3 cose da tenere a mente quando si modellano i dati per un database NoSQL

I database NoSQL sono sempre più popolari poiché la quantità di dati generati continua a crescere a un ritmo esponenziale. A differenza dei database relazionali tradizionali, che si basano su uno schema fisso, i database NoSQL sono privi di schema, il che li rende molto più flessibili e facili da scalare. Quando si tratta di modellare i dati per un database NoSQL, ci sono alcune cose da tenere a mente. Innanzitutto, poiché non esiste uno schema, non è necessario preoccuparsi di definire colonne o tipi di dati. Ciò significa che puoi strutturare i tuoi dati nel modo che ritieni opportuno. In secondo luogo, poiché i database NoSQL sono progettati per essere scalabili, è necessario pensare a come verranno distribuiti i dati su più server. Questo è noto come sharding ed è qualcosa che deve essere preso in considerazione fin dall'inizio durante la progettazione del modello di dati. Infine, i database NoSQL vengono spesso utilizzati per archiviare grandi quantità di dati non strutturati. Ciò significa che il tuo modello di dati sarà probabilmente molto più semplice di quanto lo sarebbe per un database relazionale. Tieni a mente queste cose e sarai sulla buona strada per modellare i dati per un database NoSQL.

Nei database SQL, ogni volta che c'è una duplicazione dei dati, questi vengono recuperati in un'altra tabella. I modelli di dati vengono creati utilizzando le risposte dell'API REST, che vengono tracciate rispetto a una riga nel database. Per unire più righe a una singola tabella, non devi tornare sul disco più di una volta. Un database NoSQL ha prestazioni migliori perché è distribuito più ampiamente. In un database NoSQL, le righe possono contenere campi diversi. Non è necessario archiviare i dati in più tabelle se non è necessario conservare vari tipi di dati come i dettagli dell'ordine o le informazioni sui clienti. I database NoSQL, che possono essere suddivisi in più partizioni, possono essere distribuiti su una varietà di server.

La chiave di partizione determina in quale partizione è suddivisa una riga. Gli indici secondari di DynamoDB sono disponibili in due varietà: locale e globale. Sebbene un indice secondario locale abbia una chiave di ordinamento diversa dalla chiave di partizione, deve essere identica. Inoltre, è possibile utilizzare un indice secondario globale per creare una visualizzazione unificata di tutti gli elementi del proprio portafoglio. La lettura di 100 righe da un disco può essere inefficiente se si desidera filtrarle e restituire solo 2 righe. È fondamentale ricordare che se si utilizzano database NoSQL, è necessario modellare i dati in modo diverso rispetto a quando li si modella in database relazionali. Poiché i dati devono essere strutturati in base alla query prevista, a volte si ritiene che i database NoSQL siano meno flessibili dei database basati su strutture di dati relazionali .

La domanda è se codifichi le relazioni in modo esplicito in un RDBMS o implicitamente in un NoDatabase. Il vantaggio di NoSQL è la sua capacità di scalare. L'istanza RDS può essere eseguita con una capacità massima di 1 TB di memoria e 128 vCPU, ovvero più del doppio della capacità del 99% delle startup. DynamoDB, d'altra parte, è disponibile solo tramite Amazon Web Services, mentre i database open source non ti vincolano a un provider cloud.

Il termine NoSQL si riferisce a quattro tipi di database: archivi di valori-chiave, archivi basati su documenti, archivi basati su colonne e archivi basati su grafici. I tre tipi principali di modellazione dei dati NoSQL sono concettuali, generali e gerarchici.

Che cos'è un modello di dati NoSQL? Il modello non si basa su un sistema di gestione di database relazionali (RDBMS). Di conseguenza, il modello non specifica in che modo i dati si relazionano o come si collegano tutti.

La capacità di interrogare grandi quantità di dati è una delle caratteristiche più importanti dei sistemi NoSQL . I database di documenti possono supportare un'ampia gamma di applicazioni perché offrono la maggior parte delle funzionalità. È possibile accedere ai dati in vari modi, anche utilizzando le chiavi primarie negli archivi chiave-valore e negli archivi a colonne larghe.

L'obiettivo dei database NoSQL è staccarsi dalle righe e dalle colonne di un database relazionale. La maggior parte delle persone confonde i database NoSQL per mancanza di un modello di dati, che è un malinteso comune. La sezione precedente descrive come verranno organizzati i dati in uno schema.

