Zalety korzystania z bazy danych NoSQL

Bazy danych Nosql stają się coraz bardziej popularne, ponieważ rośnie zapotrzebowanie na szybsze, bardziej skalowalne aplikacje internetowe. Ale czym dokładnie jest baza danych nosql? I jak zmieniło to sposób, w jaki modelujemy dane? Baza danych nosql to nierelacyjna baza danych, która nie korzysta z tradycyjnego, opartego na tabelach modelu przechowywania danych. Zamiast tego używa bardziej elastycznego modelu bez schematu, który pozwala na łatwiejszą skalowalność i szybszą wydajność. Ta zmiana w modelowaniu danych wywarła ogromny wpływ na sposób, w jaki tworzymy aplikacje internetowe. Nie jesteśmy już ograniczeni sztywną strukturą relacyjnej bazy danych. Możemy teraz swobodniej myśleć o danych, które chcemy przechowywać io tym, jak chcemy je uporządkować. Ta elastyczność doprowadziła do rozwoju nowych i innowacyjnych aplikacji internetowych, które nie byłyby możliwe w przypadku tradycyjnej relacyjnej bazy danych. Tak więc, jeśli chcesz zbudować kolejną wielką rzecz, baza danych nosql może być dla Ciebie właściwym wyborem.

W bazach NoSQL możemy przechowywać duże ilości danych i mieć do nich dostęp w dowolnym momencie. Bazy danych NoSQL występują w czterech odmianach: mogą mieć różną strukturę, mogą być używane do generowania modeli danych i mogą być używane do pisania baz danych. W tym samouczku omówimy różne techniki modelowania danych NoSQL, których należy użyć podczas konstruowania bazy danych NoSQL. MongoDB jest używany jako kopia zapasowa bazy danych przez Strider CD dla ich bazy danych NoSQL. Model danych używany w tego typu danych składa się z kolumn, a nie wierszy. Sklepy oparte na wykresach są dostępne do zakupu. Graf lub sieciowy model danych zasadniczo stwierdza, że ​​dowolne dwie informacje mają takie samo znaczenie jak inne.

NoSQL to coś więcej niż tylko język do zarządzania bazami danych; to zbiór filozofii. W rezultacie na pierwszy plan wysuwają się nieodłączne dziwactwa i problemy związane ze skalowaniem. Nauka technik modelowania danych NoSQL może mieć ogromne znaczenie podczas tworzenia schematu DBM, który tak naprawdę go nie wymaga.

W połowie lat 90. Internet stał się niezwykle popularny, a relacyjne bazy danych nie nadążały za zapotrzebowaniem na informacje o użytkownikach, a także za rosnącym wraz z nim rozwojem różnych typów danych. Dzięki temu popularne stały się bazy danych najbliższego sąsiedztwa, znane również jako bazy danych NoSQL.

Model NoSQL jest zbudowany z bardziej miękkiego modelu znanego jako model BASE. Zasadniczo jest to dostępny, płynny stan spójności i dostępności. Zasadniczo gwarantuje dostępność danych i ułatwia ich uzyskanie.

Czym jest modelowanie danych Nosql?

Czym ogólnie jest NoSQL? Ten model nie jest repliką systemu zarządzania relacyjnymi bazami danych (RDBMS). W rezultacie model nie jest jednoznaczny w swojej komunikacji z danymi i w jaki sposób to wszystko jest powiązane.

E-book 8 wzorców modelowania danych w Redis to kompleksowy i dokładny przewodnik po modelowaniu danych w NoSQL. W artykule omówiono osiem modeli danych, których programiści mogą używać do tworzenia nowoczesnych aplikacji bez ograniczeń tradycyjnych relacyjnych baz danych . Bazy danych NoSQL mogą być używane do łączenia dwóch oddzielnych tabel lub kolekcji, z jedną tabelą osadzoną w drugiej. W rezultacie oboje mogą odkryć wszystkie istotne dane i stworzyć silną więź. Każda tabela w NoSQL może być postrzegana przez aplikację jako osobna jednostka. Jeśli chcesz modelować relacje jeden-do-wielu, osadzasz listy ograniczone (tj. listy o znanym rozmiarze) i oddzielne kolekcje dla list nieograniczonych. W tym przypadku gra wiele czynników, w tym produkt, autor, data publikacji, ocena i komentarz.

