Os prós e contras de usar um campo de ID em um banco de dados NoSQL

Os bancos de dados Nosql são frequentemente usados ​​por sua escalabilidade e flexibilidade. No entanto, quando se trata de usar um campo id, há algum debate sobre se os bancos de dados nosql devem ou não usar um. Por um lado, alguns argumentam que um campo id é desnecessário em um banco de dados nosql. Isso ocorre porque os bancos de dados nosql geralmente são projetados para serem escaláveis ​​e um campo id pode adicionar complexidade desnecessária. Além disso, os bancos de dados nosql costumam ser mais flexíveis do que os bancos de dados relacionais, e essa flexibilidade pode ser dificultada pelo uso de um campo id. Por outro lado, outros argumentam que um campo id é essencial em um banco de dados nosql. Isso ocorre porque um campo id pode ajudar a garantir a integridade dos dados e pode ser usado para rastrear alterações. Além disso, um campo id pode ser usado para melhorar o desempenho, pois pode ajudar a indexar dados. Em última análise, a decisão de usar ou não um campo id em um banco de dados nosql é uma questão de debate. Existem prós e contras no uso de um campo id, e a decisão de usar ou não um deve ser baseada nas necessidades específicas do banco de dados.

Cada documento em uma coleção do MongoDB deve ter um campo _id exclusivo que é usado como chave primária. A inserção de documento sem o campo _id faz com que o driver MongoDB gere um ObjectID para ele automaticamente.

Todos os documentos do MongoDB devem ter um campo *id preenchido. Quando um documento não tiver um valor _id atribuído, o MongoDB irá gerar um automaticamente.

Não sei por que os IDs do MongoDB não são expostos ao mundo exterior da mesma forma que eles. É sempre melhor validar sua entrada e não deixar ninguém não autorizado para acessar seu banco de dados sem segurança adequada.

Por que o Nosql não é bom para transações?

Uma das críticas mais comuns aos bancos de dados NoSQL é a falta de suporte ACID (atomicidade, consistência, isolamento e durabilidade) para várias transações de documentos. Como o esquema deve ser projetado para oferecer suporte à atomicidade de registro único, ele é aceitável para muitos aplicativos.

Apesar do fato de as soluções NoSQL terem menos semântica transacional do que bancos de dados relacionais, elas ainda fornecem operações atômicas para determinadas funções. Se você estiver familiarizado com Node.js ou Ruby/Rack, o Heroku.com é um excelente lugar para começar com uma pequena maquete. Por ser um recurso novo, ainda não o implementei. As propriedades ACID de uma transação são necessárias para que o banco de dados execute as operações do usuário. Como a maioria das ferramentas NoSQL simplifica os critérios de consistência usados ​​pelas operações, elas facilitam o dimensionamento. É fundamental usar bancos de dados SQL/ACID na memória, orientados a colunas e distribuídos, como o VoltDB, para essa finalidade. É possível fazer isso usando 'transações otimistas', mas eu recomendo que você entenda as garantias de atomicidade da implementação do banco de dados (por exemplo, quais tipos de operações são atômicas e quais não são).

Ouvi dizer que houve algumas discussões online sobre transações do HBase. Sobre o que é tudo isso? De acordo com o NoSQL, os armazenamentos de dados de chave/valor são normalmente usados: você pode implementar isso em seu RDBMS preferido e manter as coisas boas, como propriedades de transação, suporte a ACID, suporte a DBA e assim por diante, além de reconhecer os benefícios do desempenho e da flexibilidade do NoSQL . Se suportar transações de comparação e contraste, as soluções NoSQL podem ser combinadas com transações otimistas.

