JSON: il linguaggio ideale per lo scambio di dati

JSON (JavaScript Object Notation) è un formato di interscambio di dati leggero. Per gli esseri umani è facile leggere e scrivere. È facile per le macchine analizzare e generare. Si basa su un sottoinsieme del linguaggio di programmazione JavaScript, standard ECMA-262 3a edizione - dicembre 1999. JSON è un formato di testo completamente indipendente dal linguaggio ma utilizza convenzioni familiari ai programmatori della famiglia di linguaggi C (C, C++, JavaScript e così via). Queste proprietà rendono JSON un linguaggio ideale per lo scambio di dati.

I database di documenti, come MapR-DB, sono talvolta indicati come privi di schema, il che non è corretto. I database di documenti non richiedono la stessa struttura predefinita dei database relazionali , ma è necessario tenere conto delle sfaccettature di come verranno organizzati i dati per eseguire questa attività. Qualsiasi modello di dati dovrebbe essere progettato per garantire che funzioni nel miglior modo possibile. Con MapR-DB, denormalizzi i tuoi dati declassificandoli in una riga o creando più tabelle con record di indice in un database relazionale. L'utilizzo di un intervallo di chiavi consente di leggere e scrivere rapidamente da una chiave di riga. Si consiglia una dimensione della riga di 32 MB, mentre una dimensione della riga di 50-150 KB è consigliata. Quando i dati vengono ordinati in base all'intervallo di chiavi di riga, vengono distribuiti automaticamente.

È possibile aggiungere più elementi di dati a una chiave di riga denominata composita. Se desideri raggruppare i post per categoria e data, ad esempio, una chiave di riga come SPORTS_ 20131012 (se desideri prima il più recente, utilizza una data inversa). La modellazione del database relazionale tradizionale non viene utilizzata nella modellazione dei dati del database dei documenti. Nei modelli di programmazione orientati agli oggetti, lo stesso tipo di base può essere esteso a vari tipi di oggetto, risultando nell'associazione di vari tipi di oggetto. Non è un modello di replica, ma è molto semplice da implementare utilizzando un modello di documento. Esistono diversi modi per rappresentare gli alberi, inclusi elenchi di adiacenza e alberi ad albero.

Un database JSON è uno dei database NoSQL più popolari in termini di utilizzo. I database NoSQL, a differenza dei tradizionali database relazionali che sono tipicamente composti da righe e colonne, non hanno bisogno di essere collegati ad alcuna struttura dati.

Quando si tratta di identificazione semantica generale dei valori stringa comunemente usati nella programmazione, la parola chiave format esegue l'identificazione semantica di base. Poiché JSON non ha un tipo "DateTime", la data deve essere codificata come stringa. Quando si definisce il formato dell'autore dello schema, specifica se il valore della stringa deve essere interpretato come una data.

Un oggetto JSON è un wrapper a barra riccia per un'entità in JSON. È scritto in coppie non ordinate di coppie di nomi e valori in cui ":" (due punti) deve essere seguito da "", (virgola) e tutte le coppie di nomi e valori devono essere separate da "," (virgola). Può essere utilizzato insieme a stringhe arbitrarie nei nomi delle chiavi.

JavaScript Object Notation (JSON) è un formato basato su testo utilizzato per tradurre i dati da un oggetto JavaScript in dati strutturati. viene utilizzato per trasmettere dati nelle applicazioni web (ad esempio inviando alcuni dati dal server al client, in modo che possano essere visualizzati su una pagina web o viceversa).

Che cos'è il formato Json in Nosql?

In NoSQL, il formato JSON è uno standard per l'archiviazione dei dati. JSON, o JavaScript Object Notation, è uno standard aperto basato su testo leggero progettato per lo scambio di dati leggibili dall'uomo. Deriva dal linguaggio di programmazione JavaScript per rappresentare strutture di dati semplici e array associativi, chiamati oggetti.

Il database JSON è un database NoSQL di tipo documento che può archiviare dati semi-strutturati. Questo formato può essere utilizzato più liberamente rispetto al formato riga-colonna, che è costoso e rigido. I database dei documenti non contengono uno schema fisso e tutti i documenti vengono gestiti come singoli oggetti. I database NoSQL sono altamente efficienti perché possono gestire un'ampia gamma di indici. Se vuoi accedere a tutte le informazioni in un documento o se vuoi creare documenti separati e collegarli, puoi farlo. Gli oggetti nidificati in un documento possono essere facilmente interrogabili, come matrici nidificate o file incorporati. I database di documenti, come MongoDB, presentano un linguaggio di query ricco (MQL) e una pipeline di aggregazione, eliminando la necessità di trasformazione ed elaborazione dei dati nei data warehouse tradizionali . Python e R, ad esempio, possono essere facilmente utilizzati per analizzare i dati da questi database senza richiedere ulteriore codifica. A parte i suoi vantaggi in termini di prestazioni e ottimizzazione dello spazio, MongoDB è il database JSON più utilizzato.

Poiché JSON è semplice da generare e leggere, può essere utilizzato per lo scambio di dati tra più applicazioni. La programmazione orientata agli oggetti è supportata anche da JSON, che consente un elevato livello di struttura dei dati.

