3 coisas a ter em mente ao modelar dados para um banco de dados NoSQL

Os bancos de dados NoSQL são cada vez mais populares, pois a quantidade de dados gerados continua a crescer a uma taxa exponencial. Ao contrário dos bancos de dados relacionais tradicionais, que são baseados em um esquema fixo, os bancos de dados NoSQL são livres de esquemas, tornando-os muito mais flexíveis e fáceis de dimensionar. Quando se trata de modelar dados para um banco de dados NoSQL, há algumas coisas a serem lembradas. Primeiro, como não há esquema, você não precisa se preocupar em definir colunas ou tipos de dados. Isso significa que você pode estruturar seus dados da maneira que achar melhor. Em segundo lugar, como os bancos de dados NoSQL são projetados para serem escaláveis, você precisa pensar em como seus dados serão distribuídos em vários servidores. Isso é conhecido como sharding e é algo que precisa ser levado em consideração desde o início ao projetar seu modelo de dados. Por fim, os bancos de dados NoSQL costumam ser usados ​​para armazenar grandes quantidades de dados não estruturados. Isso significa que seu modelo de dados provavelmente será muito mais simples do que seria para um banco de dados relacional. Lembre-se disso e estará no caminho certo para modelar dados para um banco de dados NoSQL.

Em bancos de dados SQL, sempre que há duplicação de dados, eles são recuperados em outra tabela. Os modelos de dados são criados usando respostas da API REST, que são plotadas em uma linha no banco de dados. Para unir várias linhas a uma única tabela, você não deve retornar ao disco mais de uma vez. Um banco de dados NoSQL tem melhor desempenho porque é distribuído de forma mais ampla. Em um banco de dados NoSQL, as linhas podem conter campos diferentes. Você não precisa armazenar dados em várias tabelas se não precisar manter vários tipos de dados, como detalhes do pedido ou informações do cliente. Os bancos de dados NoSQL, que podem ser fragmentados em várias partições, podem ser implantados em vários servidores.

A chave de partição determina em qual partição uma linha é dividida. Os índices secundários do DynamoDB estão disponíveis em duas variedades: local e global. Embora um índice secundário local tenha uma chave de classificação diferente da chave de partição, ela deve ser idêntica. Além disso, um índice secundário global pode ser usado para criar uma visão unificada de todos os itens do seu portfólio. A leitura de 100 linhas de um disco pode ser ineficiente se você quiser filtrá-las e retornar apenas 2 linhas. É fundamental lembrar que, se estiver usando bancos de dados NoSQL, você deve modelar seus dados de maneira diferente do que se estivesse modelando-os em bancos de dados relacionais. Como os dados devem ser estruturados de acordo com a consulta esperada, os bancos de dados NoSQL às vezes são considerados menos flexíveis do que os bancos de dados baseados em estruturas de dados relacionais .

A questão é se você codifica relacionamentos explicitamente em um RDBMS ou implicitamente em um NoDatabase. A vantagem do NoSQL é sua capacidade de escalar. A instância do RDS pode ser executada com capacidade máxima de 1 TB de memória e 128 vCPUs, o que é mais que o dobro da capacidade de 99% das inicializações. O DynamoDB, por outro lado, está disponível apenas por meio do Amazon Web Services, enquanto os bancos de dados de código aberto não o prendem a um provedor de nuvem.

O termo NoSQL refere-se a quatro tipos de bancos de dados: armazenamentos de valores-chave, armazenamentos baseados em documentos, armazenamentos baseados em colunas e armazenamentos baseados em gráficos. Os três principais tipos de modelagem de dados NoSQL são conceituais, gerais e hierárquicos.

O que é um modelo de dados NoSQL? O modelo não depende de um sistema de gerenciamento de banco de dados relacional (RDBMS). Como resultado, o modelo não especifica como os dados se relacionam ou como todos se conectam.

A capacidade de consultar grandes quantidades de dados é uma das características mais importantes dos sistemas NoSQL . Os bancos de dados de documentos podem oferecer suporte a uma ampla variedade de aplicativos porque oferecem a maior funcionalidade. Os dados podem ser acessados ​​de várias maneiras, inclusive usando chaves primárias em armazenamentos de valor-chave e armazenamentos de colunas largas.

