Perché dovresti usare un database NoSQL nel tuo prossimo progetto

La maggior parte delle applicazioni oggi utilizza una sorta di database relazionale , come PostgreSQL, MySQL o Oracle. Tuttavia, esiste una nuova classe di database nota come NoSQL che sta guadagnando popolarità per la sua facilità d'uso e scalabilità. I database NoSQL sono perfetti per le applicazioni che devono archiviare grandi quantità di dati senza il sovraccarico di un database relazionale. Se stai cercando di utilizzare un database NoSQL nel tuo prossimo progetto, PostgreSQL è un'ottima opzione. In questo articolo, ti mostreremo come iniziare a utilizzare un database NoSQL in PostgreSQL.

I database NoSQL sono disponibili in una varietà di forme e dimensioni, inclusi archivi di valori-chiave, database a colonne e database cloud. Mi piace l'idea di poter manipolare gli oggetti nel mio database con la stessa facilità con cui posso nel mio programma. Un metodo comune per programmare utilizzando oggetti è l'ORM (object-relational mapping). Se utilizzo un'API Web abilitata per JSON, mi piacerebbe poter archiviare i set di risultati in un tipo di archiviazione che comprenda questo formato e mi consenta di cercare e recuperare i dati da esso. Con l'aggiunta di un archivio chiave-valore a Postgres, gli sviluppatori possono beneficiare di una varietà di nuove funzionalità. È importante notare che non tutte le applicazioni richiedono queste funzionalità; tuttavia, sono utili e possono essere migliorati. È un tipo di dati simile a XML, INTEGER e TEXT.

Puoi recuperare il valore utilizzando le chiavi in ​​HStore. Ogni riga nella tabella persone avrà la propria tabella hash, con tutte le chiavi e i valori, indipendentemente dal tipo. In una colonna HStore sono presenti chiavi e valori scritti come stringhe di testo. Gli operatori di HStore possono usufruire di indici migliorati, rendendoli più comodi e veloci da usare. È entusiasmante apprendere che gli indici GiN e GIST ora supportano le colonne HStore, che sono estremamente efficienti e offrono buone prestazioni. i dati binari memorizzano i dati in modo più compatto ed efficiente rispetto ai dati testuali. Gli stessi indici GIN e GIST che ora possono essere utilizzati per cercare i dati HStore possono essere utilizzati anche per cercare i dati JSONB.

Per me, la sezione di testo dell'HStore di Postgres è il componente più importante del software. Il valore di un oggetto JSON può essere recuperato utilizzando la chiave di un operatore a doppia freccia (-). Per essere chiari, l'utilizzo di una singola freccia (-) può restituire un oggetto, che non è quello desiderato.

PostgreSQL è un database relazionale open source di classe enterprise che può essere utilizzato per interrogare sia SQL (relazionale) che JSON (non relazionale).

Postgres può gestire Nosql?

Sebbene Postgres non possa essere paragonato ai database NoSQL, può essere un'ottima alternativa se hai bisogno di dati indipendenti evitando la creazione di un database NoSQL. Ora c'è molta somiglianza tra i diversi sistemi di database e le lacune tra PostgreSQL e altri database si stanno riducendo.

PostgreSQL con JSON, ad esempio, adotta un approccio più olistico alle esigenze degli utenti, affrontando efficacemente la maggior parte dei carichi di lavoro NoSQL. Non puoi scendere a compromessi su scalabilità e disponibilità se ospiti un sito Web con un elevato volume di traffico, come eBay, Amazon, Twitter e Facebook. PostgreSQL memorizza i dati nelle righe delle tabelle, mentre MongoDB li archivia come documento. Postgres 9.3 offre una serie di funzionalità significative che gli consentono di essere trasformato in un database NoSQL, incluso il supporto completo delle transazioni e l'archiviazione di documenti JSON con vincoli per i dati sul campo. Supponiamo che lo scopo di uno stipendio sia fornire qualcosa di diverso da parole vuote, descrizioni vuote o uno stipendio negativo. Puoi usare JSON come un bel tipo di JSON in Postgres. Puoi scoprire quali campi e valori sono disponibili con gli operatori definiti del tipo JSON.

