Database NoSQL: design a due colonne

I database Nosql sono progettati per fornire prestazioni elevate, scalabilità orizzontale e facilità di gestione. Sono spesso utilizzati in applicazioni di big data in cui i database relazionali tradizionali sono in difficoltà. Un database nosql a due colonne è un database nosql che utilizza due colonne per memorizzare i dati. Ciò è in contrasto con il tradizionale database relazionale, che utilizza più tabelle con più colonne. Il database nosql a due colonne è spesso più scalabile e più facile da gestire rispetto al database tradizionale.

NoSQL apre nuovi orizzonti superando il modello relazionale, consentendo potenti funzionalità che altrimenti non sarebbero disponibili o difficili da ottenere. Un archivio o sistema di database NoSQL è una raccolta di oggetti, ciascuno dei quali è rappresentato da un documento, un grafico, una colonna o una riga. Gli archivi di documenti, in sostanza, fungono da schemi di dati con coppie di chiavi associative e schemi di dati complessi. I dati sono organizzati in colonne negli archivi di colonne, proprio come in un database relazionale. La capacità delle colonne è tipicamente all'interno di un intervallo di infinito. La compressione e l'archiviazione di colonne sono entrambe eccellenti forme di archiviazione. La compressione è estremamente efficace e anche l'archiviazione colonne è un metodo efficiente per archiviare i dati.

La velocità delle query di aggregazione rispetto ai database relazionali è maggiore. Poiché la progettazione dei dati è orizzontale, le app OLTP non sono compatibili con gli archivi a colonne . I negozi a colonna offrono una soluzione altamente efficace, ma non sempre presentano i vincoli naturali. Tuttavia, le colonne sono meno coerenti e le righe devono essere riscritte più volte per garantire la coerenza. A causa della mancanza di funzionalità di sicurezza native, tutti i database NoSQL sono più vulnerabili agli attacchi online. Se la sicurezza informatica è una priorità assoluta, è meglio prendere in considerazione l'utilizzo di un modello relazionale o la definizione dello schema in modo da facilitarne l'aggiornamento.

È possibile utilizzare database NoSQL basati su colonne come Cassandra, HBase e Hypertable.

Che cos'è il database delle colonne Nosql?

Questi database sono creati per query complesse e altamente analitiche in formato NoSQL. I database a colonne, come i database relazionali, memorizzano i dati per colonne anziché per righe. I sottogruppi vengono formati raggruppando insieme le colonne. Non esiste una chiave fissa o un nome di colonna per questo tipo di database.

A differenza dei tradizionali database relazionali, i database NoSQL memorizzano i dati in un formato non relazionale. I tipi di documento includono tipi di valore-chiave, tipi di colonne larghe e tipi di grafici. L'ascesa dei database NoSQL è stata innescata da un forte calo dei costi di archiviazione alla fine degli anni 2000. Gli sviluppatori hanno molta flessibilità con questa tecnologia perché consente loro di archiviare grandi quantità di dati non strutturati. Database di documenti, database di valori-chiave, archivi a colonne larghe e database a grafo sono alcuni dei database NoSQL più comuni . Una query può essere completata in meno di un minuto grazie all'assenza di adesione richiesta. I casi d'uso vanno dai più basilari (ad es. dati finanziari), ai più elaborati (ad es. memorizzazione delle letture IoT da una lettiera intelligente per gatti), fino ai più divertenti.

In questo tutorial, esamineremo quando ha senso passare ai database NoSQL e perché dovresti farlo. Inoltre, esamineremo in profondità alcuni malintesi comuni sui database NoSQL. MongoDB è un popolare database non relazionale, secondo i costruttori di database. Imparerai come interrogare un database MongoDB senza installare nulla sul tuo computer in questo tutorial. I database MongoDB possono essere archiviati in un cluster. Dopo aver stabilito il tuo cluster, Atlas diventa il tuo repository di dati di riferimento. Esistono tre modi per creare un database: in Atlas Data Explorer, in MongoDB Shell o tramite il tuo linguaggio di programmazione preferito.

L'esempio seguente importerà il set di dati di esempio di Atlas. Un database NoSQL presenta molti vantaggi, tra cui la possibilità di eseguire query veloci, utilizzare modelli di dati flessibili ed eseguire il ridimensionamento orizzontale. Esplora dati può essere utilizzato per inserire nuovi documenti, modificare documenti esistenti ed eliminare documenti. Un framework di aggregazione è un potente strumento per l'analisi dei dati. Questo è il modo più semplice per visualizzare i dati in Atlas e Atlas Data Lake.