De um modo geral, os bancos de dados NoSQL se destacam por seu desempenho, escalabilidade, disponibilidade de dados e gerenciamento. O termo bancos de dados “nosql” não se refere apenas a bancos de dados SQL. Esses produtos estão disponíveis em uma variedade de estilos, cada um dos quais se destina a atender às necessidades de um cliente específico. Bancos de dados de documentos, por exemplo, podem armazenar uma grande quantidade de dados de texto. Eles são mais adequados para desempenho e escalabilidade do que os bancos de dados tradicionais porque não exigem o mesmo nível de consistência e redundância de dados que os bancos de dados tradicionais. Um banco de dados de valor-chave pode ser usado para armazenar uma grande quantidade de dados em um pequeno período de tempo sem precisar sincronizar entre vários servidores. Além disso, devido ao seu alto nível de acesso a dados, eles fornecem excelente desempenho e escalabilidade. Por serem tão grandes, os bancos de dados de colunas largas são ideais para armazenar dados que devem ser pesquisados ​​rapidamente. Como podem lidar com grandes volumes de dados, oferecem excelente desempenho e escalabilidade. Os bancos de dados gráficos são um novo campo NoSQL que usa um formato de gráfico para armazenar dados. Os bancos de dados NoSQL, em geral, oferecem várias vantagens sobre os bancos de dados relacionais tradicionais. Eles são mais rápidos, mais escaláveis ​​e mais disponíveis do que outros tipos de plataformas de processamento de consultas, tornando-os uma opção melhor para consultas complexas.

O Nosql precisa de esquema?

O NoSQL inclui esquema? Os esquemas de banco de dados para bancos de dados NoSQL não são tão rígidos quanto os de bancos de dados relacionais. Cada um dos quatro principais tipos de bancos de dados NoSQL armazena dados de uma maneira diferente.

Os bancos de dados NoSQL precisam de esquemas? Essa nova disciplina em bancos de dados NoSQL está causando um rebuliço. O NoSQL preencheu principalmente um vazio no SQL que o SQL não conseguiu preencher. Como o NoSQL pode armazenar dados em vários modelos de dados, não há necessidade de um esquema. É fundamental encontrar um equilíbrio entre o código que pode lidar com várias tarefas e um que seja suficientemente flexível para lidar com todas elas. As chaves primárias são os dados que o banco de dados consultará e devem ser projetadas antes que o banco de dados possa consultá-las. Pode incluir descrições de entidades comerciais, especificações de requisitos do usuário e padrões de consulta.

A etapa a seguir permitirá que você entenda melhor a implementação das chaves primárias de cada banco de dados NoSQL. Se o NoSQL for deixado por conta própria, muitas vezes pode resultar em anarquia, resultando na formação de um esquema. É possível usar o esquema como uma estrutura. Não há necessidade de projetar os índices porque, como nas etapas anteriores, o preço é determinado pelo número selecionado.

A crescente popularidade dos bancos de dados NoSQL tem vários motivos. Eles são considerados como estruturas de armazenamento sem esquema, permitindo mais flexibilidade. Além disso, esses bancos de dados geralmente executam funções de indexação e recuperação muito rapidamente, tornando-os ideais para análise de dados.

Os prós e contras do uso de esquemas em bancos de dados Nosql

esquemas são usados ​​em bancos de dados NoSQL por vários motivos, embora tenham algumas desvantagens. os esquemas podem ser benéficos ao projetar bancos de dados e impor sua estrutura ao usuário. esquemas, por outro lado, podem ser usados ​​para impedir a entrada e manipulação de dados. os esquemas não são necessários para a maioria dos bancos de dados NoSQL, mas podem ser benéficos para tipos específicos de dados.

O que não se aplica ao Nosql?

Os bancos de dados Nosql são frequentemente usados ​​quando a escalabilidade é mais importante do que a consistência dos dados.
Eles podem lidar com grandes quantidades de dados e geralmente são mais rápidos que os bancos de dados relacionais.
Os bancos de dados Nosql não estão vinculados às regras dos bancos de dados relacionais e, portanto, podem ser mais flexíveis.
No entanto, essa flexibilidade também pode tornar os bancos de dados nosql mais difíceis de consultar.

