Migracja danych z relacyjnej bazy danych do bazy danych NoSQL

Relacyjne bazy danych są od wielu lat wybierane przez firmy. Jednak rozwój dużych zbiorów danych i potrzeba obsługi większej ilości nieustrukturyzowanych danych doprowadziły do ​​powstania nowego rodzaju baz danych, znanych jako bazy danych NoSQL. Migracja danych z relacyjnej bazy danych do bazy danych NoSQL może być zniechęcającym zadaniem. Ale przy odpowiednich narzędziach i planowaniu można to zrobić stosunkowo łatwo. Podczas migracji danych należy pamiętać o kilku rzeczach: 1. Wybierz odpowiednią bazę danych NoSQL do swoich potrzeb. Istnieje wiele różnych typów baz danych NoSQL, dlatego ważne jest, aby wybrać taką, która będzie odpowiadać Twoim potrzebom. 2. wyeksportuj swoje dane z relacyjnej bazy danych. Można to zrobić za pomocą różnych narzędzi, w zależności od bazy danych. 3. Zaimportuj swoje dane do bazy danych NoSQL. Ponownie, dostępnych jest wiele narzędzi, które mogą w tym pomóc. 4. Testuj, testuj, testuj. Ważne jest przetestowanie danych w nowej bazie danych NoSQL, aby upewnić się, że wszystko zostało poprawnie zmigrowane i że dane są dostępne.

Starożytny system zarządzania relacyjnymi bazami danych (RDBMS), który działa w korporacyjnych centrach danych i przechowuje większość światowych danych od ponad 30 lat, jest dominującym systemem danych. To nie może trwać. RDBMS nie jest już w stanie nadążyć za rosnącą ilością, szybkością i różnorodnością generowanych i zużywanych danych. Bazy danych NoSQL są wymagane w nowej erze Big Data. Nie ma wątpliwości, że przejście ze starszych systemów RDBMS na nowoczesne bazy danych NoSQL jest proste. Wybór odpowiedniego oprogramowania NoSQL do migracji z relacyjnej bazy danych do bazy NoSQL wymaga starannego planowania. SQL i NoSQL Land znacznie różnią się składnią, więc język może wymagać od nowych użytkowników pewnej gimnastyki umysłowej.

Chociaż może to zniechęcić niektórych programistów do używania NoSQL w ich następnym projekcie, nie powinno ich to zniechęcać. Skala Foursquare pozwala mu przyciągnąć miliony użytkowników i ponad 2,5 miliarda zameldowań. Jedną z wielkich zalet NoSQL jest możliwość iteracji modelu, jeśli jest to konieczne do spełnienia określonej potrzeby biznesowej. Po migracji ze świata relacyjnego wielu nowych użytkowników zwraca się w stronę chmury. Foursquare i Art.sy to dwie firmy, które przeszły od relacyjnych baz danych do baz NoSQL. Proces przenoszenia danych RDBMS do kolumnowej bazy danych, takiej jak Cassandra, różni się od przenoszenia danych do magazynów klucz-wartość, takich jak Riak, czy migracji danych do MongoDB. Większość odnoszących sukcesy firm rozwija skalę od samego początku, używając Nosql jako podstawowego narzędzia do zarządzania procesami biznesowymi.

Chociaż bazy danych NoSQL można gruntownie migrować, nadal wymagają dokładnego odwzorowania schematu w dowolnym języku programowania, który otrzymuje dane. Ponieważ dane stają się coraz bardziej heterogeniczne, a migracje do baz danych NoSQL wciąż przyspieszają, bazy danych NoSQL będą mogły interpretować dane w sposób otwarty na zmiany w nieodłącznym schemacie danych.

Jak przeprowadzić migrację relacyjnej bazy danych do bazy danych Nosql?

Aby przeprowadzić migrację relacyjnej bazy danych do bazy danych nosql, należy wykonać kilka kroków. Najpierw musisz wyeksportować swoje dane z relacyjnej bazy danych do formatu pliku, który można zaimportować do bazy danych nosql. Następnie musisz utworzyć schemat dla swojej bazy danych nosql. Na koniec musisz zaimportować swoje dane do bazy danych nosql.

Czy możesz przechowywać dane relacyjne w Nosql?

