Bazy danych NoSQL: zalety i wady

Bazy danych NoSQL stały się popularnym rozwiązaniem do przechowywania i zarządzania danymi w ostatnich latach. Jedną z kluczowych zalet baz danych NoSQL jest to, że nie wymagają one schematu, co może sprawić, że zarządzanie danymi będzie bardziej elastyczne i łatwiejsze. Jednak niektórzy eksperci twierdzą, że brak schematu może być również wadą, ponieważ może utrudniać wyszukiwanie i analizowanie danych. Ponadto niektórzy twierdzą, że brak schematu może prowadzić do niespójności danych. Więc co o tym myślisz? Czy brak schematu sprawia, że ​​bazy danych NoSQL są bardziej korzystne czy niekorzystne?

Czy bazy danych NoSQL potrzebują schematów? Pole NoSQL stało się ostatnio gorącym tematem w świecie zarządzania bazami danych. SQL, w swoim najnowszym wcieleniu, miał trudności z wypełnieniem luki, którą w dużej mierze wypełnił NoSQL. Brak schematu umożliwia bazom danych NoSQL przechowywanie danych w szerokim zakresie modeli danych. Najważniejszą rzeczą, o której należy pamiętać podczas pisania kodu, jest trzymanie go z dala od innych funkcji, które pełni, tak aby mógł zaspokoić wszystkie z nich. Następnym krokiem jest zaprojektowanie kluczy podstawowych bazy danych, czyli danych, które będą przeszukiwane. Uwzględniane są wymagania dotyczące jednostek biznesowych, wymagania użytkowników i wzorce zapytań.

Ten krok wymaga wiedzy, w jaki sposób bazy danych NoSQL używają swoich kluczy podstawowych w celu ich wdrożenia. Baza danych NoSQL , która nie jest zadeklarowana w schemacie, może stać się platformą anarchii, czego skutkiem jest utworzenie bazy danych NoSQL. Istnieje kilka aplikacji dla schematu. Konieczne będzie zaprojektowanie indeksów, podobnie jak w poprzednich krokach, i będzie się to znacznie różnić w zależności od liczby akcji.

Analitycy danych i inżynierowie uczenia maszynowego mogą używać baz danych NoSQL do przechowywania danych, metadanych modeli, funkcji i parametrów operacji. Z drugiej strony inżynierowie danych mogą ich używać do przechowywania i odzyskiwania oczyszczonych danych.

MongoDB, jako baza danych NoSQL, jest znana jako bezschematowa, ponieważ nie wymaga sztywnego, predefiniowanego schematu, jak relacyjna baza danych. Podczas zapisywania danych system zarządzania bazą danych (DBMS) wymusza częściowy schemat, jawnie wyświetlając kolekcje i indeksy.

Co to jest schemat? Schemat to obiekt określający strukturę i zawartość Twoich danych w formacie JSON. Schematy BSON Atlas App Services, które są rozszerzeniami standardu JSON Schema, mogą służyć do definiowania modelu danych aplikacji i sprawdzania poprawności dokumentów podczas ich tworzenia, zmieniania lub usuwania.

Schemat systemu jest składnikiem bazy danych MySQL. Serwer MySQL musi śledzić wszystkie dane przechowywane w zawartych w nim tabelach. Schemat MySQL obejmuje tabele słowników danych, w których przechowywane są metadane obiektów bazy danych, oraz tabele systemowe używane w innych operacjach.

Co to jest schemat w bazie danych Nosql?

Nie ma formalnej definicji schematu w bazie danych NoSQL, ale ogólnie można go traktować jako strukturę lub format danych przechowywanych w bazie danych. Może to być tak prosta, jak pojedyncza tabela z kilkoma kolumnami, lub może to być bardziej złożona struktura obejmująca wiele tabel i relacje między nimi. Nie ma dobrego ani złego sposobu definiowania schematu, a indywidualny projektant bazy danych musi zdecydować, co będzie najlepsze dla jego konkretnej aplikacji.

