De ce Mongoose este un instrument puternic pentru lucrul cu date NoSQL

Bazele de date NoSQL devin din ce în ce mai populare, deoarece cantitatea de date colectate și stocate continuă să crească într-un ritm exponențial. Mongoose este o bibliotecă populară cu sursă deschisă care oferă un strat de modelare riguros pentru MongoDB, o bază de date NoSQL de top. În acest articol, vom arunca o privire la ceea ce face din Mongoose un instrument puternic pentru lucrul cu datele NoSQL .

Bazele de date NoSQL orientate spre documente sunt destinate să stocheze date în colecții și documente, iar MongoDB este o bază de date open-source. Acest blog vă va prezenta MongoDB și dezvoltatorul său, Mongoose. Nu există nimic mai valoros decât un document, care este pur și simplu o înregistrare care conține tot conținutul său. O colecție, după cum sugerează și numele, este o colecție de documente MongoDB, care este analogă cu un tabel. Biblioteca de modelare a datelor obiect MongoDB & Nodejs, cunoscută sub numele de biblioteca de modelare a datelor obiectelor (ODM) MongoDB, oferă un nivel mai ridicat de abstractizare. Gestionează relațiile dintre date, validează scheme și convertește datele obiectului în cod MongoDB. Tabelul de mai jos prezintă nouă comparații complet diferite între cele două.

Interacțiunile MongoDB pot fi create rapid și ușor cu generatorul de interacțiuni MongoDB de la MongoDB. Câteva alte ODM-uri, cum ar fi Doctrine, MongoLink și Mandango, au fost proiectate pentru MongoDB. MongoDB nativ are câteva avantaje față de MongoDB: scheme pentru modelarea datelor și a relațiilor, validarea simplă a datelor, API-uri de interogare simple și așa mai departe. Cu toate acestea, în comparație cu MongoDB nativ, vă recomandăm să utilizați MongoDB semantic.

Ce este mangusta? Nodul se numește mangustă. Object Data Modeling (ODM) este o bibliotecă bazată pe js care implementează modelul declarativ declarativ MongoDB. Pentru bazele de date SQL tradiționale, este similar cu un Object relational Mapper (ORM) precum SQLAlchemy.

Caracteristicile avansate, cum ar fi căutarea pentru orice câmp sau interogare în MongoDB, sau pentru orice set de interogări sau expresii regulate în bazele de date NoSQL, sunt mai frecvente. Pentru a scala orizontal, MongoDB folosește caracteristicile sharding.

Sistemul de gestionare a bazelor de date MongoDB NoSQL este open source și este gratuit. Bazele de date orientate pe obiecte sunt mai sigure și mai puțin costisitoare decât bazele de date tradiționale . Deoarece bazele de date NoSQL sunt atât de flexibile, pot suporta o gamă largă de date distribuite. Informațiile orientate spre documente pot fi stocate, preluate sau gestionate folosind MongoDB, un sistem de gestionare a documentelor.

MongoDB acceptă Object Data Modeling (ODM).

Mongodb este un Sql sau Nosql?

Folosind un model de document non-relațional, MongoDB este o bază de date. Pentru a rezuma, este o bază de date NoSQL (NoSQL = Not-only-SQL), care diferă semnificativ de bazele de date relaționale convenționale, cum ar fi Oracle, MySQL și Microsoft SQL Server.

Bazele de date MongoDB și SQL sunt două tipuri foarte diferite de baze de date. Haos este termenul folosit pentru a descrie datele haotice nestructurate, în timp ce datele structurate sunt termenul folosit pentru a descrie datele structurate organizate. Deoarece ambele lumi au propriile avantaje și dezavantaje, ele pot fi utilizate într-o varietate de aplicații. În acest articol, vom analiza în detaliu cum diferă bazele de date MongoDB și SQL. Până în anii 2000, bazele de date relaționale SQL erau cele mai utilizate pentru interogare și analiză. În urma revoluției internetului și web 2.0, a fost generată o cantitate semnificativă de date nestructurate. Pentru a mapa corect astfel de date la scheme de tip tabel, este esențial să definiți mai întâi tabelul.

Introducerea bazelor de date NoSQL a început ca urmare a acestui fapt. Teorema CAP, care afirmă că sunt necesare consistența, disponibilitatea și partiția, este în centrul MongoDB. Teorema CAP este preocupată de disponibilitatea datelor în MongoDB, spre deosebire de proprietățile ACID din bazele de date SQL. Este construit pe hardware de bază și reproduce datele peste noduri pentru fiabilitate și disponibilitate ridicate. O mare parte din datele generate de aplicațiile de internet și dispozitivele IoT nu sunt structurate, ceea ce face imposibilă salvarea lor într-o bază de date tradițională. Documentarea, pe de altă parte, nu este acceptată de MongoDB; este subdezvoltat și greu de utilizat. Dacă nu putem folosi MongoDB pentru a efectua analize, putem încărca date într-o bază de date relațională și putem rula interogări familiare care altfel ar fi efectuate pe MongoDB.

