Como manter relacionamentos entre dados em 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. No entanto, ainda há muita confusão sobre como esses bancos de dados funcionam e como manter os relacionamentos entre os dados em um ambiente NoSQL. Em um banco de dados SQL tradicional, os dados são armazenados em tabelas e os relacionamentos são mantidos por meio de chaves estrangeiras. Em um banco de dados NoSQL, os dados geralmente são armazenados em documentos, que são semelhantes a objetos em uma linguagem de programação orientada a objetos. Os documentos podem ser aninhados, o que significa que os relacionamentos podem ser mantidos sem a necessidade de chaves estrangeiras. Existem várias maneiras diferentes de manter relacionamentos entre dados em um banco de dados NoSQL. A maneira mais comum é usar documentos de referência. Um documento de referência é um documento que contém uma referência a outro documento. Por exemplo, se você tiver uma coleção de postagens de blog, cada postagem pode ter uma referência ao documento do autor. Outra maneira de manter relacionamentos entre dados em um banco de dados NoSQL é usar documentos incorporados. Um documento incorporado é um documento armazenado dentro de outro documento. Por exemplo, se você tiver uma coleção de postagens de blog, cada postagem pode ter um documento incorporado que contém as informações do autor. A vantagem de usar documentos de referência ou documentos incorporados é que é mais fácil atualizar os dados no futuro. Por exemplo, se você deseja alterar o autor de uma postagem de blog, basta atualizar o documento do autor. Você não precisa atualizar cada post individual do blog. A desvantagem de usar documentos de referência ou documentos incorporados é que isso pode dificultar a consulta dos dados. Por exemplo, se você quiser encontrar todas as postagens de blog escritas por um determinado autor, precisará consultar o documento do autor de cada postagem. Isso pode ser ineficiente se você tiver um grande número de documentos. Se você estiver trabalhando com um banco de dados NoSQL, é importante entender como manter os relacionamentos entre os dados. Documentos de referência e documentos incorporados são duas das formas mais comuns de fazer isso.

A implementação de NoSQL em um banco de dados orientado a documentos é insuficiente ou inexistente para o desenvolvimento de relacionamentos entre objetos. Nesta postagem do blog, mostraremos como delegar o gerenciamento de objeto/relacionamento a um banco de dados. As relações de objeto são criadas usando a chamada da API REST. Neste exemplo, usaremos o verbo PUT para conectar um cliente a um problema. Quando uma relação é representada dessa maneira, uma matriz de objetos está sempre presente. Você poderá ver as alterações no documento original após cada referência a um objeto (ou seja, relação). Como o banco de dados registra o uso de cada relação, também podemos ver onde um documento específico é usado em uma relação. Usando as consultas de exemplo mostradas abaixo, você pode encontrar a presença de referências implícitas a um documento usando uma consulta especial: referencedby=true.

Existem relacionamentos entre vários documentos no MongoDB, o que denota seu relacionamento lógico. Usando abordagens referenciadas e incorporadas, os relacionamentos podem ser modelados. Vejamos o caso de armazenamento de endereços para usuários com relacionamentos N:N no exemplo a seguir.

Os relacionamentos muitos-para-muitos (N:M) são mais difíceis de implementar do que os relacionamentos um-para-muitos porque não há um único comando em um banco de dados relacional para fazer isso. Quando são implementados no MongoDB, são da mesma forma. O MongoDB não permite que você crie nenhum tipo de relacionamento por padrão.

Bancos de dados não relacionais , também conhecidos como “NoSQL”, são tipicamente bancos de dados somente SQL. Sua capacidade de reter informações é muito diferente. Um banco de dados não relacional geralmente armazena dados em um formato não tabular, tornando-o mais adaptável às necessidades de estruturas de dados modernas, como bancos de dados SQL e NoSQL.

Um banco de dados Nosql pode ser relacional?

Bancos de dados NoSQL não são bancos de dados relacionais, o que significa que eles podem ter estruturas diferentes dos bancos de dados SQL (como linhas e colunas) e podem ser adaptados para atender às necessidades do usuário com mais facilidade.

