Plusy i minusy używania pola ID w bazie danych NoSQL

Bazy danych Nosql są często używane ze względu na ich skalowalność i elastyczność. Jednak jeśli chodzi o użycie pola id, toczy się debata na temat tego, czy bazy danych nosql powinny go używać. Z jednej strony niektórzy twierdzą, że pole id jest niepotrzebne w bazie danych nosql. Dzieje się tak dlatego, że bazy danych nosql są często zaprojektowane tak, aby były skalowalne, a pole id może niepotrzebnie zwiększać złożoność. Ponadto bazy danych nosql są często bardziej elastyczne niż relacyjne bazy danych, a ta elastyczność może być utrudniona przez użycie pola id. Z drugiej strony inni twierdzą, że pole id jest niezbędne w bazie danych nosql. Dzieje się tak, ponieważ pole identyfikatora może pomóc w zapewnieniu integralności danych i może być używane do śledzenia zmian. Ponadto pole id może służyć do poprawy wydajności, ponieważ może pomóc w indeksowaniu danych. Ostatecznie decyzja, czy użyć pola id w bazie danych nosql, jest kwestią debaty. Korzystanie z pola identyfikatora ma zalety i wady, a decyzja o tym, czy go użyć, czy nie, powinna opierać się na konkretnych potrzebach bazy danych.

Każdy dokument w kolekcji MongoDB musi mieć unikalne pole _id, które jest używane jako klucz podstawowy. Wstawienie dokumentu bez pola _id powoduje, że sterownik MongoDB automatycznie generuje dla niego ObjectID.

Wszystkie dokumenty MongoDB muszą mieć wypełnione pole *id. Gdy dokument nie ma przypisanej wartości _id, MongoDB wygeneruje ją automatycznie.

Nie wiem, dlaczego identyfikatory MongoDB nie są narażone na świat zewnętrzny w taki sam sposób, jak te. Zawsze najlepiej jest zweryfikować swoje dane wejściowe i nie pozostawiać nikogo nieupoważnionego do dostępu do bazy danych bez odpowiedniego zabezpieczenia.

Dlaczego Nosql nie nadaje się do transakcji?

Jedną z najczęstszych krytyki baz danych NoSQL jest brak obsługi ACID (niepodzielność, spójność, izolacja i trwałość) dla wielu transakcji dokumentów. Ponieważ schemat powinien być zaprojektowany do obsługi atomowości pojedynczego rekordu, jest akceptowalny dla wielu aplikacji.

Pomimo faktu, że rozwiązania NoSQL mają mniej semantyki transakcyjnej niż relacyjne bazy danych, nadal zapewniają operacje atomowe dla niektórych funkcji. Jeśli nie masz problemów z Node.js lub Ruby/Rack, Heroku.com jest doskonałym miejscem do rozpoczęcia od małej makiety. Ponieważ jest to nowa funkcja, jeszcze jej nie zaimplementowałem. Właściwości ACID transakcji są wymagane, aby baza danych mogła wykonywać operacje użytkownika. Ponieważ większość narzędzi NoSQL upraszcza kryteria spójności używane przez operacje, ułatwiają one skalowanie. W tym celu bardzo ważne jest używanie w pamięci, zorientowanych na kolumny i rozproszonych baz danych SQL/ACID, takich jak VoltDB. Można to zrobić za pomocą „transakcji optymistycznych”, ale ostrzegam, aby zrozumieć gwarancje atomowości implementacji bazy danych (np. jakie rodzaje operacji są atomowe, a jakie nie).

Słyszałem, że w Internecie toczyły się dyskusje na temat transakcji HBase. O co w tym wszystkim chodzi? Zgodnie z NoSQL zwykle używane są magazyny danych klucz/wartość: możesz to zaimplementować w preferowanym RDBMS i zachować dobre rzeczy, takie jak właściwości transakcji, obsługa ACID, obsługa DBA itd., jednocześnie uznając korzyści płynące z wydajności i elastyczności NoSQL . Jeśli obsługuje transakcje porównania i kontrastu, rozwiązania NoSQL można łączyć z transakcjami optymistycznymi.

