I pro ei contro dell'utilizzo di un campo ID in un database NoSQL

I database Nosql sono spesso usati per la loro scalabilità e flessibilità. Tuttavia, quando si tratta di utilizzare un campo id, si discute se i database nosql debbano o meno utilizzarne uno. Da un lato, alcuni sostengono che un campo id non sia necessario in un database nosql. Questo perché i database nosql sono spesso progettati per essere scalabili e un campo id può aggiungere complessità non necessaria. Inoltre, i database nosql sono spesso più flessibili dei database relazionali e questa flessibilità può essere ostacolata dall'uso di un campo id. D'altra parte, altri sostengono che un campo id sia essenziale in un database nosql. Questo perché un campo id può aiutare a garantire l'integrità dei dati e può essere utilizzato per tenere traccia delle modifiche. Inoltre, un campo id può essere utilizzato per migliorare le prestazioni, in quanto può aiutare a indicizzare i dati. In definitiva, la decisione se utilizzare o meno un campo id in un database nosql è oggetto di dibattito. Esistono vantaggi e svantaggi nell'utilizzo di un campo id e la decisione se utilizzarne o meno uno dovrebbe essere basata sulle esigenze specifiche del database.

Ogni documento in una raccolta MongoDB deve avere un campo _id univoco utilizzato come chiave primaria. L'inserimento di un documento senza il campo _id fa sì che il driver MongoDB generi automaticamente un ObjectID per esso.

Tutti i documenti MongoDB devono avere un campo *id popolato. Quando a un documento non è stato assegnato un valore _id, MongoDB ne genererà uno automaticamente.

Non so perché gli ID MongoDB non siano esposti al mondo esterno nello stesso modo in cui lo sono. È sempre meglio convalidare l'input e non lasciare a nessuno non autorizzato l'accesso al database senza un'adeguata sicurezza.

Perché Nosql non va bene per le transazioni?

Una delle critiche più comuni ai database NoSQL è la mancanza del supporto ACID (atomicità, coerenza, isolamento e durabilità) per più transazioni di documenti. Poiché lo schema deve essere progettato per supportare l'atomicità a record singolo, è accettabile per molte applicazioni.

Nonostante il fatto che le soluzioni NoSQL abbiano una semantica transazionale inferiore rispetto ai database relazionali, forniscono comunque operazioni atomiche per determinate funzioni. Se sei a tuo agio con Node.js o Ruby/Rack, Heroku.com è un ottimo punto di partenza con un piccolo mock-up. Poiché si tratta di una nuova funzionalità, non l'ho ancora implementata. Le proprietà ACID di una transazione sono necessarie affinché il DB esegua le operazioni dell'utente. Poiché la maggior parte degli strumenti NoSQL semplifica i criteri di coerenza utilizzati dalle operazioni, facilita la scalabilità. A tale scopo è fondamentale utilizzare database SQL/ACID in memoria, orientati alle colonne e distribuiti, come VoltDB. È possibile farlo utilizzando "Transazioni ottimistiche", ma ti consiglio di comprendere le garanzie di atomicità dell'implementazione del database (ad esempio, che tipo di operazioni sono atomiche e quali no).

Ho sentito che ci sono state alcune discussioni online sulle transazioni HBase. Cos'è tutto questo? Secondo NoSQL, in genere vengono utilizzati gli archivi di dati chiave/valore: puoi implementarlo nel tuo RDBMS preferito e mantenere le cose buone come le proprietà della transazione, il supporto ACID, il supporto DBA e così via, riconoscendo anche i vantaggi delle prestazioni e della flessibilità di NoSQL . Se supporta transazioni di confronto e contrasto, le soluzioni NoSQL possono essere combinate con transazioni ottimistiche.

In generale, i database NoSQL si distinguono per prestazioni, scalabilità, disponibilità dei dati e gestione. Il termine database "nosql" non si riferisce esclusivamente ai database SQL. Questi prodotti sono disponibili in una varietà di stili, ognuno dei quali è destinato a soddisfare le esigenze di un cliente specifico. I database di documenti, ad esempio, possono memorizzare una grande quantità di dati di testo. Sono più adatti alle prestazioni e alla scalabilità rispetto ai database tradizionali perché non richiedono lo stesso livello di coerenza e ridondanza dei dati dei database tradizionali. Un database di valori-chiave può essere utilizzato per archiviare una grande quantità di dati in un breve lasso di tempo senza dover eseguire la sincronizzazione tra più server. Inoltre, grazie al loro elevato livello di accesso ai dati, forniscono eccellenti prestazioni e scalabilità. Poiché sono così grandi, i database a colonne larghe sono ideali per l'archiviazione di dati che devono essere cercati rapidamente. Poiché possono gestire volumi elevati di dati, offrono prestazioni e scalabilità eccellenti. I database a grafo sono un nuovo campo NoSQL che utilizza un formato grafico per archiviare i dati. I database NoSQL, in generale, offrono una serie di vantaggi rispetto ai tradizionali database relazionali. Sono più veloci, più scalabili e più disponibili rispetto ad altri tipi di piattaforme di elaborazione delle query, il che le rende un'opzione migliore per le query complesse.

