Por que juntar bancos de dados NoSQL é complicado

Os bancos de dados NoSQL são cada vez mais populares como uma alternativa aos bancos de dados relacionais tradicionais. No entanto, um dos principais recursos dos bancos de dados relacionais é a capacidade de realizar junções entre tabelas. Então, o NoSQL suporta junções? A resposta é: depende. Alguns bancos de dados NoSQL suportam junções, enquanto outros não. E mesmo para aqueles que oferecem suporte a junções, a maneira como são implementadas pode variar significativamente. Então, vamos dar uma olhada em como as junções são suportadas em bancos de dados NoSQL. Começaremos examinando aqueles que não suportam junções, antes de passarmos para aqueles que suportam.

Os operadores de junção gerais usados ​​em bancos de dados relacionais mais tradicionais não são suportados pelo Oracle NoSQL Database. No entanto, ele oferece suporte ao uso de um tipo exclusivo de junção entre tabelas que são membros da mesma hierarquia de tabelas. Como apenas linhas co-localizadas podem ser vinculadas, essas junções podem ser executadas com eficiência.

A partir de agora, o Oracle NoSQL Database não oferece suporte a operadores de junção gerais, que são usados ​​em bancos de dados relacionais tradicionais.

Junções do MongoDB agora podem ser executadas no MongoDB 3.2 graças a uma nova operação Lookup que pode ser usada para realizar operações de junção em coleções.

O suporte do Mongodb se junta?

O Mongodb não oferece suporte a junção, mas oferece suporte à vinculação de referência manual. Você pode usar o operador $lookup para executar uma junção à esquerda, uma junção à direita ou uma junção externa completa em duas coleções.

O MongoDB não suporta junções externas esquerdas, mas você pode fazer isso usando o estágio $lookup. Você pode especificar qual coleção deseja unir com quais campos e como deseja que a coleção seja comparada selecionando o estágio $lookup. Você pode usar o estágio $lookup para adicionar as coleções de funcionários e pedidos da mesma coleção selecionando os campos employee_id e order_id no campo de coleção de funcionários e especificando que deseja que a coleção de funcionários vá com a coleção de pedidos. Os IDs do funcionário e do pedido que forem idênticos entre si serão retornados.

Unindo forças: como um aluno fez a nota

Uma nota var indica uma nota var. Dados para encontrar a nota de um aluno; notas. junte-se aos alunos; e dados para encontrar a nota de um aluno As notas para o usuário 1 em todos os alunos são retornadas.

Qual banco de dados Nosql não suporta relações e junções?

O MongoDB é o banco de dados não relacional mais popular e não suporta junções.

Um banco de dados NoSQL é uma excelente ferramenta para armazenar dados em formas não estruturadas, como documentos ou pares chave-valor. Os dados em um banco de dados relacional devem ser armazenados de forma estruturada e normalizada. Um banco de dados bem definido pode fornecer uma vantagem em alguns casos quando usado em conjunto com um banco de dados relacional. Um banco de dados NoSQL é aquele que não está em conformidade com os formatos de dados estruturados e é referido como tal. A capacidade dos bancos de dados NoSQL de escalar horizontalmente se deve à sua base de tolerância à partição. Como o banco de dados não especifica nenhuma estrutura para consultas de junção , eles também não são muito bons nisso. Hevo Data, um pipeline de dados sem código, permite a integração e replicação de bancos de dados NoSQL e outros tipos de dados.

Não existe uma solução única para todos aqui, e sua decisão deve ser baseada nas características dos usos que você está considerando. A seguir estão alguns dos principais fatores que influenciam a decisão entre banco de dados relacional e NoSQL. Se você precisar de processamento de dados em bancos de dados massivos, deverá usar um banco de dados NoSQL o mais rápido possível. Escrever em bancos de dados NoSQL tende a ser o mais previsível possível. Portanto, você pode esperar que seu aplicativo leia dados antigos até que todos os nós recebam os dados. O RDBMS oferece suporte a uma variedade de funções de consulta e junção, bem como junções complexas . É melhor usar bancos de dados NoSQL quando os dados são armazenados no mesmo formato que serão usados ​​para consumir.

