Database NoSQL Adalah Solusi Sempurna Untuk Pengambilan Data Berkecepatan Tinggi!

Basis data NoSQL sering digunakan dalam situasi di mana penggabungan terlalu lambat atau membuat terlalu banyak duplikasi data. Selain itu, banyak database NoSQL dirancang untuk dapat diskalakan secara horizontal, artinya database tersebut dapat dengan mudah dipecah di beberapa server. Penggabungan tidak cocok untuk penskalaan horizontal karena memerlukan semua data berada di satu server.

Operator gabungan umum yang digunakan dalam database yang lebih tradisional, seperti Oracle, tidak mendukung Oracle NoSQL Database. Namun, itu mendukung jenis gabungan yang terpisah di antara tabel dalam hierarki tabel yang sama. Baris yang ditempatkan bersama memungkinkan penggabungan yang efisien karena hanya baris dengan koordinat identik yang dapat digabungkan.

Proses menggabungkan baris dari dua atau lebih tabel dengan menggunakan kolom terkait di antara mereka dalam klausa GABUNG. Di sebagian besar database Oracle NoSQL, saat pengguna mencoba mengekstrak data dari tabel yang hubungan hierarkisnya telah dibedakan, gabungan digunakan.

embedding adalah salah satu pola yang biasa ditemui di MongoDB. Normalisasi terjadi ketika bagian-bagian dari suatu proses dipecah menjadi komponen-komponen terpisah. Potongan-potongan tersebut biasanya merupakan satu dokumen dalam mongo, jadi tidak diperlukan penggabungan.

Mengapa Anda tidak bergabung? Database berorientasi dokumen seperti MongoDB dimaksudkan untuk menyimpan data yang didenormalisasi. Seharusnya tidak ada hubungan antara koleksi sama sekali. Jika data yang sama diperlukan dalam dua atau lebih dokumen, itu harus diulang.

Apakah Bergabung Dimungkinkan Di Nosql?

Ya, bergabung dimungkinkan di database nosql. Namun, mereka tidak umum seperti di database relasional karena database nosql sering dirancang agar lebih terukur dan berkinerja. Penggabungan dapat digunakan untuk menggabungkan data dari beberapa koleksi nosql, tetapi bisa lebih mahal daripada operasi lainnya.

Operator $lookup baru memungkinkan Anda untuk melakukan operasi join kiri-luar pada dua atau lebih koleksi menggunakan operator $lookup MongoDB 3.2. Agregasi lebih sulit dipahami daripada kueri pencarian sederhana dan umumnya membutuhkan waktu lebih lama untuk diselesaikan. Mereka kuat dan penting dalam operasi pencarian yang kompleks, tetapi mereka juga rentan. Kueri agregat untuk MongoDB berjalan dengan cara yang sama seperti kueri lainnya, meneruskan larik operator jalur pipa. Dokumen berisi tanggal, peringkat, dan referensi ke pengguna yang menulisnya, selain teks, tanggal, dan informasi peringkat. Saat ini, kami menampilkan dua puluh postingan terbaru dalam urutan kronologis terbalik berdasarkan peringkat pengguna. Fitur $lookup adalah tambahan penting untuk MongoDB 3.2.

Saat menggunakan sejumlah kecil data relasional dalam database NoSQL, akan bermanfaat untuk mengatasi beberapa masalah yang lebih sulit. Operator $lookup tidak boleh digunakan secara teratur. Jika Anda membutuhkan banyak data, gunakan database relasional (SQL).

Apakah Mongodb Baik Untuk Bergabung?

Fitur Gabungan MongoDB sekarang didukung oleh MongoDB 3.2, berkat pengenalan operasi Pencarian baru untuk operasi Gabung Koleksi MongoDB.

MongoDB tidak takut menggunakan data yang tidak terstruktur. Saat membandingkan MongoDB joins dengan Merge joins dan hash joins , kami belum bisa melakukan Merge joins dan hash joins. Dengan menyediakan indeks yang memungkinkannya untuk bergabung dengan loop bersarang dari satu indeks ke indeks lainnya, kami dapat membantu pencarian bersama. Namun, dalam hal peningkatan dramatis pada kinerja 'GABUNG' mana pun, kami tidak dapat melakukannya. Untuk kueri berikut, kami menjalankan skrip MongoDB berikut dengan bantuan fitur kueri SQL di Studio 3T, antarmuka pengguna grafis MongoDB. Hasilnya mengungkapkan jumlah pesanan individu serta nilai total pesanan tersebut, keduanya diukur dengan jumlah pelanggan individu dan kontak toko. Indeks dibahas dalam catatan ini.

