Migrando dados de um banco de dados relacional para um banco de dados NoSQL

Os bancos de dados relacionais têm sido a escolha preferida das empresas por muitos anos. No entanto, o aumento do big data e a necessidade de lidar com mais dados não estruturados levaram a uma nova geração de bancos de dados conhecidos como bancos de dados NoSQL. A migração de dados de um banco de dados relacional para um banco de dados NoSQL pode ser uma tarefa assustadora. Mas com as ferramentas e o planejamento certos, isso pode ser feito com relativa facilidade. Há algumas coisas a serem lembradas ao migrar dados: 1. Escolha o banco de dados NoSQL certo para suas necessidades. Existem muitos tipos diferentes de bancos de dados NoSQL, por isso é importante escolher um que atenda às suas necessidades. 2. exporte seus dados de seu banco de dados relacional. Isso pode ser feito usando uma variedade de ferramentas, dependendo do seu banco de dados. 3. Importe seus dados para seu banco de dados NoSQL. Novamente, há uma variedade de ferramentas disponíveis para ajudar com isso. 4. Teste, teste, teste. É importante testar seus dados em seu novo banco de dados NoSQL para garantir que tudo foi migrado corretamente e que seus dados estão acessíveis.

O antigo sistema de gerenciamento de banco de dados relacional (RDBMS), que é executado em data centers corporativos e mantém a maioria dos dados do mundo há mais de 30 anos, é o sistema de dados dominante. Não pode continuar. O RDBMS não consegue mais acompanhar o aumento do volume, velocidade e variedade de dados gerados e consumidos. Os bancos de dados NoSQL são necessários em uma nova era de Big Data. Não há dúvida de que a transição de RDBMS legado para bancos de dados NoSQL modernos é simples. Escolher o software NoSQL certo para migrar de um banco de dados relacional para um banco de dados NoSQL requer um planejamento cuidadoso. SQL e NoSQL Land diferem muito em sintaxe, então a linguagem pode exigir alguma ginástica mental para novos usuários.

Embora isso possa impedir alguns desenvolvedores de usar NoSQL em seu próximo projeto, não deve impedi-los de fazê-lo. A escala do Foursquare permite atrair milhões de usuários e mais de 2,5 bilhões de check-ins. Uma das grandes vantagens do NoSQL é a capacidade de iterar em um modelo conforme necessário para atender a uma necessidade comercial específica. Depois de migrar do mundo relacional, muitos novos usuários se voltam para a nuvem. Foursquare e Art.sy são duas empresas que migraram de bancos de dados relacionais para bancos de dados NoSQL. O processo de mover dados RDBMS para um banco de dados colunar, como Cassandra, difere de mover dados para armazenamentos de valor-chave, como Riak, ou migrar dados para MongoDB. A maioria das empresas bem-sucedidas desenvolve escala desde o início, usando Nosql como sua principal ferramenta de gerenciamento de processos de negócios.

Embora os bancos de dados NoSQL possam ser migrados completamente, eles ainda exigem mapeamento de esquema completo em qualquer linguagem de programação que receba dados. À medida que os dados se tornam cada vez mais heterogêneos e as migrações para bancos de dados NoSQL continuam a acelerar, os bancos de dados NoSQL serão capazes de interpretar os dados de uma maneira receptiva a alterações no esquema inerente dos dados.

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

Existem algumas etapas que você precisará seguir para migrar um banco de dados relacional para um banco de dados nosql. Primeiro, você precisará exportar seus dados do banco de dados relacional para um formato de arquivo que possa ser importado para o banco de dados nosql. Em seguida, você precisará criar um esquema para seu banco de dados nosql. Finalmente, você precisará importar seus dados para o banco de dados nosql.

Você pode armazenar dados relacionais em Nosql?

Os relacionamentos podem ser armazenados em bancos de dados NoSQL porque diferem dos bancos de dados relacionais porque são únicos e não armazenados da mesma maneira. Muitos usuários de banco de dados NoSQL relatam que modelar dados de relacionamento em bancos de dados NoSQL é mais fácil do que modelar dados em bancos de dados relacionais porque os dados relacionados não precisam ser separados entre as tabelas.