Em geral, hardware de ponta é necessário para bancos de dados relacionais lidarem com grandes quantidades de dados. Somente quando seu volume de dados for grande o suficiente para a implementação de um banco de dados distribuído isso será válido. O Hevo é um pipeline de dados sem código que facilita a replicação e o carregamento de dados de fontes e bancos de dados de destino comumente usados. O uso do Hevo para tais operações de cópia permite que desenvolvedores e analistas se concentrem em sua lógica de negócios principal enquanto produzem operações de cópia na velocidade mais baixa possível. Hevo é um cara legal e adoraria ter uma chance. Você pode experimentar a suíte Hevo gratuitamente por 14 dias e aprender tudo o que há para saber sobre ela.

O MongoDB é uma excelente escolha se você deseja usar um banco de dados NoSQL com uma grande quantidade de dados. Existem inúmeras vantagens em usar este programa, que inclui a capacidade de usar uma variedade de linguagens de programação, um grande número de tipos de dados e um sistema de administração robusto.
Se você está apenas começando, o MongoDB é uma excelente escolha porque é simples de usar e não requer muito conhecimento de programação. Além disso, o MongoDB é barato e amplamente disponível, tornando simples encontrar um servidor que o hospede para você.
Em geral, o MongoDB é o vencedor claro quando se trata de um banco de dados NoSQL que pode lidar com grandes quantidades de dados.

Por que o Mongodb não oferece suporte ao Join?

O MongoDB não suporta junção porque é um banco de dados NoSQL. Os bancos de dados NoSQL são projetados para serem escaláveis ​​e trabalhar com grandes quantidades de dados. Eles também são projetados para serem flexíveis, o que significa que podem ser facilmente alterados para atender às necessidades de uma aplicação específica.

O MongoDB é um banco de dados NoSQL de código aberto e pode ser usado para armazenar grandes quantidades de dados. Tabelas e linhas são usadas em bancos de dados tradicionais , enquanto coleções e documentos são usados ​​no MongoDB. Os pares chave-valor são usados ​​pelos documentos do MongoDB, que são os blocos de construção do banco de dados. MongoDB Joins, os principais tipos de Joins e comandos Lookup discutidos neste blog, são usados ​​nesta postagem. Uma nova operação Lookup no MongoDB 3.2 pode executar operações Join em coleções. Uma sintaxe concisa para subconsultas correlacionadas pode ser usada no MongoDB 5.0 em diante. Ao usar MongoDB Joins, existem algumas restrições ou limitações.

O snippet a seguir cria Coleções, restaurantes e pedidos com base nos seguintes documentos: Solicite a coleção em que está interessado. Por favor, digite o nome do restaurante, bem como o endereço. O nome de cada pedido deve corresponder a uma correspondência de matriz $in entre eles. Bebidas e bebidas estão listadas na seguinte ordem. A saída seria listada abaixo.

Mongodb: sem junções, mas $lookup fornece uma solução alternativa

O banco de dados MongoDB não é relacional, portanto não oferece suporte a junções. O recurso de junção é um recurso comum em bancos de dados relacionais, mas o MongoDB não se destina a suportá-lo. Como resultado, o banco de dados será mais eficiente e rápido porque a junção não requer o uso de máquinas caras. Esta função nos permitirá incluir documentos em uma coleção usando a função $lookup (Agregação) do MongoDB. Como resultado, quando os dados são mesclados, a função cria uma junção à esquerda com uma coleção, permitindo que os dados de ambas as coleções sejam filtrados.

O que não se aplica ao Nosql?

Nosql é um banco de dados não relacional que não usa o esquema tabular tradicional de um banco de dados relacional. Geralmente é usado para armazenar grandes quantidades de dados que não são adequados para um banco de dados relacional.

Você deve determinar qual é a melhor opção com base nos prós e contras de cada um. Esse tipo de banco de dados permite gerenciar dados de maneira não relacional, em vez de tabular. Um banco de dados NoSQL pode ser classificado em quatro tipos. Os bancos de dados de documentos são criados usando uma matriz associativa (mapa ou dicionário) para representar um conjunto de pares chave-valor que foram representados pelo modelo de dados. Os aplicativos da Web que os utilizam para gerenciamento de sessão e armazenamento em cache os consideram extremamente úteis. Os armazenamentos de gráficos organizam dados como nós e arestas com base em sua função como nós e arestas. Modelos como esses são úteis em vários setores, incluindo sistemas de gerenciamento de relacionamento com clientes, roteiros e sistemas de reservas.

