Bazy danych NoSQL to idealne rozwiązanie do szybkiego wyszukiwania danych!

Bazy danych NoSQL są często używane w sytuacjach, w których łączenia byłyby zbyt wolne lub powodowałyby zbyt duże powielanie danych. Ponadto wiele baz danych NoSQL zaprojektowano tak, aby były skalowalne w poziomie, co oznacza, że ​​można je łatwo podzielić na wiele serwerów. Łączenia nie nadają się dobrze do skalowania w poziomie, ponieważ wymagają, aby wszystkie dane znajdowały się na jednym serwerze.

Ogólne operatory łączenia używane w bardziej tradycyjnych bazach danych, takich jak Oracle, nie obsługują bazy danych Oracle NoSQL. Obsługuje jednak osobny typ łączenia między tabelami w ramach tej samej hierarchii tabel. Wiersze znajdujące się w tym samym miejscu mogą umożliwiać wydajne łączenie, ponieważ można łączyć tylko wiersze o identycznych współrzędnych.

Proces łączy wiersze z dwóch lub więcej tabel, używając powiązanej między nimi kolumny w klauzuli JOIN. W większości baz danych Oracle NoSQL, gdy użytkownik próbuje wyodrębnić dane z tabel, których relacje hierarchiczne zostały wyróżnione, używane są łączenia.

osadzanie jest jednym ze wzorców powszechnie spotykanych w MongoDB. Normalizacja występuje, gdy części procesu są podzielone na oddzielne komponenty. Elementy są zazwyczaj pojedynczym dokumentem w mongo, więc nie są wymagane żadne połączenia.

Dlaczego nie dołączysz? Bazy danych zorientowane na dokumenty, takie jak MongoDB, są przeznaczone do przechowywania nieznormalizowanych danych. W ogóle nie powinno być żadnych powiązań między kolekcjami. Jeżeli te same dane są wymagane w dwóch lub więcej dokumentach, należy je powtórzyć.

Czy połączenia są możliwe w Nosql?

Tak, łączenia są możliwe w bazach danych nosql. Jednak nie są one tak powszechne, jak w relacyjnych bazach danych , ponieważ bazy danych nosql są często projektowane tak, aby były bardziej skalowalne i wydajne. Łączenia mogą być używane do łączenia danych z wielu kolekcji nosql, ale mogą być droższe niż inne operacje.

Nowy operator $lookup umożliwia wykonanie operacji łączenia z lewej strony zewnętrznej na dwóch lub więcej kolekcjach przy użyciu operatora wyszukiwania $ MongoDB 3.2. Agregacja jest trudniejsza do zrozumienia niż proste zapytania wyszukiwania i generalnie zajmuje więcej czasu. Są potężne i niezbędne w złożonych operacjach wyszukiwania, ale są również podatne na ataki. Zapytanie agregujące dla MongoDB działa w taki sam sposób, jak każde inne zapytanie, przekazując tablicę operatorów potoków. Dokument zawiera datę, ocenę i odniesienie do użytkownika, który go napisał, oprócz tekstu, daty i informacji o ocenie. Obecnie wyświetlamy ostatnie dwadzieścia postów w odwrotnej kolejności chronologicznej na podstawie ocen użytkowników. Funkcja $lookup jest ważnym dodatkiem do MongoDB 3.2.

Podczas korzystania z niewielkich ilości relacyjnych danych w bazie danych NoSQL korzystne może być przezwyciężenie niektórych trudniejszych problemów. Operator $lookup nie powinien być używany regularnie. Jeśli potrzebujesz dużo danych, użyj relacyjnej bazy danych (SQL).

Czy Mongodb jest dobry do dołączania?

Funkcja MongoDB Joins jest teraz obsługiwana przez MongoDB 3.2, dzięki wprowadzeniu nowej operacji Lookup dla operacji MongoDB Collections Join.

