Dlaczego warto używać bazy danych NoSQL w swojej aplikacji Java Spring

Bazy danych NoSQL stają się coraz popularniejszym wyborem dla aplikacji internetowych i mobilnych, które wymagają wysokiej wydajności i skalowalności. Istnieje wiele powodów takiego stanu rzeczy, ale najczęstszym z nich jest to, że tradycyjne relacyjne bazy danych nie są dobrze przystosowane do danych generowanych przez te aplikacje. Bazy danych NoSQL są również dobrym wyborem dla aplikacji wymagających dużej elastyczności w zakresie schematu danych. Ponieważ bazy danych NoSQL nie mają stałego schematu, można je łatwo dostosować do zmieniających się potrzeb aplikacji. Java Spring to popularny framework do tworzenia aplikacji internetowych. Zapewnia szereg funkcji ułatwiających programowanie, takich jak prosty model programowania oraz szeroka gama bibliotek i narzędzi. Bazy danych NoSQL mogą być używane z Java Spring przy użyciu jednego z wielu dostępnych klientów NoSQL. Ci klienci zapewniają prosty interfejs API, za pomocą którego można uzyskać dostęp do danych w bazie danych NoSQL. Bazy danych NoSQL to doskonały wybór dla aplikacji Java Spring, które wymagają wysokiej wydajności i skalowalności. Korzystanie z bazy danych NoSQL może ułatwić i uelastycznić programowanie.

Za pomocą Spring Boot nauczymy się łączyć z bazą danych NoSQL. Apache Cassandra jest używany do zasilania DataStax AstraDB, opartej na chmurze bazy danych. Aby wejść w interakcję z naszą bazą danych, musimy najpierw utworzyć serwer na platformie hosta. W tym samouczku użyjemy Spring Data, aby uzyskać dostęp do naszej bazy danych Cassandra . Chcemy, aby abstrakcja repozytorium Spring Data zmniejszyła ilość kodu standardowego wymaganego do zaimplementowania naszej warstwy dostępu do danych. Dla naszego modelu danych zdefiniujemy encję reprezentującą prostą listę zakupów. Metoda ta bazuje na abstrakcji repozytorium Spring Data.

Będziemy mogli połączyć się z bazą danych Cassandra Astra hostowaną w tym artykule, ucząc się, jak ją skonfigurować. Zbudowaliśmy już prostą aplikację Spring Data, która przechowuje i pobiera dane z listy zakupów. W trakcie dyskusji dowiedzieliśmy się również, jak korzystać z metody dostępu niższego poziomu Cassandra Template.

W Spring Data dostępnych jest wiele dodatkowych projektów, które umożliwiają samodzielne uruchamianie MongoDB, Neo4J, Elasticsearch, Solr, Redis, Gemfire, Couchbase i Cassandra.

Spring Data obejmuje również projekty mające na celu uzyskanie dostępu do technologii NoSQL, takich jak MongoDB, Neo4J, Elasticsearch, Solr, Redis, Gemfire, Cassandra, Couchbase i Daljani. Interfejs Spring Boot konfiguruje Redis, MongoDB, Neo4j, Elasticsearch, Solr Cassandra, Couchbase i inne biblioteki w oparciu o ich konfigurację.

Piszę ten artykuł dla Was, programistów Java z całego świata, ponieważ społeczność Java jest tą, z którą jestem głęboko związany i którą lubię, pomimo faktu, że baza danych NoSQL rzadko jest powiązana z językiem. Co to jest macierz opcji Nosql? Na dzień 8 września 2017 r. z NoSQL OptionCassandraJobs4stars były powiązane 4 zadania.

Czy Spring obsługuje Nosql?

Tak, Spring obsługuje bazy danych NoSQL. To wsparcie zapewnia projekt Spring Data, który oferuje warstwę abstrakcji repozytorium, która ułatwia pracę z magazynami danych NoSQL .