Ogólnie rzecz biorąc, bazy danych NoSQL wyróżniają się wydajnością, skalowalnością, dostępnością danych i zarządzaniem. Termin bazy danych „nosql” nie odnosi się wyłącznie do baz danych SQL. Produkty te są dostępne w różnych stylach, z których każdy ma na celu zaspokojenie potrzeb konkretnego klienta. Na przykład bazy danych dokumentów mogą przechowywać duże ilości danych tekstowych. Są lepiej przystosowane do wydajności i skalowalności niż tradycyjne bazy danych, ponieważ nie wymagają takiego samego poziomu spójności i nadmiarowości danych jak tradycyjne bazy danych. Baza danych klucz-wartość może służyć do przechowywania dużej ilości danych w krótkim czasie bez konieczności synchronizacji między wieloma serwerami. Ponadto, ze względu na wysoki poziom dostępu do danych, zapewniają one doskonałą wydajność i skalowalność. Ponieważ są tak duże, bazy danych o szerokich kolumnach są idealne do przechowywania danych, które muszą być szybko przeszukiwane. Ponieważ mogą obsługiwać duże ilości danych, oferują doskonałą wydajność i skalowalność. Grafowe bazy danych to nowe pole NoSQL, które używa formatu wykresu do przechowywania danych. Ogólnie rzecz biorąc, bazy danych NoSQL oferują szereg zalet w porównaniu z tradycyjnymi relacyjnymi bazami danych. Są szybsze, bardziej skalowalne i bardziej dostępne niż inne typy platform przetwarzania zapytań, co czyni je lepszą opcją dla złożonych zapytań.

Czy Nosql potrzebuje schematu?

Czy NoSQL zawiera schemat? Schematy baz danych dla baz NoSQL nie są tak sztywne jak dla relacyjnych baz danych. Każdy z czterech głównych typów baz danych NoSQL przechowuje dane w inny sposób.

Czy bazy danych NoSQL potrzebują schematów? Ta nowa dyscyplina w bazach danych NoSQL wywołuje poruszenie. NoSQL przede wszystkim wypełnił lukę w SQL, której SQL nie był w stanie wypełnić. Ponieważ NoSQL może przechowywać dane w różnych modelach danych, nie ma potrzeby stosowania schematu. Niezwykle ważne jest znalezienie równowagi między kodem, który może obsłużyć wiele zadań, a kodem, który jest wystarczająco elastyczny, aby obsłużyć je wszystkie. Klucze podstawowe to dane, które będą wyszukiwane w bazie danych, i muszą zostać zaprojektowane, zanim baza danych będzie mogła wykonać zapytanie. Może zawierać opisy jednostek biznesowych, specyfikacje wymagań użytkowników i wzorce zapytań.

Poniższy krok pozwoli Ci lepiej zrozumieć implementację kluczy podstawowych każdej bazy danych NoSQL. Pozostawienie NoSQL samemu sobie może często doprowadzić do anarchii, skutkującej powstaniem schematu. Możliwe jest użycie schematu jako ramy. Nie ma potrzeby projektowania indeksów, ponieważ podobnie jak w poprzednich krokach cena jest określana na podstawie wybranej liczby.

Rosnąca popularność baz danych NoSQL ma różne przyczyny. Są one uważane za bezschematowe struktury pamięci masowej, pozwalające na większą elastyczność. Co więcej, te bazy danych zazwyczaj wykonują funkcje indeksowania i wyszukiwania bardzo szybko, co czyni je idealnymi do analizy danych.

Plusy i minusy używania schematów w bazach danych Nosql

schematy są używane w bazach danych NoSQL z różnych powodów, chociaż mają pewne wady. schematy mogą być przydatne podczas projektowania baz danych i wymuszania ich struktury na użytkowniku. Z drugiej strony schematy mogą być wykorzystywane do utrudniania wprowadzania danych i manipulowania nimi. schematy nie są wymagane w przypadku większości baz danych NoSQL, ale mogą być korzystne dla określonych typów danych.

Co nie dotyczy Nosql?

Bazy danych Nosql są często używane, gdy skalowalność jest ważniejsza niż spójność danych.
Mogą obsługiwać duże ilości danych i często są szybsze niż relacyjne bazy danych.
Bazy danych Nosql nie podlegają regułom relacyjnych baz danych, dzięki czemu mogą być bardziej elastyczne.
Jednak ta elastyczność może również utrudniać wykonywanie zapytań w bazach danych nosql.

