JSON: 理想的なデータ交換言語

公開: 2023-01-04

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、言語の C ファミリー (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。

MapR-DB などのドキュメントデータベースは、スキーマレスと呼ばれることがありますが、これは正しくありません。ドキュメントデータベースは、リレーショナルデータベースと同じ事前定義された構造を必要としませんが、このタスクを実行するには、データがどのように編成されるかという側面を考慮する必要があります。どのデータモデルも、可能な限り最適な方法で実行されるように設計する必要があります。 MapR-DB では、データを 1 つの行に分類解除するか、リレーショナルデータベースにインデックスレコードを含む複数のテーブルを作成することで、データを非正規化します。キー範囲を使用すると、行キーからすばやく読み書きできます。 32 MB の行サイズが推奨されますが、50 ～ 150 KB の行サイズが推奨されます。ロウキーの範囲でデータをソートすると自動で振り分けられます。

複数のデータ要素を、composite という名前の行キーに追加できます。たとえば、投稿をカテゴリと日付でグループ化する場合は、SPORTS_ 20131012 のような行キーを使用します (最新のものを最初にしたい場合は、逆の日付を使用します)。ドキュメントデータベースのデータモデリングでは、従来のリレーショナルデータベースモデリングは使用されません。オブジェクト指向プログラミングモデルでは、同じ基本型をさまざまなオブジェクト型に拡張できるため、さまざまなオブジェクト型が関連付けられます。これは複製モデルではありませんが、ドキュメントモデルを使用して実装するのは非常に簡単です。隣接リストやツリーツリーなど、ツリーを表現する方法はいくつかあります。

JSON データベースは、使用に関して最も人気のある NoSQL データベースの 1 つです。通常、行と列で構成される従来のリレーショナルデータベースとは異なり、NoSQL データベースは、データ構造に接続する必要がありません。

プログラミングで一般的に使用される文字列値の一般的なセマンティック識別に関して言えば、format キーワードは基本的なセマンティック識別を実行します。 JSON には「DateTime」型がないため、日付を文字列としてエンコードする必要があります。スキーマ作成者の形式を定義するときに、文字列値を日付として解釈するかどうかを指定します。

JSON オブジェクトは、JSON のエンティティに対する中棒ラッパーです。「:」(コロン) の後に「,」(コンマ) を付け、名前と値のすべてのペアを「,」(コンマ) で区切る必要がある、名前と値のペアの順序付けられていないペアで記述します。キー名の任意の文字列と組み合わせて使用できます。

JavaScript Object Notation (JSON) は、JavaScript オブジェクトのデータを構造化データに変換するために使用されるテキストベースの形式です。 Webアプリケーションでデータを送信するために使用されます（たとえば、サーバーからクライアントにデータを送信して、Webページに表示できるようにする、またはその逆）。

NosqlのJson形式とは?

NoSQL では、 JSON 形式がデータ格納の標準です。 JSON (JavaScript Object Notation) は、人間が判読できるデータ交換用に設計された軽量のテキストベースのオープンスタンダードです。これは、オブジェクトと呼ばれる単純なデータ構造と連想配列を表す JavaScript プログラミング言語から派生したものです。

JSON データベースは、半構造化データを格納できるドキュメント型の NoSQL データベースです。この形式は、高価で厳格な行-列形式よりも自由に使用できます。文書データベースには固定のスキーマが含まれておらず、すべての文書は個別のオブジェクトとして扱われます。 NoSQL データベースは、幅広いインデックスを処理できるため、非常に効率的です。 1 つの文書内のすべての情報にアクセスする場合、または別の文書を作成してそれらをリンクする場合は、これを行うことができます。ネストされた配列や埋め込みファイルなど、ドキュメント内のネストされたオブジェクトは簡単にクエリ可能です。 MongoDB などのドキュメントデータベースは、豊富なクエリ言語 (MQL) と集計パイプラインを備えているため、従来のデータウェアハウスでのデータ変換とデータ処理が不要になります。たとえば、Python と R を使用すると、追加のコーディングを必要とせずに、これらのデータベースのデータを簡単に分析できます。パフォーマンスとスペースの最適化の利点は別として、MongoDB は最も広く使用されている JSON データベースです。

JSON は簡単に生成して読み取ることができるため、複数のアプリケーション間のデータ交換に使用できます。オブジェクト指向プログラミングも JSON でサポートされているため、高レベルのデータ構造が可能です。

Json データベースは最も一般的なタイプのデータストアです

JSON ドキュメントデータベースには、JSON ドキュメント内のデータである最も一般的な種類のデータが含まれています。それらは非常に簡単な方法で読み書きでき、プログラムで解析することもできます。さらに、 MongoDB はデータを内部とネットワークの両方で BSON 形式で保存します。ただし、MongoDB は NoSQL データベースではなく JSON データベースです。 MongoDB を使用して、JSON で表現できるデータをネイティブに保存および取得できます。また、JSON は MongoDB を介して簡単にアクセスすることもできます。

例のJson形式とは?