Esempio di modellazione dati Nosql

Esistono molti modi diversi per modellare i dati in un database Nosql e l'approccio migliore dipende dall'applicazione specifica e dai requisiti dei dati. Ad esempio, un modo comune per modellare i dati in un archivio chiave-valore consiste nell'utilizzare una mappa hash, che consente una ricerca rapida dei record per chiave. Un altro modo popolare per modellare i dati in un database orientato ai documenti consiste nell'utilizzare documenti nidificati, che possono rappresentare strutture di dati complesse in modo più efficiente rispetto a un database relazionale tradizionale .

Strumenti di modellazione di database Nosql

Quando si tratta di strumenti di modellazione di database nosql , ci sono alcune diverse opzioni tra cui scegliere. Ad esempio, ci sono strumenti che si concentrano sull'aiutarti a progettare e visualizzare il tuo modello di dati, così come altri che si concentrano sull'aiutarti a gestire e ottimizzare il tuo database nosql. Non importa quali siano le tue esigenze specifiche, c'è probabilmente uno strumento di modellazione di database nosql là fuori che può aiutarti.

I database NoSQL sono progettati per essere più flessibili dei database relazionali suddividendoli in blocchi più piccoli. La maggior parte delle persone scambia i database NoSQL per non avere alcun modello di dati. Comprendere come verranno organizzati i dati è un passo importante nella formazione di uno schema. Queste differenze si rifletteranno nei modelli di dati per ciascuno dei quattro principali tipi di database NoSQL. Di conseguenza, la progettazione dello schema sarà iterativa nel tempo per soddisfare le esigenze dell'applicazione. La scelta del database NoSQL giusto per te richiede prima di tutto la determinazione del modello di dati più adatto al tuo caso d'uso. Esistono numerosi tipi di tipi di dati e strutture di dati tra cui scegliere quando si tratta di memorizzare valori e campi in ogni documento.

Sono stati sviluppati diversi potenti linguaggi di query per gestire un'ampia gamma di tipi di valori di campo e i campi vengono recuperati utilizzando le query. Una riga in un database NoSQL è costituita da una chiave e da una colonna correlata, nota come famiglia di colonne. I database NoSQL sono costituiti da quattro tipi di strutture sottostanti che memorizzano i dati. Sebbene il modo in cui i dati sono organizzati sia molto adattabile, occasionalmente può essere definito XML-less. I database di documenti, i database a colonne larghe ei database a grafo sono in genere configurati per l'utilizzo di un linguaggio di query specifico.

I database NoSQL stanno guadagnando popolarità perché forniscono un modo più flessibile e dinamico di archiviare i dati. Poiché questi database sono progettati per il cloud, possono essere scalati orizzontalmente, rendendoli ideali per le aziende che desiderano tenere il passo con una rapida crescita.

Che cos'è uno strumento di modellazione del database?

Uno strumento di modellazione dei dati è un'applicazione software che consente di creare strutture di database basate su diagrammi, semplificando la creazione di una struttura di dati su misura per le proprie esigenze. Gli utenti possono creare infografiche, diagrammi, visualizzazioni di dati e diagrammi di flusso personalizzati per il loro settore specifico.

Best practice per la progettazione di database Nosql

Quando si progetta un database NoSQL, è importante considerare le seguenti best practice:
1. Keep it simple: i database NoSQL sono progettati per essere semplici e facili da usare. Pertanto, è importante mantenere il design il più semplice possibile.
2. Evita i join: i join non sono supportati nei database NoSQL. Pertanto, è importante evitarli durante la progettazione del database.
3. denormalizzare i dati: la denormalizzazione dei dati è una pratica comune nei database NoSQL. Ciò significa che i dati vengono duplicati per migliorare le prestazioni.
4. Usa uno schema: uno schema non è richiesto in un database NoSQL, ma può essere utile per organizzare i dati.
5. Utilizzare tipi di dati appropriati: i database NoSQL supportano una varietà di tipi di dati. È importante scegliere il tipo di dati appropriato per ogni campo nel database.