Jika Anda hanya memerlukan beberapa bidang dari kumpulan, Anda dapat melakukannya dengan lebih baik menggunakan 'indeks penutup' yang menyertakan bidang ini dengan kriteria kueri yang sebenarnya. Akibatnya, kami telah membuat indeks untuk penjualan. Nomor identitas orang. ID entitas dan penjualan yang terkait dengan seseorang. OrderHeaders untuk penjualan Bidang _id tunggal, mirip dengan indeks berkerumun, digunakan dalam jenis bidang ini. Urutan agregasi yang tercermin dalam urutan gabungan mencerminkan urutan gabungan di Studio 3T, menghasilkan waktu eksekusi yang lebih cepat yaitu 4,2 detik. MongoDB dan SQL Server berbagi server yang sama, dengan yang terakhir mengelola agregasi MongoDB yang sama dalam 160 milidetik.

Kami sedang melihat catatan perdagangan dari faktur dalam kasus ini. Ada sejumlah alasan yang sah mengapa mereka tidak boleh berubah, dan memang tidak. Kami hanya menyiapkan dan memelihara data historis kami dalam format siap pakai MongoDB. Dengan melakukan pra-agregasi dengan kumpulan perantara seperti ini, kami mengurangi waktu laporan menjadi 25 milidetik. Contoh lengkap kode dapat ditemukan di sini: Ini akan mengumpulkan 120ms pada mesin saya, yang cukup mengesankan jika Anda mempertimbangkan langkah-langkah yang terlibat. Dengan cara yang sama, laporan tenaga penjualan harus akurat. Hal ini dilakukan dalam hitungan detik dengan menggabungkan kata 'penjualan' dan 'posisi'.

Kami dapat menghilangkan semua catatan dalam 48 milidetik dengan terlebih dahulu menghapus semua catatan dari tenaga penjualan $null (pelanggan pesanan lewat pos). Penyortiran harus ditunda hingga Anda memiliki dokumen yang diperlukan untuk laporan akhir, serta daftar semua pencarian. Anda harus mulai mencocokkan dan memproyeksikan sebelum memulai. Saat pipa melewati setiap dokumen, sangat penting untuk tetap ramping, memastikan bahwa hanya data yang Anda perlukan yang dimasukkan ke dalamnya. Akhirnya, sangat penting untuk menemukan urutan di mana tahapan akan dilakukan dalam pipa agregasi.

Ini memungkinkan rentang opsi yang lebih luas saat melakukan analisis data karena memungkinkan agregasi data dari dua atau lebih sumber. Selain itu, data dapat diklasifikasikan ke dalam kategori tertentu dan mudah ditemukan berkat kemampuannya untuk mengelompokkan data ke dalam kategori tertentu.
Struktur MongoDB berbeda dari sistem basis data lainnya dalam beberapa hal. Ini memungkinkan pengambilan data lebih cepat serta manajemen dan penyimpanan data yang lebih baik. Selain itu, karena kapasitas basis data untuk jumlah data yang lebih besar, ia dapat ditingkatkan.
Karena kekuatannya yang sangat besar, MongoDB memiliki beberapa fitur yang tidak terdapat pada sistem database lainnya. Akibatnya, ini adalah metode yang sangat efisien untuk analisis data dan penyimpanan data.

Fungsi Gabung Mongodb

MongoDB memungkinkan Anda menggabungkan dua koleksi dalam satu database, yang merupakan fitur yang sangat populer. Sintaks gabungan MongoDB lebih kuat daripada SQL Server, dan operasi gabungan lebih efisien.
Namun, MongoDB tidak mendukung gabungan kueri antar koleksi. Di MongoDB, fungsi agregasi $lookup dapat digunakan untuk melakukan operasi gabungan.

Mengapa Anda Tidak Harus Menggunakan Nosql?

Platform NoSQL juga tidak mendukung operasi dinamis. Tidak ada jaminan bahwa sifat asam akan konstan. Anda dapat memilih database SQL jika Anda berurusan dengan data sensitif, misalnya. Selain itu, jika Anda memerlukan fleksibilitas run-time, Anda harus menghindari NoSQL.

Database NoSQL dioptimalkan untuk area penyimpanan yang lebih kecil dan lebih sedikit CPU dan memori jika dibandingkan dengan database NoSQL. Ini juga kurang fleksibel dan lebih efektif untuk digunakan dalam skala besar. Beberapa koleksi dari jenis data yang sama dipengaruhi oleh struktur data yang tidak normal. Akibatnya, jumlah indeks dan node sinkronisasi meningkat, yang meningkatkan volume data dan waktu yang dihabiskan untuk memperbaruinya. Server NoSQL tradisional dimaksudkan untuk mempertahankan Konsistensi Akhir, jadi tidak ada perubahan yang perlu disebarkan melalui indeks atau node sebelum dibuat. Beberapa anggota NoSQL mungkin menyembunyikan pembuatan indeks baru (mis. RavenDB membuat indeks otomatis). Orang lain dapat memindai seluruh database MongoDB tanpa harus mengindeksnya.

