Por que você deve usar um banco de dados NoSQL para seu aplicativo Java Spring

Os bancos de dados NoSQL estão se tornando cada vez mais uma escolha popular para aplicativos da Web e móveis que exigem alto desempenho e escalabilidade. Há vários motivos para isso, mas o mais comum é que os bancos de dados relacionais tradicionais não são adequados para o tipo de dados gerados por esses aplicativos. Os bancos de dados NoSQL também são uma boa opção para aplicativos que exigem um alto grau de flexibilidade em termos de esquema de dados. Como os bancos de dados NoSQL não possuem um esquema fixo, eles podem ser facilmente adaptados às mudanças nas necessidades do aplicativo. Java Spring é uma estrutura popular para o desenvolvimento de aplicativos da web. Ele fornece uma série de recursos que facilitam o desenvolvimento, como um modelo de programação simples e uma ampla gama de bibliotecas e ferramentas. Os bancos de dados NoSQL podem ser usados ​​com Java Spring usando um dos muitos clientes NoSQL disponíveis. Esses clientes fornecem uma API simples que pode ser usada para acessar os dados no banco de dados NoSQL. Os bancos de dados NoSQL são uma ótima opção para aplicativos Java Spring que precisam de alto desempenho e escalabilidade. O uso de um banco de dados NoSQL pode tornar o desenvolvimento mais fácil e flexível.

Usando o Spring Boot, aprenderemos como se conectar a um banco de dados NoSQL. O Apache Cassandra é usado para alimentar o DataStax AstraDB, um banco de dados baseado em nuvem. Para interagir com nosso banco de dados, devemos primeiro criar um servidor na plataforma host. Neste tutorial, usaremos o Spring Data para acessar nosso banco de dados Cassandra . Queremos que a abstração do repositório do Spring Data reduza a quantidade de código clichê necessário para implementar nossa camada de acesso a dados. Para nosso modelo de dados, definiremos uma entidade que representa uma simples lista de compras. Este método é baseado na abstração do repositório Spring Data.

Seremos capazes de nos conectar a um banco de dados Cassandra Astra hospedado por este artigo aprendendo como configurá-lo. Já construímos um aplicativo Spring Data simples que armazena e recupera dados de uma lista de compras. Durante a discussão, também aprendemos como usar o método de acesso de nível inferior Cassandra Template.

Vários projetos adicionais estão disponíveis no Spring Data que permitem executar MongoDB, Neo4J, Elasticsearch, Solr, Redis, Gemfire, Couchbase e Cassandra por conta própria.

O Spring Data também inclui projetos para obter acesso a tecnologias NoSQL, como MongoDB, Neo4J, Elasticsearch, Solr, Redis, Gemfire, Cassandra, Couchbase e Daljani. A interface Spring Boot configura Redis, MongoDB, Neo4j, Elasticsearch, Solr Cassandra, Couchbase e outras bibliotecas com base em sua configuração.

Escrevo este artigo para vocês, desenvolvedores Java em todo o mundo, porque estou profundamente envolvido e gosto da comunidade Java, apesar do fato de que um banco de dados NoSQL raramente é associado a uma linguagem. O que é a matriz de opções do Nosql? Em 8 de setembro de 2017, havia 4 trabalhos associados a NoSQL OptionCassandraJobs4stars .

O Spring suporta Nosql?

Sim, o Spring suporta bancos de dados NoSQL. Esse suporte é fornecido por meio do projeto Spring Data, que oferece uma camada de abstração de repositório que facilita o trabalho com armazenamentos de dados NoSQL .

De certa forma, o sistema de gerenciamento de banco de dados NoSQL difere dos sistemas tradicionais de gerenciamento de banco de dados relacional. O Spring Boot também suporta Redis, MongoDB, Neo4j, Elasticas, Solr e Cassandra como back-ends. A propriedade spring.data.mongodb.port pode ser usada para configurar a porta que o Mongo usará. O Spring Boot também fornece um recurso de configuração automática para a biblioteca do cliente Jedis, bem como abstrações fornecidas pelo Spring Data Redis. Ao utilizar o Gemfire, uma versão compatível com Spring da principal plataforma de gerenciamento de dados, você pode acessar a plataforma de gerenciamento de dados facilmente. A plataforma Elasticsearch de código aberto permite pesquisar e analisar dados em tempo real. O Spring Boot foi vinculado ao Jest.

O ambiente de programação Spring Boot fornece amplo suporte e configuração de bancos de dados NoSQL. O banco de dados NoSQL Couchbase distribuído e de código aberto destina-se ao uso em aplicativos interativos. Ele é baseado em um banco de dados de documentos NoSQL multimodelo. O Spring Boot fornece abstrações Couchbase e Spring Data, bem como um recurso de autoconfiguração.

Jpa pode ser usado para Nosql?

Java Persistence (JPA) é um subconjunto de Java que pode ser usado para oferecer suporte a soluções NoSQL. Usando o mecanismo hibernate ORM, ele constrói entidades em um armazenamento de dados NoSQL em vez de em um banco de dados relacional.

