JSON w bazie danych NoSQL: zalety i wady

W tym artykule przyjrzymy się, jak przechowywać kod JSON w bazie danych NoSQL. Przyjrzymy się zaletom i wadom używania JSON w bazie danych oraz zobaczymy, jak pracować z danymi JSON w niektórych najpopularniejszych bazach danych NoSQL . Pod koniec tego artykułu powinieneś dobrze rozumieć, jak przechowywać JSON w bazie danych NoSQL.

Niektóre funkcje z modelu dokumentu stały się popularne w popularnych relacyjnych bazach danych. Cechą tych systemów jest najczęściej spotykany typ danych JSON. W PostgreSQL 9.2 dodano możliwość konwersji danych do formatu JSON. Inne modele, które wcześniej uważano za nieefektywne i bezużyteczne, robią postępy w tej dziedzinie. Możesz przesyłać dane między wieloma usługami, używając de facto kodowania zapewnianego przez ekosystem node.js. W systemach poliglotowych bufory Apache Avro lub Protocol są zwykle używane jako mechanizmy przekazywania danych. XML ustępuje obecnie miejsca JSON, który jest bliższy modelom danych po stronie klienta.

Jako język po stronie serwera, wszystkie języki po stronie serwera powinny obsługiwać wydajną serializację danych przy użyciu JSON, takich jak Python i Java. W rezultacie transformacja danych wymagana do przekazania konfiguracji między interfejsem użytkownika a kanałem mediów społecznościowych użytkownika jest ograniczona. Możesz chcieć uruchomić uaktualnienie stopniowe, które zmienia się wraz z wydaniem każdej wersji. Jeśli chodzi o kompatybilność wsteczną lub do przodu, starsze aplikacje są wymagane do obsługi nowego formatu. Wiadomo, że relacje z jedną lub kilkoma osobami powodują problemy, gdy nie są prowadzone prawidłowo. Możemy po prostu zachować te łącza w tabeli utworów, ponieważ nie mają one żadnego wpływu na żadną inną relację niż utwór tabeli. JSON można również zapytać, aby określić, czy wyniki są przyjazne dla aplikacji w całości, czy tylko z określonymi kluczami.

Ponieważ w grę wchodzi tak dużo danych, może to spowodować nadmierną pojemność pamięci masowej. Kilku dostawców, w tym Postgres i MongoDB, stworzyło własne wersje reprezentacji danych, takie jak JSONB i BSON. W niektórych dokumentach zapisane wartości można zastosować do błędnie napisanych lub niepoprawnych kluczy.

MongoDB to najczęściej używana baza danych NoSQL. Baza danych zorientowana na dokumenty MongoDB to bezpłatna, wieloplatformowa baza danych NoSQL o otwartym kodzie źródłowym, która wykorzystuje struktury danych podobne do JSON ze schematami.

Baza danych JSON jest jedną z baz NoSQL, która zapewnia różnorodne typy danych i jest łatwa do zmiany w razie potrzeby. Dane mogą być przechowywane w dokumentach, a nie w sztywnych tabelach, dzięki czemu bazy danych JSON są bardziej elastyczne.

Kategoria baz danych JSON jest jedną z najpopularniejszych wśród baz NoSQL. Tradycyjne relacyjne bazy danych , w przeciwieństwie do baz NoSQL, są przeznaczone do przechowywania danych poza kolumnami i wierszami.

Dane w formacie JSON mogą być przechowywane w formatach tymczasowych. Na przykład witryna internetowa może generować dane generowane przez użytkowników, takie jak przesłany formularz. Może być również używany jako format danych dla dowolnego języka programowania, aby zapewnić wysoki poziom interoperacyjności.

Czy możesz przechowywać Jsona w Nosql?

W SQL Server lub SQL Database można przechowywać dokumenty JSON i wyszukiwać dane JSON w taki sam sposób, jak robi to baza danych NoSQL.

Bazy danych JavaScript Object Notation (JSON), które są używane w wielu nowoczesnych bazach danych, używają formatu danych znanego jako baza danych JSON. Norma, która została po raz pierwszy wprowadzona w 2006 roku, ułatwia zrozumienie zarówno ludziom, jak i maszynom. Bazy danych NoSQL są projektowane i pisane z myślą o konkretnych przypadkach użycia, takich jak przechowywanie danych, projektowanie i wybieranie metod zapytań/indeksowania oraz strukturyzacja danych. Struktury baz danych wykresów , takie jak bazy danych wykresów, zazwyczaj obsługują przetwarzanie w pamięci w ramach przetwarzania w pamięci. Każda część danych jest powiązana z zestawem numerów identyfikacyjnych relacji przechowywanych na dysku, które zostały ustawione w tych strukturach. Dzięki podejściu opartemu na klastrach baza danych może zbudować większą platformę danych, dodając więcej węzłów. Dane są dzielone między węzły w celu ułatwienia rozproszonego przechowywania i przetwarzania.

