Electron アプリケーションに最適な NoSQL データベース

Electron アプリケーションの特定のニーズに依存するため、この質問に対する決定的な答えはありません。 ただし、Electron アプリに適した一般的な NoSQL データベースには、MongoDB、CouchDB、Redis などがあります。 これらのデータベースにはそれぞれ独自の長所と短所があるため、特定のアプリケーションのニーズに最も適したものを選択することが重要です。

Database no-sql (SQL だけでなくとも呼ばれます) データベースは、膨大な量のデータを管理でき、複数の機能に使用できます。 利用可能なさまざまな NoSQL データベースがあります。 お客様のニーズに最適なオプションを選択するために、選択プロセスが使用されます。 Redis は非常に軽量な実装であり、クライアントが実行するほとんどのタスクでメモリと CPU をほとんど使用しません。 ネットワーク接続を使用できる場合は、MongoDB が適しています。 CouchDB 製品は、単一のパッケージで提供されるサーバーおよびデータ ストレージ コンポーネントです。 NeDB は、少量のデータを格納するために使用できる軽量のデータベースです。 この場合、PouchDB はブラウザーにあるため、ネットワーク経由でクエリを実行する必要はありません。

多くの機能を備えたNoSQL データベースを探している場合は、MongoDB が最適です。 それは、多くの指標にわたって先導しています。

Electron アプリにはどのデータベースを使用すればよいですか?

このデータベースは、NEDB ファイル システムを使用してファイル ベースのデータベースとして使用できます。 Electron アプリはそれに適しています。 この記事では、Northeast Database のセットアップについて説明します。 これは、HTTPSLocalhost の本番環境で現在使用されている非常に単純なソリューションです。

アプリの状態が localStorage が管理できるものと同期していない場合は、データベースを作成する必要があります。 mongo API と互換性があり、 electron アプリケーションに最適なファイルベースのデータベースが NEDB から入手できます。 userData を使用すると、パッケージ化されたアプリケーションにデータベース ファイルを格納し、開発中のデータを格納できます。 私のグルテン フリー反応電子構造を使用している場合は、src フォルダーに db.js というファイルが必要です。 データ エンティティが読み込まれると、それを使用して読み込むことができます。

Electron を使用してデスクトップ アプリケーションを作成する方法

電子とはどういう意味ですか? Electron デスクトップ アプリケーション フレームワークは、Web テクノロジを利用してデスクトップ アプリケーションを作成します。 Chromium ブラウザー エンジンに基づいており、JavaScript で記述されています。 Electron は、データの保存に使用される Node.js と組み合わせて実行することもできます。 なぜ電子はエネルギーを必要とするのですか? Electron はバックエンドを使用する必要はありません。 Telegram チャット Web アプリは、次のアーキテクチャの例として使用されます。 Electron は既存の Web アプリのラッパーとして使用されるため、バックエンドを変更する必要はありません。 このタイプのアプリでは、Electron のセットアップは簡単です。 Web アプリのコードベースを変更する必要はありません。

Nodejs で使用するデータベースは?

最もポピュラーな NoSQL データベースである MongoDB は、js で使用できる唯一のデータベースです。

Node.js プロジェクトの開発を開始する前に、それに最適なデータベースを検討する必要があります。 この記事では、SQL や NoSQL などの一般的な概念と、それらの実用的なアプリケーションについて説明します。 リレーショナル データベースは、データを処理および操作する構造化クエリ言語で構成されています。 非構造化データは、柔軟なスキーマを持つ非リレーショナル データベースに格納できます。 NoSQL データベースで共通のクエリ形式を使用することはできないため、各 NoSQL ソリューションは独自のクエリ システムを採用しています。 つまり、サーバーを追加したり、データを分割したりして、負荷を分散するということです。 データベース管理システム (DBMS) が無料または有料で利用できることは非常に一般的です。

NoSQL システムは、リレーショナル システムよりも解決が難しい場合があります。 アプリケーションに組み込まれているため、データベースは非常に使いやすく、サービス提供ライブラリ テクノロジにより、データベースは非常に高速かつ強力になります。 いずれの場合も、開発者はプログラムの複雑さに留意しながら、可能な限り準拠するよう努めています。 これらのプログラムは、次の機能をサポートしていません。 インデックス データベースには、パフォーマンスの最適化がほとんどまたはまったくありません。 データは Redis を使用して RAM に保存されます。これは、その主要な機能の 1 つです。 NoSQL に基づく Apache Cassandra は、オープンソースの分散 DBMS です。 MongoDB はレプリカ セットであり、使用できるセカンダリ ノードもあります。

