Jak utrzymać relacje między danymi w bazie danych NoSQL

Bazy danych NoSQL są coraz bardziej popularne, ponieważ ilość generowanych danych rośnie wykładniczo. Jednak nadal istnieje wiele nieporozumień dotyczących działania tych baz danych i utrzymywania relacji między danymi w środowisku NoSQL. W tradycyjnej bazie danych SQL dane są przechowywane w tabelach, a relacje są utrzymywane za pomocą kluczy obcych. W bazie danych NoSQL dane są często przechowywane w dokumentach, które są podobne do obiektów w obiektowym języku programowania. Dokumenty mogą być zagnieżdżane, co oznacza, że ​​relacje mogą być utrzymywane bez potrzeby stosowania kluczy obcych. Istnieje kilka różnych sposobów utrzymywania relacji między danymi w bazie danych NoSQL. Najczęstszym sposobem jest użycie dokumentów referencyjnych. Dokument referencyjny to dokument zawierający odniesienie do innego dokumentu. Na przykład, jeśli masz kolekcję postów na blogu, każdy post może zawierać odniesienie do dokumentu autora. Innym sposobem utrzymywania relacji między danymi w bazie danych NoSQL jest użycie osadzonych dokumentów. Osadzony dokument to dokument przechowywany w innym dokumencie. Na przykład, jeśli masz kolekcję postów na blogu, każdy post może mieć osadzony dokument zawierający informacje o autorze. Zaletą korzystania z dokumentów referencyjnych lub dokumentów osadzonych jest łatwiejsza aktualizacja danych w przyszłości. Na przykład, jeśli chcesz zmienić autora wpisu na blogu, wystarczy zaktualizować dokument autora. Nie musisz aktualizować każdego wpisu na blogu. Wadą korzystania z dokumentów referencyjnych lub dokumentów osadzonych jest to, że może to utrudnić wyszukiwanie danych. Na przykład, jeśli chcesz znaleźć wszystkie posty na blogu napisane przez określonego autora, musisz wyszukać dokument autora dla każdego posta. Może to być nieefektywne, jeśli masz dużą liczbę dokumentów. Jeśli pracujesz z bazą danych NoSQL, ważne jest, aby zrozumieć, jak utrzymywać relacje między danymi. Dokumenty referencyjne i dokumenty osadzone to dwa najczęstsze sposoby, aby to zrobić.

Implementacja NoSQL w bazie danych zorientowanej na dokumenty jest niewystarczająca lub nie istnieje dla rozwoju relacji między obiektami. W tym poście na blogu pokażemy, jak delegować zarządzanie obiektami/relacjami do bazy danych. Relacje obiektowe są tworzone przy użyciu wywołania interfejsu API REST. W tym przykładzie użyjemy czasownika PUT, aby połączyć klienta z problemem. Kiedy relacja jest reprezentowana w ten sposób, zawsze występuje tablica obiektów. Będziesz mógł zobaczyć zmiany w oryginalnym dokumencie po każdym odwołaniu do obiektu (tj. relacji). Ponieważ baza danych rejestruje użycie każdej relacji, możemy również zobaczyć, gdzie określony dokument jest używany w relacji. Korzystając z przykładowych zapytań przedstawionych poniżej, można znaleźć niejawne odniesienia do dokumentu za pomocą specjalnego zapytania: referencedby=true.

Istnieją relacje między różnymi dokumentami w MongoDB, co oznacza ich logiczny związek. Za pomocą metod referencyjnych i osadzonych można modelować relacje. Spójrzmy na przypadek przechowywania adresów dla użytkowników z relacjami N:N w poniższym przykładzie.

Relacje wiele-do-wielu (N:M) są trudniejsze do zaimplementowania niż relacje jeden-do-wielu, ponieważ w relacyjnej bazie danych nie ma jednego polecenia, które by to robiło. Kiedy są implementowane w MongoDB, są takie same. MongoDB domyślnie nie pozwala na tworzenie jakichkolwiek relacji.

Nierelacyjne bazy danych , znane również jako „NoSQL”, to zazwyczaj bazy danych obsługujące wyłącznie SQL. Ich zdolność do zatrzymywania informacji jest bardzo różna. Nierelacyjna baza danych zazwyczaj przechowuje dane w formacie nietabelarycznym, dzięki czemu można ją lepiej dostosować do potrzeb nowoczesnych struktur danych, takich jak bazy danych SQL i NoSQL.

Czy baza danych Nosql może być relacyjna?