MongoDB è un database open source estremamente popolare perché è una piattaforma robusta, elastica e facile da usare. Con la sua facilità d'uso, è la soluzione ideale per qualsiasi applicazione che richieda grandi quantità di dati, dalle piccole imprese ai grandi siti web pubblici. Se stai cercando un database NoSQL con un modello di dati più sofisticato, dovresti pensare a Cassandra. Poiché ha una struttura dati più potente, è ideale per l'analisi dei dati su larga scala e per le applicazioni a uso intensivo di dati. MongoDB è il leader indiscusso nello spazio NoSQL ed è una buona scelta per chiunque desideri creare un database flessibile e scalabile.

La colonna MongoDB è un database?

I database Cassandra e HBase sono database a colonne di grandi dimensioni. Un database di documenti è composto da due parti: una chiave e una struttura di dati nota come documento. I documenti possono contenere una varietà di coppie chiave-valore o coppie di array di chiavi, nonché documenti nidificati. I database di documenti includono MongoDB, che è un database di documenti.

MongoDB: colonne, tipi di dati e campi

La colonna in MongoDB rappresenta il valore dei dati. Una tabella di database ospita i dati sotto forma di campi. I campi sono denominati nella tabella in base alle colonne in cui compaiono. La prima colonna di una tabella è nota come id. Infatti, indipendentemente dal tipo di dati di un campo, il suo nome è sempre lo stesso. I campi, in generale, possono contenere qualsiasi tipo di dato.
I dati possono essere memorizzati in qualsiasi campo. Un campo può essere, ad esempio, una stringa, un array o un documento.
Ogni campo in una tabella ha un nome univoco.

Quale dei database Nosql fornisce l'archiviazione a colonne?

Apache HBase, un database NoSQL orientato alle colonne creato con open source, si basa su un sistema operativo open source. Utilizza il framework Apache Hadoop. HBase consente di archiviare grandi quantità di dati sparsi mediante la compressione e l'archiviazione utilizzando le colonne, consentendo di utilizzarlo per un'archiviazione dei dati efficiente e tollerante agli errori.

I vantaggi dei database a colonne

Poiché le colonne contengono dati anziché righe, i database a colonne sono distinti in quanto non archiviano i dati nelle righe. I vantaggi dell'archiviazione a colonne sono numerosi, tra cui prestazioni migliorate e requisiti di archiviazione ridotti. Ci sono diversi vantaggi nell'usare un database a colonne . Prestazioni migliorate: i database a colonne sono più veloci dei tradizionali database basati su righe perché possono archiviare i dati in colonne e quindi leggere più velocemente. Archiviazione dati binari compatta: un database a colonne richiede meno spazio di archiviazione rispetto a un database basato su righe perché può archiviare i dati in forme binarie compatte. Flessibilità migliorata: un database a colonne è più flessibile di un database basato su righe perché può archiviare i dati in una varietà di formati. Oltre ad essere un potente strumento di archiviazione dei dati, le colonne sono potenti database analitici. Grazie alle migliori prestazioni e ai minori requisiti di archiviazione, rappresentano una scelta eccellente per le applicazioni che richiedono prestazioni rapide e bassi costi di archiviazione.

Cos'è un database Nosql semplice?

I dati vengono archiviati in documenti anziché in tabelle nei database NoSQL. Sarebbe più conveniente per noi classificarli come "non solo SQL" e poi suddividerli in vari modelli di dati. Un database NoSQL può contenere un numero di tipi, inclusi database di documenti puri, archivi di valori-chiave, database a colonne larghe e database a grafo.

I database NoSQL possono archiviare i dati nei documenti piuttosto che nei database relazionali. Le moderne esigenze aziendali vengono soddisfatte da piattaforme di gestione dei dati flessibili, scalabili e in grado di rispondere rapidamente alle mutevoli esigenze. Database di documenti, archivi di valori-chiave, database a colonne larghe e database a grafo sono esempi di database NoSQL. Il Global 2000 sta rapidamente adottando i database NoSQL per potenziare le applicazioni mission-critical e stanno diventando sempre più diffusi di giorno in giorno. A causa di queste cinque tendenze, la maggior parte dei database relazionali non è in grado di gestirle. La specializzazione del database è uno dei principali ostacoli allo sviluppo agile perché mancano della flessibilità richiesta dallo sviluppo agile. I modelli di dati in NoSQL differiscono dai modelli in altri linguaggi in quanto sono definiti dai modelli di applicazione.

