Chiavi esterne Nosql: il modo più comune per creare relazioni

Esistono molti modi per creare relazioni in nosql, ma il modo più comune è utilizzare chiavi esterne . Le chiavi esterne sono un modo per collegare insieme due tabelle in modo che possano essere interrogate insieme. Questo viene fatto aggiungendo una colonna a una tabella che contiene la chiave primaria di un'altra tabella.

I database orientati ai documenti (NoSQL) non dispongono di un supporto sufficiente per le relazioni tra oggetti . Il seguente post sul blog ti illustrerà come lasciarti alle spalle la responsabilità di mantenere oggetti/relazioni in un database. Le chiamate API REST vengono utilizzate per aggiungere relazioni tra oggetti. In questo esempio, useremo il verbo PUT per aggiungere una relazione al cliente e un responsabile di un problema. Le relazioni sono sempre rappresentate in termini di un array di oggetti. Il database tiene traccia di eventuali modifiche apportate al documento originale a seguito di un riferimento ad un oggetto (es. una relazione). Se una relazione è correlata, il database può anche dirci come viene utilizzato un documento in essa. La tabella seguente mostra come tenere traccia dei riferimenti impliciti a un documento utilizzando la query speciale referencedby=true.

È possibile creare una relazione tra tabelle utilizzando la finestra Relazioni. Il gruppo Relazioni si trova nella scheda Strumenti database. Aggiungi tabelle (o mostra tabelle in Access 2013) è disponibile nella scheda Progettazione in Relazioni. Dopo aver scelto una o più tabelle o query, fai clic sul pulsante Aggiungi.

Puoi avere relazioni in Nosql?

Le relazioni possono essere archiviate nei database NoSQL allo stesso modo dei database relazionali. 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 non è più necessario separare i dati correlati.

I dati in un archivio chiave-valore sono organizzati in chiavi e valori. In generale, le chiavi sono identificatori univoci per i dati, mentre i valori sono le sue proprietà. L'archivio di valori-chiave non si preoccupa di come i dati sono organizzati all'interno dell'archivio, purché le chiavi siano univoche e sia possibile accedere ai valori. Gli archivi di documenti organizzano i dati in documenti, che è ciò di cui si occupano. Un documento, in generale, è una raccolta di dati identificati da un identificatore, più comunemente un nome. Un file binario viene in genere utilizzato per archiviare documenti, ma è possibile utilizzare anche file XML. Gli archivi grafici sono strutture di dati che organizzano i dati in nodi e archi. I nodi sono raccolte di dati identificati da un identificatore univoco, in genere un nome. Non è raro che i nodi si connettano tra loro tramite i bordi. I bordi sono generalmente contenuti in file binari. I database NoSQL, al contrario dei database relazionali, possono essere più flessibili. Poiché lo schema di un database non relazionale non deve seguire una rigida gerarchia, i dati possono essere archiviati. È così possibile memorizzare i dati in forma non tabellare, consentendo una maggiore flessibilità nel database.

Come creo una relazione in MongoDB?

Una relazione può essere formata in MongoDB incorporando un documento BSON in un altro o facendovi riferimento da un'altra fonte. I sistemi di database come MongoDB e i database relazionali differiscono in qualche modo. Le relazioni, così come le relazioni in generale, sono soggette a questo.

Le relazioni sono fondamentali in MongoDB perché indicano la relazione logica tra diversi tipi di documenti. Questo modello comporta la creazione di un modello di documento incorporato in cui i documenti sono incorporati all'interno di un singolo documento. Anziché cercare i dati con più metodi, l'utente può utilizzare una singola query. I documenti incorporati ci consentono di creare relazioni uno a uno tra i dati, permettendoci di estrarli facilmente da essi. I documenti incorporati ci consentono di creare relazioni uno-a-molti tra i dati, semplificando il recupero dei dati quando ne abbiamo bisogno. L'indirizzo di una persona può includere più indirizzi a seconda che siano attuali o in pensione, ad esempio un indirizzo di residenza. Durante quel periodo, si formano relazioni uno a molti.

i modelli di documento incorporati vengono utilizzati per memorizzare l'indirizzo permanente e corrente in un singolo documento. I modelli di riferimento del documento possono essere utilizzati anche per eseguire una relazione uno-a-molti. In questo modello, i documenti sono conservati separatamente, ma anche il riferimento agli altri documenti è conservato in un unico documento. Utilizzando questi classId, un insegnante sul campo può recuperare facilmente i dati delle classi 1 e 2 dal campo.