Bazy danych NoSQL nie są relacyjnymi bazami danych, co oznacza, że ​​mogą mieć inną strukturę niż bazy danych SQL (takie jak wiersze i kolumny) i mogą być łatwiej dostosowywane do potrzeb użytkownika.

Systemy baz danych, takie jak relacyjne i NoSQL, są często implementowane w aplikacjach natywnych dla chmury. Ich architektura i praktyki przechowywania danych są różne, podobnie jak dostęp do informacji i danych. Baza danych bez SQL przechowuje dane nieustrukturyzowane lub częściowo ustrukturyzowane w parach lub dokumentach, które nie mają formatowania. Magazyny danych NoSQL są preferowane, gdy usługi o dużej objętości wymagają czasów odpowiedzi poniżej sekundy. Jeśli szukasz spójnego systemu dla aktualnie aktualizowanego elementu, poczekaj na tę odpowiedź, aż wszystkie repliki zostaną pomyślnie zaktualizowane. Nawet jeśli odpowiedź nie jest najnowsza, każdy węzeł zwróci natychmiastową odpowiedź. Jeśli zreplikowany węzeł danych ulegnie awarii, tolerancja partycji gwarantuje, że system będzie nadal działał.

Baza danych jako usługa (DBaaS) jest preferowana w stosunku do innych typów usług danych dla aplikacji natywnych w chmurze. Usługi te mogą służyć do zapewniania bezpieczeństwa, skalowalności i monitorowania. Możesz skonfigurować maszynę wirtualną platformy Azure i zainstalować na niej wybraną bazę danych dla każdej usługi. Mikrousługa natywna w chmurze może korzystać z relacyjnych baz danych lub NoSQL w zależności od wymagań użytkownika. Platforma Azure Database as a service (DBaaS) obejmuje cztery zarządzane relacyjne bazy danych. Nie ma potrzeby powstrzymywać się, jeśli chodzi o modele just-in-time i pay-as-you-go. Dostępna jest flagowa baza danych firmy Microsoft, SQL Server, a także wiele alternatyw typu open source.

Wybierając wymaganą liczbę rdzeni przetwarzania, pamięci i magazynu, możesz zainicjować obsługę bazy danych platformy Azure w mniej niż minutę. Firma Microsoft dokłada wszelkich starań, aby platforma Azure była otwartą platformą, dlatego udostępnia zarządzane wersje popularnych baz danych typu open source. Bezserwerowa warstwa obliczeniowa automatycznie zawiesza bazy danych w okresach nieaktywnych, co pozwala na odliczenie tylko opłat za przechowywanie. Oracle nabył Sun Microsystems, a zarządzana wersja MariaDB została stworzona jako rozwidlenie MySQL. Azure Database for MariaDB to w pełni zarządzana usługa bazy danych, która jest dostarczana w ramach chmury platformy Azure. Usługa jest zbudowana na silniku serwera MariaDB community edition. Może obsługiwać obciążenia o znaczeniu krytycznym, zapewniając przewidywalną wydajność i dynamiczne skalowanie.

Zarówno narzędzie interfejsu wiersza polecenia, jak i usługa Azure Data Migration Service to doskonałe sposoby migracji do niego baz danych Postgres. Oprócz obsługi aktywnego/aktywnego klastrowania na poziomie globalnym, CosmosDB obsługuje zarówno zapis, jak i odczyt, umożliwiając skonfigurowanie w tym celu dowolnego regionu bazy danych. System bazy danych CosmosDB może służyć do migrowania istniejących baz danych Mongo, Gremlin lub Cassandra przy minimalnych zmianach kodu lub danych. Usługę Azure Table Storage można łatwo przenieść do interfejsu API tabeli CosmosDB dla usług, które z niej korzystają. Rysunek 5-13 zawiera pięć dobrze zdefiniowanych modeli spójności dla Azure Cosmos DB. Te opcje ułatwiają zarządzanie kompromisami między spójnością, dostępnością i wydajnością. Poniższa tabela przedstawia poziomy spójności dla każdego z nich.

