I database NoSQL sono la soluzione perfetta per il recupero dei dati ad alta velocità!

I database NoSQL vengono spesso utilizzati in situazioni in cui i join sarebbero troppo lenti o creerebbero troppa duplicazione dei dati. Inoltre, molti database NoSQL sono progettati per essere scalabili orizzontalmente, il che significa che possono essere facilmente suddivisi su più server. I join non sono adatti per il ridimensionamento orizzontale perché richiedono che tutti i dati si trovino su un singolo server.

Gli operatori di join generali utilizzati nei database più tradizionali, come Oracle, non supportano Oracle NoSQL Database. Tuttavia, supporta un tipo separato di join tra le tabelle all'interno della stessa gerarchia di tabelle. Le righe co-posizionate possono consentire unioni efficienti poiché è possibile unire solo le righe con coordinate identiche.

Il processo combina le righe di due o più tabelle utilizzando una colonna correlata tra loro nella clausola JOIN. Nella maggior parte dei database Oracle NoSQL, quando un utente tenta di estrarre dati da tabelle le cui relazioni gerarchiche sono state distinte, vengono utilizzati i join.

l'incorporamento è uno dei modelli comunemente riscontrati in MongoDB. La normalizzazione si verifica quando le parti di un processo vengono suddivise in componenti separate. I pezzi sono in genere un singolo documento in mongo, quindi non sono richiesti join.

Perché non ti unisci? I database orientati ai documenti come MongoDB hanno lo scopo di archiviare dati denormalizzati. Non dovrebbe esserci alcuna relazione tra le raccolte. Se gli stessi dati sono richiesti in due o più documenti, dovrebbero essere ripetuti.

I join sono possibili in Nosql?

Sì, i join sono possibili nei database nosql. Tuttavia, non sono così comuni come nei database relazionali perché i database nosql sono spesso progettati per essere più scalabili e performanti. I join possono essere utilizzati per combinare dati da più raccolte nosql, ma possono essere più costosi di altre operazioni.

Il nuovo operatore $lookup consente di eseguire un'operazione di join esterno sinistro su due o più raccolte utilizzando l'operatore $lookup di MongoDB 3.2. L'aggregazione è più difficile da comprendere rispetto alle semplici query di ricerca e in genere richiede più tempo per il completamento. Sono potenti ed essenziali in operazioni di ricerca complesse, ma sono anche vulnerabili. Una query aggregata per MongoDB viene eseguita nello stesso modo di qualsiasi altra query, passando una matrice di operatori pipeline. Il documento contiene una data, una valutazione e un riferimento all'utente che lo ha scritto, oltre al testo, alla data e alle informazioni sulla valutazione. Al momento, mostriamo i venti post più recenti in ordine cronologico inverso in base alle valutazioni degli utenti. La funzione $lookup è un'importante aggiunta a MongoDB 3.2.

Quando si utilizzano piccole quantità di dati relazionali in un database NoSQL, può essere utile superare alcuni dei problemi più difficili. L'operatore $lookup non deve essere utilizzato regolarmente. Se hai bisogno di molti dati, usa un database relazionale (SQL).

MongoDB è buono per i join?

La funzionalità MongoDB Join è ora supportata da MongoDB 3.2, grazie all'introduzione di una nuova operazione di ricerca per le operazioni di join delle raccolte MongoDB.

MongoDB non ha paura di consumare dati non strutturati. Quando si confrontano i join MongoDB con Merge join e hash join , non è ancora possibile eseguire Merge join e hash join. Fornendo un indice che gli consenta di unire cicli nidificati da un indice a un altro, possiamo aiutare la ricerca. Tuttavia, in termini di notevoli miglioramenti delle prestazioni di qualsiasi "JOIN", non siamo in grado di farlo. Per la seguente query, eseguiamo il seguente script MongoDB con l'aiuto della funzionalità di query SQL in Studio 3T, l'interfaccia utente grafica di MongoDB. I risultati rivelano il numero di singoli ordini e il valore totale di tali ordini, entrambi misurati dal numero di singoli clienti e contatti del negozio. L'indice è discusso in questa nota.