SQL jest często używany do zarządzania danymi strukturalnymi. Ma solidne podstawy w teorii relacyjnych baz danych, dzięki czemu idealnie nadaje się do analizy danych i raportowania.
Doskonale nadaje się do zarządzania nieustrukturyzowanymi danymi w systemie NoSQL. Denormalizacja to standard denormalizacji systemu NoSQL, który jest „przyjęty przez społeczność” przez społeczność.
Systemy NoSQL są lepsze niż systemy SQL z różnych powodów. Są szybsze i łatwiejsze do skalowania, mniej podatne na uszkodzenie danych i zapewniają większą elastyczność w zakresie uzyskiwania dostępu do danych.
Technologie SQL i NoSQL uzupełniają się pod wieloma względami. Każda osoba jest wyjątkowa, ponieważ ma różne mocne i słabe strony. Ostatecznie przy wyborze najlepszego rozwiązania należy wziąć pod uwagę potrzeby aplikacji.

Zalety Nosql

Bazy danych NoSQL mają wiele zalet w porównaniu z tradycyjnymi relacyjnymi bazami danych. Są bardziej skalowalne, łatwiejsze w dystrybucji i generalnie bardziej wydajne. Często są też bardziej elastyczne pod względem schematu danych, co ułatwia pracę z wieloma aplikacjami.

Tradycyjne relacyjne bazy danych zostały zaprojektowane w określonym celu, podczas gdy bazy danych NoSQL są projektowane ze względu na wygodę. Bazy danych NoSQL są zwykle większe i bardziej stabilne niż relacyjne bazy danych. Elastyczność i łatwość użycia ich modeli danych sprawiają, że idealnie nadają się do środowisk przetwarzania w chmurze, gdzie rozwój w porównaniu z modelem relacyjnym może być szybszy. Gdy zestaw danych jest przechowywany lub pobierany, potrzeba mniej czasu na przekształcenia. Prawie każdy rodzaj danych można teraz łatwo przechowywać i odzyskiwać. Deweloperzy zwykle kontrolują schemat wielu baz danych NoSQL. Dzięki temu baza danych jest łatwiejsza do przystosowania do nowych typów danych.

Dane w bazach danych NoSQL są przechowywane w formatach natywnych, co oznacza, że ​​programiści nie muszą konwertować ich na formaty, które można przechowywać. Duża liczba baz danych NoSQL jest opracowywana w ścisłej współpracy z dużą liczbą programistów. Wykorzystanie komputerów klastrowych przy realizacji bazy danych pozwala na automatyczne rozszerzanie i zmniejszanie pojemności bazy danych.

Firmy, które wymagają elastyczności, wydajności i skali, coraz częściej wdrażają bazy danych NoSQL. MongoDB, baza danych NoSQL, może przechowywać duże zbiory danych i zapewniać analizy eksploracyjne i predykcyjne w czasie rzeczywistym, z których obie są doskonałymi funkcjami.

Nosql oznacza

Jaki jest zakres bazy danych NoSQL? Zamiast kolumn i wierszy w relacyjnej bazie danych, informacje w bazach NoSQL są przechowywane w dokumentach JSON. NoSQL można zdefiniować tylko jako „nie tylko SQL”, ale także „brak SQL w ogóle”.

Dane są przechowywane w bazach danych NoSQL, a nie w tradycyjnych relacyjnych bazach danych, ponieważ są one łatwiejsze do odczytania. Najpopularniejsze są typy dokumentów, typy klucz-wartość, typy z szerokimi kolumnami i wykresy. Ze względu na gwałtowny spadek kosztów pamięci masowej, bazy danych NoSQL zyskały na popularności w ostatnich latach. Deweloperzy mogą ich używać do przechowywania dużych ilości nieustrukturyzowanych danych i mają dużą elastyczność. Bazy danych dokumentów, bazy danych klucz-wartość, magazyny z szerokimi kolumnami i bazy danych wykresów to tylko niektóre z funkcji dostępnych w bazach danych NoSQL. Szybkie zapytanie można wykonać bez konieczności łączenia. Można zastosować szeroki zakres przypadków użycia, od bardzo krytycznych (takich jak dane finansowe) do bardziej beztroskich (takich jak przechowywanie odczytów IoT z inteligentnej kuwety dla kotów).

