meskipun kurang ketat. Metode ini akan mengandalkan database relasional untuk menyimpan model data dan skema data, serta database NoSQL. Akibatnya, kueri data di NoSQL dan basis data relasional akan lebih efisien.

Bagaimana Saya Mengonversi Sql Ke Nosql?

Basis data Nosql sering digunakan ketika skalabilitas lebih penting daripada konsistensi data. Untuk mengonversi database sql ke database nosql, pertama-tama Anda perlu mengekspor data dari database sql ke dalam file. Kemudian, Anda dapat menggunakan alat impor basis data nosql untuk mengimpor data ke dalam basis data nosql.

Basis data NoSQL sering digunakan dalam berbagai pengaturan, bahkan jika itu hanya satu bagian dari perangkat lunak atau bekerja bersama dengan basis data RDBMS dan NoSQL. Skema dan logika data harus melakukan refactoring untuk bermigrasi dari SQL ke NoSQL. Hosting harus dilakukan dalam teknologi yang diusulkan, dan itu harus dilakukan jika perlu untuk memaksimalkan kinerja. Karena platform cloud seperti AWS (Amazon Web Services) dan Azure (Microsoft Azure) dibangun di atas NoSQL, pindah ke platform ini adalah keputusan yang lebih baik. Salah satu keuntungan paling signifikan menggunakan database No SQL adalah kemampuan untuk mengambil data dalam berbagai format, termasuk JSON. Karena sangat portabel, ini sangat ideal untuk aplikasi web dan seluler.

Sql Dan Nosql Dapat Digunakan Bersama Dalam Database Hybrid

Bisakah sql dan nosql digunakan bersama? Tidak ada masalah jika digabungkan dalam database hybrid .

Bagaimana Saya Mentransfer Data Dari Rdbms Ke Mongodb?

Ada beberapa cara untuk melakukannya, tetapi yang paling umum adalah menggunakan alat seperti utilitas mongoimport MongoDB. Alat ini dapat mengambil data dari berbagai sumber dan memuatnya ke dalam database MongoDB .

MongoDB adalah database NoSQL yang bekerja dengan baik dalam penyimpanan data yang cepat dan efisien. Database NoSQL dapat menyimpan dan mengelola volume besar data tidak terstruktur dan semi-terstruktur. Pada artikel ini, kami akan menunjukkan cara memetakan konsep dasar relasional antara database relasional dan MongoDB. MongoDB, database NoSQL yang populer , adalah pilihan ideal untuk kumpulan data besar karena fleksibilitas dan kemampuannya untuk menyimpan kumpulan data besar secara efektif. Hevo Data adalah Pipa Data tanpa kode yang menyediakan integrasi data yang dikelola sepenuhnya dari MongoDB, 100+ Sumber Data (termasuk 40+ Sumber Data Gratis), dan sejumlah besar sumber data gratis dan berbayar. Saat Anda mengunggah data langsung ke Gudang Data, itu akan secara otomatis memuat data tersebut ke tujuan pilihan Anda. Berpindah dari database relasional ke database NoSQL adalah proses yang sulit, tetapi akan bermanfaat jika Anda mencari solusi yang fleksibel dan dapat diskalakan.

Terlepas dari kenyataan bahwa latar belakang sistem manajemen basis data membuat transisi dari model relasional yang telah ditentukan sebelumnya ke model data dokumen yang kaya dan dinamis menjadi sulit, transisi dapat dilakukan. Dimungkinkan untuk memigrasikan data dari database relasional ke MongoDB. Namun, driver dan alat MongoDB membuat prosesnya lebih mudah. Pada artikel ini, kami akan menunjukkan kepada Anda bagaimana memodelkan hubungan dan data relasional di MongoDB. Kami melakukannya dengan menggunakan pendekatan Menautkan Dokumen dan Menyematkan Dokumen. Pada artikel ini, Anda akan belajar tentang database relasional dan MongoDB, serta cara membedakannya. Kemudian, Anda membahas langkah-langkah yang terlibat dalam migrasi dari database relasional ke MongoDB. Untuk memahami kinerja bisnis Anda, sangat penting untuk menggabungkan MongoDB dan Sumber Data lainnya ke dalam Cloud Data Warehouse atau lokasi lain tempat Anda dapat melakukan Analisis Bisnis lebih lanjut.

