Dlaczego dołączanie do baz danych NoSQL jest skomplikowane

Bazy danych NoSQL są coraz bardziej popularne jako alternatywa dla tradycyjnych relacyjnych baz danych . Jednak jedną z kluczowych cech relacyjnych baz danych jest możliwość wykonywania połączeń między tabelami. Czy więc NoSQL obsługuje łączenia? Odpowiedź brzmi: to zależy. Niektóre bazy danych NoSQL obsługują sprzężenia, a inne nie. Nawet w przypadku tych, które obsługują dołączenia, sposób ich implementacji może się znacznie różnić. Przyjrzyjmy się więc bliżej, w jaki sposób sprzężenia są obsługiwane w bazach danych NoSQL. Zaczniemy od przyjrzenia się tym, które nie obsługują dołączania, zanim przejdziemy do tych, które to robią.

Ogólne operatory łączenia używane w bardziej tradycyjnych relacyjnych bazach danych nie są obsługiwane przez bazę danych Oracle NoSQL. Obsługuje jednak użycie unikalnego rodzaju łączenia między tabelami, które są członkami tej samej hierarchii tabel. Ponieważ tylko kolokowane wiersze mogą być łączone, te sprzężenia mogą być wykonywane wydajnie.

Obecnie Oracle NoSQL Database nie obsługuje ogólnych operatorów łączenia, które są używane w tradycyjnych relacyjnych bazach danych.

MongoDB Join można teraz wykonywać w MongoDB 3.2 dzięki nowej operacji Lookup, której można użyć do wykonywania operacji Join na kolekcjach.

Czy wsparcie Mongodb dołącza?

Mongodb nie obsługuje łączenia, ale obsługuje ręczne łączenie referencji. Operatora $lookup można użyć do wykonania łączenia w lewo, łączenia w prawo lub pełnego łączenia zewnętrznego w dwóch kolekcjach.

MongoDB nie obsługuje lewych sprzężeń zewnętrznych, ale możesz to zrobić, korzystając z etapu $lookup. Możesz określić, którą kolekcję chcesz połączyć z jakimi polami i jak chcesz porównać kolekcję, wybierając etap $lookup. Możesz użyć etapu $lookup, aby dodać kolekcje pracowników i zamówień z tej samej kolekcji, wybierając pola id_pracownika i id_zamówienia w polu kolekcji pracowników i określając, że chcesz, aby kolekcja pracowników była połączona z kolekcją zamówień. Identyfikatory pracowników i zamówień, które są identyczne, zostaną zwrócone.

Łączenie sił: jak jeden uczeń uzyskał ocenę

Stopień var wskazuje stopień var. Dane do znalezienia stopnia ucznia; stopnie. dołącz do uczniów; i dane do znalezienia oceny studenta Zwracane są oceny dla użytkownika 1 wśród wszystkich uczniów.

Która baza danych Nosql nie obsługuje relacji i połączeń?

MongoDB jest najpopularniejszą nierelacyjną bazą danych i nie obsługuje połączeń.

Baza danych NoSQL to doskonałe narzędzie do przechowywania danych w nieustrukturyzowanych formach, takich jak dokumenty lub pary klucz-wartość. Dane w relacyjnej bazie danych muszą być przechowywane w uporządkowany i znormalizowany sposób. Dobrze zdefiniowana baza danych może w niektórych przypadkach przynieść korzyści, gdy jest używana w połączeniu z relacyjną bazą danych. Baza danych NoSQL to taka, która nie jest zgodna z formatami danych strukturalnych i jest tak określana. Zdolność baz danych NoSQL do skalowania w poziomie wynika z ich podstawy tolerancji partycji. Ponieważ baza danych nie określa żadnej struktury dla zapytań łączenia , nie są w nich również zbyt dobrzy. Hevo Data, potok danych bez kodu, umożliwia integrację i replikację baz danych NoSQL i innych typów danych.