I vantaggi dei documenti incorporati

Quando abbiamo bisogno di condividere una serie di dati tra più applicazioni o quando dobbiamo archiviare i dati in un formato diverso da MongoDB, i documenti incorporati sono un'ottima opzione. Nella shell mongo, possiamo creare un documento incorporato specificando il valore del percorso per il campo del percorso del documento incorporato.

Nosql usa il modello relazionale?

I database relazionali memorizzano i dati in forma tabulare, dove ogni riga rappresenta un record e ogni colonna rappresenta un campo. I database NoSQL, invece, memorizzano i dati in un formato più flessibile, in cui ogni record può avere una struttura diversa. Ciò semplifica l'archiviazione e l'interrogazione di dati che non si adattano bene a una struttura di tabella tradizionale.

Gli ORM (o database relazionali) e i database NoSQL vengono utilizzati nelle app native del cloud per gestire i dati. Sono costruiti in modo diverso, memorizzano i dati in modo diverso e accedono alle informazioni in modo diverso. dati non strutturati o semi-strutturati e sono spesso archiviati in coppie chiave-valore o documenti. Gli archivi dati NoSQL sono preferiti perché archiviano grandi volumi di dati con tempi di risposta inferiori al secondo. Se richiedi un sistema coerente per un pezzo attualmente in fase di aggiornamento, tutte le repliche devono essere aggiornate correttamente affinché la risposta venga restituita. Anche se i dati più recenti non sono presenti, ogni nodo restituisce una risposta immediata. Puoi assicurarti che il sistema sia operativo anche se il tuo nodo di dati replicato fallisce configurando Partition Tolerance.

Database as a Service (DBaaS) è ​​una soluzione ideale per le applicazioni native del cloud che forniscono l'accesso ai servizi di dati. Con questi servizi, puoi ottenere l'accesso a sicurezza, scalabilità e monitoraggio integrati. Per soddisfare le esigenze di ogni servizio, è possibile eseguire il provisioning di una macchina virtuale di Azure e installare il database preferito. Per quanto riguarda i requisiti dei dati, è possibile implementare un microservizio relazionale o NoSQL. Azure fornisce quattro database relazionali gestiti come servizio (DBaaS) come parte del servizio di database gestito. Con una capacità just-in-time e un modello pay-as-you-go, sono tutti in grado di soddisfare le esigenze della tua azienda. SQL Server è il database di punta di Microsoft e sono disponibili anche numerose opzioni open source.

È semplice eseguire il provisioning di un database di Azure selezionando la quantità di core di elaborazione, memoria e archiviazione richiesti. Microsoft si impegna a garantire che Azure rimanga una piattaforma aperta offrendo versioni gestite dei database open source più diffusi. Un livello di calcolo serverless sospende automaticamente i database durante i periodi di inattività, consentendo di detrarre i costi di archiviazione dall'account dell'utente. Quando Oracle ha acquistato Sun Microsystems, ha creato un fork di MySQL, che è ancora utilizzato oggi. Il database di Azure per MariaDB è un database completamente gestito a cui è possibile accedere nel cloud di Azure. È alimentato dal motore del server MariaDB community edition. Il sistema può eseguire carichi di lavoro mission-critical con prestazioni prevedibili e ridimensionamento dinamico.

Se vuoi eseguire la migrazione dei database Postgres al servizio migrazione dati di Azure, puoi farlo usando lo strumento dell'interfaccia della riga di comando. A livello globale, CosmosDB DB supporta il clustering attivo/attivo, consentendo di selezionare qualsiasi area del database per supportare sia le scritture che le letture. I team di sviluppo possono eseguire la migrazione dei database Mongo, Gremlin o Cassandra esistenti a CosmosDB con meno di un minuto di modifica del codice. I microservizi che utilizzano l'archiviazione tabelle di Azure possono ora migrare facilmente all'API delle tabelle di Cosmos DB. Azure Cosmos DB include cinque modelli di coerenza ben definiti nella figura 5-13, che possono essere usati per definire un modello di coerenza appropriato. È possibile utilizzare queste opzioni per prendere decisioni strategiche su coerenza, disponibilità e prestazioni. Questa tabella mostra il livello di coerenza.