Pod pewnymi względami system zarządzania bazami danych NoSQL różni się od tradycyjnych systemów zarządzania relacyjnymi bazami danych. Spring Boot obsługuje również Redis, MongoDB, Neo4j, Elasticas, Solr i Cassandra jako backendy. Właściwość spring.data.mongodb.port może służyć do konfigurowania portu używanego przez Mongo. Spring Boot zapewnia również funkcję automatycznej konfiguracji biblioteki klienta Jedis, a także abstrakcje dostarczane przez Spring Data Redis. Korzystając z Gemfire, przyjaznej dla Springa wersji kluczowej platformy zarządzania danymi, możesz łatwo uzyskać dostęp do platformy zarządzania danymi. Platforma Elasticsearch typu open source umożliwia wyszukiwanie i analizowanie danych w czasie rzeczywistym. Spring Boot został połączony z Jest.

Środowisko programistyczne Spring Boot zapewnia rozbudowaną obsługę i konfigurację baz danych NoSQl. Rozproszona baza danych NoSQL Couchbase typu open source jest przeznaczona do użytku w aplikacjach interaktywnych. Opiera się na wielomodelowej bazie danych dokumentów NoSQL. Spring Boot zapewnia zarówno abstrakcje Couchbase, jak i Spring Data, a także funkcję automatycznej konfiguracji.

Czy Jpa może być używany w Nosql?

Java Persistence (JPA) to podzbiór języka Java, którego można używać do obsługi rozwiązań NoSQL. Wykorzystując silnik hibernacji ORM, konstruuje jednostki w magazynie danych NoSQL, a nie w relacyjnej bazie danych.

Jpa z Nosql: zalety i wady

Jakie są zalety i wady NoSQL i JPA?
Magazyny danych oparte na technologii NoSQL mają tę zaletę, że zapewniają szybszy dostęp do danych niż tradycyjne relacyjne bazy danych. Ich eksploatacja jest często tańsza, ponieważ nie wymagają tak dużej infrastruktury.
Z drugiej strony magazyny danych NoSQL nie są odpowiednie dla wszystkich wymagań biznesowych w porównaniu z relacyjnymi bazami danych. Możliwe, że nie mają takich samych możliwości jak inne, takich jak modelowanie danych lub integralność danych. Zmiany w bazach danych, oprócz wykorzystania ich do większej liczby funkcji, mogą również utrudnić im nadążanie.
Przed podjęciem decyzji bardzo ważne jest rozważenie zalet i wad JPA z NoSQL.

Spring Boot bazy danych Nosql w pamięci

Baza danych nosql w pamięci to rodzaj bazy danych, która przechowuje dane w pamięci zamiast na dysku. Może to zapewnić znaczną przewagę wydajności w porównaniu z tradycyjnymi dyskowymi bazami danych. Spring boot to popularna platforma Java, która ułatwia tworzenie samodzielnych aplikacji opartych na Springu klasy produkcyjnej. Jest często używany w połączeniu z bazą danych nosql w pamięci, taką jak Apache Ignite, do tworzenia skalowalnych aplikacji o wysokiej wydajności.

Zamiast korzystać z relacyjnych baz danych, programiści testują funkcjonalność programistyczną za pomocą h2, który nie ma wymagań konfiguracyjnych. Te POJO mogą być używane w Teacher.java i Student.java w pakiecie com.studytonight.pojo. Pola pojo muszą być odwzorowane na kolumny tabeli, która została wygenerowana przez bazę danych w pamięci. Ten samouczek przeprowadzi Cię przez kolejne etapy korzystania z bazy danych H2 w pamięci jako podstawowego systemu pamięci masowej dla aplikacji wiosennego rozruchu. Powyższe pola są wypełnione nazwą użytkownika, adresem URL, a wszystko, co musimy zrobić, to kliknąć połącz i wyjść. Należy o tym pamiętać: baza danych jest tymczasową bazą danych, którą można usunąć za każdym razem, gdy uruchamiamy serwer.

Jpa dla Nosql

JPA to świetny sposób na pracę z bazami danych NoSQL. Pozwala na łatwe mapowanie obiektów do bazy danych oraz zapewnia czysty i łatwy sposób wyszukiwania danych. JPA jest również bardzo elastyczny i można go łatwo dostosować do pracy z dowolną bazą danych NoSQL.