Wiele przecinających się boków może pojawić się na wielu różnych powierzchniach. W relacyjnej bazie danych istnieją osobne tabele, w których można przechowywać różne typy danych. Dzięki Redis Stack wszystkie schematy są elastyczne i można je grupować według pól typu. Drugi wzorzec, wzór zasobnika, zmniejsza narzut dzięki przechowywaniu i organizowaniu danych szeregów czasowych na bieżąco. W wielu przypadkach dane w czasie rzeczywistym można wykorzystać we wzorcu wersji w wielu przypadkach użycia. Złożoność operacji JOIN można zmniejszyć, stosując wzorce NoSQL do ich wycinania. Wzorzec drzewa i wykresu jest szczególnie przydatny w przypadku dużych operacji opartych na JOIN, takich jak systemy kadrowe, systemy CMS, katalogi produktów i sieci społecznościowe.

Nie jest to model, który można replikować w taki sam sposób, jak system zarządzania relacyjną bazą danych (RDBMS). Dane mogą być przechowywane na dysku, w pamięci lub obu. Redis i NoSQL są używane w wielu aplikacjach w sekcji Redis Launchpad.

Nierelacyjne bazy danych (N/RDBMS) zostały zaprojektowane w celu obsługi skali i elastyczności wymaganej dla nowoczesnych aplikacji internetowych i chmurowych. Ich zdolność do przechowywania i pobierania danych w bardziej elastyczny i wydajny sposób sprawia, że ​​są dobrym wyborem w sytuacjach, w których trzeba przechowywać dużą ilość danych lub jeśli trzeba skalować bazę danych, aby obsłużyć dużą liczbę użytkowników.
Jedną z najbardziej atrakcyjnych cech N/RDBMS jest możliwość skalowania w poziomie. Ponieważ do systemu można dodać więcej serwerów bez ponoszenia jakichkolwiek problemów z wydajnością, nie ma potrzeby martwić się o koszty.
System zarządzania nierelacyjnymi bazami danych (N/RDBMS) jest również dobrze przystosowany do przechowywania danych nierelacyjnych. Dzieje się tak, ponieważ nie opierają się one na tabelach i polach, tak jak w przypadku relacyjnej bazy danych. Ponadto w rezultacie będziesz mieć łatwiejszy dostęp do danych w bardziej elastyczny sposób.
N/RDBMS to doskonałe narzędzie do przechowywania i udostępniania danych. AN/RDBMS to doskonały wybór, jeśli szukasz bazy danych, która może obsłużyć dużą ilość danych i którą można łatwo skalować.

Najlepsza baza danych Nosql dla Twojej aplikacji

Ponieważ modele NoSQL są elastyczne i mają szeroki zakres modeli danych do wyboru, idealnie nadają się do różnych zastosowań. W rezultacie należy rozważyć, który model jest najbardziej odpowiedni do zastosowania. Na przykład magazyn klucz-wartość może być przydatny, jeśli aplikacja wymaga szybkiego dostępu do niewielkich ilości danych. Z drugiej strony baza danych wykresów najlepiej nadaje się do zastosowań wymagających przechowywania i dogłębnej analizy dużych ilości danych.

Czy potrzebujesz modelu danych z Nosql?

Nie ma jednej uniwersalnej odpowiedzi na to pytanie, ponieważ zapotrzebowanie na model danych z bazami danych Nosql może się różnić w zależności od konkretnej aplikacji lub przypadku użycia. Jednak ogólnie model danych może być pomocny w zapewnieniu struktury do przechowywania i wyszukiwania danych, a także może pomóc w wydajności i skalowalności.