Jika database NoSQL akan digunakan, itu harus dirancang untuk memenuhi pola akses. Jika mereka tidak diketahui atau sering berubah, mereka mungkin perlu diubah. Database NoSQL berorientasi dokumen tidak dimaksudkan untuk konsumsi atom, karena sistem OLAP harus membagi dan memotong data Anda. Opsi To Be Continued dapat digunakan untuk mengatasi masalah integritas data di NoSQL (kecuali NoSQL berbasis Grafik). Amazon DynamoDB sedikit terlambat dalam permainan, karena baru sesuai dengan ACID tahun lalu.

Ada beberapa kelemahan database NoSQL, termasuk ketidakcocokan instruksi SQL dengan database NoSQL dan kurangnya dukungan untuk masalah kinerja yang terkait dengan data kinerja. Selain itu, database noSQL tidak mengikuti spesifikasi yang sama dengan database relasional, membuatnya lebih sulit untuk menemukan dan menggunakan perangkat lunak yang kompatibel.

Database Mengapa Database Sql Lebih Baik Daripada Nosql

Lebih stabil dan lebih cepat menggunakan database SQL daripada database nosql.

Nosql Gabung Setara

Tidak ada yang setara langsung dengan join di nosql, tetapi ada beberapa cara untuk mencapai hasil yang serupa. Cara yang paling umum adalah mendenormalisasi data Anda, artinya Anda menggandakan data di beberapa dokumen. Ini dapat dilakukan secara manual, atau Anda dapat menggunakan alat seperti MongoMapper yang akan menanganinya untuk Anda. Cara lain untuk melakukannya adalah dengan menggunakan map/reduce, yang sedikit lebih rumit tetapi bisa lebih fleksibel.

Bergabung dengan Database Relasional

Apa kesamaan antara operasi gabungan dalam basis data relasional?
Penggabungan SQL dalam database relasional mirip dengan operasi pipa karena melakukan kueri, filter, dan operasi grup.

Mongodb Bergabung

Penggabungan MongoDB adalah cara bagi MongoDB untuk menggabungkan dua kumpulan data secara bersamaan. Ini berguna saat Anda perlu menggabungkan data dari beberapa koleksi untuk membuat satu hasil. Misalnya, Anda dapat menggunakan gabungan untuk menggabungkan data dari kumpulan pengguna dengan kumpulan postingan mereka.

Basis data NoSQL sumber terbuka MongoDB adalah pilihan yang sangat baik untuk menyimpan sejumlah besar data. Perbedaan utama antara database tradisional dan MongoDB adalah penggunaan tabel dan baris daripada koleksi dan dokumen. Pasangan kunci-nilai adalah salah satu unit paling mendasar dari MongoDB. Di blog ini, kami akan menunjukkan kepada Anda cara menggunakan Penggabungan MongoDB, yang merupakan jenis utama Penggabungan dan Pencarian. MongoDB 3.2 memperkenalkan operasi Pencarian baru yang dapat melakukan operasi Penggabungan pada Koleksi. Sintaks untuk subkueri berkorelasi mudah digunakan di MongoDB 5.0 dan seterusnya. Ada beberapa pantangan dan batasan yang harus diikuti saat menggunakan MongoDB Joins.

Sebagai contoh, cuplikan berikut membuat Koleksi yang berisi restoran dan pesanan menggunakan dokumen berikut:restoran. Pesanan harus dilakukan untuk kedua koleksi ini. Apa nama restoran dan alamatnya? Penting untuk memberikan nama serta pencocokan larik antar pesanan. Dalam urutan berikut, Anda akan menemukan minuman dan minuman. Hasil berikut akan diberikan.

Database Nosql

Database Nosql adalah database yang tidak menggunakan model relasional tradisional yang digunakan oleh sebagian besar database. sebaliknya, mereka menggunakan pendekatan tanpa skema yang lebih fleksibel. Ini membuatnya lebih terukur dan lebih mudah digunakan untuk banyak aplikasi.

Data dalam database NoSQL disimpan dalam dokumen, bukan dalam database relasional. Kemampuan mereka meliputi fleksibilitas, skalabilitas, dan kemampuan untuk memenuhi persyaratan manajemen data yang berubah dengan cepat. Database dokumen, penyimpanan nilai kunci, database kolom lebar, dan database grafik adalah contoh database NoSQL. Organisasi global 2000 dengan cepat mengadopsi database NoSQL untuk mendukung aplikasi penting. Alasan untuk ini adalah bahwa ada lima tren yang terlalu sulit untuk ditangani oleh sebagian besar database relasional. Database relasional, tidak seperti database MongoDB, tidak dapat digunakan dalam pengembangan tangkas karena didasarkan pada model data tetap. Model aplikasi mendefinisikan model data saat menggunakan NoSQL.

