5 dicas para converter um RDBMS em um banco de dados NoSQL

Não há uma resposta única para essa pergunta, pois a melhor maneira de converter um RDBMS em um banco de dados NoSQL depende das necessidades específicas do aplicativo. No entanto, existem algumas dicas gerais que podem ser seguidas para garantir uma transição suave: 1. Identifique as principais estruturas de dados que precisam ser suportadas pelo novo banco de dados. 2. Escolha um banco de dados NoSQL mais adequado para suportar essas estruturas de dados. 3. Projete o novo esquema de banco de dados em torno do banco de dados NoSQL escolhido. 4. Implemente o processo de conversão, garantindo que todos os dados sejam migrados de forma segura e correta. 5. Teste completamente o novo banco de dados para garantir que ele atenda a todos os requisitos do aplicativo.

A arquitetura RDBMS emprega esquemas predefinidos além de uma estrutura baseada em tabela. Arquivos incorporados de documentos, em vez de junções, são usados ​​no NoSQL, resultando em documentos ricos. Ao migrar para um sistema NoSQL, você notará diferenças na terminologia. Desde a introdução dos sistemas NoSQL, como o MongoDB, o panorama dos dados mudou fundamentalmente. Ao migrar de RDBMS para NoSQL, várias considerações devem ser feitas. Esses são dois dos fatores mais importantes que podem levar a economia de custos e flexibilidade. Ao trabalhar com especialistas em banco de dados de código aberto, você poderá tornar a migração muito mais fácil. Ao alternar de SQL para NoSQL, a chave primária da tabela relacional muda para a chave de partição da tabela NoSQL.

Quando várias tabelas são necessárias para recuperar objetos de negócios, elas devem ser combinadas em uma única tabela NoSQL. Pode ser o caso em alguns casos.

Apesar disso, é importante reconhecer que o NoSQL é uma ferramenta complementar ao RDBMS; não é um substituto para ele. Ajuda a “preencher” as lacunas deixadas pelos bancos de dados relacionais ao lidar com grandes conjuntos de dados. Os bancos de dados SQL são referidos principalmente como bancos de dados relacionais (RDBMS), enquanto os bancos de dados NoSQL são referidos principalmente como bancos de dados não relacionais ou distribuídos.

Os bancos de dados SQL são estruturas de dados usadas para definir, manipular e analisar a linguagem de consulta estruturada (SQL). Se você tiver transações de várias linhas e junções complexas, o RDBMS deve estar em sua lista de opções.

Um banco de dados NoSQL, por exemplo, pode ser o equivalente a linhas unidas a várias tabelas no MongoDB, o que implica que a consistência é mantida em todo o objeto. O lendário sistema de gerenciamento de banco de dados relacional (RDBMS), que atende centros de dados corporativos há mais de 30 anos, detém a maioria dos dados do mundo.

Como faço para migrar um banco de dados relacional para um banco de dados Nosql?

A migração de um banco de dados relacional para um banco de dados NoSQL geralmente envolve a exportação dos dados do banco de dados relacional para um formato que pode ser importado para o banco de dados NoSQL. Isso pode ser um processo tedioso e demorado, dependendo do tamanho e da complexidade do banco de dados relacional. Existem diversas ferramentas e serviços que podem auxiliar nesse processo. Uma vez que os dados estejam no banco de dados NoSQL, os modelos de dados e a linguagem de consulta serão diferentes, então será necessário aprender a trabalhar com o banco de dados NoSQL.

Isso não pode continuar indefinidamente. O RDBMS não consegue mais acompanhar o ritmo de criação e consumo de dados devido ao volume e à variedade de dados gerados. Os bancos de dados NoSQL são necessários no novo mundo do Big Data. A melhor maneira de fazer a transição de um RDBMS herdado para um banco de dados NoSQL moderno é aprender como fazer isso. A transição de relacional para NoSQL requer um planejamento cuidadoso. Há uma diferença significativa na sintaxe entre NoSQL Land e SQL, e novos usuários podem ter dificuldade em entendê-la. Isso não deve impedir que os desenvolvedores desenvolvam um aplicativo NoSQL.