Baza danych Bazy danych NoSQL są zaprojektowane do podziału wierszy i kolumn modelu relacyjnej bazy danych . Powszechnie uważa się, że w bazach danych NoSQL brakuje modeli danych. Bardzo ważne jest podanie wstępnego opisu sposobu organizacji danych, aby pomóc w opracowaniu schematu. Różnice te można odzwierciedlić w modelach danych dla każdego z czterech głównych typów baz danych NoSQL. W rezultacie projekt schematu będzie powtarzany przez cały cykl życia aplikacji. Wybierając bazę danych NoSQL, należy wziąć pod uwagę najlepszy model danych dla danego przypadku użycia. Każdy dokument zawiera wiele par wartości i pól uporządkowanych według typów danych i struktur danych.

Pobieranie wartości pól za pomocą zapytań jest łatwe, a wiele zaawansowanych języków zapytań zostało opracowanych, aby Ci w tym pomóc. Struktura wierszy bazy danych NoSQL jest oparta na kluczu i powiązanej kolumnie o nazwie rodziny kolumn. Podstawowa struktura składa się z czterech głównych typów baz danych NoSQL: jednej do przechowywania danych, jednej do zarządzania relacjami, jednej do zarządzania relacjami i jednej do zarządzania relacjami. W rzeczywistości sposób organizacji danych jest dość elastyczny, czasem nawet do tego stopnia, że ​​można go opisać jako pozbawiony schematu. Bazy danych dokumentów, bazy danych z szerokimi kolumnami i bazy danych wykresów mają własne języki zapytań.

Jeśli chodzi o kwerendę danych, najbardziej efektywne są bazy dokumentów. Ze względu na bogatą funkcjonalność zapytań są w stanie obsłużyć szeroki zakres aplikacji. Klucz podstawowy, oprócz magazynów klucz-wartość i magazynów z szerokimi kolumnami, zapewnia pojedynczą metodę uzyskiwania dostępu do danych.
Analitycy danych i inżynierowie uczenia maszynowego mogą na przykład używać baz danych NoSQL do przechowywania danych, metadanych modeli, funkcji i parametrów operacji. Z drugiej strony inżynierowie danych mogą wykorzystać je do przechowywania i odzyskiwania oczyszczonych danych. Bazy danych dokumentów, takie jak MongoDB i CouchDB, są popularne wśród programistów ze względu na łatwość obsługi i szeroki zakres funkcji.
Bazy danych NoSQL stają się coraz bardziej popularne ze względu na łatwość obsługi i rozbudowaną funkcjonalność zapytań. Modele mogą być używane do przechowywania danych, metadanych, funkcji i parametrów operacji. W rezultacie inżynierowie danych mogą być w stanie wydobywać i przechowywać czyste dane, wykorzystując je.

Trzy typy modeli danych

Podczas odczytywania danych z bazy danych niezwykle ważne jest, aby były one zgodne z danymi w bazie danych.
Bazę danych można odizolować, jeśli dane z pojedynczej transakcji są traktowane tak, jakby były odczytywane z jednego źródła, co zapobiega ich zmianie przez wiele procesów.
Gdy system jest zaprojektowany z myślą o długotrwałej trwałości, musi być w stanie odzyskać dane w przypadku awarii.
Gdy potrzebny jest dostęp do dużej liczby małych fragmentów danych, dobrym pomysłem jest użycie modelu danych klucz-wartość. Pozycje w tym modelu mogą być reprezentowane przez klucz i wartość. System plików umożliwia dodawanie, usuwanie i modyfikowanie wartości w taki sam sposób, jak w pliku tekstowym.
Dobrym pomysłem jest użycie modelu danych dokumentu, gdy trzeba przechowywać dużą ilość danych w sposób łatwy do odczytania i wyszukiwania. Każdy element może być reprezentowany przez dokument w tym modelu. Każde pole w dokumencie może zawierać maksymalnie wartości, więc nie ma żadnych ograniczeń.
Gdy trzeba przechowywać dane w łatwym do zrozumienia formacie, najlepiej jest użyć graficznego modelu danych. W tym modelu każdy element jest reprezentowany przez węzeł, który ma połączenie między nim a następnym. Klikając na linki, możesz przejść do wykresu.

