Perché dovresti utilizzare un database NoSQL per la tua applicazione Java Spring

I database NoSQL stanno diventando sempre più una scelta popolare per le applicazioni Web e mobili che richiedono elevate prestazioni e scalabilità. Ci sono una serie di ragioni per questo, ma la più comune è che i database relazionali tradizionali non sono adatti per il tipo di dati che vengono generati da queste applicazioni. I database NoSQL sono anche una buona scelta per le applicazioni che richiedono un alto grado di flessibilità in termini di schema dei dati. Poiché i database NoSQL non hanno uno schema fisso, possono essere facilmente adattati alle mutevoli esigenze dell'applicazione. Java Spring è un framework popolare per lo sviluppo di applicazioni web. Fornisce una serie di funzionalità che semplificano lo sviluppo, come un semplice modello di programmazione e un'ampia gamma di librerie e strumenti. I database NoSQL possono essere utilizzati con Java Spring utilizzando uno dei tanti client NoSQL disponibili. Questi client forniscono una semplice API che può essere utilizzata per accedere ai dati nel database NoSQL. I database NoSQL sono un'ottima scelta per le applicazioni Java Spring che richiedono prestazioni elevate e scalabilità. L'utilizzo di un database NoSQL può rendere lo sviluppo più semplice e flessibile.

Utilizzando Spring Boot, impareremo come connettersi a un database NoSQL. Apache Cassandra viene utilizzato per alimentare DataStax AstraDB, un database basato su cloud. Per interagire con il nostro database, dobbiamo prima creare un server sulla piattaforma host. In questo tutorial, utilizzeremo Spring Data per accedere al nostro database Cassandra . Vogliamo che l'astrazione del repository di Spring Data riduca la quantità di codice standard richiesto per implementare il nostro livello di accesso ai dati. Per il nostro modello di dati, definiremo un'entità che rappresenta una semplice lista della spesa. Questo metodo si basa sull'astrazione del repository Spring Data.

Saremo in grado di connetterci a un database Cassandra Astra ospitato da questo articolo imparando come configurarlo. Abbiamo già creato una semplice applicazione Spring Data che archivia e recupera i dati da una lista della spesa. Nel corso della discussione, abbiamo anche appreso come utilizzare il metodo di accesso di livello inferiore Cassandra Template.

In Spring Data sono disponibili numerosi progetti aggiuntivi che ti consentono di eseguire autonomamente MongoDB, Neo4J, Elasticsearch, Solr, Redis, Gemfire, Couchbase e Cassandra.

Spring Data include anche progetti per ottenere l'accesso a tecnologie NoSQL come MongoDB, Neo4J, Elasticsearch, Solr, Redis, Gemfire, Cassandra, Couchbase e Daljani. L'interfaccia Spring Boot configura Redis, MongoDB, Neo4j, Elasticsearch, Solr Cassandra, Couchbase e altre librerie in base alla loro configurazione.

Ho scritto questo articolo per voi, sviluppatori Java di tutto il mondo, perché la comunità Java è una di quelle con cui sono profondamente coinvolto e mi diverto, nonostante il fatto che un database NoSQL sia raramente associato a un linguaggio. Che cos'è la matrice delle opzioni Nosql? A partire dall'8 settembre 2017, c'erano 4 posti di lavoro associati a NoSQL OptionCassandraJobs4stars .

Spring supporta Nosql?

Sì, Spring supporta i database NoSQL. Questo supporto viene fornito attraverso il progetto Spring Data, che offre un livello di astrazione del repository che semplifica il lavoro con i data store NoSQL .

In un certo senso, il sistema di gestione dei database NoSQL differisce dai tradizionali sistemi di gestione dei database relazionali. Spring Boot supporta anche Redis, MongoDB, Neo4j, Elasticas, Solr e Cassandra come backend. La proprietà spring.data.mongodb.port può essere utilizzata per configurare la porta che verrà utilizzata da Mongo. Spring Boot fornisce anche una funzionalità di configurazione automatica per la libreria client Jedis, nonché astrazioni fornite da Spring Data Redis. Utilizzando Gemfire, una versione adatta alla primavera della piattaforma di gestione dei dati cardine, puoi accedere facilmente alla piattaforma di gestione dei dati. La piattaforma open source Elasticsearch ti consente di cercare e analizzare i dati in tempo reale. Spring Boot è stato collegato a Jest.

L'ambiente di programmazione Spring Boot fornisce un ampio supporto e configurazione dei database NoSQl. Il database NoSQL Couchbase distribuito open source è destinato all'uso in applicazioni interattive. Si basa su un database di documenti NoSQL multi-modello. Spring Boot fornisce astrazioni Couchbase e Spring Data, nonché una funzione di configurazione automatica.

Jpa può essere utilizzato per Nosql?

Java Persistence (JPA) è un sottoinsieme di Java che può essere utilizzato per supportare soluzioni NoSQL. Utilizzando il motore ORM di ibernazione, costruisce entità in un datastore NoSQL anziché in un database relazionale.

