Perché Mongoose è uno strumento potente per lavorare con i dati NoSQL
Pubblicato: 2022-12-06I database NoSQL stanno diventando sempre più popolari poiché la quantità di dati raccolti e archiviati continua a crescere a un ritmo esponenziale. Mongoose è una popolare libreria open source che fornisce un livello di modellazione rigoroso per MongoDB, uno dei principali database NoSQL. In questo articolo, daremo un'occhiata a ciò che rende Mongoose un potente strumento per lavorare con i dati NoSQL .
I database NoSQL orientati ai documenti hanno lo scopo di archiviare i dati in raccolte e documenti e MongoDB è un database open source. Questo blog ti introdurrà a MongoDB e al suo sviluppatore, Mongoose. Non c'è niente di più prezioso di un documento, che è semplicemente un record contenente tutto il suo contenuto. Una raccolta, come suggerisce il nome, è una raccolta di documenti MongoDB, che è analoga a una tabella. La libreria di modellazione dei dati degli oggetti MongoDB e Nodejs, nota come libreria ODM (Object Data Modeling) di MongoDB, fornisce un livello superiore di astrazione. Gestisce le relazioni tra i dati, convalida gli schemi e converte i dati degli oggetti in codice MongoDB. La tabella seguente mostra nove confronti completamente diversi tra i due.
Le interazioni MongoDB possono essere create rapidamente e facilmente con il generatore di interazioni MongoDB di MongoDB . Diversi altri ODM, come Doctrine, MongoLink e Mandango, sono stati progettati per MongoDB. MongoDB nativo presenta alcuni vantaggi rispetto a MongoDB: schemi per modellare dati e relazioni, semplice convalida dei dati, semplici API di query e così via. Tuttavia, rispetto al MongoDB nativo, consigliamo di utilizzare MongoDB semanticamente.
Cos'è la mangusta? Il nodo si chiama mangusta. Object Data Modeling (ODM) è una libreria basata su js che implementa il modello dichiarativo dichiarativo di MongoDB. Per i database SQL tradizionali, è simile a un Object relational Mapper (ORM) come SQLAlchemy.
Le funzionalità avanzate come la ricerca di qualsiasi campo o query in MongoDB o di qualsiasi insieme di query o espressioni regolari nei database NoSQL sono più comuni. Per ridimensionare orizzontalmente, MongoDB utilizza le funzionalità di sharding.
Il sistema di gestione del database MongoDB NoSQL è open source e gratuito. I database orientati agli oggetti sono più sicuri e meno costosi dei database tradizionali . Poiché i database NoSQL sono così flessibili, possono supportare un'ampia gamma di dati distribuiti. Le informazioni orientate ai documenti possono essere archiviate, recuperate o gestite utilizzando MongoDB, un sistema di gestione dei documenti.
MongoDB supporta Object Data Modeling (ODM).
MongoDB è uno Sql o Nosql?
Utilizzando un modello di documento non relazionale, MongoDB è un database. Riassumendo, si tratta di un database NoSQL (NoSQL = Not-only-SQL), che differisce in modo significativo dai database relazionali convenzionali come Oracle, MySQL e Microsoft SQL Server.
I database MongoDB e SQL sono due tipi di database molto diversi. Caos è il termine usato per descrivere dati caotici non strutturati, mentre dati strutturati è il termine usato per descrivere dati strutturati organizzati. Poiché entrambi i mondi hanno i propri vantaggi e svantaggi, possono essere utilizzati in una varietà di applicazioni. In questo articolo, esamineremo in dettaglio come differiscono i database MongoDB e SQL. Fino agli anni 2000, i database relazionali SQL erano i più utilizzati per l'interrogazione e l'analisi. All'indomani della rivoluzione di Internet e del Web 2.0, è stata generata una quantità significativa di dati non strutturati. Per mappare correttamente tali dati a schemi simili a tabelle, è fondamentale definire prima la tabella.
L'introduzione dei database NoSQL è iniziata di conseguenza. Il teorema CAP, che afferma che sono necessarie coerenza, disponibilità e partizione, è al centro di MongoDB. Il teorema CAP riguarda la disponibilità dei dati in MongoDB, al contrario delle proprietà ACID nei database SQL. È costruito su hardware di base e replica i dati tra i nodi per un'elevata affidabilità e disponibilità. Gran parte dei dati generati dalle applicazioni internet e dai dispositivi IoT non è strutturata, rendendone impossibile il salvataggio in un database tradizionale. La documentazione, d'altra parte, non è supportata da MongoDB; è sottosviluppato e difficile da usare. Se non possiamo utilizzare MongoDB per eseguire analisi, possiamo caricare i dati in un database relazionale ed eseguire le query familiari che altrimenti verrebbero eseguite su MongoDB.
