Migrando dados de um banco de dados Rational para um banco de dados NoSQL

Há muitos motivos pelos quais você pode querer migrar dados de um banco de dados Rational para um banco de dados NoSQL. Talvez você esteja procurando escalar seu aplicativo para lidar com mais usuários ou dados, ou queira aproveitar a flexibilidade e a escalabilidade que um banco de dados NoSQL pode oferecer. Quaisquer que sejam seus motivos, há algumas coisas que você precisa levar em consideração antes de iniciar a migração. Neste artigo, discutiremos alguns dos principais fatores a serem considerados ao migrar dados de um banco de dados Rational para um banco de dados NoSQL. Também forneceremos uma visão geral de alto nível do processo para que você possa iniciar sua migração com confiança.

Os bancos de dados NoSQL são frequentemente usados ​​em uma variedade de configurações, seja como um único software ou uma combinação de RDBMS e NoSQL. Entre as considerações importantes na mudança de SQL para NoSQL está o redesenho do esquema e a refatoração da lógica de dados. Na tecnologia proposta, será necessário hospedar em alguns casos, bem como otimizar o processo em outros, para melhorar o desempenho. Na computação em nuvem, o NoSQL é o banco de dados mais usado, e é por isso que é uma escolha melhor do que o MySQL e o Microsoft Azure. O formato JSON é o recurso mais poderoso de qualquer banco de dados No SQL. A nuvem é extremamente portátil e, portanto, ideal para aplicações web e móveis.

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

Não há uma resposta única para essa pergunta, pois a melhor maneira de migrar um banco de dados relacional para um banco de dados NoSQL varia de acordo com as necessidades específicas do banco de dados em questão. No entanto, algumas dicas sobre como migrar um banco de dados relacional para um banco de dados NoSQL incluem entender as diferenças entre os dois tipos de banco de dados, projetar um modelo de dados que funcione bem com o banco de dados NoSQL e usar uma ferramenta para ajudar a automatizar o processo de migração.

O sistema de gerenciamento de banco de dados relacional (RDBMS), executado em data centers corporativos por mais de 30 anos, ainda é a principal fonte de dados do mundo. Isso não pode continuar indefinidamente. O RDBMS não consegue acompanhar o ritmo de criação, consumo e volume de dados. Um banco de dados NoSQL é necessário para esta nova era de big data. Este artigo discute a transição de bancos de dados RDBMS para NoSQL em geral. A transição de um mundo relacional para um mundo NoSQL requer um planejamento cuidadoso. A sintaxe do SQL e do NoSQL Land difere muito e pode exigir alguma prática para os novos usuários entenderem.

Apesar disso, os desenvolvedores ainda podem incorporar o NoSQL em seu próximo projeto. A base de usuários do Foursquare cresceu para mais de 25 milhões de pessoas e 2,5 bilhões de check-ins, tornando-se uma das redes sociais mais populares. Uma das grandes vantagens do NoSQL é que é possível iterar em um modelo de dados para mantê-lo atualizado conforme exigido pelo seu negócio. Afastar-se do mundo relacional é o próximo passo para muitos novos usuários. Foursquare e Art.sy passaram de bancos de dados relacionais para bancos de dados NoSQL. Uma migração de dados para MongoDB ou Riak não é o mesmo que uma migração de dados para um banco de dados colunar como Cassandra. Quando se trata de escalar, empresas inteligentes geralmente usam Noql desde o início.

Em alguns casos, o esquema de um banco de dados relacional difere do esquema de um banco de dados NoSQL em termos de quais domínios de negócios o banco de dados é atribuído. Se um banco de dados NoSQL for usado para substituir um banco de dados relacional, os relacionamentos entre tabelas em ambos os bancos de dados devem ser preservados. Em alguns casos, isso pode significar que as tabelas relacionadas entre si no banco de dados relacional devem ser mescladas em uma no NoSQL.
A tabela RDBMS deve ser unida a outras tabelas para recuperar o objeto de negócios, de modo que as tabelas estreitamente relacionadas sejam combinadas em uma única tabela NoSQL. Como os dados associados serão armazenados na mesma tabela, o objeto de negócios será recuperado mais facilmente.

Os bancos de dados Nosql precisam de migrações?

Em qualquer linguagem de programação em que os dados são trocados, existe um esquema inerente que deve ser migrado para que os bancos de dados NoSQL funcionem corretamente. Além disso, os bancos de dados NoSQL podem se adaptar às mudanças no esquema inerente de dados, bem como modernizar os dados migrando para novos ambientes.