Jpa con Nosql: i pro ei contro

Quali sono i pro e i contro di NoSQL e JPA?
I datastore basati sulla tecnologia NoSQL hanno il vantaggio di fornire un accesso ai dati più rapido rispetto ai tradizionali database relazionali. Spesso è meno costoso gestirli perché non richiedono tanta infrastruttura.
I datastore NoSQL, d'altra parte, non sono adatti a tutti i requisiti aziendali, rispetto ai database relazionali. È possibile che non abbiano le stesse capacità l'una dell'altra, come la modellazione dei dati o l'integrità dei dati. Le modifiche ai database, oltre a utilizzarli per più funzioni, possono anche rendere più difficile per loro tenere il passo.
È fondamentale considerare i pro ei contro di JPA con NoSQL prima di prendere una decisione.

Spring Boot del database Nosql in memoria

Un database nosql in memoria è un tipo di database che archivia i dati in memoria anziché su disco. Ciò può fornire significativi vantaggi in termini di prestazioni rispetto ai tradizionali database basati su disco. Spring boot è un popolare framework Java che semplifica la creazione di applicazioni basate su Spring autonome e di livello di produzione. Viene spesso utilizzato insieme a un database nosql in memoria come Apache Ignite per creare applicazioni scalabili ad alte prestazioni.

Invece di utilizzare database relazionali, i programmatori testano la funzionalità di sviluppo utilizzando h2, che non ha requisiti di configurazione. Questi POJO possono essere utilizzati in Teacher.java e Student.java nel pacchetto com.studytonight.pojo. I campi del pojo devono essere mappati alle colonne della tabella generata dal database in memoria. Questo tutorial ti guiderà attraverso i passaggi dell'utilizzo del database H2 in memoria come sistema di archiviazione principale per l'applicazione di avvio a molla. I campi sopra sono riempiti con nome utente, URL e tutto ciò che dobbiamo fare è fare clic su Connetti e uscire. Questo è importante da ricordare: il database è un database temporaneo che può essere cancellato ogni volta che avviiamo il server.

Jpa per Nosql

JPA è un ottimo modo per lavorare con i database NoSQL. Ti consente di mappare facilmente i tuoi oggetti al database e fornisce un modo pulito e semplice per interrogare i dati. JPA è anche molto flessibile e può essere facilmente personalizzato per funzionare con qualsiasi database NoSQL.

EclipseLink @NoSql e XML sono stati utilizzati per specificare il mapping dei dati NoSQL ai dati NoSQL. L'attributo dataType può essere definito in MongoDB come il nome della raccolta associato ai documenti in cui sono archiviati i dati. L'attributo DataFormat può essere definito utilizzando DataFormatTypeenum. In alcune annotazioni NoSQL, i dati possono essere mappati in modo diverso rispetto a un database relazionale. Questo è un esempio di una struttura nidificata che verrà inclusa nella struttura dati di un genitore da @ElementCollection. La query del cugino più vicino @NamedNativeQuery è supportata su origini dati NoSQL che supportano la query nativa. Non c'è supporto per le annotazioni @SecondaryTable o @Table perché gli oggetti non sono mappati alle tabelle e il tipo di dati nell'annotazione @NoSql sostituisce @SecondaryTable.

Spring Data MongoDB

Spring Data MongoDB è un modulo Spring Data per MongoDB. Spring Data MongoDB fornisce una semplice astrazione per interagire con MongoDB utilizzando Spring Data. Spring Data MongoDB astrae i dettagli del lavoro con il driver nativo MongoDB e fornisce una semplice interfaccia di mappatura degli oggetti per lavorare con MongoDB.

Spring Data ha lo scopo di fornire un modello di programmazione coerente e familiare per i nuovi datastore, pur mantenendo le funzionalità e le funzionalità specifiche del negozio. Spring Data MongoDB si distingue per il suo modello POJOcentric per l'interazione con un documento MongoDB e per la sua capacità di generare un livello di accesso ai dati basato su una gerarchia in stile repository. La rappresentazione UUID di MongoDB può ora essere configurata in vari modi. Spring Data può essere costruito da zero. È facile da costruire utilizzando il wrapper Maven e JDK 17 (download JDK). Il primo passo nella configurazione di un server MongoDB è installare MongoDB. È semplice accedere ai dati quando si utilizza MongoDB se si dispone di una variabile di ambiente impostata nella directory di installazione (ad esempio, MONGODB_HOME).

Questo comando eseguirà il server MongoDB; puoi eseguirlo da qualsiasi riga di comando. Quando si utilizza UNIX, potrebbe essere necessario modificare il file ulimit. Se vuoi compilare con il comando mvn standard, devi installare Maven versione 3.8.0 o successiva. È possibile accedere alla documentazione generata facendo clic qui.

Mongodb e primavera: l'accoppiata perfetta

Il progetto Spring Data for MongoDB mira a fornire un modello di programmazione basato su Spring familiare e coerente per utilizzare il framework Spring con MongoDB senza doversi preoccupare delle specifiche del database MongoDB . Quando si utilizza MongoDB con Spring, non è necessario preoccuparsi delle specifiche del database MongoDB.

