Como armazenar dados estruturados em um banco de dados NoSQL

Os bancos de dados NoSQL são frequentemente usados ​​para armazenar dados não estruturados , mas também podem ser usados ​​para armazenar dados estruturados. Existem algumas maneiras diferentes de armazenar dados estruturados em um banco de dados NoSQL, e o método mais apropriado dependerá dos dados específicos e do resultado desejado. Uma maneira de armazenar dados estruturados em um banco de dados NoSQL é usar uma abordagem orientada a documentos. Isso significa que os dados são armazenados em documentos, que são então organizados em coleções. Outra maneira de armazenar dados estruturados em um banco de dados NoSQL é usar uma abordagem de valor-chave. Isso significa que os dados são armazenados em um armazenamento chave-valor, onde cada chave corresponde a um valor. Finalmente, uma abordagem orientada a grafos também pode ser usada para armazenar dados estruturados em um banco de dados NoSQL. Isso significa que os dados são armazenados em um gráfico, onde os nós representam os dados e as arestas representam as relações entre os dados.

O termo “dados não estruturados” tem uma ampla gama de conotações e provavelmente significa algo diferente para pessoas diferentes. O RDBMS, como espera que você defina tudo, espera que você o faça de maneira inicial (especialmente, por exemplo, seria difícil gerenciar dados com um nome e tipo de coluna (como este). Quando um usuário visitou pela última vez um país específico, você gostaria de saber quantas vezes eles o visitaram. Em um banco de dados No. SQL, é possível modelar a tabela de forma que o nome da célula corresponda ao nome da tabela. BLOB pode ser armazenados com segurança em qualquer RDBMS, incluindo o banco de dados Oracle e outros bancos de dados relacionais . O valor da chave não pode ser especificado nos casos de CLOB e BLOB. Por serem semiestruturados (JSON, XML, nem todos os campos são conhecidos), eles são diferenciados pela sua natureza não estruturada.

Os bancos de dados NoSQL são frequentemente usados ​​para lidar com dados semiestruturados. Os dispositivos IIoT geram dados estruturados, não estruturados e semiestruturados em tempo real. É simples gerenciar e processar dados estruturados quando a estrutura é definida pelo vendedor.

O Hadoop pode ajudar uma empresa a estruturar e entender os padrões e tendências ocultos em grandes quantidades de dados gerados de várias fontes, especialmente na era das grandes quantidades de dados. É óbvio que os recursos superiores do Hadoop para dados não estruturados não podem ser exagerados, mas também podem ser usados ​​para resolver problemas complexos de dados estruturados.

Para empresas que processam e analisam grandes quantidades de dados variados e não estruturados, como Big Data, o NoSQL é uma opção melhor. Os bancos de dados NoSQL não têm as mesmas restrições que os bancos de dados relacionais sobre quais dados podem ser armazenados.

O Mongodb pode armazenar dados estruturados?

Sim, o MongoDB pode armazenar dados estruturados. Ele faz isso usando BSON (Binary JSON) para armazenar dados em um formato binário. BSON é um superconjunto de JSON e, portanto, qualquer documento JSON pode ser armazenado em um banco de dados MongoDB .

O MongoDB, por exemplo, cresceu em popularidade nos últimos anos devido a uma variedade de fatores. Um aplicativo de grande escala, no qual os dados não podem ser estruturados e devem ser armazenados de maneira flexível, é adequado para armazenamento em nuvem. Como o MongoDB é classificado como um banco de dados não estruturado, ele emprega uma abordagem diferente para o armazenamento de dados . Como o JSON é um tipo de dados que pode ser formatado de várias maneiras, os arquivos de texto e outros recursos não estruturados são mantidos nesse formato. O MongoDB é adequado para lidar com grandes volumes de dados porque foi criado para essa finalidade. O MongoDB pode lidar facilmente com grandes volumes de dados porque é fisicamente impossível manipulá-los.

Que tipo de dados o Nosql armazena?

Os bancos de dados NoSQL são usados ​​para armazenar dados não estruturados, o que significa que não se encaixam perfeitamente em um formato de tabela tradicional. Isso pode incluir coisas como postagens de mídia social, comentários, imagens ou qualquer outra coisa que não se encaixe em uma estrutura de banco de dados tradicional . Como os bancos de dados NoSQL são mais flexíveis, eles podem ser uma boa opção para aplicativos que exigem acesso rápido e fácil a grandes quantidades de dados.