Jeremy Likness, Microsoft Program Manager, przedstawił doskonałe wyjaśnienie pięciu modeli. Nowa technologia baz danych, znana jako NewSQL, łączy rozproszoną skalowalność z gwarancjami ACID, tworząc obiektową bazę danych. Gdy środowiska chmurowe są efemeryczne, sensowne jest, aby bazy danych newSQL rozwijały się dzięki obecności bazowych maszyn wirtualnych, które można ponownie uruchomić lub zmienić harmonogram w dowolnym momencie. Poprzedni rysunek obejmuje projekty typu open source utworzone przez Cloud Native Computing Foundation. W przeciwieństwie do innych obciążeń, które używają konstrukcji Service, klient może wysłać pojedyncze żądanie DNS do grupy identycznych procesów bazy danych NewSQL. Możemy skalować bez wpływu na dostępność istniejących instancji aplikacji, jeśli oddzielimy instancje bazy danych od adresów powiązanych z nimi usług. Konkretne żądanie do usługi zawsze da ten sam wynik, niezależnie od tego, ile żądań zostanie wysłanych w tym samym czasie.

Ze względu na swoje liczne zalety bazy danych NoSQL szybko stają się coraz bardziej popularne. Możliwość skalowania w poziomie, obsługi większej ilości danych, bardziej elastycznego przechowywania danych i integracji z innymi systemami to zalety przetwarzania w chmurze. Bazy danych NoSQL mają wiele zalet w porównaniu z tradycyjnymi relacyjnymi bazami danych .

Czy Mongodb może być relacyjny?

Oprócz tego, że jest dobrze ugruntowanym, nierelacyjnym systemem baz danych o zwiększonej elastyczności i skalowalności poziomej, MongoDB ma pewne zalety w stosunku do relacyjnych baz danych, takie jak integralność referencyjna i współbieżność.

Czy płatek śniegu jest relacyjną bazą danych?

Nic dziwnego, że Snowflake to potężna relacyjna baza danych. Możesz go używać ze wszystkimi głównymi relacyjnymi modelami danych, w tym standardowymi trzema (tabele, relacje i łączenie) oraz bardziej nietypowym modelem płatka śniegu. Baza danych obsługuje również przesyłanie strumieniowe w czasie rzeczywistym, indeksowanie obiektów i przyspieszanie zapytań, a także wszystkie funkcje nowoczesnych relacyjnych baz danych, które można znaleźć w nowoczesnych bazach danych . Czy to jest relacyjne czy nie? Ta baza danych jest relacyjną bazą danych.

Która baza danych Nosql nie obsługuje relacji ani połączeń?

Istnieje kilka baz danych nosql, które nie obsługują relacji ani połączeń, w tym MongoDB, Cassandra i Hbase. Chociaż te bazy danych nie są tak popularne jak niektóre inne, nadal są używane przez wiele organizacji.

Oracle NoSQL Database nie obsługuje ogólnego operatora łączenia używanego w tradycyjnych relacyjnych bazach danych. Zapewnia jednak specjalny typ łączenia dla tabel o tej samej hierarchii. W rezultacie wykonanie sprzężeń jest bardzo proste, ponieważ pasują tylko współlokowane wiersze.

Relacja encji w Nosql

Relacja encji w nosql to relacja między dwoma lub więcej encjami w bazie danych nosql. Relacja ta może być jeden do jednego, jeden do wielu lub wiele do wielu.

Diagramy Er dla baz danych dokumentów

Można jednak użyć zasad modelowania ER do skonstruowania diagramu ER dla bazy danych zorientowanej na dokumenty w podobny sposób. Utwórz model danych, którego można używać do przechowywania dokumentów. Typy dokumentów, które mają być przechowywane, pola i właściwości każdego dokumentu oraz model jako całość powinny być uwzględnione w tym modelu danych. Diagram encji jest wymagany do utworzenia modelu danych. Poniższy diagram przedstawia strukturę danych w Twoim magazynie dokumentów. Następnie, korzystając z diagramu relacji, utwórz model danych. Poniższy diagram przedstawia relacje między jednostkami w modelu danych.

Relacja wiele do wielu w Nosql

Relacja liczba-do-wielu to taka, w której dwie jednostki mogą być połączone wieloma instancjami tej samej jednostki. Istnieje kilka przykładów z życia: lekarze mogą leczyć wielu pacjentów, mając jednocześnie wielu lekarzy.

Chcę zaimplementować strukturę taksonomii (terminy geograficzne) dla mojej aplikacji node.js z bazą danych NoSQL. Ideą tagów geograficznych było zidentyfikowanie osób, które urodziły się w określonych miastach z tymi hasłami, odfiltrowanie ich później i oznaczenie. John Doe urodził się w Blackburn (Lancashire) w 1957 r., Paul Brown w Liverpoolu w 1960 r., a Georgia Doe w Wirral w 1982 r. Jeśli w kraju jest tylko kilka elementów strukturalnych, które podążają za nowoczesnymi, zostaną one przefiltrowane w sposób, który nie są możliwe. Jestem nowicjuszem w świecie NoSQL (nie projektowałem żadnych baz NoSQL, więc przede mną poważne wyzwanie projektowe). Myślę, że istnieje kilka opcji rozwiązania tego problemu.