Se hai bisogno solo di pochi campi da una raccolta, puoi fare molto meglio usando un "indice di copertura" che includa questi campi con i criteri di query effettivi. Di conseguenza, abbiamo creato un indice per le vendite. Numero di identificazione della persona. ID entità e vendite associate a una persona. OrderHeaders per le vendite In questi tipi di campi viene utilizzato un singolo campo _id, simile a un indice cluster. L'ordine di aggregazione riflesso nell'ordine di join riflette l'ordine dei join in Studio 3T, risultando in un tempo di esecuzione più veloce di 4,2 secondi. MongoDB e SQL Server condividono lo stesso server, con quest'ultimo che gestisce la stessa aggregazione MongoDB in 160 millisecondi.

In questo caso stiamo esaminando i registri delle negoziazioni dalle fatture. Ci sono una serie di validi motivi per cui non dovrebbero cambiare, e non lo fanno. Prepariamo e manteniamo semplicemente i nostri dati storici nel formato precotto di MongoDB. Pre-aggregando con una raccolta intermedia come questa, riduciamo il tempo del nostro report a 25 millisecondi. L'esempio completo di codice può essere trovato qui: Questo aggregherà 120 ms sulla mia macchina, il che è piuttosto impressionante se si considerano i passaggi coinvolti. Allo stesso modo, il report di un venditore deve essere accurato. Questo viene fatto in pochi secondi combinando le parole "vendite" e "posizioni".

Possiamo eliminare tutti i record in 48 millisecondi rimuovendo prima tutti i record dai venditori $null (clienti per corrispondenza). L'ordinamento dovrebbe essere posticipato fino a quando non avrai i documenti necessari per il rapporto finale, nonché un elenco di tutte le ricerche. Dovresti iniziare ad abbinare e proiettare prima di iniziare. Man mano che la pipeline passa attraverso ogni documento, è fondamentale mantenerla snella, assicurando che vengano inseriti solo i dati necessari. Infine, è fondamentale trovare l'ordine in cui le fasi verranno eseguite in una pipeline di aggregazione.

Ciò consente una gamma più ampia di opzioni durante l'esecuzione dell'analisi dei dati perché consente l'aggregazione dei dati da due o più fonti. Inoltre, i dati possono essere classificati in categorie specifiche e facilmente reperibili, grazie alla sua capacità di raggruppare i dati in categorie specifiche.
La struttura di MongoDB differisce da quella di altri sistemi di database in diversi modi. Ciò consente un recupero dei dati più rapido nonché una migliore gestione e archiviazione dei dati. Inoltre, grazie alla capacità del database di un numero maggiore di dati, è in grado di crescere.
A causa della sua enorme potenza, MongoDB ha diverse funzionalità che non si trovano in altri sistemi di database. Di conseguenza, è un metodo molto efficiente per l'analisi e l'archiviazione dei dati.

Funzione di join di MongoDB

MongoDB ti consente di combinare due raccolte in un database, che è una funzionalità estremamente popolare. La sintassi di join di MongoDB è più potente di quella di SQL Server e l'operazione di join è più efficiente.
Tuttavia, MongoDB non supporta query join tra raccolte. In MongoDB, la funzione di aggregazione $lookup può essere utilizzata per eseguire operazioni di join.

Perché non dovresti usare Nosql?

Anche la piattaforma NoSQL non supporta le operazioni dinamiche. Non vi è alcuna garanzia che le proprietà acide siano costanti. Ad esempio, potresti optare per i database SQL se hai a che fare con dati sensibili. Inoltre, se hai bisogno di flessibilità in fase di esecuzione, dovresti evitare NoSQL.

Il database NoSQL è ottimizzato per un'area di archiviazione più piccola e meno CPU e memoria rispetto al database NoSQL. È anche meno flessibile e più efficace da usare su larga scala. Più raccolte dello stesso tipo di dati sono interessate da una struttura dati anomala. Di conseguenza, il numero di indici e nodi di sincronizzazione aumenta, il che aumenta il volume dei dati e quindi il tempo impiegato per aggiornarli. I server NoSQL tradizionali hanno lo scopo di mantenere la coerenza finale, quindi non è necessario propagare modifiche attraverso indici o nodi prima che vengano apportate. Alcuni membri NoSQL possono nascondere la creazione di nuovi indici (ad es. RavenDB crea indici automatici). Altri possono eseguire la scansione dell'intero database MongoDB senza doverlo indicizzare.