O SQL é freqüentemente usado no gerenciamento de dados estruturados. Possui uma base sólida na teoria de banco de dados relacional, tornando-o ideal para análise de dados e geração de relatórios.
É adequado para gerenciar dados não estruturados em um sistema NoSQL. A desnormalização é um padrão de desnormalização do sistema NoSQL que é “adotado pela comunidade” pela comunidade.
Os sistemas NoSQL são melhores que os sistemas SQL por vários motivos. Eles são mais rápidos e fáceis de escalar, menos propensos a corrupção de dados e têm maior flexibilidade em como os dados podem ser acessados.
As tecnologias SQL e NoSQL são complementares de várias maneiras. Cada pessoa é única, pois possui pontos fortes e fracos distintos. Por fim, as necessidades do aplicativo devem ser consideradas na decisão da melhor solução.

Vantagens do Nosql

Os bancos de dados NoSQL têm muitas vantagens sobre os bancos de dados relacionais tradicionais. Eles são mais escaláveis, podem ser distribuídos com mais facilidade e geralmente têm melhor desempenho. Eles também costumam ser mais flexíveis em termos de esquema de dados, tornando-os mais fáceis de trabalhar para muitos aplicativos.

Os bancos de dados relacionais tradicionais foram projetados para uma finalidade específica, enquanto os bancos de dados NoSQL são projetados para conveniência. Os bancos de dados NoSQL são geralmente maiores e mais estáveis ​​do que os bancos de dados relacionais. A flexibilidade e facilidade de uso de seus modelos de dados os tornam ideais para ambientes de computação em nuvem, onde o desenvolvimento em comparação com o modelo relacional pode ser mais rápido. Quando um conjunto de dados é armazenado ou recuperado, menos tempo é necessário para que as transformações ocorram. Quase todos os tipos de dados agora podem ser facilmente armazenados e recuperados. Os desenvolvedores geralmente controlam o esquema de muitos bancos de dados NoSQL. Como resultado, o banco de dados é mais fácil de se adaptar a novos tipos de dados.

Os dados em bancos de dados NoSQL são armazenados em formatos nativos, o que significa que os desenvolvedores não precisam convertê-los em formatos armazenáveis. Um grande número de bancos de dados NoSQL é desenvolvido em estreita colaboração com um grande número de desenvolvedores. O uso de computadores de cluster na implementação de um banco de dados permite que o banco de dados expanda e reduza a capacidade automaticamente.

As empresas que exigem agilidade, desempenho e escala estão adotando cada vez mais bancos de dados NoSQL. O MongoDB, um banco de dados NoSQL, pode armazenar grandes conjuntos de dados e fornecer análises exploratórias e preditivas em tempo real, sendo que ambos são recursos excelentes.

Nosql significa

Qual é o escopo de um banco de dados NoSQL? Em vez de colunas e linhas em um banco de dados relacional, as informações em bancos de dados NoSQL são armazenadas em documentos JSON. NoSQL só pode ser definido como “não apenas SQL”, mas também “nenhum SQL”.

Os dados são armazenados em bancos de dados NoSQL em vez de bancos de dados relacionais tradicionais porque são mais simples de ler. Tipos de documento, tipos de valor-chave, tipos de colunas largas e gráficos são os mais comuns. Devido à rápida queda nos custos de armazenamento, os bancos de dados NoSQL cresceram em popularidade nos últimos anos. Os desenvolvedores podem usá-los para armazenar grandes quantidades de dados não estruturados e ter uma grande flexibilidade com eles. Bancos de dados de documentos, bancos de dados de valores-chave, armazenamentos de colunas largas e bancos de dados de gráficos são apenas alguns dos recursos disponíveis nos bancos de dados NoSQL. Uma consulta de alta velocidade pode ser concluída sem a necessidade de junções. Uma ampla variedade de casos de uso pode ser usada, desde altamente críticos (como dados financeiros) até mais leves (como manter as leituras de IoT de uma caixa de areia inteligente para gatos).

