Dlaczego Mongoose jest potężnym narzędziem do pracy z danymi NoSQL

Bazy danych NoSQL stają się coraz bardziej popularne, ponieważ ilość gromadzonych i przechowywanych danych stale rośnie w tempie wykładniczym. Mongoose to popularna biblioteka typu open source, która zapewnia rygorystyczną warstwę modelowania dla MongoDB, wiodącej bazy danych NoSQL. W tym artykule przyjrzymy się, co sprawia, że ​​Mongoose jest potężnym narzędziem do pracy z danymi NoSQL .

Bazy danych NoSQL zorientowane na dokumenty są przeznaczone do przechowywania danych w zbiorach i dokumentach, a MongoDB to baza danych typu open source. Ten blog przedstawi Ci MongoDB i jego programistę, Mongoose. Nie ma nic cenniejszego niż dokument, który jest po prostu zapisem zawierającym całą jego zawartość. Kolekcja, jak sama nazwa wskazuje, jest kolekcją dokumentów MongoDB, która jest analogiczna do tabeli. Biblioteka modelowania danych obiektowych MongoDB i Nodejs, znana jako biblioteka modelowania danych obiektowych MongoDB (ODM), zapewnia wyższy poziom abstrakcji. Zarządza relacjami między danymi, weryfikuje schematy i konwertuje dane obiektowe na kod MongoDB. Poniższa tabela przedstawia dziewięć zupełnie różnych porównań między nimi.

Interakcje MongoDB można szybko i łatwo tworzyć za pomocą narzędzia do tworzenia interakcji MongoDB MongoDB . Kilka innych ODM, takich jak Doctrine, MongoLink i Mandango, zostało zaprojektowanych dla MongoDB. Natywna MongoDB ma kilka zalet w stosunku do MongoDB: schematy do modelowania danych i relacji, prosta walidacja danych, proste interfejsy API zapytań i tak dalej. Jednak w porównaniu do natywnego MongoDB, zalecamy semantyczne używanie MongoDB.

Co to jest mangusta? Węzeł nazywa się mangusta. Object Data Modeling (ODM) to biblioteka oparta na js, która implementuje deklaratywny model deklaratywny MongoDB. W przypadku tradycyjnych baz danych SQL jest podobny do obiektowego mapowania relacyjnego (ORM), takiego jak SQLAlchemy.

Zaawansowane funkcje, takie jak wyszukiwanie dowolnego pola lub zapytania w MongoDB lub dowolnego zestawu zapytań lub wyrażeń regularnych w bazach danych NoSQL, są bardziej powszechne. Aby skalować poziomo, MongoDB wykorzystuje funkcje shardingu.

System zarządzania bazą danych MongoDB NoSQL jest open source i jest darmowy. Obiektowe bazy danych są bezpieczniejsze i tańsze niż tradycyjne bazy danych . Ponieważ bazy danych NoSQL są tak elastyczne, mogą obsługiwać szeroki zakres rozproszonych danych. Informacje zorientowane na dokumenty mogą być przechowywane, pobierane lub zarządzane za pomocą MongoDB, systemu zarządzania dokumentami.

MongoDB obsługuje modelowanie danych obiektowych (ODM).

Czy Mongodb to Sql czy Nosql?

Korzystając z nierelacyjnego modelu dokumentu, MongoDB jest bazą danych. Podsumowując, jest to baza danych NoSQL (NoSQL = Not-only-SQL), która znacznie różni się od konwencjonalnych relacyjnych baz danych, takich jak Oracle, MySQL czy Microsoft SQL Server.

Bazy danych MongoDB i SQL to dwa bardzo różne typy baz danych. Chaos to termin używany do opisania chaotycznych danych nieustrukturyzowanych, podczas gdy dane ustrukturyzowane to termin używany do opisania zorganizowanych danych ustrukturyzowanych. Ponieważ oba światy mają swoje zalety i wady, mogą być wykorzystywane w różnych zastosowaniach. W tym artykule szczegółowo omówimy różnice między bazami danych MongoDB i SQL. Do 2000 roku relacyjne bazy danych SQL były najczęściej używane do wykonywania zapytań i analiz. W następstwie rewolucji internetowej i Web 2.0 wygenerowano znaczną ilość nieustrukturyzowanych danych. Aby prawidłowo odwzorować takie dane na schematy przypominające tabele, bardzo ważne jest, aby najpierw zdefiniować tabelę.

W wyniku tego rozpoczęło się wprowadzanie baz danych NoSQL. Twierdzenie CAP, które stwierdza, że ​​wymagana jest spójność, dostępność i partycja, leży u podstaw MongoDB. Twierdzenie CAP dotyczy dostępności danych w MongoDB, w przeciwieństwie do właściwości ACID w bazach danych SQL. Opiera się na standardowym sprzęcie i replikuje dane między węzłami, zapewniając wysoką niezawodność i dostępność. Duża część danych generowanych przez aplikacje internetowe i urządzenia IoT nie jest ustrukturyzowana, co uniemożliwia ich zapisanie w tradycyjnej bazie danych. Z drugiej strony dokumentowanie nie jest obsługiwane przez MongoDB; jest słabo rozwinięty i trudny w użyciu. Jeśli nie możemy użyć MongoDB do wykonywania analiz, możemy załadować dane do relacyjnej bazy danych i uruchomić znajome zapytania, które w innym przypadku byłyby wykonywane w MongoDB.