Schematy baz danych to schematy baz danych. Ten moduł definiuje sposób organizacji danych w relacyjnej bazie danych. Struktury dokumentów są ważnymi narzędziami do zarządzania dokumentami w systemie zarządzania bazami danych (DBMS). Schematy baz danych dzielą się na trzy typy: koncepcyjne, logiczne i fizyczne. Schematy gwiaździste reprezentują bazy danych na różnych poziomach, podczas gdy schematy płatków śniegu reprezentują bazy danych na różnych poziomach. Schemat gwiazdy może składać się z pojedynczej tabeli z otaczającą ją tabelą wymiarów. Ogólnie uważa się, że schemat gwiazd wygląda jak gwiazda, podczas gdy schemat płatka śniegu wydaje się przypominać płatek śniegu.

Programiści często używają schematów, ponieważ umożliwiają im zaprojektowanie bazy danych przed jej utworzeniem. Ponadto dbają o to, aby baza danych została poprawnie i dokładnie utworzona po jej utworzeniu. Poprawność bazy danych ma kluczowe znaczenie dla jej działania, ponieważ umożliwia użytkownikom dostęp do zawartych w niej danych i czerpanie z nich korzyści. Schematu można użyć do stworzenia dowolnego typu bazy danych. Na przykład schematy baz danych są używane w relacyjnych bazach danych do organizowania danych. Schemat lub struktura tabeli to podstawowa struktura relacyjnej bazy danych, która jest używana przez system DBMS. Tabela zawiera pliki w taki sam sposób, jak foldery w systemie plików. Każda tabela zawiera informacje o odrębnej grupie obiektów. Może służyć do tworzenia nierelacyjnej bazy danych, a także schematu. Na przykład nierelacyjna baza danych byłaby bazą danych, która nie używa schematu. Nierelacyjne bazy danych są trudniejsze do tworzenia i utrzymywania niż relacyjne bazy danych, ale mogą być bardziej elastyczne.

Czy schemat Nosql jest darmowy?

Nie ma ostatecznej odpowiedzi na to pytanie, ponieważ w dużej mierze zależy to od konkretnej bazy danych NoSQL . Jednak ogólnie rzecz biorąc, bazy danych NoSQL są bardziej wolne od schematów niż ich relacyjne odpowiedniki, co oznacza, że ​​są bardziej elastyczne i wymagają mniej wstępnego planowania pod względem struktury danych. Może to być korzystne w pewnych sytuacjach, ale oznacza również, że istnieje możliwość wystąpienia większej liczby niespójności danych.

Czy bazy danych Nosql mogą obsłużyć tę koncepcję schematu?

Tak, bazy danych NoSQL dobrze radzą sobie z koncepcjami schematów. W rzeczywistości wiele baz danych NoSQL jest specjalnie zaprojektowanych tak, aby były pozbawione schematów, co czyni je bardziej elastycznymi i łatwiejszymi w obsłudze. Oczywiście zawsze istnieją kompromisy, a bazy danych bez schematów mogą nie być właściwym wyborem dla każdego projektu. Ale w wielu zastosowaniach mogą świetnie pasować.

Bazy danych NoSQL są zaprojektowane tak, aby oderwać się od modelu relacyjnej bazy danych poprzez zerwanie z wierszami i kolumnami. Wiele osób myli bazy danych NoSQL z brakiem modelu danych. W schemacie bardzo ważne jest opisanie sposobu organizacji danych. Modele danych dla każdego z czterech głównych typów baz danych NoSQL będą naturalnie ewoluować, odzwierciedlając te różnice. W rezultacie projekt schematu będzie przebiegał etapami w czasie dla aplikacji. Decydując się na bazę danych NoSQL dla swoich potrzeb, bardzo ważne jest rozważenie modelu danych, dla którego zamierzasz jej używać. Jak sama nazwa wskazuje, dane w każdym dokumencie są przechowywane w parach pól i wartości, z różnymi typami danych i strukturami danych używanymi do dodawania wartości.