Os dados podem ser armazenados usando um par chave/valor simples, um documento JSON ou um gráfico. Banco de dados como serviço (DBaaS) é um tipo de banco de dados que não requer SQL para realizar consultas. Muitos desses bancos de dados oferecem suporte a consultas compatíveis com SQL, e é por isso que o termo “NoSQL” se refere a um banco de dados não relacional. Não há nenhum requisito no armazenamento de documentos para ter a mesma estrutura para todos os documentos. Essa abordagem permite que você aproveite uma ampla gama de opções. Uma chave é um identificador exclusivo atribuído a um documento que é frequentemente hash. Um único documento com uma estrutura atômica geralmente inclui operações escritas em vários campos.

Em vez de computar um hash, os dados na maioria dos bancos de dados de famílias de colunas são armazenados fisicamente na ordem da chave. Uma chave de linha é considerada um índice primário e permite o acesso a informações baseadas em chave por meio de uma chave específica ou de um conjunto de chaves. Você pode usar algumas implementações para criar índices secundários sobre colunas em uma família de colunas. Para executar pesquisas simples usando o valor de uma chave ou um conjunto de chaves, os armazenamentos de chave/valor são altamente otimizados. Os armazenamentos de dados em armazenamentos de dados de gráficos são divididos em duas categorias: nós e arestas. Os nós podem representar qualquer entidade ou aresta podem indicar o relacionamento entre qualquer entidade ou aresta. Uma linguagem de consulta, como bancos de dados de gráficos, pode ser usada para percorrer uma rede de relacionamentos com facilidade.

Os armazenamentos de dados de série temporal são projetados para armazenar dados de telemetria de maneira ideal. É possível usar sensores IoT ou contadores de aplicativos/sistemas. Em alguns casos, o armazenamento de dados de objeto replica um blob em vários nós de servidor. Os arquivos podem ser acessados ​​em uma rede usando protocolos de rede padrão, como bloco de mensagens do servidor (SMB) ao usar compartilhamentos de arquivos. Os índices externos servem como um índice secundário no caso de armazenamentos de dados. O software é capaz de armazenar grandes quantidades de dados e fornecer acesso quase em tempo real a eles. Um índice é criado utilizando um método de indexação. Pesquisas de texto livre podem ser suportadas em alguns casos, pois podem ser multidimensionais.

A arquitetura de nuvem foi projetada para ser nativa da nuvem. Esta é a iteração mais recente no desenvolvimento e implantação de software. O objetivo desse modelo é habilitar aplicativos altamente responsivos que podem ser implantados como nuvem, no local ou em um modelo híbrido.
As organizações estão adotando cada vez mais arquiteturas nativas da nuvem para reduzir o custo geral do software e, ao mesmo tempo, gerenciar melhor os processos de desenvolvimento e entrega. Ao utilizar arquiteturas nativas da nuvem, você pode criar aplicativos que podem ser ampliados e reduzidos rapidamente. Além disso, eles são mais responsivos às mudanças do que anteriormente, tornando-os uma excelente escolha para o ambiente de negócios dinâmico de hoje.
O objetivo das arquiteturas nativas da nuvem é usar microsserviços e sistemas distribuídos. Uma implementação de um microsserviço é uma implementação de servidor único ou máquina virtual que é pequena e autocontida. Um sistema distribuído é uma coleção de microsserviços distribuídos entre vários servidores.
Como parte de uma arquitetura nativa da nuvem, os microsserviços são um componente crucial. Você pode particionar seus aplicativos em partes pequenas e modulares que podem ser implantadas independentemente e que podem ser atualizadas e substituídas rapidamente usando esse recurso. Ao utilizar essa abordagem para o desenvolvimento de software, é simples para você testar e implantar novas versões de seus aplicativos.
As arquiteturas baseadas em microsserviços também são usadas para criar arquiteturas nativas da nuvem. Um servidor lida com o manuseio dos vários microsserviços. Como resultado dessa abordagem, você pode dimensionar seu aplicativo de várias maneiras e isolá-lo do restante.
Uma arquitetura baseada em microsserviços, por outro lado, é baseada em um sistema distribuído. Isso significa que seus aplicativos são distribuídos por todos os nós da sua rede. Você pode dimensionar seus aplicativos para cima ou para baixo sem afetar seu desempenho fazendo isso por meio desse método.
As empresas estão adotando cada vez mais arquiteturas nativas da nuvem no mundo globalizado de hoje. Eles fornecem uma variedade de vantagens, além das seguintes.
O custo do software foi reduzido.
A capacidade de lidar com pequenas quantidades de estresse
Para se adaptar à mudança.

