Cum să stocați date structurate într-o bază de date NoSQL

Bazele de date NoSQL sunt adesea folosite pentru stocarea datelor nestructurate , dar pot fi folosite și pentru stocarea datelor structurate. Există câteva moduri diferite de a stoca date structurate într-o bază de date NoSQL, iar metoda cea mai potrivită va depinde de datele specifice și de rezultatul dorit. O modalitate de a stoca date structurate într-o bază de date NoSQL este utilizarea unei abordări orientate spre document. Aceasta înseamnă că datele sunt stocate în documente, care sunt apoi organizate în colecții. O altă modalitate de a stoca date structurate într-o bază de date NoSQL este utilizarea unei abordări cheie-valoare. Aceasta înseamnă că datele sunt stocate într-un magazin cheie-valoare, unde fiecare cheie corespunde unei valori. În cele din urmă, o abordare orientată pe grafic poate fi folosită și pentru a stoca date structurate într-o bază de date NoSQL. Aceasta înseamnă că datele sunt stocate într-un grafic, unde nodurile reprezintă datele, iar marginile reprezintă relațiile dintre date.

Termenul „date nestructurate” are o gamă largă de conotații și este probabil să însemne ceva diferit pentru diferiți oameni. RDBMS, deoarece se așteaptă să definiți totul, se așteaptă să faceți acest lucru într-o manieră inițială (de exemplu, ar fi dificil să gestionați datele cu un nume și un tip de coloană (cum ar fi acesta). Când un utilizator a vizitat ultima dată într-o anumită țară, ați dori să știți cât de des au vizitat-o. Într-o bază de date No. SQL, este posibil să modelați tabelul în așa fel încât numele celulei să corespundă cu numele tabelului. BLOB poate să fie stocate în siguranță în orice RDBMS, inclusiv în baza de date Oracle și în alte baze de date relaționale . Valoarea cheii nu poate fi specificată în cazurile CLOB și BLOB. Deoarece sunt semi-structurate (JSON, XML, nu sunt cunoscute toate câmpurile), ele se disting prin natura lor nestructurată.

Bazele de date NoSQL sunt frecvent utilizate pentru a gestiona date semi-structurate. Dispozitivele IIoT generează date structurate, nestructurate și semi-structurate în timp real. Este simplu de gestionat și procesat datele structurate atunci când structura este definită de vânzător.

Hadoop poate ajuta o companie să structureze și să dea sens modelelor și tendințelor ascunse în cantități mari de date generate dintr-o varietate de surse, în special în era cantităților masive de date. Este evident că capacitățile superioare ale Hadoop pentru date nestructurate nu pot fi supraevaluate, dar pot fi folosite și pentru a rezolva probleme complexe de date structurate.

Pentru companiile care procesează și analizează cantități mari de date variate și nestructurate, cum ar fi Big Data, NoSQL este o opțiune mai bună. Bazele de date NoSQL nu au aceleași constrângeri ca bazele de date relaționale cu privire la ce date pot fi stocate.

Poate Mongodb să stocheze date structurate?

Da, MongoDB poate stoca date structurate. Face acest lucru folosind BSON (JSON binar) pentru a stoca date într-un format binar. BSON este un superset de JSON și, prin urmare, orice document JSON poate fi stocat într-o bază de date MongoDB .

MongoDB, de exemplu, a crescut în popularitate în ultimii ani datorită unei varietăți de factori. O aplicație la scară largă, în care datele nu pot fi structurate și trebuie stocate într-o manieră flexibilă, este potrivită pentru stocarea în cloud. Deoarece MongoDB este clasificat ca o bază de date nestructurată, folosește o abordare diferită a stocării datelor . Deoarece JSON este un tip de date care poate fi formatat într-o varietate de moduri, fișierele text și alte active nestructurate sunt păstrate în acest format. MongoDB este potrivit pentru a gestiona volume mari de date, deoarece este construit în acest scop. MongoDB poate gestiona cu ușurință volume mari de date, deoarece este imposibil să le gestioneze fizic.

Ce tip de date stochează Nosql?

Bazele de date NoSQL sunt folosite pentru a stoca date care sunt nestructurate, ceea ce înseamnă că nu se potrivește perfect într-un format tradițional de tabel. Aceasta ar putea include lucruri precum postări pe rețelele sociale, comentarii, imagini sau orice altceva care nu se încadrează într-o structură tradițională a bazei de date . Deoarece bazele de date NoSQL sunt mai flexibile, acestea pot fi o alegere bună pentru aplicațiile care necesită acces rapid și ușor la cantități mari de date.

