Como criar tabelas em um banco de dados NoSQL

No NoSQL, os dados são armazenados em pares chave-valor, documentos, colunas ou objetos. O principal objetivo de usar um banco de dados NoSQL é escalabilidade e flexibilidade. Então, como você cria tabelas em um banco de dados NoSQL? Existem algumas maneiras de criar tabelas em um banco de dados NoSQL. A maneira mais comum é usar um armazenamento de chave-valor, que é um tipo de banco de dados NoSQL. Em um armazenamento de valor-chave, cada parte dos dados é armazenada como um par de valor-chave. A chave é usada para identificar os dados e o valor são os dados reais. Outra maneira de criar tabelas em um banco de dados NoSQL é usar um armazenamento de documentos. Um armazenamento de documentos é um tipo de banco de dados NoSQL que armazena dados em documentos. Cada documento é uma coleção de pares chave-valor. A chave é usada para identificar o documento e o valor é o documento real. Por fim, você também pode criar tabelas em um banco de dados NoSQL usando um armazenamento de objeto. Um armazenamento de objeto é um tipo de banco de dados NoSQL que armazena dados em objetos. Cada objeto é uma coleção de pares chave-valor. A chave é usada para identificar o objeto e o valor é o objeto real.

Os bancos de dados NoSQL são extremamente versáteis e adaptáveis. Neste artigo, aprenderemos como criar e consultar bancos de dados Oracle e Amazon DB NoSQL. Devido ao status do Amazon DB como um armazenamento de chave-valor, ele emprega chaves para atender às solicitações de consulta. Também é relativamente simples começar do zero por causa desse método. Os bancos de dados Oracle NoSQL são projetados para aplicativos de alto desempenho e alto tráfego. Big Data e Fusion Middleware, por exemplo, são exemplos de produtos Oracle que o incorporam. A criação de um banco de dados nesse ambiente é um pouco mais complicada, até porque não possui a mesma interface do AmazonDB.

Se você deseja criar uma tabela, deve usar o método NoSQLClient#tableDDL. É uma ferramenta poderosa que pode ser usada tanto por cientistas de dados quanto por analistas. Para criar uma consulta, use o método NoSQLClient#define. A promessa de QueryResult é um array de objetos Javascript que retorna um resultado. As linguagens de consulta de banco de dados tendem a ser muito ricas, então você pode dominá-las.

O Nosql pode ter tabelas?

A estrutura de um documento pode ser a mesma ou pode ser de um tipo diferente. Banco de dados SQL: Os dados em bancos de dados NoSQL podem ser armazenados em tabelas com linhas e colunas semelhantes ao RDBMS, mas o nome e o formato das colunas variam de linha para linha. Um banco de dados de colunas largas exibe colunas de dados relacionadas entre si.

O NoSQL foi nomeado a próxima grande novidade na arquitetura de sistemas em 2011. Muitos bancos de dados NoSQL têm tipos diferentes: alguns deles até têm tabelas. Os dados não podem ser correlacionados, pois todos concordam. Você também pode usar SQL em um banco de dados NoSQL. É verdade que NoSQL e SQL são compatíveis de várias maneiras. Como resultado, é menos provável que NoSQL resulte em atomicidade, consistência, isolamento ou durabilidade do que as estruturas tradicionais. Uma jurisdição confiável pode enviar alguns dados para uma jurisdição não confiável em troca de uma pequena quantidade de dados, se houver algum dado, como resultado da fragmentação dos dados.

Ao usar bancos de dados NoSQL, você particiona dados em várias máquinas usando sharding, garantindo que os dados corretos estejam no lugar certo quando você precisar deles. Os dados podem ser armazenados nesses sistemas por muito tempo porque eles não mudam muito ou mudam drasticamente com o tempo. Como os dados são apenas um único arquivo, você pode facilmente copiar backups de outros servidores na rede. Embora um banco de dados tradicional forneça as restrições, consistência e salvaguardas necessárias, ainda existem muitos aplicativos que exigem essas características. A novidade prometida pelos bancos de dados NoSQL desapareceu com o tempo no mundo tradicional dos bancos de dados relacionais. Fazer a transição de bancos de dados relacionais para NoSQL é uma tarefa real, e pode ser difícil escolher o provedor e o gerenciador certos. Esses bancos de dados estão em alta demanda para grandes corporações que precisam do tipo de velocidade que o NoSQL oferece, e os especialistas em NoSQL estão em alta demanda. Um bom salário pode ser obtido se você ajudar o banco de dados de outra pessoa a executar bancos de dados não relacionais ou não relacionais .

Este método permite que você acesse de forma rápida e fácil os dados necessários sem ter que vasculhar toda a tabela. Esse método é especialmente útil quando você precisa localizar rapidamente um dado específico. Uma das vantagens dos bancos de dados colunares é sua alta velocidade. Como eles leem e gravam dados mais rapidamente do que os bancos de dados relacionais, eles se tornam ainda mais rápidos.

Quais são as tabelas chamadas no Nosql?

Não há uma resposta definitiva para essa pergunta, pois diferentes bancos de dados Nosql podem ter diferentes convenções de nomenclatura para suas tabelas. No entanto, é geralmente aceito que as tabelas em bancos de dados Nosql são normalmente chamadas de “coleções”.