JSON は、データ構造を表すためのテキストベースの形式です。これは JavaScript から派生したものですが、現在では多くのプログラミング言語に JSON 形式のデータを生成および解析するためのコードが含まれています。
JSON 形式のデータの例:
{「メニュー」: {
「ID」：「ファイル」、
「値」：「ファイル」、
"現れる"： {
"メニュー項目"： [
{“value”: “New”, “onclick”: “CreateNewDoc()”},
{“値”: “開く”, “onclick”: “OpenDoc()”},
{“値”: “閉じる”, “onclick”: “CloseDoc()”}
]
}
}}

データ共有にはオープンスタンダードなファイルフォーマットであるJSON（JavaScript Object Notation）を利用しています。データは、人間が読めるテキストを使用して保存および送信できます。 JSON は、リアルタイムのサーバーからクライアントへの通信が緊急に必要とされた結果として作成されました。 JSON の生成と解析を処理するために、多くの最新のプログラミング言語を使用できます。 JSON ファイルのサイズにほとんど制限はありません。必要な保管スペースが利用できる場合、内容物は最長 2 年間保管できます。クライアントブラウザのメモリ制限が低い場合、データが大きいと転送が影響を受けます。ファイル形式コミュニティの最新情報を入手するには、Fileformat.com の寄稿者になることができます。

作成できるJSON ファイルは簡単に作成でき、それらを読み取る必要のあるソフトウェアからアクセスできます。コードは読みやすく、構成ファイルなど、すぐにアクセスできる必要があるデータに最適です。さらに、JSON ファイルは移植可能であるため、任意の数のソフトウェアプログラムで読み書きできます。

変数にデータ型を格納する方法

値には、さまざまなデータ型を含めることができます。前の例では、「名前」を表すために整数が使用され、「年齢」を表すために文字列が使用されています。実際には、「性別」の値は「男性」または「女性」である可能性があります。

MongodbのJson形式とは?

JSON では、オブジェクトは配列、数値、文字列、ブール値、または null で表されます。拡張 JSON 形式を使用する場合、MongoDB がデータを格納する形式である各型に直接対応するフィールド型情報を表す大文字の値を使用して、予約済みのキーセットが定義されます。

MongoDB JSON は、JavaScript オブジェクト表記のサブセットです。文字列はキーと値のペアの表記に使用され、さまざまなプログラムに簡単にエクスポートおよびインポートできます。 JSON は、Web アプリケーションとサーバーでデータ通信に使用されます。これを使用すると、データベースのドキュメントの構造を作成する必要がなくなります。前の例では、数値 emp_id を 101 として MongoDB_JSON に含める方法を示しています。 name 属性は名前フィールドを表示し、ABC 文字列はフィールドの値を表示します。 MongoDB を使用すると、MongoDB_JSON コレクションからデータをインポートできます。 Json ファイルの実行には、MGO のインポートとエクスポートの両方が使用されます。 cat コマンドを使用すると、人間が読める形式でデータを表示できます。

JsonはNosqlにどのように保存されますか?

NoSQL では、JSON はバイナリデータ型として格納されます。これは、従来のデータベースのようにテキストファイルとして保存されないことを意味します。代わりに、高速な読み取りおよび書き込みアクセス用に最適化された形式で保存されます。 NoSQL データベースは、スケーラブルで高いパフォーマンスを提供するように設計されています。

ドキュメントモデルは現在、一般的なリレーショナルデータベースに組み込まれています。 JSON データ型は、これらの機能で最も一般的に使用されます。 PostgreSQL 9.2 では、ネイティブの JSON サポートと、データをこの形式に変換するための演算子が追加されています。以前は非効率的で使用できないと見なされていた一部のモデルは、現在、この点で進歩しています。サービス間のデータ受け渡しは、事実上のエンコーディングを使用して、Node.js エコシステムで事実上処理されます。ポリグロットシステムでは、Apache Avro または Protocol バッファが最も効率的なデータ転送方法になります。悪名高い難解な XML 形式は、クライアント側のデータモデルにより類似するようになるにつれて、JSON の地位を失いつつあります。

