Migrazione dei dati da un database relazionale a un database NoSQL

I database relazionali sono da molti anni la scelta di riferimento per le aziende. Tuttavia, l'ascesa dei big data e la necessità di gestire più dati non strutturati ha portato a una nuova generazione di database noti come database NoSQL. La migrazione dei dati da un database relazionale a un database NoSQL può essere un compito arduo. Ma con gli strumenti e la pianificazione giusti, può essere fatto in modo relativamente semplice. Ci sono alcune cose da tenere a mente durante la migrazione dei dati: 1. Scegli il database NoSQL giusto per le tue esigenze. Esistono molti tipi diversi di database NoSQL, quindi è importante sceglierne uno che soddisfi le tue esigenze. 2. esporta i tuoi dati dal tuo database relazionale. Questo può essere fatto utilizzando una varietà di strumenti, a seconda del database. 3. Importa i tuoi dati nel tuo database NoSQL. Ancora una volta, ci sono una varietà di strumenti disponibili per aiutare con questo. 4. Prova, prova, prova. È importante testare i dati nel nuovo database NoSQL per assicurarsi che tutto sia stato migrato correttamente e che i dati siano accessibili.

L'antico sistema di gestione di database relazionali (RDBMS), che viene eseguito nei data center aziendali e ha conservato la maggior parte dei dati mondiali per più di 30 anni, è il sistema di dati dominante. Non può continuare. RDBMS non è più in grado di tenere il passo con l'aumento del volume, della velocità e della varietà di dati generati e consumati. I database NoSQL sono necessari in una nuova era di Big Data. Non c'è dubbio che la transizione da RDBMS legacy ai moderni database NoSQL sia semplice. La scelta del software NoSQL giusto per migrare da un database relazionale a un database NoSQL richiede un'attenta pianificazione. SQL e NoSQL Land differiscono notevolmente nella sintassi, quindi il linguaggio potrebbe richiedere un po' di ginnastica mentale per i nuovi utenti.

Sebbene ciò possa dissuadere alcuni sviluppatori dall'usare NoSQL nel loro prossimo progetto, non dovrebbe scoraggiarli dal farlo. Le dimensioni di Foursquare gli consentono di attrarre milioni di utenti e oltre 2,5 miliardi di check-in. Una delle grandi cose di NoSQL è la capacità di iterare su un modello se necessario per soddisfare una specifica esigenza aziendale. Dopo la migrazione dal mondo relazionale, molti nuovi utenti si rivolgono al cloud. Foursquare e Art.sy sono due società che sono passate dai database relazionali ai database NoSQL. Il processo di spostamento dei dati RDBMS in un database a colonne, come Cassandra, differisce dallo spostamento dei dati negli archivi di valori-chiave, come Riak, o dalla migrazione dei dati a MongoDB. La maggior parte delle aziende di successo sviluppa la scala fin dall'inizio, utilizzando Nosql come principale strumento di gestione dei processi aziendali.

Sebbene i database NoSQL possano essere migrati completamente, richiedono comunque un'accurata mappatura dello schema in qualsiasi linguaggio di programmazione che riceve i dati. Man mano che i dati diventano sempre più eterogenei e le migrazioni ai database NoSQL continuano ad accelerare, i database NoSQL saranno in grado di interpretare i dati in modo ricettivo ai cambiamenti nello schema intrinseco dei dati.

Come posso migrare un database relazionale in un database Nosql?

Ci sono alcuni passaggi che dovrai eseguire per migrare un database relazionale a un database nosql. Innanzitutto, dovrai esportare i tuoi dati dal database relazionale in un formato di file che può essere importato nel database nosql. Successivamente, dovrai creare uno schema per il tuo database nosql. Infine, dovrai importare i tuoi dati nel database nosql.

Puoi archiviare dati relazionali in Nosql?

Le relazioni possono essere archiviate nei database NoSQL perché differiscono dai database relazionali in quanto sono univoche e non archiviate nello stesso modo. Molti utenti di database NoSQL segnalano che la modellazione dei dati di relazione nei database NoSQL è più semplice della modellazione dei dati nei database relazionali perché i dati correlati non devono essere separati tra le tabelle.