Notacja kurzej łapki: relacja wiele-do-wielu

Notację Kurze łapki można zwykle zobaczyć w bazie danych podczas graficznego przedstawiania wielu lub wielu relacji. Zgodnie z tą notacją relacje między tabelami są reprezentowane przez serię linii. Początek wykresu (lewy górny róg) zwykle zaczyna się od linii prowadzącej w dół do tabeli określanej jako „obca” (ponieważ tam znajduje się początek). Następnie wiersze przejdą do powiązanej tabeli, a następnie do tabeli podrzędnej.

Dokumentacja Nosql

Dokumentacja Nosql to proces lub zestaw reguł używanych do pisania kodu nosql . Jest to styl kodowania, który ma na celu uczynienie kodu nosql bardziej czytelnym i łatwiejszym do zrozumienia.

Bazy danych NoSQL, w przeciwieństwie do tradycyjnych relacyjnych baz danych, nie przechowują danych w ustalonym formacie. Najpopularniejsze typy to dokumenty, kluczowe wartości, szerokie kolumny i wykresy. Pod koniec pierwszej dekady XXI wieku znaczny spadek kosztów pamięci masowej doprowadził do rozwoju baz danych NoSQL. Programiści mogą używać tych narzędzi do przechowywania ogromnych ilości nieustrukturyzowanych danych, co pozwala im pracować nad szeroką gamą projektów. Bazy danych dokumentów, bazy danych klucz-wartość, magazyny z szerokimi kolumnami i bazy danych wykresów to jedne z najpopularniejszych baz danych NoSQL. Ponieważ nie są wymagane żadne sprzężenia, zapytania są szybsze. Najczęstsze przypadki użycia obejmują aplikacje krytyczne (np. dane finansowe) i bardziej zabawne (np. przechowywanie odczytów IoT z inteligentnej kuwety dla kotów).

W tym samouczku przyjrzymy się, jak działa baza danych NoSQL i dlaczego jest ona korzystna dla różnych aplikacji. Ponadto przyjrzymy się niektórym powszechnym nieporozumieniom na temat baz danych NoSQL i ich zastosowań. Według DB-Engines, MongoDB jest najczęściej używaną nierelacyjną bazą danych na świecie. Nie potrzebujesz żadnego oprogramowania na komputerze, aby wysyłać zapytania do bazy danych MongoDB w tym samouczku. Klaster to zbiór baz danych, w których przechowywane są bazy danych MongoDB . Magazyn danych Atlas jest dostępny, gdy masz klaster. Istnieją trzy typy baz danych, które można utworzyć: ręcznie w Atlas Data Explorer, w MongoDB Shell lub w MongoDB Compass, w zależności od preferowanego języka programowania.

Ten przykład pokaże, jak zaimportować przykładowy zestaw danych Atlas. Baza danych NoSQL może zapewnić programistom wiele korzyści, takich jak elastyczne modele danych, skalowanie w poziomie, błyskawiczne zapytania i łatwość użytkowania. Możesz wstawiać nowe dokumenty, edytować istniejące i usuwać dokumenty w Eksploratorze danych. Korzystając ze struktury agregacji, możesz analizować swoje dane w bardzo wydajny sposób. Możesz łatwo przeglądać dane Atlas i Atlas Data Lake na wykresach.

Zapytanie Nosql

Bazy danych NoSQL są często używane, gdy skalowalność jest ważniejsza niż spójność danych. Bazy danych NoSQL są czasami nazywane „nie tylko SQL”, aby podkreślić, że mogą obsługiwać języki zapytań podobne do SQL.

Wcześniej modele danych i systemy zapytań były ściśle zintegrowane. Możemy teraz tworzyć systemy baz danych, które traktują priorytetowo produktywność programistów i zacząć wyodrębniać metodę zapytań z modelu danych, aby nadać priorytet produktywności programistów. SABRE, pierwsza na świecie komercyjna baza danych, została założona w 1994 roku przez IBM i American Airlines w celu poprawy wydajności biletów lotniczych. Bazy danych NoSQL zostały zoptymalizowane pod kątem skalowalności, czasu działania, redundancji, elastyczności i elastyczności w ciągu ostatnich kilku lat. Oprócz dodania opcji map-reduce w Riak i MongoDB, dodali ją także do CouchDB i Riak. Spodziewaliśmy się prostego deklaratywnego zapytania ad-hoc z SQL, ale okazało się, że jest to bardziej sztuczka skryptowa. Jeśli budujesz system bazy danych, który można łatwo skalować, zapytania nie są głównym celem.