Nosql ha bisogno di uno schema?

NoSQL include lo schema? Gli schemi di database per i database NoSQL non sono rigidi come quelli per i database relazionali. Ciascuno dei quattro principali tipi di database NoSQL memorizza i dati in modo diverso.

I database NoSQL hanno bisogno di schemi? Questa nuova disciplina nei database NoSQL sta suscitando scalpore. NoSQL ha principalmente riempito un vuoto in SQL che SQL non è stato in grado di colmare. Poiché NoSQL può archiviare i dati in una varietà di modelli di dati, non è necessario uno schema. È fondamentale trovare un equilibrio tra il codice in grado di gestire più attività e uno che sia sufficientemente flessibile per gestirle tutte. Le chiavi primarie sono i dati che il database interrogherà e devono essere progettati prima che il database possa interrogarlo. Potrebbe includere descrizioni di entità aziendali, specifiche dei requisiti degli utenti e modelli di query.

Il passaggio seguente ti consentirà di comprendere meglio l'implementazione delle chiavi primarie di ciascun database NoSQL. Se NoSQL viene lasciato a se stesso, spesso può portare all'anarchia, con conseguente formazione di uno schema. È possibile utilizzare lo schema come framework. Non è necessario progettare gli indici perché, come nei passaggi precedenti, il prezzo è determinato dal numero selezionato.

La crescente popolarità dei database NoSQL ha una serie di ragioni. Sono considerate strutture di archiviazione senza schema, consentendo una maggiore flessibilità. Inoltre, questi database in genere eseguono funzioni di indicizzazione e recupero molto rapidamente, rendendoli ideali per l'analisi dei dati.

I pro ei contro dell'utilizzo degli schemi nei database Nosql

Gli schemi vengono utilizzati nei database NoSQL per una serie di motivi, sebbene presentino alcuni inconvenienti. gli schemi possono essere utili durante la progettazione di database e l'applicazione della loro struttura all'utente. gli schemi, d'altra parte, possono essere utilizzati per impedire l'immissione e la manipolazione dei dati. gli schemi non sono richiesti per la maggior parte dei database NoSQL, ma possono essere vantaggiosi per specifici tipi di dati.

Quale non si applica a Nosql?

I database Nosql vengono spesso utilizzati quando la scalabilità è più importante della coerenza dei dati.
Possono gestire grandi quantità di dati e sono spesso più veloci dei database relazionali.
I database Nosql non sono vincolati dalle regole dei database relazionali e possono quindi essere più flessibili.
Tuttavia, questa flessibilità può anche rendere più difficile interrogare i database nosql.

SQL è spesso utilizzato nella gestione dei dati strutturati. Ha una solida base nella teoria dei database relazionali, che lo rende ideale per l'analisi e il reporting dei dati.
È adatto per la gestione di dati non strutturati in un sistema NoSQL. La denormalizzazione è uno standard di denormalizzazione del sistema NoSQL "adottato dalla comunità" dalla comunità.
I sistemi NoSQL sono migliori dei sistemi SQL per una serie di motivi. Sono più veloci e facili da scalare, meno inclini al danneggiamento dei dati e hanno una maggiore flessibilità nel modo in cui è possibile accedere ai dati.
Le tecnologie SQL e NoSQL sono complementari in molti modi. Ogni persona è unica in quanto ha punti di forza e di debolezza distinti. In definitiva, le esigenze dell'applicazione devono essere considerate nel decidere la soluzione migliore.

Vantaggi di Nosql

I database NoSQL hanno molti vantaggi rispetto ai tradizionali database relazionali. Sono più scalabili, possono essere distribuiti più facilmente e sono generalmente più performanti. Spesso sono anche più flessibili in termini di schema dei dati, rendendoli più facili da utilizzare per molte applicazioni.