Nie ma tutaj uniwersalnego rozwiązania, a Twoja decyzja musi opierać się na charakterystyce zastosowań, które rozważasz. Poniżej przedstawiono niektóre z kluczowych czynników, które wpływają na decyzję między relacyjną bazą danych a NoSQL. Jeśli potrzebujesz przetwarzania danych w ogromnych bazach danych, powinieneś jak najszybciej przejść na bazę danych NoSQL. Pisanie w bazach danych NoSQL wydaje się być tak przewidywalne, jak to tylko możliwe. Możesz więc oczekiwać, że Twoja aplikacja będzie czytać stare dane, dopóki wszystkie węzły nie otrzymają danych. RDBMS obsługuje różnorodne funkcje zapytań i łączenia, a także złożone łączenia . Najlepiej jest używać baz danych NoSQL, gdy dane są przechowywane w tym samym formacie, w jakim będą używane.

Ogólnie rzecz biorąc, aby relacyjne bazy danych mogły obsługiwać ogromne ilości danych, wymagany jest wysokiej klasy sprzęt. Tylko wtedy, gdy ilość danych jest wystarczająco duża do wdrożenia rozproszonej bazy danych, będzie to ważne. Hevo to niekodujący potok danych, który ułatwia replikację i ładowanie danych ze źródeł i docelowych baz danych, które są powszechnie używane. Używanie Hevo do takich operacji kopiowania pozwala programistom i analitykom skoncentrować się na ich podstawowej logice biznesowej, jednocześnie wykonując operacje kopiowania z najniższą możliwą szybkością. Hevo jest świetnym facetem i chciałby spróbować. Możesz wypróbować pakiet Hevo za darmo przez 14 dni i dowiedzieć się o nim wszystkiego.

MongoDB to doskonały wybór, jeśli chcesz korzystać z bazy danych NoSQL z dużą ilością danych. Korzystanie z tego programu ma wiele zalet, w tym możliwość korzystania z różnych języków programowania, dużą liczbę typów danych oraz solidny system administracyjny.
Jeśli dopiero zaczynasz, MongoDB to doskonały wybór, ponieważ jest prosty w użyciu i nie wymaga dużej wiedzy programistycznej. Co więcej, MongoDB jest niedrogi i szeroko dostępny, co ułatwia znalezienie serwera, który będzie go dla Ciebie hostował.
Ogólnie rzecz biorąc, MongoDB jest wyraźnym zwycięzcą, jeśli chodzi o bazę danych NoSQL, która może obsługiwać duże ilości danych.

Dlaczego Mongodb nie obsługuje dołączania?

MongoDB nie obsługuje dołączania, ponieważ jest to baza danych NoSQL. Bazy danych NoSQL są zaprojektowane tak, aby były skalowalne i działały z dużymi ilościami danych. Są również zaprojektowane tak, aby były elastyczne, co oznacza, że ​​można je łatwo zmienić, aby spełnić potrzeby konkretnego zastosowania.

MongoDB to baza danych NoSQL, która jest open source i może być używana do przechowywania ogromnych ilości danych. Tabele i wiersze są używane w tradycyjnych bazach danych , podczas gdy kolekcje i dokumenty są używane w MongoDB. Pary klucz-wartość są używane przez dokumenty MongoDB, które są elementami budulcowymi bazy danych. MongoDB Joins, kluczowe typy poleceń Joins i Lookup omówione w tym blogu, są używane w tym poście. Nowa operacja Lookup w MongoDB 3.2 może wykonywać operacje Join na kolekcjach. Zwięzła składnia skorelowanych podzapytań może być używana w MongoDB 5.0 i nowszych. Podczas korzystania z połączeń MongoDB istnieją pewne ograniczenia lub ograniczenia.

Poniższy fragment kodu tworzy Kolekcje, restauracje i zamówienia na podstawie następujących dokumentów: Zamów kolekcję, która Cię interesuje. Podaj nazwę restauracji oraz adres. Nazwa każdego zamówienia musi być dopasowana z dopasowaniem tablicy $in między nimi. Napoje i napoje są wymienione w następującej kolejności. Dane wyjściowe zostaną wymienione poniżej.