Java と Python はどちらも Pickle を使用して JSON での効率的なデータのシリアル化をサポートしていますが、Python などの他のサーバー側言語はサポートしていません。ユーザーがデータ変換を実行する必要はなく、サーバー上でデータ変換を実行してフロントエンド構成を行ったり、ユーザーのソーシャルメディア情報を取得したりできます。ローリングアップグレードを実行することをお勧めします。ローリングアップグレードは、ソフトウェアのさまざまなバージョンの可用性に基づいて変更されます。古いコードは、後方/前方互換性を維持するために新しいデータ形式を処理する必要があるため、これは困難な場合があります。多くの 1 対 1 のリレーションシップは、クエリが正しく実行されたとしても、不適切に使用されると問題を引き起こすことが示されています。これらのリンクは、他の曲と関係がない限り、曲テーブルに保存できます。アプリケーションコード全体、または特定のキーのみに対応する結果について、これらを照会することもできます。

作成されるデータの量には、かなりの容量が必要です。多くのベンダーは、PostgreSQL の JSONB や MongoDB の BSON など、データ表現用に独自のバイナリエンコーディングを作成しています。ドキュメントに保存された値を使用して、スペルミスのあるキーや無効なキーを特定できます。

幅の広い NoSQL データベースは、データを格納するための意味的に豊富な環境を提供します。人間が判読できる JSON の機能により、JSON は手動でデータを編集するための優れたツールになります。幅の広い列のデータベースは、関連するデータの列をまとめてグループ化するのに理想的であり、データはキー値のペアで格納されます。その結果、JSON は手動編集に適した選択肢であり、幅の広い列の NoSQL データベースは意味的に豊富なデータを保存するのに理想的です。

Nosql Json データベース

NoSQL (元は「非 SQL」または「非リレーショナル」を指す) データベースは、リレーショナルデータベースで使用される表形式の関係以外の方法でモデル化されたデータの格納と取得のメカニズムを提供します。このようなデータベースは 1960 年代後半から存在していましたが、「NoSQL」という名前が造られたのは 21 世紀初頭、Web 2.0 企業のニーズに端を発したものでした。多くの場合、NoSQL データベースはよりスケーラブルであり、リレーショナルデータベースよりも高いパフォーマンスを提供します。多くの場合、データ自体の構造により自然な形式で大量のデータを保存および取得するのに適しています。

最新のデータベースのデータは通常、JavaScript Object Notation の略である JSON データベースと呼ばれるデータ形式で保存されます。この標準の構文により、マシンと人間の両方が簡単に理解できるようになります。これは 2006 年に初めて導入されました。NoSQL データベースは、ストレージ構造、設計、およびクエリ/インデックス作成に対処する一連の原則に基づくデータベースです。たとえば、グラフデータベースは通常、インメモリデータ処理をサポートして、リレーションシップのトラバーサル時間を短縮します。各データは、これらの構造でディスクに格納された一連の関係 ID 番号に関連付けられています。クラスターベースのアプローチを使用すると、データベースはノードを追加することで、より大きなデータプラットフォームを構築できます。データは、分散ストレージおよび処理システムの一部としてノード間で分割されます。

ドキュメントのスキーマは、新しい属性を追加することで拡張できます。これは、新しい属性の追加によって実現されます。 DBA はアプリケーションスキーマを管理する必要がなくなり、マイクロサービスを継続的に提供できます。ドキュメントキー名は、リレーショナルデータベースコンテキストの列名と区別できます。 Couchbase は柔軟性と高いパフォーマンスを提供するため、いつでもどこでも使用できます。新しいノードをクラスターに追加するのは簡単ですが、データは自動的に複製され、バックグラウンドでバランスが取られます。データレプリケーションやデータアクセスなど、すべてのデータおよびインデックス作成の構成は、データベースサービスによって自動的に管理されます。

Json ドキュメントデータベース – 新しい標準?

JSONGET ドキュメントデータベースは、従来のリレーショナルデータベースに比べてさまざまな利点があるため、人気が高まっています。 ドキュメント JSONは、任意のプログラミング言語で読み書きでき、軽量であるため、アプリケーションで簡単に使用できます。さらに、JSON ドキュメントデータベースは、テーブルスキャンのオーバーヘッドが少ないため、従来のリレーショナルデータベースよりも優れたパフォーマンスを発揮します。

JSON データベースの例 Python

JSON は、データを格納および交換するための構文です。
Python には json という組み込みパッケージがあり、これを使用して JSON データを操作できます。
例：
json をインポート
# 一部の JSON:
x = '{ "名前":"ジョン", "年齢":30歳, "都市":"ニューヨーク"}'
# パース x:
y = json.loads(x)
# 結果は Python 辞書です:
print(y[“年齢”])