Neste tutorial, veremos os prós e contras dos bancos de dados NoSQL. Além disso, veremos alguns dos equívocos mais comuns do NoSQL. De acordo com os cientistas de dados da DB-Engines, o MongoDB é o banco de dados não relacional mais popular do mundo. Neste tutorial, mostraremos como consultar um banco de dados MongoDB sem um computador. Um cluster é um local onde os bancos de dados MongoDB são armazenados. Uma vez configurado o Atlas, você pode começar a armazenar dados. Se preferir, você pode usar o Atlas Data Explorer, o MongoDB Shell ou o MongoDB Compass para criar seu próprio banco de dados ou pode usar sua linguagem de programação favorita.

Neste cenário, você importará os dados de amostra do Atlas. Os bancos de dados NoSQL têm várias vantagens, além de modelos de dados flexíveis, dimensionamento horizontal, consultas extremamente rápidas e facilidade de uso. O Data Explorer pode ser usado para inserir novos documentos, editar documentos existentes e excluí-los. Usando uma estrutura de agregação, você pode realizar uma ampla variedade de análises de dados. O gráfico de dados no Atlas e no Atlas Data Lake é uma das maneiras mais simples de visualizá-los.

O desempenho do DynamoDB também é alto em aplicativos que exigem acesso rápido aos dados, como aqueles que exigem uma taxa de transferência muito alta. Existem até 10 milhões de itens por cluster e até 1 milhão de itens por mesa neste jogo. O DynamoDB tem a capacidade de armazenar dados de longo prazo sem medo de corrupção ou perda. O Cloud Bigtable, um serviço de banco de dados NoSQL de alto desempenho, é totalmente gerenciado e pode ser acessado com 99% de tempo de atividade. Os dados podem ser acessados ​​de forma rápida e confiável em grandes cargas de trabalho analíticas e operacionais. O Bigtable é usado em diversas cargas de trabalho e pode ser acessado por meio do AWS Management Console, da AWS CLI ou do NoSQL WorkBench . Além disso, o Bigtable pode armazenar dados por longos períodos de tempo sem se preocupar com corrupção ou perda de dados.

Os benefícios dos bancos de dados Nosql

Como os bancos de dados NoSQL armazenam dados em estruturas de dados mais simples e menos complexas, eles estão se tornando mais populares em oposição aos bancos de dados SQL, que usam estruturas de dados mais complexas. Além disso, os bancos de dados NoSQL permitem que os próprios desenvolvedores alterem diretamente a estrutura dos dados.

O que é banco de dados Nosql

Um banco de dados NoSQL é um banco de dados não relacional que não usa a estrutura tradicional de banco de dados relacional baseada em tabela. Os bancos de dados NoSQL são frequentemente usados ​​para armazenamento de dados em grande escala e são projetados para serem escaláveis ​​e fáceis de usar.

O NoSQL não apenas aborda o SQL, mas também aborda outros aspectos do sistema. Os sistemas de banco de dados baseados em algoritmos conhecidos como NoSQL são divididos em quatro tipos. Há uma diferença significativa nos tipos de modelos de dados usados ​​pelos tipos NoSQL . Bancos de dados NoSQL não existem e esse é um recurso NoSQL comum. Estrutura de dados, agrupamento de dados, replicação e consistência são necessários para resultados consistentes. É ideal para gerenciar persistência de sessão e cache em aplicativos da web usando bancos de dados de valor-chave. Ao examinar dados por colunas, colunas grandes são ideais para armazenamentos de colunas grandes.