Il connettore MongoDB BI può essere integrato con una serie di popolari strumenti di business intelligence come Tableau, Cognos e Qlik. I data warehouse sono una scelta eccellente, ma possono anche essere piuttosto costosi. Inoltre, costringendoti a memorizzare i tuoi dati in un database relazionale, possono privare i database NoSQL dei loro vantaggi. Se disponi di uno strumento di business intelligence esistente che desideri connettere a MongoDB, un connettore MongoDB è una buona scelta. Non è in grado di unire dati da più fonti a causa delle limitazioni di questo framework. Puoi anche usare Python per creare un'applicazione personalizzata che si connette a MongoDB, recuperare i dati da esso e analizzarli. Con PyMongo, possiamo recuperare i dati MongoDB e poi riscriverli in MongoDB. Il modello di dati può essere una buona alternativa a un data warehouse e l'analisi esplorativa dei dati sarebbe una buona opzione, ma le applicazioni commerciali potrebbero non essere la soluzione migliore.
I database tradizionali come i database relazionali vengono sostituiti da database non relazionali come MongoDB, Cassandra e Redis. I database non relazionali traggono vantaggio dalla loro scalabilità e disponibilità. I dati nei database tradizionali sono organizzati in righe in un database relazionale, ognuno dei quali ospita un set separato di elementi di dati. Ogni colonna di una tabella può contenere un diverso tipo di dati. Un database non relazionale, come MongoDB, può archiviare i dati in modo più efficiente. Un database MongoDB contiene elementi di dati in una forma analoga a una raccolta di documenti. Ogni documento in un database MongoDB è memorizzato come un'unica entità in una singola raccolta MongoDB, che è esattamente la stessa di una tabella. Di conseguenza, MongoDB è un database molto scalabile; se aggiungi più server per archiviare più dati, non devi preoccuparti di come organizzarli. Un altro vantaggio di un database non relazionale è il modo coerente in cui i dati vengono generalmente archiviati. Di conseguenza, quando si accede a un database MongoDB, questo viene sempre archiviato sui server che lo conservano. In molti casi, le applicazioni richiedono questo livello di garanzia per mantenere l'accuratezza dei propri dati. Tuttavia, i database non relazionali hanno i loro svantaggi. Poiché in genere non supportano le transazioni, può essere difficile gestire le transazioni di dati. Il software per database in genere offre prestazioni migliori rispetto ai database relazionali tradizionali in termini di prestazioni delle query. Nonostante questi difetti, ci sono vantaggi per i database non relazionali che possono superare i loro svantaggi in alcune applicazioni.
MongoDB Vs Mysql: quale database è il migliore per la tua applicazione?
MongoDB è una scelta eccellente per l'analisi in tempo reale, la gestione dei contenuti, l'Internet of Things, i dispositivi mobili e altre applicazioni in cui non sono richiesti dati strutturati. Se hai dati strutturati e stai cercando un database relazionale, MySQL è una scelta eccellente.
Qual è la differenza tra MongoDB e Mongoose?
MongoDB è un sistema di database che utilizza un modello di dati orientato ai documenti. Mongoose è una libreria ODM (Object Data Modeling) che fornisce una soluzione basata su schema per modellare i dati archiviati in MongoDB.
In questo tutorial per principianti, esamineremo le differenze tra MongoDB e MongoDB. MongoDB, oltre a memorizzare i dati utilizzando i documenti BSON, è uno dei sistemi di gestione dei database (DBMS). Un Object Document Mapper (ODM) è un tipo di Mapper. Sebbene sia possibile gestire i dati, creare schemi e così via, l'utilizzo delle API MongoDB può essere difficile. Prima di poter comprendere MongoDB e MongoDB e Mongoose, devi prima comprendere un sistema di gestione del database e un mappatore di documenti oggetto. In un database non c'è altro che un insieme organizzato di dati o informazioni strutturati. Un ODM consente agli utenti di creare nuovi campi e attributi in modo rapido e semplice.
Con Mongoose, una libreria ODM MongoDB , puoi ottenere molte funzioni utili a un costo ragionevole. Gestisce le relazioni tra i dati, convalida gli schemi e velocizza la codifica fino a 3-5 volte. Di conseguenza, i progetti Node.js che utilizzano MongoDB saranno più semplici da codificare. Il framework mangusta ben mantenuto offre inoltre agli sviluppatori la possibilità di trovare ciò di cui hanno bisogno.