Vantagens e Desvantagens dos Bancos de Dados Nosql

A principal distinção entre bancos de dados NoSQL e bancos de dados relacionais é que os dados são armazenados em documentos. Eles são, portanto, classificados como “não apenas SQL” e, portanto, divididos em uma variedade de modelos de dados com base em sua flexibilidade. Bancos de dados de documentos, armazenamentos de valores-chave, bancos de dados de colunas largas e bancos de dados de gráficos estão entre os bancos de dados NoSQL.
O MongoDB não requer o uso de um sistema de gerenciamento de banco de dados relacional ou uma estrutura de banco de dados relacional (RDBMS). Ao usar o MongoDB em conjunto com um banco de dados relacional, é possível. Se, por exemplo, você estiver criando uma visualização de dados sobre uma coleção de fontes de dados distintas.
O modelo de dados do Cassandra é construído e otimizado para grandes consultas de leitura. Além disso, o Cassandra não oferece suporte à modelagem de dados transacionais destinados a bancos de dados relacionais (por exemplo, transações normalizadas). O Cassandra permite que você consulte uma tabela por vez, em vez de desnormalizar seus dados.
Os bancos de dados NoSQL podem ser integrados a um banco de dados relacional em alguns casos, apesar de sua falta de rigor. Esse método dependeria do banco de dados relacional para armazenar modelos e esquemas de dados, bem como bancos de dados NoSQL. Como resultado, as consultas de dados em bancos de dados NoSQL e relacionais seriam mais eficientes.

Como faço para converter SQL para Nosql?

Os bancos de dados Nosql são frequentemente usados ​​quando a escalabilidade é mais importante do que a consistência dos dados. Para converter um banco de dados sql em um nosql, primeiro você precisa exportar os dados do banco de dados sql para um arquivo. Em seguida, você pode usar uma ferramenta de importação de banco de dados nosql para importar os dados para o banco de dados nosql.

Os bancos de dados NoSQL são frequentemente usados ​​em uma variedade de configurações, mesmo que sejam apenas um único software ou funcionem em conjunto com bancos de dados RDBMS e NoSQL. O Esquema e a lógica de dados devem ser refatorados para migrar de SQL para NoSQL. A hospedagem deve ser feita na tecnologia proposta, e deve ser feita se necessário para maximizar o desempenho. Como plataformas de nuvem como AWS (Amazon Web Services) e Azure (Microsoft Azure) são construídas em NoSQL, mudar para esta plataforma é uma decisão melhor. Uma das vantagens mais significativas de usar bancos de dados No SQL é a capacidade de recuperar dados em vários formatos, incluindo JSON. Por ser altamente portátil, é ideal para aplicações web e móveis.

Sql e Nosql podem ser usados ​​juntos em um banco de dados híbrido

SQL e nosql podem ser usados ​​juntos? Não há problema se forem combinados em um banco de dados híbrido .

Como transfiro dados de Rdbms para Mongodb?

Existem algumas maneiras de fazer isso, mas a mais comum é usar uma ferramenta como o utilitário mongoimport do MongoDB. Essa ferramenta pode obter dados de várias fontes e carregá-los em um banco de dados MongoDB .

MongoDB é um banco de dados NoSQL que funciona bem em armazenamento de dados rápido e eficiente. Um banco de dados NoSQL pode armazenar e gerenciar grandes volumes de dados não estruturados e semiestruturados. Neste artigo, mostraremos como mapear conceitos relacionais fundamentais entre um banco de dados relacional e o MongoDB. O MongoDB, um popular banco de dados NoSQL , é a escolha ideal para grandes conjuntos de dados devido à sua flexibilidade e capacidade de armazenar grandes coleções de dados de forma eficaz. Hevo Data é um pipeline de dados sem código que fornece integração de dados totalmente gerenciada do MongoDB, mais de 100 fontes de dados (incluindo mais de 40 fontes de dados gratuitas) e um grande número de fontes de dados gratuitas e pagas. Quando você carrega dados diretamente em um Data Warehouse, ele carrega automaticamente esses dados para o destino de sua escolha. Mudar de um banco de dados relacional para um banco de dados NoSQL é um processo difícil, mas pode valer a pena se você estiver procurando por uma solução flexível e escalável.