Database Nosql

I database Nosql stanno diventando sempre più popolari poiché la quantità di dati generati cresce in modo esponenziale. Sono altamente scalabili e possono gestire grandi quantità di dati in modo molto efficiente. I database Nosql sono anche molto flessibili, consentendo facili modifiche allo schema e supportando un'ampia varietà di tipi di dati.

I database NoSQL memorizzano i dati nei documenti anziché in righe e colonne. Le moderne esigenze di gestione dei dati aziendali richiedono la capacità di essere flessibili, scalabili e reattivi alle condizioni aziendali in rapida evoluzione. Database di documenti, archivi di valori-chiave, database a colonne larghe e database a grafo sono i tipi di database NoSQL. Le aziende Global 2000 utilizzano sempre più i database NoSQL per potenziare le applicazioni mission-critical. Negli ultimi anni sono emerse cinque tendenze che rendono più difficile l'utilizzo dei database relazionali. A causa del loro modello di dati fisso, i database relazionali hanno un grosso svantaggio quando si tratta di sviluppo agile. Quando si tratta di NoSQL, viene utilizzato un modello di applicazione per definire il modello di dati.

Il presupposto è che un database NoSQL non verrà sempre utilizzato per creare un modello dei dati. I dati vengono archiviati in formato JSON, che è lo standard de facto quando si tratta di database di documenti. Di conseguenza, i framework ORM non sono più necessari e lo sviluppo delle applicazioni è semplificato. N1QL (pronunciato nickel) è stato introdotto in Couchbase Server 4.0 come potente linguaggio di query che estende SQL a JSON. Le sue caratteristiche principali includono la possibilità di utilizzare le istruzioni standard SELECT / FROM / WHERE, nonché l'aggregazione (GROUP BY), l'ordinamento (SORT BY), i join (LEFT OUTER / INNER) e altre funzioni. Con la sua architettura scale-out e l'assenza di un singolo punto di errore, i database distribuiti NoSQL sono ideali per fornire vantaggi operativi convincenti. Man mano che sempre più interazioni con i clienti avvengono online attraverso il Web e le app per dispositivi mobili, la disponibilità sta diventando un problema crescente.

Un database NoSQL può essere configurato per essere ridimensionato, configurato e distribuito con facilità. Poiché sono stati progettati per mantenere i documenti organizzati, potrebbero essere letti, scritti e archiviati. È possibile eseguire e monitorare cluster di qualsiasi dimensione ea qualsiasi livello operativo. Il database è archiviato in un modello NoSQL distribuito, il che significa che non è necessario alcun software separato per la replica tra i cloud. Inoltre, i router hardware consentono il failover immediato e diretto, consentendo alle applicazioni di eseguire il proprio failover anziché attendere che il database comunichi loro che è difettoso. Oggi, i database NoSQL stanno diventando sempre più importanti per le applicazioni web, mobile e Internet of Things.

MongoDB è uno strumento ideale per l'elaborazione dei dati su larga scala. È un sistema di archiviazione dei dati molto rapido ed efficiente, ideale per l'elaborazione dei dati su larga scala. Le funzionalità simili a database di MongoDB ti consentono di gestire dati che non sono ordinatamente organizzati in un database tradizionale . È una scelta eccellente per le applicazioni che richiedono un'elaborazione dei dati rapida ed efficiente.

Che cos'è il database Nosql spiegato con l'esempio?

Anziché archiviare i dati in righe nei database relazionali, i database NoSQL archiviano i dati nei documenti. Di conseguenza, sono classificati come "non solo SQL" e possono essere suddivisi in una varietà di modelli di dati flessibili. Un database NoSQL può avere un'ampia varietà di funzioni, come la memorizzazione di valori chiave, la memorizzazione di dati di colonne e la memorizzazione di grafici.

Perché i database Nosql sono ideali per Linkedin

LinkedIn è un social network popolare, quindi i dati devono essere aggiornati e accurati. In termini di questo compito, i database Nosql sono adatti perché sono in grado di gestire una grande quantità di dati. È possibile accedere ai dati nei database nosql in modo rapido ed efficiente perché i database nosql forniscono anche query veloci. Questo è fondamentale per gli utenti perché vogliono avere accesso a tutte le informazioni di cui hanno bisogno in un breve periodo di tempo. Un database Nosql può anche essere utilizzato dagli sviluppatori per creare e modificare applicazioni che utilizzano i dati, semplificando il loro utilizzo.

A cosa servono i database Nosql?

Un database NoSQL è costituito da vari modelli di dati che gli consentono di accedere e gestire i dati. Questi tipi di database sono progettati per gestire grandi quantità di dati, ridurre la latenza e modellare dati flessibili a un livello elevato di coerenza rimuovendo alcune limitazioni di coerenza dei dati da altri database.

I database Nosql possono essere più efficienti in determinati scenari

Un database NoSQL può essere più efficace in determinate situazioni, ad esempio quando è necessario scalare rapidamente.