Migrazione dei dati da un database razionale a un database NoSQL

Ci sono molte ragioni per cui potresti voler migrare i dati da un database Rational a un database NoSQL. Forse stai cercando di ridimensionare la tua applicazione per gestire più utenti o dati o vuoi sfruttare la flessibilità e la scalabilità che un database NoSQL può offrire. Qualunque sia il motivo, ci sono alcune cose che devi tenere in considerazione prima di iniziare la migrazione. In questo articolo, discuteremo alcuni dei fattori chiave da considerare durante la migrazione dei dati da un database Rational a un database NoSQL. Forniremo anche una panoramica di alto livello del processo in modo che tu possa iniziare la migrazione con sicurezza.

I database NoSQL sono spesso utilizzati in una varietà di impostazioni, sia come software singolo che come combinazione di RDBMS e NoSQL. Tra le considerazioni importanti nel passaggio da SQL a NoSQL c'è la riprogettazione dello schema e il refactoring della logica dei dati. Nella tecnologia proposta, l'hosting sarà richiesto in alcuni casi, così come l'ottimizzazione del processo in altri, per migliorare le prestazioni. Nel cloud computing, NoSQL è il database più utilizzato, motivo per cui è una scelta migliore rispetto a MySQL e Microsoft Azure. Il formato JSON è la caratteristica più potente di qualsiasi database No SQL. Il cloud è estremamente portatile e quindi ideale sia per applicazioni web che mobili.

Come posso migrare un database relazionale in un database Nosql?

Non esiste una risposta univoca a questa domanda, poiché il modo migliore per migrare un database relazionale a un database NoSQL varierà a seconda delle esigenze specifiche del database in questione. Tuttavia, alcuni suggerimenti su come migrare un database relazionale a un database NoSQL includono la comprensione delle differenze tra i due tipi di database, la progettazione di un modello di dati che funzioni bene con il database NoSQL e l'utilizzo di uno strumento per automatizzare il processo di migrazione.

Il sistema di gestione dei database relazionali (RDBMS), in esecuzione nei data center aziendali da oltre 30 anni, è ancora la principale fonte mondiale di dati. Questo non può continuare all'infinito. RDBMS non può tenere il passo con il ritmo di creazione, consumo e volume dei dati. Per questa nuova era dei big data è necessario un database NoSQL. Questo articolo discute la transizione dai database RDBMS ai database NoSQL in generale. La transizione da un mondo relazionale a un mondo NoSQL richiede un'attenta pianificazione. La sintassi di SQL e NoSQL Land differisce notevolmente e potrebbe richiedere un po' di pratica per essere compresa dai nuovi utenti.

Nonostante ciò, gli sviluppatori possono ancora incorporare NoSQL nel loro prossimo progetto. La base di utenti di Foursquare è cresciuta fino a oltre 25 milioni di persone e 2,5 miliardi di check-in, rendendolo uno dei social network più popolari. Una delle grandi cose di NoSQL è che è possibile iterare su un modello di dati per mantenerlo aggiornato come richiesto dalla tua azienda. Allontanarsi dal mondo relazionale è il passo successivo per molti nuovi utenti. Foursquare e Art.sy sono entrambi passati dai database relazionali ai database NoSQL. Una migrazione dei dati a MongoDB o Riak non è la stessa cosa di una migrazione dei dati a un database a colonne come Cassandra. Quando si tratta di scalare, le aziende intelligenti di solito usano Noql fin dall'inizio.

In alcuni casi, lo schema di un database relazionale differisce dallo schema di un database NoSQL in termini di domini aziendali a cui è assegnato il database. Se un database NoSQL deve essere utilizzato per sostituire un database relazionale, le relazioni tra le tabelle in entrambi i database devono essere preservate. In alcuni casi, ciò potrebbe significare che le tabelle correlate tra loro nel database relazionale devono essere unite in una sola in NoSQL.
La tabella RDBMS deve essere unita ad altre tabelle per recuperare l'oggetto di business, in modo che le tabelle strettamente correlate vengano combinate in un'unica tabella NoSQL. Poiché i dati associati verranno archiviati nella stessa tabella, l'oggetto di business verrà recuperato più facilmente.

I database Nosql necessitano di migrazioni?

In qualsiasi linguaggio di programmazione in cui i dati vengono scambiati, esiste uno schema intrinseco che deve essere migrato affinché i database NoSQL funzionino correttamente. Inoltre, i database NoSQL possono adattarsi ai cambiamenti nello schema intrinseco dei dati, nonché modernizzare i dati migrando verso nuovi ambienti.