Conectorul MongoDB BI poate fi integrat cu o serie de instrumente populare de business intelligence, cum ar fi Tableau, Cognos și Qlik. Depozitele de date sunt o alegere excelentă, dar pot fi și destul de scumpe. În plus, forțându-vă să stocați datele într-o bază de date relațională, acestea pot priva bazele de date NoSQL de beneficiul lor. Dacă aveți un instrument de business intelligence existent pe care doriți să îl conectați la MongoDB, un conector MongoDB este o alegere bună. Nu este capabil să alăture date din mai multe surse din cauza limitărilor acestui cadru. De asemenea, puteți utiliza Python pentru a crea o aplicație personalizată care se conectează la MongoDB, a prelua date din aceasta și a o analiza. Cu PyMongo, putem prelua datele MongoDB și apoi le putem scrie înapoi în MongoDB. Modelul de date poate fi o alternativă bună la un depozit de date, iar analiza exploratorie a datelor ar fi o opțiune bună, dar aplicațiile comerciale pot să nu fie cele mai potrivite.

Bazele de date tradiționale, cum ar fi bazele de date relaționale, sunt înlocuite cu baze de date non-relaționale, cum ar fi MongoDB, Cassandra și Redis. Bazele de date non-relaționale beneficiază de scalabilitatea și disponibilitatea lor. Datele din bazele de date tradiționale sunt organizate în rânduri într-o bază de date relațională, fiecare dintre acestea găzduind un set separat de elemente de date. Fiecare coloană a unui tabel poate conține un tip diferit de date. O bază de date non-relațională, cum ar fi MongoDB, poate stoca datele mai eficient. O bază de date MongoDB conține elemente de date într-o formă care este analogă cu o colecție de documente. Fiecare document dintr-o bază de date MongoDB este stocat ca o singură entitate într-o singură colecție MongoDB, care este exact aceeași cu un tabel. Ca rezultat, MongoDB este o bază de date foarte scalabilă; dacă adăugați mai multe servere pentru a stoca mai multe date, nu trebuie să vă faceți griji despre cum să le organizați. Un alt avantaj al unei baze de date non-relaționale este modul consecvent în care datele sunt de obicei stocate. Ca rezultat, atunci când o bază de date MongoDB este accesată, aceasta este întotdeauna stocată pe serverele care o păstrează. În multe cazuri, aplicațiile necesită acest nivel de asigurare pentru a menține acuratețea datelor lor. Cu toate acestea, bazele de date non-relaționale au dezavantajele lor. Deoarece de obicei nu acceptă tranzacții, poate fi dificil să gestionezi tranzacțiile de date. Software-ul pentru baze de date funcționează de obicei mai bine decât bazele de date relaționale tradiționale în ceea ce privește performanța interogărilor. În ciuda acestor defecte, bazele de date non-relaționale prezintă avantaje care pot depăși dezavantajele lor în unele aplicații.

Mongodb vs Mysql: care bază de date este cea mai bună pentru aplicația dvs.?

MongoDB este o alegere excelentă pentru analiza în timp real, managementul conținutului, Internetul lucrurilor, mobil și alte aplicații în care nu sunt necesare date structurate. Dacă aveți date structurate și sunteți în căutarea unei baze de date relaționale, MySQL este o alegere excelentă.

Care este diferența dintre Mongodb și Mangoose?

MongoDB este un sistem de baze de date care utilizează un model de date orientat spre document. Mongoose este o bibliotecă Object Data Modeling (ODM) care oferă o soluție bazată pe schemă pentru modelarea datelor stocate în MongoDB.

În acest tutorial pentru începători, vom trece peste diferențele dintre MongoDB și MongoDB. MongoDB, pe lângă stocarea datelor folosind documente BSON, este unul dintre sistemele de gestionare a bazelor de date (DBMS). Un Object Document Mapper (ODM) este un tip de Mapper. Deși este posibil să gestionați date, să creați scheme și așa mai departe, utilizarea API-urilor MongoDB poate fi dificilă. Înainte de a putea înțelege MongoDB și MongoDB și Mongoose, trebuie mai întâi să înțelegeți un sistem de gestionare a bazelor de date și un mapator de documente obiect. Într-o bază de date, nu există nimic mai mult decât un set organizat de date sau informații structurate. Un ODM permite utilizatorilor să creeze noi câmpuri și atribute rapid și ușor.

Cu Mongoose, o bibliotecă ODM MongoDB , puteți obține o mulțime de funcții utile la un cost rezonabil. Gestionează relațiile dintre date, validează schemele și accelerează codificarea de până la 3-5 ori. Ca rezultat, proiectele Node.js care folosesc MongoDB vor fi mai ușor de codificat. Cadrul mangustă bine întreținut oferă, de asemenea, dezvoltatorilor posibilitatea de a găsi ceea ce au nevoie.