Sistemas de banco de dados, como relacional e NoSQL, são comumente implementados em aplicativos nativos da nuvem. Suas práticas de arquitetura e armazenamento de dados diferem, e seu acesso a informações e dados também difere. Um banco de dados não SQL armazena dados não estruturados ou semiestruturados em pares ou documentos que não possuem formatação. Os armazenamentos de dados NoSQL são preferidos quando serviços de alto volume exigem tempos de resposta abaixo de um segundo. Se você estiver procurando por um sistema consistente para um item que está sendo atualizado no momento, aguarde essa resposta até que todas as réplicas sejam atualizadas com sucesso. Mesmo que a resposta não seja a mais recente, cada nó retornará uma resposta instantânea. Se um nó de dados replicado falhar, a tolerância de partição garante que o sistema continuará em execução.

O banco de dados como serviço (DBaaS) é preferido em relação a outros tipos de serviços de dados para aplicativos nativos da nuvem. Esses serviços podem ser usados ​​para fornecer segurança, escalabilidade e monitoramento. Você pode configurar uma máquina virtual do Azure e instalar um banco de dados de sua escolha sobre ela para cada serviço. Um microsserviço nativo da nuvem pode aproveitar os bancos de dados relacionais ou NoSQL com base nos requisitos do usuário. A plataforma de banco de dados como serviço (DBaaS) do Azure inclui quatro bancos de dados relacionais gerenciados. Não há necessidade de se conter quando se trata de modelos just-in-time e pré-pagos. O principal banco de dados da Microsoft, o SQL Server, está disponível, bem como várias alternativas de código aberto.

Ao selecionar a quantidade de núcleos de processamento, memória e armazenamento necessários, você pode provisionar um banco de dados do Azure em menos de um minuto. A Microsoft está empenhada em manter o Azure uma plataforma aberta, portanto, a empresa fornece versões gerenciadas de bancos de dados populares de código aberto. A camada de computação sem servidor suspende automaticamente os bancos de dados durante os períodos inativos, permitindo que apenas as cobranças de armazenamento sejam deduzidas. A Oracle adquiriu a Sun Microsystems e a versão gerenciada do MariaDB foi criada como uma bifurcação do MySQL. O Banco de Dados do Azure para MariaDB é um serviço de banco de dados totalmente gerenciado fornecido como parte da nuvem do Azure. O serviço é construído no mecanismo do servidor MariaDB community edition. Ele pode lidar com cargas de trabalho de missão crítica, fornecendo desempenho previsível e dimensionamento dinâmico.

A ferramenta de interface de linha de comando ou o Serviço de Migração de Dados do Azure são maneiras excelentes de migrar bancos de dados Postgres para ele. Além do suporte para clustering ativo/ativo no nível global, o CosmosDB oferece suporte para gravações e leituras, permitindo que você configure qualquer uma das regiões do seu banco de dados para fazer isso. O sistema de banco de dados CosmosDB pode ser usado para migrar bancos de dados Mongo, Gremlin ou Cassandra existentes com código mínimo ou alterações de dados. O armazenamento de tabelas do Azure pode ser facilmente transferido para a API de tabelas do CosmosDB para serviços que o consomem. A Figura 5-13 contém cinco modelos de consistência bem definidos para o Azure Cosmos DB. Essas opções simplificam o gerenciamento das compensações entre consistência, disponibilidade e desempenho. A tabela abaixo descreve os níveis de consistência para cada um.

Jeremy Likness, gerente de programas da Microsoft, forneceu uma excelente explicação sobre os cinco modelos. Uma nova tecnologia de banco de dados conhecida como NewSQL combina escalabilidade distribuída com garantias ACID para criar um banco de dados orientado a objetos. Quando os ambientes de nuvem são efêmeros, faz sentido que os novos bancos de dados SQL prosperem como resultado da presença de máquinas virtuais subjacentes que podem ser reiniciadas ou reagendadas a qualquer momento. A figura anterior inclui projetos de código aberto criados pela Cloud Native Computing Foundation. Em contraste com outras cargas de trabalho, que usam uma construção de serviço, um cliente pode enviar uma única solicitação de DNS para um grupo de processos de banco de dados NewSQL idênticos. Podemos escalar sem afetar a disponibilidade das instâncias de aplicativos existentes se desacoplarmos as instâncias de banco de dados dos endereços dos serviços associados a elas. Uma solicitação específica para um serviço sempre produzirá o mesmo resultado, independentemente de quantas solicitações forem enviadas ao mesmo tempo.

