Bazele de date NoSQL sunt soluția perfectă pentru recuperarea datelor de mare viteză!

Bazele de date NoSQL sunt adesea folosite în situațiile în care uniunile ar fi prea lente sau ar crea prea multă duplicare a datelor. În plus, multe baze de date NoSQL sunt proiectate pentru a fi scalabile pe orizontală, ceea ce înseamnă că pot fi împărțite cu ușurință pe mai multe servere. Unirile nu sunt potrivite pentru scalarea orizontală, deoarece necesită ca toate datele să fie pe un singur server.

Operatorii generali de îmbinare utilizați în bazele de date mai tradiționale, cum ar fi Oracle, nu acceptă Oracle NoSQL Database. Cu toate acestea, acceptă un tip separat de îmbinare între tabele din aceeași ierarhie de tabel. Rândurile asezate pot permite îmbinări eficiente, deoarece numai rândurile cu coordonate identice pot fi unite.

Procesul combină rânduri din două sau mai multe tabele folosind o coloană aferentă între ele în clauza JOIN. În majoritatea bazelor de date Oracle NoSQL, atunci când un utilizator încearcă să extragă date din tabelele ale căror relații ierarhice au fost distinse, sunt folosite îmbinări.

încorporarea este unul dintre modelele întâlnite frecvent în MongoDB. Normalizarea are loc atunci când părțile unui proces sunt împărțite în componente separate. Piesele sunt de obicei un singur document în mongo, deci nu sunt necesare îmbinări.

De ce nu te alătură? Bazele de date orientate pe documente, cum ar fi MongoDB, sunt destinate să stocheze date denormalizate. Nu ar trebui să existe nicio relație între colecții. Dacă aceleași date sunt necesare în două sau mai multe documente, ar trebui repetate.

Sunt posibile alăturari în Nosql?

Da, alăturarea este posibilă în bazele de date nosql. Cu toate acestea, ele nu sunt la fel de comune precum sunt în bazele de date relaționale, deoarece bazele de date nosql sunt adesea concepute pentru a fi mai scalabile și mai performante. Unirile pot fi folosite pentru a combina date din mai multe colecții nosql, dar pot fi mai costisitoare decât alte operațiuni.

Noul operator $lookup vă permite să efectuați o operație de alăturare stângă-exterior pe două sau mai multe colecții folosind operatorul $lookup MongoDB 3.2. Agregarea este mai greu de înțeles decât simplele interogări de căutare și, în general, va dura mai mult pentru finalizare. Sunt puternici și esențiali în operațiunile de căutare complexe, dar sunt și vulnerabili. O interogare agregată pentru MongoDB rulează în același mod ca orice altă interogare, trecând o serie de operatori pipeline. Documentul conține o dată, o evaluare și o referință la utilizatorul care l-a scris, pe lângă text, dată și informații de evaluare. În prezent, afișăm cele mai recente douăzeci de postări în ordine cronologică inversă, pe baza evaluărilor utilizatorilor. Caracteristica $lookup este o completare importantă la MongoDB 3.2.

Când utilizați cantități mici de date relaționale într-o bază de date NoSQL, poate fi benefic să depășiți unele dintre problemele mai dificile. Operatorul $lookup nu trebuie utilizat în mod regulat. Dacă aveți nevoie de multe date, utilizați o bază de date relațională (SQL).

Mongodb este bun pentru Joinuri?

Caracteristica MongoDB Joins este acum susținută de MongoDB 3.2, datorită introducerii unei noi operațiuni de căutare pentru operațiunile MongoDB Collections Join.

MongoDB nu se teme să consume date nestructurate. Când comparăm îmbinările MongoDB cu îmbinările Merge și alinăturile hash , încă nu putem face îmbinările Merge și alăturarile hash. Prin furnizarea unui index care îi permite să se alăture buclelor imbricate de la un index la altul, putem asista căutarea. Cu toate acestea, în ceea ce privește îmbunătățirile dramatice ale performanței oricărui „JOIN”, nu putem face acest lucru. Pentru următoarea interogare, rulăm următorul script MongoDB cu ajutorul funcției de interogare SQL din Studio 3T, interfața grafică cu utilizatorul MongoDB. Rezultatele dezvăluie numărul de comenzi individuale, precum și valoarea totală a acelor comenzi, ambele fiind măsurate prin numărul de clienți individuali și de contacte din magazin. Indicele este discutat în această notă.