Czym Nosql różni się od modelu relacyjnego?

Dane są przechowywane w relacyjnych bazach danych według określonego schematu. Z drugiej strony systemy NoSQL umożliwiają przechowywanie danych w dowolnej wymaganej strukturze, jednocześnie umożliwiając aktualizację tej struktury w razie potrzeby.

Dane relacyjnej bazy danych są przechowywane zgodnie z jednym z jej schematów. Dane mogą być przechowywane w dowolnym systemie NoSQL i mogą być strukturyzowane zgodnie z jego wymaganiami. Użytkownicy mogą dodawać lub aktualizować dane w relacyjnej bazie danych, wykonując następujące procedury: SELECT, INSERT i DELETE. W rezultacie w zapytaniach NoSQL dane są zwykle wyświetlane jako kolumny, a nie jako dokument. Chociaż termin „relacyjna baza danych” jest często używany do opisania systemów NoSQL, odnosi się on do systemów, w których użytkownik definiuje schemat i używa relacyjnego zapytania SQL do dodawania, aktualizowania lub usuwania danych. SQL jest bardziej wyspecjalizowany niż bazy danych NoSQL, ponieważ jest używany do określonych zadań, a nie do baz danych ogólnego przeznaczenia. Baza danych SQL jest powszechnie używana do przechowywania jednostek, podczas gdy baza danych NoQL jest używana do przechowywania jednostek.

Ponieważ baza danych SQL ma ograniczoną liczbę dostępnych dokumentów, pojemność pamięci określa jej pojemność. Powszechnie przyjmuje się, że bazy danych NoSQL mają różne kształty i rozmiary ze względu na ich zdolność do przechowywania danych. Wybór używanego systemu bazodanowego będzie zależał od jego wydajności i charakteru posiadanych danych.

Bazy danych NoSQL są często określane jako bazy danych bez schematów. Bazy danych NoSQL są tworzone w celu przechowywania i wysyłania zapytań do danych nieustrukturyzowanych, zamiast używania tych samych sztywnych schematów, co relacyjne bazy danych. W rezultacie bazy danych NoSQL mają zwykle bardziej elastyczny model danych, co pozwala im wydajniej przechowywać i wyszukiwać duże ilości danych. Podstawową zaletą baz danych NoSQL jest ich zdolność do wydajniejszego przechowywania i wysyłania zapytań do dużych ilości danych. Wynika to z faktu, że bazy danych NoSQL mają tendencję do korzystania z bardziej elastycznego modelu danych, który może być bardziej wydajny do przechowywania i pobierania różnych typów danych. Wadą baz danych NoSQL jest to, że mogą być trudniejsze do nauczenia. Z drugiej strony bazy danych NoSQL są trudniejsze do zrozumienia niż tradycyjne relacyjne bazy danych ze względu na ich unikalne cechy. Niemniej jednak, przy odpowiednim szkoleniu, możliwe jest efektywne wykorzystanie bazy danych NoSQL.

Nosql vs. Sql: Która baza danych jest odpowiednia dla Twojej aplikacji?