O Foursquare, que tem mais de 25 milhões de usuários e 2,5 bilhões de check-ins, é uma operação séria. O NoSQL permite que você itere em seu modelo de dados conforme necessário, o que é um dos melhores aspectos dele. Após alguns meses de aprendizado, muitos novos usuários migram para um novo mundo de banco de dados. Foursquare e Art.sy, duas empresas que migraram de bancos de dados relacionais para bancos de dados NoSQL, demonstram essa tendência. As migrações de dados de RDBMS para armazenamentos de valor-chave como Riak ou para MongoDB diferem das migrações de dados para colunas de dados em bancos de dados colunares como Cassandra. Uma boa empresa começará com o Nosql como uma forma de ganhar escala desde o início. Bancos de dados SQL e NoSQL são dois dos tipos de banco de dados mais comuns implementados em aplicativos nativos da nuvem.

Um banco de dados relacional pode ser Nosql?

Um banco de dados NoSQL é um banco de dados não relacional que permite o desenvolvimento de estruturas diferentes dos bancos de dados SQL (em vez de linhas e colunas) e fornece maior flexibilidade quando se trata de seleção de formato.

Eles não são construídos da mesma forma, não contêm a mesma quantidade de informações ou exigem o mesmo nível de acesso. Os bancos de dados No-SQL geralmente armazenam dados não estruturados ou semiestruturados em pares chave-valor ou documentos. Os datastores NoSQL são preferidos aos datastores tradicionais porque exigem tempos de resposta de subsegundos para grandes serviços. Se você deseja consultar um sistema consistente para um item que está atualizado no momento, aguarde a resposta até que todas as réplicas sejam atualizadas com sucesso. É verdade que cada nó responderá imediatamente, mesmo que a resposta não seja a mais recente. Se um nó de replicação falhar, o Partition Tolerance garante que o sistema estará operacional. O banco de dados como serviço (DBaaS) é um serviço de dados nativo da nuvem preferido por aplicativos nativos da nuvem.

Um serviço como esse fornece segurança, escalabilidade e monitoramento integrados. Cada serviço pode ser hospedado em uma máquina virtual do Azure que pode ser configurada com o banco de dados desejado. Um microsserviço nativo da nuvem pode atingir o mesmo nível de desempenho de um microsserviço tradicional usando um banco de dados relacional ou NoSQL. Um dos serviços disponíveis no Azure são os bancos de dados relacionais gerenciados (DBaaS). A capacidade just-in-time e o modelo de pagamento conforme o uso são as principais formas de uso. O SQL Server, que inclui várias alternativas de código aberto, é o principal banco de dados da Microsoft. A quantidade de núcleos de processamento, memória e armazenamento necessários para provisionar um banco de dados do Azure pode ser especificada em minutos.

A Microsoft continua a tornar o Azure uma plataforma aberta, oferecendo versões gerenciadas de bancos de dados populares de código aberto. A camada de computação sem servidor pausa automaticamente os bancos de dados durante os períodos inativos, de modo que apenas as cobranças de armazenamento sejam cobradas durante esse período. Quando a Oracle comprou a Sun Microsystems, criou uma bifurcação do MySQL chamada MariaDB como uma versão gerenciada. O Banco de Dados do Azure para MariaDB é um banco de dados relacional totalmente gerenciado que está disponível para uso na nuvem do Azure. O serviço é construído sobre o mecanismo do servidor MariaDB community edition. Ele pode lidar com cargas de trabalho de missão crítica com desempenho previsível e dimensionamento dinâmico, além de ser capaz de lidar com desempenho previsível. Usando a ferramenta de interface de linha de comando ou o Serviço de Migração de Dados do Azure, os bancos de dados PostgreSQL podem ser transferidos para o serviço.