Devido às suas muitas vantagens, os bancos de dados NoSQL estão rapidamente se tornando mais populares. A capacidade de dimensionar horizontalmente, lidar com mais dados, armazenar dados com mais flexibilidade e integrar-se a outros sistemas são vantagens da computação em nuvem. Há várias vantagens nos bancos de dados NoSQL em relação aos bancos de dados relacionais tradicionais .

O Mongodb pode ser relacional?

Além de ser um sistema de banco de dados não relacional bem estabelecido com flexibilidade aprimorada e escalabilidade horizontal, o MongoDB tem algumas vantagens sobre os bancos de dados relacionais, como integridade referencial e simultaneidade.

Snowflake é um banco de dados relacional?

Não é surpresa que o Snowflake seja um poderoso banco de dados relacional. Você pode usá-lo com todos os principais modelos de dados relacionais, incluindo os três padrão (tabelas, relação e junção) e o modelo floco de neve mais incomum. O banco de dados também suporta streaming em tempo real, indexação de objetos e aceleração de consulta, bem como todos os recursos de banco de dados relacional modernos encontrados em bancos de dados modernos . É relacional ou não? Este banco de dados é um banco de dados relacional.

Qual banco de dados Nosql não oferece suporte a relações ou junções?

Existem alguns bancos de dados nosql que não suportam relações ou junções, incluindo MongoDB, Cassandra e Hbase. Embora esses bancos de dados não sejam tão populares quanto alguns dos outros, eles ainda são usados ​​por muitas organizações.

O Oracle NoSQL Database não oferece suporte ao operador de junção geral usado em bancos de dados relacionais tradicionais. No entanto, fornece um tipo especial de junção para tabelas com a mesma hierarquia. Como resultado, a execução de junções é muito simples porque apenas linhas co-localizadas podem corresponder.

Relacionamento de entidade em Nosql

Um relacionamento de entidade no nosql é um relacionamento entre duas ou mais entidades em um banco de dados nosql. Essa relação pode ser um-para-um, um-para-muitos ou muitos-para-muitos.

Diagramas Er para bancos de dados de documentos

No entanto, você pode usar os princípios de modelagem ER para construir um diagrama ER para um banco de dados orientado a documentos de maneira semelhante. Crie um modelo de dados que possa ser usado para armazenar seus documentos. Os tipos de documentos que você pretende armazenar, os campos e propriedades de cada documento e o modelo como um todo devem ser incluídos nesse modelo de dados. Um diagrama de entidade é necessário para criar seu modelo de dados. O diagrama abaixo demonstrará a estrutura de dados em seu armazenamento de documentos. Em seguida, usando o diagrama de relacionamento, crie um modelo de dados. O diagrama abaixo descreve o relacionamento entre as entidades em seu modelo de dados.

Relacionamento muitos-para-muitos no Nosql

Um relacionamento número-para-muitos é aquele em que duas entidades podem ser vinculadas por várias instâncias da mesma entidade. Existem alguns exemplos da vida real: os médicos podem tratar muitos pacientes e, ao mesmo tempo, ter muitos médicos.

Desejo implementar uma estrutura de taxonomia (termos geográficos) para meu aplicativo node.js com um banco de dados NoSQL. A ideia por trás das geotags era identificar pessoas que nasceram em determinadas cidades ou vilas com esses termos, filtrá-las posteriormente e marcá-las. John Doe nasceu em Blackburn (Lancashire) em 1957, Paul Brown em Liverpool em 1960 e Georgia Doe em Wirral em 1982. Se houver apenas alguns elementos estruturais no país que seguem os modernos, eles serão filtrados de maneira que não são possíveis. Sou um novato no mundo NoSQL (não desenvolvi nenhum banco de dados NoSQL, então tenho um sério desafio de design pela frente). Acredito que existam várias opções para resolvê-lo.