Termenul „bază de date nonrelațională” se referă la o bază de date care nu are o structură fixă. Magazinul cheie-valoare, bazele de date orientate pe coloane, bazate pe documente, grafice și grafice sunt cele mai comune tipuri de baze de date. În lumea NoSQL, bazele de date cheie-valoare sunt printre cele mai simple tipuri de baze de date de utilizat. Datele sunt stocate, adunate și eliminate folosind un set simplu de funcții. O bază de date de stocare cheie-valoare nu are un limbaj de interogare care să poată fi utilizat. Tipurile de date sunt determinate de cerințele aplicațiilor care le prelucrează. Cel mai frecvent caz de utilizare al bazelor de date cheie-valoare este înregistrarea sesiunilor în aplicații care necesită autentificare.

În plus față de cazul de utilizare mai general, un coș de cumpărături permite site-urilor de comerț electronic să stocheze date despre sesiunea de cumpărături a fiecărui utilizator. Când vânzările de sărbători și promoțiile speciale sunt activate, scalabilitatea magazinelor cheie-valoare este utilă. În plus, sistemul are redundanță încorporată, astfel încât niciun articol dintr-un coș să nu se piardă vreodată. Bazele de date cheie-valoare servesc unui scop specific și includ caracteristici care adaugă valoare unora, în timp ce impun limitări altora.

Limbajul de programare MongoDB nu este doar popular, dar este și extrem de flexibil. Ca rezultat, puteți extinde numărul de servere pentru a gestiona încărcarea suplimentară. În plus, caracteristica de replicare a MongoDB asigură că datele sunt întotdeauna actualizate și în mai multe locații. Drept urmare, MongoDB este o opțiune foarte atrăgătoare pentru organizațiile mari care doresc să păstreze datele atât fiabile, cât și consistente.

Sunt date Nosql nestructurate sau date semi-structurate?

Bazele de date non-relaționale sunt folosite pentru a stoca date structurate și nestructurate în NoSQL (mai degrabă decât doar limbaje de interogare structurate). Datorită scalabilității ridicate și ușurinței de căutare, NoSQL este ideal pentru datele nestructurate.

Datele pot fi stocate într-o varietate de formate, cum ar fi foi de calcul, text și video sau chiar fișiere audio. Este un tip de date care sunt stocate în stocare și se așteaptă să aibă o structură predefinită înainte de a fi stocate. Un set de date nestructurat este unul care nu poate fi stocat într-o bază de date relațională deoarece îi lipsește un model de date predefinit. Date nestructurate este un termen care se referă la date nestructurate care sunt nestructurate, dar care conțin o anumită formă de metadate care pot fi utilizate pentru a găsi structura datelor sau ierarhia datelor. Inginerii și oamenii de știință din învățarea automată și inteligența artificială analizează acest tip de date folosind tehnici precum învățarea automată și inteligența artificială pentru a extrage sens (sau chiar o structură la nivel înalt). Include e-mailuri și alte documente într-un format similar, dar conțin metadate care permit utilizatorilor să acceseze anumite informații la un anumit nivel, indiferent de format. Am acoperit câteva exemple reale ale fiecăruia dintre diferitele tipuri de date în acest articol și am analizat, de asemenea, modul în care sunt utilizate în organizațiile moderne.

Datele structurate sunt de obicei stocate în baze de date (care sunt utilizate ulterior pentru depozitarea datelor). Datele nestructurate sunt stocate în baze de date non-relaționale sau lacuri de date deoarece nu există o schemă predefinită care trebuie urmată pentru ca datele să fie clasificate. Pentru datele semi-structurate și bazate pe ierarhie, MongoDB este o opțiune bună.

Sistemele de baze de date NoSQL au crescut în popularitate datorită scalabilității și flexibilității lor. Această metodă de stocare a datelor este ideală pentru datele nestructurate și semi-structurate, pe lângă datele semi-structurate și nestructurate. Deoarece este mai ușor să lucrați cu datele într-un mod mai agil, acestea sunt ideale pentru dezvoltarea iterativă.