Jpa com Nosql: os prós e contras

Quais são os prós e os contras de NoSQL e JPA?
Os datastores baseados na tecnologia NoSQL têm a vantagem de fornecer acesso mais rápido aos dados do que os bancos de dados relacionais tradicionais. Muitas vezes, é mais barato operá-los porque não exigem tanta infraestrutura.
Os datastores NoSQL, por outro lado, não são adequados para todos os requisitos de negócios, em comparação com os bancos de dados relacionais. É possível que eles não tenham os mesmos recursos um do outro, como modelagem de dados ou integridade de dados. As alterações nos bancos de dados, além de usá-los para mais funções, também podem dificultar o acompanhamento.
É fundamental considerar os prós e os contras do JPA com NoSQL antes de tomar uma decisão.

Spring Boot do banco de dados Nosql na memória

Um banco de dados nosql na memória é um tipo de banco de dados que armazena dados na memória em vez de no disco. Isso pode fornecer vantagens significativas de desempenho em relação aos bancos de dados tradicionais baseados em disco. Spring boot é uma estrutura Java popular que facilita a criação de aplicativos autônomos baseados em Spring de nível de produção. Geralmente é usado em conjunto com um banco de dados nosql na memória, como o Apache Ignite, para criar aplicativos escaláveis ​​e de alto desempenho.

Em vez de usar bancos de dados relacionais, os programadores testam a funcionalidade de desenvolvimento usando h2, que não possui requisitos de configuração. Esses POJOs podem ser usados ​​em Teacher.java e Student.java no pacote com.studytonight.pojo. Os campos do pojo devem ser mapeados para as colunas da tabela que foi gerada pelo banco de dados em memória. Este tutorial o guiará pelas etapas de uso do banco de dados H2 na memória como o sistema de armazenamento primário para o aplicativo de inicialização por mola. Os campos acima são preenchidos com nome de usuário, URL e tudo o que precisamos fazer é clicar em conectar e sair. Isso é importante lembrar: banco de dados é um banco de dados temporário que pode ser excluído toda vez que iniciarmos o servidor.

Jpa para Nosql

JPA é uma ótima maneira de trabalhar com bancos de dados NoSQL. Ele permite que você mapeie facilmente seus objetos para o banco de dados e fornece uma maneira limpa e fácil de consultar os dados. O JPA também é muito flexível e pode ser facilmente personalizado para funcionar com qualquer banco de dados NoSQL.

EclipseLink @NoSql e XML foram usados ​​para especificar o mapeamento de dados NoSQL para dados NoSQL. O atributo dataType pode ser definido no MongoDB como o nome da coleção associada aos documentos nos quais os dados são armazenados. O atributo DataFormat pode ser definido usando o DataFormatTypeenum. Em algumas anotações NoSQL, os dados podem ser mapeados de maneira diferente de um banco de dados relacional. Este é um exemplo de uma estrutura aninhada que será incluída na estrutura de dados de um pai por @ElementCollection. A consulta prima mais próxima @NamedNativeQuery é suportada em fontes de dados NoSQL que suportam consulta nativa. Não há suporte para anotações @SecondaryTable ou @Table porque os objetos não são mapeados para tabelas e o dataType na anotação @NoSql substitui o @SecondaryTable.

Spring Data MongodbName

Spring Data MongoDB é um módulo Spring Data para MongoDB. O Spring Data MongoDB fornece uma abstração simples para interagir com o MongoDB usando o Spring Data. O Spring Data MongoDB abstrai os detalhes do trabalho com o driver nativo do MongoDB e fornece uma interface simples de mapeamento de objetos para trabalhar com o MongoDB.

O Spring Data destina-se a fornecer um modelo de programação consistente e familiar para novos armazenamentos de dados, mantendo recursos e recursos específicos da loja. O Spring Data MongoDB se distingue por seu modelo POJOcentric para interagir com um documento MongoDB e sua capacidade de gerar uma camada de acesso a dados com base em uma hierarquia de estilo de repositório. A representação UUID do MongoDB agora pode ser configurada de várias maneiras. O Spring Data pode ser construído a partir do zero. É fácil construir usando o wrapper Maven e o JDK 17 (downloads do JDK). A primeira etapa na configuração de um servidor MongoDB é instalar o MongoDB. É simples acessar os dados ao usar o MongoDB se você tiver uma variável de ambiente definida no diretório de instalação (por exemplo, MONGODB_HOME).

Este comando executará o servidor MongoDB; você pode executá-lo a partir de qualquer linha de comando. Ao usar o UNIX, pode ser necessário alterar o ulimit. Se você deseja compilar com o comando mvn padrão, deve instalar o Maven versão 3.8.0 ou superior. Você pode acessar a documentação gerada clicando aqui.

Mongodb e Spring: o emparelhamento perfeito

O projeto Spring Data for MongoDB visa fornecer um modelo de programação familiar e consistente baseado em Spring para usar a estrutura Spring com MongoDB sem ter que se preocupar com detalhes do banco de dados MongoDB . Ao usar o MongoDB com Spring, não há necessidade de se preocupar com as especificidades do banco de dados MongoDB.

banco de dados nosql

Os bancos de dados Nosql estão se tornando cada vez mais populares à medida que a quantidade de dados gerados cresce exponencialmente. Eles são altamente escaláveis ​​e podem lidar com grandes quantidades de dados com muita eficiência. Os bancos de dados Nosql também são muito flexíveis, permitindo alterações fáceis de esquema e suportando uma ampla variedade de tipos de dados.