Notação pé de galinha: a relação muitos-para-muitos

Normalmente, você verá a notação Pé de Corvo em um banco de dados ao representar um número de a muitos relacionamentos graficamente. As relações entre as tabelas são representadas por uma série de linhas, de acordo com esta notação. As origens de um gráfico (canto superior esquerdo) geralmente começam com uma linha que desce até a tabela denominada “estrangeira” (porque é onde está a origem). Em seguida, as linhas irão para a tabela relacionada, seguida pela tabela filha.

Documentação Nosql

A documentação do Nosql é um processo ou um conjunto de regras usado para escrever código nosql . É um estilo de codificação projetado para tornar o código nosql mais legível e fácil de entender.

Os bancos de dados NoSQL, ao contrário dos bancos de dados relacionais tradicionais, não armazenam dados em um formato fixo. Os tipos mais comuns são documentos, valores-chave, colunas largas e gráficos. No final dos anos 2000, uma redução significativa nos custos de armazenamento levou ao desenvolvimento de bancos de dados NoSQL. Os desenvolvedores podem usar essas ferramentas para armazenar grandes quantidades de dados não estruturados, permitindo que trabalhem em uma ampla variedade de projetos. Bancos de dados de documentos, bancos de dados de valores-chave, armazenamentos de colunas largas e bancos de dados de gráficos são alguns dos bancos de dados NoSQL mais comuns. Como nenhuma junção é necessária, as consultas são mais rápidas. Os casos de uso mais comuns incluem aplicativos críticos (por exemplo, dados financeiros) e mais divertidos (por exemplo, armazenar leituras de IoT de uma caixa de areia inteligente para gatos).

Neste tutorial, veremos como um banco de dados NoSQL funciona e por que ele é benéfico para uma variedade de aplicativos. Além disso, veremos alguns equívocos comuns sobre bancos de dados NoSQL e seus aplicativos. De acordo com a DB-Engines, o MongoDB é o banco de dados não relacional mais usado no mundo. Você não precisa de nenhum software em seu computador para consultar um banco de dados MongoDB neste tutorial. Um cluster é uma coleção de bancos de dados onde os bancos de dados MongoDB são armazenados. O armazenamento de dados Atlas é acessível quando você tem um cluster. Existem três tipos de bancos de dados que você pode criar: manualmente no Atlas Data Explorer, no MongoDB Shell ou no MongoDB Compass, dependendo da sua linguagem de programação preferida.

Este exemplo mostrará como importar o conjunto de dados de amostra do Atlas. Um banco de dados NoSQL pode oferecer várias vantagens aos desenvolvedores, como modelos de dados flexíveis, dimensionamento horizontal, consultas extremamente rápidas e facilidade de uso. Você pode inserir novos documentos, editar os existentes e excluir documentos no Data Explorer. Usando a estrutura de agregação, você pode analisar seus dados de maneira muito poderosa. Você pode visualizar facilmente os dados do Atlas e do Atlas Data Lake em gráficos.

Consulta Nosql

Os bancos de dados NoSQL costumam ser usados ​​quando a escalabilidade é mais importante do que a consistência dos dados. Os bancos de dados NoSQL também são às vezes chamados de “não apenas SQL” para enfatizar que eles podem oferecer suporte a linguagens de consulta semelhantes a SQL.