NoSQL tidak memaksakan metode tetap apa pun pada pemodelan data. Database berorientasi dokumen biasanya disimpan dalam JSON sebagai format de facto untuk menyimpan data. Dalam hal ini, framework ORM tidak lagi dibutuhkan karena tidak ada overhead. N1QL (diucapkan nikel) diperkenalkan di Couchbase Server 4.0 sebagai bahasa permintaan yang kuat yang dapat digunakan untuk memperluas SQL ke JSON. Ini tidak hanya mendukung pernyataan SELECT / FROM / WHERE standar, tetapi juga dapat mendukung agregasi (GROUP BY), pengurutan (SORT BY), bergabung (LEFT OUTER / INNER), dan seterusnya. Salah satu keuntungan utama dari basis data terdistribusi NoSQL adalah arsitektur skala-out dan tidak ada titik kegagalan tunggal. Semakin banyak interaksi pelanggan dilakukan secara online melalui aplikasi web dan seluler, ketersediaan layanan menjadi pertimbangan yang semakin penting.

Basis data NoSQL mudah dipasang, dikonfigurasi, dan diskalakan, menjadikannya ideal untuk berbagai aplikasi. Mereka dirancang untuk mengatur isi buku, menulis catatan, dan menyimpannya. Itu juga dapat digunakan dalam berbagai ukuran – dari cluster kecil hingga cluster besar. Tidak diperlukan perangkat lunak terpisah untuk menjalankan database NoSQL; itu didistribusikan dan termasuk replikasi bawaan antara pusat data. Selain itu, ini memungkinkan failover langsung melalui router perangkat keras sehingga aplikasi tidak perlu menunggu database menemukan kegagalan dan melakukan pemulihannya sendiri. Popularitas NoSQL semakin meningkat, menjadikannya teknologi database paling populer untuk aplikasi web, seluler, dan Internet of Things (IoT) saat ini.

MongoDB adalah pemimpin yang jelas dalam berbagai metrik kunci.
Jika Anda mencari database dengan tingkat popularitas dan stabilitas yang tinggi, MongoDB adalah cara yang tepat. Banyak aplikasi lebih menyukainya karena memiliki banyak fitur yang menjadikannya salah satu database paling populer di pasaran. Karena MongoDB tidak mendukung transaksi ACID, mungkin bermanfaat untuk mengingat hal ini saat membuat keputusan.

Basis Data Nosql: Gambaran Umum

Database NoSQL berbasis dokumen dapat menyimpan data dalam format JSON dan XML. Ini adalah database NoSQL berbasis dokumen dengan model penyimpanan berbasis kolom. Data dalam basis data NoSQL nilai kunci disimpan berpasangan. Basis data Redis NoSQL adalah contoh yang sangat baik dari basis data nilai kunci. Database SQL biasanya berisi kolom yang lebih besar dari dimensi database NoSQL. MongoDB, contoh database NoSQL kolom lebar, adalah database NoSQL yang populer. Data disimpan dalam grafik menggunakan database NoSQL berbasis grafik. Neo4j adalah database NoSQL berbasis grafik yang menggunakan MongoDB.

Basis Data Oracle Nosql

Oracle NoSQL Database adalah database nilai kunci terdistribusi yang dirancang untuk menyediakan ketersediaan tinggi dan skalabilitas horizontal dengan sedikit atau tanpa administrasi database. Oracle NoSQL Database didasarkan pada Berkeley DB Java Edition dan menggunakan model nilai kunci sederhana dengan serangkaian tipe data yang kaya.

Modul implementasi Data Musim Semi untuk Oracle NoSQL SDK untuk Data Musim Semi dibangun ke dalam SDK. Ini dapat digunakan untuk terhubung ke atau terhubung ke klaster Database Oracle NoQL atau Layanan Cloud Oracle NoQL. Dengan memasukkan dependensi pakar ke dalam file pom.xml proyek Anda, Anda dapat menggunakan SDK. Akan lebih mudah jika Anda dapat memilih yang berikut ini sebagai titik awal. Oracle Spring tersedia di Oracle.com. Metode yang digunakan dalam NosqlDbConfig adalah sebagai berikut. Kelas entitas harus didefinisikan.

Repositori harus dibuat untuk menyimpan data Nosql . Kemudian tulis kelas utama aplikasi. Dengan menginstal org.springframework.boot:spring-boot, Anda bisa mendapatkan akses ke semua komponen.