Dacă aveți nevoie doar de câteva câmpuri dintr-o colecție, puteți face mult mai bine folosind un „index de acoperire” care include aceste câmpuri cu criteriile reale de interogare. Drept urmare, am creat un index pentru vânzări. Numărul de identitate al persoanei. ID-ul entității și vânzările asociate unei persoane. OrderHeaders pentru vânzări Un singur câmp _id, similar unui index grupat, este utilizat în aceste tipuri de câmpuri. Ordinea de agregare reflectată în ordinea de alăturare reflectă ordinea de alăturare în Studio 3T, rezultând un timp de execuție mai rapid de 4,2 secunde. MongoDB și SQL Server partajează același server, acesta din urmă gestionând aceeași agregare MongoDB în 160 de milisecunde.

În acest caz, analizăm înregistrările tranzacționării din facturi. Există o serie de motive valabile pentru care nu ar trebui să se schimbe și nu se schimbă. Pur și simplu pregătim și menținem datele noastre istorice în formatul pre-gătit al MongoDB. Prin agregarea preliminară cu o colecție intermediară ca aceasta, reducem timpul raportului nostru la 25 de milisecunde. Eșantionul complet de cod poate fi găsit aici: Acest lucru va cumula 120 ms pe mașina mea, ceea ce este destul de impresionant când luați în considerare pașii implicați. În același mod, raportul unui agent de vânzări trebuie să fie corect. Acest lucru se face în câteva secunde prin combinarea cuvintelor „vânzări” și „poziții”.

Putem elimina toate înregistrările în 48 de milisecunde eliminând mai întâi toate înregistrările de la vânzătorii $null (clienți care comandă prin corespondență). Sortarea ar trebui amânată până când aveți documentele de care aveți nevoie pentru raportul final, precum și o listă cu toate căutările. Ar trebui să începeți potrivirea și proiectarea înainte de a începe. Pe măsură ce conducta trece prin fiecare document, este esențial să-l mențineți slab, asigurându-vă că numai datele de care aveți nevoie sunt introduse în el. În cele din urmă, este esențial să găsim ordinea în care etapele vor fi efectuate într-o conductă de agregare.

Acest lucru permite o gamă mai largă de opțiuni atunci când se efectuează analiza datelor, deoarece permite agregarea datelor din două sau mai multe surse. În plus, datele pot fi clasificate în categorii specifice și ușor de găsit, datorită capacității sale de a grupa datele în categorii specifice.
Structura MongoDB diferă de cea a altor sisteme de baze de date în mai multe moduri. Acest lucru permite o recuperare mai rapidă a datelor, precum și o gestionare și stocare mai bune a datelor. În plus, datorită capacității bazei de date pentru un număr mai mare de date, aceasta este capabilă să se extindă.
Datorită puterii sale enorme, MongoDB are mai multe caracteristici care nu se găsesc în alte sisteme de baze de date. Drept urmare, este o metodă foarte eficientă pentru analiza și stocarea datelor.

Funcția Join a lui Mongodb

MongoDB vă permite să combinați două colecții într-o singură bază de date, care este o caracteristică extrem de populară. Sintaxa de îmbinare a MongoDB este mai puternică decât cea a SQL Server, iar operația de îmbinare este mai eficientă.
Cu toate acestea, MongoDB nu acceptă îmbinări de interogări între colecții. În MongoDB, funcția de agregare $lookup poate fi utilizată pentru a efectua operațiuni de alăturare.

De ce nu ar trebui să utilizați Nosql?

Platforma NoSQL nu acceptă și operațiuni dinamice. Nu există nicio garanție că proprietățile acide vor fi constante. Puteți opta pentru baze de date SQL dacă aveți de-a face cu date sensibile, de exemplu. În plus, dacă aveți nevoie de flexibilitate în timpul rulării, ar trebui să evitați NoSQL.

Baza de date NoSQL este optimizată pentru o zonă de stocare mai mică și mai puțin CPU și memorie în comparație cu baza de date NoSQL. De asemenea, este mai puțin flexibil și mai eficient de utilizat la scară. Colecțiile multiple de același tip de date sunt afectate de o structură anormală a datelor. Ca urmare, numărul de indici și de noduri de sincronizare este crescut, ceea ce crește volumul de date și astfel timpul petrecut pentru actualizarea acestora. Serverele tradiționale NoSQL sunt menite să mențină consistența eventuală, astfel încât nicio modificare nu trebuie să se propagă prin indici sau noduri înainte de a fi făcute. Unii membri NoSQL pot ascunde crearea de noi indecși (de exemplu, RavenDB creează indecși automati). Alții pot scana întreaga bază de date MongoDB fără a fi nevoie să o indexeze.