I database relazionali tradizionali sono stati progettati per uno scopo specifico, mentre i database NoSQL sono progettati per comodità. I database NoSQL sono in genere più grandi e più stabili dei database relazionali. La flessibilità e la facilità d'uso dei loro modelli di dati li rendono ideali per ambienti di cloud computing, dove lo sviluppo rispetto al modello relazionale può essere più veloce. Quando un set di dati viene archiviato o recuperato, è necessario meno tempo affinché si verifichino le trasformazioni. Quasi tutti i tipi di dati possono ora essere facilmente archiviati e recuperati. Gli sviluppatori in genere controllano lo schema di molti database NoSQL. Di conseguenza, il database è più facile da adattare a nuovi tipi di dati.

I dati nei database NoSQL sono archiviati in formati nativi, il che significa che gli sviluppatori non devono convertirli in formati memorizzabili. Un gran numero di database NoSQL viene sviluppato in stretta collaborazione con un gran numero di sviluppatori. L'utilizzo di computer cluster nell'implementazione di un database consente al database di espandersi e contrarre automaticamente la capacità.

Le aziende che richiedono agilità, prestazioni e scalabilità stanno adottando sempre più database NoSQL. MongoDB, un database NoSQL, può archiviare set di dati di grandi dimensioni e fornire analisi esplorative e predittive in tempo reale, entrambe caratteristiche eccellenti.

Nosql sta per

Qual è l'ambito di un database NoSQL? Invece di colonne e righe in un database relazionale, le informazioni nei database NoSQL sono archiviate in documenti JSON. NoSQL può essere definito solo come "non solo SQL", ma anche "nessun SQL".

I dati vengono archiviati in database NoSQL anziché nei tradizionali database relazionali perché sono più semplici da leggere. I tipi di documento, i tipi di valore-chiave, i tipi di colonne larghe e i grafici sono i più comuni. A causa del rapido calo dei costi di archiviazione, negli ultimi anni i database NoSQL sono cresciuti in popolarità. Gli sviluppatori possono utilizzarli per archiviare grandi quantità di dati non strutturati e disporre di una grande flessibilità. Database di documenti, database di valori-chiave, archivi a colonne larghe e database a grafo sono solo alcune delle funzionalità disponibili nei database NoSQL. Una query ad alta velocità può essere completata senza la necessità di join. È possibile utilizzare un'ampia gamma di casi d'uso, da quelli estremamente critici (come i dati finanziari) a quelli più spensierati (come tenere le letture IoT da una lettiera intelligente).

In questo tutorial, esamineremo i pro e i contro dei database NoSQL. Inoltre, esamineremo alcuni dei malintesi NoSQL più comuni. Secondo i data scientist di DB-Engines, MongoDB è il database non relazionale più popolare al mondo. In questo tutorial, ti mostreremo come interrogare un database MongoDB senza un computer. Un cluster è una posizione in cui sono archiviati i database MongoDB. Una volta configurato Atlas, puoi iniziare a memorizzare i dati. Se preferisci, puoi utilizzare Atlas Data Explorer, MongoDB Shell o MongoDB Compass per creare il tuo database oppure puoi utilizzare il tuo linguaggio di programmazione preferito.

Questo scenario ti vedrà importare i dati di esempio di Atlas. I database NoSQL presentano una serie di vantaggi oltre a modelli di dati flessibili, scalabilità orizzontale, query velocissime e facilità d'uso. Esplora dati può essere utilizzato per inserire nuovi documenti, modificare documenti esistenti ed eliminarli. Utilizzando un framework di aggregazione, è possibile condurre un'ampia gamma di analisi dei dati. La creazione di grafici sui dati in Atlas e Atlas Data Lake è uno dei modi più semplici per visualizzarli.

Le prestazioni di DynamoDB sono elevate anche nelle applicazioni che richiedono un rapido accesso ai dati, come quelle che richiedono un throughput molto elevato. Ci sono fino a 10 milioni di oggetti per cluster e fino a 1 milione di oggetti per tavolo in questo gioco. DynamoDB ha la capacità di archiviare dati a lungo termine senza timore di corruzione o perdita. Cloud Bigtable, un servizio di database NoSQL altamente performante, è completamente gestito e vi si può accedere con un tempo di attività del 99%. È possibile accedere ai dati in modo rapido e affidabile in grandi carichi di lavoro analitici e operativi. Bigtable viene utilizzato in una varietà di carichi di lavoro ed è accessibile tramite la Console di gestione AWS, l'AWS CLI o NoSQL WorkBench . Inoltre, Bigtable può archiviare i dati per lunghi periodi di tempo senza preoccuparsi del danneggiamento o della perdita dei dati.