Jeremy Likness, Program Manager per il client Windows di Microsoft, fornisce un'eccellente spiegazione dei cinque modelli. La tecnologia di database NewSQL combina i vantaggi di NoSQL e le garanzie ACID di un database relazionale in un formato altamente distribuito. Negli ambienti cloud effimeri, in cui le macchine virtuali sottostanti possono essere riavviate o riprogrammate in qualsiasi momento, i database NewSQL prospereranno. Sul sito web della Cloud Native Computing Foundation sono disponibili numerosi progetti open source. Un client può utilizzare il costrutto Services per risolvere un gruppo di processi di database NewSQL identici da una singola voce DNS in Kubernetes. Rimuovendo le istanze di database dai loro indirizzi associati a un servizio, possiamo scalare senza interrompere le istanze esistenti. L'invio di una richiesta a un servizio in un momento specifico produrrà sempre lo stesso risultato.

MongoDB può archiviare dati simili a JSON oltre ad essere un database non relazionale. Il database MongoDB può essere utilizzato per archiviare dati non strutturati in vari modi, grazie al suo modello di dati flessibile e alle funzionalità complete di indicizzazione e replica, nonché API ricche e semplici. MongoDB, oltre ad essere un database migliore, si distingue per il supporto alle transazioni. Le transazioni mantengono i dati stabili prevenendo anche il danneggiamento dei dati. Inoltre, le transazioni richiedono molto impegno per essere completate, il che può richiedere molto tempo.
Le transazioni (note anche come join) possono essere eseguite in database relazionali. I database NoSQL gestiscono enormi quantità di dati in un periodo di tempo relativamente breve. I dati inviati in sequenza ascendente o discendente vengono gestiti da database relazionali.

I vantaggi di un database a stato morbido

Lo stato morbido di un database gli consente di crescere ed evolversi con i dati.
Coerenza: garantisce che vengano ottenuti gli stessi risultati quando vengono eseguite più query contemporaneamente.

Relazione tra entità in Nosql

Una relazione di entità in NoSQL è una relazione tra due entità in un database NoSQL. In un database relazionale, una relazione di entità è una relazione tra due tabelle. In un database NoSQL, una relazione di entità è una relazione tra due documenti.

Modellazione dei dati con MongoDB

Mentre c'è un cambiamento, la struttura dei dati rimane la stessa. I dati vengono organizzati in raccolte dopo essere stati organizzati in documenti. Un documento può contenere campi se li contiene. Per recuperare i valori dei campi, fare riferimento alla chiave del documento. Inoltre, se un documento viene eliminato, è possibile utilizzare i riferimenti chiave per determinare se un campo è presente e vale la pena esaminarlo. La creazione di oggetti di connessione e la definizione di relazioni sono entrambi passaggi obbligatori nella modellazione delle relazioni .

Relazione molti-a-molti in Nosql

Una relazione numero a molti si verifica quando due entità hanno la stessa relazione di altre. Un medico può avere molti pazienti e può avere molti dottori.

Voglio implementare una struttura tassonomica (termini geografici) per la mia applicazione node.js con un database NoSQL. Cosa dovrei fare? Aveva lo scopo di taggare le persone in base alla loro città natale o città per filtrare parole come queste in seguito. John Doe è nato a Blackburn, nel Lancashire, nel 1957, Paul Brown a Liverpool, nel 1960, e Georgia Doe a Wirral, nel Michigan, nel 1982. Saranno filtrati nello stesso modo in cui dovrebbero esserlo a causa di uno a molti struttura che segue la struttura del paese attuale. Poiché sono un principiante (non ho mai progettato un database NoSQL), sto riscontrando alcune sfide di progettazione quando si tratta di database NoSQL. A mio parere, ci sono diverse opzioni.