MongoDB nie boi się konsumować nieustrukturyzowanych danych. Porównując łączenia MongoDB z łączeniami Merge i łączeniami haszującymi , nie możemy jeszcze wykonać łączenia Merge i łączenia mieszającego. Dostarczając indeks, który umożliwia łączenie zagnieżdżonych pętli z jednego indeksu do drugiego, możemy pomóc w wyszukiwaniu. Jednak jeśli chodzi o radykalną poprawę wydajności jakiegokolwiek „POŁĄCZENIA”, nie jesteśmy w stanie tego zrobić. Dla następującego zapytania uruchamiamy następujący skrypt MongoDB za pomocą funkcji zapytania SQL w Studio 3T, graficznym interfejsie użytkownika MongoDB. Wyniki pokazują zarówno liczbę pojedynczych zamówień, jak i łączną wartość tych zamówień, mierzoną liczbą indywidualnych klientów i kontaktów ze sklepem. Indeks jest omówiony w tej notatce.

Jeśli potrzebujesz tylko kilku pól z kolekcji, możesz zrobić znacznie lepiej, używając „indeksu obejmującego”, który obejmuje te pola z rzeczywistymi kryteriami zapytania. W rezultacie stworzyliśmy indeks sprzedaży. Numer identyfikacyjny osoby. Identyfikator podmiotu i sprzedaż powiązana z osobą. Nagłówki zamówień dla sprzedaży W tego typu polach używane jest pojedyncze pole _id, podobne do indeksu klastrowego. Kolejność agregacji odzwierciedlona w kolejności łączenia odzwierciedla kolejność łączenia w Studio 3T, co skutkuje szybszym czasem wykonania o 4,2 sekundy. MongoDB i SQL Server współdzielą ten sam serwer, przy czym ten ostatni zarządza tą samą agregacją MongoDB w 160 milisekund.

W tym przypadku przyglądamy się zapisom transakcji z faktur. Istnieje wiele uzasadnionych powodów, dla których nie powinni się zmieniać, i tak się nie dzieje. Po prostu przygotowujemy i przechowujemy nasze dane historyczne w gotowym formacie MongoDB. Dzięki wstępnej agregacji z takim pośrednim zbiorem skracamy czas naszego raportu do 25 milisekund. Pełną próbkę kodu można znaleźć tutaj: Spowoduje to agregację 120 ms na moim komputerze, co jest dość imponujące, biorąc pod uwagę wymagane kroki. W ten sam sposób raport sprzedawcy musi być dokładny. Można to zrobić w ciągu kilku sekund, łącząc słowa „sprzedaż” i „pozycje”.

Możemy usunąć wszystkie rekordy w ciągu 48 milisekund, usuwając najpierw wszystkie rekordy sprzedawców $null (klientów wysyłkowych). Sortowanie należy odłożyć do czasu uzyskania dokumentów potrzebnych do sporządzenia raportu końcowego oraz listy wszystkich wyszukiwań. Powinieneś zacząć dopasowywać i projektować przed rozpoczęciem. Gdy potok przechodzi przez każdy dokument, niezwykle ważne jest, aby był on oszczędny, zapewniając, że wprowadzane są do niego tylko potrzebne dane. Na koniec bardzo ważne jest znalezienie kolejności, w jakiej etapy będą wykonywane w potoku agregacji.

Pozwala to na szerszy zakres opcji podczas przeprowadzania analizy danych, ponieważ pozwala na agregację danych z dwóch lub więcej źródeł. Ponadto dane można podzielić na określone kategorie i łatwo znaleźć dzięki możliwości grupowania danych w określone kategorie.
Struktura MongoDB różni się od innych systemów baz danych na wiele sposobów. Umożliwia to szybsze pobieranie danych oraz lepsze zarządzanie i przechowywanie danych. Ponadto, ze względu na pojemność bazy danych dla większej liczby danych, można ją skalować w górę.
Ze względu na swoją ogromną moc MongoDB ma kilka funkcji, których nie ma w innych systemach bazodanowych. W rezultacie jest to bardzo wydajna metoda analizy i przechowywania danych.