Dostępny jest szeroki zakres typów wartości pól dla zapytań, a wiele zaawansowanych języków zapytań zostało opracowanych w celu ułatwienia ich wyboru. Baza danych NoSQL zawiera klucz i powiązane kolumny w wierszach, które są znane jako rodziny kolumn. Podstawowa struktura baz danych NoSQL służy do przechowywania danych w każdym z czterech głównych typów. Mimo to szczegóły organizacji danych mogą być bardzo elastyczne, nawet jeśli są oficjalnie oznaczone jako „bezschematyczne”. Bazy danych dokumentów, bazy danych z szerokimi kolumnami i bazy danych wykresów zazwyczaj używają zestawu języków zapytań.

Jaki typ schematu zostanie użyty w bazie danych Nosql?

Ta funkcja jest zapewniana przez bazy danych NoSQL, co pozwala na szybszy i bardziej iteracyjny rozwój. Bazy danych NoSQL doskonale radzą sobie z przetwarzaniem zarówno danych ustrukturyzowanych, jak i nieustrukturyzowanych, ponieważ wykorzystują elastyczny model danych.

Który typ bazy danych obsługuje schemat?

schema jest składnikiem SQL, który jest wymagany dla prawie wszystkich relacyjnych baz danych.

Czy Mongodb potrzebuje schematu?

Ponieważ MongoDB nie wymaga sztywnego, z góry zdefiniowanego schematu, jest uważany za bazę danych NoSQL, a nie za relacyjną bazę danych.

Schemat Nosql

Schemat Nosql to schemat bazy danych , który nie jest oparty na tradycyjnym modelu relacyjnym opartym na tabelach. Zamiast tego opiera się na bardziej elastycznym modelu zorientowanym na dokumenty. Dzięki temu doskonale nadaje się do przechowywania danych w formacie nierelacyjnym, takim jak JSON lub XML.

Jeśli chodzi o technologie NoSQL, projektowanie ma największe znaczenie, ponieważ nie są one jedynymi, które dotyczą wszystkich przypadków użycia, takich jak RDBMS. Bardzo ważne jest, abyśmy opracowali zestaw baz danych NoSQL, które są naprawdę dostosowane. W tym artykule postaramy się udostępnić szablon do opracowywania modelu danych NoSQL w oparciu o wspólną metodologię. Implementacja NoSQL musi być zaprojektowana w oparciu o procesy sterowane zapytaniami – w tym przypadku zapytanie może się zmieniać w zależności od wymagań – dlatego implementacja NoSQL musi być iteracyjnie modyfikowana. Pierwszym krokiem jest identyfikacja kontenerów przy użyciu wzorca zapytania. Używamy tej funkcji do agregowania wszystkich wymagań dotyczących zapytań i atrybutów atrybutów z jednostek, a także w celu ułatwienia późniejszego zarządzania danymi. Wymaga to zastosowania zwinnych procesów, takich jak pozyskiwanie wymagań i analiza historyjek użytkownika.

Denormalizację można osiągnąć za pomocą technik takich jak Embedding/Flatting, jak równieżReferencing. Denormalizacja atrybutów w NoSQL zorientowanych na kolumny odbywa się poprzez utworzenie płaskiej listy kolumn (opcjonalnie pogrupowanych według rodzin kolumn) z drugiej jednostki. Opisane tutaj funkcje są budowane przy użyciu specjalnych struktur typu danych, takich jak listy, zestawy, mapy i struktury osadzone. Klucz dokumentu składa się z łańcucha wartości z konkatenacją pól typu w postaci mapy mieszającej przechowywanej w klastrze. W niektórych bazach danych NoSQL, takich jak HBase, dostępne są indeksy pomocnicze. W każdym przypadku indeksy powinny być zaprojektowane tak, aby działały podobnie do eksploracji danych i zapytań niekrytycznych/intensywnie przetwarzających dane.