A popularidade dos bancos de dados NoSQL decorre de sua capacidade de integrar big data, baixo custo, escalabilidade simples e recursos de código aberto. Os recursos de segurança dos bancos de dados NoSQL são limitados devido à sua funcionalidade limitada. Suas preferências, requisitos de negócios, volume e variedade de dados influenciarão o banco de dados mais adequado para você.

No entanto, o NoSQL não deve ser usado em aplicativos que devem garantir propriedades ACID, como transações financeiras. Quando isso acontecer, você deve considerar a migração para bancos de dados SQL. Se você precisa de flexibilidade no tempo de execução, o NoSQL deve ser evitado.

Bancos de dados Nosql: não é uma solução única para todos

Um banco de dados NoSQL não é uma solução única para todos. Como não estão restritos a um modelo de dados rígido e centralizado alojado em um único servidor, eles podem conectar tipos de modelo de banco de dados diferentes que podem ser distribuídos em uma ampla variedade de tamanhos de servidor. O NoSQL não oferece suporte a transações, mas isso não significa que elas não possam ser implementadas em vários aplicativos. O banco de dados NoSQL permite o armazenamento e a recuperação de dados em qualquer formato diferente do armazenamento tabular, permitindo que sejam acessados ​​e armazenados em uma variedade de formatos diferentes do armazenamento tabular. Tabelas externas não são necessárias para buscar ou armazenar dados.

Equivalente de Junção Nosql

O equivalente de junção nosql é uma maneira de combinar dados de duas ou mais fontes de dados nosql. Isso é útil quando você precisa combinar dados de várias fontes para criar uma única exibição de dados. Por exemplo, pode ser necessário combinar dados de um banco de dados de clientes e de um banco de dados de pedidos para criar um relatório que mostre os pedidos dos clientes.

Ambos os tipos de bancos de dados requerem operações de junção para funcionar corretamente. Neste artigo, compararemos um banco de dados relacional MySQL com um banco de dados NoSQL (MongoDB). Para executar operações de junção usando a palavra-chave $lookup, podemos usar o pipeline agregado. Em alguns casos, as consultas exigem a junção de ambos os bancos de dados. O pipeline agregado do MongoDB é particularmente útil porque pode ser usado para executar uma variedade de funções, como filtragem, classificação, agrupamento e assim por diante em um único pipeline. Em uma instrução select regular, escrevemos apenas o nome das colunas a serem selecionadas. Quando juntamos tabelas, especificamos as colunas que serão usadas para as colunas da tabela, que o SQL entenderá.

No estágio de junção da operação $lookup, escolhemos “$location” como o id dos documentos a serem agrupados com base no local. Então, como veremos nas próximas seções, especificamos a função $avg, bem como o campo que deve ser agregado. Para usar o critério de filtragem, devemos primeiro adicionar o estágio $match ao pipeline.

Postgres é o melhor banco de dados para junções

Em conclusão, o PostgreSQL tem melhor desempenho e é mais estável do que qualquer outro banco de dados.

Junções do Mongodb

MongoDB Joins permite que você combine documentos de diferentes coleções em uma única consulta. Isso pode ser útil quando você precisa recuperar dados de várias coleções em uma única operação. Por exemplo, você pode usar um Join para combinar dados de uma coleção de usuários e uma coleção de postagens para criar um feed de todas as postagens de todos os usuários.

O MongoDB não é oficialmente compatível com a adesão. Isso significa que não podemos conectar duas coleções? Eu apreciaria se você pudesse me responder sobre isso. Existem dois métodos de resolução de referências neste espaço. Você pode resolver o problema manualmente escrevendo sua própria função ou pode automatizá-la. Como alternativa, o MongoDB pode usar DBRefs, o que permitirá gerenciar relacionamentos cliente por cliente. O comportamento de referência do MongoDB é muito semelhante ao carregamento lento, em vez de junção.