I dati possono essere archiviati utilizzando una semplice coppia chiave/valore, un documento JSON o un grafico. Database-as-a-service (DBaaS) è ​​un tipo di database che non richiede SQL per eseguire query. Molti di questi database supportano query compatibili con SQL, motivo per cui il termine "NoSQL" si riferisce a un database non relazionale. Non è necessario che l'archivio documenti abbia la stessa struttura per tutti i documenti. Questo approccio consente di sfruttare un'ampia gamma di opzioni. Una chiave è un identificatore univoco assegnato a un documento che viene frequentemente sottoposto ad hashing. Un singolo documento con una struttura atomica in genere include operazioni scritte in più campi.

Invece di calcolare un hash, i dati nella maggior parte dei database della famiglia di colonne vengono archiviati fisicamente nell'ordine delle chiavi. Una chiave di riga è considerata un indice primario e consente l'accesso alle informazioni basate sulla chiave tramite una chiave specifica o un insieme di chiavi. È possibile utilizzare alcune implementazioni per creare indici secondari sulle colonne in una famiglia di colonne. Per eseguire semplici ricerche utilizzando il valore di una chiave o un set di chiavi, gli archivi chiave/valore sono altamente ottimizzati. Gli archivi dati negli archivi dati a grafo sono divisi in due categorie: nodi e spigoli. I nodi possono rappresentare qualsiasi entità o bordo può indicare la relazione tra qualsiasi entità o bordo. Un linguaggio di query come i database a grafo può essere utilizzato per attraversare facilmente una rete di relazioni.

Gli archivi dati delle serie temporali sono progettati per archiviare i dati di telemetria in modo ottimale. È possibile utilizzare sensori IoT o contatori di applicazioni/sistemi. In alcuni casi, l'archivio dati oggetto replica un BLOB su più nodi del server. È possibile accedere ai file attraverso una rete utilizzando protocolli di rete standard come SMB (Server Message Block) quando si utilizzano condivisioni di file. Gli indici esterni fungono da indice secondario nel caso di archivi dati. Il software è in grado di archiviare grandi quantità di dati e di fornire un accesso quasi in tempo reale ad essi. Un indice viene creato utilizzando un metodo di indicizzazione. Le ricerche a testo libero possono essere supportate in alcuni casi, in quanto possono essere multidimensionali.

L'architettura cloud è progettata per essere nativa del cloud. Questa è l'iterazione più recente nello sviluppo e nella distribuzione del software. L'obiettivo di questo modello è abilitare applicazioni altamente reattive che possono essere distribuite come modello cloud, on-premise o ibrido.
Le organizzazioni stanno adottando sempre più architetture native del cloud per ridurre il costo complessivo del software, gestendo al contempo meglio i processi di sviluppo e distribuzione. Utilizzando architetture cloud-native, puoi creare applicazioni che possono essere scalate rapidamente verso l'alto e verso il basso. Inoltre, sono più reattivi ai cambiamenti rispetto al passato, il che li rende una scelta eccellente per l'ambiente aziendale dinamico di oggi.
L'obiettivo delle architetture native del cloud è utilizzare microservizi e sistemi distribuiti. Un'implementazione di un microservizio è un'implementazione a server singolo o macchina virtuale piccola e autonoma. Un sistema distribuito è una raccolta di microservizi distribuiti tra più server.
Come parte di un'architettura cloud-native, i microservizi sono un componente cruciale. Puoi suddividere le tue applicazioni in piccole parti modulari che possono essere distribuite in modo indipendente e che possono essere aggiornate e sostituite rapidamente utilizzando questa funzione. Utilizzando questo approccio allo sviluppo del software, è semplice per te testare e distribuire nuove versioni delle tue applicazioni.
Le architetture basate su microservizi vengono utilizzate anche per creare architetture native del cloud. Un server gestisce la gestione dei vari microservizi. Come risultato di questo approccio, puoi ridimensionare la tua applicazione in vari modi e isolarla dal resto.
Un'architettura basata su microservizi, invece, si basa su un sistema distribuito. Ciò significa che le tue applicazioni sono distribuite su tutti i nodi all'interno della tua rete. Puoi aumentare o diminuire le dimensioni delle tue applicazioni senza influire sulle loro prestazioni utilizzando questo metodo.
Le aziende stanno adottando sempre più architetture cloud-native nel mondo globalizzato di oggi. Forniscono una varietà di vantaggi oltre ai seguenti.
Il costo del software è stato ridotto.
La capacità di gestire piccole quantità di stress
Per adattarsi al cambiamento.