EclipseLink @NoSql i XML zostały użyte do określenia mapowania danych NoSQL na dane NoSQL. Atrybut dataType można zdefiniować w MongoDB jako nazwę kolekcji powiązaną z dokumentami, w których przechowywane są dane. Atrybut DataFormat można zdefiniować za pomocą DataFormatTypeenum. W niektórych adnotacjach NoSQL dane mogą być mapowane w inny sposób niż w relacyjnej bazie danych. To jest przykład zagnieżdżonej struktury, która zostanie dołączona do struktury danych rodzica przez @ElementCollection. Zapytanie najbliższego kuzyna @NamedNativeQuery jest obsługiwane w źródłach danych NoSQL, które obsługują zapytania natywne. Nie ma obsługi adnotacji @SecondaryTable ani @Table, ponieważ obiekty nie są mapowane na tabele, a typ danych w adnotacji @NoSql zastępuje @SecondaryTable.

Wiosenne dane Mongodb

Spring Data MongoDB to moduł Spring Data dla MongoDB. Spring Data MongoDB zapewnia prostą abstrakcję do interakcji z MongoDB przy użyciu Spring Data. Spring Data MongoDB usuwa szczegóły pracy z natywnym sterownikiem MongoDB i zapewnia prosty interfejs mapowania obiektów do pracy z MongoDB.

Spring Data ma na celu zapewnienie spójnego i znanego modelu programowania dla nowych magazynów danych przy jednoczesnym zachowaniu możliwości i funkcji specyficznych dla sklepu. Spring Data MongoDB wyróżnia się POJOcentrycznym modelem interakcji z dokumentem MongoDB i możliwością generowania warstwy dostępu do danych w oparciu o hierarchię w stylu repozytorium. Reprezentację UUID MongoDB można teraz skonfigurować na różne sposoby. Spring Data można zbudować od podstaw. Jest łatwy do zbudowania przy użyciu opakowania Maven i JDK 17 (JDK do pobrania). Pierwszym krokiem w konfiguracji serwera MongoDB jest instalacja MongoDB. Dostęp do danych podczas korzystania z MongoDB jest prosty, jeśli w katalogu instalacyjnym ustawiono zmienną środowiskową (na przykład MONGODB_HOME).

To polecenie uruchomi serwer MongoDB; możesz go uruchomić z dowolnego wiersza poleceń. W przypadku korzystania z systemu UNIX konieczna może być zmiana ulimit. Jeśli chcesz budować za pomocą standardowego polecenia mvn, powinieneś zainstalować Maven w wersji 3.8.0 lub nowszej. Możesz uzyskać dostęp do wygenerowanej dokumentacji, klikając tutaj.

Mongodb i wiosna: idealne połączenie

Projekt Spring Data for MongoDB ma na celu dostarczenie znanego i spójnego modelu programowania opartego na Spring, aby móc korzystać z frameworka Spring z MongoDB bez martwienia się o specyfikę bazy danych MongoDB . Używając MongoDB z Springiem, nie musisz martwić się o specyfikę bazy danych MongoDB.

Baza danych Nosql

Bazy danych Nosql stają się coraz bardziej popularne, ponieważ ilość generowanych danych rośnie wykładniczo. Są wysoce skalowalne i mogą bardzo wydajnie obsługiwać duże ilości danych. Bazy danych Nosql są również bardzo elastyczne, co pozwala na łatwe zmiany schematów i obsługuje szeroką gamę typów danych.

Bazy danych NoSQL przechowują dane w dokumentach, a nie w wierszach i kolumnach. Nowoczesne wymagania w zakresie zarządzania danymi biznesowymi wymagają elastyczności, skalowalności i reagowania na szybko zmieniające się warunki biznesowe. Bazy danych dokumentów, magazyny klucz-wartość, bazy danych z szerokimi kolumnami i bazy danych grafów to typy baz danych NoSQL. Firmy z listy Global 2000 coraz częściej używają baz danych NoSQL do zasilania aplikacji o znaczeniu krytycznym. W ostatnich latach pojawiło się pięć trendów, które utrudniają korzystanie z relacyjnych baz danych. Ze względu na ich stały model danych, relacyjne bazy danych mają poważną wadę, jeśli chodzi o programowanie zwinne. Jeśli chodzi o NoSQL, do zdefiniowania modelu danych używany jest model aplikacji.