Mongodb: Brak połączeń, ale $lookup zapewnia obejście

Baza danych MongoDB nie jest relacyjna, więc nie obsługuje połączeń. Funkcja łączenia jest powszechną funkcją w relacyjnych bazach danych, ale MongoDB nie ma jej obsługiwać. Dzięki temu baza danych będzie wydajniejsza i szybsza, ponieważ łączenie nie wymaga użycia drogich maszyn. Ta funkcja pozwoli nam dołączyć dokumenty do kolekcji za pomocą funkcji $lookup (agregacja) MongoDB. W rezultacie podczas scalania danych funkcja tworzy lewe sprzężenie z kolekcją, umożliwiając filtrowanie danych z obu kolekcji.

Co nie dotyczy Nosql?

Nosql to nierelacyjna baza danych, która nie wykorzystuje tradycyjnego schematu tabelarycznego relacyjnej bazy danych. Jest często używany do przechowywania dużych ilości danych, które nie są dobrze przystosowane do relacyjnej bazy danych.

Powinieneś określić, która opcja jest najlepsza na podstawie zalet i wad każdego z nich. Ten typ bazy danych umożliwia zarządzanie danymi w sposób nierelacyjny, a nie w formie tabelarycznej. Bazę danych NoSQL można podzielić na cztery typy. Bazy danych dokumentów są tworzone przy użyciu tablicy asocjacyjnej (mapy lub słownika) reprezentującej zestaw par klucz-wartość, które zostały reprezentowane przez model danych. Aplikacje internetowe, które używają ich do zarządzania sesjami i buforowania, uważają je za niezwykle przydatne. Magazyny Graph organizują dane jako węzły i krawędzie na podstawie ich funkcji jako węzłów i krawędzi. Modele takie jak te są przydatne w różnych branżach, w tym w systemach zarządzania relacjami z klientami, mapach drogowych i systemach rezerwacji.

Popularność baz danych NoSQL wynika z ich zdolności do integracji dużych zbiorów danych, niskich kosztów, prostej skalowalności i funkcji open source. Funkcje bezpieczeństwa baz danych NoSQL są ograniczone ze względu na ich ograniczoną funkcjonalność. Twoje preferencje, wymagania biznesowe, ilość i różnorodność danych będą miały wpływ na to, która baza danych będzie dla Ciebie najlepsza.

Jednak NoSQL nie powinien być używany w aplikacjach, które muszą gwarantować właściwości ACID, takie jak transakcje finansowe. W takim przypadku należy rozważyć migrację do baz danych SQL. Jeśli potrzebujesz elastyczności w środowisku wykonawczym, należy unikać NoSQL.

Bazy danych Nosql: nie jest to uniwersalne rozwiązanie

Baza danych NoSQL nie jest uniwersalnym rozwiązaniem. Ponieważ nie są ograniczeni do sztywnego, scentralizowanego modelu danych umieszczonego na pojedynczym serwerze, mogą łączyć odmienne typy modeli baz danych, które można rozmieścić w szerokim zakresie rozmiarów serwerów. NoSQL nie obsługuje transakcji, ale to nie znaczy, że nie można ich zaimplementować w różnych aplikacjach. Baza danych NoSQL umożliwia przechowywanie i pobieranie danych w dowolnym formacie innym niż przechowywanie tabelaryczne, umożliwiając dostęp do nich i przechowywanie ich w różnych formatach innych niż przechowywanie tabelaryczne. Tabele zewnętrzne nie są wymagane do pobierania ani przechowywania danych.

Nosql Dołącz odpowiednik

Odpowiednik dołączania Nosql to sposób łączenia danych z dwóch lub więcej źródeł danych Nosql. Jest to przydatne, gdy trzeba połączyć dane z wielu źródeł w celu utworzenia jednego widoku danych. Na przykład może być konieczne połączenie danych z bazy danych klientów i bazy danych zamówień w celu utworzenia raportu przedstawiającego zamówienia klientów.