Aplikacje bazodanowe zaprojektowane dla nosql mają mniejsze opóźnienia, podczas gdy aplikacje bazodanowe zaprojektowane dla systemów relacyjnych mają wyższą wydajność. Korzystając z baz danych wyszukiwania nosql , możesz analizować częściowo ustrukturyzowane dane. Relacyjna baza danych przekształca dane w tabele na podstawie wierszy i kolumn, normalizując je. Umożliwia porównywanie tabel oraz umożliwia wykonywanie połączeń między tabelami. Transakcje nie są obsługiwane przez bazy danych NoSQL, ale wydają się być spójne na dłuższą metę. Oznacza to, że dane są zawsze aktualne, ale może wystąpić pewne opóźnienie między ich aktualizacją a pojawieniem się w bazie danych. SQL nie jest używany w bazach danych NoSQL do generowania zapytań. W ich miejsce dane są przeszukiwane przy użyciu konstrukcji i innych języków programowania. Kiedy są używane z różnymi formatami danych, stają się bardziej wszechstronne i mogą być używane na różne sposoby.

Jak bazy danych Nosql i techniki modelowania są wykorzystywane w prawdziwym świecie?

Bazy danych NoSQL są wykorzystywane w świecie rzeczywistym na różne sposoby. Często są używane do przechowywania dużych ilości danych, do których trzeba szybko uzyskać dostęp, na przykład w mediach społecznościowych lub aplikacjach e-commerce. Bazy danych NoSQL mogą być również używane do przechowywania stale zmieniających się danych, na przykład w aplikacji analitycznej w czasie rzeczywistym.

Tradycyjne relacyjne bazy danych przechowują dane w formacie, który nie jest używany w bazach danych NoSQL. Typy dokumentów obejmują typy klucz-wartość, typy szerokich kolumn i typy wykresów. Cena pamięci masowej gwałtownie spadła od końca 2000 roku, co spowodowało wprowadzenie baz danych NoSQL. Deweloperzy mają dużą elastyczność w sposobie przechowywania nieustrukturyzowanych danych, ponieważ mogą zrobić o wiele więcej niż tylko je przechowywać. 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 łączenia, zapytania są wykonywane w krótszym czasie. Istnieje kilka przypadków użycia, od krytycznych (takich jak dane finansowe) do bardziej zabawnych i dziecinnych (takich jak inteligentna kuweta dla kotów, która rejestruje odczyty IoT).

W tym samouczku omówimy, kiedy i dlaczego warto zacząć korzystać z baz danych NoSQL. Ponadto przyjrzymy się niektórym powszechnie źle rozumianym bazom danych NoSQL. MongoDB, według DB-Engines, jest najpopularniejszą nierelacyjną bazą danych na świecie. W tym samouczku możesz dowiedzieć się, jak wysyłać zapytania do baz danych MongoDB bez konieczności instalowania czegokolwiek na komputerze. Klaster przechowuje Twoje bazy danych MongoDB. Po utworzeniu klastra Atlas możesz rozpocząć przechowywanie w nim danych. Możliwe jest ręczne tworzenie baz danych w Atlas Data Explorer, MongoDB Shell lub MongoDB Compass przy użyciu preferowanego języka programowania.

W tym przykładzie zaimportujesz przykładowy zestaw danych Atlas. Bazy danych NoSQL mają wiele zalet w porównaniu z tradycyjnymi bazami danych , w tym szybkie przetwarzanie zapytań, elastyczne modele danych i łatwość obsługi dla programistów. Korzystając z Eksploratora danych, możesz dodawać nowe dokumenty, edytować istniejące dokumenty i usuwać dokumenty. Jeśli chcesz analizować swoje dane, powinieneś skorzystać z frameworka agregacji. Korzystanie z wykresów to najwygodniejszy sposób wizualizacji danych w Atlas i Atlas Data Lake.

Dlaczego bazy danych Nosql zyskują popularność

Ze względu na zdolność do szybkiego i wydajnego przetwarzania dużych ilości danych, bazy danych NoSQL stają się coraz bardziej popularne. Jest to szczególnie przydatne w przypadku platform reklamowych, gdzie atrybuty użytkownika muszą być śledzone, a żądania reklamy są umieszczane tak szybko, jak to możliwe.