Wiele zastosowań schematu

Bazy danych SQL składają się z instrukcji i schematów SQL, które opisują strukturę danych w tych instrukcjach. Administrator bazy danych ma możliwość kontrolowania sposobu uzyskiwania dostępu do danych za pośrednictwem schematu. Użytkownicy mogą również używać schematu do kontrolowania sposobu obsługi danych przez administratora bazy danych.
Schemat bazy danych SQL to zestaw reguł opisujących strukturę danych. Reguły mogą być używane przez administratora bazy danych do ograniczania dostępu do danych. Reguły mogą być również wykorzystywane przez administratora bazy danych do ograniczania dostępu do danych.

Model danych Nosql

Co to jest model danych NoSQL? W przeciwieństwie do systemu zarządzania relacyjnymi bazami danych (RDBMS), nie opiera się on na systemie DBMS w celu jego wzmocnienia. W rezultacie nie ma jednoznacznego sposobu określenia, w jaki sposób dane są ze sobą powiązane – w jaki sposób wszystkie elementy łączą się ze sobą.

8 wzorców modelowania danych w Redis: kompleksowy e-book to kompleksowe studium modelowania danych w NoSQL. W książce omówiono osiem modeli danych, których programiści mogą używać do tworzenia nowoczesnych aplikacji bez problemów związanych z tradycyjnymi relacyjnymi bazami danych . Baza danych NoSQL może przechowywać dwie oddzielne tabele lub kolekcje we wspólnym miejscu, przy czym jedna tabela jest wstawiana do drugiej. Możesz znaleźć wszystkie istotne dane i łatwiej zrozumieć ich związek, śledząc ich związek. Każda tabela NoSQL zapewnia własny widok jako część własnej aplikacji. Jeśli chcesz modelować relacje jeden do wielu, osadzasz nieograniczone listy (tj. listy o znanych wymiarach) w osobnych kolekcjach. W tym przypadku produkt jest jedyny; zmiennymi są liczne recenzje, nazwiska autorów, data publikacji, ocena i komentarze.

Jeden wzorzec podąża za rozwojem relacji wiele-do-wielu z nieograniczonymi stronami. Każdy produkt w relacyjnej bazie danych musi być przechowywany w osobnej tabeli. Stos Redis umożliwia rozróżnienie typów kolekcji na podstawie ich pól typów. Wzorzec Bucket eliminuje narzuty, umożliwiając ciągłą agregację i przechowywanie danych szeregów czasowych. Wzorzec rewizji może być używany w wielu sytuacjach, w których wymagane są dane w czasie rzeczywistym. Wzorców tych można użyć do zmniejszenia komplikacji wspólnych operacji w NoSQL. Ten wzorzec jest szczególnie przydatny w przypadku ciężkich operacji JOIN, takich jak zasoby ludzkie, CMS, katalogi produktów i sieci społecznościowe.

System zarządzania relacyjnymi bazami danych (RDBMS) nie jest w stanie replikować tego modelu. Dane mogą być przechowywane na dysku, w pamięci lub obu. Witryna Redis Launchpad zawiera wiele aplikacji Redis i NoSQL.