È possibile utilizzare i punti di forza del paradigma relazionale nella denormalizzazione RDBMS. I database NoSQL sono uno strumento fantastico per creare entità dinamiche e aggregati semi-strutturati. Invece di pensare a entità e relazioni, modella NoSql utilizzando un approccio gerarchico e aggregato. La denormalizzazione in RDBMS spegne efficacemente il tuo database su uno NoSQL. Se hai bisogno di un grande aggregato di aggregati, devi unirti al codice, o se hai bisogno di un piccolo aggregato, devi analizzarlo. Dovresti saperne di più sulle tue relazioni il prima possibile.

Diagramma del database Nosql

Il diagramma di database Nosql è un tipo di database che memorizza i dati in un formato diverso dal tradizionale database relazionale. I database Nosql sono spesso utilizzati per applicazioni che richiedono un alto livello di scalabilità e prestazioni.

Il nome e la struttura dei diagrammi di modellazione dei dati differiscono da quelli dei diagrammi ER e delle classi. Le regole delle relazioni NoSQL, come semplificate dallo sviluppatore, hanno lo scopo di aiutare gli sviluppatori a iniziare con NoSQL. Durante la modellazione, è sempre preferibile pianificare in anticipo le operazioni di lettura e scrittura. Non è mai una buona idea inserire documenti con un numero crescente di riferimenti o numeri in un altro documento. Di conseguenza, ci sono molti articoli sul mercato che continueranno a crescere, quindi non possiamo incorporare o aggiungere i loro ID ai prodotti come riferimenti. È possibile creare un'altra raccolta per archiviare più transazioni oppure è sufficiente inserire un campo identificatore univoco (ad esempio, id transazione) in tutte le transazioni effettuate in un gruppo. Il nome e i principi di progettazione della modellazione dei dati NoSQL non sono forti come quelli di SQL.

Per facilitare la lettura è sempre preferibile inserire i simboli che compongono il diagramma. Il prodotto ha numerose transazioni, che sono completamente opzionali, ma devono essere soddisfatti dei requisiti. Man mano che l'applicazione viene sviluppata, potrebbe essere necessario migliorare il diagramma seguente.

I pro ei contro dei database Nosql

I database Nosql sono progettati per dati semi-strutturati. Il modello relazionale non è adatto a questo. Un archivio chiave-valore è una scelta eccellente perché memorizza i dati in una varietà di coppie chiave-valore.

Esempio di schema di database Nosql

Un database NoSQL è un database non relazionale che non utilizza il tradizionale schema basato su tabelle di un database relazionale. I database NoSQL sono spesso utilizzati per Big Data e applicazioni Web in tempo reale.

Il database NoSQL, al contrario dei database relazionali, non richiede uno schema fisso per l'archiviazione dei dati. Lo scopo principale dei database NoSQL è consentire l'archiviazione dei dati su larga scala nei sistemi distribuiti. Aziende come Twitter, Facebook e Google utilizzano NoSQL per analizzare enormi quantità di dati e creare app Web in tempo reale. I dati vengono archiviati in un database e recuperati come coppia di chiavi con il valore della chiave. Questo tipo di database NoSQL può essere utilizzato per archiviare informazioni in una raccolta, un dizionario o un array associativo. I tipi di documento sono comunemente usati nei sistemi di gestione dei contenuti, piattaforme di blog, analisi in tempo reale ed e-commerce. La maggior parte delle volte, i database di base a grafo vengono utilizzati per archiviare dati in social network, logistica o database spaziali.

Utilizzando lo strumento MapReduce, puoi definire le viste in CouchDB. Secondo questo principio, un archivio dati distribuito non può garantire più di due cose su tre. La coerenza dei dati è un must: i dati non devono essere modificati anche dopo l'esecuzione di un'operazione. È fondamentale mantenere la Partition Tolerance del sistema anche se la comunicazione tra i server non è stabile.

I database Nosql hanno uno schema?

NoSQL ha uno schema? A differenza dei database relazionali, che hanno una gerarchia di funzioni, i database NoSQL no. La struttura sottostante di ciascuno dei quattro tipi principali di database NoSQL viene utilizzata per archiviare i dati.