Relacje mogą być przechowywane w bazach danych NoSQL, ponieważ różnią się one od relacyjnych baz danych tym, że są unikalne i nie są przechowywane w ten sam sposób. Wielu użytkowników baz danych NoSQL zgłasza, że ​​modelowanie danych relacji w bazach danych NoSQL jest łatwiejsze niż modelowanie danych w relacyjnych bazach danych, ponieważ powiązanych danych nie trzeba rozdzielać między tabele.

Dane mogą być przechowywane przy użyciu prostej pary klucz/wartość, dokumentu JSON lub wykresu. Baza danych jako usługa (DBaaS) to rodzaj bazy danych, która nie wymaga SQL do wykonywania zapytań. Wiele z tych baz danych obsługuje zapytania zgodne z SQL, dlatego termin „NoSQL” odnosi się do nierelacyjnej bazy danych. W magazynie dokumentów nie ma wymogu posiadania tej samej struktury dla wszystkich dokumentów. Takie podejście pozwala na skorzystanie z szerokiego wachlarza możliwości. Klucz to unikalny identyfikator przypisany do dokumentu, który jest często haszowany. Pojedynczy dokument o strukturze atomowej zazwyczaj zawiera operacje zapisane w wielu polach.

Zamiast obliczania skrótu, dane w większości baz danych opartych na kolumnach są fizycznie przechowywane w kolejności klucza. Klucz wiersza jest traktowany jako indeks podstawowy i umożliwia dostęp do informacji opartych na kluczu za pośrednictwem określonego klucza lub zestawu kluczy. Możesz użyć niektórych implementacji do tworzenia indeksów pomocniczych nad kolumnami w rodzinie kolumn. Aby wykonywać proste wyszukiwania przy użyciu wartości klucza lub zestawu kluczy, magazyny kluczy/wartości są wysoce zoptymalizowane. Magazyny danych w magazynach danych grafów są podzielone na dwie kategorie: węzły i krawędzie. Węzły mogą reprezentować dowolną jednostkę, a krawędź może wskazywać związek między dowolną jednostką lub krawędzią. Język zapytań, taki jak grafowe bazy danych, może być używany do łatwego przechodzenia przez sieć relacji.

Magazyny danych szeregów czasowych są przeznaczone do przechowywania danych telemetrycznych w optymalny sposób. Możliwe jest wykorzystanie sensorów IoT lub liczników aplikacji/systemu. W niektórych przypadkach obiektowy magazyn danych replikuje obiekt blob w wielu węzłach serwera. Dostęp do plików można uzyskać w sieci przy użyciu standardowych protokołów sieciowych, takich jak blok komunikatów serwera (SMB) podczas korzystania z udziałów plików. Indeksy zewnętrzne służą jako indeks wtórny w przypadku składnic danych. Oprogramowanie jest w stanie przechowywać ogromne ilości danych i zapewniać dostęp do nich w czasie zbliżonym do rzeczywistego. Indeks jest tworzony przy użyciu metody indeksowania. Wyszukiwanie dowolnego tekstu może być obsługiwane w niektórych przypadkach, ponieważ może być wielowymiarowe.