Różne modele danych baz danych Nosql

Bazy danych dokumentów, takie jak MongoDB, nie używają schematów, ale większość innych baz danych NoSQL tak. Dane w tych bazach danych to po prostu zwykłe pliki tekstowe, których można używać do tworzenia dokumentów. MongoDB ma rozszerzenie pliku znane jako.mongo, podczas gdy większość innych baz danych dokumentów ma rozszerzenie pliku znane jako.Json lub. XML. Kolekcja plików jest podobna do tabeli w relacyjnej bazie danych, z tą różnicą, że dane w tych plikach są zwykle podzielone na kolekcje. Każdy dokument w kolekcji jest identyfikowany przez unikatowy klucz i można je przeglądać w kolekcji w taki sam sposób, jak każdy inny dokument w kolekcji. Magazyny klucz-wartość to typ modelu danych bazy danych NoSQL. Magazyn klucz-wartość to rodzaj bazy danych, w której para kluczy i wartość są przechowywane razem. Zanim będzie można dodać dokument do magazynu klucz-wartość, należy najpierw zlokalizować klucz dokumentu i wprowadzić jego wartość w odpowiednim polu. Baza danych z szerokimi kolumnami to kolejny model danych używany w bazach danych NoSQL. Baza danych o szerokich kolumnach to taka, która przechowuje dane w tabelach większych niż standardowa tabela SQL. Jeśli chcesz uporządkować dane, które nie są uporządkowane w wierszach i kolumnach, możesz użyć bazy danych z szerokimi kolumnami. Baza danych o szerokich kolumnach może na przykład przechowywać dane w tabeli o następującym zarysie. Opisz przedmiot. Myślę, że mam wielkie szczęście, że spotkałem bardzo miłego człowieka. Dziewczyna ma przyjemność przebywać w pobliżu. Bazy danych grafów to ostatni model danych używany w bazach danych NoSQL. Dane w grafach są przechowywane w bazach danych grafów w strukturach danych. Węzły i krawędzie grafu są ułożone w taki sposób, że tworzą spójną całość. Węzeł jest pojedynczym dokumentem, podczas gdy krawędź jest łącznikiem między nim a resztą. Istnieje kilka zalet i wad wszystkich tych modeli danych. Magazyn klucz-wartość jest prosty w użyciu, ale nie można go używać do dokonywania transakcji. Baza danych o wielu kolumnach jest trudniejsza w użyciu niż baza danych o jednej kolumnie, ale zapewnia większą pojemność przechowywania danych i obsługę transakcji. Z drugiej strony baza danych wykresów może przechowywać więcej danych i zapewniać bardziej złożone relacje między obiektami, ponieważ jest trudniejsza w użyciu.

Narzędzie do projektowania baz danych Nosql

Obecnie na rynku dostępnych jest wiele narzędzi do projektowania baz danych nosql . Każde narzędzie ma swoje mocne i słabe strony, dlatego ważne jest, aby wybrać odpowiednie narzędzie do pracy. Niektóre z najpopularniejszych narzędzi do projektowania baz danych nosql to MongoDB, Couchbase i Cassandra.

Aby baza danych NoSQL odniosła sukces, należy ją najpierw wybrać. Ponieważ baza danych NoSQL nie jest relacyjna, jest bardziej elastyczna niż baza danych SQL. Jednostki danych biznesowych, do których ma zostać uzyskany dostęp, muszą zostać najpierw skatalogowane przez architektów danych i programistów. Pierwszym krokiem w projektowaniu aplikacji jest zdefiniowanie kluczy i indeksów, które umożliwią im wydajniejsze wykonywanie zapytań dotyczących danych. Dzięki bazom danych NoSQL gwarantowana jest wysoka dostępność i małe opóźnienia. Wykorzystując dane partycji, architekci danych i operatorzy mogą planować przyszły wzrost poprzez rozłożenie obciążenia na wiele węzłów. Utwórz klucz partycji, który prawdopodobnie nie ulegnie zmianie w przyszłości i może być używany do generowania bardzo niewielu zapytań między partycjami.

Które narzędzie jest używane do projektowania bazy danych Nosql?

Hackolade, DbSchema i Cassandra Data Modeler to tylko niektóre z narzędzi do projektowania schematów baz danych NoSQL , których można użyć. Projekt schematu wizualnego Hackolade jest odpowiedni dla szerokiej gamy baz danych NoSQL. DbSchema konwertuje wcześniej opublikowane bazy danych NoSQL na schematy.

Co to jest projekt bazy danych Nosql?

Podstawowym celem baz danych wyszukiwania NoSQL jest zapewnienie wydajności analitycznej na danych częściowo ustrukturyzowanych. Modele danych to modele danych wbudowane w oprogramowanie. Zgodnie z nim model relacyjny normalizuje dane w tabele złożone z wierszy i kolumn. Tabele, wiersze, kolumny, indeksy i relacje między tabelami i innymi elementami bazy danych są określone w schemacie.