W tym samouczku przyjrzymy się zaletom i wadom baz danych NoSQL. Ponadto przyjrzymy się niektórym z najczęstszych nieporozumień dotyczących NoSQL. Według analityków danych z DB-Engines, MongoDB jest najpopularniejszą nierelacyjną bazą danych na świecie. W tym samouczku pokażemy, jak wysyłać zapytania do bazy danych MongoDB bez komputera. Klaster to miejsce, w którym przechowywane są bazy danych MongoDB. Po skonfigurowaniu Atlasu możesz rozpocząć przechowywanie danych. Jeśli wolisz, możesz użyć Atlas Data Explorer, MongoDB Shell lub MongoDB Compass do stworzenia własnej bazy danych lub możesz użyć swojego ulubionego języka programowania.

W tym scenariuszu zaimportujesz przykładowe dane z Atlasu. Bazy danych NoSQL mają wiele zalet oprócz elastycznych modeli danych, skalowania w poziomie, błyskawicznych zapytań i łatwości użytkowania. Eksploratora danych można używać do wstawiania nowych dokumentów, edytowania istniejących dokumentów i ich usuwania. Za pomocą struktury agregacji można przeprowadzić szeroki zakres analiz danych. Tworzenie wykresów w Atlasie i Atlas Data Lake to jeden z najprostszych sposobów ich przeglądania.

Wydajność DynamoDB jest również wysoka w aplikacjach wymagających szybkiego dostępu do danych, takich jak te, które wymagają bardzo dużej przepustowości. W tej grze istnieje do 10 milionów elementów na klaster i do 1 miliona elementów na stół. DynamoDB ma możliwość przechowywania danych długoterminowych bez obawy o uszkodzenie lub utratę. Cloud Bigtable, wysoce wydajna usługa bazy danych NoSQL, jest w pełni zarządzana i dostępna przez 99% czasu pracy. Dostęp do danych można uzyskać szybko i niezawodnie w przypadku dużych obciążeń analitycznych i operacyjnych. Bigtable jest używany w różnych obciążeniach i można uzyskać do niego dostęp za pośrednictwem konsoli zarządzania AWS, AWS CLI lub NoSQL WorkBench . Co więcej, Bigtable może przechowywać dane przez dłuższy czas, nie martwiąc się o uszkodzenie lub utratę danych.

Korzyści z baz danych Nosql

Ponieważ bazy danych NoSQL przechowują dane w prostszych, mniej złożonych strukturach danych, stają się coraz bardziej popularne w przeciwieństwie do baz danych SQL, które wykorzystują bardziej złożone struktury danych. Ponadto bazy danych NoSQL umożliwiają programistom bezpośrednią zmianę struktury danych.

Co to jest baza danych Nosql

Baza danych NoSQL to nierelacyjna baza danych, która nie korzysta z tradycyjnej struktury relacyjnej bazy danych opartej na tabelach. Bazy danych NoSQL są często używane do przechowywania danych na dużą skalę i są zaprojektowane tak, aby były skalowalne i łatwe w użyciu.

NoSQL nie tylko adresuje SQL, ale także inne aspekty systemu. Systemy bazodanowe oparte na algorytmach znanych jako NoSQL dzielą się na cztery typy. Istnieje znacząca różnica w typach modeli danych używanych przez typy NoSQL . Bazy danych NoSQL nie istnieją i jest to powszechna funkcja NoSQL. Aby uzyskać spójne wyniki, wymagana jest struktura danych, grupowanie danych, replikacja i spójność. Jest idealny do zarządzania trwałością sesji i buforowaniem w aplikacjach internetowych przy użyciu baz danych klucz-wartość. Patrząc na dane według kolumn, duże kolumny są idealne dla sklepów z dużymi kolumnami.

Interfejs API, model danych, wymagania dotyczące schematu, skalowalność i integralność danych to pięć najważniejszych czynników decydujących o tym, co jest lepsze — NoSQL czy SQL. Platforma bazy danych NoSQL umożliwia generowanie danych w dowolnej formie lub bez schematu. Ze względu na zwiększoną elastyczność tego podejścia programiści mogą skrócić czas potrzebny do ukończenia projektu. Bazy danych NoSQL i SQL wykorzystują różne podejścia do zapewnienia integralności danych podczas ich tworzenia, odczytywania, aktualizowania i usuwania przez użytkowników i aplikacje. Przy wykonywaniu w spójnym stanie bazy danych możliwe jest zrealizowanie transakcji, które są spójne zarówno pod względem jakości, jak i efektu. Niektóre bazy danych sprzed relacyjnego systemu zarządzania (RDBMS) były znane jako bazy danych NoSQL. Aplikacje chmurowe i internetowe są częściej określane jako bazy danych na dużą skalę, zbudowane na początku 2000 r. w celu obsługi klastrowania baz danych na dużą skalę.