O termo “banco de dados não relacional” refere-se a um banco de dados que não possui uma estrutura fixa. Os bancos de dados de armazenamento de valor-chave, orientado a coluna, baseado em documento, gráfico e gráfico são os tipos mais comuns de banco de dados. No mundo NoSQL, os bancos de dados chave-valor estão entre os tipos de banco de dados mais simples de usar. Os dados são armazenados, coletados e removidos usando um conjunto simples de funções. Um banco de dados de armazenamento de valor-chave não possui uma linguagem de consulta que possa ser usada. Os tipos de dados são determinados pelos requisitos dos aplicativos que os processam. O caso de uso mais comum de bancos de dados de valor-chave é registrar sessões em aplicativos que requerem um login.

Além do caso de uso mais geral, um carrinho de compras permite que os sites de comércio eletrônico armazenem dados sobre a sessão de compras de cada usuário. Quando as vendas de fim de ano e as promoções especiais estão acontecendo, a escalabilidade das lojas de valor-chave é útil. Além disso, o sistema possui redundância integrada para que nenhum item do carrinho seja perdido. Os bancos de dados de valor-chave atendem a um propósito específico e incluem recursos que agregam valor a alguns enquanto impõem limitações a outros.

A linguagem de programação MongoDB não é apenas popular, mas também extremamente flexível. Como resultado, você pode expandir o número de servidores para lidar com a carga adicional. Além disso, o recurso de replicação do MongoDB garante que os dados estejam sempre atualizados e em vários locais. Como resultado, o MongoDB é uma opção muito atraente para grandes organizações que desejam manter os dados confiáveis ​​e consistentes.

O Nosql é um dado não estruturado ou um dado semiestruturado?

Bancos de dados não relacionais são usados ​​para armazenar dados estruturados e não estruturados em NoSQL (em vez de apenas linguagens de consulta estruturada). Devido à alta escalabilidade e facilidade de pesquisa, o NoSQL é ideal para dados não estruturados.

Os dados podem ser armazenados em diversos formatos, como planilhas, texto e vídeo ou até mesmo arquivos de áudio. É um tipo de dado armazenado em armazenamento e espera-se que tenha alguma estrutura predefinida antes de ser armazenado. Um conjunto de dados não estruturados é aquele que não pode ser armazenado em um banco de dados relacional porque não possui um modelo de dados predefinido. Dados não estruturados é um termo que se refere a dados não estruturados que não são estruturados, mas contêm alguma forma de metadados que podem ser usados ​​para encontrar a estrutura dos dados ou a hierarquia dos dados. Engenheiros e cientistas em Machine Learning e Inteligência Artificial analisam esse tipo de dados usando técnicas como aprendizado de máquina e IA para extrair significado (ou mesmo uma estrutura de alto nível). Inclui e-mails e outros documentos em um formato semelhante, mas contém metadados que permitem aos usuários acessar informações específicas em um nível específico, independentemente do formato. Cobrimos alguns exemplos do mundo real de cada um dos diferentes tipos de dados neste artigo e também vimos como eles são usados ​​em organizações modernas.

Os dados estruturados são normalmente armazenados em bancos de dados (que são usados ​​posteriormente para armazenamento de dados). Os dados não estruturados são armazenados em bancos de dados não relacionais ou Data Lakes porque não há um esquema predefinido que deva ser seguido para que os dados sejam classificados. Para dados semiestruturados e baseados em hierarquia, o MongoDB é uma boa opção.

Os sistemas de banco de dados NoSQL cresceram em popularidade devido à sua escalabilidade e flexibilidade. Esse método de armazenamento de dados é ideal para dados não estruturados e semiestruturados, além de dados semiestruturados e não estruturados. Por ser mais fácil trabalhar com dados de forma mais ágil, eles são ideais para desenvolvimento iterativo.