Dacă urmează să fie utilizată o bază de date NoSQL, aceasta trebuie să fie proiectată pentru a îndeplini tiparele de acces. Dacă sunt necunoscute sau se schimbă frecvent, este posibil să fie nevoie să fie schimbate. Bazele de date NoSQL orientate pe documente nu sunt destinate consumului atomic, deoarece sistemele OLAP trebuie să vă tăieze datele. Opțiunea To Be Continued poate fi utilizată pentru a rezolva problemele de integritate a datelor în NoSQL (cu excepția NoSQL bazat pe grafic). Amazon DynamoDB a întârziat jocul, deoarece a devenit compatibil ACID abia anul trecut.

Există unele dezavantaje ale bazelor de date NoSQL, inclusiv incompatibilitatea instrucțiunilor SQL cu bazele de date NoSQL și lipsa lor de suport pentru problemele de performanță legate de datele de performanță. În plus, bazele de date noSQL nu respectă aceleași specificații ca bazele de date relaționale, ceea ce face mai dificilă găsirea și utilizarea software-ului compatibil.

Baze de date De ce bazele de date Sql sunt mai bune decât Nosql

Este mai stabil și mai rapid să utilizați baze de date SQL decât o bază de date nosql.

Nosql Join Equivalent

Nu există un echivalent direct al unei îmbinări în nosql, dar există câteva modalități de a obține un rezultat similar. Cea mai obișnuită modalitate este de a vă denormaliza datele, ceea ce înseamnă că duplicați datele în mai multe documente. Acest lucru se poate face manual sau puteți utiliza un instrument precum MongoMapper, care se va ocupa de el. O altă modalitate de a face acest lucru este să utilizați map/reduce, care este puțin mai complicat, dar poate fi mai flexibil.

Alăturarea unei baze de date relaționale

Care sunt asemănările dintre operațiunile de unire în baza de date relațională?
Îmbinările SQL într-o bază de date relațională sunt similare cu operațiunile pipeline prin faptul că efectuează operații de interogare, filtrare și grupare.

Mongodb se alătură

MongoDB Joins sunt o modalitate prin care MongoDB poate uni două colecții de date împreună. Acest lucru este util atunci când trebuie să combinați date din mai multe colecții pentru a crea un singur rezultat. De exemplu, puteți utiliza o alăturare pentru a combina datele dintr-o colecție de utilizatori cu o colecție de postări ale acestora.

Baza de date NoSQL open-source MongoDB este o alegere excelentă pentru stocarea unei cantități mari de date. Diferența principală dintre bazele de date tradiționale și MongoDB este utilizarea de tabele și rânduri, mai degrabă decât colecții și documente. Perechile cheie-valoare sunt una dintre cele mai fundamentale unități ale MongoDB. În acest blog, vă vom arăta cum să utilizați MongoDB Joins, care sunt tipurile cheie de Joins și Lookups. MongoDB 3.2 introduce o nouă operație de căutare care poate efectua operațiuni de alăturare pe colecții. Sintaxa pentru subinterogări corelate este ușor de utilizat în MongoDB 5.0 și mai sus. Există unele restricții și limitări care trebuie urmate atunci când utilizați MongoDB Joins.

De exemplu, următorul fragment creează colecții care conțin restaurante și comenzi folosind următoarele documente:restaurante. Comenzile trebuie plasate pentru ambele colecții. Care este numele restaurantului și adresa lui? Este necesar să furnizați un nume, precum și o potrivire de matrice între comenzi. În următoarea ordine, veți găsi o băutură și o băutură. Următoarele rezultate vor fi furnizate.

Baze de date Nosql

Bazele de date Nosql sunt baze de date care nu folosesc modelul relațional tradițional folosit de majoritatea bazelor de date. în schimb, folosesc o abordare mai flexibilă, fără schemă. Acest lucru le face mai scalabile și mai ușor de lucrat pentru multe aplicații.

Datele din bazele de date NoSQL sunt stocate mai degrabă în documente decât în ​​baze de date relaționale. Capacitățile lor includ flexibilitate, scalabilitate și capacitatea de a îndeplini cerințele de gestionare a datelor în schimbare rapidă. Bazele de date de documente, depozitele cheie-valoare, bazele de date cu coloane largi și bazele de date grafice sunt exemple de baze de date NoSQL. Organizațiile Global 2000 adoptă rapid bazele de date NoSQL pentru a alimenta aplicațiile critice. Motivul pentru aceasta este că există cinci tendințe care sunt prea dificil de gestionat pentru majoritatea bazelor de date relaționale. O bază de date relațională, spre deosebire de o bază de date MongoDB, nu poate fi utilizată în dezvoltarea agilă, deoarece se bazează pe un model de date fix. Modelul de aplicație definește modelul de date atunci când se utilizează NoSQL.