W rezultacie bazy danych NoSQL są bardziej elastyczne i elastyczne, aby sprostać potrzebom nowoczesnych firm. DynamoDB nie jest wyjątkiem. Ponieważ ten system został zbudowany z myślą o skalowalności, można go skalować w górę, aby obsługiwać dodatkowych użytkowników, zachowując jednocześnie stabilną wydajność. Ponadto, ze względu na łatwość obsługi, możesz od razu zacząć.
Jeśli potrzebujesz bazy danych z możliwością obsługi dużych ilości danych, DynamoDB jest dla Ciebie.

Bazy danych Nosql: dobry wybór dla aplikacji z dużymi ilościami danych

MongoDB, DynamoDB, Cassandra, Redis i HBase należą do najpopularniejszych baz danych NoSQL . Aplikacje internetowe, witryny handlu elektronicznego, aplikacje mobilne i duże zbiory danych mogą za ich pomocą przechowywać dane. W przypadku aplikacji z dużymi ilościami danych, małymi opóźnieniami i elastycznymi modelami danych, bazy danych NoSQL są doskonałym wyborem. Są zoptymalizowane pod kątem aplikacji, które wymagają dużych ilości danych, małych opóźnień i elastycznych modeli danych, i można je włączyć, rozluźniając niektóre ograniczenia dotyczące spójności danych w innych bazach danych.

Baza danych Nosql kontra Sql

Bazy danych SQL są skalowalne w pionie, podczas gdy bazy danych NoSQL są skalowane w poziomie. Baza danych oparta na tabelach to SQL, podczas gdy baza danych NoSQL to baza danych dokumentów, klucz-wartość, wykres lub baza danych z dużymi kolumnami. Bazy danych SQL przewyższają bazy danych NoSQL w transakcjach wielowierszowych, podczas gdy bazy danych NoSQL przewyższają bazy danych SQL pod względem danych nieustrukturyzowanych, takich jak dokumenty lub JSON.

Koniec 2000 roku był przełomowym momentem w rozwoju baz danych NoSQL, ponieważ skupiono się na skalowaniu, szybkich wynikach zapytań i ułatwianiu programowania. Baza danych NoSQL może być skalowana w poziomie, ma łatwe w użyciu modele danych i jest wystarczająco elastyczna, aby programiści mogli tworzyć rozwiązania. Bazy danych SQL (Structured Query Language) ze sztywnymi, złożonymi i tabelarycznymi schematami, a także kosztowne skalowanie pionowe, to powszechne relacyjne bazy danych, do których dostęp uzyskuje się za pośrednictwem SQL. W MongoDB 4.0 dodano obsługę transakcji Multi-Document ACID, a MongoDB 4.2 rozszerzono transakcje Multi-Document ACID, aby obejmowały wiele klastrów MongoDB . Poniższa tabela przedstawia modele danych w całości. Dane w bazach danych NoSQL są zwykle optymalizowane pod kątem zapytań, a nie redukcji duplikatów danych. Kompresja jest również dostępna w niektórych wersjach No.

Nie. Bazy danych SQL w celu zmniejszenia zajmowanej przestrzeni dyskowej. Graficzne bazy danych doskonale nadają się do badania relacji, ale mogą nie dostarczać tych samych informacji do codziennego użytku. W białej księdze Gdzie używać MongoDB dowiesz się, jak używać MongoDB w swoim kontekście. Najprostszym sposobem na rozpoczęcie pracy jest MongoDB Atlas, który jest jedną z najpopularniejszych baz danych NoSQL. Możesz nauczyć się MongoDB online za darmo na Uniwersytecie MongoDB , który przeprowadzi Cię przez cały proces krok po kroku.