Funkcja łączenia Mongodb

MongoDB umożliwia połączenie dwóch kolekcji w jednej bazie danych, co jest cechą niezwykle popularną. Składnia łączenia MongoDB jest potężniejsza niż składnia SQL Server, a operacja łączenia jest bardziej wydajna.
Jednak MongoDB nie obsługuje sprzężeń zapytań między kolekcjami. W MongoDB funkcja agregacji $lookup może być używana do wykonywania operacji łączenia.

Dlaczego nie powinieneś używać Nosql?

Platforma NoSQL również nie obsługuje operacji dynamicznych. Nie ma gwarancji, że właściwości kwasu będą stałe. Możesz na przykład wybrać bazy danych SQL, jeśli masz do czynienia z danymi wrażliwymi. Ponadto, jeśli potrzebujesz elastyczności w czasie wykonywania, powinieneś unikać NoSQL.

Baza danych NoSQL jest zoptymalizowana pod kątem mniejszego obszaru przechowywania oraz mniejszego procesora i pamięci w porównaniu z bazą danych NoSQL. Jest również mniej elastyczny i bardziej efektywny w użyciu na dużą skalę. Nieprawidłowa struktura danych ma wpływ na wiele kolekcji tego samego typu danych. W rezultacie zwiększa się liczba indeksów i węzłów synchronizujących, co zwiększa objętość danych, a tym samym czas poświęcony na ich aktualizację. Tradycyjne serwery NoSQL mają na celu utrzymanie ostatecznej spójności, więc żadne zmiany nie muszą być propagowane przez indeksy lub węzły przed ich wprowadzeniem. Niektórzy członkowie NoSQL mogą ukrywać tworzenie nowych indeksów (np. RavenDB tworzy automatyczne indeksy). Inni mogą skanować całą bazę danych MongoDB bez konieczności jej indeksowania.

Jeśli ma być używana baza danych NoSQL, musi być zaprojektowana tak, aby spełniała wzorce dostępu. Jeśli są nieznane lub często się zmieniają, być może trzeba je zmienić. Zorientowane na dokumenty bazy danych NoSQL nie są przeznaczone do użytku atomowego, ponieważ systemy OLAP muszą dzielić dane na mniejsze części. Opcja Ciąg dalszy może służyć do rozwiązywania problemów z integralnością danych w NoSQL (z wyjątkiem NoSQL opartego na wykresach). Amazon DynamoDB był trochę spóźniony w grze, ponieważ dopiero w zeszłym roku stał się zgodny z ACID.

Istnieją pewne wady baz danych NoSQL, w tym niezgodność instrukcji SQL z bazami danych NoSQL oraz brak obsługi problemów z wydajnością związanych z danymi wydajnościowymi. Ponadto bazy danych noSQL nie mają tych samych specyfikacji, co relacyjne bazy danych, co utrudnia znalezienie zgodnego oprogramowania i korzystanie z niego.

Bazy danych Dlaczego bazy danych Sql są lepsze niż Nosql

Korzystanie z baz danych SQL jest bardziej stabilne i szybsze niż baza danych nosql.

Nosql Dołącz odpowiednik

Nie ma bezpośredniego odpowiednika łączenia w nosql, ale istnieje kilka sposobów na osiągnięcie podobnego rezultatu. Najczęstszym sposobem jest denormalizacja danych, co oznacza powielanie danych w wielu dokumentach. Można to zrobić ręcznie lub użyć narzędzia takiego jak MongoMapper, które zrobi to za Ciebie. Innym sposobem na to jest użycie mapy/zmniejszenia, co jest nieco bardziej skomplikowane, ale może być bardziej elastyczne.