Anteriormente, os modelos de dados e os sistemas de consulta eram estreitamente integrados. Agora podemos criar sistemas de banco de dados que priorizam a produtividade do desenvolvedor e começar a abstrair o método de consulta do modelo de dados para priorizar a produtividade do desenvolvedor. O SABRE, o primeiro banco de dados comercial do mundo, foi fundado em 1994 pela IBM e pela American Airlines para melhorar a eficiência das passagens aéreas. Os bancos de dados NoSQL foram otimizados para escalabilidade, tempo de atividade, redundância, flexibilidade e flexibilidade nos últimos anos. Além de adicionar redução de mapa como uma opção no Riak e no MongoDB, eles também o adicionaram ao CouchDB e ao Riak. Estávamos esperando uma consulta declarativa ad hoc direta do SQL, mas acabou sendo mais um truque de script. Se você estiver construindo um sistema de banco de dados que será dimensionado facilmente, a consulta não é seu foco principal.

XQuery e Jsoniq são tentativas de criar uma linguagem de consulta padrão que pode ser usada para recuperar documentos hierárquicos em bancos de dados de documentos. MarkLogic, um banco de dados de documentos XML, emprega XQuery além de XQuery, enquanto o ArrangoDB emprega seu próprio superconjunto ajustado para modelagem de dados. Ambas as linguagens possuem forte ligação com o formato dos dados armazenados no disco, e ambas têm sido utilizadas comercialmente. Uma ou ambas as linguagens de consulta usadas em um banco de dados de documentos estão relacionadas às linguagens de consulta usadas no banco de dados. N1QL (ou linguagem de consulta não de primeira forma), em oposição ao SQL, é extremamente semelhante ao SQL por natureza. Apesar de as relações não serem cumpridas, colaboramos em documentos, sejam eles formais ou informais. Tanto o Couchbase quanto o Cassandra investem muito tempo e esforço em seus índices e análises de consulta para que possam consultar dados dessa maneira sem a necessidade de pesquisa relacional.

Você pode consultar em Nosql?

O nome NoSQL não se refere a SQL. SQL não é o método preferencial de escrita de consulta em No SQL. O software não armazena dados em formato relacional, mas sim de forma organizada.

O que é um exemplo Nosql?

Bancos de dados NoSQL baseados em colunas, como Cassandra, HBase e Hypertable, são comuns.

O Nosql é mais fácil que o SQL?

Os bancos de dados SQL têm a vantagem de processar consultas e unir dados em tabelas, permitindo consultas mais complexas em relação a dados estruturados, como solicitações ad hoc. A consistência de um banco de dados NoSQL entre os produtos, principalmente ao lidar com grandes quantidades de dados, é um recurso comum nesse tipo de banco de dados.

Modelo de Dados Nosql

O que é um modelo de dados NoSQL? Quais são os prós e contras? Não existe um sistema de gerenciamento de banco de dados relacional (RDBMS), e esse é um modelo impossível de replicar. Como resultado, não há uma maneira explícita de o modelo entender como os dados se relacionam – como tudo se junta.

8 Padrões de modelagem de dados no Redis cobrem os fundamentos da modelagem de dados em NoSQL, bem como as práticas recomendadas para começar. O livro examina oito modelos de dados que os desenvolvedores podem usar para criar aplicativos modernos sem as dificuldades que os bancos de dados tradicionais podem representar. Usando NoSQL, você pode combinar duas tabelas ou coleções separadas para criar uma única tabela ou coleção. Como resultado, é mais fácil encontrar todos os dados relevantes e compreender sua relação. Cada tabela no NoSQL pode ser visualizada separadamente. Quando você deseja modelar relacionamentos um-para-muitos, incorpore listas limitadas (como listas com tamanhos conhecidos) e listas ilimitadas separadamente. O produto neste caso é o único, e as muitas resenhas, nomes de autores, datas de publicação, classificação e comentários são as 'muitas' variáveis.

O primeiro padrão é um número de relacionamentos de para muitos com lados ilimitados. O objetivo de um banco de dados relacional é armazenar produtos em tabelas separadas. Como os esquemas são muito flexíveis e permitem separar os campos de tipo com base no tipo de coleção, todos os esquemas Redis Stack podem ser configurados com esse recurso. À medida que você acumula e agrega dados de séries temporais, o padrão de bucket reduz a sobrecarga. Um padrão de revisão pode ser usado em vários contextos em que são necessários dados em tempo real. Esses padrões podem ser usados ​​para eliminar as complicações associadas às operações JOIN no NoSQL. O padrão Tree and Graph é particularmente útil para uma variedade de operações pesadas baseadas em JOIN, como recursos humanos, CMSs, catálogos de produtos e redes sociais.