Se deve essere utilizzato un database NoSQL, deve essere progettato per soddisfare i modelli di accesso. Se sono sconosciuti o cambiano frequentemente, potrebbe essere necessario modificarli. I database NoSQL orientati ai documenti non sono destinati al consumo atomico, poiché i sistemi OLAP devono suddividere e tagliare i dati. L'opzione To Be Continued può essere utilizzata per risolvere i problemi di integrità dei dati in NoSQL (eccetto NoSQL basato su grafo). Amazon DynamoDB è arrivato un po' in ritardo, poiché è diventato conforme ad ACID solo l'anno scorso.

Ci sono alcuni svantaggi nei database NoSQL, inclusa l'incompatibilità delle istruzioni SQL con i database NoSQL e la loro mancanza di supporto per i problemi di prestazioni relativi ai dati sulle prestazioni. Inoltre, i database noSQL non seguono le stesse specifiche dei database relazionali, rendendo più difficile trovare e utilizzare software compatibile.

Database Perché i database Sql sono migliori di Nosql

È più stabile e veloce utilizzare i database SQL rispetto a un database nosql.

Nosql Join Equivalente

Non esiste un equivalente diretto di un join in nosql, ma ci sono alcuni modi per ottenere un risultato simile. Il modo più comune è denormalizzare i dati, ovvero duplicare i dati su più documenti. Questo può essere fatto manualmente, oppure puoi usare uno strumento come MongoMapper che lo gestirà per te. Un altro modo per farlo è usare map/reduce, che è un po' più complicato ma può essere più flessibile.

Entrare in un database relazionale

Quali sono le somiglianze tra le operazioni di join nel database relazionale?
I join SQL in un database relazionale sono simili alle operazioni della pipeline in quanto eseguono operazioni di query, filtri e gruppi.

MongoDB si unisce

I join MongoDB sono un modo per MongoDB di unire insieme due raccolte di dati. Ciò è utile quando è necessario combinare i dati di più raccolte per creare un unico risultato. Ad esempio, puoi utilizzare un join per combinare i dati di una raccolta di utenti con una raccolta dei loro post.

Il database NoSQL open source MongoDB è una scelta eccellente per archiviare una grande quantità di dati. La differenza principale tra i database tradizionali e MongoDB è il loro utilizzo di tabelle e righe piuttosto che raccolte e documenti. Le coppie chiave-valore sono una delle unità fondamentali di MongoDB. In questo blog, ti mostreremo come utilizzare i join MongoDB, che sono i tipi chiave di join e ricerche. MongoDB 3.2 introduce una nuova operazione di ricerca che può eseguire operazioni di join sulle raccolte. La sintassi per le sottoquery correlate è semplice da usare in MongoDB 5.0 e successivi. Esistono alcune restrizioni e limitazioni che devono essere seguite quando si utilizzano i join MongoDB.

Ad esempio, il seguente frammento di codice crea Raccolte contenenti ristoranti e ordini utilizzando i seguenti documenti:ristoranti. Gli ordini devono essere effettuati per entrambe queste collezioni. Qual è il nome del ristorante e il suo indirizzo? È necessario fornire un nome e una corrispondenza dell'array tra gli ordini. Nell'ordine seguente, troverai un drink e una bevanda. Verranno forniti i seguenti risultati.

Database Nosql

I database Nosql sono database che non utilizzano il tradizionale modello relazionale utilizzato dalla maggior parte dei database. invece, usano un approccio senza schema più flessibile. Ciò li rende più scalabili e più facili da usare per molte applicazioni.