API, modelo de dados, requisitos de esquema, escalabilidade e integridade de dados são os cinco fatores mais importantes para determinar qual é o melhor, NoSQL ou SQL. A plataforma de banco de dados NoSQL permite a geração de dados de forma livre ou sem esquema. Devido à maior flexibilidade dessa abordagem, os programadores podem reduzir o tempo necessário para concluir um projeto. Os bancos de dados NoSQL e SQL usam abordagens diferentes para garantir a integridade dos dados quando são criados, lidos, atualizados e excluídos por usuários e aplicativos. Quando executado em um estado de banco de dados consistente, é possível concluir transações consistentes em qualidade e efeito. Alguns bancos de dados anteriores ao sistema de gerenciamento relacional (RDBMS) eram conhecidos como bancos de dados NoSQL. Aplicativos de nuvem e web são mais comumente referidos como bancos de dados de grande escala, criados no início dos anos 2000 para oferecer suporte a clustering de banco de dados de grande escala.

Como resultado, os bancos de dados NoSQL são mais adaptáveis ​​e flexíveis para atender às necessidades das empresas modernas. O DynamoDB não é exceção. Como este sistema é construído com escalabilidade em mente, ele pode ser ampliado para suportar usuários adicionais enquanto permanece estável no desempenho. Além disso, devido à sua facilidade de uso, você pode começar imediatamente.
Se você precisa de um banco de dados com a capacidade de lidar com grandes quantidades de dados, o DynamoDB é o ideal para você.

Bancos de dados Nosql: uma boa escolha para aplicativos com grandes volumes de dados

MongoDB, DynamoDB, Cassandra, Redis e HBase estão entre os bancos de dados NoSQL mais populares . Aplicativos da Web, sites de comércio eletrônico, aplicativos móveis e big data podem armazenar dados usando-os. Para aplicativos com grandes volumes de dados, baixa latência e modelos de dados flexíveis, os bancos de dados NoSQL são uma excelente escolha. Eles são otimizados para aplicativos que exigem grandes volumes de dados, baixa latência e modelos de dados flexíveis, e podem ser habilitados relaxando algumas restrições de consistência de dados em outros bancos de dados.

Banco de dados Nosql x SQL

Os bancos de dados SQL são dimensionáveis ​​verticalmente, enquanto os bancos de dados NoSQL são dimensionados horizontalmente. Um banco de dados baseado em tabela é SQL, enquanto um banco de dados NoSQL é um documento, valor-chave, gráfico ou banco de dados de armazenamento de coluna grande. Os bancos de dados SQL superam os bancos de dados NoSQL em transações de várias linhas, enquanto os bancos de dados NoSQL superam os bancos de dados SQL em termos de dados não estruturados, como documentos ou JSON.

O final dos anos 2000 foi um divisor de águas no desenvolvimento de bancos de dados NoSQL porque eles se concentraram no dimensionamento, resultados rápidos de consulta e na facilitação da programação. Um banco de dados NoSQL pode ser dimensionado horizontalmente, possui modelos de dados fáceis de usar e é flexível o suficiente para que os desenvolvedores criem soluções. Bancos de dados SQL (linguagem de consulta estruturada) com esquemas rígidos, complexos e tabulares, bem como escalonamento vertical caro, são bancos de dados relacionais comuns acessados ​​via SQL. No MongoDB 4.0, o suporte à transação ACID de vários documentos foi adicionado e o MongoDB 4.2 estendeu as transações ACID de vários documentos para abranger vários clusters do MongoDB . A tabela a seguir apresenta modelos de dados em sua totalidade. Os dados em bancos de dados NoSQL são normalmente otimizados para consulta, em vez de redução de duplicação de dados. A compressão também está disponível em alguns No.

Não. Bancos de dados SQL para reduzir a pegada de armazenamento. Bancos de dados gráficos são excelentes para estudar relacionamentos, mas podem não ser capazes de fornecer as mesmas informações para uso diário. No white paper Onde usar o MongoDB, você aprenderá como usar o MongoDB em seu contexto. A maneira mais direta de começar é com o MongoDB Atlas, que é um dos bancos de dados NoSQL mais populares. Você pode aprender o MongoDB online na MongoDB University gratuitamente, que o guiará pelo processo passo a passo.

