Archiviazione del database NoSQL per i Mi piace

Se stai utilizzando un database NoSQL per archiviare i dati , ci sono diversi modi per memorizzare i Mi piace. Il modo più comune è archiviare i dati in formato JSON. In questo modo, puoi archiviare i dati in una coppia chiave-valore, dove la chiave è l'ID utente e il valore è il numero di Mi piace. Puoi anche archiviare i dati in formato XML, che è simile a JSON ma utilizza una sintassi leggermente diversa.

Nosql può archiviare dati di relazione?

Le relazioni possono essere archiviate in database NoSQL, ma differiscono dai database che le gestiscono. Molti utenti di database NoSQL ritengono che la modellazione dei dati di relazione nei database NoSQL sia più semplice della modellazione dei dati nei database relazionali perché i dati correlati non devono essere separati dalla tabella associata.

Gli oggetti non possono essere collegati tra loro con un database orientato ai documenti (NoSQL). Questo post sul blog spiega come puoi smettere di preoccuparti di oggetti/relazioni in un database abbandonando il lavoro. Viene eseguito il processo di aggiunta di oggetti alle relazioni con una chiamata API REST. In questo esempio, utilizzeremo il verbo PUT per collegare un cliente a un problema specifico, nonché a un responsabile. Una relazione è sempre rappresentata in modo sensato. Il database terrà traccia di tutte le modifiche apportate al documento originale dopo ogni riferimento a un oggetto (es. relazione). Oltre a tenere traccia di tutte le relazioni, il database può dirci dove viene utilizzato un documento specifico in relazione. Per tenere traccia dei riferimenti impliciti, fare riferimento alla tabella seguente e utilizzare una query speciale.

I diversi tipi di database Nosql

Quando si decide quale database utilizzare, è fondamentale comprendere i dati che verranno archiviati. Anche se i database NoSQL archiviano i dati in documenti anziché in tabelle relazionali , sono classificati come modelli di dati SQL o flessibili. I database NoSQL hanno la capacità di scalare, funzionare bene ed essere stabili. I dati possono essere gestiti in modo rapido ed efficace senza la necessità di complessi sistemi di gestione dei database quando si utilizzano questi programmi. Sebbene possano avere successo in alcuni casi, è improbabile che sostituiscano completamente i database relazionali. Possono essere utilizzati per archiviare dati che non devono essere organizzati in un formato tabella.

Cosa puoi archiviare in un database Nosql?

Esistono diversi tipi di database NoSQL, ognuno dei quali è progettato per archiviare tipi specifici di dati. Ad esempio, gli archivi chiave-valore sono progettati per archiviare i dati in un semplice formato chiave-valore, mentre i database di documenti sono progettati per archiviare i dati in un formato simile a JSON.

I database Document NoSQL memorizzano i dati in file anziché in righe. Di conseguenza, sono in grado di soddisfare le moderne esigenze di gestione dei dati aziendali in vari modi, tra cui essere flessibili, scalabili e reattivi ai requisiti in rapida evoluzione. Database di documenti, archivi di valori-chiave, database a colonne larghe e database a grafo sono esempi di database NoSQL. Le aziende Global 2000 stanno adottando rapidamente i database NoSQL per potenziare le applicazioni mission-critical. Queste cinque tendenze stanno causando problemi tecnici alla maggior parte dei database. A causa del loro modello di dati fisso, i database relazionali rappresentano uno dei principali ostacoli allo sviluppo agile. Un modello di applicazione definisce un modello di dati in NoSQL.

In NoSQL, i dati non possono essere modellati semplicemente selezionandoli da un database. Lo standard JSON è il formato più utilizzato per archiviare i dati in un database orientato ai documenti. Ciò elimina la necessità di framework ORM, nonché la necessità di sovraccarico per lo sviluppo delle applicazioni. N1QL (pronunciato nickel), un potente linguaggio di query utilizzato per estendere SQL a JSON, è stato aggiunto a Couchbase Server 4.0. Supporta anche le istruzioni standard SELECT / FROM / WHERE nonché l'aggregazione (GROUP BY), l'ordinamento (SORT BY), i join (LEFT OUTER / INNER) e altre funzionalità. I vantaggi dei database distribuiti NoSQL vanno ben oltre le prestazioni; sono costruiti con un'architettura scalabile e non hanno un singolo punto di errore. La disponibilità di un'applicazione sta diventando sempre più importante nell'era del coinvolgimento dei clienti online tramite app Web e mobili.