Un database relazionale può essere Nosql?

Un database relazionale memorizza tabelle di dati con dati correlati a cui è possibile accedere in futuro. Queste tabelle utilizzano SQL (Structured Query Language) per gestire i dati e sono supportate da garanzie ACID e da uno schema fisso. Non ci sono database SQL e utilizzano archivi dati non relazionali ad alte prestazioni.

Quale Db è più adatto alla migrazione?

Il database di migrazione è costituito da un database strutturato .

Puoi archiviare dati relazionali in Nosql?

Le relazioni possono essere archiviate nei database NoSQL allo stesso modo dei database relazionali. Molte persone trovano più semplice modellare i dati delle relazioni nei database NoSQL che nei database relazionali perché non è necessario dividere i dati correlati tra le tabelle.

Coppie chiave/valore, documenti JSON o grafici sono alcuni dei modi in cui i dati possono essere archiviati. NoSQL si riferisce agli archivi dati che non utilizzano SQL per eseguire query. Molti di questi database, nonostante siano compatibili con SQL, in pratica sono considerati database non relazionali. Un archivio di documenti non richiede che tutti i documenti siano organizzati nello stesso modo. Questo approccio in forma libera ha molti margini di miglioramento. La chiave può essere utilizzata per identificare un documento facendolo hashed, cosa che avviene di frequente. Poiché le operazioni di lettura e scrittura vengono eseguite su più campi in un documento, le operazioni atomiche sono comuni.

Anziché archiviare i dati in un hash, molti database di famiglie di colonne li memorizzano fisicamente nell'ordine delle chiavi. Una chiave di riga è considerata un indice primario perché consente l'accesso a una chiave specifica oa un insieme di chiavi in ​​base alla sua importanza. Gli indici secondari vengono creati sulle colonne in una famiglia di colonne a seconda dell'implementazione, che può essere costituita da più colonne. Un archivio chiavi è altamente ottimizzato per eseguire ricerche semplici, come l'utilizzo del valore di una chiave o di un set di chiavi. i nodi e gli spigoli sono i due tipi di dati archiviati negli archivi di dati grafici. I bordi possono essere utilizzati per specificare le relazioni tra le entità, mentre le relazioni dei nodi possono essere utilizzate per rappresentare le entità. Un linguaggio di query come questo è molto utile quando si attraversa una rete di relazioni utilizzando database a grafo.

I dati archiviati negli archivi dati delle serie temporali sono ottimizzati per l'archiviazione dei dati di telemetria. I sensori in grado di rilevare dispositivi IoT, nonché contatori di applicazioni e sistemi, sono esempi di scenari. Un set di BLOB può essere replicato su più nodi del server usando gli archivi dati oggetto. Utilizzando le condivisioni di file, è possibile accedere ai file su una rete utilizzando protocolli di rete standard come Server Message Block (SMB). Funge da indice secondario per qualsiasi archivio dati, nel senso che viene utilizzato come indice secondario. Quando viene raccolta una grande quantità di dati, è possibile utilizzare un indicizzatore di dati in tempo reale. Per creare un indice, viene utilizzato un processo di indicizzazione. Può essere multidimensionale e consente la ricerca di testo libero.

I database tradizionali , invece, sono più lenti e complessi e i database NoSQL, come MongoDB, richiedono meno amministrazione. È possibile, tuttavia, che tu debba integrare MongoDB con un database relazionale. L'esempio seguente potrebbe essere utilizzato per visualizzare informazioni da due fonti concorrenti. I dati transazionali non sono supportati nei database NoSQL (sono supportati solo i dati semplici). Le transazioni possono essere gestite utilizzando un database che supporta le transazioni di join. I dati che arrivano ad alta velocità vengono gestiti nei database NoSQL. Gestisce flussi di dati a bassa velocità attraverso il database relazionale. Quando lavori con MongoDB e un database relazionale, considera i punti di forza e di debolezza di ciascuna soluzione. I database NoSQL, come MongoDB, sono più veloci, più scalabili e meno soggetti a errori rispetto ai database tradizionali. Le transazioni non sono supportate dai database NoSQL, quindi i dati devono essere gestiti senza di essi. Le transazioni (note anche come join nei database) sono supportate nei database relazionali, che possono aiutare a garantire che i dati siano accurati e affidabili.