Apesar do fato de os bancos de dados NoSQL terem vários recursos excelentes, eles não podem ser perfeitos. Um dos problemas com esses bancos de dados é que eles nem sempre são consistentes, o que significa que os dados armazenados neles podem diferir dos dados que estão sendo buscados neles. O banco de dados terá que filtrar todos os dados para encontrar as informações necessárias, o que pode causar problemas de velocidade de consulta.
Os bancos de dados NoSQL podem ser usados ​​para resolver problemas específicos de determinados aplicativos, mas nem sempre funcionam bem para todos os aplicativos. Apesar de sua facilidade de desenvolvimento e manutenção, o MySQL ainda é a escolha mais popular para a maioria dos aplicativos.

Os prós e contras dos bancos de dados Sql Vs Nosql

Os bancos de dados SQL são mais estáveis ​​e tornam os dados mais seguros. Eles são mais apropriados para transações pesadas e complexas, além de serem mais eficientes. Apesar disso, os bancos de dados NoSQL têm inúmeras vantagens, como a flexibilidade dos modelos de dados, a capacidade de escalar horizontalmente, a capacidade de consultar incrivelmente rapidamente e a facilidade de uso.

Bancos de dados Nosql

Bancos de dados NoSQL são bancos de dados que não usam o modelo de banco de dados relacional tradicional . Em vez disso, eles usam uma variedade de modelos diferentes, incluindo 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 geralmente são mais adequados para aplicativos de big data.

Bancos de dados de documentos, em vez de bancos de dados relacionais, contêm dados. A natureza flexível, escalável e adaptável dessas soluções permite que elas atendam às necessidades de empresas de todos os portes. Um banco de dados NoSQL pode ser usado para armazenar grandes quantidades de dados em vários formatos, incluindo bancos de dados gráficos e bancos de dados de documentos puros. As organizações globais 2000 estão adotando rapidamente bancos de dados NoSQL para potencializar aplicativos de missão crítica. Uma razão para isso é que existem cinco tendências principais que são muito difíceis de lidar para a maioria dos bancos de dados relacionais. Tipos de banco de dados como relacional e web são frequentemente uma fonte importante de contenção porque eles não suportam o desenvolvimento ágil muito bem devido às suas estruturas de dados fixas. O modelo de aplicativo define um modelo de dados NoSQL.

Um banco de dados NoSQL não especifica como os dados devem ser modelados. Em um banco de dados orientado a documentos, o JSON é o formato mais usado para armazenar dados. Ele reduz a necessidade de usar estruturas ORM e torna o desenvolvimento de aplicativos mais rápido e fácil. N1QL (pronuncia-se níquel) foi introduzido no Couchbase Server 4.0 como uma linguagem de consulta SQL para JSON. Ele não apenas suporta instruções SELECT / FROM / WHERE padrão, mas também pode suportar agregação (GROUP BY), classificação (SORT BY), junções (LEFT OUTER / INNER) e outros tipos de instruções. Um banco de dados distribuído NoSQL tem o potencial de fornecer benefícios operacionais atraentes porque é projetado com uma arquitetura de expansão e não requer nenhum ponto de falha. À medida que mais clientes interagem com empresas on-line, fica cada vez mais difícil manter a disponibilidade nas plataformas da Web e móveis.

A maioria dos bancos de dados NoSQL é simples de configurar, configurar e dimensionar. Eles foram projetados com o objetivo de distribuir uma ampla gama de instruções escritas e faladas. Eles podem operar em grande ou pequena escala e podem gerenciar e monitorar clusters de todos os tamanhos. Um banco de dados NoSQL, que pode ser distribuído ou replicado de vários locais, não requer nenhum software separado para operar. Além disso, permite failover imediato de aplicativos por meio de roteadores de hardware; os aplicativos não precisam esperar que o banco de dados encontre um problema e execute sua própria recuperação. À medida que os aplicativos da Web, móveis e da Internet das Coisas (IoT) crescem em popularidade, os bancos de dados NoSQL estão se tornando cada vez mais importantes.

O que é um exemplo de um Nosql?