Dołączanie do relacyjnej bazy danych

Jakie są podobieństwa między operacjami łączenia w relacyjnej bazie danych?
Sprzężenia SQL w relacyjnej bazie danych są podobne do operacji potokowych, ponieważ wykonują zapytania, filtry i operacje grupowe.

Dołącza Mongodb

Złączenia MongoDB to sposób, w jaki MongoDB łączy ze sobą dwie kolekcje danych. Jest to przydatne, gdy trzeba połączyć dane z wielu kolekcji w celu utworzenia jednego wyniku. Możesz na przykład użyć sprzężenia, aby połączyć dane ze zbioru użytkowników ze zbiorem ich postów.

Baza danych NoSQL typu open source MongoDB to doskonały wybór do przechowywania dużej ilości danych. Podstawowa różnica między tradycyjnymi bazami danych a MongoDB polega na wykorzystaniu tabel i wierszy zamiast kolekcji i dokumentów. Pary klucz-wartość są jedną z najbardziej podstawowych jednostek MongoDB. Na tym blogu pokażemy Ci, jak korzystać z połączeń MongoDB, które są kluczowymi typami połączeń i wyszukiwań. MongoDB 3.2 wprowadza nową operację Lookup, która może wykonywać operacje Join na kolekcjach. Składnia skorelowanych podzapytań jest prosta w użyciu w MongoDB 5.0 i nowszych. Istnieją pewne ograniczenia i ograniczenia, których należy przestrzegać podczas korzystania z połączeń MongoDB.

Na przykład poniższy fragment kodu tworzy kolekcje zawierające restauracje i zamówienia przy użyciu następujących dokumentów:restauracje. Zamówienia należy składać na obie te kolekcje. Jak nazywa się restauracja i jej adres? Konieczne jest podanie nazwy oraz dopasowania tablicy między zamówieniami. W następującej kolejności znajdziesz napój i napój. Przedstawione zostaną następujące wyniki.

Bazy danych Nosql

Bazy danych Nosql to bazy danych, które nie wykorzystują tradycyjnego modelu relacyjnego używanego przez większość baz danych. zamiast tego używają bardziej elastycznego podejścia bez schematu. Dzięki temu są bardziej skalowalne i łatwiejsze w obsłudze w przypadku wielu aplikacji.

Dane w bazach danych NoSQL są przechowywane w dokumentach, a nie w relacyjnych bazach danych. Ich możliwości obejmują elastyczność, skalowalność i możliwość sprostania szybko zmieniającym się wymaganiom w zakresie zarządzania danymi. Bazy danych dokumentów, magazyny klucz-wartość, bazy danych z szerokimi kolumnami i bazy danych grafów to przykłady baz danych NoSQL. Organizacje z listy Global 2000 szybko wdrażają bazy danych NoSQL do obsługi aplikacji o znaczeniu krytycznym. Powodem tego jest fakt, że istnieje pięć trendów, które są zbyt trudne do obsłużenia przez większość relacyjnych baz danych. Relacyjna baza danych, w przeciwieństwie do bazy danych MongoDB, nie może być używana w programowaniu zwinnym, ponieważ jest oparta na stałym modelu danych. Model aplikacji definiuje model danych podczas korzystania z NoSQL.

NoSQL nie narzuca żadnej ustalonej metody modelowania danych. Baza danych zorientowana na dokumenty jest zwykle przechowywana w formacie JSON jako de facto format przechowywania danych. W takim przypadku frameworki ORM nie są już potrzebne, ponieważ nie ma narzutu. N1QL (wymawiane nikiel) został wprowadzony w Couchbase Server 4.0 jako potężny język zapytań, którego można użyć do rozszerzenia SQL na JSON. Obsługuje nie tylko standardowe instrukcje SELECT / FROM / WHERE, ale może również obsługiwać agregację (GROUP BY), sortowanie (SORT BY), łączenie (LEFT OUTER / INNER) i tak dalej. Jedną z głównych zalet rozproszonej bazy danych NoSQL jest jej skalowalna architektura i brak pojedynczego punktu awarii. Ponieważ coraz więcej interakcji z klientami odbywa się online za pośrednictwem aplikacji internetowych i mobilnych, dostępność usług staje się coraz ważniejszym czynnikiem.