Mongoose: Biblioteca Odm utilă pentru Mongodb

MongoDB este construit cu biblioteca impresionantă ODM Mongoose, care include o varietate de caracteristici utile. Efectuează validarea schemei, gestionează relațiile de date și permite o viteză de codificare de 3-5 ori mai mare. Schema de colecție MongoDB nu are nevoie de mangustă, deoarece este similară cu baza de date SQL, ceea ce face mai ușor pentru dezvoltatorii care preferă SQL să lucreze cu ea. Șoferul nativ este de 2 ori mai rapid decât șoferul de mangustă.

Ce este Mangusta în Mongodb

Mongoose este o bibliotecă Object Data Modeling (ODM) pentru MongoDB și Node.js. Gestionează relațiile dintre date, oferă validarea schemei și este folosit pentru a traduce obiectele din cod și reprezentarea acelor obiecte în MongoDB.

În acest articol, vom trece peste elementele fundamentale ale MongoDB și MongoDB v. mongoose. Sistemul de gestionare a bazelor de date orientat spre documente MongoDB permite crearea de fișiere BSON care conțin date. Un ODM, cunoscut și sub numele de Object Document Mapper, este unul dintre cele trei tipuri de ODM. Driverul MongoDB pentru MongoDB și Node este, de asemenea, încorporat în driverul MongoDB pentru MongoDB și Node. În acest tutorial, vom trece peste cea mai importantă distincție dintre MongoDB și MongoDB – două concepte frecvent confundate de către începători. Aceasta este o colecție de informații structurate care este de obicei stocată pe un computer și nu este o bază de date. Obiectele pot fi mapate (ODM) cu ajutorul unei scheme pentru documentele dintr-o colecție, care este instrumentul care permite dezvoltatorilor să definească o schemă.

JavaScript este baza pentru AngularJS, un cadru open-source care vă permite să creați rapid și ușor aplicații dinamice de rețea. Când rulați cod într-un browser folosind JavaScript, acesta returnează rezultatele. Node.js simplifică crearea de cod care gestionează intrările și ieșirile de date, gestionează cereri și răspunsuri și multe altele. Echipele de dezvoltatori MongoDB pot crea și gestiona date rapid și ușor cu Node.js și instrumentele sale asociate, cum ar fi MongoDB Manager și MongoDB Search. Datele MongoDB pot fi lucrate rapid și ușor cu MongoDB, în timp ce Node.js este un instrument puternic pentru dezvoltarea și implementarea aplicațiilor de rețea.

Mangusta: util pentru aplicarea schemei stratului de aplicație

Biblioteci bazate pe js pentru MongoDB Spre deosebire de SQLAlchemy și alte baze de date SQL tradiționale, Mongoose poate genera date într-o bază de date relațională obiect. Scopul Monganoose este de a atenua problema ca dezvoltatorii să impună o anumită schemă în aplicația lor. Acest lucru este util în special pentru dezvoltarea aplicațiilor web, deoarece permite dezvoltatorilor să vizualizeze exact ce date sunt accesate și manipulate. În plus, capabilitățile puternice de interogare ale MongoDB facilitează lucrul cu propriul MongoDB MongoDB.

Mangusta – Npm

Mongoose este un instrument de modelare a obiectelor MongoDB conceput pentru a funcționa într-un mediu asincron. Mongoose acceptă atât promisiunile, cât și apelurile inverse.

Biblioteca mongooose bazată pe Node.js pentru MongoDB implementează Object Data Modeling (ODM). Un obiect relațional Mapper (ORM) similar cu SQLAlchemy este similar cu această metodă în bazele de date tradiționale. Scopul MongoDB este de a face mai ușor pentru dezvoltatori să impună scheme specifice în stratul de aplicație. Objects Data Modeling (ODM) este un tip de bibliotecă Object Data Modeling (ODM) care poate fi utilizată în MongoDB și Node.js. Gestionează relațiile dintre date, oferă validarea schemei și este folosit pentru a traduce obiectele MongoDB care fac parte din cod și cele care fac parte din schema MongoDB. În clientul mangusta, utilizatorul poate crea o schemă pentru fiecare document dintr-o colecție.

Mongoose: Utilizarea driverului Mongodb cu Node.js

O cerință (' mangusta ') este o cerință (' mangustă '); o mangustă necesită (' mangusta' Folosind mongoose-schema-validation (' mongoose-schema-validation '); nu foloseşte deloc validarea-schemă-mongoose. Conectaţi (' mongo://dblocalhost:27017/test'); în caz contrar, connect ('mongo://dblocalhost:27017/test'). MongoDB este acceptat de driverul MongoDB prin MongoDB Node.js . Când rulați MongoDB în node.js, puteți utiliza și driverul mongooose cu biblioteca Node.js, care include și o bibliotecă de scripting pentru modelarea datelor obiect.