3 ключевых момента, о которых следует помнить при моделировании данных в базе данных NoSQL

Когда дело доходит до моделирования данных в базе данных NoSQL, следует помнить о нескольких ключевых вещах. Во-первых, важно понимать разницу между реляционными и нереляционными базами данных. Реляционные базы данных, такие как MySQL, хранят данные в таблицах и строках. Нереляционные базы данных, такие как MongoDB, хранят данные в документах. Это означает, что при моделировании данных в базе данных NoSQL вам необходимо подумать о том, как структурировать данные таким образом, чтобы это имело смысл для базы данных на основе документов. Во-вторых, важно помнить о типах запросов, которые вам нужно будет выполнять с вашими данными. В реляционной базе данных вы обычно используете SQL для запроса данных. Однако в базе данных NoSQL вам потребуется использовать другой язык запросов. Например, в MongoDB вы будете использовать язык запросов MongoDB (MQL). Наконец, важно подумать о том, как вы будете индексировать свои данные. В реляционной базе данных вы обычно индексируете данные, создавая индексы для таблиц и столбцов. Однако в базе данных NoSQL вам нужно индексировать данные по-другому. Например, в MongoDB вы можете создавать индексы для документов и полей. Помня об этих трех вещах, вы можете эффективно и масштабируемо моделировать данные в базе данных NoSQL.

Базы данных SQL, распределенные по нескольким компьютерам, спроектированы таким образом, чтобы отказаться от реляционной модели. Существует распространенное заблуждение, что в базах данных NoSQL отсутствует модель данных . Первым шагом в создании схемы является описание того, как будут организованы данные. Поскольку каждый тип базы данных NoSQL имеет собственный набор моделей данных, различия между ними естественны. В результате схема будет повторяться на протяжении всего жизненного цикла приложения. Одним из наиболее важных соображений при принятии решения о том, какую базу данных NoSQL использовать, является вариант использования, для которого лучше всего подходит модель данных. Каждый документ хранит несколько полей и значений в дополнение к широкому диапазону типов данных и структур данных.

Разработано множество мощных языков запросов для работы с различными типами значений полей, и запросы могут использоваться для извлечения значений полей. База данных NoSQL содержит ключ и связанный столбец в каждой строке, которые называются семействами столбцов. Это базовая структура, которая хранит данные в каждом из четырех основных типов баз данных NoSQL. Хотя детали организации данных очень гибкие, иногда может потребоваться даже система «без схемы». Базы данных документов, базы данных с широкими столбцами и базы данных графов обычно имеют встроенный язык запросов.

Пример схемы базы данных Nosql

База данных NoSQL — это нереляционная база данных, которая не использует традиционную табличную схему реляционной базы данных. Базы данных NoSQL часто используются для хранения больших объемов данных, которые плохо подходят для реляционных баз данных, например неструктурированных данных, имеющих большое количество связей или постоянно изменяющихся.

Нет необходимости использовать фиксированную схему для управления данными в базах данных NoSQL, поскольку они не имеют иерархии. Из-за большого объема данных, которые создаются и потребляются, базы данных NoSQL используются для распределенных хранилищ данных с высокими требованиями к хранилищу. Twitter, Facebook и Google входят в число компаний, которые используют NoSQL для хранения данных и создания веб-приложений в реальном времени. Данные можно хранить в базе данных «ключ-значение» и использовать в качестве пары «ключ-значение», извлекая их из базы данных. Типы баз данных ассоциативного массива и коллекций являются обычным использованием этого типа базы данных NoSQL. Тип документа обычно служит основой для систем управления контентом (CMS), платформ для ведения блогов, аналитики в реальном времени и приложений электронной коммерции. Данные в базе графов можно использовать для построения социальных сетей, логистики или пространственных карт.