Tabelle di giunzione: il modo migliore per implementare una relazione molti-a-molti

Quando si tratta di relazioni molti a molti, è particolarmente importante scegliere il miglior database per servire questo tipo di relazione. La progettazione del database è una parte importante di qualsiasi applicazione e la scelta del miglior database per questo tipo di relazione è particolarmente importante. Il modo più semplice per scegliere un database per un'ampia gamma di relazioni consiste nell'utilizzare una tabella di giunzione. Una tabella di giunzione è una tabella di database, nota anche come tabella bridge o tabella associata , che collega due o più tabelle facendo riferimento alle chiavi primarie di ciascuna tabella. Inoltre, semplifica l'interrogazione dei dati perché stabilisce relazioni tra le due tabelle. Quando si ha a che fare con un gran numero di relazioni, è anche fondamentale considerare come la relazione dovrebbe essere rappresentata. Quando si disegna un diagramma, la relazione tra numero e molti è tipicamente rappresentata dalla notazione a zampa di gallina. In un database relazionale, due relazioni uno-a-molti vengono in genere implementate insieme da una tabella di join, nota anche come tabella di giunzione o associativa.

Come costruire un database Nosql

I database Nosql vengono creati utilizzando una varietà di metodi a seconda dello specifico sistema di gestione del database (DBMS) utilizzato. Tuttavia, in generale, la maggior parte dei database nosql viene creata utilizzando un approccio senza schema, il che significa che i dati non sono organizzati in tabelle e colonne rigide come in un database relazionale. Ciò offre ai database nosql maggiore flessibilità e scalabilità rispetto ai database relazionali, ma significa anche che possono essere più difficili da interrogare e gestire.

La progettazione di database basata su documenti e raccolte è nota come NoSQL. Ogni documento è abilitato per JSON e può essere associato a una coppia chiave-valore. NoSQL può essere utilizzato per assemblare una raccolta di documenti. Inoltre, alcuni documenti possono essere aggiunti mentre altri vengono lasciati in bianco. Il server MongoDB deve essere installato sul tuo computer per poter funzionare. Per utilizzare il sistema operativo Windows, devi prima copiare il percorso che hai copiato in precedenza nella variabile di sistema. Puoi utilizzare il terminale per eseguire i comandi MongoDB.

Aggiungendo il percorso bin alle tue variabili ambientali, puoi utilizzare il tuo terminale per eseguire comandi dalla shell MongoDB. Se non riesci a trovare MongoDB Compass sul tuo PC, puoi installarlo su un dispositivo separato. Usando l'opzione Homebrew nel tuo Mac OS, puoi installare MongoDB. Per installare la versione più recente, devi avere installato Homebrew; tuttavia, se non ce l'hai, devi usare questo comando nel tuo terminale Mac.

I database Nosql sono il futuro

Con l'ascesa del cloud computing e dei sistemi ad alta disponibilità, i database NoSQL stanno diventando sempre più popolari. Questo sistema è stato costruito utilizzando Erlang, un popolare linguaggio di programmazione funzionale. SimpleDB, Hadoop/HBase e Cassandra sono tre dei componenti dell'infrastruttura di Netflix, ognuno dei quali ha una propria serie di vantaggi. SimpleDB è l'archivio dati più comunemente utilizzato che non richiede una grande quantità di struttura. Hadoop/HBase è uno strumento open source che consente di indicizzare e interrogare grandi quantità di dati. Cassandra gestisce la replica dei dati nel caso di più nodi. Anche se questi sistemi utilizzano SQL, non devi rinunciare all'accesso ad AWS. Puoi utilizzare la Console di gestione AWS, l'interfaccia a riga di comando di Amazon Web Services o NoSQL WorkBench per eseguire attività ad hoc di DynamoDB nonché eseguire attività ad hoc con le API fornite da queste piattaforme.

Quale tipo di database Nosql viene utilizzato per tenere traccia delle relazioni tra entità

Esistono molti tipi diversi di database NoSQL, ognuno con i propri vantaggi e svantaggi. Il tipo di database NoSQL utilizzato per tenere traccia delle relazioni tra entità dipende dalle esigenze specifiche dell'applicazione. Ad esempio, un database grafico potrebbe essere utilizzato per tenere traccia delle relazioni tra le persone in un social network.

Come termine generale, un sistema NoSQL può fare riferimento a qualsiasi sistema di database alternativo ai database SQL. Usano un modello di dati che differisce dal tradizionale modello di tabella riga e colonna utilizzato nei sistemi di gestione di database relazionali nel loro approccio. Inoltre, i database NoSQL differiscono significativamente l'uno dall'altro. Vengono spesso utilizzati database di documenti con un'architettura scalabile. Le piattaforme di e-commerce, le piattaforme di trading e lo sviluppo di app mobili sono esempi di casi d'uso. Rispetto a MongoDB, analizzeremo il principale database NoSQL, PostgreSQL. Un database a colonne può aggregare il valore di più colonne contemporaneamente.