Vantaggi e svantaggi dei database Nosql

La distinzione principale tra database NoSQL e database relazionali è che i dati sono archiviati nei documenti. Sono quindi classificati come "non solo SQL" e quindi suddivisi in una varietà di modelli di dati in base alla loro flessibilità. Database di documenti, archivi di valori-chiave, database a colonne larghe e database a grafo sono tra i database NoSQL.
MongoDB non richiede l'uso di un sistema di gestione di database relazionali o di una struttura di database relazionale (RDBMS). Quando si utilizza MongoDB insieme a un database relazionale, è possibile. Se, ad esempio, stai creando una visualizzazione dei dati su una raccolta di diverse origini dati.
Il modello di dati di Cassandra è costruito e ottimizzato per query di lettura di grandi dimensioni. Inoltre, Cassandra non supporta la modellazione di dati transazionali destinati a database relazionali (ad esempio transazioni normalizzate). Cassandra ti consente di eseguire query per una tabella alla volta, anziché denormalizzare i tuoi dati.
I database NoSQL possono essere integrati con un database relazionale in alcuni casi, nonostante la loro mancanza di rigore. Questo metodo si baserebbe sul database relazionale per archiviare modelli di dati e schemi di dati, nonché database NoSQL. Di conseguenza, le query di dati sia in NoSQL che nei database relazionali sarebbero più efficienti.

Come posso convertire Sql in Nosql?

I database Nosql vengono spesso utilizzati quando la scalabilità è più importante della coerenza dei dati. Per convertire un database sql in uno nosql, devi prima esportare i dati dal database sql in un file. Quindi, puoi utilizzare uno strumento di importazione del database nosql per importare i dati nel database nosql.

I database NoSQL vengono spesso utilizzati in una varietà di impostazioni, anche se sono solo un singolo software o funzionano in combinazione con database RDBMS e NoSQL. Lo schema e la logica dei dati devono essere sottoposti a refactoring per eseguire la migrazione da SQL a NoSQL. L'hosting deve essere eseguito nella tecnologia proposta e, se necessario, deve essere eseguito per massimizzare le prestazioni. Poiché le piattaforme cloud come AWS (Amazon Web Services) e Azure (Microsoft Azure) sono basate su NoSQL, passare a questa piattaforma è una decisione migliore. Uno dei vantaggi più significativi dell'utilizzo dei database No SQL è la possibilità di recuperare i dati in una varietà di formati, incluso JSON. Poiché è altamente portatile, è ideale sia per applicazioni Web che mobili.

Sql e Nosql possono essere usati insieme in un database ibrido

sql e nosql possono essere usati insieme? Non ci sono problemi se sono combinati in un database ibrido .

Come trasferisco i dati da Rdbms a MongoDB?

Esistono alcuni modi per farlo, ma il più comune è utilizzare uno strumento come l'utilità mongoimport di MongoDB. Questo strumento può prelevare dati da una varietà di fonti e caricarli in un database MongoDB .

MongoDB è un database NoSQL che funziona bene nell'archiviazione dei dati veloce ed efficiente. Un database NoSQL può archiviare e gestire grandi volumi di dati non strutturati e semi-strutturati. In questo articolo, ti mostreremo come mappare i concetti relazionali fondamentali tra un database relazionale e MongoDB. MongoDB, un popolare database NoSQL , è la scelta ideale per set di dati di grandi dimensioni grazie alla sua flessibilità e capacità di archiviare grandi raccolte di dati in modo efficace. Hevo Data è una pipeline di dati senza codice che fornisce l'integrazione dei dati completamente gestita da MongoDB, oltre 100 origini dati (incluse oltre 40 origini dati gratuite) e un gran numero di origini dati gratuite ea pagamento. Quando carichi i dati direttamente in un data warehouse, questi li caricherà automaticamente nella destinazione di tua scelta. Passare da un database relazionale a un database NoSQL è un processo difficile, ma può valere la pena se stai cercando una soluzione flessibile e scalabile.