I database Json sono il tipo più comune di archivio dati

Un database di documenti JSON contiene il tipo di dati più comune, ovvero i dati in un documento JSON. Possono essere letti e scritti in modo molto semplice e possono anche essere analizzati da un programma. Inoltre, MongoDB archivia i dati in formato BSON sia internamente che nella rete. MongoDB è, tuttavia, un database JSON piuttosto che un database NoSQL. MongoDB può essere utilizzato per archiviare e recuperare in modo nativo tutti i dati che possono essere rappresentati in JSON e anche JSON è facilmente accessibile tramite MongoDB.

Che cos'è il formato Json con l'esempio?

JSON è un formato basato su testo per rappresentare strutture di dati. È derivato da JavaScript, ma ora molti linguaggi di programmazione includono codice per generare e analizzare dati in formato JSON.
Un esempio di dati in formato JSON:
{"menù": {
“id”: “file”,
“valore”: “File”,
"apparire": {
"elemento del menu": [
{“value”: “Nuovo”, “onclick”: “CreateNewDoc()”},
{“value”: “Open”, “onclick”: “OpenDoc()”},
{“value”: “Close”, “onclick”: “CloseDoc()”}
]
}
}}

JSON (JavaScript Object Notation), che è un formato di file standard aperto, viene utilizzato nella condivisione dei dati. I dati possono essere archiviati e trasmessi utilizzando testo leggibile dall'uomo. JSON è stato creato come risultato di un'urgente necessità di comunicazione in tempo reale tra server e client. Sono disponibili numerosi linguaggi di programmazione moderni per gestire la generazione e l'analisi di JSON. Non c'è quasi limite alla dimensione di un file JSON. Quando è disponibile lo spazio di archiviazione necessario, il contenuto può essere conservato per un massimo di due anni. Se il browser client ha un limite di memoria basso, il trasferimento sarà influenzato se i dati sono di grandi dimensioni. Per rimanere aggiornato sulla community dei formati di file, puoi diventare un contributore su Fileformat.com.

I file JSON che possono essere creati sono semplici da creare e sono accessibili dal software che deve leggerli. Il codice è semplice da leggere, ideale per i dati che devono essere accessibili rapidamente, come i file di configurazione. Inoltre, poiché i file JSON sono portatili, possono essere letti e scritti da qualsiasi numero di programmi software.

Come memorizzare i tipi di dati nelle variabili

Un valore può includere una varietà di tipi di dati. Nell'esempio precedente, viene utilizzato un numero intero per rappresentare "nome", mentre una stringa viene utilizzata per rappresentare "età". In realtà, il valore di "genere" potrebbe essere "maschio" o "femmina".

Che cos'è il formato Json in MongoDB?

Un oggetto è rappresentato da un array, un numero, una stringa, un booleano o un null in JSON. Quando si utilizza il formato JSON esteso, viene definito un set riservato di chiavi con un valore in maiuscolo che rappresenta le informazioni sul tipo di campo che corrispondono direttamente a ciascun tipo nel formato in cui MongoDB archivia i dati.

MongoDB JSON è un sottoinsieme della notazione dell'oggetto JavaScript. Le stringhe vengono utilizzate per annotare le coppie chiave-valore e possono essere facilmente esportate e importate in una varietà di programmi. JSON viene utilizzato da applicazioni Web e server per comunicare dati. Utilizzandolo, non dovremo più creare la struttura dei documenti per il database. Nell'esempio precedente, possiamo mostrare come includere il valore numerico emp_id come 101 in MongoDB_JSON. L'attributo name visualizza il campo del nome, mentre la stringa ABC visualizza il valore del campo. Quando utilizzi MongoDB, puoi importare i dati dalla raccolta MongoDB_JSON. L'importazione e l'esportazione MGO vengono entrambe utilizzate per eseguire il file Json. Il comando cat ci consente di visualizzare i dati in un formato leggibile dall'uomo.

Come viene memorizzato Json in Nosql?

In NoSQL, JSON è archiviato come tipo di dati binario. Ciò significa che non viene memorizzato come file di testo come in un database tradizionale . Al contrario, viene archiviato in un formato ottimizzato per l'accesso rapido in lettura e scrittura. I database NoSQL sono progettati per essere scalabili e fornire prestazioni elevate.

Il modello di documento viene ora incorporato nei database relazionali più diffusi. I tipi di dati JSON sono più comunemente utilizzati da queste funzionalità. PostgreSQL 9.2 aggiunge il supporto JSON nativo e gli operatori per convertire i dati in questo formato. Alcuni modelli, precedentemente considerati inefficienti e inutilizzabili, stanno ora facendo progressi in questo senso. Il passaggio dei dati tra i servizi viene gestito de facto nell'ecosistema Node.js utilizzando la codifica de facto. In un sistema poliglotta, i buffer Apache Avro o Protocol sarebbero il modo più efficiente per trasmettere i dati. Il formato XML notoriamente astruso sta perdendo terreno rispetto a JSON poiché diventa più simile ai modelli di dati lato client.