Poiché scrivono i dati in modo così preciso, è estremamente difficile per loro prendere decisioni coerenti. L'obiettivo di un database a grafo è cercare e acquisire connessioni tra elementi di dati. L'utilizzo di SQL JOIN in questi casi elimina il sovraccarico associato a più tabelle.

MongoDB si ridimensiona per soddisfare le esigenze di un'applicazione su larga scala. La replica dei dati ne garantisce l'affidabilità suddividendoli automaticamente in più repliche. Infine, la flessibilità della struttura dei dati consente un'ampia gamma di opzioni di archiviazione.
Quando si tratta di popolarità e funzionalità degli utenti, MongoDB regna supremo. Inoltre, le sue capacità di scalabilità e replica lo rendono ideale per applicazioni su larga scala, così come la sua flessibilità nelle strutture di dati, rendendolo una piattaforma ideale per un'ampia gamma di applicazioni.

Perché i database a grafo sono fantastici

Quando si tratta di dati con relazioni complesse, i database a grafo sono una scelta eccellente. È possibile accedere e comprendere i dati in modo sicuro e di facile comprensione utilizzandoli.

Esempio di database Nosql

OrientDB, ArangoDB e MarkLogic Server sono tutti esempi di soluzioni di database NoSQL multimodello.

Un database NoSQL è un database che non contiene collegamenti a database tradizionali e non memorizza i dati in un formato diverso dai database relazionali. NoSQL non deve fare affidamento su uno schema fisso, evita i join e si ridimensiona rapidamente. Un database NoSQL è progettato per gestire archivi di dati distribuiti su larga scala, con enormi requisiti di archiviazione. Aziende come Twitter, Facebook e Google raccolgono terabyte di informazioni sugli utenti ogni giorno. I database NoSQL sono distribuiti, il che implica che non dispongono di un'unica unità di controllo o sistema di archiviazione. Di conseguenza, viene eliminata la necessità di distribuire e gestire diversi database per gli stessi dati. Poiché i dati sono sempre disponibili indipendentemente dal fatto che siano archiviati o meno in un database distribuito, i dati vengono sempre archiviati tra più copie.

Un negozio di valori-chiave contiene tutto come valore oltre che come chiave. Gli archivi della famiglia di colonne sono progettati per archiviare ed elaborare grandi quantità di dati e per l'archiviazione dei dati viene utilizzato un numero elevato di macchine. I database dei documenti sono essenzialmente versioni di raccolte di valori-chiave precedentemente compilate. Quando un documento è semi-strutturato, viene archiviato in un formato come JSON. A differenza di SQL, i linguaggi di query nei database a grafo sono di natura dichiarativa. Di conseguenza, la query di questi database si basa sul modello di dati utilizzato. Le interfacce RESTful sono disponibili per i dati in molte piattaforme NoSQL.

Questo tipo di database è di natura multirelazionale, al contrario di un database relazionale in cui le tabelle sono collegate tra loro. Il back-end di un database a grafo è integrato con più modelli di dati per supportare più modelli di dati contemporaneamente. I database multi-modello sono uno sviluppo entusiasmante in NoSQL e in futuro ci sarà molto più interesse per questo tipo di database. I risultati di una classifica dei database più popolari e il loro stato attuale sono disponibili su http://db-engines.com/en/ranking.

Perché MongoDB è così popolare

La popolarità di MongoDB è dovuta in parte a una varietà di fattori. Innanzitutto, è semplice da usare. È anche molto adattabile e può essere ridimensionato in qualsiasi momento. Il terzo vantaggio è che consente un elevato grado di flessibilità dei dati. In quarto luogo, e soprattutto, è molto richiesto.
I database NoSQL sono più semplici da usare e offrono una serie di vantaggi rispetto ai database SQL. Quando si tratta di query di dati, sono più efficienti e veloci. Inoltre, sono più adattabili, consentendo una maggiore personalizzazione e integrazione dei dati.
La popolarità dei database NoSQL è un segno della crescente necessità di opzioni di archiviazione dei dati più flessibili e veloci. Le organizzazioni sono alla ricerca di soluzioni in grado di gestire la domanda di dati man mano che il mondo diventa sempre più digitale.