In NoSQL, non esiste una definizione statica di come i dati dovrebbero essere modellati. JSON è il formato standard de facto per l'archiviazione dei dati in un database orientato ai documenti. Questi framework riducono il numero di framework richiesti, semplificano lo sviluppo delle applicazioni ed eliminano la necessità di ORM. N1QL (pronunciato "nickel") è un potente linguaggio di query da SQL a JSON introdotto in Couchbase Server 4.0. Non solo supporta le istruzioni standard SELECT / FROM / WHERE, ma supporta anche l'aggregazione (GROUP BY), l'ordinamento (SORT BY), i join (LEFT OUTER / INNER) e una varietà di altre funzioni. I vantaggi operativi dei database NoSQL, che utilizzano un'architettura scalabile e non richiedono un singolo punto di errore, sono numerosi. Man mano che più interazioni con i clienti avvengono online, diventa più critico mantenere un sito Web stabile e un'app mobile.

I database NoSQL richiedono poca o nessuna conoscenza di programmazione, possono essere configurati e scalare rapidamente. Sono stati progettati per ospitare un'ampia gamma di supporti, dalla lettura alla scrittura all'archiviazione. Possono operare su una varietà di scale, compresa la gestione e il monitoraggio di cluster di varie dimensioni. Non è necessario un software separato per replicare i dati tra più data center in un database NoSQL distribuito. Inoltre, consente alle applicazioni di garantire un ripristino di emergenza immediato tramite router hardware, il che significa che non devono attendere che il database rilevi un problema prima di eseguire il proprio ripristino. Negli odierni ambienti web, mobile e Internet of Things (IoT), i database NoSQL sono sempre più utilizzati.

Questa flessibilità può essere una grande risorsa se devi aggiornare o aggiungere informazioni al tuo database. Inoltre, i database SQL utilizzano in genere un metodo diverso per l'archiviazione dei dati rispetto ai database NoSQL. Questo può rendere più facile trovare quello che stai cercando quando ne hai più bisogno.
I database NoSQL offrono una maggiore flessibilità quando si tratta di gestione dei dati. L'applicazione può essere avviata senza richiedere all'utente di specificare lo schema. Inoltre, grazie al database NoSQL, hai la libertà di archiviare un'ampia gamma di tipi di dati. Man mano che le tue esigenze si evolvono, sarai in grado di aggiungere più tipi.
È una buona idea tenere presente questa flessibilità durante l'aggiornamento o l'aggiunta di dati al database.

Qual è la forma più semplice di un sistema Nosql?

Un archivio di valori-chiave è un esempio di database NoSQL in azione. Ogni elemento di dati nel database viene archiviato come coppia chiave-valore, composta da un nome (o chiave) e un valore.

Un database NoSQL ha una struttura di archiviazione altamente flessibile. Un database NoSQL, invece, può archiviare sia dati strutturati che non strutturati. I database di documenti sono database che utilizzano stringhe, percorsi o URL per identificare i documenti in essi archiviati. Nessun database SQL richiede poca o nessuna amministrazione del database e ha un alto livello di prestazioni. I dati vengono archiviati in nodi e spigoli come parte di un database a grafo. Un nodo è una rappresentazione di una persona, un luogo o una cosa, e un bordo è una rappresentazione della relazione tra i nodi. Per memorizzare i dati in un database NoSQL, vengono utilizzati comandi come GET, PUT e DELETE.

I database Nosql sono un'ottima scelta per archiviare grandi quantità di dati

I database NoSQL sono ideali per archiviare grandi quantità di dati che non richiedono la conoscenza di un amministratore di database. Ad esempio, un database NoSQL potrebbe essere utilizzato per archiviare i dati della rete di sensori. In generale, gli archivi di valori-chiave sono il tipo più semplice di database NoSQL e vengono spesso utilizzati per scopi di memorizzazione nella cache.

Cos'è Nosql e i suoi tipi?

Nosql è un tipo di database che utilizza un archivio di valori-chiave, un archivio di documenti, un archivio di colonne o un formato grafico per l'archiviazione dei dati. È una potente alternativa al tradizionale sistema di gestione di database relazionali (RDBMS), che utilizza un formato tabulare per l'archiviazione dei dati. I database Nosql sono altamente scalabili e possono essere facilmente scalati verso l'alto o verso il basso per soddisfare le esigenze dell'applicazione. Sono inoltre altamente disponibili e possono essere facilmente replicati su più server. I database Nosql sono ideali per le applicazioni che richiedono elevate prestazioni e scalabilità. Sono anche adatti per applicazioni che richiedono un modello di dati flessibile.