I vantaggi dei database Nosql

Poiché i database NoSQL memorizzano i dati in strutture di dati più semplici e meno complesse, stanno diventando più popolari rispetto ai database SQL, che utilizzano strutture di dati più complesse. Inoltre, i database NoSQL consentono agli sviluppatori di modificare direttamente la struttura dei dati stessi.

Cos'è il database Nosql

Un database NoSQL è un database non relazionale che non utilizza la tradizionale struttura di database relazionale basata su tabelle. I database NoSQL vengono spesso utilizzati per l'archiviazione di dati su larga scala e sono progettati per essere scalabili e facili da usare.

Non solo NoSQL si rivolge a SQL, ma affronta anche altri aspetti del sistema. I sistemi di database basati su algoritmi noti come NoSQL si dividono in quattro tipi. Esiste una differenza significativa nei tipi di modelli di dati utilizzati dai tipi NoSQL . I database NoSQL non esistono e questa è una caratteristica NoSQL comune. La struttura dei dati, il clustering dei dati, la replica e la coerenza sono tutti requisiti necessari per ottenere risultati coerenti. È ideale per gestire la persistenza della sessione e la memorizzazione nella cache nelle applicazioni Web utilizzando database di valori-chiave. Quando si esaminano i dati per colonne, le colonne di grandi dimensioni sono ideali per gli archivi di colonne di grandi dimensioni.

API, modello di dati, requisiti dello schema, scalabilità e integrità dei dati sono i cinque fattori più importanti per determinare quale sia il migliore, NoSQL o SQL. La piattaforma di database NoSQL consente la generazione di dati in formato libero o senza schema. Grazie alla maggiore flessibilità di questo approccio, i programmatori possono ridurre il tempo necessario per completare un progetto. I database NoSQL e SQL utilizzano entrambi approcci diversi per garantire l'integrità dei dati quando vengono creati, letti, aggiornati ed eliminati da utenti e applicazioni. Se eseguito in uno stato di database coerente, è possibile completare transazioni coerenti sia nella qualità che nell'effetto. Alcuni database precedenti al sistema di gestione relazionale (RDBMS) erano noti come database NoSQL. Le applicazioni cloud e web sono più comunemente indicate come database su larga scala, creati nei primi anni 2000 per supportare il clustering di database su larga scala.

Di conseguenza, i database NoSQL sono più adattabili e flessibili per soddisfare le esigenze delle aziende moderne. DynamoDB non fa eccezione. Poiché questo sistema è stato creato pensando alla scalabilità, può essere ampliato per supportare utenti aggiuntivi pur rimanendo stabile sulle prestazioni. Inoltre, grazie alla sua facilità d'uso, puoi iniziare subito.
Se hai bisogno di un database in grado di gestire grandi quantità di dati, DynamoDB è quello che fa per te.

Database Nosql: una buona scelta per applicazioni con grandi volumi di dati

MongoDB, DynamoDB, Cassandra, Redis e HBase sono tra i database NoSQL più popolari . Le applicazioni Web, i siti di e-commerce, le app mobili e i big data possono archiviare dati utilizzandoli. Per le applicazioni con grandi volumi di dati, bassa latenza e modelli di dati flessibili, i database NoSQL sono una scelta eccellente. Sono ottimizzati per le applicazioni che richiedono grandi volumi di dati, bassa latenza e modelli di dati flessibili e possono essere abilitati attenuando alcune restrizioni sulla coerenza dei dati in altri database.

Database Nosql Vs Sql

I database SQL sono scalabili verticalmente, mentre i database NoSQL sono scalabili orizzontalmente. Un database basato su tabelle è SQL, mentre un database NoSQL è un database archivio di documenti, valori-chiave, grafici o colonne di grandi dimensioni. I database SQL superano i database NoSQL nelle transazioni multi-riga, mentre i database NoSQL superano i database SQL in termini di dati non strutturati, come documenti o JSON.