Os bancos de dados SQL, por outro lado, são tabulares e lidam com o armazenamento de dados de maneira diferente dos bancos de dados NoSQL. Entre os principais recursos do NoSQL estão o design simples, o dimensionamento horizontal contínuo e o controle de disponibilidade granular. Apesar do NoSQL oferecer inúmeras vantagens, também existem algumas desvantagens. Para aplicativos como gerenciamento de transações, um banco de dados tradicional é uma opção melhor do que um banco de dados baseado em nuvem. Apesar do fato de que os bancos de dados relacionais ainda são usados ​​em uma variedade de funções de negócios, os bancos de dados NoSQL estão ganhando popularidade. Os bancos de dados NoQL agora são usados ​​por empresas em vários setores verticais para lidar com seus aplicativos de nuvem, web e big data em tempo real. É possível implementar uma arquitetura peer-to-peer sem servidor com nós consistentes em soluções NoSQL.

A nova versão melhorou o desempenho, permitindo tempos de leitura e gravação mais rápidos e uma disponibilidade contínua de dados. Um banco de dados NoSQL pode ser um sistema de cinco camadas, cada uma com seu próprio conjunto de vantagens e desvantagens. Apesar do fato de não haver tipos de banco de dados 'ideais', as empresas devem escolhê-los com base em seus requisitos de negócios. Em essência, os pares chave-valor no NoSQL referem-se a tabelas de hash que usam uma chave exclusiva como um ponteiro para um item de dados específico. Dynamo, Redis, Riak, Tokyo Cabinet/Tyrant, Voldemort, Amazon SimpleDB e Oracle BDB são apenas alguns exemplos de bancos de dados NoSQL. Os bancos de dados NoSQL baseados em colunas funcionam de maneira semelhante aos bancos de dados baseados em colunas, pois cada coluna é tratada separadamente. Esses bancos de dados são usados ​​principalmente para inteligência de negócios, armazéns de dados, catálogos de cartões de biblioteca e CRM, entre outras coisas.

Um banco de dados NoSQL é multinível e tem um modelo de gráfico como sua estrutura primária. Durante o armazenamento, os relacionamentos de nós são armazenados como arestas, enquanto os relacionamentos de nós são armazenados como nós. Relacionamentos são formados rapidamente aqui devido ao conjunto de dados existente. As aplicações que se beneficiam desse tipo de banco de dados incluem redes sociais e análise de dados espaciais. O MongoDB orientado a documentos é um banco de dados NoSQL com esquemas dinâmicos que podem armazenar arquivos. A indexação, transformação e combinação de documentos são possíveis com o formato de troca de dados JSON do CouchDB, e o JavaScript é usado para indexar, transformar e combinar documentos. O banco de dados Oracle NoSQL oferece suporte a modelos de dados de tabela de valor-chave e JSON, além de modelos de dados de tabela de valor-chave e JSON.

Ele foi projetado para ser executado no local ou na nuvem. InfiniteGraph é um banco de dados gráfico muito especializado que contém dados gráficos baseados em modelo. É baseado em nuvem, escalável e capaz de lidar com dados de alto rendimento em todos os níveis, incluindo a própria plataforma. A linguagem de consulta foi projetada para lidar com gráficos complexos e consultas baseadas em valores. Saúde, telecomunicações, segurança cibernética, finanças, manufatura e rede são as aplicações mais comuns dessa solução.

Ao contrário dos dados estruturados, o armazenamento sem esquema permite um modelo de dados mais flexível e ágil para análises. Como os dados não podem ser normalizados, um banco de dados de pesquisa tem um valor mais baixo para definição de esquema. Os arquivos de documento podem ser usados ​​para gerar consultas que agregam dados em documentos específicos. Uma plataforma de armazenamento baseada em nuvem, como o Azure Table, pode ser usada para armazenar dados estruturados não relacionais. Por ser sem esquema, você pode facilmente adaptar seus dados para atender às necessidades de seu aplicativo à medida que ele se torna mais complexo. Além disso, os bancos de dados de pesquisa NoSQL são projetados para análise de dados semiestruturados, enquanto o armazenamento de tabelas fornece uma abordagem mais flexível e ágil para analisar dados de dados semiestruturados.

Três maneiras de organizar dados em um cluster

O Cassandra organiza os dados em tabelas que são replicadas em clusters de nós e os dados são organizados de forma que sejam facilmente legíveis. Cada tabela do Cassandra é diferenciada por um esquema, que define as colunas e os tipos de dados que podem ser usados ​​na tabela. As tabelas geralmente são organizadas em clusters, com cada instância gerenciando um subconjunto do espaço total da tabela. O HBase organiza os dados por localização física e os armazena em tabelas localizadas fisicamente em clusters. O esquema define as colunas e tipos de dados que podem ser armazenados em uma tabela, com suas colunas e tipos de dados correspondentes. Em instâncias do HBase, as tabelas geralmente são organizadas em regiões e cada instância atende a um subconjunto de todo o espaço de tabela. Em um cluster Hypertable, os dados são organizados em tabelas que são armazenadas fisicamente nos nós do cluster. As tabelas geralmente são organizadas em fragmentos, com cada instância gerenciando um subconjunto do espaço total da tabela.