È importante notare che i database NoSQL non gestiscono l'archiviazione dei dati allo stesso modo dei database tradizionali . Design semplice, funzionalità di scalabilità orizzontale senza soluzione di continuità e controllo granulare della disponibilità sono solo alcune delle funzionalità chiave di NoSQL. Ci sono numerosi vantaggi in NoSQL, ma ci sono anche dei difetti. Un database tradizionale è solitamente preferito quando si tratta di gestione delle transazioni. Sebbene i database relazionali siano ancora utilizzati per una varietà di scopi aziendali, i database NoSQL stanno guadagnando popolarità in gran parte grazie alla loro facilità d'uso. I database Noql vengono utilizzati oggi dalle aziende di tutti i segmenti del settore per gestire le loro applicazioni cloud, web e big data in tempo reale. In una soluzione NoSQL, tutti i nodi hanno lo stesso set di proprietà, che consente un'architettura peer-to-peer senza server.

Oltre a prestazioni migliorate, questo aggiornamento offre disponibilità continua ed eccellenti velocità di lettura e scrittura. Esistono cinque tipi principali di database NoSQL, ciascuno con il proprio insieme di vantaggi e svantaggi. Esiste una mancanza di variazioni ideali; piuttosto che selezionare un tipo piuttosto che un altro, le imprese dovrebbero selezionare un tipo in base ai propri requisiti aziendali specifici. Una coppia chiave-valore in NoSQL è concettualmente simile alle tabelle hash in quanto utilizza una chiave univoca e un puntatore a un elemento di dati specifico. DynamoDB, Redis, Riak, Tokyo Cabinet/Tyrant, Voldemort, Amazon SimpleDB e Oracle BDB sono solo alcuni esempi di database NoSQL disponibili. I database NoSQL in colonne sono strutturati proceduralmente, con le colonne trattate separatamente a seconda della loro applicazione. Le applicazioni generalmente gestite da tali database includono business intelligence, data warehouse e sistemi CRM.

Un database NoSQL, che è multirelazionale e ha un modello a grafo, può essere utilizzato per prendere decisioni. Durante l'archiviazione, i nodi vengono utilizzati per rappresentare le entità, mentre i bordi rappresentano le relazioni. Il processo di stabilire relazioni qui è semplice perché i dati sono già presenti. La maggior parte di questo tipo di database viene utilizzata in applicazioni come i social network e l'analisi dei dati spaziali. I database NoSQL orientati ai documenti come MongoDB utilizzano schemi dinamici per archiviare i documenti. In CouchDB, viene utilizzato un formato di scambio di dati JSON per archiviare i documenti, mentre nella soluzione viene utilizzato un formato di scambio di dati JSON per l'indicizzazione, la trasformazione e la combinazione di documenti. Il database Oracle NoSQL include modelli di dati di tabella valore-chiave e JSON e può essere distribuito on-premise o tramite il cloud.

InfiniteGraph, un database grafico specializzato, è creato per modelli di dati grafici. Questa è una soluzione basata su cloud e scalabile che supporta grandi quantità di dati. Un grafico complesso o una query basata su valori può essere eseguito utilizzando il suo linguaggio di query "DO". La soluzione è spesso utilizzata in segmenti industriali come sanità, telecomunicazioni, sicurezza informatica, finanza, produzione e networking.

Database Nosql: una panoramica

Le architetture di database che non si basano su strutture di dati relazionali tradizionali, come NoSQL, sono denominate database NoSQL. Un database NoSQL può essere descritto come contenente archivi di valori-chiave, archivi a colonne larghe e grafici.

Esercitazione sul database Nosql

I database Nosql stanno diventando sempre più popolari man mano che cresce la necessità di velocità e flessibilità. Questo tutorial ti fornirà una breve introduzione a Nosql e come iniziare a usarlo. I database Nosql sono diversi dai database relazionali tradizionali in quanto non utilizzano uno schema o richiedono che i dati vengano archiviati in un formato tabulare. Ciò consente un recupero dei dati molto più rapido ed è ideale per le applicazioni che richiedono l'accesso ai dati in tempo reale.