La fine degli anni 2000 è stata un momento di svolta nello sviluppo dei database NoSQL perché si sono concentrati sul ridimensionamento, sui risultati rapidi delle query e sulla semplificazione della programmazione. Un database NoSQL può essere ridimensionato orizzontalmente, dispone di modelli di dati facili da usare ed è sufficientemente flessibile da consentire agli sviluppatori di creare soluzioni. I database SQL (Structured query language) con schemi rigidi, complessi e tabulari, nonché costosi ridimensionamenti verticali, sono database relazionali comuni a cui si accede tramite SQL. In MongoDB 4.0, è stato aggiunto il supporto per le transazioni ACID multi-documento e MongoDB 4.2 ha esteso le transazioni ACID multi-documento per estenderle su più cluster MongoDB . La tabella seguente presenta i modelli di dati nella loro interezza. I dati nei database NoSQL sono in genere ottimizzati per le query piuttosto che per la riduzione della duplicazione dei dati. La compressione è disponibile anche in alcuni No.

No. Database SQL per ridurre l'ingombro dello storage. I database a grafo sono eccellenti per studiare le relazioni, ma potrebbero non essere in grado di fornire le stesse informazioni per l'uso quotidiano. Nel white paper Dove usare MongoDB, imparerai come usare MongoDB nel tuo contesto. Il modo più semplice per iniziare è con MongoDB Atlas, che è uno dei database NoSQL più popolari. Puoi imparare MongoDB online gratuitamente presso la MongoDB University , che ti guiderà attraverso il processo passo dopo passo.

Nonostante il fatto che i database NoSQL abbiano numerose caratteristiche eccellenti, non possono essere impeccabili. Uno dei problemi con questi database è che non sono sempre coerenti, il che significa che i dati archiviati in essi possono differire dai dati richiesti da essi. Il database dovrà vagliare tutti i dati per trovare le informazioni richieste, il che può causare problemi di velocità delle query.
I database NoSQL possono essere utilizzati per risolvere problemi specifici per determinate applicazioni, ma non sempre funzionano bene per tutte le applicazioni. Nonostante la sua facilità di sviluppo e manutenzione, MySQL è ancora la scelta più popolare per la maggior parte delle applicazioni.

I pro ei contro dei database Sql Vs Nosql

I database SQL sono più stabili e rendono i dati più sicuri. Sono più appropriati per transazioni pesanti e complesse, oltre ad essere più efficienti. Nonostante ciò, i database NoSQL presentano numerosi vantaggi, come la flessibilità dei modelli di dati, la possibilità di scalare orizzontalmente, la capacità di eseguire query in modo incredibilmente rapido e la facilità d'uso.

Database Nosql

I database NoSQL sono database che non utilizzano il tradizionale modello di database relazionale . Invece, usano una varietà di modelli diversi, tra cui valore-chiave, documento, colonnare e grafico. I database NoSQL sono spesso più scalabili e performanti dei database relazionali e spesso sono più adatti per le applicazioni Big Data.

I database di documenti, piuttosto che i database relazionali, contengono dati. La natura flessibile, scalabile e adattabile di queste soluzioni consente loro di soddisfare le esigenze delle aziende di tutte le dimensioni. Un database NoSQL può essere utilizzato per archiviare grandi quantità di dati in una varietà di formati, inclusi database a grafo e database di documenti puri. Le organizzazioni Global 2000 stanno rapidamente adottando i database NoSQL per potenziare le applicazioni mission-critical. Uno dei motivi è che ci sono cinque tendenze principali che sono troppo difficili da gestire per la maggior parte dei database relazionali. I tipi di database come quelli relazionali e Web sono spesso una delle principali fonti di contesa perché non supportano molto bene lo sviluppo agile a causa delle loro strutture di dati fisse. Il modello di applicazione definisce un modello di dati NoSQL.

Un database NoSQL non specifica come devono essere modellati i dati. In un database orientato ai documenti, JSON è il formato più utilizzato per l'archiviazione dei dati. Riduce la necessità di utilizzare framework ORM e rende lo sviluppo delle applicazioni più rapido e semplice. N1QL (pronunciato nickel) è stato introdotto in Couchbase Server 4.0 come linguaggio di query SQL-to-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 altri tipi di istruzioni. Un database distribuito NoSQL ha il potenziale per fornire vantaggi operativi convincenti perché è progettato con un'architettura scalabile e non richiede alcun punto di errore. Man mano che sempre più clienti interagiscono con le aziende online, diventa sempre più difficile mantenere la disponibilità sia sul web che sulle piattaforme mobili.