È richiesta la convalida dei tipi di campi, oltre al campo id. Postgres esamina questo problema solo per vedere se è correlato alle definizioni del tipo. C'è ancora un'altra conferma da dare. Per ogni campo devono essere generati nomi e ID univoci. Per fare ciò, puoi usare due indici.

Postgresql è un database Nosql?

Non esiste NoSQL in PostgreSQL. PostgreSQL, un classico server di database relazionale (e sintassi), supporta la stragrande maggioranza degli standard SQL.

Google Cloud Platform è una potente piattaforma che consente lo sviluppo, l'implementazione e la gestione di applicazioni basate su cloud. Questa azienda fornisce una vasta gamma di servizi di archiviazione, elaborazione dati e analisi. Di conseguenza, le distribuzioni di PostgreSQL basate su cloud sono molto convenienti rispetto alle tradizionali distribuzioni di PostgreSQL in locale. In un ambiente cloud, l'esecuzione di un server PostgreSQL è generalmente meno costosa rispetto all'esecuzione on premise. Inoltre, le distribuzioni PostgreSQL basate su cloud possono essere scalate verso l'alto o verso il basso per soddisfare le mutevoli richieste dei clienti, consentendo risposte più prevedibili.
Ci sono numerosi vantaggi nelle distribuzioni PostgreSQL basate su cloud, ma hanno un costo. Il primo punto da sottolineare è che le distribuzioni di PostgreSQL basate su cloud potrebbero non essere sempre stabili come le distribuzioni di PostgreSQL in locale. Poiché le fluttuazioni del cloud possono essere imprevedibili, sono spesso interessate. Le distribuzioni di PostgreSQL basate su cloud non sono sempre sicure come le installazioni di PostgreSQL in locale. In alcuni casi, non sono sempre protetti da accessi non autorizzati.

Il miglior database per i tuoi dati

PostgreSQL è un'ottima scelta per l'analisi dei dati che deve essere eseguita in modo preciso ed efficiente. Poiché si tratta di un database maturo e ampiamente utilizzato, i suoi motori di query sono adatti ai tipi di query che molto probabilmente incontrerai.
Il database MongoDB è una scelta fantastica per l'archiviazione di dati che non richiedono tante fasi di elaborazione. I dati possono essere gestiti in un database più veloce rispetto a PostgreSQL ed è più grande di PostgreSQL.

Postgresql può gestire dati non strutturati?

In questo ambiente, una delle piattaforme di database open source in più rapida crescita è PostgreSQL, che si distingue per la sua capacità di gestire sia dati strutturati che non strutturati.

Sto sviluppando un'app per tenere traccia degli snack che mangi durante la giornata. La struttura sarebbe questa a Mongo. In questo caso, se l'utente desidera aggiungere nuovamente le arachidi, il valore delle arachidi verrà moltiplicato per uno, ottenendo 31 invece di 30. Poiché non so quali snack avrà l'utente, ho creato questa impostazione non strutturata. Quale dovrebbe essere la colonna snack su un tavolo? Voglio una lunga serie di snack separati in spazi. Di conseguenza, posso calcolare quanti snack ho consumato. Non penso che sia una buona idea perché sembra una punizione crudele e insolita. Il mio obiettivo con la scrittura è farlo rapidamente in modo che possano essere aggiornati in tempo reale.

Vantaggi dei database Nosql

Poiché i database NoSQL non dispongono di modelli di dati predefiniti, possono essere utilizzati per gestire dati non strutturati. Di conseguenza, se si utilizza il formato corretto, i dati possono essere archiviati in qualsiasi formato che funzioni meglio per la propria applicazione. SQL è anche un popolare linguaggio di scripting per i database NoSQL. Quando si ha un facile accesso ai dati, è più facile interrogarli e gestirli.

Esercitazione su Postgresql Nosql

PostgreSQL è diventato una scelta popolare per molte organizzazioni che cercano un sistema di gestione di database relazionali open source. Sebbene PostgreSQL abbia la capacità di adattarsi a set di dati di grandi dimensioni, ha anche un solido supporto per molte funzionalità NoSQL. Questo tutorial ti mostrerà come iniziare a utilizzare le funzionalità NoSQL di PostgreSQL.