Architektura chmury została zaprojektowana tak, aby była natywna dla chmury. Jest to najnowsza iteracja w rozwoju i wdrażaniu oprogramowania. Celem tego modelu jest umożliwienie wysoce responsywnych aplikacji, które można wdrożyć jako model chmurowy, lokalny lub hybrydowy.
Organizacje coraz częściej przyjmują architektury natywne w chmurze, aby obniżyć całkowity koszt oprogramowania, a jednocześnie lepiej zarządzać procesami opracowywania i dostarczania. Korzystając z architektur natywnych dla chmury, możesz tworzyć aplikacje, które można szybko skalować w górę iw dół. Co więcej, są one bardziej wrażliwe na zmiany niż wcześniej, co czyni je doskonałym wyborem dla dzisiejszego dynamicznego środowiska biznesowego.
Celem natywnych architektur chmurowych jest wykorzystanie mikrousług i systemów rozproszonych. Implementacja mikrousługi to implementacja pojedynczego serwera lub maszyny wirtualnej, która jest niewielka i samodzielna. System rozproszony to zbiór mikrousług, które są rozproszone na wielu serwerach.
Kluczowym elementem architektury natywnej w chmurze są mikrousługi. Możesz podzielić swoje aplikacje na małe, modułowe elementy, które można wdrażać niezależnie i które można szybko aktualizować i wymieniać za pomocą tej funkcji. Wykorzystując to podejście do tworzenia oprogramowania, możesz łatwo testować i wdrażać nowe wersje swoich aplikacji.
Architektury oparte na mikrousługach są również wykorzystywane do tworzenia natywnych architektur chmurowych. Serwer obsługuje obsługę różnych mikrousług. Dzięki takiemu podejściu możesz skalować swoją aplikację na różne sposoby i odizolować ją od reszty.
Z drugiej strony architektura oparta na mikrousługach jest oparta na systemie rozproszonym. Oznacza to, że Twoje aplikacje są rozproszone we wszystkich węzłach w Twojej sieci. Możesz skalować swoje aplikacje w górę lub w dół bez wpływu na ich wydajność, robiąc to za pomocą tej metody.
W dzisiejszym zglobalizowanym świecie firmy coraz częściej wdrażają natywne architektury chmurowe. Zapewniają one szereg korzyści oprócz poniższych.
Koszt oprogramowania został obniżony.
Zdolność radzenia sobie z niewielkimi dawkami stresu
Aby dostosować się do zmian.

Zalety i wady baz danych Nosql

Podstawowa różnica między bazami danych NoSQL a relacyjnymi bazami danych polega na tym, że dane są przechowywane w dokumentach. Są zatem klasyfikowane jako „nie tylko SQL”, a tym samym podzielone na różne modele danych w oparciu o ich elastyczność. Bazy danych dokumentów, magazyny klucz-wartość, bazy danych z szerokimi kolumnami i bazy danych wykresów należą do baz danych NoSQL.
MongoDB nie wymaga użycia systemu zarządzania relacyjnymi bazami danych ani struktury relacyjnej bazy danych (RDBMS). Podczas korzystania z MongoDB w połączeniu z relacyjną bazą danych jest to możliwe. Jeśli na przykład tworzysz wizualizację danych dotyczącą zbioru różnych źródeł danych.
Model danych Cassandry jest zbudowany wokół i zoptymalizowany pod kątem dużych zapytań odczytu. Ponadto Cassandra nie obsługuje transakcyjnego modelowania danych przeznaczonego dla relacyjnych baz danych (np. transakcji znormalizowanych). Cassandra umożliwia wysyłanie zapytań o jedną tabelę na raz, zamiast denormalizować dane.
Bazy danych NoSQL mogą być w niektórych przypadkach integrowane z relacyjną bazą danych, pomimo ich braku ścisłości. Ta metoda polegałaby na relacyjnej bazie danych do przechowywania modeli danych i schematów danych, a także baz danych NoSQL. W rezultacie zapytania o dane zarówno w NoSQL, jak i relacyjnych bazach danych byłyby bardziej wydajne.

Jak przekonwertować Sql na Nosql?

Bazy danych Nosql są często używane, gdy skalowalność jest ważniejsza niż spójność danych. Aby przekonwertować bazę danych sql na bazę nosql, musisz najpierw wyeksportować dane z bazy danych sql do pliku. Następnie możesz użyć narzędzia do importowania bazy danych nosql, aby zaimportować dane do bazy danych nosql.

Bazy danych NoSQL są często używane w różnych ustawieniach, nawet jeśli są tylko pojedynczym oprogramowaniem lub działają w połączeniu z bazami danych RDBMS i NoSQL. Schemat i logika danych muszą być refaktoryzowane w celu migracji z SQL do NoSQL. Hosting musi być wykonany w proponowanej technologii i musi być wykonany w razie potrzeby w celu maksymalizacji wydajności. Ponieważ platformy chmurowe, takie jak AWS (Amazon Web Services) i Azure (Microsoft Azure), są zbudowane na NoSQL, przejście na tę platformę jest lepszą decyzją. Jedną z najważniejszych zalet korzystania z baz No SQL jest możliwość pobierania danych w różnych formatach, w tym JSON. Ponieważ jest wysoce przenośny, idealnie nadaje się zarówno do aplikacji internetowych, jak i mobilnych.

Sql i Nosql mogą być używane razem w hybrydowej bazie danych

Czy sql i nosql mogą być używane razem? Nie ma problemu, jeśli są one połączone w hybrydową bazę danych .