XQuery i Jsoniq to próby stworzenia standardowego języka zapytań, za pomocą którego można pobierać hierarchiczne dokumenty w bazach danych dokumentów. MarkLogic, baza danych dokumentów XML, oprócz XQuery wykorzystuje XQuery, podczas gdy ArrangoDB wykorzystuje własny nadzbiór dostosowany do modelowania danych. Oba języki mają silny związek z formatem danych przechowywanych na dysku i oba były używane komercyjnie. Jeden lub oba języki zapytań używane w bazie danych dokumentów są powiązane z językami zapytań używanymi w bazie danych. N1QL (lub język zapytań nie pierwszej formy), w przeciwieństwie do SQL, jest z natury bardzo podobny do SQL. Pomimo tego, że relacje nie są wymuszane, współpracujemy nad dokumentami, niezależnie od tego, czy mają one charakter formalny, czy nieformalny. Zarówno Couchbase, jak i Cassandra poświęciły dużo czasu i wysiłku na swoje indeksy i analizy zapytań, aby mogły wyszukiwać dane w ten sposób bez potrzeby wyszukiwania relacyjnego.

Czy możesz wysyłać zapytania w Nosql?

Nazwa NoSQL nie odnosi się do SQL. SQL nie jest preferowaną metodą pisania zapytań w No SQL. Oprogramowanie nie przechowuje danych w formacie relacyjnym, ale raczej w zorganizowany sposób.

Co to jest przykład Nosql?

Kolumnowe bazy danych NoSQL, takie jak Cassandra, HBase i Hypertable, są powszechne.

Czy Nosql jest łatwiejszy niż Sql?

Zaletą baz danych SQL jest przetwarzanie zapytań i łączenie danych w tabelach, co pozwala na bardziej złożone zapytania dotyczące danych strukturalnych, takie jak żądania ad hoc. Spójność bazy danych NoSQL między produktami, szczególnie w przypadku dużych ilości danych, jest wspólną cechą tego typu bazy danych.

Model danych Nosql

Co to jest model danych NoSQL? Jakie są zalety i wady? Nie istnieje coś takiego jak relacyjny system zarządzania bazą danych (RDBMS), a jest to model, którego nie da się powielić. W rezultacie model nie ma wyraźnego sposobu, aby zrozumieć, w jaki sposób dane są ze sobą powiązane – jak to wszystko się łączy.

8 wzorców modelowania danych w Redis obejmuje podstawy modelowania danych w NoSQL, a także najlepsze praktyki na początek. Książka analizuje osiem modeli danych, których programiści mogą używać do tworzenia nowoczesnych aplikacji bez trudności, jakie mogą stwarzać tradycyjne bazy danych . Korzystając z NoSQL, możesz połączyć dwie oddzielne tabele lub kolekcje, aby utworzyć pojedynczą tabelę lub kolekcję. W rezultacie łatwiej jest znaleźć wszystkie istotne dane i zrozumieć ich związek. Każdą tabelę w NoSQL można przeglądać osobno. Jeśli chcesz modelować relacje jeden-do-wielu, osadzasz osobno listy ograniczone (takie jak listy o znanych rozmiarach) i listy nieograniczone. Produkt w tym przypadku jest jeden, a wiele recenzji, nazwisk autorów, dat publikacji, ocen i komentarzy to „wiele” zmiennych.

Pierwszy wzorzec to relacje typu liczba-do-wielu z nieograniczonymi bokami. Celem relacyjnej bazy danych jest przechowywanie produktów w oddzielnych tabelach. Ponieważ schematy są tak elastyczne i umożliwiają oddzielenie pól typu na podstawie typu kolekcji, wszystkie schematy Redis Stack można skonfigurować za pomocą tej funkcji. Gdy gromadzisz i agregujesz dane szeregów czasowych, wzorzec zasobnika zmniejsza narzut. Wzorzec rewizji może być używany w różnych kontekstach, w których wymagane są dane w czasie rzeczywistym. Wzorców tych można użyć do obejścia komplikacji związanych z operacjami JOIN w NoSQL. Wzorzec drzewa i wykresu jest szczególnie przydatny w przypadku różnych ciężkich operacji opartych na JOIN, takich jak zasoby ludzkie, systemy CMS, katalogi produktów i sieci społecznościowe.