Tipi di database Nosql e relativi vantaggi

Invece di archiviare i dati su tabelle relazionali, i database NoSQL memorizzano le informazioni nei documenti. Di conseguenza, li classifichiamo come "non solo SQL" e li suddividiamo in una varietà di tipi di dati. Database di documenti, archivi di valori-chiave, database a colonne larghe e database a grafo sono tutti esempi di database NoSQL. Un database relazionale, noto anche come database relazionale, memorizza i dati nelle tabelle. Esistono tabelle gerarchiche, che corrispondono a vari tipi di dati, e ogni tabella ha il proprio insieme di dati. Una tabella, ad esempio, può includere informazioni su clienti, prodotti, ordini e così via di un'azienda. Quando è necessario archiviare una grande quantità di dati in un database NoSQL, è una buona idea utilizzarlo al posto di un database relazionale. Va inoltre notato che i database NoSQL vengono utilizzati in aggiunta a un modello di dati specifico. Cassandra, ad esempio, è un archivio di valori-chiave con supporto SQL, mentre MongoDB è solo SQL. I database NoSQL possono essere classificati in base ai loro modelli di dati, nonostante non siano limitati a un particolare tipo di modello di dati. Un archivio di valori-chiave è talvolta classificato come database di documenti, mentre un archivio a colonne larghe è talvolta classificato come database basato su colonne. I database NoSQL differiscono dai database relazionali in vari modi, incluso il proprio insieme di svantaggi e vantaggi. Ci sono alcune situazioni in cui possono essere appropriate, ma non sono l'unica opzione.

Come trasferisco i dati da Rdbms a MongoDB?

Esistono alcuni modi per trasferire i dati da un RDBMS a MongoDB. Un modo è esportare i dati dall'RDBMS come documenti JSON e quindi importarli in MongoDB. Un altro modo è utilizzare uno strumento come MongoMigrate, che può trasferire automaticamente i dati per te.

I database NoSQL come MongoDB possono archiviare set di dati di grandi dimensioni in modo sistematico, grazie al loro approccio flessibile allo schema. I database NoSQL archiviano e gestiscono grandi quantità di dati non strutturati e semi-strutturati in modo molto semplice. Utilizzando questo articolo, imparerai come mappare i concetti di base del database relazionale e MongoDB. MongoDB è un popolare database NoSQL ed è abbastanza flessibile da gestire set di dati di grandi dimensioni. Hevo Data, una pipeline di dati senza codice, ti consente di integrare MongoDB e 100 origini dati gratuite o a pagamento (incluse oltre 40 origini dati gratuite). Può essere utilizzato per caricare direttamente i dati in un Data Warehouse o in un'altra posizione a scelta. Potresti non essere preparato per la transizione da un database relazionale a un database NoSQL, ma ne vale la pena se stai cercando una soluzione flessibile, scalabile e sicura.

Per chi ha già lavorato con strutture dati RDBMS , potrebbe essere difficile passare da un modello relazionale predefinito a un modello dati ricco e dinamico. La migrazione dei dati da un database relazionale a MongoDB può essere difficile. Il processo diventa notevolmente più semplice con i driver e gli strumenti di MongoDB. In questo articolo, esamineremo come utilizzare MongoDB per modellare relazioni e dati relazionali. Utilizzando il collegamento di documenti e l'incorporamento di documenti, realizziamo questo. Sarai in grado di distinguere tra MongoDB e database relazionali dopo aver letto questo articolo. Quindi, hai dovuto imparare a migrare da un database relazionale a MongoDB. È fondamentale consolidare MongoDB e altre fonti di dati in un Cloud Data Warehouse o in un'altra destinazione in cui è possibile eseguire Business Analytics per ottenere una piena comprensione delle prestazioni aziendali.

MongoDB vs database relazionali

Il metodo con cui si accede ai dati differisce notevolmente tra MongoDB e RDBMS. Una tabella e una colonna devono essere denominate esattamente l'una con l'altra per consentire l'accesso ai dati in un database relazionale. L'ID del documento in MongoDB viene utilizzato per accedere ai dati. Le prestazioni di un sistema di ricerca e indicizzazione possono essere notevolmente influenzate da questa differenza.
Ci sono anche alcune funzionalità integrate in MongoDB che non sono disponibili per RDBMS. Il controllo delle versioni dei documenti in MongoDB, ad esempio, consente di tenere traccia delle modifiche apportate a un documento.