Ele tem suporte no nível global no CosmosDB por clustering ativo/ativo, que permite configurar qualquer uma das regiões do banco de dados para dar suporte a gravações e leituras. No nível global, o CosmosDB pode oferecer suporte a clustering ativo e ativo, permitindo que você configure qualquer uma de suas regiões de banco de dados para oferecer suporte a gravação e leitura. Usando uma quantidade mínima de código ou alteração de dados, as equipes de desenvolvimento podem migrar os bancos de dados Mongo, Gremlin ou Cassandra existentes para o CosmosDB. O armazenamento de tabelas do Azure pode ser facilmente migrado para a tabela do Cosmos DB, permitindo que o armazenamento de tabelas do Azure seja usado para serviços que consomem o armazenamento de tabelas do Azure. A Figura 5-13 descreve os cinco modelos de consistência bem definidos do Azure Cosmos DB. Você pode tomar decisões com base no fato de que existem compensações granulares para consistência, disponibilidade e desempenho. A tabela abaixo mostra os níveis de consistência para cada país.

Jeremy Likness, gerente de programas da Microsoft para Windows, explica os cinco modelos detalhadamente. A tecnologia NewSQL é uma tecnologia de banco de dados emergente que emprega escalabilidade distribuída além das garantias ACID de um banco de dados relacional. Em ambientes de nuvem efêmeros, onde as máquinas virtuais podem ser reiniciadas ou reagendadas a qualquer momento, o banco de dados NewSQL foi projetado para prosperar. Existem atualmente mais de 100 projetos de código aberto disponíveis no site da Cloud Native Computing Foundation. Usando uma construção de serviços, um cliente pode criar uma única entrada de DNS que endereça um grupo de processos de banco de dados NewSQL idênticos. Uma instância de banco de dados pode ser desacoplada do endereço de um serviço ao qual está vinculada para dimensionar sem interferir na instância atual do aplicativo. Qualquer solicitação feita a qualquer momento será atendida da mesma forma.

O NoSQL é uma ótima opção para operações de alta velocidade e acesso a dados de baixa latência, especialmente se você precisar de acesso a dados em alta velocidade e baixa latência.
Um banco de dados NoSQL está se tornando cada vez mais popular por vários motivos. Eles funcionam bem, são confiáveis ​​e podem lidar com uma grande quantidade de dados. O NoSQL também pode ser útil em projetos que exigem operações de alta velocidade, bem como acesso a dados de baixa latência. Se você precisa de um banco de dados que possa lidar com uma grande quantidade de dados, seja confiável e rápido, os bancos de dados NoSQL são uma boa opção.

As vantagens de usar um banco de dados não relacional

Usar um banco de dados não relacional é vantajoso porque é mais flexível. Como resultado, você não precisará aderir à estrutura tradicional e rígida de um banco de dados relacional se usá-lo para armazenar dados de maneira apropriada para suas necessidades. Isso pode ser vantajoso se você deseja otimizar seu banco de dados para fins específicos ou se deseja armazenar dados de uma maneira mais conveniente. Devido à falta de estruturas de dados relacionais, os bancos de dados não relacionais costumam ser mais eficientes. Os bancos de dados não relacionais são projetados para armazenar dados em um formato mais flexível, portanto, são mais fáceis de acessar do que os bancos de dados tradicionais . Finalmente, bancos de dados não relacionais são geralmente mais confiáveis ​​do que bancos de dados relacionais. Como eles não dependem da estrutura tradicional baseada em SQL de um banco de dados relacional, é possível que ocorram erros.

Converter Nosql para Mysql

Não há uma resposta única para essa pergunta, pois a melhor maneira de converter um banco de dados NoSQL em MySQL depende das necessidades específicas e da estrutura dos dados que estão sendo convertidos. No entanto, algumas dicas sobre como abordar essa conversão incluem:
1. Exportar os dados do banco de dados NoSQL em um formato que pode ser importado para o MySQL.
2. Criar um novo banco de dados MySQL e importar os dados para ele.
3. Modificando os dados para caber na estrutura de um banco de dados MySQL.
4. Usando uma ferramenta ou script para automatizar o processo de conversão.