Jak przenieść dane z Rdbms do Mongodb?

Można to zrobić na kilka sposobów, ale najczęstszym jest użycie narzędzia takiego jak narzędzie mongoimport MongoDB. To narzędzie może pobierać dane z różnych źródeł i ładować je do bazy danych MongoDB .

MongoDB to baza danych NoSQL, która sprawdza się zarówno w szybkim, jak i wydajnym przechowywaniu danych. Baza danych NoSQL może przechowywać i zarządzać dużymi ilościami danych nieustrukturyzowanych i częściowo ustrukturyzowanych. W tym artykule pokażemy, jak zmapować podstawowe koncepcje relacyjne między relacyjną bazą danych a MongoDB. MongoDB, popularna baza danych NoSQL , jest idealnym wyborem dla dużych zbiorów danych ze względu na swoją elastyczność i możliwość efektywnego przechowywania dużych zbiorów danych. Hevo Data to potok danych bez kodu, który zapewnia w pełni zarządzaną integrację danych z MongoDB, ponad 100 źródeł danych (w tym ponad 40 bezpłatnych źródeł danych) oraz dużą liczbę bezpłatnych i płatnych źródeł danych. Gdy przesyłasz dane bezpośrednio do hurtowni danych, zostaną one automatycznie załadowane do wybranego miejsca docelowego. Przejście z relacyjnej bazy danych do bazy NoSQL jest trudnym procesem, ale może być opłacalne, jeśli szukasz elastycznego i skalowalnego rozwiązania.

Pomimo faktu, że tło systemu zarządzania bazami danych utrudnia przejście z predefiniowanego modelu relacyjnego do bogatego i dynamicznego modelu danych dokumentu, przejście można wykonać. Istnieje możliwość migracji danych z relacyjnej bazy danych do MongoDB. Jednak sterowniki i narzędzia MongoDB znacznie ułatwiają ten proces. W tym artykule pokażemy, jak modelować relacje i dane relacyjne w MongoDB. Osiągamy to, stosując metody łączenia dokumentów i osadzania dokumentów. W tym artykule dowiesz się o relacyjnych bazach danych i MongoDB, a także o tym, jak je rozróżnić. Następnie omówiłeś kroki związane z migracją z relacyjnej bazy danych do MongoDB. Aby zrozumieć wydajność swojej firmy, niezwykle ważne jest skonsolidowanie MongoDB i innych źródeł danych w Cloud Data Warehouse lub innej lokalizacji, w której można prowadzić dalsze analizy biznesowe.

Duże różnice między Mongodb a Rdbms

Podobnie istnieje rozróżnienie między MongoDB a RDBMS w sposobie uzyskiwania dostępu do danych. Dostęp do dokumentów jest preferowaną metodą dostępu do danych w MongoDB. Termin dokument odnosi się do zbioru pól. Aby uzyskać do niego dostęp, można użyć nazwy każdego pola w dokumencie. Możesz wyszukiwać dane, po prostu wyszukując wartość pola za pomocą tej metody.
Jedną z istotnych różnic między MongoDB i RDBMS jest sposób aktualizacji danych. Baza danych MongoDB zawsze aktualizuje dane o zmiany w dokumentach. Zmiana pól w dokumencie powoduje zastosowanie do niego nowych wartości.

Migracja Rdbms do Nosql

W tym artykule zilustrowano proces migracji z RDBMS do NoSQL. Zdefiniowanie schematu dokumentu jest wymagane w przypadku migracji z systemu RDBMS do systemu NoSQL. Sprawdź najczęściej używane zapytania w swojej istniejącej aplikacji, aby upewnić się, że działają prawidłowo. Uzyskaj dostęp do listy często używanych grup danych.

Jaka jest różnica między RDBMS a NoSQL? RDBMS wykorzystuje predefiniowane schematy i strukturę opartą na tabelach. Dane są zorganizowane w rozbudowane dokumenty w NoSQL, a osadzone dokumenty są zastępowane przez sprzężenia. Istnieją pewne zasadnicze różnice między NoSQL a istniejącymi systemami DBMS, jeśli chodzi o warunki. Krajobraz danych zmienia się dramatycznie w wyniku rozwoju technologii NoSQL, takich jak MongoDB. Podczas migracji z RDBMS do NoSQL bardzo ważne jest rozważenie wielu czynników. Najbardziej efektywne metody to oszczędność kosztów i elastyczność. Twoja migracja będzie znacznie płynniejsza, jeśli skorzystasz z pomocy ekspertów od baz danych open source.