Представления CouchDB можно определить в MapReduce с помощью системы. Согласно ему, распределенные хранилища данных не могут гарантировать более двух из трех вещей. Согласованность имеет решающее значение для согласованности данных в целом, даже после завершения операции. Если серверы не могут взаимодействовать друг с другом, следует сохранить допуск на разделы.

Базы данных Nosql: новая норма?

Платформа базы данных NoSQL более гибкая и эффективная, чем традиционная платформа реляционной базы данных . Поскольку они не требуют жесткой схемы, эти типы баз данных часто проще в использовании. С другой стороны, они не обладают всеми возможностями реляционной базы данных.

Моделирование данных Nosql

Что такое модель данных NoSQL ? Эта модель не полагается на использование системы управления реляционными базами данных (RDBMS). В результате модель неоднозначна в отношении того, как данные взаимодействуют друг с другом — как все это соединяется вместе.

8 шаблонов моделирования данных в Redis — отличная книга для изучения моделирования данных в Redis. В нем рассматриваются восемь моделей данных, которые можно использовать для создания современных приложений без ограничений традиционной реляционной базы данных, которые могут быть непомерно дорогими. Платформа NoSQL позволяет интегрировать две отдельные таблицы или коллекции в одну таблицу. В результате они смогут лучше понять свои отношения и легче находить все необходимые данные. Каждая таблица представляет собой собственное представление в приложениях NoSQL, что означает, что ее производительность не зависит от приложения. Ограниченный список (например, списки известного размера) встраивается как неограниченный список, тогда как неограниченный список встраивается отдельно как неограниченный список. В данном случае он один, поэтому необходимы следующие переменные: товар, автор, дата публикации, рейтинг и комментарий.

Первый шаблон имеет отношения «многие ко многим» с неограниченными сторонами. В реляционной базе данных вы должны отслеживать различные типы продуктов, разделяя их на таблицы. С помощью стека Redis можно различать поля типов для коллекций. По мере продвижения по шаблону корзины вы сократите накладные расходы за счет хранения данных временных рядов и управления ими. Многие варианты использования можно улучшить, используя шаблон ревизии в сочетании с данными в реальном времени. NoSQL позволяет использовать эти шаблоны различными способами, чтобы упростить операции JOIN. Тяжелые операции JOIN, такие как системы управления персоналом, CMS, каталоги продуктов и социальные сети, требуют использования шаблона дерева и графика.

Он не полагается на использование системы управления реляционными базами данных (RDBMS) для усиления. Данные могут храниться на диске, в памяти или на том и другом. Использование Redis и NoSQL для создания приложений демонстрируется в ряде примеров на Redis Launchpad.

Базы данных Nosql: лучший способ хранения нереляционных данных

С другой стороны, базы данных Somenosql можно запускать в реляционных базах данных. MongoDB и Cassandra, например, используют индекс B-Tree, который встречается во многих базах данных. Графовая модель, используемая в Neo4j, несовместима с реляционными базами данных. Базы данных NoSQL становятся все более популярными, поскольку они более гибкие и эффективные, чем обычные базы данных . Неудивительно, что база данных nosql — отличный выбор, если вам нужна модель данных, не основанная на реляционной модели.

Как спроектировать базу данных Nosql

На этот вопрос нет однозначного ответа, так как лучший способ проектирования базы данных NoSQL зависит от конкретных потребностей приложения. Однако есть несколько общих советов, которым можно следовать, чтобы обеспечить оптимальное проектирование базы данных. Во-первых, важно понимать данные, которые будут храниться в базе данных, и отношения между данными. Это поможет определить лучшую схему для данных. Далее важно правильно выбрать технологию базы данных NoSQL для приложения. Существует множество различных технологий, каждая из которых имеет свои сильные и слабые стороны. Наконец, важно спроектировать базу данных с учетом производительности. Это означает рассмотрение таких вещей, как индексирование и сегментирование.