O utilitário MongoDB pode ser usado para migrar um banco de dados MySQL para o MongoDB. O servidor MongoDB, um banco de dados de documentos de software livre, armazena dados em um formato chave:valor. Este é um excelente sistema para aplicações web que frequentemente dependem de grandes quantidades de dados em tempo real devido à ausência de esquemas contendo junções e relacionamentos. Ruby é o idioma padrão do utilitário mongify, portanto, devemos instalá-lo se ainda não estiver instalado. Além disso, devemos criar um arquivo de configuração de banco de dados e um arquivo de tradução. Nesse arquivo, você encontrará todas as informações e credenciais para um banco de dados MongoDB. A saída para este comando pode ser a seguinte.

No comando a seguir, usaremos o seguinte: mongify process database.config translation.rb. Aqui estão alguns exemplos: Depois de migrar nosso banco de dados MySQL chamado 'cloud' para Mongodb, descobrimos que é mais confiável. Detalhes sobre nosso banco de dados recentemente migrado podem ser encontrados na página. O nome do banco de dados, o número de tabelas (coleções) e outras informações estão incluídas no documento.

Mysql: Um ótimo banco de dados para Sql e Nosql

O MySQL é um excelente NoSQL Document Store porque possui excelente desempenho além de ser um banco de dados relacional. Como resultado, o MySQL pode ser usado para armazenar dados da mesma forma que um sistema de arquivos faria. Recupere dados em SQL, esquemas NoSQL, tabelas, linhas e colunas, consultas SQL e transações ACID usando esquemas, tabelas, linhas e colunas NoSQL. O SQL é a língua franca dos bancos de dados, e a linguagem de consulta do Couchbase (N1QL) é conhecida por reconhecer isso. O N1QL possui recursos SQL completos em seu banco de dados N1QL, incluindo JOINs, índices robustos, agregação, CTEs e muito mais. Como resultado, o N1QL é uma ferramenta que pode ajudá-lo a converter uma consulta SQL em um esquema NoSQL. O sistema de banco de dados MySQL é amplamente utilizado para uma ampla gama de propósitos. Além disso, os sistemas NoSQL estão se tornando mais populares devido à sua capacidade de atender a requisitos de dados específicos. Se você estiver procurando por um sistema de banco de dados que possa ser configurado de várias maneiras, considere o MySQL.

Conversor SQL Para Nosql

Existem muitos motivos pelos quais alguém pode querer converter seu banco de dados SQL em um banco de dados NoSQL. Algumas razões incluem:
– Os bancos de dados NoSQL geralmente são mais escaláveis ​​do que os bancos de dados SQL. Isso significa que eles podem lidar com mais dados e mais usuários sem diminuir a velocidade.
– Os bancos de dados NoSQL podem ser mais fáceis de usar. Isso ocorre porque eles costumam ter modelos de dados mais simples do que os bancos de dados SQL.
– Os bancos de dados NoSQL geralmente são mais flexíveis do que os bancos de dados SQL. Isso significa que eles podem ser facilmente alterados para atender às necessidades de sua aplicação.
Se você está pensando em converter seu banco de dados SQL em um banco de dados NoSQL, há algumas coisas a serem lembradas. Primeiro, você precisará exportar todos os seus dados do banco de dados SQL. Em segundo lugar, você precisará escolher um banco de dados NoSQL adequado às suas necessidades. Finalmente, você precisará migrar seus dados para o novo banco de dados.

Esta é uma tentativa do SQL Server para o Silverlight de converter um banco de dados do Microsoft SQL Server em um banco de dados do Couchbase Server. É fundamental ter em mente que mover-se entre quaisquer dois bancos de dados é semelhante a traduzir entre dois idiomas antes de começar. É impossível escolher um caminho; você deve correr riscos, se esforçar e colher os benefícios. Uma tabela no Couchbase é uma relação estritamente imposta (daí o termo “banco de dados relacional”), enquanto uma coleção não é mencionada no contexto do banco de dados. O programa é capaz de criar escopos com base em esquemas do SQL Server ou ignorá-los, e tudo no programa é gravado em um conjunto padrão. Em cada caso, uma coleção para cada tabela é gerada usando o utilitário SqlServerToCouchbase. Os nomes das tabelas no SQL Server são mais longos que os do Couchbase Server.

