JSON: データ交換フォーマット

公開: 2022-11-20

JSON (JavaScript Object Notation) は、軽量のデータ交換形式です。人間が読み書きするのは簡単です。マシンが解析して生成するのは簡単です。これは、JavaScript プログラミング言語、標準 ECMA-262 第 3 版 – 1999 年 12 月のサブセットに基づいています。JSON は、完全に言語に依存しないテキスト形式ですが、C ファミリー言語 (C、 C++、JavaScript など)。これらの特性により、JSON は理想的なデータ交換言語になります。

最近のデータベースの多くは、JSON データベース (JavaScript Object Notation の略) と呼ばれる SQL ベースのデータ形式を使用しています。 2006 年から使用されているこの標準は、構文が単純であるため、人間と機械の両方が簡単に理解できます。 NoSQL という用語は、データ構造、設計、クエリ/インデックス作成方法など、特定のユースケースに基づいて構築されたデータベースを指します。たとえば、グラフデータベース構造は通常、リレーションシップの速度を向上させるためにメモリ内処理が可能です。各データは、このタイプの構造でディスクに格納された一連の関係 ID 番号にリンクされています。クラスターベースのアプローチにより、データベースは必要に応じてノードを追加することで、より堅牢なデータプラットフォームを構築できます。データをノード間で分割して、分散ストレージと処理を可能にすることができます。

開発者は、ドキュメントに新しい属性を追加して、そのスキーマを拡張することができます。これにより、アプリケーションスキーマを管理するための DBA が不要になり、この機能によりマイクロサービスがより迅速に提供されます。ドキュメントキー式の名前は、リレーショナルデータベースでは列名と呼ばれます。 Couchbase を使用すると、クラウドコンピューティングのすべての利点に加えて、柔軟性とパフォーマンスが向上します。クラスターに新しいノードを追加する利点は、データが自動的に複製され、バックグラウンドでバランスがとられるため、開発者は新しいノードをすばやく簡単に追加できることです。インデックス作成、パーティション、レプリケーション、データアクセスなど、データベースサービスの構成はすべて自動的に管理されます。

SQL Server または SQL Database では、NoSQL データベースと同じ方法でJSON データをクエリできます。次の記事では、JSON ドキュメントを SQL Server または SQL Database に格納するためのオプションについて説明します。

Mongodb はただの Json ですか?

Mongodb は、ストレージに JSON のようなドキュメントを使用する NoSQL データベースです。これは単なる JSON ではありませんが、データを保存および取得するための強力なツールです。

MongoDB は、BSON と呼ばれるバイナリ表現を使用して、JSON 形式でデータを格納します。ファイルをインポートするには、まず MongoDB データベースにアクセスして解析する必要があります。その後、各ドキュメントを順番に参照することで、各ドキュメントを MongoDB に直接挿入できます。このチュートリアルでは、MongoDB Atlas アカウントとクラスターが既にインストールされていることを前提としています。 MongoDB データベースツールをダウンロードして、Windows を使用してドキュメントを MongoDB にインポートできます。インストールが完了したら、mongoimport を使用して次のコマンドで JSON ドキュメントをインポートできます。 Movianimport は、TSV ファイルと CSV ファイルのインポートもサポートしており、どちらも使用できます。

詳細については、MongoDB の公式ドキュメントを参照してください。このドキュメントには、データベースを探索するためのツールとメソッドも含まれています。ドキュメントのインポートは、さまざまなプラットフォームや言語からドキュメントをインポートできる MongoDB のおかげで簡単です。 Python コードエディターから以下のコードに従って、JSON を MongoDB に挿入できます。次のプログラムでは、ファイル内のドキュメントをループしてリストに挿入します。ループが終了すると、bulk_write 関数が呼び出されます。この場合、すべてのファイルが同時にプッシュされます。

JSON ドキュメントは読み書きが簡単なため、すぐにアクセスする必要があるが、厳密に構造化された構造を使用する必要がないデータに最適です。さらに、JSON ドキュメントは、解析と理解をシンプルにするために、データソースに簡単に反映できます。
その結果、JSON ドキュメントは、迅速なアクセスとデータ処理を必要とするが、リレーショナルデータベースと同じ構造とパフォーマンスを必要としないアプリケーションに最適な選択肢です。

データベースとしての Json

JSON はデータベースとして使用できますが、これは非常に一般的です。 MongoDBはデータを内部およびネットワーク経由で BSON 形式で保存しますが、これは JSON データベースとして使用できないという意味ではありません。 JSON で表現できるものはすべて MongoDB に格納でき、JSON で取得することもできます。

Json をサポートするデータベースはどれですか?