Możliwość dodawania nowych atrybutów do dokumentu jest rozszerzeniem schematu dokumentu. Usprawnia zarządzanie schematami aplikacji i przyspiesza dostarczanie mikrousług, eliminując potrzebę stosowania administratorów baz danych. Nazwy kluczy dokumentów można traktować jako nazwy kolumn w tabeli relacyjnej. Jeśli chcesz korzystać z Couchbase, możesz to zrobić wiedząc, że masz dostęp do wysokiego poziomu wydajności i elastyczności. Dodanie nowego węzła do klastra jest procesem prostym, natomiast równoważenie i replikacja danych odbywa się automatycznie z poziomu wiersza poleceń. Usługa bazy danych zarządza wszystkimi indeksami, partycjami, replikacjami i funkcjami dostępu do danych skonfigurowanymi w bazie danych.

Plik JSON to niedrogi format wymiany danych, który jest prosty do odczytu i zapisu. Dane mogą być reprezentowane na wielu platformach i aplikacjach przy użyciu tego języka. Amazon DocumentDB ze swoją szybką, skalowalną, wysoce dostępną iw pełni zarządzaną usługą bazy danych dokumentów umożliwia obsługę obciążeń MongoDB. Dzięki temu łatwo jest przechowywać, wyszukiwać i indeksować dane JSON.

Czy mogę przechowywać Jsona w Mongodb?

Tak, możesz przechowywać JSON w MongoDB. JSON to format używany do przedstawiania danych w sposób czytelny dla człowieka. MongoDB to baza danych, która może przechowywać dane w formacie JSON .

MongoDB to wysokowydajna baza danych NoSQL, która została opracowana w połowie 2000 roku. Dokumenty (rekordy) i zbiory (tabele) mogą być używane do przechowywania danych nierelacyjnych w MongoDB. Format JavaScript Object Notation (JSON) jest jedynym formatem opartym wyłącznie na JavaScript. Binarny JSON (BSON) to ciąg JSON, który może przechowywać różne typy danych. W tym artykule dowiemy się, jak obsługiwać dane JSON w MongoDB. Strukturyzacja danych, importowanie i eksportowanie to tylko niektóre z operacji. W kategoriach laika MongoDB obsługuje zarówno JSON, jak i MongoDB. Zamiast tworzyć nową tabelę, umieść powiązane dane i listy w tym samym dokumencie, jak pokazano na poniższym obrazku.

Co to jest Json w bazie danych Nosql?

JSON (JavaScript Object Notation) to lekki format wymiany danych. Ludziom łatwo jest czytać i pisać. Maszyny łatwo analizują i generują. Opiera się na podzbiorze języka programowania JavaScript, Standard ECMA-262 3rd Edition – grudzień 1999. JSON to format tekstowy, który jest całkowicie niezależny od języka, ale używa konwencji znanych programistom z rodziny języków C (C, C++, JavaScript i tak dalej). Te właściwości sprawiają, że JSON jest idealnym językiem wymiany danych.

Baza danych JSON to dokumentowa baza danych NoSQL, której można używać do przechowywania częściowo ustrukturyzowanych danych. Ten format jest znacznie bardziej elastyczny niż wiersz-kolumny, który jest czasochłonną i kosztowną metodą pisania. Bazy danych dokumentów, w przeciwieństwie do systemów plików, mają taką strukturę, że każdy dokument jest traktowany indywidualnie. Ponieważ MongoDB obsługuje różne typy indeksów, bazy danych NoSQL działają lepiej niż standardowe bazy danych. Możesz także połączyć ze sobą wiele dokumentów (osadzając informacje) lub utworzyć osobne dokumenty, a następnie połączyć je ze sobą. Zagnieżdżanie obiektów w dokumencie, takie jak zagnieżdżone tablice lub osadzone dokumenty, jest łatwe do zapytania. Bazy danych dokumentów, takie jak MongoDB, mają bogaty język zapytań (MQL) i potok agregacji, dzięki czemu przetwarzanie i przekształcanie danych jest znacznie łatwiejsze niż tradycyjnie. W rezultacie te bazy danych można łatwo przekazać do popularnych programów do analizy danych, takich jak Python i R, bez konieczności dodatkowego kodowania. Inne cechy MongoDB, takie jak wydajność i optymalizacja przestrzeni, sprawiają, że jest to najpopularniejsza baza danych JSON .