Perbedaan Besar Antara Mongodb Dan Sebuah Rdbms

Demikian pula, ada perbedaan antara MongoDB dan RDBMS dalam cara mengakses data. Akses dokumen adalah metode akses data yang disukai di MongoDB. Istilah dokumen mengacu pada kumpulan bidang. Nama setiap bidang dalam dokumen dapat digunakan untuk mengaksesnya. Anda dapat membuat kueri data hanya dengan mencari nilai bidang menggunakan metode ini.
Satu perbedaan signifikan antara MongoDB dan RDBMS adalah cara data diperbarui. Basis data MongoDB selalu memperbarui data dengan perubahan pada dokumen. Dengan mengubah bidang dalam dokumen, nilai baru diterapkan padanya.

Memigrasikan Rdbms Ke Nosql

Proses migrasi dari RDBMS ke NoSQL diilustrasikan dalam artikel ini. Menentukan skema dokumen diperlukan jika Anda bermigrasi dari RDBMS ke sistem NoSQL. Periksa kueri aplikasi Anda yang paling sering digunakan untuk memastikannya berfungsi dengan benar. Akses daftar grup data yang sering diakses.

Apa perbedaan antara RDBMS dan NoSQL? RDBMS menggunakan skema yang telah ditentukan sebelumnya dan struktur berbasis tabel. Data diatur menjadi dokumen kaya di NoSQL, dan dokumen yang disematkan diganti dengan gabungan. Ada beberapa perbedaan utama antara NoSQL dan DBMS yang ada dalam hal istilah. Lanskap data berubah secara dramatis sebagai hasil dari kemajuan teknologi NoSQL seperti MongoDB. Saat bermigrasi dari RDBMS ke NoSQL, penting untuk mempertimbangkan sejumlah faktor. Metode yang paling efisien adalah penghematan biaya dan fleksibilitas. Migrasi Anda akan jauh lebih lancar jika Anda menggunakan pakar database open source.

Mengapa Database Terstruktur Merupakan Pilihan Terbaik Untuk Migrasi Data

Saat bermigrasi ke database baru, opsi terbaik adalah menggunakan database terstruktur. Karena database relasional dapat menangani data dalam jumlah besar, mereka bisa lebih sulit untuk dikerjakan daripada jenis database lainnya. Migrasi data adalah fokus dari database terstruktur , di sisi lain. Mereka membuat kumpulan data besar lebih mudah dikelola, dan mereka memiliki fitur yang dapat membantu Anda melakukannya dengan lebih efektif.

Basis Data Nosql

Database Nosql adalah database yang tidak menggunakan model relasional tradisional. Sebagai gantinya, mereka menggunakan berbagai model yang berbeda, seperti nilai kunci, dokumen, kolom, dan grafik. Basis data Nosql seringkali lebih terukur dan berkinerja daripada basis data relasional, dan dengan demikian menjadi semakin populer.

Database Database NoSQL menyimpan data dalam dokumen, bukan tabel dengan tipe yang sama. Mereka dirancang untuk memenuhi kebutuhan bisnis modern dengan menjadi fleksibel, dapat diskalakan, dan mampu merespons dengan cepat perubahan kebutuhan manajemen data. Basis data NoSQL, sebagai aturan umum, adalah basis data dokumen murni, penyimpanan nilai kunci, basis data kolom lebar, dan basis data grafik. Untuk 2000 perusahaan terbesar di dunia, sekarang sudah menjadi praktik umum untuk menggunakan database NoSQL untuk mendukung aplikasi penting. Kelima tren ini menyoroti lima tantangan yang tidak dapat ditangani oleh database relasional. Masalah utama dengan database relasional adalah bahwa mereka tidak mendukung pengembangan tangkas dengan baik karena model data tetap mereka membuatnya sulit. Model aplikasi mendefinisikan model data menggunakan NoSQL.

Di NoSQL, pemodelan data tidak statis. Database berorientasi dokumen menggunakan JSON sebagai format de facto untuk menyimpan data. Akibatnya, kerangka kerja ORM tidak perlu lagi bebas biaya saat aplikasi disederhanakan. N1QL (diucapkan nikel), bahasa permintaan yang kuat yang dapat memperluas SQL ke JSON, dirilis oleh Couchbase Server 4.0. Ini tidak hanya mendukung pernyataan SELECT / FROM / WHERE standar, tetapi juga dapat mendukung agregasi (GROUP BY), pengurutan (SORT BY), penggabungan (LEFT OUTER / INNER), dan fungsi lainnya. Ada banyak keuntungan operasional untuk database terdistribusi NoSQL, yang dibangun dengan arsitektur scale-out dan tidak memiliki satu titik kegagalan pun. Karena meningkatnya jumlah interaksi pelanggan melalui aplikasi seluler dan web, ketersediaan menjadi masalah.