Oba typy baz danych wymagają do prawidłowego działania operacji łączenia. W tym artykule porównamy relacyjną bazę danych MySQL z bazą danych NoSQL (MongoDB). Aby wykonać operacje łączenia przy użyciu słowa kluczowego $lookup, możemy użyć potoku agregującego. W niektórych przypadkach zapytania wymagają połączenia obu baz danych. Potok agregujący MongoDB jest szczególnie przydatny, ponieważ może być używany do wykonywania różnych funkcji, takich jak filtrowanie, sortowanie, grupowanie itd. w jednym potoku. W zwykłej instrukcji select wpisujemy tylko nazwy kolumn, które mają zostać wybrane. Łącząc tabele, określamy kolumny, które będą używane dla kolumn z tabeli, które SQL zrozumie.

Na etapie łączenia operacji wyszukiwania $ wybieramy „$ lokalizacja” jako identyfikator dokumentów, które mają być pogrupowane na podstawie lokalizacji. Następnie, jak zobaczymy w kolejnych sekcjach, określamy funkcję $avg oraz pole, które ma być agregowane. Aby skorzystać z kryterium filtrowania, musimy najpierw dodać do potoku etap $match.

Postgres to najlepsza baza danych dla połączeń

Podsumowując, PostgreSQL działa lepiej i jest bardziej stabilny niż jakakolwiek inna baza danych.

Dołącza Mongodb

Złączenia MongoDB umożliwiają łączenie dokumentów z różnych kolekcji w jednym zapytaniu. Może to być przydatne, gdy trzeba pobrać dane z wielu kolekcji w jednej operacji. Na przykład możesz użyć Join, aby połączyć dane z kolekcji użytkowników i kolekcji postów, aby utworzyć źródło wszystkich postów od wszystkich użytkowników.

MongoDB nie jest oficjalnie kompatybilny z dołączaniem. Czy to oznacza, że ​​nie możemy połączyć ze sobą dwóch kolekcji? Byłbym wdzięczny, gdybyś mógł mi na to odpowiedzieć. Istnieją dwie metody rozwiązywania odniesień w tej przestrzeni. Możesz rozwiązać ten problem ręcznie, pisząc własną funkcję, lub możesz ją zautomatyzować. Alternatywnie MongoDB może korzystać z DBRefs, co pozwoli mu zarządzać relacjami klient po kliencie. Zachowanie referencyjne MongoDB jest bardzo podobne do leniwego ładowania, a nie łączenia.

Możesz oglądać i słuchać rozmów na temat projektowania schematów na stronie internetowej mongodb.org. Jeśli chodzi o korzystanie z baz danych nosql, takich jak MongoDB, musisz zaimplementować schemat. W rezultacie będziesz mieć coraz mniej bazy danych SQL do swoich kolekcji. Ten pakiet umożliwia dodawanie komponentów po stronie serwera (nie jestem pewien, czy istnieje jakikolwiek inny framework, który to robi). W MongoDB nie ma sprzężeń, ale potrzebujemy na przykład odniesień do dokumentów w innych kolekcjach. Korzystanie ze StackOverflow jest tak proste, jak wykonanie kroków opisanych w tej odpowiedzi StackOverflow.

Szybkość Mongodb ma pewne ograniczenia

Pomimo swojej szybkości MongoDB ma pewne wady. Jednym z ograniczeń jest to, że nie obsługuje sieciowania. W rezultacie, jeśli chodzi o takie rzeczy, jak dane zbiorcze, musisz robić to indywidualnie. Chociaż jest to wolniejsze niż relacyjna baza danych, nadal jest niezwykle szybkie.

Bazy danych Nosql

Bazy danych Nosql to rodzaj bazy danych, który nie wykorzystuje tradycyjnego modelu relacyjnego używanego przez większość baz danych. Zamiast tego używa magazynu klucz-wartość, magazynu dokumentów lub magazynu wykresów. To sprawia, że ​​bazy danych nosql są bardziej skalowalne i elastyczne niż relacyjne bazy danych.