I dati nei database NoSQL sono archiviati in documenti anziché in database relazionali. Le loro capacità includono flessibilità, scalabilità e capacità di soddisfare requisiti di gestione dei dati in rapida evoluzione. Database di documenti, archivi di valori-chiave, database a colonne larghe e database a grafo sono esempi di database NoSQL. Le organizzazioni Global 2000 stanno adottando rapidamente i database NoSQL per potenziare le applicazioni mission-critical. La ragione di ciò è che ci sono cinque tendenze che sono troppo difficili da gestire per la maggior parte dei database relazionali. Un database relazionale, a differenza di un database MongoDB, non può essere utilizzato nello sviluppo agile perché si basa su un modello di dati fisso. Il modello di applicazione definisce il modello di dati quando si utilizza NoSQL.

NoSQL non impone alcun metodo fisso sulla modellazione dei dati. Un database orientato ai documenti viene in genere archiviato in JSON come formato de facto per l'archiviazione dei dati. In questo caso, i framework ORM non sono più necessari perché non c'è sovraccarico. N1QL (pronunciato nickel) è stato introdotto in Couchbase Server 4.0 come un potente linguaggio di query che può essere utilizzato per estendere SQL a JSON. 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 così via. Uno dei principali vantaggi di un database distribuito NoSQL è la sua architettura scale-out e nessun singolo punto di errore. Poiché sempre più interazioni con i clienti vengono effettuate online tramite Web e app mobili, la disponibilità dei servizi sta diventando una considerazione sempre più importante.

I database NoSQL sono semplici da installare, configurare e ridimensionare, rendendoli ideali per una varietà di applicazioni. Sono stati progettati per organizzare il contenuto di un libro, scrivere una nota e conservarla. Può anche essere utilizzato a qualsiasi dimensione, dai piccoli cluster ai grandi cluster. Non è necessario alcun software separato per eseguire un database NoSQL; è distribuito e include la replica integrata tra data center. Inoltre, consente il failover immediato tramite router hardware in modo che le applicazioni non debbano attendere che il database rilevi l'errore ed esegua il proprio ripristino. La popolarità di NoSQL è in aumento, rendendola la tecnologia di database più popolare per le odierne applicazioni Web, mobili e Internet of Things (IoT).

MongoDB è il leader indiscusso in una varietà di metriche chiave.
Se stai cercando un database con un alto livello di popolarità e stabilità, MongoDB è la strada da percorrere. Molte applicazioni lo preferiscono perché ha un gran numero di funzionalità che lo rendono uno dei database più popolari sul mercato. Poiché MongoDB non supporta le transazioni ACID, potrebbe essere utile tenerlo presente mentre si prende una decisione.

Database Nosql: una panoramica

I database NoSQL basati su documenti possono archiviare i dati in entrambi i formati JSON e XML. Si tratta di un database NoSQL basato su documenti con un modello di archiviazione basato su colonne. I dati nei database NoSQL chiave-valore sono archiviati in coppie. Il database Redis NoSQL è un eccellente esempio di database chiave-valore. I database SQL in genere contengono colonne più grandi delle dimensioni dei database NoSQL. MongoDB, un esempio di database NoSQL a colonne larghe, è un popolare database NoSQL. I dati vengono archiviati in grafici utilizzando un database NoSQL basato su grafici. Neo4j è un database NoSQL basato su grafo che utilizza MongoDB.

Database Oracle Nosql

Un database Oracle NoSQL è un database di valori-chiave distribuito progettato per fornire elevata disponibilità e scalabilità orizzontale con un'amministrazione del database minima o nulla. Oracle NoSQL Database è basato su Berkeley DB Java Edition e utilizza un semplice modello chiave-valore con un ricco set di tipi di dati.

Il modulo di implementazione di Spring Data per Oracle NoSQL SDK per Spring Data è integrato nell'SDK. Può essere utilizzato per connettersi o connettersi a un cluster di database Oracle NoQL o al servizio cloud Oracle NoQL. Incorporando la dipendenza Maven nel file pom.xml del tuo progetto, puoi utilizzare l'SDK. Sarebbe conveniente se potessi selezionare quanto segue come punto di partenza. Oracle Spring è disponibile su Oracle.com. I metodi utilizzati in NosqlDbConfig sono i seguenti. La classe di entità dovrebbe essere definita.

Il repository deve essere creato per memorizzare i dati Nosql . Quindi scrivi la classe principale dell'applicazione. Installando org.springframework.boot:spring-boot, puoi accedere a tutti i componenti.