Bazy danych Google Nosql są idealne dla Big Data

Usługi bazodanowe Google NoSQL są wyjątkowe, ponieważ mogą obsługiwać bardzo duże i dynamiczne zbiory danych bez konieczności stosowania stałego schematu. W rezultacie mogą obsługiwać szeroki zakres zadań, w tym przetwarzanie zdarzeń w czasie rzeczywistym, analizę danych i tworzenie wyszukiwarek. Relacyjne usługi baz danych (RDS) firmy Amazon to kompleksowy zestaw narzędzi, który upraszcza tworzenie aplikacji opartych na bazach danych. SQL jest używany przez wszystkie te narzędzia. Konsola zarządzania AWS, AWS CLI lub NoSQL WorkBench są dostępne do pracy z DynamoDB i wykonywania zadań ad hoc.

Nosql vs Sql

SQL to język programowania działający w połączeniu z relacyjną bazą danych. Relacyjne bazy danych modelują dane jako rekordy w wierszach i tabelach z logicznymi połączeniami między nimi. SQL jest zwykle używany zamiast NoSQLDBM, które są nierelacyjnymi bazami danych, które nie wymagają SQL do działania.

Podstawą wszystkich podpól nauki o danych są dane. System zarządzania bazą danych (DBMS) jest zwykle używany do przechowywania wymaganych danych. Jeśli chcesz wchodzić w interakcje i komunikować się z DBMS, musisz używać jego języka. Zapytania DBMS (Distributed DBMS) adresowane są do użycia języka SQL (Structured Database Language). Innym terminem, który pojawił się ostatnio w dziedzinie baz danych, są bazy danych NoSQL. Baza danych Bazy danych NoSQL nie przechowują informacji w tabelach i rekordach. Zamiast struktury przechowywania danych, jest ona zaprojektowana i zoptymalizowana specjalnie dla każdej aplikacji.

Istnieją cztery typy baz danych: zorientowane na kolumny, zorientowane na dokumenty, oparte na parach klucz-wartość i bazy danych grafów. Baza danych MongoDB jest przykładem zorientowanej na dokumenty bazy danych w Pythonie. Baza danych NoSQL, jak sama nazwa wskazuje, pozwala na swobodniejsze modyfikowanie struktury danych. Z drugiej strony bazy danych SQL mają bardziej sztywną strukturę i mniej elastyczny typ danych. Rozsądny jest wniosek, że SQL i NoSQL to najlepsze pierwsze kroki dla początkujących. Każdy z nich ma swój własny zestaw zalet i wad, więc podejmij decyzję na podstawie swoich danych, ich zastosowania i tego, jakie korzyści przyniesie ci ten proces. W końcu SQL nie jest lepszy niż NoSQL ani nic innego. Możesz podjąć najlepszą decyzję na podstawie swoich danych.

Z drugiej strony bazy danych SQL prawdopodobnie nadal będą najpopularniejszym formatem przechowywania i pobierania danych w tej chwili.

Zasady projektowania baz danych Nosql

Zasady projektowania baz danych NoSQL kładą nacisk na elastyczność danych, a nie sztywne schematy relacyjne. Podczas opracowywania struktury NoSQL można rozważyć powielanie i denormalizację. Ponieważ bazy danych NoSQL nie współdzielą danych między tabelami, ponowne przechowywanie elementów danych jest dopuszczalne.

Denormalizację RDBMS można wykorzystać do zrozumienia paradygmatu relacyjnego. Korzystne jest modelowanie jednostek dynamicznych i częściowo ustrukturyzowanych agregatów w bazach danych NoSQL, ponieważ można je modelować w sposób częściowo ustrukturyzowany. Zamiast modelować jednostki i relacje, należy modelować NoSQL w kategoriach hierarchii i agregatów. Denormalizacja skutecznie zamyka bazę danych do bazy danych zgodnej z NoSQL w RDBMS. Gdy potrzebujesz agregatu agregatów, musisz dołączyć kod, a gdy potrzebujesz tylko części agregatu, musisz go przeanalizować. Musisz jak najszybciej zrozumieć swoje relacje.