Mongoose: l'utile libreria ODM per MongoDB
MongoDB è costruito con l'impressionante libreria ODM Mongoose, che include una varietà di funzioni utili. Esegue la convalida dello schema, gestisce le relazioni tra i dati e consente una velocità di codifica 3-5 volte superiore. Lo schema della raccolta MongoDB non ha bisogno di mangusta perché è simile al database SQL, rendendo più facile per gli sviluppatori che preferiscono SQL lavorare con esso. Il driver nativo è 2 volte più veloce del driver mangusta.
Cos'è la mangusta in MongoDB
Mongoose è una libreria Object Data Modeling (ODM) per MongoDB e Node.js. Gestisce le relazioni tra i dati, fornisce la convalida dello schema e viene utilizzato per tradurre tra gli oggetti nel codice e la rappresentazione di tali oggetti in MongoDB.
In questo articolo, esamineremo i fondamenti di MongoDB e MongoDB v. mangusta. Il sistema di gestione di database orientato ai documenti MongoDB consente la creazione di file BSON contenenti dati. Un ODM, noto anche come Object Document Mapper, è uno dei tre tipi di ODM. Il driver MongoDB per MongoDB e Node è integrato anche nel driver MongoDB per MongoDB e Node. In questo tutorial, esamineremo la distinzione più importante tra MongoDB e MongoDB, due concetti spesso confusi dai principianti. Questa è una raccolta di informazioni strutturate che di solito è memorizzata su un computer e non è un database. Gli oggetti possono essere mappati (ODM) con l'aiuto di uno schema per i documenti in una raccolta, che è lo strumento che consente agli sviluppatori di definire uno schema.
JavaScript è la base di AngularJS, un framework open source che consente di creare rapidamente e facilmente applicazioni di rete dinamiche. Quando esegui codice in un browser utilizzando JavaScript, restituisce i risultati. Node.js semplifica la creazione di codice che gestisce input e output di dati, gestisce richieste e risposte e altro ancora. I team di sviluppatori MongoDB possono creare e gestire i dati in modo rapido e semplice con Node.js e i suoi strumenti associati, come MongoDB Manager e MongoDB Search. I dati MongoDB possono essere elaborati in modo rapido e semplice con MongoDB, mentre Node.js è un potente strumento per lo sviluppo e la distribuzione di applicazioni di rete.
Mangusta: utile per l'applicazione dello schema a livello di applicazione
librerie basate su js per MongoDB A differenza di SQLAlchemy e di altri database SQL tradizionali, Mongoose può generare dati in un database relazionale a oggetti. L'obiettivo di Monganoose è alleviare il problema degli sviluppatori che devono applicare uno schema specifico nella loro applicazione. Ciò è particolarmente utile per lo sviluppo di applicazioni Web perché consente agli sviluppatori di visualizzare esattamente quali dati vengono consultati e manipolati. Inoltre, le potenti funzionalità di query di MongoDB semplificano il lavoro con il MongoDB di MongoDB.
Mangusta – Npm
Mongoose è uno strumento di modellazione di oggetti MongoDB progettato per funzionare in un ambiente asincrono. Mongoose supporta sia le promesse che i callback.
La libreria mongooose basata su Node.js per MongoDB implementa Object Data Modeling (ODM). Un Object Relational Mapper (ORM) simile a SQLAlchemy è simile a questo metodo nei database tradizionali. L'obiettivo di MongoDB è facilitare agli sviluppatori l'applicazione di schemi specifici nel livello dell'applicazione. Objects Data Modeling (ODM) è un tipo di libreria Object Data Modeling (ODM) che può essere utilizzata in MongoDB e Node.js. Gestisce le relazioni tra i dati, fornisce la convalida dello schema e viene utilizzato per tradurre tra gli oggetti MongoDB che fanno parte del codice e quelli che fanno parte dello schema MongoDB. Nel client mangusta, l'utente può creare uno schema per ogni documento in una raccolta.
Mangusta: utilizzo del driver MongoDB con Node.js
Un requisito (' mangusta ') è un requisito (' mangusta '); una mangusta richiede (' mangusta' Using mongoose-schema-validation (' mongoose-schema-validation '); non usando affatto la mangusta-schema-validation. Connect (' mongo://dblocalhost:27017/test'); altrimenti, connect (' mongo://dblocalhost:27017/test'). MongoDB è supportato dal driver MongoDB tramite MongoDB Node.js . Quando esegui MongoDB in node.js, puoi anche utilizzare il driver mongooose con la libreria Node.js, che include anche una libreria di scripting per la modellazione di dati a oggetti.