Nonostante il background di un sistema di gestione del database renda difficile la transizione da un modello relazionale predefinito a un modello di dati del documento ricco e dinamico, la transizione può essere effettuata. È possibile migrare i dati da un database relazionale a MongoDB. Tuttavia, i driver e gli strumenti MongoDB rendono il processo molto più semplice. In questo articolo, ti mostreremo come modellare relazioni e dati relazionali in MongoDB. Realizziamo ciò utilizzando gli approcci di collegamento di documenti e di incorporamento di documenti. In questo articolo imparerai a conoscere i database relazionali e MongoDB, oltre a come distinguerli. Quindi, hai seguito i passaggi coinvolti nella migrazione da un database relazionale a MongoDB. Per comprendere le prestazioni aziendali, è fondamentale consolidare MongoDB e altre origini dati in un data warehouse nel cloud o in un'altra posizione in cui è possibile condurre ulteriori analisi aziendali.

Le grandi differenze tra MongoDB e Rdbms

Allo stesso modo, esiste una distinzione tra MongoDB e un RDBMS nel modo in cui si accede ai dati. L'accesso ai documenti è il metodo preferito di accesso ai dati in MongoDB. Il termine documento si riferisce a una raccolta di campi. Il nome di ciascun campo in un documento può essere utilizzato per accedervi. Puoi eseguire query sui dati semplicemente cercando il valore di un campo utilizzando questo metodo.
Una differenza significativa tra MongoDB e RDBMS è il modo in cui i dati vengono aggiornati. Il database MongoDB aggiorna sempre i dati con modifiche ai documenti. Modificando i campi in un documento, ad esso vengono applicati nuovi valori.

Migrazione di Rdbms a Nosql

Il processo di migrazione da RDBMS a NoSQL è illustrato in questo articolo. La definizione dello schema del documento è necessaria se si esegue la migrazione da un sistema RDBMS a un sistema NoSQL. Esamina le query utilizzate più di frequente dalla tua applicazione esistente per assicurarti che funzionino correttamente. Accedi a un elenco di gruppi di dati a cui si accede di frequente.

Qual è la differenza tra RDBMS e NoSQL? L'RDBMS utilizza schemi predefiniti e una struttura basata su tabelle. I dati sono organizzati in documenti avanzati in NoSQL e i documenti incorporati vengono sostituiti da join. Ci sono alcune importanti differenze tra NoSQL e DBMS esistenti quando si tratta di termini. Il panorama dei dati sta cambiando drasticamente a seguito del progresso delle tecnologie NoSQL come MongoDB. Durante la migrazione da RDBMS a NoSQL, è fondamentale considerare una serie di fattori. I metodi più efficienti sono il risparmio sui costi e la flessibilità. La tua migrazione sarà molto più agevole se utilizzi esperti di database open source.

Perché un database strutturato è l'opzione migliore per la migrazione dei dati

Quando si esegue la migrazione a un nuovo database, l'opzione migliore è utilizzare un database strutturato. Poiché i database relazionali possono gestire grandi quantità di dati, possono essere più difficili da utilizzare rispetto ad altri tipi di database. La migrazione dei dati è invece al centro dei database strutturati . Semplificano la gestione di set di dati di grandi dimensioni e dispongono di funzionalità che possono aiutarti a farlo in modo più efficace.

Database Nosql

I database Nosql sono database che non utilizzano il tradizionale modello relazionale. Invece, usano una varietà di modelli diversi, come valore-chiave, documento, colonnare e grafico. I database Nosql sono spesso più scalabili e performanti dei database relazionali e stanno quindi diventando sempre più popolari.

Database I database NoSQL archiviano i dati in documenti anziché in tabelle dello stesso tipo. Sono progettati per soddisfare le esigenze delle aziende moderne essendo flessibili, scalabili e in grado di rispondere rapidamente alle mutevoli esigenze di gestione dei dati. I database NoSQL, come regola generale, sono database di documenti puri, archivi di valori-chiave, database a colonne larghe e database a grafo. Per le 2000 più grandi aziende del mondo, è ormai prassi comune utilizzare database NoSQL per alimentare applicazioni mission-critical. Queste cinque tendenze evidenziano cinque sfide che i database relazionali non sono in grado di gestire. Il problema principale con i database relazionali è che non supportano bene lo sviluppo agile perché il loro modello di dati fisso lo rende difficile. Il modello di applicazione definisce il modello di dati utilizzando NoSQL.

