3 rzeczy, o których należy pamiętać podczas modelowania danych dla bazy danych NoSQL

Bazy danych NoSQL są coraz bardziej popularne, ponieważ ilość generowanych danych rośnie wykładniczo. W przeciwieństwie do tradycyjnych relacyjnych baz danych , które są oparte na stałym schemacie, bazy danych NoSQL są wolne od schematów, co czyni je znacznie bardziej elastycznymi i łatwiejszymi do skalowania. Jeśli chodzi o modelowanie danych dla bazy danych NoSQL, należy pamiętać o kilku rzeczach. Po pierwsze, ponieważ nie ma schematu, nie musisz się martwić definiowaniem kolumn ani typów danych. Oznacza to, że możesz uporządkować swoje dane w dowolny sposób, jaki uznasz za stosowny. Po drugie, ponieważ bazy danych NoSQL są zaprojektowane tak, aby były skalowalne, musisz pomyśleć o tym, jak Twoje dane będą dystrybuowane na wielu serwerach. Jest to znane jako sharding i jest czymś, co należy wziąć pod uwagę od samego początku podczas projektowania modelu danych. Wreszcie, bazy danych NoSQL są często używane do przechowywania dużych ilości nieustrukturyzowanych danych. Oznacza to, że Twój model danych będzie prawdopodobnie znacznie prostszy niż w przypadku relacyjnej bazy danych. Pamiętaj o tych rzeczach, a będziesz na dobrej drodze do modelowania danych dla bazy danych NoSQL.

W bazach danych SQL, ilekroć dochodzi do zduplikowania danych, są one pobierane do innej tabeli. Modele danych są tworzone przy użyciu odpowiedzi interfejsu API REST, które są wykreślane względem wiersza w bazie danych. Aby połączyć wiele wierszy w jedną tabelę, nie wolno wracać do dysku więcej niż raz. Baza danych NoSQL ma lepszą wydajność, ponieważ jest bardziej rozpowszechniona. W bazie danych NoSQL wiersze mogą zawierać różne pola. Nie musisz przechowywać danych w wielu tabelach, jeśli nie potrzebujesz przechowywać różnych typów danych, takich jak szczegóły zamówienia lub informacje o klientach. Bazy danych NoSQL, które można podzielić na wiele partycji, można wdrożyć na różnych serwerach.

Klucz partycji określa, na którą partycję podzielony jest wiersz. Indeksy wtórne DynamoDB są dostępne w dwóch odmianach: lokalnej i globalnej. Chociaż lokalny indeks pomocniczy ma klucz sortowania, który różni się od klucza partycji, musi on być identyczny. Co więcej, globalny indeks wtórny może być wykorzystany do stworzenia jednolitego widoku wszystkich pozycji w Twoim portfelu. Odczytywanie 100 wierszy z dysku może być nieefektywne, jeśli chcesz je odfiltrować i zwrócić tylko 2 wiersze. Bardzo ważne jest, aby pamiętać, że jeśli korzystasz z baz danych NoSQL, powinieneś modelować swoje dane w inny sposób niż w przypadku modelowania ich w relacyjnych bazach danych. Ponieważ dane muszą mieć strukturę zgodną z oczekiwanym zapytaniem, bazy danych NoSQL są czasami uważane za mniej elastyczne niż bazy danych oparte na relacyjnych strukturach danych .

Pytanie brzmi, czy kodujesz relacje jawnie w RDBMS, czy niejawnie w NoDatabase. Zaletą NoSQL jest możliwość skalowania. Instancja RDS może działać z maksymalną pojemnością 1 TB pamięci i 128 procesorami vCPU, co stanowi ponad dwukrotnie większą pojemność niż 99% startupów. Z drugiej strony DynamoDB jest dostępne tylko za pośrednictwem Amazon Web Services, podczas gdy bazy danych typu open source nie blokują cię w dostawcy chmury.

Termin NoSQL odnosi się do czterech typów baz danych: magazynów klucz-wartość, magazynów opartych na dokumentach, magazynów opartych na kolumnach i magazynów opartych na wykresach. Trzy główne typy modelowania danych NoSQL to koncepcyjne, ogólne i hierarchiczne.

Co to jest model danych NoSQL? Model nie opiera się na systemie zarządzania relacyjnymi bazami danych (RDBMS). W rezultacie model nie określa, w jaki sposób dane są powiązane ani jak to wszystko się łączy.

Możliwość przeszukiwania dużych ilości danych jest jedną z najważniejszych cech systemów NoSQL . Bazy danych dokumentów mogą obsługiwać szeroki zakres aplikacji, ponieważ oferują najwięcej funkcji. Dostęp do danych można uzyskać na różne sposoby, w tym przy użyciu kluczy podstawowych w magazynach klucz-wartość i magazynach z szerokimi kolumnami.