С нормализованной СУБД вы можете воспользоваться преимуществами, присущими реляционной парадигме. Основное преимущество баз данных NoSQL заключается в том, что они могут моделировать полуструктурированные агрегаты и динамические объекты. Вместо сущностей и отношений вам следует подумать о том, как моделировать NoSql с точки зрения иерархии и агрегатов. денормализация, как определено в СУБД, эффективно переводит вашу БД в базу данных NoSQL. Если вам нужно только подмножество агрегата, вам придется присоединиться к коду, или если вам нужен агрегат агрегатов, вам придется его проанализировать. Очень важно определить ваши отношения как можно раньше.

Nosql Дизайн

Модель данных NoSQL, в отличие от подхода, ориентированного на приложения, фокусируется на том, как приложение будет запрашивать данные, а не на отношениях внутри данных. Вместо жесткой реляционной схемы принципы проектирования базы данных NoSQL подчеркивают гибкость данных.

В результате базы данных NoSQL должны сопровождаться соответствующим изменением архитектуры приложений. Сложность сервера переносится из баз данных на основе SQL в рамках подхода NoSQL. В этой статье мы рассмотрим различные аспекты управления данными и порекомендуем архитектуру, в которой используется уровень управления данными, а не базы данных NoSQL. Объектно-ориентированные базы данных NoSQL обычно имеют вложенные структуры для объектов данных. Когда дочерние структуры/подструктуры родительского документа всегда доступны из документа, вложенные структуры данных работают хорошо. В некоторых случаях двунаправленных отношений можно избежать, используя вложенные структуры. Отношения по-прежнему необходимы в некоторых критических приложениях.

Очень хорошо понятно, как управлять отношениями с традиционными СУБД. Как мы можем моделировать отношения, используя базы данных NoSQL? Вы можете попробовать одну из двух стратегий. Один из способов свести дублирование данных к минимуму — использовать стратегии нормализации. Одним из вариантов является денормализация данных, что может повысить производительность запросов. Подход NoSQL к управлению данными может быть неправильно истолкован, если он попытается подорвать исторические принципы управления данными Эдгара Кодда. В результате доступ к базе данных следует рассматривать как внутренний компонент реализации, а не как многократно используемый API.

Крайне важно поддерживать согласованность данных в хранилище и базах данных NoSQL. Базы данных документов «ключ-значение» были проиндексированы с использованием индексного API, аналогичного API Berkeley DB. Согласно отчетам, W3C пришел к выводу, что базы данных NoSQL должны иметь программный доступ к индексам, а не доступ на основе запросов. В результате ограничения достоверности и целостности данных по-прежнему необходимо применять. Переместив проверку из уровня хранения, мы можем централизовать ее на нашем уровне управления данными. Системы репликации на основе согласованности, как правило, могут быть реализованы поверх отдельных систем хранения баз данных на основе более строгой семантики транзакций. Настраиваемая репликация и принудительное обеспечение согласованности чрезвычайно полезны для приложений, которым требуется более высокая целостность или большая масштабируемость ослабленной согласованности.

Разрешение конфликтов в CouchDB с использованием разрешения конфликтов в стиле Multi-Version Concurency Control (MVCC) временами наивно. В Persevere 2.0 можно определить модель данных и связать продукты с их производителями. В результате наших усилий модель архитектуры MVC была эффективно реализована. Рекапитализация этого типа уровня пользовательского интерфейса как mVC указывает на смещение акцента с проблем моделирования данных в логике пользовательского интерфейса.

Что такое Nosql и пример?

База данных NoSQL (также известная как SQL) — это тип базы данных, в которой данные хранятся иначе, чем в реляционной базе данных. Термин NoSQL относится к модели данных, которая позволяет создавать различные базы данных. Типы документов, типы ключ-значение, типы с широкими столбцами и графики являются наиболее распространенными.

Какова архитектура Nosql?

При использовании базы данных NoSQL серверам, на которых работают базы данных на основе SQL, больше не требуется обрабатывать большие объемы данных. Проверка, контроль доступа, сопоставление данных, корреляционные действия, разрешение конфликтов, поддержание ограничений целостности и запускаемые процедуры — все это удалено из уровня базы данных.