Dati nel modo che meglio si adatta alla tua applicazione. I tre tipi di schemi in MongoDB

MongoDB ha molti vantaggi, tra cui la facilità d'uso e la facilità di manutenzione. La versione più semplice di questo sistema è più semplice perché non richiede l'uso di uno schema intricato. Grazie al suo schema flessibile, puoi modellare i tuoi dati nel modo migliore per la tua applicazione. In questo articolo, esamineremo la modellazione dei dati in MongoDB. I dati di MongoDB possono cambiare per impostazione predefinita. Le strutture dei documenti non vengono applicate automaticamente dalle raccolte. Di conseguenza, hai la possibilità di progettare modelli di dati che soddisfano al meglio le esigenze della tua applicazione, soddisfacendo anche i requisiti di prestazioni. MongoDB utilizza i tre tipi di schemi: logici, fisici e di visualizzazione. Lo schema logico di un database descrive il modo in cui è scritto. Utilizzando uno schema logico, puoi definire la struttura di un database chiamato Prodotti e creare un elenco di prodotti. Lo schema logico viene utilizzato per definire le relazioni tra i dati in un database e per determinare come vengono archiviati. Lo schema fisico è definito dal database fisico. È possibile utilizzare uno schema fisico per definire la struttura dei dati in un database chiamato Prodotti, ad esempio. Determina anche come i dati vengono indicizzati e ricercati; lo schema fisico può essere trovato in una directory o su un disco. In un database a livello di vista, lo schema di visualizzazione descrive la struttura del database. Uno schema di visualizzazione può essere utilizzato per definire la struttura di un database chiamato Prodotti, ad esempio. Sebbene lo schema di visualizzazione definisca la struttura di un set di dati, non determina come viene archiviato. Sarai comunque in grado di utilizzare qualsiasi tecnologia di archiviazione in grado di supportare i documenti grazie ad essa. MongoDB supporta schemi basati su tre diversi tipi. Uno schema logico è un metodo per definire la struttura dei dati, mentre uno schema fisico è un metodo per definire il formato dell'archiviazione dei dati e uno schema di visualizzazione è un metodo per definire la struttura dei dati ma non per determinare come sono strutturato. Con il modello di dati di MongoDB, puoi scegliere i requisiti che desideri soddisfare in base alla sua flessibilità. Se disponi di grandi quantità di dati, ad esempio, potresti voler utilizzare uno schema fisico piuttosto che uno schema web. Se hai pochissimi dati e desideri semplificare la tua struttura, puoi utilizzare uno schema di visualizzazione. Lo schema dichiarativo di MongoDB, così come la sua interfaccia utente semplice e potente, lo rendono una scelta eccellente per lo sviluppo di modelli personalizzati.

Quale tipo di schema verrà utilizzato per il database Nosql?

Ridimensionamento: i database NoSQL in genere forniscono schemi che possono essere facilmente ridimensionati per soddisfare le esigenze di uno sviluppatore. Grazie al suo modello di dati flessibile, i database NoSQL sono ideali per l'archiviazione di dati semi-strutturati e non strutturati.

Json: il futuro della gestione dei database?

I dati con dati semi-strutturati che non richiedono una rigida struttura riga-colonna in un database SQL standard sono ideali per JSON. Può essere utilizzato per creare e aggiornare i contenuti in modo più rapido ed efficiente, nonché per migliorare la flessibilità dello schema. È ideale, ad esempio, per memorizzare profili utente o descrizioni di prodotti.

Qual è un esempio di un Nosql?

Un database NoSQL può essere utilizzato per eseguire un'ampia gamma di attività in una varietà di settori. Un database NoSQL è classificato in base al suo tipo. I database di documenti, ad esempio, sono classificati come database di uso generale. Nei database chiave-valore, è possibile eseguire semplici query di ricerca su un grande volume di dati.

Perché MongoDB è il miglior database Nosql

Milioni di utenti, inclusi Uber, Airbnb e Pinterest, utilizzano MongoDB. Questo è anche il database NoSQL più popolare su GitHub. Esistono numerosi motivi per utilizzare MongoDB. Inoltre, la sua dimensione dell'indice di soli 2 GB è impressionante. Può gestire una grande quantità di dati in un breve periodo di tempo. Inoltre, MongoDB ha una serie di funzioni utili, come lo sharding e la replica. Puoi mantenere i tuoi dati al sicuro e protetti anche se le dimensioni dei tuoi dati aumentano. Quando si tratta di database NoSQL, MongoDB è senza dubbio il re.