Os bancos de dados NoSQL baseados em colunas incluem Cassandra, HBase e Hypertable.

Como o Nosql está fortalecendo os grandes negócios

Há uma demanda crescente por NoSQL como uma poderosa tecnologia de armazenamento de dados. Ryanair, Marriott e Gannett são apenas algumas das principais empresas que usam NoSQL. Devido à capacidade do NoSQL de lidar com grandes quantidades de dados em um curto período de tempo, ele é especialmente útil para aplicativos móveis e sistemas de reservas.

Mongo Db

O MongoDB é um poderoso sistema de banco de dados orientado a documentos. Possui um recurso de pesquisa baseado em índice que torna a recuperação de dados rápida e fácil. O MongoDB também oferece um recurso de escalabilidade, permitindo lidar com dados em grande escala.

De um lado do mundo back-end está o MongoDB, enquanto do outro está o banco de dados SQL. O último pode lidar com dados não estruturados, enquanto o primeiro pode lidar com dados estruturados. Existem inúmeras vantagens e desvantagens para cada um, e eles podem ser usados ​​em uma variedade de aplicações. Neste artigo, veremos em detalhes o que é o MongoDB e como ele difere dos bancos de dados SQL. Até a década de 2000, os bancos de dados SQL eram o padrão de fato em consultas e análises. O boom da internet e da web 2.0 resultou em uma enorme quantidade de dados não estruturados. Esse tipo de dados não pôde ser mapeado adequadamente para esquemas semelhantes a tabelas.

Os bancos de dados NoSQL tornaram-se populares durante esse período. Consistência, disponibilidade e partição são os três principais componentes do MongoDB baseados no Teorema CAP. Ao contrário dos bancos de dados SQL, que incluem propriedades ACID, o teorema CAP se aplica ao MongoDB. Ele usa hardware comum para executar em um cluster e replica dados entre nós para alta disponibilidade e confiabilidade. Apesar de muitos dos dados gerados por aplicativos de internet e dispositivos IoT não poderem ser armazenados em um banco de dados tradicional, eles geram dados não estruturados. A consulta de documentos é suportada pelo MongoDB, mas é subdesenvolvida e limitada. Se o MongoDB não for suficiente para análise, podemos usar um banco de dados relacional em vez do MongoDB para carregar os dados e executar as consultas familiares lá.

Tableau, Cognos e outras ferramentas populares de business intelligence são exemplos de ferramentas populares de business intelligence que usam o conector MongoDB BI. Um data warehouse é uma excelente escolha, mas também pode ser caro e ter um escopo limitado. Além disso, eles podem fazer com que seus dados sejam convertidos em um esquema relacional, forçando você a usar bancos de dados NoSQL. O conector MongoDB é uma boa opção se você deseja conectar sua ferramenta de BI existente ao MongoDB. Várias fontes de dados heterogêneas dificultam a conexão de dados de várias fontes. Você também pode criar um aplicativo Python que se conecta ao MongoDB, coleta dados dele e realiza análises. Quando executamos o PyMongo no MongoDB, podemos recuperar dados do banco de dados e gravá-los de volta no MongoDB. Pode ser melhor do que um data warehouse, mas a análise exploratória funcionaria bem e os aplicativos comerciais podem não ser o melhor lugar para começar.

Mongodb: o melhor banco de dados para dados não estruturados

A natureza declarativa desse banco de dados NoSQL o torna adequado para armazenar dados do tipo JSON. O modelo de dados do MongoDB suporta armazenamento de dados não estruturados, bem como indexação completa, bem como APIs ricas e intuitivas para replicação e indexação de dados. O MongoDB, ao contrário dos servidores SQL, é mais rápido e elástico. O MongoDB não suporta JOIN ou transações globais, ao contrário do servidor SQL. Os servidores MS SQL normalmente lidam apenas com uma pequena quantidade de dados, enquanto o MongoDB lida com volumes muito maiores. MongoDB usa JSON para salvar dados não estruturados.