I sistemi di gestione dei dati basati su NoSQL non richiedono uno schema fisso per funzionare, a differenza di quelli basati su SQL. Un database NoSQL viene utilizzato per archiviare grandi quantità di dati in archivi dati distribuiti, il che richiede enormi quantità di spazio di archiviazione. Twitter, Facebook e Google sono solo alcune delle aziende che utilizzano NoSQL per archiviare enormi quantità di dati e sviluppare applicazioni Web in tempo reale. Un database chiave-valore archivia i dati e li recupera come coppia chiave-valore dai dati archiviati. I database NoSQL possono essere utilizzati per una varietà di scopi, come la creazione di raccolte, dizionari, array associativi e così via. Il tipo di documento viene utilizzato in una varietà di sistemi, inclusi sistemi di gestione dei contenuti, piattaforme di blog, analisi in tempo reale ed e-commerce. Il database di base grafico è più comunemente utilizzato per i social network, la logistica e i dati spaziali.

Le viste sono definite utilizzando CouchDB e MapReduce. È impossibile per un archivio dati distribuito garantire più di due cose su tre. Coerenza dei dati: è fondamentale mantenere la coerenza dei dati anche dopo l'esecuzione di un'operazione specifica. Tolleranza della partizione del sistema: il sistema dovrebbe continuare a funzionare anche se la comunicazione tra i server è instabile.

Perfetto per le aziende: Postgresql

PostgreSQL è una scelta eccellente per le aziende che richiedono un database in grado di gestire grandi quantità di dati e query complesse.

Postgresql Nosql O Sql

Non esiste una risposta definitiva a questa domanda poiché dipende dalle preferenze e dalle esigenze individuali. Alcune persone preferiscono i database SQL perché sono più tradizionali e offrono più funzionalità e flessibilità. Altri preferiscono i database NoSQL perché sono più scalabili e offrono prestazioni migliori. In definitiva, spetta all'individuo decidere quale tipo di database è il migliore per le proprie esigenze.

Entrambi i database in entrambe le categorie sono utilizzati per la ricerca. Questo argomento si concentrerà su non-SQL e non solo su SQL, come implica il termine NoSQL. Quale usare? Come puoi vedere, quello che segue è un confronto di alcuni dei database più popolari. MongoDB è uno dei database NoSQL più popolari . I database basati su documenti sono destinati principalmente a un uso generico. Con questo database distribuito è possibile gestire grandi quantità di dati.

MongoDB è un modello di licenza disponibile alla fonte che si basa fortemente sull'open source. Inoltre, gli sviluppatori hanno scritto una serie di attività utilizzando Python, JavaScript e Go. MongoDB, Cassandra, Redis, Memcached e DynamoDB sono tutti database NoSQL. Quando si può usare un database? Prima di selezionare un database, è necessario considerare attentamente i requisiti del progetto e gli obiettivi aziendali. I requisiti elencati di seguito devono essere seguiti se si desidera MongoDB, ma se si desidera Cassandra, leggere prima la documentazione.

Se stai cercando un database open source versatile e semplice da usare, MySQL è la strada da percorrere. Poiché MySQL esiste da molto tempo ed è ampiamente utilizzato, ci sono ancora più risorse disponibili per apprenderlo e utilizzarlo. PostgreSQL è una buona scelta per chi vuole fare cose più specializzate. È più costoso, ma ha anche più funzionalità e una comunità più ampia. Infine, MongoDB, un database più recente, è cresciuto in popolarità, ma manca delle risorse necessarie per diventare famoso come potrebbe essere.

Scegli Postgresql per il tuo prossimo database Sql

Il sistema di gestione del database relazionale a oggetti PostgreSQL include sia un linguaggio procedurale, PL/SQL, sia un linguaggio di query strutturato (SQL). Il database PostgreSQL ha tutte le caratteristiche e le capacità del database RDBMS, rendendolo semplice da usare. SQL Server è un database relazionale che gira su Microsoft. Di conseguenza, PostgreSQL ha un numero maggiore di tipi di dati complessi e consente l'ereditarietà degli oggetti, rendendone più difficile l'utilizzo. PostgreSQL e MySQL sono entrambi database SQL, il che significa che utilizzano lo stesso linguaggio per interagire con i sistemi di gestione. PostgreSQL, d'altra parte, è un sistema avanzato di gestione del database con più funzionalità e capacità rispetto a MySQL.