A consulta N1QL não usa chaves de documento, o que significa que pode se beneficiar de uma variedade de índices. Como resultado, mesmo que seja uma conversão de nível 5, deve ser suficiente para começar. Com a edição N1QL Server do Couchbase Server, há um Index Advisor integrado que recomendará índices para qualquer consulta que você desejar. No Couchbase Server, não há opção padrão para o equivalente a verificações completas de tabela (por exemplo, o utilitário SqlServerToCourier pode ser usado para recuperar todas as linhas de cada tabela e gravá-las em documentos JSON nas coleções de cada coleção. A versão beta do Couchbase Server 7 é atualmente disponível para download e teste. Usando o utilitário de conversão, você pode fazer uma conversão Couchbase Server de seu banco de dados SQL Server. Os clientes atualmente não podem ser convertidos. Mesmo que não seja um problema do SQL Server, uma migração de banco de dados não é diferente .

Os prós e contras de Sql e Nosql

Quais são os prós e os contras do uso de bancos de dados SQL e NoSQL?
SQL é uma linguagem de banco de dados amplamente usada e pode lidar com dados transacionais, como pedidos e informações do cliente. Um banco de dados NoSQL pode ser dimensionado horizontalmente, permitindo o armazenamento de mais dados sem penalidade. Apesar disso, por não suportarem transações, se os dados devem ser atualizados atomicamente, eles devem ser armazenados em um banco de dados SQL.

Rdbms Vs Nosql

O sistema de gerenciamento de dados RDBMS emprega uma variedade de estruturas tabulares. Os cabeçalhos da tabela contêm nomes de coluna, bem como as linhas que contêm valores correspondentes. Os dados podem ser armazenados de várias formas, incluindo estruturados, semiestruturados e não estruturados. Em DBMSs normais, os dados não são armazenados da mesma forma que o ACID é armazenado.

Muitas pessoas se referem a NoSQL como SQL, enquanto outras se referem a ele como banco de dados não relacional. Um banco de dados relacional é formado por tabelas com esquemas pré-definidos. Os dados em bancos de dados NoSQL carecem de uma hierarquia estruturada, eles não suportam agrupamento de dados e não suportam replicação. O armazenamento de dados é fundamental para sua missão porque requer armazenamento rápido e flexível. O banco de dados NoSQL foi projetado especificamente para armazenamentos de dados distribuídos em grande escala que requerem uma grande quantidade de armazenamento de dados. Com essas tecnologias, os aplicativos que exigem experiências de usuário altamente interativas podem coletar terabytes de dados por dia. Esses bancos de dados são usados ​​por aplicativos para coletar dados e podem ingeri-los e entregá-los de forma rápida e confiável.

Um sistema de gerenciamento de banco de dados (DBMS) pode ser classificado em dois tipos: relacional e não relacional. RDBMS, que significa sistema de gerenciamento de banco de dados relacional, é derivado do modelo relacional desenvolvido por EF Codd. O banco de dados NoSQL foi criado para armazenar grandes quantidades de dados.

Os bancos de dados NoSQL, em contraste com o MySQL, são mais flexíveis e eficientes, mas carecem dos recursos de relatórios normalmente encontrados nos bancos de dados SQL. Como um aplicativo precisa ser validado, rastrear sua validade pode ser difícil. Como os bancos de dados NoSQL não são tão eficientes quanto os bancos de dados SQL quando se trata de processamento de consultas, eles podem levar muito tempo para processar os dados.

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Converter banco de dados relacional para Mongodb

Bancos de dados relacionais não são adequados para armazenar documentos, então muitas vezes é necessário converter um banco de dados relacional para MongoDB. Isso pode ser feito usando uma ferramenta como o MongoMigrator.