システム障害なしで大量のデータを処理できるMongoDB データストアの機能がすべてです。 MongoDB では、ensureIndex() メソッドを使用してインデックスを実装する必要があります。 Redis インデックス作成の使用は、Redis が完全に異なる方法で処理するため、他のデータベースの使用とは大きく異なります。 独自のユース ケースとデータによって、Redis で最適なインデックスを作成する方法が決まります。 Node.js プロジェクトに最適な NoSQL データベースを決定するために、さまざまなタスクを完了する必要がありました。 MongoDB は、上記のデータベースの中で最も人気のあるデータベースでした。 Apache Cassandra が 2 位、Redis が 3 位でした。 選択するデータベースの種類が不明な場合は、信頼できる開発会社と協力することを検討してください。

たとえば、MySQL は、会計やマーケティングなど、リレーショナル データを頻繁に扱うビジネスに最適です。 ソフトウェアの信頼性とパフォーマンスが向上し、使いやすくなりました。

NosqlとMongodbのどちらが優れていますか?

特定のプロジェクトに最適なデータベース ソリューションは、多くの要因に依存するため、この質問に対する万能の答えはありません。 ただし、一般的に、MongoDB のような NoSQL データベースは高いスケーラビリティと柔軟性を必要とするプロジェクトに適していますが、MySQL のようなリレーショナル データベースは堅牢なトランザクション サポートを必要とするプロジェクトに適しています。

リレーショナル データベース (SQL) と非リレーショナル データベース (Nosql) のどちらを選択するかが重要です。 プロジェクトに必要なデータベースのタイプを決定する前に、これらの違いを理解することが重要です。 NoSQL データベースは柔軟性があり、動的なスキーマ設計の要件を満たしているため、ビッグ データに適しています。 これらは、要件に基づいて、キーと値のペア、ドキュメント ベース、グラフ データベース、またはワイド カラム ストアのいずれかです。 ドキュメントは、定義された構造なしでこの方法で作成できるため、それぞれのドキュメントは独自の方法で区別されます。 NoSQL は、特にビッグデータとデータ分析のコンテキストで、さまざまな方法で調査されています。 一部の NoSQL データベースではコミュニティのサポートが必要ですが、それ以外のデータベースでは外部の専門家が必要です。

一般に、単一のデータ エンティティに対して読み取りまたは書き込み操作を実行するという点では、NoSQL は SQL よりも高速ではありません。 Google、Yahoo、Amazon などの企業は、ビッグ データ用の NoSQL データベースを作成しています。 従来のリレーショナル データベースは、今日のデータ センターの増大するデータ処理要件を満たすことができませんでした。 水平方向にスケーリングできる NoSQL データベースは、要件に応じてさまざまな機能を提供できます。 これらは、コンテンツ管理システム、ビッグ データ アプリケーション、リアルタイム分析など、特定のスキーマ定義を必要としないアプリケーションに最適です。

大量のワークロードを処理できるデータベースを探している場合は、Redis、Cassandra、RethinkDB、DynamoDB、OrientDB、CouchDB、および ArangoDB を検討してください。 特に、Redis はレイテンシーが低く、大量のデータを処理できるため、このタイプの作業に適しています。 もう 1 つの優れたオプションは Cassandra です。これは、大量のデータを処理できるだけでなく、適切にスケーリングすることもできます。 RethinkDB は、大規模なワークロードを処理できることから人気が高まっている新しいデータベースです。 DynamoDB は、大量のデータをすばやく簡単に処理できるデータベースが必要な場合に最適です。 OrientDB は、大規模なデータの検索と取得に使用できる堅牢な NoSQL データベースです。 迅速かつ簡単にスケールアップできる小規模から中規模のデータベースを使用するアプリケーションに最適です。 最後に、 ArangoDB データベースは、高いパフォーマンスとスケーラビリティを備えた大規模なデータベースを必要とする大規模なアプリケーションに最適です。

Mongodb: ドキュメント データベース

MongoDB などのドキュメント データベースには、ドキュメントが格納されます。 ドキュメント モデルは、JSON ファイルをモデルにしています。 ドキュメントには、JSON ドキュメントのプロパティに似たフィールドがあります。

電子モンゴッド

MongoDB は、大規模なデータの管理に最適な強力なドキュメント指向のデータベース システムです。 Electron は、JavaScript、HTML、および CSS を使用してデスクトップ アプリケーションを簡単に作成できるフレームワークです。 これら 2 つのテクノロジを組み合わせることで、大規模な MongoDB データベースを簡単に管理およびクエリできるデスクトップ アプリケーションを作成できます。

Web アプリに最適なバックエンド

バックエンドの決定は完全に開発者次第です。 JavaScript バックエンドが必要な場合は、Express.js または Sinatra を使用できます。より重いバックエンドが必要な場合は、MongoDB で Node.js または Express.js を使用できます。