Celem baz NoSQL jest oderwanie się od wierszy i kolumn relacyjnej bazy danych. Większość ludzi myli bazy danych NoSQL z brakiem modelu danych, co jest częstym nieporozumieniem. W poprzedniej sekcji opisano sposób organizacji danych w schemacie.

Przykład modelowania danych Nosql

Istnieje wiele różnych sposobów modelowania danych w bazie danych Nosql, a najlepsze podejście zależy od konkretnej aplikacji i wymagań dotyczących danych. Na przykład jednym z typowych sposobów modelowania danych w magazynie klucz-wartość jest użycie mapy skrótów, która umożliwia szybkie wyszukiwanie rekordów według klucza. Innym popularnym sposobem modelowania danych w bazie danych zorientowanej na dokumenty jest użycie dokumentów zagnieżdżonych, które mogą skuteczniej reprezentować złożone struktury danych niż tradycyjna relacyjna baza danych .

Narzędzia do modelowania baz danych Nosql

Jeśli chodzi o narzędzia do modelowania baz danych nosql , istnieje kilka różnych opcji do wyboru. Na przykład istnieją narzędzia, które koncentrują się na pomocy w projektowaniu i wizualizacji modelu danych, a także inne, które koncentrują się na pomocy w zarządzaniu i optymalizacji bazy danych nosql. Bez względu na to, jakie są Twoje konkretne potrzeby, prawdopodobnie istnieje narzędzie do modelowania bazy danych nosql, które może Ci pomóc.

Bazy danych NoSQL są zaprojektowane tak, aby były bardziej elastyczne niż relacyjne bazy danych, dzieląc je na mniejsze części. Większość ludzi myli bazy danych NoSQL z brakiem modelu danych. Zrozumienie sposobu organizacji danych jest ważnym krokiem w tworzeniu schematu. Różnice te zostaną odzwierciedlone w modelach danych dla każdego z czterech głównych typów baz danych NoSQL. W rezultacie projekt schematu będzie iteracyjny w czasie, aby sprostać wymaganiom aplikacji. Wybór odpowiedniej bazy danych NoSQL wymaga najpierw określenia, który model danych najlepiej pasuje do danego przypadku użycia. Istnieje wiele rodzajów typów danych i struktur danych do wyboru, jeśli chodzi o przechowywanie wartości i pól w każdym dokumencie.

Opracowano kilka zaawansowanych języków zapytań do obsługi szerokiego zakresu typów wartości pól, a pola są pobierane za pomocą zapytań. Wiersz w bazie danych NoSQL składa się z klucza i powiązanej kolumny, zwanej rodziną kolumn. Bazy danych NoSQL składają się z czterech typów bazowych struktur, które przechowują dane. Chociaż sposób organizacji danych jest bardzo elastyczny, czasami można go określić jako bez XML. Bazy danych dokumentów, bazy danych z szerokimi kolumnami i bazy danych wykresów są zwykle konfigurowane do używania określonego języka zapytań.

Bazy danych NoSQL zyskują na popularności, ponieważ zapewniają bardziej elastyczny i dynamiczny sposób przechowywania danych. Ponieważ te bazy danych są przeznaczone do chmury, można je skalować w poziomie, co czyni je idealnym rozwiązaniem dla firm, które chcą nadążać za szybkim rozwojem.

Co to jest narzędzie do modelowania bazy danych?

Narzędzie do modelowania danych to aplikacja, która umożliwia tworzenie struktur baz danych na podstawie diagramów, ułatwiając tworzenie struktury danych dostosowanej do potrzeb. Użytkownicy mogą tworzyć infografiki, diagramy, wizualizacje danych i schematy blokowe, które są dostosowane do ich konkretnej branży.

Najlepsze praktyki projektowania baz danych Nosql

Podczas projektowania bazy danych NoSQL należy wziąć pod uwagę następujące najlepsze praktyki:
1. Zachowaj prostotę: bazy danych NoSQL są zaprojektowane tak, aby były proste i łatwe w użyciu. Dlatego ważne jest, aby projekt był jak najprostszy.
2. Unikaj połączeń: połączenia nie są obsługiwane w bazach danych NoSQL. Dlatego ważne jest, aby ich unikać podczas projektowania bazy danych.
3. denormalizacja danych: Denormalizowanie danych jest powszechną praktyką w bazach danych NoSQL. Oznacza to, że dane są powielane w celu poprawy wydajności.
4. Użyj schematu: Schemat nie jest wymagany w bazie danych NoSQL, ale może być pomocny w organizowaniu danych.
5. Używaj odpowiednich typów danych: Bazy danych NoSQL obsługują różne typy danych. Ważne jest, aby wybrać odpowiedni typ danych dla każdego pola w bazie danych.