Basis data NoSQL mudah dipasang, dikonfigurasi, dan diskalakan. Mereka dirancang untuk menyediakan akses ke berbagai bahasa tertulis dan lisan. Sistem ini dapat digunakan dalam skala besar atau kecil, dan mampu mengelola dan memantau klaster dengan berbagai ukuran. Data direplikasi antara pusat data dalam database NoSQL terdistribusi, menghilangkan kebutuhan akan perangkat lunak terpisah. Router perangkat keras memungkinkan failover berbasis perangkat keras segera, selain memungkinkan aplikasi untuk merespons kegagalan database apa pun tanpa menunggu database menemukan masalah. Penggunaan teknologi database NoSQL menjadi semakin populer untuk aplikasi web, seluler, dan Internet of Things (IoT) saat ini.

Karena kemampuannya untuk menyimpan data tidak terstruktur dalam jumlah besar, seperti data pelanggan atau data produk, RavenDB ideal untuk banyak aplikasi perusahaan. Selain itu, ini sangat cocok untuk aplikasi yang membutuhkan pemrosesan data dalam jumlah besar yang cepat dan sederhana. Selain itu, RavenDB hadir dengan banyak fitur yang menjadikannya alat manajemen data yang fantastis.
RavenDB adalah basis data dokumen NoSQL yang luar biasa yang menyediakan semua keuntungan dari basis data relasional dalam satu basis data.

Database Nosql: Manfaat Volume Data Besar, Latensi Rendah, Dan Model Data Fleksibel

Aplikasi yang membutuhkan volume data besar, latensi rendah, dan kemampuan untuk memodelkan data dalam berbagai cara mendapat manfaat dari database NoSQL. Basis data NoSQL adalah basis data yang didasarkan pada basis data dokumen murni, penyimpanan nilai kunci, basis data kolom lebar, atau basis data grafik. Data dapat diakses dan dikelola dalam database ini dengan berbagai cara menggunakan berbagai model data. Database berskala besar seperti ini dirancang khusus untuk aplikasi dengan volume data tinggi, latensi rendah, dan model data yang fleksibel.

Sql Ke Nosql Converter Online

Ada banyak cara untuk mengonversi SQL ke NoSQL, tetapi yang paling umum adalah menggunakan konverter online. Ada banyak situs web yang menawarkan layanan ini, dan biasanya prosesnya sederhana. Yang perlu Anda lakukan hanyalah mengunggah file SQL Anda, dan konverter akan melakukan sisanya.

adalah proyek untuk mengotomatiskan konversi database Microsoft SQL Server menjadi database Couchbase Server. Penting untuk diingat bahwa berpindah antar database sama seperti menerjemahkan antar bahasa sebelum memulai. Jalannya adalah jalan yang mengambil risiko, usaha, dan penghargaan, dan jalan yang memiliki banyak pilihan. Saat Anda menggunakan Couchbase, sebuah tabel diberlakukan secara ketat (oleh karena itu istilah database "relasional"), tetapi tidak ada yang namanya koleksi. cakupan, abaikan skema, dan gunakan cakupan default (kira-kira setara dengan dbo di MySQL) sebagai argumen untuk membuat cakupan. Utilitas SqlServerToCouchbase akan menghasilkan koleksi untuk setiap tabel yang ditemukannya. Nama tabel di SQL Server bisa lebih panjang daripada di Couchbase Server.

Kueri N1QL tidak menggunakan kunci dokumen, dan mungkin mendapat manfaat dari indeks yang berbeda tergantung pada jenis kueri. Namun, karena ini adalah konversi level 5, ini sudah cukup untuk memulai. Dengan Couchbase Server versi terbaru, Anda dapat menggunakan pengindeks untuk merekomendasikan indeks N1QL untuk kueri apa pun yang Anda perlukan. Pemindaian tabel lengkap yang setara (misalnya, indeks primer) tidak didukung di Couchbase Server secara default. Utilitas SqlServerToCourier memungkinkan Anda mengambil semua baris dari setiap tabel dan menuliskannya ke dalam dokumen JSON untuk setiap koleksi. Versi beta Couchbase Server 7 kini tersedia untuk diunduh dan diuji. Menggunakan utilitas konversi, Anda dapat membuat transformasi Couchbase Server dari database SQL Server Anda. Namun, sampai sekarang, tidak ada kode klien yang dapat dikonversi. Ini adalah masalah yang sulit untuk diselesaikan, terlepas dari database mana yang Anda migrasikan: SQL Server atau database lain.