Bazy danych SQL, takie jak MySQL, nie obsługują formatu JSON, ponieważ jest on mniej wydajny i nie jest przeznaczony do aplikacji o dużym natężeniu ruchu. W rezultacie MySQL jest dobrym wyborem dla tych, którzy potrzebują dużej ilości danych i chcą utrzymać wysoką wydajność. Powinieneś używać JSON, jeśli potrzebujesz tylko lekkiej bazy danych, której można używać w aplikacjach na małą skalę.

Bazy danych Json: idealne rozwiązanie do przechowywania częściowo ustrukturyzowanych danych

Baza danych JSON może przechowywać dane częściowo ustrukturyzowane. To, że są elastyczne i wydajne, oznacza, że ​​mogą być używane do przechowywania danych, które nie wymagają znormalizowanej tabeli.

Baza danych Json Nosql

Bazy danych JSON NoSQL stają się coraz bardziej popularne, ponieważ oferują bardziej elastyczną i skalowalną alternatywę dla tradycyjnych relacyjnych baz danych. Bazy danych JSON są szczególnie dobrze przystosowane do obsługi złożonych struktur danych oraz do aplikacji wymagających dostępu do danych w czasie rzeczywistym.

Bazy danych dokumentów, takie jak MapR Database (obecnie część HP Enterprise Server Data Fabric), są czasami określane jako bazy danych bez schematów. Bazy danych dokumentów, w przeciwieństwie do relacyjnych baz danych, nie wymagają tej samej predefiniowanej struktury; musisz jednak zdefiniować aspekty, w jaki sposób zamierzasz zorganizować swoje dane, aby utworzyć bazę danych dokumentów. Jeśli Twoja aplikacja słabo radzi sobie z modelowaniem danych, nie ma szans na dobre działanie w dłuższej perspektywie. Możesz zdenormalizować swój schemat za pomocą HPE Ezmeral Data Fabric i przechowywać go w jednym wierszu lub utworzyć bazę danych NoSQL z wieloma indeksami. Gdy dane są pogrupowane według zakresu klucza, łatwiej jest odczytywać i zapisywać według klucza wiersza. Modelu ER można użyć do zdefiniowania modelu fizycznego, tak aby dane, które można razem odczytać, były przechowywane oddzielnie. Model NoSQL umożliwia denormalizację lub powielanie danych w celu uzyskania dostępu i przechowywania ich wszystkich razem.

Jest to zdenormalizowany magazyn danych, w którym dane są przechowywane w jednej tabeli i zawiera wiele indeksów, które normalnie byłyby przechowywane w relacyjnej bazie danych. Jeśli tabele znajdują się w relacji jeden-do-wielu, można je modelować jako pojedynczy dokument. Wiersz w relacyjnej bazie danych reprezentuje konkretną instancję podobnego obiektu. Model programowania obiektowego umożliwia łączenie różnych typów obiektów, na przykład poprzez rozszerzenie tego samego typu podstawowego. Każdy dokument zawiera klucz wiersza odpowiadający węzłowi w strukturze drzewa. W polu nadrzędnym przechowywane są identyfikatory węzłów, aw polu dzieci identyfikatory węzłów są przechowywane w tablicy. W tym wpisie na blogu omówię niektóre różnice między modelowaniem danych w bazie danych dokumentów a modelowaniem relacyjnej bazy danych. Modele dokumentów umożliwiają obiektom z każdego podtypu przechowywanie ich atrybutów w taki sam sposób, jak w przypadku typu podstawowego lub innych podtypów. Pozwala to na modelowanie różnych typów produktów w tej samej tabeli i grupowanie produktów według typów.

Json czy Mongodb: co jest lepszym wyborem do przechowywania danych?

Przechowywanie danych w JSON jest popularne, ponieważ jest łatwe do odczytu i zapisu oraz może być łatwo przesyłane przez sieć, ponieważ jest lekkie i łatwe do odczytania. MongoDB jest popularnym wyborem do przechowywania danych ze względu na swoją szybkość, elastyczność i możliwość skalowania.

Najlepszy sposób na przechowywanie Jsona w bazie danych

Nie ma jednoznacznej odpowiedzi na to pytanie, ponieważ zależy to od konkretnych potrzeb aplikacji. Jednak niektóre osoby zalecają używanie bazy danych zorientowanej na dokumenty, takiej jak MongoDB, do przechowywania danych JSON. Wynika to z faktu, że zorientowane na dokumenty bazy danych są zaprojektowane do pracy z danymi przechowywanymi w formacie podobnym do formatu JSON.

