As diferentes maneiras de consultar um banco de dados NoSQL

Os bancos de dados Nosql são consultados de várias maneiras diferentes. Alguns métodos de consulta comuns são por chave, por documento, por coluna e por gráfico.

Um banco de dados NoSQL pode armazenar dados em um formato diferente dos bancos de dados relacionais. Os tipos de documento incluem formulários de valor-chave e de coluna larga, e os formulários de gráfico incluem formulários de gráfico. A ascensão dos bancos de dados NoSQL no final dos anos 2000 foi alimentada por uma queda drástica nos custos de armazenamento. Os desenvolvedores podem armazenar uma grande quantidade de dados não estruturados como resultado desses sistemas, permitindo que eles sejam dimensionados para cima e para baixo. Bancos de dados de documentos, bancos de dados de chave- valor , armazenamentos de colunas largas e bancos de dados de gráficos são apenas alguns exemplos de bancos de dados NoSQL. Você pode pular a adesão para obter resultados mais rápidos. Vários casos de uso podem ser classificados em quatro categorias: extremamente críticos (por exemplo, dados financeiros), agradáveis ​​(por exemplo, armazenar leituras de IoT de uma caixa de areia inteligente para gatos) e até bobos (por exemplo, armazenar dados financeiros de um dispositivo inteligente). tutorial, veremos quando e por que você deve usar bancos de dados NoSQL.

Além disso, veremos alguns equívocos sobre bancos de dados NoSQL. De acordo com os engenheiros de banco de dados, o MongoDB é o banco de dados não relacional mais popular do mundo. Usando este tutorial, você aprenderá como consultar um banco de dados MongoDB sem precisar de nenhum software em seu computador. Os bancos de dados MongoDB são armazenados em um cluster, que é uma coleção de arquivos. Os dados podem começar a ser armazenados no Atlas assim que você tiver um cluster. É possível criar manualmente um banco de dados no Atlas Data Explorer, MongoDB Shell ou MongoDB Compass, dependendo de suas preferências. Neste exemplo, você importará o conjunto de dados de amostra do Atlas.

Os bancos de dados NoSQL têm inúmeras vantagens, além de sua flexibilidade, dimensionamento horizontal, consultas extremamente rápidas e facilidade de uso para desenvolvedores. Para inserir um novo documento, editar um documento existente ou excluir um documento existente, use o Data Explorer. A agregação é uma ferramenta poderosa para analisar grandes quantidades de dados. Os usuários do Atlas e do Atlas Data Lake podem visualizar os dados em gráficos facilmente usando o Atlas e o Atlas Data Lake.

Os bancos de dados NoSQL armazenam dados em vez de documentos da mesma forma que os bancos de dados relacionais. Como resultado, eles são classificados como “não apenas SQL” e são divididos em uma variedade de modelos de dados flexíveis. Um banco de dados NoSQL pode ser dividido em três tipos: bancos de dados de documentos puros , armazenamentos de valor-chave e bancos de dados de colunas largas.

Os bancos de dados não relacionais (NGDBs) são distintos dos bancos de dados relacionais (RDBMSs). A linguagem de consulta SQL pode ser usada para consultar qualquer banco de dados com um conjunto de objetos que contenham campos. Um banco de dados NoSQL é um dos bancos de dados NoSQL incluídos.

Bancos de dados NoSQL (não apenas bancos de dados SQL), em contraste com bancos de dados relacionais, não usam o modelo de dados relacional. Os bancos de dados NoSQL, ao contrário dos bancos de dados relacionais, não usam a linguagem de consulta SQL, mas sim linguagens alternativas.

Os índices de pesquisa podem ser armazenados em sistemas NoSQL de duas maneiras: no nó e por meio de um serviço de pesquisa remota. Em um nó que oferece suporte a sistemas NoSQL, os dados e os índices geralmente são armazenados na mesma ordem. Alguns sistemas NoSQL, por outro lado, empregam serviços de pesquisa externos ao pesquisar arquivos de texto completo.

Como os dados Nosql são consultados?