Postgresql è un database Nosql

PostgreSQL è un sistema di gestione di database relazionali (RDBMS), ma può essere utilizzato anche come sistema di database NoSQL . Ha molte funzionalità che ne consentono l'utilizzo come database NoSQL, come la possibilità di archiviare documenti JSON e il supporto per l'indicizzazione dei documenti.

Mongodb vs. PostgreSQL

Quali sono le principali differenze tra MongoDB e PostgreSQL? Qual è il vantaggio di ciascuno?
PostgreSQL e MongoDB usano entrambi BSON come backend per i loro database; PostgreSQL ha un'architettura distribuita, mentre MongoDB ha un'architettura monolitica; e PostgreSQL utilizza SQL per gestire le transazioni.

Postgres Nosql Json

Postgres NoSQL JSON è un potente strumento che consente agli sviluppatori di archiviare e interrogare facilmente i dati in un formato JSON. È anche facile da usare e si integra bene con altri database, rendendolo una scelta ideale per gli sviluppatori che devono lavorare con dati in una varietà di formati.

La notazione degli oggetti è un metodo per notificare gli oggetti JavaScript. Un formato standard aperto include l'uso di coppie chiave-valore. Lo scopo principale di JSON è trasportare dati tra un server e un'applicazione Web. I tipi di dati JSON nativi sono supportati da Postgres dalla versione 9.2. Per inserire dati in una colonna JSON, assicurati che sia formattato correttamente. JSON può essere letto nel seguente formato. Diversi operatori e funzioni possono essere utilizzati per manipolare questi dati.

In Postgres troverai alcune funzioni utili per elaborare i dati JSON. Utilizzando funzioni aggregate come MIN, MAX, AVERAGE, SUM e così via, possiamo analizzare i nostri dati. Il metodo json_object_keys() restituisce un elenco di chiavi per l'oggetto più esterno. Tutte le chiavi oggetto degli elementi nidificati vengono restituite come parte della seguente query quando la colonna delle informazioni lo contiene.

Come interrogare i dati Json in Postgresql

PostgreSQL ti consente di interrogare i dati JSON.

PostgreSQL

PostgreSQL è un potente sistema di database relazionale a oggetti open source. Ha più di 15 anni di sviluppo attivo e un'architettura collaudata che gli è valsa una solida reputazione per affidabilità, integrità dei dati e correttezza. È completamente conforme ad ACID, ha il pieno supporto per chiavi esterne, join, viste, trigger e stored procedure (in più lingue). Supporta anche viste materializzate, che possono migliorare notevolmente le prestazioni in alcune applicazioni.

Questo sistema di gestione di database open source (DBMS) è stato progettato da una comunità globale di volontari con l'obiettivo di renderlo il più semplice possibile da utilizzare. PostgreSQL supporta i seguenti principali sistemi operativi: Linux, UNIX (AIX, BSD, HP-UX, SGI IRIX, Mac OS X, Solaris, Tru64) e Windows. Il linguaggio di connettività Open Database (ODBC) supporta testo, immagini, suoni e video e supporta interfacce in C/C, Java, Perl, Python, Ruby, Tcl e JavaScript.

Database Nosql

I database NoSQL sono potenti strumenti che possono aiutare a gestire grandi quantità di dati. Sono particolarmente utili per la gestione di dati non strutturati, come quelli che si trovano nei social media o nei registri web. I database NoSQL possono essere ridimensionati orizzontalmente, il che significa che possono gestire un aumento del traffico o la crescita dei dati aggiungendo più server. Questo li rende ideali per le applicazioni che subiscono improvvisi picchi di attività.