La maggior parte dei database NoSQL è semplice da impostare, configurare e scalare. Sono stati progettati con l'obiettivo di distribuire un'ampia gamma di istruzioni scritte e orali. Possono operare su larga o piccola scala e possono gestire e monitorare cluster di tutte le dimensioni. Un database NoSQL, che può essere distribuito o replicato da più posizioni, non richiede alcun software separato per funzionare. Inoltre, consente il failover immediato dell'applicazione tramite router hardware; le applicazioni non devono attendere che il database trovi un problema ed esegua il proprio ripristino. Man mano che le applicazioni Web, mobili e Internet of Things (IoT) crescono in popolarità, i database NoSQL stanno diventando sempre più importanti.

Qual è un esempio di un Nosql?

I database NoSQL basati su colonne includono Cassandra, HBase e Hypertable.

Come Nosql sta alimentando le grandi imprese

C'è una crescente domanda di NoSQL come potente tecnologia di archiviazione dei dati. Ryanair, Marriott e Gannett sono solo alcune delle principali aziende che utilizzano NoSQL. Grazie alla capacità di NoSQL di gestire grandi quantità di dati in un breve periodo di tempo, è particolarmente utile per le app mobili e i sistemi di prenotazione.

Mongo Db

MongoDB è un potente sistema di database orientato ai documenti. Ha una funzione di ricerca basata su indice che rende il recupero dei dati facile e veloce. MongoDB offre anche una funzionalità di scalabilità, che gli consente di gestire dati su larga scala.

Da un lato del mondo del backend c'è MongoDB, mentre dall'altro c'è il database SQL. Quest'ultimo può gestire dati non strutturati, mentre il primo può gestire dati strutturati. Ci sono numerosi vantaggi e svantaggi per ciascuno e possono essere utilizzati in una varietà di applicazioni. In questo articolo, esamineremo in dettaglio cos'è MongoDB e come si differenzia dai database SQL. Fino agli anni 2000, i database SQL erano lo standard de facto per query e analisi. Il boom di Internet e del web 2.0 ha prodotto un'enorme quantità di dati non strutturati. Questo tipo di dati non può essere mappato correttamente a schemi simili a tabelle.

I database NoSQL sono diventati popolari durante questo periodo. Coerenza, disponibilità e partizione sono i tre componenti principali di MongoDB basati sul teorema CAP. A differenza dei database SQL, che includono le proprietà ACID, il teorema CAP si applica a MongoDB. Utilizza l'hardware di base per l'esecuzione su un cluster e replica i dati tra i nodi per un'elevata disponibilità e affidabilità. Nonostante il fatto che molti dei dati generati dalle applicazioni Internet e dai dispositivi IoT non possano essere archiviati in un database tradizionale, generano dati non strutturati. L'interrogazione dei documenti è supportata da MongoDB, ma è poco sviluppata e limitata. Se MongoDB non è sufficiente per l'analisi, possiamo utilizzare un database relazionale anziché MongoDB per caricare i dati ed eseguire lì le query familiari.

Tableau, Cognos e altri popolari strumenti di business intelligence sono esempi di popolari strumenti di business intelligence che utilizzano il connettore MongoDB BI. Un data warehouse è una scelta eccellente, ma può anche essere costoso e di portata limitata. Inoltre, possono causare la conversione dei tuoi dati in uno schema relazionale costringendoti a utilizzare database NoSQL. Il connettore MongoDB è una buona opzione se desideri connettere il tuo strumento BI esistente a MongoDB. Più origini dati eterogenee rendono difficile la connessione di dati provenienti da più origini. Puoi anche creare un'applicazione Python che si connette a MongoDB, raccoglie dati da esso ed esegue analisi. Quando eseguiamo PyMongo su MongoDB, possiamo recuperare i dati dal database e riscriverli in MongoDB. Potrebbe essere migliore di un data warehouse, ma l'analisi esplorativa funzionerebbe bene e le applicazioni commerciali potrebbero non essere il punto di partenza migliore.

MongoDB: il miglior database per dati non strutturati

La natura dichiarativa di questo database NoSQL lo rende adatto per l'archiviazione di dati di tipo JSON. Il modello di dati di MongoDB supporta l'archiviazione dei dati non strutturati, nonché l'indicizzazione completa, nonché API ricche e intuitive per la replica e l'indicizzazione dei dati. MongoDB, al contrario dei server SQL, è più veloce ed elastico. MongoDB non supporta JOIN o transazioni globali, a differenza del server SQL. I server MS SQL in genere gestiscono solo una piccola quantità di dati, mentre MongoDB gestisce volumi molto più grandi. MongoDB utilizza JSON per salvare i dati non strutturati.