Przykład modelowania danych Nosql

Miękki schemat jest powszechną techniką używaną w modelach danych NoSQL. Z grafów i baz danych magazynu klucz-wartość jasno wynika również, że wartości mogą mieć dowolny format, ponieważ modele danych nie ograniczają wartości. Innym przykładem jest BigTable, która zawiera zarówno kolumny, jak i kolumny z innych kolumn.

Bazy danych dokumentów, takie jak MapR Database (niedawno przejęta przez Hewlett Packard Enterprise) lub Eloquent Data Fabric, są czasami określane jako bazy danych bez schematów. Bazy danych dokumentów nie wymagają takiej samej predefiniowanej struktury jak relacyjna baza danych, ale muszą być zdefiniowane pod kątem sposobu organizacji danych. Jeśli masz prawidłowo zaprojektowany model danych, Twoja aplikacja będzie działać lepiej. Możesz zdenormalizować swój schemat, sprowadzając go do jednego wiersza lub prezentując wiele tabel z indeksami w środowisku relacyjnym przy użyciu rozwiązania HPE Ezmeral Data Fabric. Aby wykonywać szybkie odczyty i zapisy, pogrupuj dane według zakresu kluczy. Model ER może służyć do definiowania modelu fizycznego i przechowywania danych, które są w nim odczytywane. Korzystając z NoSQL, możesz zdenormalizować lub zduplikować dane, aby można było uzyskać do nich dostęp i przechowywać je w ujednolicony sposób.

W zdenormalizowanych magazynach danych masz jedną tabelę zawierającą wiele indeksów, tak jak w relacyjnej bazie danych. W relacjach jeden-do-wielu możesz modelować swoje tabele jako jeden dokument. W relacyjnej bazie danych instancje wierszy odnoszą się do instancji tego samego obiektu. W obiektowych modelach programowania różne typy obiektów mogą być powiązane poprzez rozszerzenie tego samego typu podstawowego. Każdy dokument ma równy klucz wiersza do węzła, w którym jest zapisany. Pole nadrzędne zawiera identyfikator węzła nadrzędnego, podczas gdy pole podrzędne zawiera identyfikator węzła każdego węzła podrzędnego. W tym poście na blogu omówimy, czym różni się modelowanie danych w bazie dokumentów od tradycyjnego modelowania w relacyjnych bazach danych . Obiekty obiektów podtypu mogą przechowywać swoje atrybuty, co nie ma miejsca w przypadku typów podstawowych lub obiektów podtypów, które nie są sklasyfikowane. Umożliwia modelowanie różnych typów produktów w tej samej tabeli i szybkie lokalizowanie grupy produktów na podstawie ich typów produktów.

Typy modeli danych Nosql

Istnieją cztery główne modele danych NoSQL: klucz-wartość, dokument, kolumnowy i wykres. Każdy model ma swoje mocne i słabe strony i lepiej nadaje się do określonych typów danych i obciążeń.
Magazyny klucz-wartość są najprostszym z czterech modeli i najlepiej nadają się do przechowywania danych, które można przedstawić jako pojedynczą wartość, taką jak liczba lub ciąg. Magazyny dokumentów są bardziej złożone i najlepiej nadają się do przechowywania danych, które można przedstawić jako dokument, taki jak obiekt JSON. Magazyny kolumnowe są jeszcze bardziej złożone i najlepiej nadają się do przechowywania danych, które można przedstawić w postaci tabeli, takiej jak arkusz kalkulacyjny. Magazyny wykresów są najbardziej złożonymi z czterech modeli i najlepiej nadają się do przechowywania danych, które można przedstawić w postaci wykresu, takiego jak sieć społecznościowa.