Um banco de dados relacional pode ser Nosql?

Um banco de dados relacional armazena tabelas de dados com dados relacionados que podem ser acessados ​​no futuro. Essas tabelas usam SQL (Structured Query Language) para gerenciar dados e são suportadas por garantias ACID, bem como por um esquema fixo. Não há bancos de dados SQL e eles usam armazenamentos de dados não relacionais de alto desempenho.

Qual banco de dados é mais adequado para migração?

A base de dados de migração é composta por uma base de dados estruturada .

Você pode armazenar dados relacionais em Nosql?

Os relacionamentos podem ser armazenados em bancos de dados NoSQL da mesma forma que em bancos de dados relacionais. Muitas pessoas acham mais fácil modelar dados de relacionamento em bancos de dados NoSQL do que em bancos de dados relacionais porque os dados relacionados não precisam ser divididos entre tabelas.

Pares de chave/valor, documentos JSON ou gráficos são algumas das maneiras pelas quais os dados podem ser armazenados. NoSQL refere-se a armazenamentos de dados que não usam SQL para realizar consultas. Muitos desses bancos de dados, apesar de serem compatíveis com SQL, são considerados bancos de dados não relacionais na prática. Um armazenamento de documentos não exige que todos os documentos sejam organizados da mesma maneira. Essa abordagem de forma livre tem muito espaço para melhorias. A chave pode ser usada para identificar um documento por meio de hash, o que é feito com frequência. Como as operações de leitura e gravação são executadas em vários campos de um documento, as operações atômicas são comuns.

Em vez de armazenar dados em um hash, muitos bancos de dados de família de colunas os armazenam fisicamente em ordem de chave. Uma chave de linha é considerada um índice primário porque permite o acesso a uma chave específica ou a um conjunto de chaves com base em sua importância. Índices secundários são criados em colunas em uma família de colunas, dependendo da implementação, que pode ser composta de várias colunas. Um armazenamento de chaves é altamente otimizado para executar pesquisas simples, como usar o valor de uma chave ou um conjunto de chaves. nós e arestas são os dois tipos de dados armazenados em armazenamentos de dados gráficos. As arestas podem ser usadas para especificar os relacionamentos entre as entidades, enquanto os relacionamentos dos nós podem ser usados ​​para representar as entidades. Uma linguagem de consulta como essa é muito útil ao percorrer uma rede de relacionamentos usando bancos de dados gráficos.

Os dados armazenados em armazenamentos de dados de série temporal são otimizados para armazenar dados de telemetria. Sensores que podem detectar dispositivos IoT, bem como contadores de aplicativos e sistemas, são exemplos de cenários. Um conjunto de blobs pode ser replicado em vários nós de servidor usando armazenamentos de dados de objeto. Usando compartilhamentos de arquivos, os arquivos podem ser acessados ​​em uma rede usando protocolos de rede padrão, como bloco de mensagens do servidor (SMB). Ele serve como um índice secundário para qualquer armazenamento de dados no sentido de que é usado como um índice secundário. Quando uma grande quantidade de dados é coletada, um indexador de dados em tempo real pode ser usado. Para criar um índice, um processo de indexação é usado. Pode ser multidimensional e permite a pesquisa de texto livre.

Os bancos de dados tradicionais , por outro lado, são mais lentos e complexos, e os bancos de dados NoSQL, como o MongoDB, exigem menos administração. É possível, entretanto, que você precise integrar o MongoDB com um banco de dados relacional. O exemplo a seguir pode ser usado para visualizar informações de duas fontes concorrentes. Dados transacionais não são suportados em bancos de dados NoSQL (somente dados simples são suportados). As transações podem ser gerenciadas usando um banco de dados que suporta transações de junção. Os dados que chegam em alta velocidade são tratados em bancos de dados NoSQL. Ele lida com fluxos de dados de baixa velocidade através do banco de dados relacional. Ao trabalhar com o MongoDB e um banco de dados relacional, considere os pontos fortes e fracos de cada solução. Os bancos de dados NoSQL, como o MongoDB, são mais rápidos, mais escaláveis ​​e menos propensos a erros do que os bancos de dados tradicionais. As transações não são suportadas por bancos de dados NoSQL, portanto, os dados devem ser manipulados sem eles. As transações (também conhecidas como junções em bancos de dados) são suportadas em bancos de dados relacionais, o que pode ajudar a garantir que os dados sejam precisos e confiáveis.