O objetivo dos bancos de dados NoSQL é romper com as linhas e colunas de um banco de dados relacional. A maioria das pessoas confunde os bancos de dados NoSQL com a falta de um modelo de dados, o que é um equívoco comum. A seção anterior descreve como os dados serão organizados em um esquema.

Exemplo de Modelagem de Dados Nosql

Existem muitas maneiras diferentes de modelar dados em um banco de dados Nosql, e a melhor abordagem depende do aplicativo específico e dos requisitos de dados. Por exemplo, uma maneira comum de modelar dados em um armazenamento de valor-chave é usar um mapa de hash, que permite uma pesquisa rápida de registros por chave. Outra maneira popular de modelar dados em um banco de dados orientado a documentos é usar documentos aninhados, que podem representar estruturas de dados complexas com mais eficiência do que um banco de dados relacional tradicional .

Ferramentas de modelagem de banco de dados Nosql

Quando se trata de ferramentas de modelagem de banco de dados nosql , existem algumas opções diferentes para escolher. Por exemplo, existem ferramentas que se concentram em ajudá-lo a projetar e visualizar seu modelo de dados, bem como outras que se concentram em ajudá-lo a gerenciar e otimizar seu banco de dados nosql. Não importa quais sejam suas necessidades específicas, provavelmente existe uma ferramenta de modelagem de banco de dados nosql que pode ajudá-lo.

Os bancos de dados NoSQL são projetados para serem mais flexíveis do que os bancos de dados relacionais, dividindo-os em partes menores. A maioria das pessoas confunde os bancos de dados NoSQL com nenhum modelo de dados. Entender como os dados serão organizados é uma etapa importante na formação de um esquema. Essas diferenças serão refletidas nos modelos de dados para cada um dos quatro tipos principais de bancos de dados NoSQL. Como resultado, o design do esquema será iterativo ao longo do tempo para atender às necessidades do aplicativo. Escolher qual banco de dados NoSQL é adequado para você requer primeiro determinar qual modelo de dados é mais adequado para seu caso de uso. Existem vários tipos de tipos de dados e estruturas de dados para escolher quando se trata de armazenar valores e campos em cada documento.

Várias linguagens de consulta poderosas foram desenvolvidas para lidar com uma ampla variedade de tipos de valor de campo e os campos são recuperados usando consultas. Uma linha em um banco de dados NoSQL é composta por uma chave e uma coluna relacionada, conhecida como família de colunas. Os bancos de dados NoSQL são compostos de quatro tipos de estruturas subjacentes que armazenam dados. Embora a maneira pela qual os dados são organizados seja muito adaptável, ocasionalmente pode ser chamada de sem XML. Bancos de dados de documentos, bancos de dados de colunas largas e bancos de dados de gráficos são normalmente configurados para usar uma linguagem de consulta específica.

Os bancos de dados NoSQL estão ganhando popularidade porque fornecem uma maneira mais flexível e dinâmica de armazenar dados. Como esses bancos de dados são projetados para a nuvem, eles podem ser dimensionados horizontalmente, tornando-os ideais para empresas que desejam acompanhar o rápido crescimento.

O que é uma ferramenta de modelagem de banco de dados?

Uma ferramenta de modelagem de dados é um aplicativo de software que permite criar estruturas de banco de dados com base em diagramas, facilitando a criação de uma estrutura de dados adaptada às suas necessidades. Os usuários podem criar infográficos, diagramas, visualizações de dados e fluxogramas personalizados para seu setor específico.

Práticas recomendadas de design de banco de dados Nosql

Ao projetar um banco de dados NoSQL, é importante considerar as seguintes práticas recomendadas:
1. Mantenha a simplicidade: os bancos de dados NoSQL são projetados para serem simples e fáceis de usar. Portanto, é importante manter o design o mais simples possível.
2. Evite junções: as junções não são suportadas em bancos de dados NoSQL. Portanto, é importante evitá-los ao projetar o banco de dados.
3. desnormalizar dados: A desnormalização de dados é uma prática comum em bancos de dados NoSQL. Isso significa que os dados são duplicados para melhorar o desempenho.
4. Use um esquema: um esquema não é necessário em um banco de dados NoSQL, mas pode ser útil na organização de dados.
5. Use tipos de dados apropriados: bancos de dados NoSQL suportam uma variedade de tipos de dados. É importante escolher o tipo de dados apropriado para cada campo no banco de dados.