Główną przewagą baz danych NoSQL nad tradycyjnymi bazami danych jest to, że zapewniają większą elastyczność. Bazy danych NoSQL przechowują dane w pojedynczej strukturze danych, takiej jak dokument, w przeciwieństwie do relacyjnych baz danych, które zazwyczaj zawierają wiele wierszy danych. Ponieważ ten projekt bazy danych nie wymaga schematu do zarządzania dużymi i zazwyczaj nieustrukturyzowanymi zestawami danych, jest wysoce skalowalny. Ponieważ bazy danych NoSQL nie udostępniają danych, nie można łączyć tabel. Ze względu na różnorodne struktury danych NoSQL ma potencjał do wykorzystania w różnych obszarach, w tym w analizie danych, sieciach społecznościowych i aplikacjach mobilnych. Pomimo faktu, że każdy typ bazy danych korzysta z własnego zestawu cech, większość firm korzysta z NoSQL i relacyjnych baz danych. Bazy danych dokumentów przechowują dane jako dokumenty, co pozwala na ich uporządkowanie podczas używania w aplikacjach.

Bazy danych dokumentów są często wykorzystywane w systemach zarządzania treścią i profilach użytkowników. Podstawową zaletą bazy danych o szerokich kolumnach jest to, że przechowuje dane w kolumnach, umożliwiając użytkownikom dostęp do określonych kolumn tylko wtedy, gdy ich potrzebują. Do tego typu baz danych należą Apache Cassandra i Apache HBase. Grafowe bazy danych służą do zarządzania i przechowywania sieci połączeń między elementami grafu. Baza danych oparta na pamięci przechowuje dane zamiast na dysku, co umożliwia szybszy dostęp do nich. Ponieważ eliminują potrzebę posiadania jednego, współdzielonego magazynu danych dla całej aplikacji, mikrousługi są realną opcją. Bazy danych PaaS i NoSQL są dostępne w IBM w różnych aplikacjach. Dodaj bezpłatnie IBM Data Management Platform for MongoDB Enterprise Advanced do IBM Cloud Pak for Data. Ta usługa jest kompatybilna z Apache CouchDB, PouchDB i ekosystemami bibliotek, a także z popularnymi stosami programistycznymi dla sieci i urządzeń mobilnych.

Bazy danych NoSQL jako całość były utrudnione przez brak skali i wydajności. Istnieją teraz innowacyjne startupy i wiodące firmy, które zaczynają radzić sobie z tymi ograniczeniami.
Bazy danych skalowalne w poziomie są najczęściej używanym typem bazy danych NoSQL. Architektura umożliwia przechowywanie wielu kopii danych w wielu typach węzłów, pomimo faktu, że stosowane jest przetwarzanie bez mastera. Technologia ta umożliwia ogromną skalowalność, co ma kluczowe znaczenie dla uniknięcia przestojów.
Ta funkcja umożliwia przechowywanie danych w wielu lokalizacjach i ma kluczowe znaczenie dla wysokiej dostępności i odzyskiwania po awarii. Replikacja danych jest również wymagana podczas tworzenia hurtowni danych i środowiska wielodostępnego.
Kolejną ważną cechą baz danych NoSQL jest ich zdolność do tworzenia elastycznych struktur danych. Ponadto łatwo jest dodawać nowe typy danych, a także z łatwością manipulować danymi za ich pomocą. Ma to kluczowe znaczenie dla hurtowni danych i szybkiego rozwoju nowych aplikacji.

Korzyści z baz danych Nosql

Dane przechowywane w bazach danych NoSQL można przechowywać na różne sposoby, co czyni ten typ bazy danych bardziej popularnym. Mogą być używane do przechowywania danych nieustrukturyzowanych, jak również danych dowolnego typu. Jeśli chodzi o przetwarzanie danych na dużą skalę, są one również bardziej wydajne niż tradycyjne bazy danych.
W bazach danych NoSQL nie ma ograniczeń co do typów danych, które można przechowywać. Ponadto dane mogą być przechowywane w plikach lub w grafowych bazach danych.