Do przechowywania danych związanych z użytkownikiem w mojej tabeli używany jest następujący model: uid (klucz podstawowy) i metakolumna, która przechowuje inne dane o użytkowniku w formacie JSON. Dlaczego jako programista miałbym używać jednej kolumny na usługę (w przeciwieństwie do używania wielu kolumn)? Jak mogę wykonać zapytanie dotyczące użytkownika o nazwie „foo”? Dane mogą być przechowywane w różnych formatach za pośrednictwem dokumentów JSON. Klucze obce można tworzyć w kolumnach (ale nie w dokumentach JSON), ale nie między kolumnami (chociaż można je rozdzielić). Bardzo ważne jest rozważenie rozwiązań NoSQL, takich jak MongoDB, jeśli chcesz mieć możliwość dodawania dowolnej liczby pól bez ograniczeń rozmiaru (innych niż dowolny limit rozmiaru dokumentu). Tabela 1: Liczba kolumn na wartość relacyjnej bazy danych.

Jedną z zalet korzystania z JSON jest to, że łatwo jest utworzyć kolejną parę klucz/wartość w polu JSON, gdy zespół nie jest zdyscyplinowany, więc kuszące jest unikanie migracji schematu. Na przykład struktura WordPressa ułatwia identyfikację tego typu treści (przynajmniej WordPress był pierwszym miejscem, w którym je zaobserwowałem i najprawdopodobniej pochodzi z innego miejsca). Jest szybszy i może pomieścić więcej kluczy niż JSON blob , ale nie jest tak szybki jak niektóre rozwiązania NoSQL. Mieszanie dwóch modeli niekoniecznie powoduje problem (zakładając, że nie ma dodatkowej przestrzeni), ale jeśli dwa zestawy danych nie są synchronizowane, mogą pojawić się problemy. Obsługa PLV8 PostgreSQL (wraz z prawdopodobnie innymi RDBMS z bardziej elastycznymi językami procedur składowanych) sprawia, że ​​jest to lepszy wybór niż inne RDBMS. Uważam, że lepiej pasujesz do baz danych NoSQL, takich jak MongoDB, jeśli próbujesz połączyć model nierelacyjny z relacyjną bazą danych. Jak zauważyli inni obserwatorzy, proces wyszukiwania będzie wolniejszy. Najprostszym sposobem zapytania byłoby wstawienie kolumny -ID.

Dynamodb: Jak przechowywać dokument Json

Możliwe jest użycie typu longblob, który może obsłużyć do 4 GB danych dla kolumny zawierającej duży obiekt JSON i może go wstawiać, aktualizować i czytać tak, jakby był tekstem. Jak przechowywać plik json w dynamodb? Dokument JSON może być przechowywany jako atrybut w tabeli DynamoDB. Służy do tego metoda withJSON. Metoda analizuje dokument JSON i mapuje każdy element na dane DynamoDB. Czy Postgres jest dobry dla jsona? Jeśli używasz statycznych danych JSON i danych aktywnych o strukturze SQL, PostgreSQL jest dobrym wyborem, ponieważ jego reprezentacja JSONB jest wydajna i umożliwia indeksację.

Musisz stworzyć skalowalną bazę danych, aby przechowywać i wyszukiwać dane Json, czego używasz

Skalowalna baza danych to taka, która może obsłużyć dużą ilość danych i zapewnia szybki dostęp do tych danych. Jedną z opcji przechowywania i wysyłania zapytań do danych JSON jest użycie bazy danych NoSQL, takiej jak MongoDB. MongoDB to zorientowana na dokumenty baza danych, która doskonale nadaje się do przechowywania danych w formacie JSON. Inną opcją jest użycie relacyjnej bazy danych, takiej jak MySQL. Chociaż MySQL nie jest tak dobrze przystosowany do przechowywania danych JSON, można go używać z pomocą biblioteki, takiej jak Json2Mysql.

Typ danych Json w Mysql

Nie jest konieczne konwertowanie formatu łańcuchowego na iz formatu łańcuchowego. Ten dokument można analizować lub formatować bez konieczności posiadania wiedzy programistycznej. W rezultacie MySQL używa typu danych JSON jako typu natywnego. Chociaż przechowywanie danych JSON w kolumnie MySQL ma pewne zalety, baza danych nie obsługuje zagnieżdżonych tablic ani typów obiektów.

Najlepszy sposób na przechowywanie danych Json na platformie Azure

Istnieje kilka sposobów przechowywania danych JSON na platformie Azure. Jednym ze sposobów jest użycie usługi Azure Blob Storage. Możesz utworzyć kontener obiektów blob, a następnie przechowywać w nim dane JSON. Innym sposobem jest użycie usługi Azure Table Storage. Możesz utworzyć tabelę, a następnie przechowywać w niej dane JSON.