Questo tipo di database consente una maggiore flessibilità rispetto a un database tradizionale. Il vantaggio principale dei database NoSQL rispetto ai database relazionali è la loro capacità di memorizzare i dati in una struttura logica, come un documento. È un database NoSQL ideale perché non richiede uno schema per gestire set di dati di grandi dimensioni e tipicamente non strutturati perché non è relazionale. Poiché i database NoSQL non contengono strutture gerarchiche, non è necessario collegare le tabelle. Grazie alla sua capacità di fornire un'ampia gamma di strutture di dati, NoSQL può essere utilizzato per analizzare i dati nelle app mobili, nei social network e nell'analisi dei dati. Nonostante il fatto che ogni tipo di database tragga vantaggio dal proprio insieme di caratteristiche, le aziende utilizzano spesso NoSQL e database relazionali. Quando i dati vengono utilizzati in un'applicazione, vengono archiviati come documento in un database di documenti, che li mantiene organizzati.

I database di documenti sono spesso utilizzati per i sistemi di gestione dei documenti e per i profili utente. Un database a colonne larghe organizza le informazioni in colonne in modo che gli utenti possano accedere solo alle colonne rilevanti per la loro situazione. Questo tipo di database può essere trovato in Apache HBase e Apache Cassandra. Un database grafico gestisce le connessioni tra gli elementi in un grafico e memorizza i dati da essi. A differenza di un database convenzionale che risiede sul disco, i dati risiedono nella memoria anziché nel disco, rendendo più rapido l'accesso ai dati. È fondamentale ricordare che i microservizi eliminano la necessità di un singolo archivio dati condiviso per un'intera applicazione. IBM fornisce una gamma completa di database NoSQL per una varietà di applicazioni. Con IBM Data Management Platform per MongoDB Enterprise Advanced, IBM Cloud Pak for Data diventa un add-on. È compatibile con una varietà di popolari stack di sviluppo web e mobile grazie a un ecosistema open source, tra cui Apache CouchDB, PouchDB e librerie per tali stack.

Quale funzionalità Nosql utilizza Postgresql per archiviare dati gerarchici?

Postgresql utilizza una varietà di funzionalità nosql per memorizzare i dati gerarchici. Ciò include l'utilizzo di una varietà di tipi di dati, come JSON e XML, per archiviare i dati. Inoltre, postgresql può utilizzare una varietà di tecniche di indicizzazione, come B-tree e GIN, per archiviare i dati in modo più efficiente.

La Common Table Expression (CTE), oltre ad eseguire una query, permette di ottenere un sottoalbero. Esistono approcci per eseguire letture di dati gerarchici in database noSQL e database che non richiedono CTE. Per modellare la gerarchia in modo efficiente, è possibile utilizzare database noOSEc e database che non supportano CTE. Poiché viene creato un indice di valori con hash, non è possibile utilizzare un indice standard. È necessario interrogare i valori effettivi. Esistono vari tipi di indici disponibili nei database di documenti con una varietà di nomi. È possibile eseguire una singola query per selezionare tutti i sottoalberi senza eseguire la scansione di tutti i record nel sottoalbero.

Non è così semplice utilizzare gli identificatori di stringa immessi dagli utenti per definire il separatore HierarchyPath. Non è possibile modellare lo scenario figlio/albero genealogico perché si tratta di uno scenario padre multiplo. Nella maggior parte dei casi, avrai bisogno di due genitori (biologici) per supportare l'esistenza di tutti i percorsi (N = 2 / N della struttura). Se desideri modificare la struttura della gerarchia o l'ID o l'ID padre, devi prima aggiornare HierarchyPath nella sottostruttura. Non possiamo usare una clausola StartWith quando partiamo dal centro, quindi dobbiamo usare Contains.

Il database Nosql Postgresql è un'ottima scelta per l'archiviazione di dati non strutturati

Il database PostgreSQL NoSQL è ideale per archiviare grandi quantità di dati non strutturati. Può essere utilizzato per archiviare dati non gerarchici, ad esempio in un database in cui sono archiviati i dati dei clienti o in un database in cui sono archiviati i dati sui prodotti. Inoltre, i database NoSQL sono ideali per set di dati di grandi dimensioni perché possono gestire una grande quantità di dati.