MongoDB é um banco de dados NoSQL que pode armazenar grandes conjuntos de dados de várias maneiras, incluindo o uso de esquema. Grandes quantidades de dados não estruturados e semiestruturados podem ser armazenados e gerenciados com a ajuda de bancos de dados NoSQL. Seguindo as etapas deste artigo, você conseguirá entender os conceitos relacionais de maneira direta desde um banco de dados relacional até o MongoDB. O MongoDB é um banco de dados NoSQL amplamente utilizado, que oferece suporte a uma variedade de mecanismos flexíveis de armazenamento de dados e é eficiente no tratamento de grandes conjuntos de dados. O Hevo Data é um pipeline de dados sem código que pode integrar o MongoDB e mais de 100 outras fontes gratuitas e pagas (incluindo mais de 40 fontes de dados gratuitas). Ele permitirá que você selecione dados para serem carregados diretamente em um Data Warehouse ou outro destino de sua escolha. Se você está procurando uma solução de banco de dados NoSQL adaptável, escalável e altamente responsiva , mudar de um banco de dados relacional para outro pode ser um processo difícil.

Pode parecer difícil fazer a transição de um modelo de dados com base relacional para um modelo de documento rico e dinâmico baseado nos princípios do RDBMS . Ao migrar dados de um banco de dados relacional para o MongoDB, você pode encontrar problemas. No entanto, com os drivers e ferramentas do MongoDB, o processo se torna muito mais fácil. Neste artigo, veremos como modelar relacionamentos ou dados relacionais usando o MongoDB. Isso é feito usando a vinculação de documentos e a incorporação de documentos. Com este artigo, você aprenderá sobre bancos de dados relacionais, MongoDB, e como diferenciá-los. Em seguida, passou por várias etapas para migrar de um banco de dados relacional para o MongoDB. Você deve consolidar seu MongoDB e outras fontes de dados em um Cloud Data Warehouse ou em um destino de sua escolha se quiser obter uma visão abrangente do desempenho de seus negócios.

Como transfiro dados de Rdbms para Mongodb?

Outro método para migrar de um banco de dados relacional para o MongoDB envolve a execução paralela do RDBMS existente com o novo banco de dados MongoDB para transferir gradualmente os dados de produção entre os dois sistemas. Os registros são recuperados do RDBMS e retornados ao MongoDB após o aplicativo ter concluído o esquema de documento necessário.

Exportando dados do Mongodb

A ferramenta MongoDB Atlas pode ser usada para exportar dados para um formato JSON (JavaScript Object Notation). Os bancos de dados MongoDB podem executar esse formato em um formato direto porque é simples de ler e analisar.

Como você converte um banco de dados relacional em não relacional?

A simples migração dos dados do banco de dados relacional para o banco de dados NoSQL provavelmente será realizada escrevendo uma coleção de instruções SELECT * FROM no banco de dados e, em seguida, carregando os dados em seu documento NoSQL [ou chave/valor, coluna ou gráfico] usando o idioma de sua escolha.

Por que bancos de dados não relacionais são melhores que bancos de dados relacionais

Além disso, o SQL é usado para consultar dados em um banco de dados relacional, facilitando a obtenção de dados. No entanto, se você precisar de processamento de dados rápido, um banco de dados não relacional pode ser uma opção melhor. Um banco de dados não relacional é flexível e personalizado devido à capacidade de criar seus próprios esquemas e localizadores.
Como resultado, você poderá criar um banco de dados adaptado especificamente às suas necessidades. No caso dos dados do cliente, você pode querer armazená-los em um banco de dados não relacional, o que geralmente é difícil de fazer em um banco de dados relacional. Bancos de dados não relacionais fornecem mais segurança porque não dependem de tabelas para armazenar dados.
Em outras palavras, se uma tabela for comprometida, todos os dados dessa tabela serão comprometidos. O caso não é o mesmo com um banco de dados relacional, que emprega tabelas para armazenar dados. Como resultado, se uma tabela for comprometida, nenhum dado poderá ser comprometido nessa tabela. Além disso, bancos de dados não relacionais fornecem melhor proteção de dados porque podem ser criptografados em repouso. Bancos de dados não relacionais, criados para gerenciamento de dados não estruturados, são mais fáceis de usar. Por causa disso, eles são mais fáceis de usar e mais intuitivos.