Armazenamento de dados não estruturados

Um sistema de armazenamento de dados não estruturado é um sistema de arquivos que não impõe nenhuma estrutura aos dados que armazena. Os dados são simplesmente armazenados como um arquivo simples, sem nenhuma estrutura imposta pelo sistema de arquivos. Esse tipo de sistema de armazenamento é normalmente usado para armazenar texto ou dados binários, como imagens, que não precisam ser organizados de nenhuma maneira específica.

Esta categoria inclui cerca de 80% dos dados não estruturados. O volume, a variedade e a velocidade dos dados não estruturados dificultam o armazenamento. Os sistemas de armazenamento que foram tradicionalmente construídos para lidar com grandes quantidades de dados não estruturados podem não ser capazes de fazê-lo no futuro. Como resultado, sua infraestrutura de armazenamento de dados deve ser capaz de lidar com um grande número de transações, bem como escalar. Ao desenvolver um projeto de big data, é fundamental que as empresas planejem com antecedência o armazenamento de dados não estruturados. É fundamental selecionar uma infraestrutura de armazenamento que seja ágil, econômica, escalável e adaptada a uma ampla variedade de casos de uso. Um banco de dados Nosql (Norelational) é uma excelente maneira de armazenar essas informações.

MongoDB Atlas ou outros bancos de dados em nuvem , como MongoDB as a Service (DaaS), são excelentes opções. Um banco de dados MongoDB armazena dados em um formato BSON (semelhante a json) baseado em documentos. Os atributos de um documento variam dependendo de seu tipo de dados. Como os dados têm backup e podem ser replicados, os armazenamentos de documentos são altamente escaláveis ​​e estão disponíveis para design. A plataforma de banco de dados como serviço MongoDB Atlas usa as principais plataformas de nuvem, como AWS, Azure e Google Cloud para armazenar bancos de dados. Antes que um data warehouse possa ser acessado, uma etapa de extração, transformação e carregamento (ETL) deve ser executada em dados não estruturados. Os data warehouses processam e armazenam dados de várias fontes para garantir que estejam prontos para análise. Os data lakes armazenam todos os dados em seu formato nativo, que é uma mistura de dados brutos e processados.

Devido à sua simplicidade, leveza e facilidade de processamento, o JSON é ideal para armazenar dados não estruturados. Ele pode ser facilmente convertido em uma variedade de formatos, incluindo HDFS, Cassandra e MongoDB, todos suportados por este aplicativo. Devido à falta de necessidade de juntar os dados, nossa solução foi simples de implementar. Usando a função json_archive, podemos criar arquivos separados para cada objeto JSON. Um banco de dados relacional pode armazenar dados não estruturados de várias maneiras. Para começar, os bancos de dados relacionais são a maneira mais eficiente de armazenar e consultar grandes quantidades de dados não estruturados. Eles permitem compactação altamente eficiente de grandes quantidades de dados e, em muitos casos, linguagens de consulta, semântica e outros mecanismos que atendem a tipos de dados específicos são incluídos. Em segundo lugar, a estrutura do banco de dados relacional facilita a consulta de dados. Cada registro é armazenado como um único objeto JSON em um banco de dados relacional e todos os seus dados são armazenados como um só. Esteja você procurando um registro específico ou um conjunto completo de registros, poderá encontrar as informações de que precisa. A terceira vantagem de um banco de dados relacional é que ele é capaz de lidar com grandes quantidades de dados. Além de serem capazes de armazenar dezenas de milhões de registros, eles são capazes de lidar com consultas complexas.

Dados não estruturados: o que, onde e como armazená-los

Apesar do fato de que os dados não estruturados podem ser armazenados em qualquer formato, eles geralmente são armazenados em um formato de texto ou não textual. Dados não estruturados, em geral, necessitam de maior capacidade de armazenamento, pois não cabem em uma estrutura pré-definida. O armazenamento em nuvem oferece segurança e capacidade de acessar dados de qualquer local, tornando-o uma excelente opção para dados não estruturados. Usar o armazenamento de arquivos é uma boa maneira de armazenar grandes quantidades de dados para organizá-los. Este software é baseado em armazenamento baseado em caminho, o que significa que pastas e diretórios são usados ​​para armazenar dados. É fundamental saber onde os dados residem em um sistema de armazenamento de arquivos, caso eles sejam encontrados.