Os bancos de dados NoSQL armazenam dados em documentos, e não em linhas e colunas. As demandas modernas de gerenciamento de dados de negócios exigem a capacidade de ser flexível, escalável e responsivo às condições de negócios que mudam rapidamente. Bancos de dados de documentos, armazenamentos de valores-chave, bancos de dados de colunas largas e bancos de dados de gráficos são os tipos de bancos de dados NoSQL. As empresas do Global 2000 estão usando cada vez mais bancos de dados NoSQL para alimentar aplicativos de missão crítica. Cinco tendências surgiram nos últimos anos que tornam os bancos de dados relacionais mais difíceis de usar. Devido ao seu modelo de dados fixo, os bancos de dados relacionais têm uma grande desvantagem quando se trata de desenvolvimento ágil. Quando se trata de NoSQL, um modelo de aplicativo é usado para definir o modelo de dados.

A suposição é que um banco de dados NoSQL nem sempre será usado para criar um modelo dos dados. Os dados são armazenados no formato JSON, que é o padrão de fato quando se trata de bancos de dados de documentos. Como resultado, as estruturas ORM não são mais necessárias e o desenvolvimento de aplicativos é simplificado. N1QL (pronuncia-se níquel) foi introduzido no Couchbase Server 4.0 como uma poderosa linguagem de consulta que estende SQL para JSON. Seus principais recursos incluem a capacidade de usar instruções SELECT / FROM / WHERE padrão, bem como agregação (GROUP BY), classificação (SORT BY), junções (LEFT OUTER / INNER) e outras funções. Com sua arquitetura expansível e nenhum ponto único de falha, os bancos de dados distribuídos NoSQL são adequados para fornecer benefícios operacionais atraentes. À medida que mais interações com clientes ocorrem on-line por meio de aplicativos móveis e da Web, a disponibilidade está se tornando um problema cada vez maior.

Um banco de dados NoSQL pode ser configurado para dimensionar, configurar e implantar com facilidade. Como foram projetados para manter os papéis organizados, eles podiam ser lidos, escritos e armazenados. É possível executar e monitorar clusters de qualquer tamanho e em qualquer nível de operação. O banco de dados é armazenado em um modelo NoSQL distribuído, o que significa que nenhum software separado é necessário para replicação entre nuvens. Além disso, os roteadores de hardware permitem failover imediato e direto, permitindo que os aplicativos executem seu próprio failover em vez de esperar que o banco de dados diga a eles que está com defeito. Hoje, os bancos de dados NoSQL estão se tornando cada vez mais importantes para aplicativos da Web, móveis e Internet das Coisas.

O MongoDB é uma ferramenta ideal para processamento de dados em larga escala. É um sistema de armazenamento de dados muito rápido e eficiente, ideal para processamento de dados em grande escala. Os recursos semelhantes ao banco de dados do MongoDB permitem que você gerencie dados que não estão organizados de maneira organizada em um banco de dados tradicional . É uma excelente escolha para aplicações que requerem processamento de dados rápido e eficiente.

O que é o banco de dados Nosql explicado com exemplo?

Em vez de armazenar dados em linhas em bancos de dados relacionais, os bancos de dados NoSQL armazenam dados em documentos. Como resultado, eles são classificados como “não apenas SQL” e podem ser divididos em uma variedade de modelos de dados flexíveis. Um banco de dados NoSQL pode ter uma ampla variedade de funções, como armazenar valores de chave, armazenar dados de colunas e armazenar gráficos.

Por que os bancos de dados Nosql são ideais para o Linkedin

O LinkedIn é uma rede social popular, portanto, os dados devem ser mantidos atualizados e precisos. Em termos dessa tarefa, os bancos de dados Nosql são adequados porque são capazes de lidar com uma grande quantidade de dados. Os dados podem ser acessados ​​em bancos de dados nosql de forma rápida e eficiente porque os bancos de dados nosql também fornecem consultas rápidas. Isso é crítico para os usuários porque eles querem ter acesso a todas as informações de que precisam em um curto período de tempo. Um banco de dados Nosql também pode ser usado por desenvolvedores para criar e modificar aplicativos que usam os dados, simplificando o trabalho deles.

Para que servem os bancos de dados Nosql?

Um banco de dados NoSQL é composto de vários modelos de dados que permitem acessar e gerenciar dados. Esses tipos de bancos de dados são projetados para lidar com grandes quantidades de dados, reduzir a latência e modelar dados flexíveis em um alto nível de consistência, removendo algumas restrições de consistência de dados de outros bancos de dados.

Bancos de dados Nosql podem ser mais eficientes em determinados cenários

Um banco de dados NoSQL pode ser mais eficaz em determinadas situações, como quando você precisa escalar rapidamente.