NoSQL nu impune nicio metodă fixă ​​asupra modelării datelor. O bază de date orientată spre document este de obicei stocată în JSON ca format de facto pentru stocarea datelor. În acest caz, cadrele ORM nu mai sunt necesare deoarece nu există nicio suprasarcină. N1QL (pronunțat nichel) a fost introdus în Couchbase Server 4.0 ca un limbaj de interogare puternic care poate fi folosit pentru a extinde SQL la JSON. Nu numai că acceptă instrucțiuni standard SELECT / FROM / WHERE, dar poate suporta și agregare (GROUP BY), sortare (SORT BY), îmbinări (LEFT OUTER / INNER) și așa mai departe. Unul dintre avantajele principale ale unei baze de date distribuite NoSQL este arhitectura sa extinsă și nici un singur punct de eșec. Pe măsură ce mai multe interacțiuni cu clienții sunt efectuate online prin intermediul aplicațiilor web și mobile, disponibilitatea serviciilor devine din ce în ce mai importantă.

Bazele de date NoSQL sunt simplu de instalat, configurat și scalat, făcându-le ideale pentru o varietate de aplicații. Ele au fost concepute pentru a organiza conținutul unei cărți, a nota o notă și a o stoca. De asemenea, poate fi folosit la orice dimensiune - de la grupuri mici la grupuri mari. Nu este necesar niciun software separat pentru a rula o bază de date NoSQL; este distribuit și include replicare încorporată între centrele de date. În plus, permite failover-ul imediat prin routere hardware, astfel încât aplicațiile să nu fie nevoite să aștepte ca baza de date să descopere eșecul și să își efectueze propria recuperare. Popularitatea NoSQL este în creștere, devenind cea mai populară tehnologie de baze de date pentru aplicațiile web, mobile și Internet of Things (IoT) de astăzi.

MongoDB este liderul clar într-o varietate de metrici cheie.
Dacă sunteți în căutarea unei baze de date cu un nivel ridicat de popularitate și stabilitate, MongoDB este calea de urmat. Multe aplicații îl preferă pentru că are un număr mare de caracteristici care o fac una dintre cele mai populare baze de date de pe piață. Deoarece MongoDB nu acceptă tranzacțiile ACID, poate fi benefic să țineți cont de acest lucru în timp ce luați o decizie.

Baze de date Nosql: o prezentare generală

Bazele de date NoSQL bazate pe documente pot stoca date atât în ​​format JSON, cât și în format XML. Aceasta este o bază de date NoSQL bazată pe documente cu un model de stocare pe coloană. Datele din bazele de date NoSQL cheie-valoare sunt stocate în perechi. Baza de date Redis NoSQL este un exemplu excelent de bază de date cheie-valoare. Bazele de date SQL conțin de obicei coloane care sunt mai mari decât dimensiunile bazelor de date NoSQL. MongoDB, un exemplu de bază de date NoSQL cu coloane largi, este o bază de date NoSQL populară. Datele sunt stocate în grafice folosind o bază de date NoSQL bazată pe grafice. Neo4j este o bază de date NoSQL bazată pe grafice care utilizează MongoDB.

Baza de date Oracle Nosql

O bază de date Oracle NoSQL este o bază de date distribuită, cheie-valoare, care este concepută pentru a oferi disponibilitate ridicată și scalabilitate orizontală cu o administrare redusă sau deloc a bazei de date. Oracle NoSQL Database se bazează pe Berkeley DB Java Edition și utilizează un model cheie-valoare simplu cu un set bogat de tipuri de date.

Modulul de implementare Spring Data pentru Oracle NoSQL SDK pentru Spring Data este încorporat în SDK. Poate fi folosit pentru a vă conecta la un cluster Oracle NoQL Database sau la Oracle NoQL Cloud Service. Încorporând dependența Maven în fișierul pom.xml al proiectului, puteți utiliza SDK-ul. Ar fi convenabil dacă ați putea selecta următoarele ca punct de plecare. Oracle Spring este disponibil pe Oracle.com. Metodele utilizate în NosqlDbConfig sunt următoarele. Clasa de entitate trebuie definită.

Depozitul ar trebui creat pentru a stoca datele Nosql . Apoi scrieți clasa principală a aplicației. Instalând org.springframework.boot:spring-boot, puteți obține acces la toate componentele.