Você pode assistir e ouvir palestras sobre design de esquema no site mongodb.org. Quando se trata de usar bancos de dados nosql como o MongoDB, você deve implementar um esquema. Como resultado, você terá mais e menos aparência de banco de dados SQL em suas coleções. Este pacote permite adicionar componentes do lado do servidor (não tenho certeza de nenhuma outra estrutura que faça isso). Não há junções no MongoDB, mas precisamos de referências a documentos em outras coleções, por exemplo. Usar o StackOverflow é tão simples quanto seguir as etapas nesta resposta do StackOverflow.

A velocidade do Mongodb vem com algumas limitações

Apesar de sua velocidade, o MongoDB tem algumas desvantagens. Uma das limitações é que ele não suporta cross-linking. Como resultado, quando se trata de coisas como dados agregados, você deve fazê-los individualmente. Embora seja mais lento do que um banco de dados relacional, ainda é extremamente rápido.

Bancos de dados Nosql

Bancos de dados Nosql são um tipo de banco de dados que não usa o modelo relacional tradicional usado pela maioria dos bancos de dados. Em vez disso, ele usa um armazenamento de chave-valor, armazenamento de documento ou armazenamento de gráfico. Isso torna os bancos de dados nosql mais escaláveis ​​e flexíveis do que os bancos de dados relacionais.

A principal vantagem dos bancos de dados NoSQL em relação aos bancos de dados tradicionais é que eles fornecem maior flexibilidade. Os bancos de dados NoSQL armazenam dados em uma única estrutura de dados, como um documento, em contraste com os bancos de dados relacionais, que geralmente contêm várias linhas de dados. Como esse design de banco de dados não requer um esquema para gerenciar conjuntos de dados grandes e normalmente não estruturados, ele é altamente escalável. Como os bancos de dados NoSQL não compartilham dados, as tabelas não podem ser vinculadas. Por causa de suas diversas estruturas de dados, o NoSQL tem potencial para ser usado em diversas áreas, incluindo análise de dados, redes sociais e aplicativos móveis. Apesar de cada tipo de banco de dados se beneficiar de seu próprio conjunto de características, a maioria das empresas usa NoSQL e bancos de dados relacionais. Os bancos de dados de documentos armazenam dados como documentos, o que os mantém organizados quando usados ​​em aplicativos.

Bancos de dados de documentos são frequentemente usados ​​para sistemas de gerenciamento de conteúdo e perfis de usuário. A principal vantagem de um banco de dados de colunas largas é que ele armazena dados em colunas, permitindo que os usuários acessem colunas específicas somente quando precisam delas. Esses tipos de bancos de dados incluem Apache Cassandra e Apache HBase. Os bancos de dados de gráficos são usados ​​para gerenciar e armazenar uma rede de conexões entre elementos em um gráfico. Um banco de dados baseado em memória armazena dados em vez de em um disco, permitindo que sejam acessados ​​mais rapidamente. Como eliminam a necessidade de um único armazenamento de dados compartilhado para um aplicativo inteiro, os microsserviços são uma opção viável. Os bancos de dados PaaS e NoSQL estão disponíveis na IBM em uma variedade de aplicativos. Inclua o IBM Data Management Platform para MongoDB Enterprise Advanced no IBM Cloud Pak for Data gratuitamente. Este serviço é compatível com os ecossistemas Apache CouchDB, PouchDB e biblioteca, bem como com as pilhas populares de desenvolvimento móvel e da Web.

Os bancos de dados NoSQL, como um todo, foram prejudicados por sua falta de escala e desempenho. Agora existem startups inovadoras e empresas líderes que estão começando a lidar com essas limitações.
Os bancos de dados escaláveis ​​são o tipo de banco de dados NoSQL mais amplamente usado. A arquitetura permite que várias cópias de dados sejam armazenadas em vários tipos de nós, apesar do fato de que a computação sem mestre é usada. Essa tecnologia permite escalabilidade massiva, o que é crucial para evitar o tempo de inatividade.
Esse recurso permite o armazenamento de dados em vários locais e é crítico para alta disponibilidade e recuperação de desastres. A replicação de dados também é necessária ao criar um ambiente de armazenamento de dados e multilocação.
Outra característica importante dos bancos de dados NoSQL é sua capacidade de criar estruturas de dados flexíveis. Além disso, é fácil adicionar novos tipos de dados, bem como manipulá-los com facilidade. É fundamental para o armazenamento de dados e o rápido desenvolvimento de novos aplicativos.