Dlaczego ustrukturyzowana baza danych jest najlepszą opcją migracji danych

Podczas migracji do nowej bazy danych najlepszą opcją jest użycie ustrukturyzowanej bazy danych. Ponieważ relacyjne bazy danych mogą obsługiwać duże ilości danych, praca z nimi może być trudniejsza niż z innymi typami baz danych. Z drugiej strony migracja danych jest przedmiotem zainteresowania ustrukturyzowanych baz danych . Ułatwiają zarządzanie dużymi zbiorami danych i mają funkcje, które mogą pomóc Ci robić to efektywniej.

Baza danych Nosql

Bazy danych Nosql to bazy danych, które nie wykorzystują tradycyjnego modelu relacyjnego. Zamiast tego używają różnych modeli, takich jak klucz-wartość, dokument, kolumnowy i wykres. Bazy danych Nosql są często bardziej skalowalne i wydajniejsze niż relacyjne bazy danych, przez co stają się coraz bardziej popularne.

Baza danych Bazy danych NoSQL przechowują dane w dokumentach, a nie w tabelach tego samego typu. Zostały zaprojektowane z myślą o potrzebach nowoczesnych firm dzięki elastyczności, skalowalności i możliwości szybkiego reagowania na zmieniające się potrzeby w zakresie zarządzania danymi. Bazy danych NoSQL to z reguły bazy danych wyłącznie dokumentów, magazyny klucz-wartość, bazy danych o szerokich kolumnach i bazy danych grafów. W przypadku 2000 największych firm na świecie powszechną praktyką jest obecnie wykorzystywanie baz danych NoSQL do zasilania aplikacji o znaczeniu krytycznym. Te pięć trendów wskazuje na pięć wyzwań, z którymi relacyjne bazy danych nie mogą sobie poradzić. Głównym problemem związanym z relacyjnymi bazami danych jest to, że nie wspierają one dobrze zwinnego programowania, ponieważ utrudnia to ich stały model danych. Model aplikacji definiuje model danych przy użyciu NoSQL.

W NoSQL modelowanie danych nie jest statyczne. Bazy danych zorientowane na dokumenty używają JSON jako de facto formatu przechowywania danych. W rezultacie frameworki ORM nie muszą już być wolne od narzutów, a aplikacje są uproszczone. N1QL (wymawiane nikiel), potężny język zapytań, który może rozszerzyć SQL do formatu JSON, został wydany przez Couchbase Server 4.0. Obsługuje nie tylko standardowe instrukcje SELECT / FROM / WHERE, ale może również obsługiwać agregację (GROUP BY), sortowanie (SORT BY), łączenie (LEFT OUTER / INNER) i inne funkcje. Rozproszona baza danych NoSQL, która jest zbudowana z architekturą skalowalną w poziomie i nie ma pojedynczego punktu awarii, ma wiele zalet operacyjnych. Ze względu na rosnącą liczbę interakcji z klientami za pośrednictwem aplikacji mobilnych i internetowych problemem jest dostępność.

Baza danych NoSQL jest prosta w instalacji, konfiguracji i skalowaniu. Zostały one zaprojektowane tak, aby zapewnić dostęp do pełnego zakresu języka pisanego i mówionego. Systemy te mogą być używane na dużą lub małą skalę i są w stanie zarządzać i monitorować klastry o różnej wielkości. Dane są replikowane między centrami danych w rozproszonej bazie danych NoSQL, co eliminuje potrzebę stosowania oddzielnego oprogramowania. Routery sprzętowe umożliwiają natychmiastowe sprzętowe przełączanie awaryjne, a także umożliwiają aplikacjom reagowanie na awarie bazy danych bez czekania, aż baza danych wykryje problem. Wykorzystanie technologii baz danych NoSQL staje się coraz bardziej popularne w dzisiejszych aplikacjach internetowych, mobilnych i Internetu rzeczy (IoT).