Baza danych Oracle Nosql

Baza danych Oracle NoSQL to skalowalna, rozproszona usługa bazy danych NoSQL, która oferuje wysoką wydajność, wysoką dostępność i automatyczne dzielenie na fragmenty. Baza danych Oracle NoSQL jest oparta na Oracle Berkeley DB Java Edition i zapewnia prosty interfejs Java API umożliwiający dostęp do bazy danych.

Spring Data można zaimplementować przy użyciu pakietu Oracle NoSQL SDK for Spring Data. Możesz go użyć do połączenia z klastrem bazy danych Oracle NoQL Database lub z usługą Oracle NoQL Cloud Service. Pakiet SDK będzie dostępny, jeśli użyjesz zależności Maven od pliku phar.xml Twojego projektu. Oto niektóre z najlepszych opcji dla wygody. www.oracle.com/nosql Pobierz następującą metodę: NosqlDbConfig. Klasę encji można zdefiniować w następujący sposób. Zaleca się utworzenie repozytorium dla rozszerzenia Nosql . Możesz zacząć od napisania klasy aplikacji. Wymaga to instalacji zależności na org.springframework.boot:spring-boot.

Wiele zalet Mongodb

MongoDB to jedyna baza danych, która może wyszukiwać zarówno pliki pełnotekstowe, jak i dokumenty z osadzonymi strukturami.

Złap… Agregację Mongodb

Funkcja agregacji Mongodb umożliwia grupowanie dokumentów w celu przeprowadzania analiz danych. Jest to potężna funkcja, której można użyć do uzyskania odpowiedzi na różne pytania dotyczące danych. Możesz na przykład użyć agregacji, aby określić średnią cenę produktu dla wszystkich klientów lub pogrupować klientów według lokalizacji.

Struktura agregacji MongoDB jest w stanie przetwarzać dowolne typy danych. Nazwę operatora wyrażenia można znaleźć w tablicy argumentów lub w pojedynczym argumencie. Jednym z najczęstszych zastosowań akumulatorów jest obliczanie sum, maksimów, minimów i innych wartości w wyrażeniach specjalnych. Niektóre akumulatory mogą być używane w innych etapach, ale nie jako akumulatory, ponieważ nie utrzymują stanu. Operator $let składa się z dwóch części: zmiennych i wyrażeń, które umożliwiają przypisywanie zmiennych i wykorzystywanie ich w obliczeniach. Zmienne zdefiniowane wewnętrznie, ale zmodyfikowane w vars nie zmieniają wartości, ponieważ widoczne są tylko oryginalne wartości. Jeśli zapiszesz potok, można go później ponownie załadować w programie Compass.

MongoDB Compass zawiera kilka narzędzi do agregacji, takich jak agregacja Pipeline Builder. Potok agregacji rozkłada problem na mniejsze fragmenty. Potoków można również używać do komentowania etapów debugowania lub prototypowania. Etapy blokowania muszą być starannie zaprojektowane, aby poprawić wydajność rurociągu. Powłoka MongoDB 2.2 zawiera strukturę agregacji, która jest w pełni zaimplementowana za pomocą pomocnika agregatu(). MongoDB 1.14 zawiera narzędzie MongoDB Aggregation Pipeline Builder. Etapy zostały ulepszone dzięki dodaniu funkcji $graphLookup, $bucket, $facet, $addFields i $replaceRoot. Import/eksport jest teraz funkcją dostępną w Compass 1.15 (sierpień 2018). W listopadzie 2018 roku wydano MongoDB 4.2, a MongoDB 4.4 w styczniu 2019 roku.

Mongodb: doskonały wybór do agregacji

Baza danych MongoDB to doskonały wybór do agregacji danych, ponieważ może przetwarzać szeroki zakres typów danych. Dzięki Eksportuj wyniki agregacji możesz łatwo importować wyniki danych do różnych formatów. MongoDB może być powolny podczas pracy z dużymi zbiorami, ale może być szybki podczas pracy z $lookup bez indeksu.