Apesar do fato de que um sistema de gerenciamento de banco de dados em segundo plano dificulta a transição de um modelo relacional predefinido para um modelo de dados de documento rico e dinâmico, a transição pode ser feita. É possível migrar dados de um banco de dados relacional para o MongoDB. No entanto, os drivers e ferramentas do MongoDB tornam o processo muito mais fácil. Neste artigo, mostraremos como modelar relacionamentos e dados relacionais no MongoDB. Conseguimos isso utilizando as abordagens Vinculação de documentos e Incorporação de documentos. Neste artigo, você aprenderá sobre bancos de dados relacionais e MongoDB, bem como como diferenciá-los. Em seguida, você examinou as etapas envolvidas na migração de um banco de dados relacional para o MongoDB. Para entender o desempenho do seu negócio, é fundamental consolidar o MongoDB e outras fontes de dados em um Cloud Data Warehouse ou outro local onde você possa realizar análises de negócios adicionais.

As grandes diferenças entre Mongodb e An Rdbms

Da mesma forma, há uma distinção entre o MongoDB e um RDBMS em como os dados são acessados. O acesso a documentos é o método preferencial de acesso a dados no MongoDB. O termo documento refere-se a uma coleção de campos. O nome de cada campo em um documento pode ser usado para acessá-lo. Você pode consultar dados simplesmente procurando o valor de um campo usando este método.
Uma diferença significativa entre MongoDB e RDBMS é a forma como os dados são atualizados. O banco de dados MongoDB sempre atualiza os dados com alterações nos documentos. Ao alterar os campos em um documento, novos valores são aplicados a ele.

Migrando Rdbms para Nosql

O processo de migração de RDBMS para NoSQL é ilustrado neste artigo. A definição do esquema do documento é necessária se você estiver migrando de um RDBMS para um sistema NoSQL. Examine as consultas mais usadas do aplicativo existente para garantir que estejam funcionando corretamente. Acesse uma lista de grupos de dados acessados ​​com frequência.

Qual é a diferença entre RDBMS e NoSQL? O RDBMS emprega esquemas predefinidos e uma estrutura baseada em tabelas. Os dados são organizados em documentos ricos em NoSQL e os documentos incorporados são substituídos por junções. Existem algumas diferenças importantes entre NoSQL e DBMSes existentes quando se trata de termos. O cenário de dados está mudando drasticamente como resultado do avanço das tecnologias NoSQL, como o MongoDB. Ao migrar de RDBMS para NoSQL, é fundamental considerar vários fatores. Os métodos mais eficientes são economia de custos e flexibilidade. Sua migração será muito mais tranquila se você usar especialistas em banco de dados de código aberto.

Por que um banco de dados estruturado é a melhor opção para migração de dados

Ao migrar para um novo banco de dados, a melhor opção é usar um banco de dados estruturado. Como os bancos de dados relacionais podem lidar com grandes quantidades de dados, eles podem ser mais difíceis de trabalhar do que outros tipos de bancos de dados. A migração de dados é o foco dos bancos de dados estruturados , por outro lado. Eles facilitam o gerenciamento de grandes conjuntos de dados e possuem recursos que podem ajudá-lo a fazer isso com mais eficiência.

banco de dados nosql

Bancos de dados Nosql são bancos de dados que não utilizam o modelo relacional tradicional. Em vez disso, eles usam uma variedade de modelos diferentes, como valor-chave, documento, colunar e gráfico. Os bancos de dados Nosql geralmente são mais escaláveis ​​e têm melhor desempenho do que os bancos de dados relacionais e, portanto, estão se tornando cada vez mais populares.

Banco de dados Os bancos de dados NoSQL armazenam dados em documentos em vez de tabelas do mesmo tipo. Eles são projetados para atender às necessidades das empresas modernas por serem flexíveis, escaláveis ​​e capazes de responder rapidamente às mudanças nas necessidades de gerenciamento de dados. Os bancos de dados NoSQL, como regra geral, são bancos de dados de documentos puros, armazenamentos de valores-chave, bancos de dados de colunas largas e bancos de dados de gráficos. Para as 2.000 maiores empresas do mundo, agora é prática comum usar bancos de dados NoSQL para alimentar aplicativos de missão crítica. Essas cinco tendências destacam cinco desafios que os bancos de dados relacionais não conseguem lidar. O principal problema com bancos de dados relacionais é que eles não suportam bem o desenvolvimento ágil porque seu modelo de dados fixo dificulta isso. O modelo de aplicativo define o modelo de dados usando NoSQL.