Konektor MongoDB BI można zintegrować z wieloma popularnymi narzędziami Business Intelligence, takimi jak Tableau, Cognos czy Qlik. Hurtownie danych to doskonały wybór, ale bywają też dość drogie. Ponadto, zmuszając cię do przechowywania danych w relacyjnej bazie danych, mogą pozbawić bazy danych NoSQL ich korzyści. Jeśli masz istniejące narzędzie analizy biznesowej, które chcesz połączyć z MongoDB, złącze MongoDB to dobry wybór. Nie jest w stanie łączyć danych z wielu źródeł ze względu na ograniczenia tej struktury. Możesz także użyć Pythona do stworzenia niestandardowej aplikacji, która łączy się z MongoDB, pobiera z niej dane i analizuje je. Dzięki PyMongo możemy pobrać dane MongoDB, a następnie zapisać je z powrotem w MongoDB. Model danych może być dobrą alternatywą dla hurtowni danych, a eksploracyjna analiza danych byłaby dobrym rozwiązaniem, ale aplikacje komercyjne mogą nie być najlepiej dopasowane.

Tradycyjne bazy danych, takie jak relacyjne bazy danych, są zastępowane przez nierelacyjne bazy danych, takie jak MongoDB, Cassandra i Redis. Nierelacyjne bazy danych korzystają z ich skalowalności i dostępności. Dane w tradycyjnych bazach danych są zorganizowane w wiersze w relacyjnej bazie danych, z których każdy zawiera oddzielny zestaw elementów danych. Każda kolumna tabeli może zawierać inny typ danych. Nierelacyjna baza danych, taka jak MongoDB, może wydajniej przechowywać dane. Baza danych MongoDB zawiera elementy danych w formie analogicznej do zbioru dokumentów. Każdy dokument w bazie danych MongoDB jest przechowywany jako jedna jednostka w pojedynczej kolekcji MongoDB, która jest dokładnie taka sama jak tabela. W rezultacie MongoDB jest bardzo skalowalną bazą danych; jeśli dodasz więcej serwerów, aby przechowywać więcej danych, nie musisz się martwić, jak je zorganizować. Kolejną zaletą nierelacyjnej bazy danych jest spójny sposób przechowywania danych. W rezultacie, gdy uzyskuje się dostęp do bazy danych MongoDB, jest ona zawsze przechowywana na serwerach, które ją przechowują. W wielu przypadkach aplikacje wymagają tego poziomu pewności, aby zachować dokładność swoich danych. Jednak nierelacyjne bazy danych mają swoje wady. Ponieważ zwykle nie obsługują transakcji, zarządzanie transakcjami danych może być trudne. Oprogramowanie bazodanowe zwykle działa lepiej niż tradycyjne relacyjne bazy danych pod względem wydajności zapytań. Pomimo tych wad, nierelacyjne bazy danych mają zalety, które w niektórych zastosowaniach mogą przeważać nad ich wadami.

Mongodb vs Mysql: Która baza danych jest najlepsza dla Twojej aplikacji?

MongoDB to doskonały wybór do analiz w czasie rzeczywistym, zarządzania treścią, Internetu rzeczy, aplikacji mobilnych i innych aplikacji, w których dane strukturalne nie są wymagane. Jeśli masz ustrukturyzowane dane i szukasz relacyjnej bazy danych, MySQL jest doskonałym wyborem.

Jaka jest różnica między Mongodb a Mongoose?

MongoDB to system baz danych, który wykorzystuje model danych zorientowany na dokumenty. Mongoose to biblioteka do modelowania danych obiektowych (ODM), która zapewnia oparte na schemacie rozwiązanie do modelowania danych przechowywanych w MongoDB.

W tym samouczku dla początkujących omówimy różnice między MongoDB i MongoDB. MongoDB, oprócz przechowywania danych za pomocą dokumentów BSON, jest jednym z systemów zarządzania bazami danych (DBMS). Mapper dokumentu obiektu (ODM) jest typem Mappera. Chociaż możliwe jest zarządzanie danymi, tworzenie schematów itd., korzystanie z interfejsów API MongoDB może być trudne. Zanim zrozumiesz MongoDB, MongoDB i Mongoose, musisz najpierw zrozumieć system zarządzania bazą danych i mapowanie dokumentów obiektowych. W bazie danych nie ma nic więcej niż zorganizowany zestaw ustrukturyzowanych danych lub informacji. ODM umożliwia użytkownikom szybkie i łatwe tworzenie nowych pól i atrybutów.

Dzięki Mongoose, bibliotece MongoDB ODM , możesz uzyskać wiele przydatnych funkcji za rozsądną cenę. Zarządza relacjami między danymi, weryfikuje schematy i przyspiesza kodowanie nawet 3-5 razy. W rezultacie projekty Node.js korzystające z MongoDB będą prostsze w kodowaniu. Dobrze utrzymany framework mangusta zapewnia również programistom możliwość znalezienia tego, czego potrzebują.