Java e Python usano entrambi Pickle per supportare un'efficiente serializzazione dei dati in JSON, mentre altri linguaggi lato server come Python no. Invece di richiedere all'utente di eseguire qualsiasi trasformazione dei dati, la trasformazione dei dati può essere eseguita sul server per la configurazione front-end o per ottenere informazioni sui social media dell'utente. Potresti voler eseguire un aggiornamento in sequenza, che cambia in base alla disponibilità di diverse versioni del software. Poiché il codice precedente deve gestire il nuovo formato di dati per essere compatibile con le versioni precedenti e successive, questa può essere una sfida. È stato dimostrato che molte relazioni uno a uno causano problemi se utilizzate in modo errato, anche se la query viene eseguita correttamente. Possiamo memorizzare questi collegamenti nella tabella dei brani purché non abbiano alcuna relazione con altri brani. È anche possibile interrogarli per risultati che corrispondono al codice dell'applicazione, per intero o solo per determinate chiavi.

La quantità di dati creati richiede una notevole quantità di spazio. Molti fornitori hanno creato le proprie codifiche binarie per la rappresentazione dei dati, tra cui JSONB di PostgreSQL e BSON di MongoDB. Il valore archiviato di un documento può essere utilizzato per identificare chiavi errate o chiavi non valide.

Il database NoSQL a colonne larghe fornisce un ambiente semanticamente ricco in cui archiviare i dati. La capacità di JSON di essere leggibile dagli esseri umani lo rende uno strumento eccellente per la modifica manuale dei dati. Un database a colonne larghe è ideale per raggruppare insieme colonne di dati correlati e i dati vengono archiviati in coppie di valori chiave. Di conseguenza, JSON è una buona scelta per la modifica manuale e i database NoSQL a colonne larghe sono ideali per l'archiviazione di dati semanticamente ricchi.

Database Nosql Json

Un database NoSQL (originariamente riferito a "non SQL" o "non relazionale") fornisce un meccanismo per l'archiviazione e il recupero di dati modellati in mezzi diversi dalle relazioni tabulari utilizzate nei database relazionali. Tali database esistono dalla fine degli anni '60, ma il nome "NoSQL" è stato coniato solo all'inizio del 21° secolo, innescato dalle esigenze delle aziende Web 2.0. I database NoSQL sono spesso più scalabili e forniscono prestazioni più elevate rispetto ai database relazionali. Spesso sono più adatti per archiviare e recuperare grandi quantità di dati in un formato più naturale per la struttura dei dati stessi.

I dati nei database moderni sono in genere archiviati in un formato di dati noto come database JSON, che sta per JavaScript Object Notation. La sintassi dello standard semplifica la comprensione sia per le macchine che per gli esseri umani, che è stata introdotta per la prima volta nel 2006. Un database NoSQL è basato su un insieme di principi che affrontano la struttura di archiviazione, il design e la query/indicizzazione. I database a grafo, ad esempio, in genere supportano l'elaborazione dei dati in memoria per ridurre il tempo di attraversamento delle relazioni. Ogni pezzo di dati è associato a un insieme di numeri ID di relazione memorizzati su un disco in queste strutture. Utilizzando un approccio basato su cluster, un database può creare una piattaforma dati più ampia aggiungendo più nodi. I dati vengono partizionati tra i nodi come parte di un sistema di archiviazione ed elaborazione distribuito.

Lo schema di un documento può essere esteso aggiungendo nuovi attributi, che si ottiene attraverso l'aggiunta di nuovi attributi. Il DBA non è più necessario per gestire gli schemi delle applicazioni e i microservizi possono essere forniti in modo continuo. I nomi delle chiavi dei documenti possono essere distinti dai nomi delle colonne in un contesto di database relazionale. Sarai in grado di utilizzare Couchbase ovunque e in qualsiasi momento perché offre flessibilità e prestazioni elevate. È semplice aggiungere nuovi nodi a un cluster mentre i dati vengono automaticamente replicati e bilanciati dietro le quinte. Tutte le configurazioni dei dati e dell'indicizzazione sono gestite automaticamente da un servizio di database, inclusa la replica dei dati e l'accesso ai dati.

Database di documenti Json: il nuovo standard?

I database di documenti JSONGET sono cresciuti in popolarità perché offrono una varietà di vantaggi rispetto ai tradizionali database relazionali. Il documento JSON può essere letto e scritto in qualsiasi linguaggio di programmazione ed è leggero, consentendo di utilizzarlo facilmente nelle applicazioni. Inoltre, i database di documenti JSON hanno prestazioni migliori rispetto ai database relazionali tradizionali grazie al loro sovraccarico inferiore per le scansioni delle tabelle.

Esempio di database Json Python

JSON è una sintassi per l'archiviazione e lo scambio di dati.
Python ha un pacchetto integrato chiamato json, che può essere utilizzato per lavorare con i dati JSON.
Esempio:
importa json
# alcuni JSON:
x = '{ “nome”:”Giovanni”, “età”:30, “città”:”New York”}'
# analizza x:
y = json.loads(x)
# il risultato è un dizionario Python:
print(y[“età”])