Ze względu na możliwość przechowywania dużych ilości nieustrukturyzowanych danych, takich jak dane klientów lub dane produktów, RavenDB jest idealny dla wielu aplikacji korporacyjnych. Ponadto doskonale nadaje się do zastosowań wymagających szybkiego i prostego przetwarzania dużych ilości danych. Ponadto RavenDB jest wyposażony w mnóstwo funkcji, które czynią go fantastycznym narzędziem do zarządzania danymi.
RavenDB to fantastyczna baza danych dokumentów NoSQL, która zapewnia wszystkie zalety relacyjnej bazy danych w jednej bazie danych.

Bazy danych Nosql: zalety dużych ilości danych, małych opóźnień i elastycznych modeli danych

Aplikacje wymagające dużych ilości danych, małych opóźnień i możliwości modelowania danych na różne sposoby korzystają z baz danych NoSQL. Baza danych NoSQL to taka, która jest oparta na czystej bazie danych dokumentów, magazynie klucz-wartość, szerokokolumnowej bazie danych lub bazie danych wykresów. Dostęp do danych i zarządzanie nimi w tych bazach danych można uzyskać na różne sposoby przy użyciu różnych modeli danych. Baza danych o dużej skali, taka jak ta, jest specjalnie zaprojektowana dla aplikacji o dużej ilości danych, małych opóźnieniach i elastycznym modelu danych.

Konwerter Sql na Nosql online

Istnieje wiele sposobów konwersji SQL na NoSQL, ale najczęstszym jest użycie konwertera online. Istnieje wiele stron internetowych oferujących tę usługę i zwykle jest to prosty proces. Wszystko, co musisz zrobić, to przesłać plik SQL, a konwerter zajmie się resztą.

to projekt automatyzacji konwersji bazy danych Microsoft SQL Server na bazę danych Couchbase Server. Bardzo ważne jest, aby pamiętać, że przechodzenie między bazami danych jest bardzo podobne do tłumaczenia między językami przed rozpoczęciem. Ścieżka to taka, która wiąże się z ryzykiem, wysiłkiem i nagrodami, i ma wiele opcji. Kiedy używasz Couchbase, tabela jest ściśle egzekwowana (stąd termin „relacyjna” baza danych), ale nie ma czegoś takiego jak kolekcja. zakresy, ignoruj ​​​​schematy i używaj domyślnych zakresów (z grubsza odpowiadających dbo w MySQL) jako argumentów do tworzenia zakresów. Narzędzie SqlServerToCouchbase wygeneruje kolekcję dla każdej znalezionej tabeli. Nazwy tabel w SQL Server mogą być znacznie dłuższe niż w Couchbase Server.

Zapytanie N1QL nie używa kluczy dokumentów i może korzystać z różnych indeksów w zależności od typu zapytania. Ponieważ jednak jest to konwersja poziomu 5, powinna wystarczyć na początek. Dzięki najnowszej wersji Couchbase Server możesz użyć indeksatora, aby polecić indeksy N1QL dla dowolnego wymaganego zapytania. Równoważne pełne skanowanie tabeli (na przykład indeksy podstawowe) nie są domyślnie obsługiwane w Couchbase Server. Narzędzie SqlServerToCourier umożliwia pobieranie wszystkich wierszy z każdej tabeli i zapisywanie ich w dokumentach JSON dla każdej kolekcji. Wersja beta Couchbase Server 7 jest już dostępna do pobrania i przetestowania. Korzystając z narzędzia do konwersji, możesz dokonać transformacji Couchbase Server bazy danych SQL Server. Jednak na razie żaden kod klienta nie może zostać przekonwertowany. Jest to trudny problem do rozwiązania, niezależnie od tego, którą bazę danych migrujesz: SQL Server czy inną bazę danych.

Jak połączyć dwa dokumenty w Mongodb

Kiedy dwa dokumenty są łączone w MongoDB, muszą być łączone w ten sam sposób. Wpisując pole, które chcesz połączyć w pierwszym dokumencie, możesz wpisać pole, które chcesz połączyć w drugim.
W drugim dokumencie znajdź pole, do którego chcesz dołączyć, i przejdź do niego w pierwszym dokumencie.
Utwórz funkcję $lookup(Aggregation) i użyj jej do łączenia wielu pól jednocześnie.
Zobaczysz dane w polu wynikowym, jeśli dołączyłeś do pola.
Funkcja $where może służyć do filtrowania danych.