É possível usar os pontos fortes do paradigma relacional na desnormalização do RDBMS. Os bancos de dados NoSQL são uma ferramenta fantástica para criar entidades dinâmicas e agregados semiestruturados. Em vez de pensar em entidades e relacionamentos, modele o NoSql usando uma abordagem de hierarquia e agregação. A desnormalização no RDBMS efetivamente desliga seu banco de dados para um NoSQL. Se você precisar de um grande agregado de agregados, deverá unir o código ou, se precisar de um pequeno agregado, deverá analisá-lo. Você deve aprender mais sobre seus relacionamentos o mais rápido possível.

Diagrama de Banco de Dados Nosql

O diagrama de banco de dados Nosql é um tipo de banco de dados que armazena dados em um formato diferente do banco de dados relacional tradicional. Os bancos de dados Nosql são frequentemente usados ​​para aplicativos que exigem um alto nível de escalabilidade e desempenho.

O nome e a estrutura dos diagramas de modelagem de dados diferem dos diagramas ER e de classes. As regras de relacionamentos do NoSQL, conforme simplificadas pelo desenvolvedor, destinam-se a ajudar os desenvolvedores a começar a usar o NoSQL. Ao modelar, é sempre preferível planejar com antecedência as operações de leitura e gravação. Nunca é uma boa ideia colocar documentos com um número crescente de referências ou números em outro documento. Como resultado, existem muitos itens no mercado que continuarão crescendo, portanto não podemos incorporar ou adicionar seus ids a produtos como referências. Outra coleção pode ser criada para armazenar várias transações, ou você pode simplesmente inserir um campo de identificador exclusivo (por exemplo, transação id) em todas as transações feitas em um grupo. O nome e os princípios de design da modelagem de dados NoSQL não são tão fortes quanto os do SQL.

Para facilitar a leitura, é sempre preferível incluir os símbolos que compõem o diagrama. O produto possui inúmeras transações, que são totalmente opcionais, mas requisitos devem ser atendidos. À medida que o aplicativo é desenvolvido, o diagrama abaixo pode precisar ser aprimorado.

Os prós e contras dos bancos de dados Nosql

Os bancos de dados Nosql são projetados para dados semiestruturados. O modelo relacional não é adequado para isso. Um armazenamento de valor-chave é uma escolha excelente porque armazena dados em uma variedade de pares de valor-chave.

Exemplo de esquema de banco de dados Nosql

Um banco de dados NoSQL é um banco de dados não relacional que não usa o esquema tradicional baseado em tabela de um banco de dados relacional. Os bancos de dados NoSQL são frequentemente usados ​​para big data e aplicativos da Web em tempo real.

O banco de dados NoSQL, ao contrário dos bancos de dados relacionais, não requer um esquema fixo para armazenar dados. O objetivo principal dos bancos de dados NoSQL é permitir o armazenamento de dados em larga escala em sistemas distribuídos. Empresas como Twitter, Facebook e Google usam NoSQL para analisar grandes quantidades de dados e criar aplicativos da web em tempo real. Os dados são armazenados em um banco de dados e recuperados como um par de chaves com o valor da chave. Esse tipo de banco de dados NoSQL pode ser usado para armazenar informações em uma coleção, dicionário ou matriz associativa. Os tipos de documento são comumente usados ​​em sistemas de gerenciamento de conteúdo, plataformas de blog, análises em tempo real e comércio eletrônico. Na maioria das vezes, os bancos de dados de base gráfica são usados ​​para armazenar dados em redes sociais, logística ou bancos de dados espaciais.

Usando a ferramenta MapReduce, você pode definir visualizações no CouchDB. De acordo com esse princípio, um armazenamento de dados distribuído não pode garantir mais de duas das três coisas. A consistência dos dados é obrigatória: os dados não devem ser alterados mesmo após a execução de uma operação. É fundamental que a tolerância de partição do sistema seja mantida mesmo que a comunicação entre os servidores não seja estável.

Os bancos de dados Nosql têm esquema?

O NoSQL tem um esquema? Ao contrário dos bancos de dados relacionais, que possuem uma hierarquia de funções, os bancos de dados NoSQL não. A estrutura subjacente de cada um dos quatro tipos principais de bancos de dados NoSQL é usada para armazenar os dados.