No NoSQL, a modelagem de dados não é estática. Bancos de dados orientados a documentos usam JSON como formato de fato para armazenar dados. Como resultado, as estruturas ORM não precisam mais ser livres de sobrecarga enquanto os aplicativos são simplificados. N1QL (pronuncia-se níquel), uma poderosa linguagem de consulta que pode estender SQL para JSON, foi lançada pelo Couchbase Server 4.0. Ele não apenas suporta instruções SELECT / FROM / WHERE padrão, mas também pode suportar agregação (GROUP BY), classificação (SORT BY), junções (LEFT OUTER / INNER) e outras funções. Existem inúmeras vantagens operacionais em um banco de dados distribuído NoSQL, que é construído com uma arquitetura scale-out e não possui um único ponto de falha. Devido ao número crescente de interações com clientes por meio de aplicativos móveis e da web, a disponibilidade é um problema.

O banco de dados NoSQL é simples de instalar, configurar e escalar. Eles foram projetados para fornecer acesso a toda a gama de linguagem escrita e falada. Esses sistemas podem ser usados ​​em grande ou pequena escala e são capazes de gerenciar e monitorar clusters de tamanhos variados. Os dados são replicados entre datacenters em um banco de dados NoSQL distribuído, eliminando a necessidade de software separado. Os roteadores de hardware permitem failover imediato baseado em hardware, além de permitir que os aplicativos respondam a qualquer falha do banco de dados sem esperar que o banco de dados descubra um problema. O uso da tecnologia de banco de dados NoSQL está se tornando cada vez mais popular para os aplicativos atuais da Web, móveis e Internet das Coisas (IoT).

Devido à capacidade de armazenar grandes quantidades de dados não estruturados, como dados de clientes ou dados de produtos, o RavenDB é ideal para muitos aplicativos corporativos. Além disso, é adequado para aplicações que requerem processamento rápido e simples de grandes quantidades de dados. Além disso, o RavenDB vem com uma infinidade de recursos que o tornam uma ferramenta fantástica para gerenciamento de dados.
RavenDB é um fantástico banco de dados de documentos NoSQL que fornece todas as vantagens de um banco de dados relacional em um único banco de dados.

Bancos de dados Nosql: os benefícios do grande volume de dados, baixa latência e modelos de dados flexíveis

Os aplicativos que exigem grandes volumes de dados, baixa latência e a capacidade de modelar dados de várias maneiras se beneficiam dos bancos de dados NoSQL. Um banco de dados NoSQL é aquele baseado em um banco de dados de documentos puros, um armazenamento de chave-valor, um banco de dados de colunas largas ou um banco de dados de grafos. Os dados podem ser acessados ​​e gerenciados nesses bancos de dados de várias maneiras usando uma variedade de modelos de dados. Um banco de dados de grande escala como esse é projetado especificamente para aplicativos com alto volume de dados, baixa latência e um modelo de dados flexível.

Conversor SQL Para Nosql Online

Existem muitas maneiras de converter SQL para NoSQL, mas a mais comum é usar um conversor online. Existem muitos sites que oferecem esse serviço e geralmente é um processo simples. Tudo o que você precisa fazer é carregar seu arquivo SQL e o conversor fará o resto.

é um projeto para automatizar a conversão de um banco de dados Microsoft SQL Server em um banco de dados Couchbase Server. É fundamental ter em mente que mover-se entre bancos de dados é como traduzir entre idiomas antes de começar. O caminho é aquele que envolve riscos, esforço e recompensas, e é aquele que tem múltiplas opções. Quando você usa o Couchbase, uma tabela é estritamente aplicada (daí o termo banco de dados “relacional”), mas não existe uma coleção. escopos, ignorar esquemas e usar escopos padrão (aproximadamente equivalente a dbo no MySQL) como argumentos para criar escopos. O utilitário SqlServerToCouchbase gerará uma coleção para cada tabela que encontrar. Os nomes de tabela no SQL Server podem ser muito mais longos do que no Couchbase Server.

A consulta N1QL não utiliza chaves de documentos, podendo se beneficiar de diferentes índices dependendo do tipo de consulta. No entanto, como esta é uma conversão de nível 5, deve ser suficiente para começar. Com a versão mais recente do Couchbase Server, você pode usar um indexador para recomendar índices N1QL para qualquer consulta necessária. As varreduras de tabela completa equivalentes (por exemplo, índices primários) não são suportadas no Couchbase Server por padrão. O utilitário SqlServerToCourier permite recuperar todas as linhas de cada tabela e gravá-las em documentos JSON para cada coleção. Uma versão beta do Couchbase Server 7 já está disponível para download e teste. Usando o utilitário de conversão, você pode fazer uma transformação Couchbase Server de seu banco de dados SQL Server. No entanto, a partir de agora, nenhum código de cliente pode ser convertido. Este é um problema difícil de resolver, independentemente de qual banco de dados você está migrando: SQL Server ou outro banco de dados.