In NoSQL, la modellazione dei dati non è statica. I database orientati ai documenti utilizzano JSON come formato de facto per l'archiviazione dei dati. Di conseguenza, i framework ORM non devono più essere privi di sovraccarico mentre le applicazioni vengono semplificate. N1QL (pronunciato nickel), un potente linguaggio di query che può estendere SQL a JSON, è stato rilasciato da Couchbase Server 4.0. Non solo supporta le istruzioni standard SELECT / FROM / WHERE, ma può anche supportare l'aggregazione (GROUP BY), l'ordinamento (SORT BY), i join (LEFT OUTER / INNER) e altre funzioni. Esistono numerosi vantaggi operativi per un database distribuito NoSQL, che è costruito con un'architettura scalabile e non ha un singolo punto di errore. A causa del crescente numero di interazioni con i clienti tramite app mobili e web, la disponibilità è un problema.

Il database NoSQL è semplice da installare, configurare e scalare. Sono stati progettati per fornire l'accesso all'intera gamma della lingua scritta e parlata. Questi sistemi possono essere utilizzati su larga o piccola scala e sono in grado di gestire e monitorare cluster di varie dimensioni. I dati vengono replicati tra i data center in un database NoSQL distribuito, eliminando la necessità di un software separato. I router hardware consentono il failover immediato basato su hardware, oltre a consentire alle applicazioni di rispondere a qualsiasi errore del database senza attendere che il database rilevi un problema. L'uso della tecnologia di database NoSQL sta diventando sempre più popolare per le odierne applicazioni Web, mobili e Internet of Things (IoT).

Grazie alla capacità di archiviare grandi quantità di dati non strutturati, come i dati dei clienti o dei prodotti, RavenDB è ideale per molte applicazioni aziendali. Inoltre, è adatto per applicazioni che richiedono un'elaborazione rapida e semplice di grandi quantità di dati. Inoltre, RavenDB è dotato di una miriade di funzionalità che lo rendono uno strumento fantastico per la gestione dei dati.
RavenDB è un fantastico database di documenti NoSQL che offre tutti i vantaggi di un database relazionale in un unico database.

Database Nosql: i vantaggi di grandi volumi di dati, bassa latenza e modelli di dati flessibili

Le applicazioni che richiedono grandi volumi di dati, bassa latenza e la capacità di modellare i dati in vari modi traggono vantaggio dai database NoSQL. Un database NoSQL è basato su un database di documenti puri, un archivio di valori-chiave, un database a colonne larghe o un database a grafo. È possibile accedere e gestire i dati in questi database in vari modi utilizzando una varietà di modelli di dati. Un database su larga scala come questo è specificamente progettato per applicazioni con volume di dati elevato, bassa latenza e un modello di dati flessibile.

Convertitore da Sql a Nosql online

Esistono molti modi per convertire SQL in NoSQL, ma il più comune è utilizzare un convertitore online. Esistono molti siti Web che offrono questo servizio e di solito è un processo semplice. Tutto quello che devi fare è caricare il tuo file SQL e il convertitore farà il resto.

è un progetto per automatizzare la conversione di un database Microsoft SQL Server in un database Couchbase Server. È fondamentale tenere presente che spostarsi tra i database è molto simile alla traduzione tra le lingue prima di iniziare. Il percorso è quello che richiede rischi, sforzi e ricompense, ed è uno che ha più opzioni. Quando usi Couchbase, una tabella viene applicata rigorosamente (da qui il termine database "relazionale"), ma non esiste una raccolta. ambiti, ignorare gli schemi e utilizzare gli ambiti predefiniti (più o meno equivalenti a dbo in MySQL) come argomenti per la creazione degli ambiti. L'utilità SqlServerToCouchbase genererà una raccolta per ogni tabella che trova. I nomi delle tabelle in SQL Server possono essere molto più lunghi che in Couchbase Server.

La query N1QL non utilizza le chiavi del documento e può trarre vantaggio da indici diversi a seconda del tipo di query. Tuttavia, poiché si tratta di una conversione di livello 5, dovrebbe essere sufficiente per iniziare. Con l'ultima versione di Couchbase Server, puoi utilizzare un indicizzatore per consigliare gli indici N1QL per qualsiasi query richiesta. Le scansioni complete equivalenti della tabella (ad esempio, gli indici primari) non sono supportate in Couchbase Server per impostazione predefinita. L'utilità SqlServerToCourier consente di recuperare tutte le righe da ogni tabella e scriverle in documenti JSON per ogni raccolta. Una versione beta di Couchbase Server 7 è ora disponibile per il download e il test. Utilizzando l'utilità di conversione, puoi effettuare una trasformazione Couchbase Server del tuo database SQL Server. Tuttavia, a partire da ora, nessun codice client può essere convertito. Questo è un problema difficile da risolvere, indipendentemente dal database che stai migrando: SQL Server o un altro database.