Założenie jest takie, że baza danych NoSQL nie zawsze będzie wykorzystywana do tworzenia modelu danych. Dane przechowywane są w formacie JSON, który jest de facto standardem jeśli chodzi o bazy dokumentów. W rezultacie frameworki ORM nie są już potrzebne, a tworzenie aplikacji jest uproszczone. N1QL (wymawiane nikiel) został wprowadzony w Couchbase Server 4.0 jako potężny język zapytań, który rozszerza SQL na JSON. Jego podstawowe cechy to możliwość korzystania ze standardowych instrukcji SELECT / FROM / WHERE, a także agregacja (GROUP BY), sortowanie (SORT BY), łączenie (LEFT OUTER / INNER) i inne funkcje. Dzięki skalowalnej architekturze i brakowi pojedynczego punktu awarii rozproszone bazy danych NoSQL doskonale nadają się do zapewniania istotnych korzyści operacyjnych. Ponieważ coraz więcej interakcji z klientami odbywa się online za pośrednictwem aplikacji internetowych i mobilnych, dostępność staje się coraz większym problemem.

Bazę danych NoSQL można łatwo skalować, konfigurować i wdrażać. Ponieważ zostały zaprojektowane w celu uporządkowania dokumentów, można je było czytać, pisać i przechowywać. Możliwe jest uruchamianie i monitorowanie klastrów dowolnej wielkości i na dowolnym poziomie działania. Baza danych przechowywana jest w rozproszonym modelu NoSQL , co oznacza, że ​​do replikacji pomiędzy chmurami nie jest wymagane żadne oddzielne oprogramowanie. Ponadto routery sprzętowe umożliwiają natychmiastowe i bezpośrednie przełączanie awaryjne, umożliwiając aplikacjom samodzielne przełączanie awaryjne, zamiast czekać, aż baza danych powie im, że jest uszkodzona. Obecnie bazy danych NoSQL stają się coraz ważniejsze dla aplikacji internetowych, mobilnych i Internetu rzeczy.

MongoDB jest idealnym narzędziem do przetwarzania danych na dużą skalę. Jest to bardzo szybki i wydajny system przechowywania danych, który idealnie nadaje się do przetwarzania danych na dużą skalę. Funkcje podobne do bazy danych MongoDB pozwalają zarządzać danymi, które nie są uporządkowane w tradycyjnej bazie danych . To doskonały wybór dla aplikacji wymagających szybkiego i wydajnego przetwarzania danych.

Czym jest baza danych Nosql Wyjaśnij na przykładzie?

Zamiast przechowywać dane w wierszach w relacyjnych bazach danych, bazy danych NoSQL przechowują dane w dokumentach. W rezultacie są one klasyfikowane jako „nie tylko SQL” i można je podzielić na różne elastyczne modele danych. Baza danych NoSQL może mieć wiele różnych funkcji, takich jak przechowywanie kluczowych wartości, przechowywanie danych w kolumnach i przechowywanie wykresów.

Dlaczego bazy danych Nosql są idealne dla Linkedin

LinkedIn to popularna sieć społecznościowa, więc dane muszą być aktualne i dokładne. Pod kątem tego zadania dobrze sprawdzają się bazy danych Nosql, ponieważ są w stanie obsłużyć dużą ilość danych. Dostęp do danych w bazach danych nosql można uzyskać szybko i wydajnie, ponieważ bazy danych nosql zapewniają również szybkie zapytania. Ma to kluczowe znaczenie dla użytkowników, ponieważ chcą oni mieć dostęp do wszystkich potrzebnych informacji w krótkim czasie. Baza danych Nosql może być również używana przez programistów do tworzenia i modyfikowania aplikacji korzystających z danych, co ułatwia im pracę.

Do czego służą bazy danych Nosql?

Baza danych NoSQL składa się z różnych modeli danych, które umożliwiają dostęp do danych i zarządzanie nimi. Te typy baz danych są przeznaczone do obsługi dużych ilości danych, zmniejszania opóźnień i elastycznego modelowania danych na wysokim poziomie spójności poprzez usunięcie niektórych ograniczeń spójności danych z innych baz danych.

Bazy danych Nosql mogą być bardziej wydajne w określonych scenariuszach

Baza danych NoSQL może być bardziej wydajna w pewnych sytuacjach, na przykład gdy konieczne jest szybkie skalowanie.