Możliwe jest wykorzystanie mocnych stron paradygmatu relacyjnego w denormalizacji RDBMS. Bazy danych NoSQL to fantastyczne narzędzie do tworzenia dynamicznych jednostek i częściowo ustrukturyzowanych agregatów. Zamiast myśleć o encjach i relacjach, modeluj NoSql przy użyciu podejścia opartego na hierarchii i agregacji. Denormalizacja w RDBMS skutecznie zamyka bazę danych do bazy NoSQL. Jeśli potrzebujesz dużej agregacji agregatów, musisz dołączyć do kodu, a jeśli potrzebujesz małej agregacji, musisz ją przeanalizować. Powinieneś jak najszybciej dowiedzieć się więcej o swoich związkach.

Diagram bazy danych Nosql

Diagram bazy danych Nosql to rodzaj bazy danych, która przechowuje dane w formacie innym niż tradycyjna relacyjna baza danych. Bazy danych Nosql są często wykorzystywane w aplikacjach wymagających wysokiego poziomu skalowalności i wydajności.

Nazwa i struktura diagramów modelowania danych różnią się od diagramów ER i diagramów klas. Reguły relacji NoSQL, uproszczone przez programistę, mają na celu pomóc programistom w rozpoczęciu pracy z NoSQL. Podczas modelowania zawsze lepiej jest zaplanować z wyprzedzeniem operacje odczytu i zapisu. Nigdy nie jest dobrym pomysłem umieszczanie dokumentów z rosnącą liczbą odniesień lub numerów w innym dokumencie. W rezultacie na rynku jest wiele produktów, które będą się rozwijać, więc nie możemy osadzać ani dodawać ich identyfikatorów do produktów jako referencji. Można utworzyć kolejną kolekcję do przechowywania wielu transakcji lub po prostu wstawić unikalne pole identyfikatora (na przykład id transakcji) do wszystkich transakcji dokonywanych w grupie. Nazwa i zasady projektowe modelowania danych NoSQL nie są tak silne jak SQL.

Aby ułatwić czytanie, zawsze lepiej jest dołączyć symbole, które składają się na diagram. Produkt posiada liczne transakcje, które są całkowicie opcjonalne, ale muszą być spełnione wymagania. W miarę rozwoju aplikacji, poniższy diagram może wymagać poprawy.

Plusy i minusy baz danych Nosql

Bazy danych Nosql są przeznaczone dla danych częściowo ustrukturyzowanych. Model relacyjny nie jest do tego odpowiedni. Magazyn klucz-wartość to doskonały wybór, ponieważ przechowuje dane w różnych parach klucz-wartość.

Przykład schematu bazy danych Nosql

Baza danych NoSQL to nierelacyjna baza danych, która nie korzysta z tradycyjnego, opartego na tabelach schematu relacyjnej bazy danych. Bazy danych NoSQL są często używane w przypadku dużych zbiorów danych i aplikacji internetowych działających w czasie rzeczywistym.

Baza danych NoSQL, w przeciwieństwie do relacyjnych baz danych, nie wymaga stałego schematu przechowywania danych. Podstawowym celem baz danych NoSQL jest umożliwienie przechowywania danych na dużą skalę w systemach rozproszonych. Firmy takie jak Twitter, Facebook i Google używają NoSQL do analizowania ogromnych ilości danych i tworzenia aplikacji internetowych w czasie rzeczywistym. Dane są przechowywane w bazie danych i pobierane jako para kluczy z wartością klucza. Ten typ bazy danych NoSQL może służyć do przechowywania informacji w kolekcji, słowniku lub tablicy asocjacyjnej. Typy dokumentów są powszechnie stosowane w systemach zarządzania treścią, platformach blogowych, analizach w czasie rzeczywistym i handlu elektronicznym. W większości przypadków bazy danych grafów są wykorzystywane do przechowywania danych w sieciach społecznościowych, logistyce lub przestrzennych bazach danych.

Za pomocą narzędzia MapReduce możesz definiować widoki w CouchDB. Zgodnie z tą zasadą rozproszony magazyn danych nie może zagwarantować więcej niż dwóch z trzech rzeczy. Spójność danych jest koniecznością: Dane nie mogą być zmieniane nawet po wykonaniu operacji. Zachowanie tolerancji partycji systemu jest bardzo ważne, nawet jeśli komunikacja między serwerami nie jest stabilna.

Czy bazy danych Nosql mają schemat?

Czy NoSQL ma schemat? W przeciwieństwie do relacyjnych baz danych, które mają hierarchię funkcji, bazy NoSQL jej nie mają. Podstawowa struktura każdego z czterech głównych typów baz danych NoSQL służy do przechowywania danych.