Ten model nie jest obsługiwany przez system zarządzania relacyjnymi bazami danych (RDBMS), ponieważ jest oparty na modelu, który nie jest obsługiwany przez żaden system. Przechowywanie danych może odbywać się na różne sposoby, w tym przy użyciu dysku, w pamięci lub obu. Redis Launchpad ma wiele aplikacji napisanych przy użyciu NoSQL i Redis.

Dokument Aplikacja Nosql Dane

Istnieje wiele powodów, dla których warto używać aplikacji dokumentowej do przechowywania danych. Po pierwsze, bazy danych dokumentów są bardzo elastyczne i mogą z łatwością przechowywać dane w różnych formatach. Oznacza to, że możesz przechowywać dane w formatach JSON, XML, a nawet binarnych, jeśli tak wybierzesz. Po drugie, bazy dokumentów są często łatwiejsze do skalowania niż tradycyjne relacyjne bazy danych. Dzieje się tak dlatego, że można je bardzo łatwo podzielić na wiele serwerów. Wreszcie, bazy danych dokumentów często zapewniają lepszą wydajność niż relacyjne bazy danych dla niektórych typów zapytań.

Dane w bazach danych zorientowanych na dokumenty są przechowywane w formacie JSON, a nie w kolumnach/wierszach, jak w innych nowoczesnych bazach danych. Ten typ danych umożliwia radzenie sobie z wyzwaniami, które są znacznie trudniejsze do opanowania za pomocą RDBMS. Magazyny dokumentów umożliwiają programistom szybszą współpracę ze zwinnym oprogramowaniem, czyniąc je naturalnym i elastycznym rozwiązaniem. Wyrazisty język zapytań i wieloaspektowa funkcja indeksowania ułatwiają wykonywanie zapytań na różne sposoby. Korzystając z transakcji ACID, możesz zachować wszystkie gwarancje, do których jesteś przyzwyczajony w relacyjnej bazie danych. Dzięki systemom rozproszonym Twoje dane mogą stać się nieskończenie skalowalne i odporne. Każdy dokument jest przechowywany oddzielnie i jest łatwiej rozprowadzany na serwerach, aby zapewnić, że lokalizacja danych nie ucierpi.

Bazy danych dokumentów, w przeciwieństwie do baz relacyjnych, wykorzystują intuicyjne, praktyczne modelowanie, które można szybciej odczytać. Ponieważ jakość danych będzie niższa, tabele będą mniej sztywne. Ponieważ nie ma natywnego skalowania, jeśli chcesz podzielić swoją tradycyjną relacyjną bazę danych na partycje, będziesz musiał zapłacić za drogie systemy skalowalne. Każdy magazyn dokumentów w bazie danych zorientowanej na dokumenty zawiera pola dla różnych typów dokumentów i są one opcjonalne. Chociaż każdy dokument ma ten sam skład strukturalny, w każdym dokumencie znajdują się odrębne pola. Każdy dokument ma swój własny unikalny identyfikator, którego można używać do dodawania, zmieniania, usuwania i wyszukiwania informacji. Ogólnie przyjmuje się, że kodowanie dokumentów obejmuje pewien standardowy format lub kompresję danych (lub informacji) w kapsułkach.

Bazy danych zorientowane na dokumenty różnią się od konwencjonalnych baz danych tym, że są znacznie bardziej elastyczne i nie wymagają spójności. Zamiast wysyłać dane do kolumn w bazie danych, dane są pobierane bezpośrednio z dokumentu. Nie jest konieczne dodawanie nowych pól informacyjnych do każdego zbioru danych, tylko odpowiednie w magazynie dokumentów.

Różnica między Mongodb i Sql

Ważne jest, aby pamiętać, że dokumenty są różne. Nie ma ograniczeń co do liczby pól, które można uwzględnić w dokumencie. Typy dokumentów mogą również zawierać powiązane z nimi pola. Na przykład dokument może reprezentować klienta w bazie danych. Dokument zawierałby imię i nazwisko klienta, adres i numer telefonu. W polach może znaleźć się również historia zamówień klienta oraz stan konta.
Różnica między MongoDB i SQL polega na tym, że bazy danych nie są tabelami, a dokumenty również nie są tabelami. MongoDB nie ma kolekcji pól, tak jak SQL. Z drugiej strony kolekcje dokumentów składają się z powiązanych ze sobą pól.