Pomimo faktu, że bazy danych NoSQL mają wiele doskonałych funkcji, nie mogą być bezbłędne. Jednym z problemów z tymi bazami danych jest to, że nie zawsze są one spójne, co oznacza, że ​​przechowywane w nich dane mogą różnić się od danych, których się w nich szuka. Baza danych będzie musiała przejrzeć wszystkie dane, aby znaleźć wymagane informacje, co może powodować problemy z szybkością zapytań.
Bazy danych NoSQL mogą być używane do rozwiązywania określonych problemów dla niektórych aplikacji, ale nie zawsze działają dobrze dla wszystkich aplikacji. Pomimo łatwości rozwoju i utrzymania, MySQL jest nadal najpopularniejszym wyborem dla większości aplikacji.

Plusy i minusy baz danych Sql Vs Nosql

Bazy danych SQL są bardziej stabilne i zapewniają większe bezpieczeństwo danych. Są bardziej odpowiednie do ciężkich i złożonych transakcji, a także są bardziej wydajne. Mimo to bazy danych NoSQL mają wiele zalet, takich jak elastyczność modeli danych, możliwość skalowania w poziomie, możliwość niezwykle szybkiego wykonywania zapytań i łatwość użytkowania.

Bazy danych Nosql

Bazy danych NoSQL to bazy danych, które nie korzystają z tradycyjnego modelu relacyjnej bazy danych . Zamiast tego używają różnych modeli, w tym klucz-wartość, dokument, kolumnowy i wykres. Bazy danych NoSQL są często bardziej skalowalne i wydajniejsze niż relacyjne bazy danych i często lepiej nadają się do aplikacji big data.

Bazy danych dokumentów, a nie relacyjne bazy danych, zawierają dane. Elastyczny, skalowalny i adaptowalny charakter tych rozwiązań umożliwia im zaspokojenie potrzeb firm każdej wielkości. Baza danych NoSQL może być używana do przechowywania dużych ilości danych w różnych formatach, w tym baz danych wykresów i baz danych zawierających wyłącznie dokumenty. Organizacje z listy Global 2000 szybko wykorzystują bazy danych NoSQL do zasilania aplikacji o znaczeniu krytycznym. Jednym z powodów jest to, że istnieje pięć głównych trendów, które są zbyt trudne do obsłużenia przez większość relacyjnych baz danych. Typy baz danych, takie jak relacyjne i sieciowe, są często głównym źródłem sporów, ponieważ nie wspierają dobrze programowania zwinnego ze względu na ich stałe struktury danych. Model aplikacji definiuje model danych NoSQL.

Baza danych NoSQL nie określa sposobu modelowania danych. W bazach danych zorientowanych na dokumenty JSON jest najczęściej używanym formatem przechowywania danych. Zmniejsza potrzebę korzystania z frameworków ORM oraz przyspiesza i ułatwia tworzenie aplikacji. N1QL (wymawiane nikiel) został wprowadzony w Couchbase Server 4.0 jako język zapytań SQL-to-JSON. Obsługuje nie tylko standardowe instrukcje SELECT / FROM / WHERE, ale może również obsługiwać agregację (GROUP BY), sortowanie (SORT BY), łączenia (LEFT OUTER / INNER) i inne typy instrukcji. Rozproszona baza danych NoSQL może potencjalnie zapewnić istotne korzyści operacyjne, ponieważ została zaprojektowana z architekturą skalowalną w poziomie i nie wymaga żadnego punktu awarii. Ponieważ coraz więcej klientów wchodzi w interakcje z firmami online, utrzymanie dostępności zarówno na platformach internetowych, jak i mobilnych staje się coraz trudniejsze.

Większość baz danych NoSQL jest prosta w konfiguracji, konfiguracji i skalowaniu. Zostały one zaprojektowane w celu rozpowszechniania szerokiej gamy instrukcji pisemnych i ustnych. Mogą działać na dużą lub małą skalę oraz zarządzać i monitorować klastry dowolnej wielkości. Baza danych NoSQL, którą można dystrybuować lub replikować z wielu lokalizacji, nie wymaga do działania żadnego oddzielnego oprogramowania. Ponadto umożliwia natychmiastowe przełączanie awaryjne aplikacji za pośrednictwem routerów sprzętowych; aplikacje nie muszą czekać, aż baza danych znajdzie problem i przeprowadzą własne odzyskiwanie. Wraz ze wzrostem popularności aplikacji internetowych, mobilnych i Internetu rzeczy (IoT), bazy danych NoSQL stają się coraz ważniejsze.

Jaki jest przykład Nosql?

Bazy danych NoSQL oparte na kolumnach obejmują Cassandra, HBase i Hypertable.