Dane w sposób, który najlepiej pasuje do Twojej aplikacji. Trzy typy schematów w Mongodb

MongoDB ma wiele zalet, w tym łatwość użytkowania i łatwość konserwacji. Najprostsza wersja tego systemu jest prostsza, ponieważ nie wymaga stosowania skomplikowanego schematu. Dzięki elastycznemu schematowi możesz modelować swoje dane w najlepszy sposób dla swojej aplikacji. W tym artykule omówimy modelowanie danych w MongoDB. Dane MongoDB mogą się domyślnie zmieniać. Struktury dokumentów nie są automatycznie wymuszane przez kolekcje. W rezultacie masz możliwość projektowania modeli danych, które najlepiej odpowiadają potrzebom aplikacji, a jednocześnie spełniają wymagania dotyczące wydajności. MongoDB wykorzystuje trzy rodzaje schematów: logiczny, fizyczny i widoku. Schemat logiczny bazy danych opisuje sposób jej zapisu. Za pomocą schematu logicznego można zdefiniować strukturę bazy danych o nazwie Produkty oraz utworzyć listę produktów. Schemat logiczny służy do definiowania relacji między danymi w bazie danych oraz do określania sposobu ich przechowywania. Schemat fizyczny jest definiowany przez fizyczną bazę danych. Schematu fizycznego można użyć na przykład do zdefiniowania struktury danych w bazie danych o nazwie Produkty. Określi również, w jaki sposób dane są indeksowane i przeszukiwane; schemat fizyczny można znaleźć w katalogu lub na dysku. W bazie danych na poziomie widoku schemat widoku opisuje projekt bazy danych. Schematu widoku można użyć na przykład do zdefiniowania struktury bazy danych o nazwie Produkty. Chociaż schemat widoku definiuje strukturę zestawu danych, nie określa sposobu jego przechowywania. Będziesz jednak mógł dzięki niemu korzystać z dowolnej technologii przechowywania, która może obsługiwać dokumenty. MongoDB obsługuje schematy oparte na trzech różnych typach. Schemat logiczny to metoda definiowania struktury danych, podczas gdy schemat fizyczny to metoda definiowania formatu przechowywania danych, a schemat widoku to metoda definiowania struktury danych, ale nie określania, w jaki sposób zbudowany. Dzięki modelowi danych MongoDB możesz wybrać wymagania, które chcesz spełnić, w oparciu o jego elastyczność. Jeśli na przykład masz duże ilości danych, możesz chcieć użyć schematu fizycznego zamiast schematu internetowego. Jeśli masz bardzo mało danych i chcesz uprościć swoją strukturę, możesz użyć schematu widoku. Schemat deklaratywny MongoDB, a także jego prosty i wydajny interfejs użytkownika sprawiają, że jest to doskonały wybór do tworzenia niestandardowych modeli.

Jaki typ schematu zostanie użyty w bazie danych Nosql?

Skalowanie: bazy danych NoSQL zwykle udostępniają schematy, które można łatwo skalować w górę iw dół, aby spełnić potrzeby programisty. Dzięki elastycznemu modelowi danych bazy danych NoSQL są idealne do przechowywania danych częściowo ustrukturyzowanych i nieustrukturyzowanych.

Json: Przyszłość zarządzania bazami danych?

Dane z częściowo ustrukturyzowanymi danymi, które nie wymagają ścisłej struktury wiersz-kolumna w standardowej bazie danych SQL, są idealne dla formatu JSON. Można go używać do szybszego i wydajniejszego tworzenia i aktualizowania treści, a także do poprawy elastyczności schematu. Idealnie nadaje się na przykład do przechowywania profili użytkowników lub opisów produktów.

Jaki jest przykład Nosql?

Baza danych NoSQL może być używana do wykonywania szerokiego zakresu zadań w różnych branżach. Baza danych NoSQL jest klasyfikowana na podstawie jej typu. Na przykład bazy danych dokumentów są klasyfikowane jako bazy danych ogólnego przeznaczenia. W bazach danych klucz-wartość proste zapytania wyszukiwania można wykonywać na dużych ilościach danych.

Dlaczego Mongodb jest najlepszą bazą danych Nosql

Miliony użytkowników, w tym Uber, Airbnb i Pinterest, korzystają z MongoDB. Jest to również najpopularniejsza baza danych NoSQL na GitHub. Istnieje wiele powodów, dla których warto używać MongoDB. Co więcej, jego rozmiar indeksu wynoszący zaledwie 2 GB jest imponujący. Potrafi obsłużyć dużą ilość danych w krótkim czasie. Ponadto MongoDB ma wiele przydatnych funkcji, takich jak sharding i replikacja. Możesz chronić swoje dane, nawet jeśli ich rozmiar rośnie. Jeśli chodzi o bazy danych NoSQL, MongoDB jest niekwestionowanym królem.