Stocare de date nestructurată

Un sistem de stocare a datelor nestructurat este un sistem de fișiere care nu impune nicio structură asupra datelor pe care le stochează. Datele sunt pur și simplu stocate ca fișier plat, fără nicio structură impusă de sistemul de fișiere. Acest tip de sistem de stocare este utilizat în mod obișnuit pentru stocarea textului sau a datelor binare, cum ar fi imagini, care nu trebuie să fie organizate într-un mod special.

Această categorie include aproximativ 80% din datele nestructurate. Volumul, varietatea și viteza datelor nestructurate fac dificilă stocarea. Sistemele de stocare care au fost construite în mod tradițional pentru a gestiona cantități mari de date nestructurate ar putea să nu poată face acest lucru în viitor. Drept urmare, infrastructura dvs. de stocare a datelor trebuie să fie capabilă să gestioneze un număr mare de tranzacții, precum și să se extindă. Atunci când dezvoltă un proiect de date mari, este esențial ca întreprinderile să planifice din timp pentru a stoca date nestructurate. Este esențial să selectați o infrastructură de stocare agilă, rentabilă, scalabilă și adaptată unei game largi de cazuri de utilizare. O bază de date Nosql (Norelațională) este o modalitate excelentă de a stoca aceste informații.

MongoDB Atlas sau alte baze de date cloud , cum ar fi MongoDB as a Service (DaaS), sunt opțiuni excelente. O bază de date MongoDB stochează date într-un format BSON (asemănător json) pe baza documentelor. Atributele unui document variază în funcție de tipul de date. Deoarece datele sunt susținute și pot fi replicate, depozitele de documente sunt extrem de scalabile și disponibile pentru proiectare. Platforma de bază de date MongoDB Atlas ca serviciu folosește platforme cloud majore, cum ar fi AWS, Azure și Google Cloud pentru stocarea bazelor de date. Înainte ca un depozit de date să poată fi accesat, trebuie efectuat un pas de extragere, transformare și încărcare (ETL) pe datele nestructurate. Depozitele de date procesează și stochează date dintr-o varietate de surse pentru a se asigura că acestea sunt gata pentru analiză. Lacurile de date stochează toate datele în formatul său nativ, care este un amestec de date brute și procesate.

Datorită simplității, ușurinței și ușurinței de procesare, JSON este ideal pentru stocarea datelor nestructurate. Poate fi convertit cu ușurință într-o varietate de formate, inclusiv HDFS, Cassandra și MongoDB, toate fiind acceptate de această aplicație. Din cauza lipsei necesității de a asocia datele, soluția noastră a fost simplu de implementat. Folosind funcția json_archive, am putea crea fișiere separate pentru fiecare obiect JSON. O bază de date relațională poate stoca date nestructurate într-o varietate de moduri. Pentru început, bazele de date relaționale sunt cel mai eficient mod de a stoca și interoga cantități mari de date nestructurate. Acestea permit comprimarea foarte eficientă a unor cantități mari de date și, în multe cazuri, sunt incluse limbaje de interogare, semantică și alte mecanisme care servesc tipuri de date specifice. În al doilea rând, structura bazei de date relaționale facilitează interogarea datelor. Fiecare înregistrare este stocată ca un singur obiect JSON într-o bază de date relațională și toate datele sale sunt stocate ca una singură. Indiferent dacă căutați o anumită înregistrare sau un set complet de înregistrări, veți putea găsi informațiile de care aveți nevoie. Al treilea avantaj al unei baze de date relaționale este că este capabilă să manipuleze cantități mari de date. Pe lângă faptul că pot stoca zeci de milioane de înregistrări, acestea sunt capabile să gestioneze interogări complexe.

Date nestructurate: ce, unde și cum să le stocați

În ciuda faptului că datele nestructurate pot fi stocate în orice format, acestea sunt de obicei stocate într-un format text sau non-text. Datele nestructurate, în general, necesită o capacitate de stocare mai mare, deoarece nu se încadrează într-o structură predefinită. Stocarea în cloud oferă securitate și posibilitatea de a accesa date din orice locație, ceea ce o face o opțiune excelentă pentru datele nestructurate. Utilizarea stocării fișierelor este o modalitate bună de a stoca cantități mari de date pentru a le organiza. Acest software se bazează pe stocarea bazată pe cale, ceea ce înseamnă că folderele și directoarele sunt folosite pentru stocarea datelor. Este esențial să știți unde se află datele într-un sistem de stocare a fișierelor, dacă acestea vor fi găsite.