Dokument Nosql

Bazy danych NoSQL są coraz bardziej popularne, ponieważ pozwalają na znacznie większą elastyczność w sposobie organizowania danych i dostępu do nich niż tradycyjne relacyjne bazy danych. Baza danych NoSQL to nierelacyjna baza danych, która nie korzysta z tradycyjnej struktury relacyjnej bazy danych opartej na tabelach. Zamiast tego wykorzystuje bardziej elastyczny model danych bez schematu, który umożliwia łatwiejsze skalowanie i bardziej efektywne wykorzystanie zasobów.

Bazy danych zorientowane na dokumenty, w przeciwieństwie do tradycyjnych baz danych opartych na kolumnach/wierszach, są teraz oparte na formacie XML do przechowywania danych. Częściowo ustrukturyzowane dane w RDBMS są trudniejsze do uchwycenia; w tym przypadku poradzi sobie z trudniejszymi wyzwaniami. Magazyny dokumentów pozwalają zwinnym programistom pracować szybciej, czyniąc je naturalnym i elastycznym rozwiązaniem. Korzystając z ekspresyjnego języka zapytań, można wykonywać zapytania na różne sposoby, korzystając z wieloaspektowego indeksowania. Możliwość wykonywania transakcji ACID pozwala na zachowanie takiego samego poziomu bezpieczeństwa jak w relacyjnej bazie danych. Twoje dane będą bardziej skalowalne i odporne, jeśli korzystasz z systemów rozproszonych. Ponieważ każdy dokument jest niezależną jednostką, łatwiej jest go rozpowszechniać na serwerach i unikać utraty lokalizacji danych.

Wykorzystuje intuicyjne i praktyczne modelowanie, w przeciwieństwie do relacyjnych baz danych, które czytają szybciej. Jakość danych będzie niższa, a tabele sztywne. Ponieważ w relacyjnych bazach danych nie ma natywnego skalowania w poziomie, konieczne będzie zakupienie drogich systemów skalowania w celu partycjonowania (fragmentu) tradycyjnej bazy danych. Bazy danych zorientowane na dokumenty zawierają różne typy dokumentów i można je skonfigurować z polami opcjonalnymi. Strukturalna struktura każdego dokumentu jest identyczna, ale pola są różne. Każdy dokument na liście ma unikalny identyfikator, dzięki czemu można go dodawać, zmieniać, usuwać i wyszukiwać. Właściciele dokumentów ponoszą generalnie odpowiedzialność za zakodowane dane (lub informacje) w formacie i formacie zgodnym z intencją dokumentu.

Bazy danych zorientowane na dokumenty mają znacznie większą elastyczność w swojej strukturze niż inne bazy danych. Podczas wykonywania zapytania informacje są pobierane bezpośrednio z dokumentu, a nie z kolumn w bazie danych. Jedynymi polami danych, które należy dodać do zestawu danych, są te, które są dla niego istotne w magazynie dokumentów.

Mongodb: oparta na dokumentach baza danych Nosql

Oparte na dokumentach bazy danych NoSQL obejmują MongoDB.

Prawdziwy Nosql

Nie ma jednoznacznej odpowiedzi na to pytanie, ponieważ zależy to od konkretnych potrzeb budowanej aplikacji lub systemu. Jednak ogólnie rzecz biorąc, prawdziwe bazy danych nosql to te, które nie są zgodne z tradycyjnym modelem relacyjnym i zamiast tego wykorzystują bardziej elastyczne podejście bez schematów. Może to sprawić, że będą łatwiejsze do skalowania i bardziej odporne na uszkodzenie danych.