Cara Menggabungkan Dua Dokumen Di Mongodb

Saat dua dokumen digabungkan di MongoDB, keduanya harus digabungkan dengan cara yang sama. Dengan memasukkan bidang yang ingin Anda gabungkan di dokumen pertama, Anda dapat memasukkan bidang yang ingin Anda gabungkan di dokumen kedua.
Di dokumen kedua, temukan bidang yang ingin Anda gabungkan dan arahkan ke sana di dokumen pertama.
Buat fungsi $lookup(Aggregation) dan gunakan untuk menggabungkan beberapa bidang sekaligus.
Anda akan melihat data di bidang hasil jika Anda bergabung dengan suatu bidang.
Fungsi $where dapat digunakan untuk memfilter data.

Konversi Database Relasional Ke Mongodb

Database relasional seperti MySQL, Oracle, dan Microsoft SQL Server adalah alat yang ampuh untuk menyimpan dan mengambil data. Tapi mereka bukan satu-satunya permainan di kota. MongoDB adalah database berorientasi dokumen yang kuat yang semakin populer karena fleksibilitas dan skalabilitasnya.
Jika Anda mempertimbangkan untuk mengonversi database relasional ke MongoDB, ada beberapa hal yang perlu diperhatikan. Pertama, MongoDB menggunakan model data yang berbeda dari database relasional. Di MongoDB, data direpresentasikan sebagai dokumen mirip JSON, yang dapat disarangkan dan memiliki berbagai tipe data. Ini memberi Anda banyak fleksibilitas dalam bagaimana Anda menyusun data Anda.
Kedua, MongoDB adalah basis data terdistribusi, artinya dapat tersebar di beberapa server. Ini membuatnya lebih mudah untuk menskalakan basis data Anda saat data Anda tumbuh.
Terakhir, MongoDB memiliki kemampuan kueri dan agregasi yang kuat yang memungkinkan Anda melakukan hal-hal seperti mengelompokkan dan meringkas data. Ini bisa sangat berguna untuk analisis data.
Jika Anda berpikir untuk mengonversi database relasional Anda ke MongoDB, ada beberapa hal yang perlu diingat. MongoDB dapat menjadi alat yang ampuh untuk menyimpan dan mengambil data, tetapi penting untuk memahami perbedaan antara MongoDB dan database relasional.

Untuk memetakan database antara MongoDB dan database relasional, MongoDB mengimpor SQL ke dalamnya. Basis data NoSQL telah mendapatkan popularitas dalam beberapa tahun terakhir. Open source MongoDB, database NoSQL yang menyimpan data dalam bentuk JSON, adalah contoh yang sangat baik dari database NoSQL berorientasi dokumen. Dengan membaca artikel ini, Anda akan dapat lebih memahami domain RDBMS/SQL, fungsinya, istilah, dan pemetaan bahasa kueri ke database MongoDB. Di MongoDB, kita dapat membuat dokumen dinamis yang dapat dijalankan. Setiap dokumen dalam koleksi mungkin memiliki skema yang berbeda. Bidang dapat menyimpan tipe int dan array pada saat yang sama, dan array dapat disimpan pada instance berikutnya.

Karena menggunakan skema dinamis, database NosSQL memiliki faktor skalabilitas yang sangat tinggi. Database relasional dapat dipartisi menjadi dua bagian, misalnya pengguna dan kontak, dengan id kunci utama dan id_kontak, keduanya terletak di tabel pengguna dan kontak. Biasanya, MongoDB menggunakan bidang auto generate_id sebagai kunci utama untuk mengidentifikasi dokumen. Kami akan mendemonstrasikan cara menggunakan dokumen Penautan dan dokumen Tersemat untuk merancang hubungan tersebut. Pada artikel ini, kita akan membahas proses yang terlibat dalam membuat dan mengedit koleksi (atau tabel), menyisipkan, membaca, memperbarui, dan menghapus dokumen (atau baris). Di MongoDB, tidak perlu membuat struktur koleksi secara eksplisit (seperti yang ada di struktur tabel melalui kueri CREATE TABLE). Saat penyisipan pertama terjadi dalam koleksi, struktur dokumen secara otomatis berubah.

Saat MongoDB memperbarui data kueri, hanya satu dokumen (dan teksnya yang cocok) yang diperbarui. Operator $or digunakan untuk menghubungkan logika OR ke kriteria metode find. Sebagai contoh, dalam urutan menurun, kami menggunakan -1 sebagai nilai bidang. Pernyataan berikut, misalnya, akan mengakibatkan sepuluh postingan melewatkan lima postingan pertama. Penghapusan dokumen itu sederhana, dan sangat mirip dengan SQL. Setiap koleksi MongoDB berisi indeks yang dapat dikustomisasi dengan memasukkan kolom_id. Kami menggunakan metode sureIndex untuk membuat indeks baru untuk bidang. Selain itu, beberapa alat online dapat membantu Anda mengonversi kueri SQL menjadi kueri MongoDB.