Come unire due documenti in MongoDB

Quando due documenti vengono uniti in MongoDB, devono essere uniti allo stesso modo. Inserendo il campo che vuoi unire nel primo documento, puoi inserire il campo che vuoi unire nel secondo.
Nel secondo documento, trova il campo che desideri unire e naviga verso di esso nel primo documento.
Crea la funzione $lookup(Aggregation) e usala per unire più campi contemporaneamente.
Vedrai i dati nel campo dei risultati se ti sei unito a un campo.
La funzione $where può essere utilizzata per filtrare i dati.

Converti database relazionale in MongoDB

I database relazionali come MySQL, Oracle e Microsoft SQL Server sono potenti strumenti per l'archiviazione e il recupero dei dati. Ma non sono l'unico gioco in città. MongoDB è un potente database orientato ai documenti che sta guadagnando popolarità per la sua flessibilità e scalabilità.
Se stai pensando di convertire il tuo database relazionale in MongoDB, ci sono alcune cose da tenere a mente. Innanzitutto, MongoDB utilizza un modello di dati diverso rispetto ai database relazionali. In MongoDB, i dati sono rappresentati come documenti simili a JSON, che possono essere nidificati e avere vari tipi di dati. Questo ti dà molta flessibilità nel modo in cui strutturi i tuoi dati.
In secondo luogo, MongoDB è un database distribuito, il che significa che può essere distribuito su più server. Ciò semplifica la scalabilità del database man mano che i dati crescono.
Infine, MongoDB ha potenti funzionalità di query e aggregazione che ti consentono di eseguire operazioni come raggruppare e riassumere i dati. Questo può essere molto utile per l'analisi dei dati.
Se stai pensando di convertire il tuo database relazionale in MongoDB, queste sono alcune cose da tenere a mente. MongoDB può essere un potente strumento per l'archiviazione e il recupero dei dati, ma è importante comprendere le differenze tra MongoDB e i database relazionali.

Per mappare i database tra MongoDB e database relazionali, MongoDB importa SQL al suo interno. I database NoSQL hanno guadagnato popolarità negli ultimi anni. MongoDB open source, un database NoSQL che memorizza i dati sotto forma di JSON, è un eccellente esempio di database NoSQL orientato ai documenti. Leggendo questo articolo, sarai in grado di comprendere meglio il dominio RDBMS/SQL, le sue funzionalità, i termini e le mappature del linguaggio di query sui database MongoDB. In MongoDB, possiamo creare documenti dinamici eseguibili. Ogni documento in una raccolta può avere schemi diversi. Un campo può contenere contemporaneamente tipi int e array e un array può essere memorizzato nell'istanza successiva.

Poiché utilizza uno schema dinamico, i database NosSQL hanno un fattore di scalabilità molto elevato. Un database relazionale può essere partizionato in due parti, ad esempio utente e contatto, con le chiavi primarie id e contact_id, entrambe situate nelle tabelle utente e contatto. In genere, MongoDB utilizza il campo auto generated_id come chiave primaria per identificare i documenti. Dimostreremo come utilizzare documenti di collegamento e documenti incorporati per progettare tali relazioni. In questo articolo esamineremo i processi coinvolti nella creazione e modifica di raccolte (o tabelle), inserimento, lettura, aggiornamento e rimozione di documenti (o righe). In MongoDB, non è necessario creare esplicitamente la struttura della raccolta (come avviene nelle strutture delle tabelle tramite una query CREATE TABLE). Quando si verifica il primo inserimento nella raccolta, la struttura del documento cambia automaticamente.

Quando MongoDB aggiorna i dati della query, viene aggiornato solo un documento (e il testo corrispondente). L'operatore $or viene utilizzato per collegare l'OR logico ai criteri del metodo find. Ad esempio, in ordine decrescente, utilizziamo -1 come valore del campo. La seguente dichiarazione, ad esempio, risulterebbe in dieci post che saltano i primi cinque. La rimozione dei documenti è semplice ed è molto simile a SQL. Ogni raccolta MongoDB contiene un indice che può essere personalizzato inserendo il campo_id. Usiamo il metodo sureIndex per creare nuovi indici per i campi. Inoltre, alcuni strumenti online possono aiutarti a convertire le query SQL in query MongoDB.