Podczas rozmowy kwalifikacyjnej z inżynierem oprogramowania kandydaci często wspominają o NoSQL oraz SQL, który nie jest skalowalny. To najbardziej popularne słowa, które słyszą na konferencjach lub od potencjalnych pracodawców. Czy to prawda, że ​​SQL nie skaluje się? Pozwólcie, że krótko wyjaśnię nastawienie stojące za NoSQL i SQL. Ponieważ bazy danych NoSQL nie marnują zasobów na łączenie danych, czasami określa się je mianem baz danych bez połączeń. Kluczową koncepcją skalowalności w tym przypadku jest to, że klucz jest jedynym, który może uzyskać dostęp do twoich danych (np. user_id w celu uzyskania informacji o użytkowniku). Dzięki tysiącom serwerów (zwanych shardami) nie ma potrzeby przydzielania między nimi obciążenia (procesora, pamięci).

Rozwiązanie NoSQL jest bardzo proste do wdrożenia, ale bardziej złożone wymaga osobnej implementacji. Używając klucza, możesz skutecznie skalować swoją relacyjną bazę danych, dzieląc obciążenie. Bazy danych SPHR, które zyskały na popularności wśród firm FAANG (Facebook, Amazon, Apple, Netflix, Google, Microsoft itd.), zostały wykorzystane do budowy ich baz danych. Program DynamoDB zapewnia coś podobnego do atomowości i trwałości w skali zarówno atomowej, jak i trwałej. W rezultacie należy zawsze zapominać o pełnej spójności ze względu na twierdzenie CAP. Jeśli chcesz osiągnąć skalę globalną, musisz najpierw przezwyciężyć te problemy. Baza danych NoSQL może zawsze utworzyć nowy indeks w nowej kolumnie, ale także wstawić go.

Optymalizacja procesora jest odrębną cechą NoSQLDB. Program SQL przeprowadza optymalizację miejsca na dysku przy użyciu trzech platform innych firm (3NF). Kluczem do sukcesu w No. SQL (i ogólnie wysokiej skalowalności) jest zrozumienie własnych wzorców dostępu.

Korzyści z baz danych Nosql

Funkcjonalność bazy danych w bazach danych NoSQL zyskała na popularności w czasie z różnych powodów. Są idealne do zarządzania dużymi ilościami rozproszonych danych, ponieważ nie posiadają żadnych funkcji Structured Referencing Language (SQL). Ponadto są to obecnie najczęściej używane bazy danych na świecie.

Anarchia Nosql

Anarchia Nosql to stan umysłu, w którym wierzy się, że do utrzymania porządku nie jest potrzebna scentralizowana władza ani organ zarządzający. Przekonanie to opiera się na założeniu, że ludzie są naturalnie zdolni do samorządności i że nie potrzebujemy nikogo, kto będzie nam mówił, co mamy robić, aby żyć w harmonii.

Relacyjna baza danych organizuje dane w różne tabele, z których każda jest powiązana ze wspólną zmienną. Język programowania SQL jest najczęściej używany do kodowania i żądania danych z relacyjnych baz danych. W przypadku danych musimy używać specjalnego języka programowania, który może być używany zarówno do analizy, jak i przetwarzania danych. Ponieważ relacyjne bazy danych nie są najlepszym rozwiązaniem w każdej sytuacji, istnieją nowe sposoby przechowywania danych. Pomysły te dzielą się na dwa typy: NoSQL, który jest wygodniejszy i szybszy, oraz non-NoSQL, który jest bardziej elastyczny. Relacyjne bazy danych mają znacznie wolniejszy czas do ukończenia niż bazy danych NoSQL. Ta zaleta szybkości może być realizowana na tym samym poziomie pojedynczej operacji iw systemie jako całości.

Złączenia nie są stosowane w technologii NoSQL, ponieważ nie występują w jej strukturze. Kiedy punkt danych jest zdenormalizowany, jest automatycznie replikowany. Jednak NewSQL nie nadaje się do każdej sytuacji i jest obiecującym rozwiązaniem. Wiele profesjonalnych programów obsługujących Big Data wymaga do prawidłowego działania różnych baz danych. Dane mogą być przechowywane w znacznie szybszej pamięci RAM przy użyciu technologii in-memory niż na tradycyjnych dyskach twardych.