Dados da maneira que melhor se adapta à sua aplicação. Os três tipos de esquema no Mongodb

MongoDB tem muitas vantagens, incluindo sua facilidade de uso e facilidade de manutenção. A versão mais simples desse sistema é mais simples porque não requer o uso de um esquema intrincado. Por causa de seu esquema flexível, você pode modelar seus dados da melhor maneira para seu aplicativo. Neste artigo, abordaremos a modelagem de dados no MongoDB. Os dados do MongoDB podem mudar por padrão. As estruturas de documento não são impostas automaticamente por coleções. Como resultado, você tem a capacidade de projetar modelos de dados que melhor atendam às necessidades de seu aplicativo e, ao mesmo tempo, atender aos requisitos de desempenho. O MongoDB emprega os três tipos de esquemas: lógico, físico e de visualização. O esquema lógico de um banco de dados descreve a maneira como ele é escrito. Usando um esquema lógico, você pode definir a estrutura de um banco de dados chamado Produtos e criar uma lista de produtos. O esquema lógico é usado para definir relacionamentos entre dados em um banco de dados e para determinar como eles são armazenados. O esquema físico é definido pelo banco de dados físico. Você pode usar um esquema físico para definir a estrutura dos dados em um banco de dados chamado Produtos, por exemplo. Ele também determinará como os dados são indexados e pesquisados; o esquema físico pode ser encontrado em um diretório ou em um disco. Em um banco de dados em nível de exibição, o Esquema de exibição descreve o design do banco de dados. Um esquema de visão pode ser usado para definir a estrutura de um banco de dados chamado Produtos, por exemplo. Embora o esquema de exibição defina a estrutura de um conjunto de dados, ele não determina como ele é armazenado. Você poderá, no entanto, usar qualquer tecnologia de armazenamento que suporte documentos graças a ela. O MongoDB oferece suporte a esquemas baseados em três tipos diferentes. Um esquema lógico é um método para definir a estrutura de seus dados, enquanto um esquema físico é um método para definir o formato de armazenamento de seus dados e um esquema de exibição é um método para definir a estrutura de seus dados, mas não determinar como ela é estruturada. Com o modelo de dados do MongoDB, você pode escolher quais requisitos deseja atender com base em sua flexibilidade. Se você tiver grandes quantidades de dados, por exemplo, talvez queira usar um esquema físico em vez de um esquema da web. Se você tiver poucos dados e quiser simplificar sua estrutura, poderá usar um esquema de visualização. O esquema declarativo do MongoDB, bem como sua interface de usuário simples e poderosa, o tornam uma excelente escolha para o desenvolvimento de modelos personalizados.

Que tipo de esquema será usado para o banco de dados Nosql?

Dimensionamento: os bancos de dados NoSQL normalmente fornecem esquemas que podem ser facilmente dimensionados para cima e para baixo para atender às necessidades de um desenvolvedor. Devido ao seu modelo de dados flexível, os bancos de dados NoSQL são ideais para armazenar dados semiestruturados e não estruturados.

Json: O futuro do gerenciamento de banco de dados?

Dados com dados semiestruturados que não requerem estrutura rígida de linha-coluna em um banco de dados SQL padrão são ideais para JSON. Ele pode ser usado para criar e atualizar conteúdo de forma mais rápida e eficiente, bem como para melhorar a flexibilidade do esquema. É ideal para armazenar perfis de usuários ou descrições de produtos, por exemplo.

O que é um exemplo de um Nosql?

Um banco de dados NoSQL pode ser usado para executar uma ampla gama de tarefas em vários setores. Um banco de dados NoSQL é classificado com base em seu tipo. Bancos de dados de documentos, por exemplo, são classificados como bancos de dados de uso geral. Em bancos de dados de valor-chave, consultas de pesquisa simples podem ser executadas em um grande volume de dados.

Por que o Mongodb é o melhor banco de dados Nosql

Milhões de usuários, incluindo Uber, Airbnb e Pinterest, usam o MongoDB. Este também é o banco de dados NoSQL mais popular no GitHub. Existem inúmeras razões para usar o MongoDB. Além disso, seu tamanho de índice de apenas 2 GB é impressionante. Ele pode lidar com uma grande quantidade de dados em um curto período de tempo. Além disso, o MongoDB possui vários recursos úteis, como sharding e replicação. Você pode manter seus dados seguros e protegidos mesmo se o tamanho de seus dados aumentar. Quando se trata de bancos de dados NoSQL, o MongoDB é inquestionavelmente o rei.