サポートは大きく異なりますが、ほとんどのリレーショナルデータベースは何らかの形式で JSON をサポートしています。たとえば、MySQL では、JSON として型指定された列を作成し、それらの列に JSON ドキュメントを挿入できます。 MongoDB では、JSON がネイティブデータ形式であり、データベース全体が JSON ドキュメントに基づいています。

メッセージを送信して長期間保存するための優れたデータ形式であることに加えて、JSON は長期保存もサポートしています。リレーショナルデータベースの利点の 1 つは、データをすばやく効率的に格納および取得できることです。 JSON は比較的単純で軽量な形式であり、生データと生テキストの間でデータを交換するのに理想的であり、便利で使いやすい構文を備えています。

Nosql Json クエリ

JSON (JavaScript Object Notation) は、軽量のデータ交換形式です。人間が読み書きするのは簡単です。マシンが解析して生成するのは簡単です。 JavaScript プログラミング言語のサブセットに基づいています。 JSON は、完全に言語に依存しないテキスト形式ですが、C ファミリーの言語 (C、C++、JavaScript など) のプログラマーになじみのある規則を使用します。これらの特性により、JSON は理想的なデータ交換言語になります。

データガイドを作成してクエリを実行し、一連のドキュメントの構造と型情報を要約できます。ニーズと要件に応じて、ドット表記または SQL/JSON で JSON データをクエリできます。パス式は、ピリオドで区切られた (順序で区切られた) 1 つまたは複数のフィールド名で構成されます。フィルターと配列インデックスは、より複雑なパス式に含めることができます。パス言語はクエリ言語の一部であるため、データの固定データ構造はありません。スキーマのパスを指定すると、クエリでその場で定義されます。コンテンツを効率的にナビゲートするには、 JSON データガイドを作成してクエリを実行します。

JSON データを照会できますか?

ドット表記と同様に、SQL/ JSON 関数と条件を使用して JSON データをクエリできます。 JSON ドキュメントのセットの構造とタイプを要約するには、データガイドを作成してクエリを実行します。

Mysql の Json データ型は、Json ドキュメントの保存とアクセスに最適な選択肢です

MySQL のJSON データ型は、JSON ドキュメントを保存およびアクセスするための優れた選択肢です。 MySQL のデータ型はデータベースにネイティブであり、自動検証と最適化されたストレージとアクセスをサポートしています。 JSON データは常に NoSQL データベースに格納する必要があるにもかかわらず、JSON データを含むテーブルが時々表示されることがあります。 MySQL の JSON データ型により、JSON ドキュメントの保存とアクセスが簡単になります。

Nosql は Json をサポートしていますか?

NoSQL の JSON カテゴリは、間違いなく最も人気があります。通常、列と行にデータを格納する従来のリレーショナルデータベースとは対照的に、NoSQL データベースは列と行の外部にデータを格納します。

Json 対 SQL データベース

JSON は、データ交換用の軽量な形式であるだけでなく、Web テクノロジに不可欠なコンポーネントです。 MongoDB データベースは、オブジェクト指向の JSON ベースのドキュメントデータベースシステムです。そのため、JSON データの保存に最適です。ネイティブの JSON データストアが常に最良の結果をもたらすとは限りません。 MongoDB などの NoSQL データベース管理システムは、多くの場合、データの保存と取得に優れています。一方、SQL データベースは複雑なデータ構造を使用します。

SQLでJsonをクエリできますか?

SQL Server では、カスタムクエリ言語を使用する必要はありません。標準の T-SQL クエリを使用すると、JSON データをクエリできます。 OPENJSON 行セット関数を呼び出すと、JSON データに対してクエリやレポートを実行する必要がある場合に、JSON データを行と列に簡単に変換できます。

ジョンの名前

ドロップダウンメニューからあなたの名前を選択してください。この手紙はすべての人に宛てられています。 WHERE name ='John' – ***br> ドロップダウンメニューから名前を選択して選択できます。以下の情報で、お気軽にお問い合わせください。 WHERE *br> [名前]='ジョン'.[/名前]. フルネームを入力してください。

Json 対データベース

JSON とデータベースにはいくつかの重要な違いがあります。 1 つには、データの保存に関しては、通常、データベースの方が整理されており、効率的です。 JSON は通常、異なるシステム間でデータを転送するために使用されますが、データベースはデータを長期間保存するのに適しています。さらに、データベースに特定の情報を照会することもできますが、JSON データは通常、大規模で整理されていないデータの塊にすぎません。最後に、データベースには多くの場合機密情報が含まれているため、通常、データベースには JSON データよりも厳格なセキュリティ対策が講じられています。

JSON は、データを管理するのではなく、独自の機能によって定義されるため、JSON は同時接続やデータ操作を処理することを意図したものではありません。その結果、MySQL はデータの保存に最適です。長年使用されている MySQL データベースシステムは、多数の組織で使用されています。 標準のデータベースシステムであるため、同時接続やデータ操作を簡単に処理できます。