Existem algumas maneiras de consultar dados nosql . Uma maneira é usar o modelo de programação MapReduce. Com MapReduce, você pode escrever funções de mapeador e redutor para processar seus dados. Outra maneira de consultar dados nosql é usar uma estrutura de processamento de gráficos como o Apache Giraph. Com o Giraph, você pode escrever programas que percorrem gráficos para encontrar dados específicos.

Até recentemente, modelos de dados e sistemas de consulta estavam intimamente relacionados. Como resultado, podemos criar sistemas de banco de dados que priorizam a produtividade do desenvolvedor enquanto abstraem o método de consulta do modelo de dados. O SABRE, um esforço conjunto entre a IBM e a American Airlines para melhorar a eficiência da emissão de passagens aéreas, foi o primeiro banco de dados comercial do mundo. Os bancos de dados NoSQL evoluíram de 2005 a 2017 para acomodar escalabilidade, tempo de atividade, redundância, flexibilidade e flexibilidade em detrimento da capacidade de consulta. Embora não seja o SQL de consulta declarativa ad hoc amigável esperado, mapreduce também foi adicionado como uma opção por Riak e MongoDB. Se você estiver construindo um sistema de banco de dados que será dimensionado facilmente, a consulta deve ficar em segundo plano. Em bancos de dados de documentos, XQuery e Jsoniq são projetados para trabalhar com documentos hierárquicos.

Em contraste com MarkLogic, que emprega XML, e ArrangoDB, que emprega um subconjunto XQuery ajustado ao modelo de dados, ambos os bancos de dados usam seu próprio superconjunto para implementar XML. Ambas as linguagens estão profundamente envolvidas com os dados armazenados em discos e ambas tiveram uso comercial significativo. Os bancos de dados de documentos são compostos de duas linguagens de consulta relacionadas. A linguagem de consulta N1QL (também conhecida como consultas não de primeira forma) do Couchbase é semelhante a SQL em estrutura. Apesar do fato de que as relações não são impostas, criamos e armazenamos documentos que dependem uns dos outros. Tanto o Couchbase quanto o Cassandra desenvolveram índices e analisaram para consultar dados dessa maneira não relacional, a fim de melhorar suas habilidades de indexação e consulta.

Como o Nosql armazena e recupera dados?

Os sistemas de banco de dados Nosql são normalmente usados ​​para armazenar e recuperar grandes quantidades de dados. Eles geralmente são mais rápidos e mais escaláveis ​​do que os sistemas de banco de dados relacionais tradicionais . Os bancos de dados Nosql podem ser sem esquema, o que significa que não requerem um esquema predefinido. Isso os torna mais flexíveis e fáceis de usar para muitas aplicações.

Como jornalista de dados, encontrei um número crescente de grandes conjuntos de dados. Em geral, o Excel é uma excelente ferramenta para conjuntos de dados menores, como aqueles com menos de 10.000 linhas. O NoSQL surgiu como uma alternativa viável – e atraente – aos bancos de dados tradicionais nos últimos anos. Esta cartilha explicará por que um sistema NoSQL pode ser uma boa opção para seu banco de dados. Um banco de dados NoSQL não requer o uso de tabelas, tornando-se uma alternativa mais rápida. NoSQL fornece uma estrutura de dados aninhada. Não é necessário lidar com incompatibilidade de linhas e colunas.

A capacidade de criar modelos de dados em um banco de dados NoSQL reduz a quantidade de esforço necessária. Este exemplo me mostrará como procurar em meu banco de dados chamado portal educacional. Depois de navegar para as coleções, digite show collections para ver a lista. Exibe uma propriedade com a seguinte sintaxe: * Nome; * Wei Tang. Você pode inserir um novo usuário em seu banco de dados MongoDB usando o seguinte comando: Insira one() no banco de dados. O novo objeto foi criado com sucesso porque agora está listado no terminal. Se nenhum parêntese for deixado em branco, o terminal listará todos os usuários inseridos na coleção de usuários. Pode haver pequenas diferenças na sintaxe entre este exemplo e outros bancos de dados NoSQL, mas essas diferenças não devem ser significativas.