Jak Nosql napędza wielki biznes

Rośnie zapotrzebowanie na NoSQL jako potężną technologię przechowywania danych. Ryanair, Marriott i Gannett to tylko kilka z głównych firm korzystających z NoSQL. Ze względu na zdolność NoSQL do obsługi dużych ilości danych w krótkim czasie, jest szczególnie przydatny w aplikacjach mobilnych i systemach rezerwacji.

Mongo Db

MongoDB to potężny system baz danych zorientowany na dokumenty. Posiada funkcję wyszukiwania opartą na indeksie, która sprawia, że ​​wyszukiwanie danych jest szybkie i łatwe. MongoDB oferuje również funkcję skalowalności, umożliwiającą obsługę danych na dużą skalę.

Po jednej stronie backendowego świata znajduje się MongoDB, a po drugiej baza danych SQL. Ten ostatni może obsługiwać dane nieustrukturyzowane, podczas gdy ten pierwszy może obsługiwać dane strukturalne. Każdy z nich ma wiele zalet i wad i może być używany w różnych zastosowaniach. W tym artykule szczegółowo omówimy, czym jest MongoDB i czym różni się od baz danych SQL. Do roku 2000 bazy danych SQL były de facto standardem w zapytaniach i analizach. Boom na Internet i Web 2.0 spowodował powstanie ogromnej ilości nieustrukturyzowanych danych. Tego typu danych nie można prawidłowo odwzorować na schematy przypominające tabele.

W tym czasie popularne stały się bazy danych NoSQL. Spójność, dostępność i partycjonowanie to trzy podstawowe komponenty MongoDB, które są oparte na twierdzeniu CAP. W przeciwieństwie do baz danych SQL, które zawierają właściwości ACID, twierdzenie CAP dotyczy MongoDB. Wykorzystuje standardowy sprzęt do działania w klastrze i replikuje dane między węzłami w celu zapewnienia wysokiej dostępności i niezawodności. Pomimo faktu, że wielu danych generowanych przez aplikacje internetowe i urządzenia IoT nie można przechowywać w tradycyjnej bazie danych, generują one dane nieustrukturyzowane. Wyszukiwanie dokumentów jest obsługiwane przez MongoDB, ale jest słabo rozwinięte i ograniczone. Jeśli MongoDB nie wystarcza do analizy, możemy użyć relacyjnej bazy danych zamiast MongoDB, aby załadować dane i uruchomić tam znajome zapytania.

Tableau, Cognos i inne popularne narzędzia Business Intelligence to przykłady popularnych narzędzi Business Intelligence, które wykorzystują złącze MongoDB BI. Hurtownia danych to doskonały wybór, ale może być też kosztowna i mieć ograniczony zakres. Ponadto mogą spowodować konwersję danych do schematu relacyjnego, zmuszając cię do korzystania z baz danych NoSQL. Złącze MongoDB to dobra opcja, jeśli chcesz połączyć istniejące narzędzie BI z MongoDB. Wiele heterogenicznych źródeł danych utrudnia łączenie danych z wielu źródeł. Możesz także utworzyć aplikację w Pythonie, która łączy się z MongoDB, zbiera z niej dane i przeprowadza analizy. Kiedy uruchamiamy PyMongo na MongoDB, możemy pobrać dane z bazy danych i zapisać je z powrotem w MongoDB. Może to być lepsze niż hurtownia danych, ale analiza eksploracyjna będzie działać dobrze, a aplikacje komercyjne mogą nie być najlepszym miejscem do rozpoczęcia.

Mongodb: najlepsza baza danych dla danych nieustrukturyzowanych

Deklaracyjny charakter tej bazy danych NoSQL sprawia, że ​​nadaje się ona do przechowywania danych podobnych do formatu JSON. Model danych MongoDB obsługuje nieustrukturyzowane przechowywanie danych, a także pełne indeksowanie, a także bogate i intuicyjne interfejsy API do replikacji i indeksowania danych. MongoDB w przeciwieństwie do serwerów SQL jest szybszy i bardziej elastyczny. MongoDB nie obsługuje JOIN ani transakcji globalnych, w przeciwieństwie do serwera SQL. Serwery MS SQL zazwyczaj obsługują tylko niewielką ilość danych, podczas gdy MongoDB obsługuje znacznie większe wolumeny. MongoDB używa formatu JSON do zapisywania nieustrukturyzowanych danych.