Mongoose: pomocna biblioteka Odm dla Mongodb

MongoDB jest zbudowany z imponującą biblioteką ODM Mongoose, która zawiera wiele przydatnych funkcji. Przeprowadza walidację schematu, zarządza relacjami między danymi i umożliwia 3-5-krotną szybkość kodowania. Schemat kolekcji MongoDB nie wymaga mangusty, ponieważ jest podobny do bazy danych SQL, co ułatwia programistom, którzy preferują SQL, z nim pracować. Natywny sterownik jest 2x szybszy niż sterownik mangusty.

Co to jest mangusta w Mongodb

Mongoose to biblioteka do modelowania danych obiektowych (ODM) dla MongoDB i Node.js. Zarządza relacjami między danymi, zapewnia sprawdzanie poprawności schematu i służy do tłumaczenia między obiektami w kodzie i reprezentacją tych obiektów w MongoDB.

W tym artykule omówimy podstawy MongoDB i MongoDB v. mongoose. Zorientowany na dokumenty system zarządzania bazą danych MongoDB umożliwia tworzenie plików BSON zawierających dane. ODM, znany również jako mapowanie dokumentów obiektów, jest jednym z trzech typów ODM. Sterownik MongoDB dla MongoDB i Node jest również wbudowany w sterownik MongoDB dla MongoDB i Node. W tym samouczku omówimy najważniejsze rozróżnienie między MongoDB i MongoDB — dwa często mylone pojęcia przez początkujących. Jest to zbiór ustrukturyzowanych informacji, które zwykle są przechowywane na komputerze i nie są bazą danych. Obiekty można mapować (ODM) za pomocą schematu dokumentów w kolekcji, który jest narzędziem umożliwiającym programistom zdefiniowanie schematu.

JavaScript jest podstawą AngularJS, frameworka typu open source, który pozwala szybko i łatwo tworzyć dynamiczne aplikacje sieciowe. Gdy uruchamiasz kod w przeglądarce używającej JavaScript, zwraca ona wyniki. Node.js ułatwia tworzenie kodu, który zarządza danymi wejściowymi i wyjściowymi, obsługuje żądania i odpowiedzi i nie tylko. Zespoły programistów MongoDB mogą szybko i łatwo tworzyć dane i zarządzać nimi za pomocą Node.js i powiązanych narzędzi, takich jak MongoDB Manager i MongoDB Search. Z danymi MongoDB można szybko i łatwo pracować za pomocą MongoDB, podczas gdy Node.js to potężne narzędzie do tworzenia i wdrażania aplikacji sieciowych.

Mongoose: przydatne do egzekwowania schematu warstwy aplikacji

Biblioteki oparte na js dla MongoDB W przeciwieństwie do SQLAlchemy i innych tradycyjnych baz danych SQL, Mongoose może generować dane w obiektowo-relacyjnej bazie danych. Celem Monganoose jest złagodzenie problemu programistów, którzy muszą wymuszać określony schemat w swoich aplikacjach. Jest to szczególnie przydatne w przypadku tworzenia aplikacji internetowych, ponieważ umożliwia programistom wizualizację dokładnych danych, do których uzyskuje się dostęp i którymi manipuluje. Ponadto potężne możliwości zapytań MongoDB ułatwiają pracę z własnym MongoDB MongoDB.

mangusta – np

Mongoose to narzędzie do modelowania obiektów MongoDB zaprojektowane do pracy w środowisku asynchronicznym. Mongoose obsługuje zarówno obietnice, jak i wywołania zwrotne.

Oparta na Node.js biblioteka mongooose dla MongoDB implementuje modelowanie danych obiektowych (ODM). Obiektowo relacyjny Mapper (ORM) podobny do SQLAlchemy jest podobny do tej metody w tradycyjnych bazach danych. Celem MongoDB jest ułatwienie programistom egzekwowania określonych schematów w warstwie aplikacji. Objects Data Modeling (ODM) to rodzaj biblioteki Object Data Modeling (ODM), której można używać w MongoDB i Node.js. Zarządza relacjami między danymi, zapewnia sprawdzanie poprawności schematu i służy do tłumaczenia między obiektami MongoDB, które są częścią kodu, a tymi, które są częścią schematu MongoDB. W kliencie mangusta użytkownik może utworzyć schemat dla każdego dokumentu w kolekcji.

Mongoose: używanie sterownika Mongodb z Node.js

Wymóg („mangusta”) to wymóg („mangusta”); a mangusta wymaga („mangusta” Korzystanie z walidacji schematu mangusty („walidacja-schematu mangusty”); w ogóle nie używa walidacji schematu mangusty. Połącz („mongo://dblocalhost:27017/test”); w przeciwnym razie connect (' mongo://dblocalhost:27017/test'). MongoDB jest obsługiwane przez sterownik MongoDB za pośrednictwem MongoDB Node.js. Gdy uruchamiasz MongoDB w node.js, możesz również użyć sterownika mongooose z biblioteką Node.js, który zawiera również bibliotekę skryptów do modelowania danych obiektowych.