Os benefícios dos bancos de dados Nosql

Os dados armazenados em bancos de dados NoSQL podem ser armazenados de várias maneiras, o que os torna um tipo de banco de dados mais popular. Eles podem ser usados ​​para armazenar dados não estruturados, bem como qualquer tipo de dados. Quando se trata de processamento de dados em larga escala, eles também são mais eficientes do que os bancos de dados tradicionais.
Em bancos de dados NoSQL, não há limite para os tipos de dados que podem ser armazenados. Além disso, os dados podem ser armazenados em arquivos ou em bancos de dados gráficos.

Banco de Dados Oracle Nosql

Um Oracle NoSQL Database é um serviço de banco de dados NoSQL distribuído e escalável que oferece alto desempenho, alta disponibilidade e sharding automático. O Oracle NoSQL Database é baseado no Oracle Berkeley DB Java Edition e fornece uma API Java simples para acessar o banco de dados.

O Spring Data pode ser implementado usando o Oracle NoSQL SDK para Spring Data. Você pode usá-lo para se conectar a um cluster Oracle NoQL Database ou ao Oracle NoQL Cloud Service. O SDK estará acessível se você usar uma dependência maven no phar.xml do seu projeto. Estas são algumas das melhores opções para conveniência. www.oracle.com/nosql Recupere o seguinte método: NosqlDbConfig. Uma classe de entidade pode ser definida da seguinte maneira. É recomendável criar um repositório para a extensão Nosql . Ao escrever a classe de aplicativo, você pode começar. Requer a instalação de dependências em org.springframework.boot:spring-boot.

Os muitos benefícios do Mongodb

O MongoDB é o único banco de dados que pode pesquisar arquivos de texto completo, bem como documentos com estruturas incorporadas.

Captura… Agregação Mongodb

O recurso de agregação do Mongodb permite que você agrupe documentos para executar análises em seus dados. Este é um recurso poderoso que pode ser usado para responder a uma variedade de perguntas sobre seus dados. Por exemplo, você pode usar a agregação para determinar o preço médio de um produto para todos os seus clientes ou para agrupar clientes por local.

A estrutura de agregação do MongoDB é capaz de processar qualquer tipo de dados. Um nome para um operador de expressão pode ser encontrado em uma matriz de argumentos ou em um único argumento. Uma das aplicações mais comuns dos acumuladores é o cálculo de totais, máximos, mínimos e outros valores em expressões especiais. Alguns acumuladores podem ser usados ​​em outros estágios, mas não como acumuladores porque não mantêm o estado. O operador $let é composto de duas partes: vars e expressions, que permitem que variáveis ​​sejam atribuídas e usadas em cálculos. As variáveis ​​definidas internamente, mas modificadas em vars, não alteram os valores porque apenas os valores originais são visíveis. Se você salvar o pipeline, ele poderá ser recarregado posteriormente no Compass.

O MongoDB Compass inclui várias ferramentas para agregação, como o Pipeline Builder de agregação. O pipeline de agregação divide o problema em partes menores. Os pipelines também podem ser usados ​​para comentar os estágios de depuração ou prototipagem. As etapas de bloqueio devem ser cuidadosamente projetadas para melhorar o desempenho do duto. O shell do MongoDB 2.2 inclui uma estrutura de agregação, que é totalmente implementada com o auxiliar agregado(). O MongoDB 1.14 inclui o MongoDB Aggregation Pipeline Builder. Os estágios foram aprimorados com a adição de $graphLookup, $bucket, $facet, $addFields e $replaceRoot. A importação/exportação agora é um recurso disponível no Compass 1.15 (agosto de 2018). Em novembro de 2018, o MongoDB 4.2 foi lançado e o MongoDB 4.4 foi lançado em janeiro de 2019.

Mongodb: uma ótima opção para agregação

Um banco de dados MongoDB é uma excelente opção para agregação de dados porque pode processar uma ampla variedade de tipos de dados. Com resultados de agregação de exportação, você pode facilmente importar resultados de dados em uma variedade de formatos. O MongoDB pode ser lento ao trabalhar com coleções grandes, mas pode ser rápido ao trabalhar com $lookup sem índice.