I diversi modi per interrogare un database NoSQL

I database Nosql vengono interrogati in molti modi diversi. Alcuni metodi di query comuni sono per chiave, per documento, per colonna e per grafico.

Un database NoSQL può archiviare i dati in un formato diverso dai database relazionali. I tipi di documento includono i moduli chiave-valore ea colonne larghe, mentre i moduli grafici includono i moduli grafici. L'ascesa dei database NoSQL alla fine degli anni 2000 è stata alimentata da un drastico calo dei costi di archiviazione. Gli sviluppatori possono archiviare una grande quantità di dati non strutturati come risultato di questi sistemi, consentendo loro di scalare su e giù. Database di documenti, database di valori chiave, archivi a colonne larghe e database a grafo sono solo alcuni esempi di database NoSQL. Puoi saltare l'adesione per ottenere risultati più rapidi. Un certo numero di casi d'uso può essere classificato in quattro categorie: estremamente critico (ad esempio, dati finanziari), piacevole (ad esempio, la memorizzazione di letture IoT da una lettiera intelligente per gatti) e persino sciocco (ad esempio, la memorizzazione di dati finanziari da una lettiera intelligente) tutorial, esamineremo quando e perché dovresti usare i database NoSQL.

Inoltre, esamineremo alcune idee sbagliate sui database NoSQL. Secondo gli ingegneri di database, MongoDB è il database non relazionale più popolare al mondo. Usando questo tutorial, imparerai come interrogare un database MongoDB senza richiedere alcun software sul tuo computer. I database MongoDB sono archiviati in un cluster, che è una raccolta di file. I dati possono iniziare a essere archiviati in Atlas non appena si dispone di un cluster. È possibile creare manualmente un database in Atlas Data Explorer, MongoDB Shell o MongoDB Compass, a seconda delle preferenze. In questo esempio importerai il set di dati di esempio di Atlas.

I database NoSQL presentano numerosi vantaggi oltre alla loro flessibilità, scalabilità orizzontale, query velocissime e facilità d'uso per gli sviluppatori. Per inserire un nuovo documento, modificare un documento esistente o eliminare un documento esistente, utilizzare Esplora dati. L'aggregazione è un potente strumento per analizzare grandi quantità di dati. Gli utenti di Atlas e Atlas Data Lake possono visualizzare facilmente i dati nei grafici utilizzando Atlas e Atlas Data Lake.

I database NoSQL memorizzano i dati anziché i documenti nello stesso modo in cui lo fanno i database relazionali. Di conseguenza, sono classificati come "non solo SQL" e sono suddivisi in una varietà di modelli di dati flessibili. Un database NoSQL può essere suddiviso in tre tipi: database di documenti puri , archivi di valori-chiave e database a colonne larghe.

I database non relazionali (NGDB) sono distinti dai database relazionali (RDBMS). Il linguaggio di query SQL può essere utilizzato per interrogare qualsiasi database con un insieme di oggetti che contengono campi. Un database NoSQL è uno dei database NoSQL inclusi.

I database NoSQL (Not Only SQL databases), contrariamente ai database relazionali, non utilizzano il modello dati relazionale. I database NoSQL, a differenza dei database relazionali, non utilizzano il linguaggio di query SQL, ma utilizzano invece linguaggi alternativi.

Gli indici di ricerca possono essere archiviati nei sistemi NoSQL in due modi: nel nodo e tramite un servizio di ricerca remoto. Su un nodo che supporta i sistemi NoSQL, i dati e gli indici vengono in genere archiviati nello stesso ordine. Alcuni sistemi NoSQL, d'altra parte, utilizzano servizi di ricerca esterni durante la ricerca di file full-text.

Come vengono interrogati i dati Nosql?