Este modelo não é suportado por um sistema de gerenciamento de banco de dados relacional (RDBMS) porque é baseado em um modelo que não é suportado por um. O armazenamento de dados pode ser realizado de várias maneiras, incluindo o uso de disco, na memória ou ambos. Redis Launchpad tem vários aplicativos escritos usando NoSQL e Redis.

Dados Nosql de Aplicativo de Documento

Há muitas razões para usar um aplicativo de documento para armazenar seus dados. Em primeiro lugar, os bancos de dados de documentos são muito flexíveis e podem armazenar facilmente dados em vários formatos. Isso significa que você pode armazenar dados em formatos JSON, XML ou até mesmo binários, se assim o desejar. Em segundo lugar, os bancos de dados de documentos geralmente são mais fáceis de dimensionar do que os bancos de dados relacionais tradicionais. Isso ocorre porque eles podem ser divididos em vários servidores com muita facilidade. Por fim, os bancos de dados de documentos geralmente fornecem melhor desempenho do que os bancos de dados relacionais para determinados tipos de consultas.

Os dados em bancos de dados orientados a documentos são armazenados no formato JSON, e não em colunas/linhas, como em outros bancos de dados modernos. Esse tipo de dados permite lidar com desafios que são muito mais difíceis de dominar com RDBMSs. Os armazenamentos de documentos permitem que os desenvolvedores colaborem mais rapidamente com software ágil, tornando-os uma solução natural e adaptável. A linguagem de consulta expressiva e o recurso de índice multifacetado facilitam a consulta de várias maneiras. Ao utilizar transações ACID, você pode reter todas as garantias que está acostumado a ter em um banco de dados relacional. Seus dados podem se tornar infinitamente dimensionáveis ​​e resilientes como resultado de sistemas distribuídos. Cada documento é armazenado separadamente e é mais facilmente distribuído pelos servidores para garantir que a localidade dos dados não seja prejudicada.

Os bancos de dados de documentos, em contraste com os bancos de dados relacionais, usam modelagem intuitiva e prática que pode ser lida mais rapidamente. Como a qualidade dos dados será menor, haverá tabelas menos rígidas. Como não há escalonamento nativo, se você quiser particionar seu banco de dados relacional tradicional , terá que pagar por sistemas de escalonamento caros. Cada armazenamento de documentos em um banco de dados orientado a documentos contém campos para diferentes tipos de documentos e eles são opcionais. Embora cada documento tenha a mesma composição estrutural, existem campos distintos em cada documento. Cada documento tem seu próprio ID exclusivo que pode ser usado para adicionar, alterar, excluir e consultar informações. Geralmente, assume-se que a codificação de documentos inclui algum formato padrão ou compactação de dados (ou informações) encapsulados.

Os bancos de dados orientados a documentos diferem dos bancos de dados convencionais por serem muito mais flexíveis e não exigirem consistência. Em vez de enviar dados para colunas no banco de dados, os dados são recuperados diretamente do documento. Não é necessário adicionar novos campos de informação a cada conjunto de dados, apenas os relevantes no armazenamento de documentos.

A diferença entre Mongodb e Sql

É importante observar que os documentos são distintos. Não há limite para o número de campos que podem ser incluídos em um documento. Os tipos de documento também podem conter campos relacionados a eles. Um documento, por exemplo, pode representar um cliente em um banco de dados. O documento incluiria o nome completo do cliente, endereço e número de telefone. O histórico de pedidos do cliente e o saldo da conta também podem ser incluídos nos campos.
A distinção entre MongoDB e SQL é que os bancos de dados não são tabelas e os documentos também não são tabelas. O MongoDB não possui uma coleção de campos como o SQL. As coleções de documentos, por outro lado, são compostas de campos relacionados.