Преимущества облачных баз данных Nosql

Существует несколько преимуществ использования облачной базы данных nosql по сравнению с традиционной реляционной базой данных. Они более гибкие в плане масштабирования. Они работают лучше с точки зрения операций чтения и записи, чем другие типы программного обеспечения. Третье преимущество заключается в том, что они лучше справляются с изменениями данных.

Какой инструмент используется для проектирования базы данных Nosql?

Hackolade, DbSchema и Cassandra Data Modeler — некоторые из инструментов проектирования схемы базы данных NoSQL. Дизайн визуальной схемы Hackolade идеально подходит для баз данных NoSQL любого типа. DbSchema извлекает схемы из существующих баз данных NoSQL и преобразует их в XML.

SQL или Nosql?

Популярность моделей данных NoSQL возросла, поскольку они просты в использовании и не согласуются между продуктами. Базы данных SQL упрощают выполнение сложных запросов к структурированным данным за счет обработки запросов и объединения данных между таблицами. Отсутствие согласованности между базами данных NoSQL, а также необходимость более частого запроса данных могут привести к увеличению времени запроса. Если вам нужно быстро запрашивать данные для аналитических целей, наиболее вероятным решением будет база данных SQL. Однако, если вам нужно хранить данные в более гибком и менее структурированном формате, вам может больше подойти модель данных NoSQL.

Nosql-документ

Базы данных документов Nosql становятся все более популярными по мере роста потребности в более быстрых и гибких решениях для управления данными. Эти базы данных предназначены для обеспечения высокой производительности, масштабируемости и гибкости, что делает их идеальными для широкого спектра приложений.

Документно-ориентированные базы данных — это современный подход, в котором в качестве хранилища данных используется JSON, а не столбцы и строки. При работе со слабоструктурированными данными вы можете справиться с проблемами, которые сложнее понять с помощью РСУБД. Хранилища документов — это естественное и гибкое решение для гибких разработчиков, которые могут работать быстрее с их помощью. Выразительный язык запросов и многогранная индексация предоставляют множество вариантов запросов. Вы по-прежнему можете воспользоваться гарантией реляционной базы данных, выполняя транзакции ACID. Вы можете узнать больше о том, как распределенные системы могут повысить масштабируемость и устойчивость ваших данных, посетив сайт DistributedSystems.com. Отдельные документы являются независимыми единицами, что упрощает их распространение по серверам без ущерба для локальности данных.

Использование интуитивно понятного практического моделирования в базах данных документов позволяет моделям считываться быстрее, чем те, которые используются в реляционных базах данных. Ожидается, что качество данных будет ниже, и существует риск ухудшения данных из-за жестких таблиц. В реляционной базе данных нет встроенного горизонтального масштабирования, поэтому, если вы хотите разбить существующую базу данных на разделы (сегментировать), вам придется заплатить за дорогостоящую масштабируемую систему. Базы данных, ориентированные на документы, могут хранить различные типы документов и обычно не требуют ввода каких-либо полей. Несмотря на то, что каждое поле индивидуально, существует общий структурный состав. Каждый документ содержит уникальный идентификатор, который можно использовать для добавления, изменения, удаления или запроса информации. Инкапсуляция инкапсулированных данных (или информации) обычно выполняется в стандартном формате или декодировании.

Документно-ориентированные базы данных имеют гораздо более гибкую структуру, чем традиционная база данных . Данные сохраняются непосредственно из документа, а не из столбцов в базе данных при запросе. Необходимо добавить только те поля данных, которые относятся к набору данных в хранилище документов.

Почему документы лучше реляционных таблиц для хранения файлов

Документы часто используются для хранения файлов, поскольку они более эффективны, чем реляционные базы данных для хранения больших файлов. Документы документов также имеют то преимущество, что их удобно искать и манипулировать ими.