Esempi di database Nosql

Alcuni esempi di database nosql popolari sono MongoDB, CouchDB e Cassandra. Questi database vengono spesso utilizzati per applicazioni di big data perché possono gestire grandi quantità di dati in modo efficiente.

I database NoSQL memorizzano i dati in un formato non relazionale, come MongoDB, piuttosto che in un database relazionale. L'approccio NoSQL non richiede uno schema fisso, non comporta l'unione e può essere ridimensionato in pochi minuti. Lo scopo principale dei database NoSQL è creare archivi di dati distribuiti su larga scala con enormi requisiti di archiviazione. Aziende come Twitter, Facebook e Google analizzano terabyte di dati al giorno dai loro utenti. Un database NoSQL in modalità distribuita non ha un'unica unità di controllo o archiviazione, il che implica che non è un singolo database NoSQL. Ciò elimina la necessità di più database per gli stessi dati perché elimina la necessità di distribuire e gestire più database. Il vantaggio di un database distribuito è che i dati rimangono disponibili indipendentemente dal numero di copie utilizzate.

Nei negozi di valori-chiave, tutto è etichettato come una chiave o un valore. I Column Family Store archiviano ed elaborano enormi quantità di dati su un'ampia gamma di computer. Un database di documenti è essenzialmente una raccolta di versioni di altre raccolte di valori-chiave memorizzate in un database di documenti. Anche i documenti semi-strutturati sono archiviati in JSON. I grafici di database, a differenza dei database come SQL, non dispongono di funzionalità di linguaggio di query dichiarativo di alto livello. Quando vengono effettuate query in questi database, vengono gestite in un modo specifico del modello di dati. Le interfacce RESTful sono un'opzione per molte piattaforme NoSQL.

A differenza di un database relazionale, caratterizzato da tabelle che si collegano liberamente, un database a grafo è caratterizzato da strutture multirelazionali. Un database grafico ha lo scopo di gestire più modelli di dati insieme a un singolo back-end. C'è molto fermento sui database multi-modello nel mondo NoSQL e c'è molto interesse per questo in futuro. I database più popolari sono classificati, così come i progressi che hanno fatto, in un rapporto disponibile su http://db-engines.com/en/ranking.

Amazon è un Nosql o Sql?

Gli strumenti per lo sviluppo di applicazioni basate su database sono disponibili nei database relazionali, ma si basano tutti su SQL piuttosto che su altri linguaggi di scripting. Puoi utilizzare la Console di gestione AWS, l'AWS CLI o NoSQL WorkBench per lavorare con DynamoDB ed eseguire attività ad hoc.

Sql Vs Nosql

I database scritti in SQL sono scalabili verticalmente, mentre quelli scritti in NoSQL sono scalabili orizzontalmente. Le tabelle di database vengono utilizzate per SQL, mentre gli archivi di documenti, valori-chiave, grafici o colonne larghe vengono utilizzati per i database NoSQL. Un database SQL è migliore di un database NoSQL per transazioni su più righe, mentre un database NoSQL è migliore per dati non strutturati come documenti o JSON.

È fondamentale comprendere i dati in relazione a tutti i sottocampi della scienza dei dati. Un sistema di gestione del database (DBMS) è la forma più comune di archiviazione dei dati. È necessario utilizzare il linguaggio del DBMS per interagire e comunicare con esso. SQL (Structured query Language) è un linguaggio di programmazione utilizzato per interagire con i DBMS. Un altro termine emerso negli ultimi anni è database NoSQL. I dati non vengono conservati in tabelle e record in un database non relazionale. È quindi ottimizzato per requisiti specifici e progettato per le massime prestazioni.

Tra i quattro tipi più comuni vi sono i database a grafo, le tabelle orientate alle colonne, le tabelle orientate ai documenti e le coppie chiave-valore. In Python è possibile visualizzare un database orientato ai documenti, come MongoDB. I database NoSQL, in sostanza, ti danno un maggiore controllo sulla struttura dei tuoi dati. I database SQL, d'altra parte, sono più rigidi e hanno meno flessibilità quando si tratta di tipi di dati. Come principiante, SQL e NoSQL potrebbero essere preferibili. Dovresti selezionare un programma in base ai suoi vantaggi e svantaggi, nonché ai dati, all'applicazione e al processo che ne facilitano lo sviluppo. Non è qualcosa che posso dire che SQL sia superiore a NoSQL o al modo in cui è scritto. Dopo aver ascoltato i tuoi dati, avrai un quadro chiaro di ciò che è meglio per te.