I database NoSQL sono semplici da installare, configurare e scalare. L'obiettivo dei dispositivi era aiutare le persone a organizzare le proprie informazioni, inclusi appunti scritti, documenti e archiviazione. Sono disponibili per l'uso in qualsiasi dimensione, indipendentemente dal fatto che tu stia gestendo un cluster piccolo o grande. Con un database NoSQL distribuito, non è necessario alcun software separato per replicare i dati tra data center. Può anche consentire un guasto immediato tramite router hardware, eliminando la necessità per le applicazioni di attendere che il database rilevi un problema ed esegua il proprio ripristino. Nei prossimi anni, la tecnologia del database NoSQL svolgerà un ruolo sempre più importante nello sviluppo delle odierne applicazioni web, mobile e Internet of Things (IoT).

MongoDB, oltre ad essere semplice da usare, ha un'interfaccia semplificata che lo rende una scelta ideale per siti web dinamici e applicazioni web. Può anche essere ampliato per soddisfare le esigenze di progetti su larga scala grazie alla sua scalabilità. Vale la pena prendere in considerazione un database MongoDB per qualsiasi progetto che richieda una soluzione NoSQL .

Nosql Vs Sql: qual è il migliore per prestazioni e facilità d'uso?

I database NoSQL sono spesso più veloci dei database SQL perché non richiedono l'indicizzazione. Inoltre, le loro prestazioni sono superiori a quelle dei data center tradizionali su grandi volumi. Poiché molti database NoSQL sono pensati per essere semplici da usare, sono popolari tra gli sviluppatori.

Nosql è buono per l'analisi?

I database Nosql sono spesso più veloci e più scalabili dei database relazionali tradizionali , il che li rende una buona scelta per le applicazioni di analisi che devono gestire grandi quantità di dati. Tuttavia, i database nosql possono essere più difficili da interrogare e potrebbero non supportare tutte le funzionalità di cui alcuni utenti hanno bisogno.

Se stai cercando una soluzione BI per i tuoi dati Mongo, la nostra pagina MongoDB Analytics è un buon punto di partenza. Nelle ultime settimane si è discusso molto sull'opportunità di utilizzare le istanze MongoDB per l'analisi dei dati. Questo articolo esaminerà le differenze tra database NoSQL basati su documenti come MongoDB e database relazionali tradizionali come SQL (noti anche come database relazionali). Milioni di sviluppatori utilizzano MongoDB, uno dei database NoSQL più popolari. Alcune aziende aiutano le aziende a spostare i propri dati in un data warehouse in modo efficace. Se desideri eseguire analisi con i dati MongoDB, puoi utilizzare la versione relazionale anziché la versione SQL. Come parte della salsa segreta di Knowi, l'azienda sta sviluppando la virtualizzazione dei dati.

Gli utenti possono interrogare e manipolare i dati in MongoDB direttamente attraverso il nostro servizio, ma forniamo un'interfaccia di alto livello per farlo. Il software point-and-click e le query MongoDB native sono entrambi disponibili per la creazione di query. Tutto questo viene fatto in tempo reale su un'istanza MongoDB live, quindi non è necessaria la trasformazione dei dati. Non c'è dubbio che MongoDB è il primo database e non sarà l'ultimo. Oltre ai dati MongoDB, gli utenti possono facilmente analizzare, data science e visualizzarli in tempo reale utilizzando le funzionalità di analisi e visualizzazione dei dati di MongoDB. Esistono numerosi buoni fornitori di soluzioni che stanno lavorando su approcci all'avanguardia per ridimensionare l'analisi in MongoDB.

Un database NoSQL è una scelta migliore per le aziende che desiderano gestire enormi quantità di dati diversi e non strutturati in un periodo di tempo più breve, noto come Big Data . Un modello di schema fisso non può essere replicato in questo modo, è più flessibile nell'archiviazione e nell'elaborazione dei dati e si ridimensiona orizzontalmente utilizzando lo sharding.