Konwertuj relacyjną bazę danych na Mongodb

Relacyjne bazy danych, takie jak MySQL, Oracle i Microsoft SQL Server, to potężne narzędzia do przechowywania i pobierania danych. Ale to nie jedyna gra w mieście. MongoDB to potężna baza danych zorientowana na dokumenty, która zyskuje popularność ze względu na swoją elastyczność i skalowalność.
Jeśli rozważasz przekonwertowanie relacyjnej bazy danych na MongoDB, musisz pamiętać o kilku rzeczach. Po pierwsze, MongoDB używa innego modelu danych niż relacyjne bazy danych. W MongoDB dane są reprezentowane jako dokumenty podobne do JSON, które mogą być zagnieżdżane i mieć różne typy danych. Daje to dużą elastyczność w sposobie strukturyzowania danych.
Po drugie, MongoDB jest rozproszoną bazą danych, co oznacza, że ​​może być rozłożona na wielu serwerach. Ułatwia to skalowanie bazy danych w miarę wzrostu ilości danych.
Wreszcie, MongoDB ma potężne możliwości zapytań i agregacji, które pozwalają robić takie rzeczy, jak grupowanie i sumowanie danych. Może to być bardzo przydatne do analizy danych.
Jeśli myślisz o przekonwertowaniu relacyjnej bazy danych na MongoDB, pamiętaj o kilku rzeczach. MongoDB może być potężnym narzędziem do przechowywania i wyszukiwania danych, ale ważne jest zrozumienie różnic między MongoDB a relacyjnymi bazami danych.

Aby zmapować bazy danych między MongoDB a relacyjnymi bazami danych, MongoDB importuje do niej SQL. Bazy danych NoSQL zyskały w ostatnich latach na popularności. Open source MongoDB, baza danych NoSQL, która przechowuje dane w postaci JSON, jest doskonałym przykładem zorientowanej na dokumenty bazy danych NoSQL. Czytając ten artykuł, będziesz w stanie lepiej zrozumieć domenę RDBMS/SQL, jej funkcjonalności, terminy i mapowania języka zapytań do baz danych MongoDB. W MongoDB możemy tworzyć dynamiczne dokumenty, które można uruchomić. Każdy dokument w kolekcji może mieć różne schematy. Pole może jednocześnie przechowywać typy int i array, a tablica może być przechowywana w następnej instancji.

Ponieważ wykorzystuje dynamiczny schemat, bazy danych NosSQL mają bardzo wysoki współczynnik skalowalności. Relacyjną bazę danych można podzielić na dwie części, na przykład użytkownika i kontakt, przy czym klucze podstawowe id i contact_id znajdują się w tabelach user i contact. Zazwyczaj MongoDB wykorzystuje pole automatycznie generowane_id jako klucz podstawowy do identyfikacji dokumentów. Zademonstrujemy, jak używać dokumentów łączących i dokumentów osadzonych do projektowania takich relacji. W tym artykule omówimy procesy związane z tworzeniem i edytowaniem kolekcji (lub tabel), wstawianiem, odczytywaniem, aktualizowaniem i usuwaniem dokumentów (lub wierszy). W MongoDB nie ma potrzeby jawnego tworzenia struktury kolekcji (jak ma to miejsce w strukturach tabel za pomocą zapytania CREATE TABLE). Kiedy w kolekcji pojawia się pierwsza wstawka, struktura dokumentu zmienia się automatycznie.

Kiedy MongoDB aktualizuje dane zapytania, aktualizowany jest tylko jeden dokument (i jego pasujący tekst). Operator $or służy do łączenia logicznego LUB z kryteriami metody wyszukiwania. Na przykład w kolejności malejącej używamy -1 jako wartości pola. Na przykład następująca instrukcja spowodowałaby pominięcie pierwszych pięciu postów w dziesięciu postach. Usuwanie dokumentów jest proste i bardzo podobne do SQL. Każda kolekcja MongoDB zawiera indeks, który można dostosować, wprowadzając pole_id. Do tworzenia nowych indeksów dla pól używamy metody sureIndex. Ponadto niektóre narzędzia online mogą pomóc w konwersji zapytań SQL na zapytania MongoDB.