Tipos de bancos de dados Nosql e seus benefícios

Em vez de armazenar dados em tabelas relacionais, os bancos de dados NoSQL armazenam informações em documentos. Como resultado, nós os categorizamos como “não apenas SQL” e os subdividimos em vários tipos de dados. Bancos de dados de documentos, armazenamentos de valores-chave, bancos de dados de colunas largas e bancos de dados de gráficos são exemplos de bancos de dados NoSQL. Um banco de dados relacional, também conhecido como banco de dados relacional, armazena dados em tabelas. Existem tabelas hierárquicas, que correspondem a vários tipos de dados, e cada tabela possui seu próprio conjunto de dados. Uma tabela, por exemplo, pode incluir informações sobre os clientes, produtos, pedidos de uma empresa e assim por diante. Quando você precisa armazenar uma grande quantidade de dados em um banco de dados NoSQL, é uma boa ideia usá-lo em vez de um banco de dados relacional. Também deve ser observado que os bancos de dados NoSQL são usados ​​além de um modelo de dados específico. O Cassandra, por exemplo, é um armazenamento de chave-valor com suporte a SQL, enquanto o MongoDB é somente SQL. Os bancos de dados NoSQL podem ser classificados com base em seus modelos de dados, apesar de não estarem limitados a um tipo específico de modelo de dados. Às vezes, um armazenamento de valor-chave é classificado como um banco de dados de documentos, enquanto um armazenamento de colunas largas às vezes é classificado como um banco de dados baseado em colunas. Os bancos de dados NoSQL diferem dos bancos de dados relacionais de várias maneiras, incluindo seu próprio conjunto de desvantagens e vantagens. Existem certas situações em que podem ser apropriados, mas não são a única opção.

Como transfiro dados de Rdbms para Mongodb?

Existem algumas maneiras de transferir dados de um RDBMS para o MongoDB. Uma maneira é exportar os dados do RDBMS como documentos JSON e depois importá-los para o MongoDB. Outra maneira é usar uma ferramenta como o MongoMigrate, que pode transferir automaticamente os dados para você.

Os bancos de dados NoSQL, como o MongoDB, podem armazenar grandes conjuntos de dados de maneira sistemática, graças à sua abordagem de esquema flexível. Os bancos de dados NoSQL armazenam e gerenciam grandes quantidades de dados não estruturados e semiestruturados de maneira muito simples. Usando este artigo, você aprenderá como mapear os conceitos básicos de banco de dados relacional e MongoDB. O MongoDB é um banco de dados NoSQL popular e é flexível o suficiente para lidar com grandes conjuntos de dados. O Hevo Data, um pipeline de dados sem código, permite integrar o MongoDB e 100 fontes de dados gratuitas ou pagas (incluindo mais de 40 fontes de dados gratuitas). Ele pode ser usado para carregar dados diretamente em um Data Warehouse ou outro local de sua escolha. Você pode não estar preparado para a transição de um banco de dados relacional para um banco de dados NoSQL, mas vale a pena se você estiver procurando por uma solução flexível, escalável e segura.

Para alguém que já trabalhou com estruturas de dados RDBMS , pode ser difícil fazer a transição de um modelo relacional predefinido para um modelo de dados rico e dinâmico. A migração de dados de um banco de dados relacional para o MongoDB pode ser difícil. O processo torna-se significativamente mais fácil com os drivers e ferramentas do MongoDB. Neste artigo, veremos como usar o MongoDB para modelar relacionamentos e dados relacionais. Usando a vinculação de documentos e a incorporação de documentos, conseguimos isso. Você será capaz de distinguir entre MongoDB e bancos de dados relacionais depois de ler este artigo. Então, você teve que aprender a migrar de um banco de dados relacional para o MongoDB. É fundamental consolidar o MongoDB e outras fontes de dados em um Cloud Data Warehouse ou outro destino onde o Business Analytics possa ser executado para obter uma compreensão completa do desempenho do seu negócio.

Mongodb x bancos de dados relacionais

O método pelo qual os dados são acessados ​​difere muito entre MongoDB e RDBMS. Uma tabela e uma coluna devem ser nomeadas exatamente como uma outra para que os dados sejam acessados ​​em um banco de dados relacional. O ID do documento no MongoDB é usado para acessar dados. O desempenho de um sistema de busca e indexação pode ser bastante influenciado por essa diferença.
Existem também alguns recursos incorporados ao MongoDB que não estão disponíveis para o RDBMS. O controle de versão do documento no MongoDB, por exemplo, permite que você acompanhe as alterações em um documento.