Baz danych NoSQL można używać na cztery sposoby: magazyny klucz-wartość, magazyny dokumentów, bazy danych zorientowane na kolumny i bazy danych grafów. Rodzaje rozwiązywania problemów znacznie różnią się od tych występujących w relacyjnych bazach danych. Na przykład OrientDB to wielomodelowa baza danych, która łączy bazy danych NoSQL i inne niż NNN. Pełnowymiarowa relacyjna baza danych może zawierać wiele tabel jednostek i łączy, a także wiele tabel jednostek i łączy. Każda jednostka (osoba) jest reprezentowana przez własny wiersz, a kolumny dla każdej jednostki są rozłożone na wiele wierszy. Kolumnowa baza danych jest podzielona na sekcje, w których każda kolumna jest przechowywana osobno, co pozwala na szybsze skanowanie, gdy zaangażowanych jest tylko kilka kolumn. Indeks służy do reprezentowania numerów wierszy, podczas gdy baza danych kolumn służy do reprezentowania danych.

Magazyny klucz-wartość, które są rodzajem bazy danych NoSQL, mają najniższy poziom złożoności. Przeznaczone są do przechowywania codziennych dokumentów, mogą obsłużyć złożone zapytania i obliczenia. Normalizacja nie jest wymagana w magazynach dokumentów, chyba że dane mają sensowną strukturę. Celem graficznej bazy danych jest efektywne przechowywanie relacji między jednostkami. Dwie podstawowe funkcje grafowych baz danych to organizowanie danych. Węzeł jest definiowany jako sama jednostka. Relację dwóch podmiotów charakteryzuje linia, która ma swój własny zestaw cech. Magazyny dokumentów i magazyny klucz-wartość są zgodne z BASE, a nie z bazami danych wykresów, takimi jak Neo4j, które twierdzą, że utrzymują ACID.

Który czynnik wpływa na model danych w bazie danych Nosql

Wzorce dostępu specyficzne dla aplikacji, takie jak te, które obsługują określone typy zapytań, są zazwyczaj podstawą modelowania danych NoSQL.

Diagram bazy danych Nosql

Diagram bazy danych Nosql to diagram przedstawiający strukturę bazy danych Nosql. Może być używany do wizualizacji danych w bazie danych Nosql i zrozumienia relacji między danymi.

Nie jest możliwe użycie diagramów modelowania danych NoSQL o nazwach lub ograniczeniach podobnych do diagramów ER lub klas. Reguły dotyczące relacji w NoSQL zostały złagodzone w celu uproszczenia procesu dla programistów. Jeśli zajmujesz się modelowaniem, zawsze dobrze jest zaplanować z wyprzedzeniem operacje odczytu i zapisu. Upewnij się, że nie więcej niż dwa dokumenty zawierają te same informacje i nigdy nie umieszczaj odniesień do tego samego dokumentu. Z biegiem czasu liczba pozycji będzie rosła, co uniemożliwi osadzanie lub dodawanie ich identyfikatorów do produktu jako odniesienia. Alternatywnie możesz utworzyć kolejną kolekcję, aby uporządkować wiele transakcji lub po prostu umieścić unikalne pole identyfikatora (np. id transakcji) w każdej transakcji wykonanej w grupie. Bazy danych SQL i NoSQL są podobne pod względem nazw i zasad projektowania.

W tym celu należy zawsze umieszczać na schemacie symbole, ułatwiające czytanie. Produkt może wykonywać wiele transakcji, a wymagania dotyczące tego produktu są różne. W miarę rozwoju aplikacji ten podstawowy schemat może wymagać zmiany.

Co to jest projekt bazy danych Nosql?

Bazy danych wyszukiwania NoSQL opierają się na założeniu, że częściowo ustrukturyzowane dane można przekształcić w dane analityczne za pomocą algorytmów. Wymagane jest wykorzystanie modeli danych. Model relacyjny generuje tabele z wierszami i kolumnami po przekształceniu danych w tabele. Tabele, wiersze, kolumny, indeksy i relacje między tabelami i innymi elementami bazy danych są określane przez schematy.