Bazy danych NoSQL są proste w instalacji, konfiguracji i skalowaniu, dzięki czemu idealnie nadają się do różnych zastosowań. Miały one na celu uporządkowanie zawartości książki, zapisanie notatki i jej przechowywanie. Może być również używany w dowolnej wielkości – od małych klastrów do dużych klastrów. Do obsługi bazy danych NoSQL nie jest wymagane żadne oddzielne oprogramowanie; jest dystrybuowany i obejmuje wbudowaną replikację między centrami danych. Co więcej, umożliwia natychmiastowe przełączanie awaryjne za pośrednictwem routerów sprzętowych, dzięki czemu aplikacje nie muszą czekać, aż baza danych wykryje awarię i przeprowadzi własne przywracanie. Popularność NoSQL rośnie, co czyni go najpopularniejszą technologią baz danych dla dzisiejszych aplikacji internetowych, mobilnych i Internetu rzeczy (IoT).

MongoDB jest zdecydowanym liderem pod względem wielu kluczowych wskaźników.
Jeśli szukasz bazy danych o wysokim poziomie popularności i stabilności, MongoDB jest najlepszym rozwiązaniem. Wiele aplikacji preferuje ją, ponieważ ma dużą liczbę funkcji, które czynią ją jedną z najpopularniejszych baz danych na rynku. Ponieważ MongoDB nie obsługuje transakcji ACID, warto mieć to na uwadze podczas podejmowania decyzji.

Bazy danych Nosql: przegląd

Oparte na dokumentach bazy danych NoSQL mogą przechowywać dane zarówno w formatach JSON, jak i XML. Jest to oparta na dokumentach baza danych NoSQL z modelem przechowywania opartym na kolumnach. Dane w bazach danych NoSQL typu klucz-wartość są przechowywane w parach. Baza danych Redis NoSQL jest doskonałym przykładem bazy danych klucz-wartość. Bazy danych SQL zwykle zawierają kolumny, które są większe niż wymiary baz danych NoSQL. MongoDB, przykład szerokokolumnowej bazy danych NoSQL, jest popularną bazą danych NoSQL. Dane są przechowywane na wykresach przy użyciu opartej na wykresach bazy danych NoSQL. Neo4j to oparta na wykresach baza danych NoSQL, która wykorzystuje MongoDB.

Baza danych Oracle Nosql

Baza danych Oracle NoSQL to rozproszona baza danych typu klucz-wartość, która została zaprojektowana w celu zapewnienia wysokiej dostępności i skalowalności poziomej przy niewielkim lub zerowym administrowaniu bazą danych. Baza danych Oracle NoSQL jest oparta na Berkeley DB Java Edition i wykorzystuje prosty model klucz-wartość z bogatym zestawem typów danych.

Moduł implementacji Spring Data dla Oracle NoSQL SDK for Spring Data jest wbudowany w SDK. Można go używać do łączenia się lub łączenia z klastrem bazy danych Oracle NoQL lub usługą Oracle NoQL Cloud Service. Włączając zależność maven do pliku pom.xml projektu, możesz użyć zestawu SDK. Byłoby wygodnie, gdybyś mógł wybrać następujące punkty jako punkt wyjścia. Oracle Spring jest dostępny na Oracle.com. Metody używane w NosqlDbConfig są następujące. Klasa encji powinna być zdefiniowana.

Repozytorium powinno zostać utworzone do przechowywania danych Nosql . Następnie napisz główną klasę aplikacji. Instalując org.springframework.boot:spring-boot, możesz uzyskać dostęp do wszystkich komponentów.