Ci sono alcuni modi per interrogare i dati nosql . Un modo è utilizzare il modello di programmazione MapReduce. Con MapReduce, puoi scrivere funzioni mapper e reducer per elaborare i tuoi dati. Un altro modo per interrogare i dati nosql è utilizzare un framework di elaborazione dei grafici come Apache Giraph. Con Giraph, puoi scrivere programmi che attraversano grafici per trovare dati specifici.

Fino a poco tempo fa, i modelli di dati ei sistemi di query erano strettamente correlati. Di conseguenza, possiamo creare sistemi di database che danno priorità alla produttività degli sviluppatori, astraendo il metodo di query dal modello di dati. SABRE, uno sforzo congiunto tra IBM e American Airlines per migliorare l'efficienza dei biglietti aerei, è stato il primo database commerciale al mondo. I database NoSQL si sono evoluti dal 2005 al 2017 per adattarsi a scalabilità, tempo di attività, ridondanza, flessibilità e flessibilità a scapito della interrogabilità. Sebbene non sia l'amichevole query dichiarativa ad hoc prevista da SQL, mapreduce è stata aggiunta come opzione anche da Riak e MongoDB. Se stai costruendo un sistema di database che si ridimensionerà facilmente, la query dovrebbe essere nel dimenticatoio. Nei database di documenti, XQuery e Jsoniq sono entrambi progettati per funzionare con documenti gerarchici.

Contrariamente a MarkLogic, che utilizza XML, e ArrangoDB, che utilizza un sottoinsieme XQuery ottimizzato per il modello di dati, entrambi i database utilizzano il proprio superset per implementare XML. Entrambe le lingue sono profondamente coinvolte nei dati archiviati sui dischi ed entrambe hanno visto un uso commerciale significativo. I database dei documenti sono costituiti da due linguaggi di query correlati. Il linguaggio di query N1QL (noto anche come query non in prima forma) di Couchbase ha una struttura simile a SQL. Nonostante il fatto che le relazioni non vengano applicate, creiamo e memorizziamo documenti che si basano l'uno sull'altro. Sia Couchbase che Cassandra hanno sviluppato indici e analizzato per interrogare i dati in questo modo non relazionale al fine di migliorare le loro capacità di indicizzazione e query.

In che modo Nosql archivia e recupera i dati?

I sistemi di database Nosql vengono generalmente utilizzati per archiviare e recuperare grandi quantità di dati. Sono spesso più veloci e più scalabili rispetto ai tradizionali sistemi di database relazionali . I database Nosql possono essere senza schema, nel senso che non richiedono uno schema predefinito. Questo li rende più flessibili e più facili da usare per molte applicazioni.

In qualità di giornalista di dati, ho riscontrato un numero crescente di set di dati di grandi dimensioni. In generale, Excel è uno strumento eccellente per set di dati più piccoli, come quelli con meno di 10.000 righe. Negli ultimi anni NoSQL è emerso come un'alternativa praticabile e attraente ai database tradizionali . Questo primer spiegherà perché un sistema NoSQL potrebbe essere adatto al tuo database. Un database NoSQL non richiede l'uso di tabelle, rendendolo un'alternativa più veloce. NoSQL ti fornisce una struttura di dati nidificata. Non è necessario gestire la mancata corrispondenza di righe e colonne.

La capacità di creare modelli di dati in un database NoSQL riduce la quantità di lavoro richiesto. Questo esempio mi mostrerà come consultare il mio database chiamato education-portal. Dopo aver navigato nelle raccolte, digitare mostra raccolte per visualizzare l'elenco. Visualizza una proprietà con la seguente sintassi: * Nome; *We Tang. Puoi inserire un nuovo utente nel tuo database MongoDB usando il seguente comando: Inserisci one() nel database. Il nuovo oggetto è stato creato con successo perché ora è elencato nel terminale. Se nessuna parentesi viene lasciata vuota, il terminale elencherà tutti gli utenti inseriti nella raccolta utenti. Potrebbero esserci piccole differenze nella sintassi tra questo esempio e altri database NoSQL, ma queste differenze non dovrebbero essere significative.