Como juntar dois documentos no Mongodb

Quando dois documentos são unidos no MongoDB, eles devem ser unidos da mesma maneira. Ao inserir o campo que deseja associar no primeiro documento, você pode inserir o campo que deseja associar no segundo.
No segundo documento, encontre o campo que deseja unir e navegue até ele no primeiro documento.
Crie a função $lookup(Aggregation) e use-a para unir vários campos de uma só vez.
Você verá os dados no campo de resultado se tiver associado um campo.
A função $where pode ser usada para filtrar dados.

Converter banco de dados relacional para Mongodb

Bancos de dados relacionais como MySQL, Oracle e Microsoft SQL Server são ferramentas poderosas para armazenar e recuperar dados. Mas eles não são o único jogo na cidade. O MongoDB é um poderoso banco de dados orientado a documentos que está ganhando popularidade por sua flexibilidade e escalabilidade.
Se você está pensando em converter seu banco de dados relacional para MongoDB, há algumas coisas a serem lembradas. Primeiro, o MongoDB usa um modelo de dados diferente dos bancos de dados relacionais. No MongoDB, os dados são representados como documentos do tipo JSON, que podem ser aninhados e ter vários tipos de dados. Isso oferece muita flexibilidade na forma como você estrutura seus dados.
Em segundo lugar, o MongoDB é um banco de dados distribuído, o que significa que pode ser distribuído em vários servidores. Isso torna mais fácil dimensionar seu banco de dados à medida que seus dados crescem.
Por fim, o MongoDB possui recursos avançados de consulta e agregação que permitem fazer coisas como agrupar e resumir dados. Isso pode ser muito útil para a análise de dados.
Se você está pensando em converter seu banco de dados relacional para MongoDB, estas são algumas coisas que você deve ter em mente. O MongoDB pode ser uma ferramenta poderosa para armazenar e recuperar dados, mas é importante entender as diferenças entre o MongoDB e os bancos de dados relacionais.

Para mapear bancos de dados entre MongoDB e bancos de dados relacionais, o MongoDB importa SQL para ele. Os bancos de dados NoSQL ganharam popularidade nos últimos anos. O MongoDB de código aberto, um banco de dados NoSQL que armazena dados na forma de JSON, é um excelente exemplo de banco de dados NoSQL orientado a documentos. Ao ler este artigo, você poderá entender melhor o domínio RDBMS/SQL, suas funcionalidades, termos e mapeamentos de linguagem de consulta para bancos de dados MongoDB. No MongoDB, podemos criar documentos dinâmicos executáveis. Cada documento em uma coleção pode ter esquemas diferentes. Um campo pode conter os tipos int e array ao mesmo tempo, e um array pode ser armazenado na próxima instância.

Por empregar esquema dinâmico, os bancos de dados NosSQL possuem um fator de escalabilidade muito alto. Um banco de dados relacional pode ser particionado em duas partes, digamos usuário e contato, com chaves primárias id e contact_id, ambas localizadas nas tabelas de usuário e contato. Normalmente, o MongoDB emprega o campo auto-generated_id como uma chave primária para identificar documentos. Demonstraremos como usar Documentos de vinculação e Documentos incorporados para projetar tais relacionamentos. Neste artigo, examinaremos os processos envolvidos na criação e edição de coleções (ou tabelas), inserção, leitura, atualização e remoção de documentos (ou linhas). No MongoDB, não há necessidade de criar explicitamente a estrutura da coleção (como ocorre nas estruturas de tabela por meio de uma consulta CREATE TABLE). Quando ocorre a primeira inserção na coleção, a estrutura do documento muda automaticamente.

Quando o MongoDB atualiza os dados da consulta, apenas um documento (e seu texto correspondente) é atualizado. O operador $or é usado para conectar OR lógico aos critérios do método find. Por exemplo, em ordem decrescente, usamos -1 como valor do campo. A declaração a seguir, por exemplo, resultaria em dez postagens pulando as cinco primeiras. A remoção de documentos é simples e muito semelhante ao SQL. Cada coleção do MongoDB contém um índice que pode ser customizado inserindo o campo_id. Usamos o método ensureIndex para criar novos índices para os campos. Além disso, algumas ferramentas online podem ajudá-lo a converter consultas SQL em consultas MongoDB.