Как поддерживать отношения между данными в базе данных NoSQL

Базы данных NoSQL становятся все более популярными, поскольку объем генерируемых данных продолжает расти в геометрической прогрессии. Однако по-прежнему существует много путаницы в отношении того, как работают эти базы данных и как поддерживать отношения между данными в среде NoSQL. В традиционной базе данных SQL данные хранятся в таблицах, а отношения поддерживаются через внешние ключи. В базе данных NoSQL данные часто хранятся в документах, которые аналогичны объектам в объектно-ориентированном языке программирования. Документы могут быть вложенными, что означает, что отношения могут поддерживаться без использования внешних ключей. Существует несколько различных способов поддержания взаимосвязей между данными в базе данных NoSQL. Наиболее распространенным способом является использование справочных документов. Ссылочный документ — это документ, содержащий ссылку на другой документ. Например, если у вас есть коллекция сообщений в блоге, каждое сообщение может иметь ссылку на документ автора. Другой способ поддерживать отношения между данными в базе данных NoSQL — использовать встроенные документы. Вложенный документ — это документ, который хранится внутри другого документа. Например, если у вас есть коллекция сообщений в блоге, каждое сообщение может иметь встроенный документ, содержащий информацию об авторе. Преимущество использования справочных документов или встроенных документов заключается в том, что в будущем проще обновлять данные. Например, если вы хотите изменить автора сообщения в блоге, вам нужно только обновить документ об авторе. Вам не нужно обновлять каждый отдельный пост в блоге. Недостатком использования справочных документов или встроенных документов является то, что это может затруднить запрос данных. Например, если вы хотите найти все сообщения в блоге, написанные определенным автором, вам нужно запросить документ автора для каждого сообщения. Это может быть неэффективно, если у вас большое количество документов. Если вы работаете с базой данных NoSQL, важно понимать, как поддерживать отношения между данными. Справочные документы и встроенные документы — два наиболее распространенных способа сделать это.

Реализация NoSQL в документно-ориентированной базе данных недостаточна или отсутствует для развития отношений между объектами. В этом сообщении блога мы покажем вам, как делегировать управление объектами/связями базе данных. Объектные отношения создаются с помощью вызова REST API. В этом примере мы будем использовать глагол PUT, чтобы связать клиента с проблемой. Когда отношение представлено таким образом, всегда присутствует массив объектов. Вы сможете увидеть изменения исходного документа после каждой ссылки на объект (т.е. отношение). Поскольку база данных записывает использование каждого отношения, мы также можем видеть, где конкретный документ используется в отношении. Используя приведенные ниже примеры запросов, вы можете найти наличие неявных ссылок на документ с помощью специального запроса: referencedby=true.

Между различными документами в MongoDB существуют отношения, которые обозначают их логическую связь. Используя подходы Referenced и Embedded, можно моделировать отношения. Давайте рассмотрим случай хранения адресов для пользователей с отношениями N:N в следующем примере.

Отношения «многие ко многим» (N:M) реализовать труднее, чем отношения «один ко многим», потому что в реляционной базе данных нет единой команды для этого. Когда они реализованы в MongoDB, они одинаковы. MongoDB по умолчанию не позволяет вам создавать какие-либо отношения.

Нереляционные базы данных , также известные как «NoSQL», обычно представляют собой базы данных только на основе SQL. Их способность удерживать информацию сильно различается. Нереляционная база данных обычно хранит данные в нетабличном формате, что делает ее более адаптируемой к потребностям современных структур данных, таких как базы данных SQL и NoSQL.

Может ли база данных Nosql быть реляционной?

Базы данных NoSQL не являются реляционными базами данных, что означает, что они могут иметь структуру, отличную от структуры баз данных SQL (например, строки и столбцы), и их легче адаптировать для удовлетворения потребностей пользователя.

Системы баз данных, такие как реляционные и NoSQL, обычно реализуются в облачных приложениях. Их архитектура и методы хранения данных различаются, и их доступ к информации и данным также различается. База данных без SQL хранит неструктурированные или частично структурированные данные в парах или документах без форматирования. Хранилища данных NoSQL предпочтительнее, когда для служб с большими объемами требуется время отклика менее секунды. Если вы ищете согласованную систему для элемента, который в настоящее время обновляется, дождитесь ответа, пока все реплики не будут успешно обновлены. Даже если ответ не самый последний, каждый узел вернет мгновенный ответ. Если реплицированный узел данных выходит из строя, то устойчивость к разделам гарантирует, что система продолжит работу.

База данных как услуга (DBaaS) предпочтительнее других типов служб данных для облачных приложений. Эти сервисы можно использовать для обеспечения безопасности, масштабируемости и мониторинга. Вы можете настроить виртуальную машину Azure и установить поверх нее базу данных по вашему выбору для каждой службы. Облачный микросервис может использовать преимущества реляционных баз данных или баз данных NoSQL в зависимости от требований пользователя. Платформа базы данных Azure как услуги (DBaaS) включает четыре управляемые реляционные базы данных. Нет необходимости сдерживаться, когда речь идет о моделях «точно в срок» и «оплата по мере использования». Доступна флагманская база данных Microsoft, SQL Server, а также ряд альтернатив с открытым исходным кодом.

Выбрав необходимое количество вычислительных ядер, памяти и хранилища, вы можете подготовить базу данных Azure менее чем за минуту. Microsoft стремится сохранить Azure открытой платформой, поэтому компания предоставляет управляемые версии популярных баз данных с открытым исходным кодом. Уровень бессерверных вычислений автоматически приостанавливает работу баз данных в периоды бездействия, позволяя вычесть только расходы на хранение. Oracle приобрела Sun Microsystems, и управляемая версия MariaDB была создана как ответвление MySQL. База данных Azure для MariaDB — это полностью управляемая служба базы данных, которая предоставляется как часть облака Azure. Служба построена на серверном движке MariaDB Community Edition. Он может справляться с критически важными рабочими нагрузками, обеспечивая предсказуемую производительность и динамическое масштабирование.

Инструмент с интерфейсом командной строки или служба переноса данных Azure — отличные способы переноса на нее баз данных Postgres. В дополнение к поддержке кластеризации «активный/активный» на глобальном уровне CosmosDB поддерживает как запись, так и чтение, что позволяет настроить для этого любой из регионов вашей базы данных. Систему баз данных CosmosDB можно использовать для переноса существующих баз данных Mongo, Gremlin или Cassandra с минимальными изменениями кода или данных. Хранилище таблиц Azure можно легко перенести в API таблиц CosmosDB для служб, которые его используют. На рис. 5-13 представлены пять четко определенных моделей согласованности для Azure Cosmos DB. Эти параметры упрощают управление компромиссами между согласованностью, доступностью и производительностью. В таблице ниже показаны уровни согласованности для каждого из них.

Джереми Ликнесс, руководитель программы Microsoft, дал прекрасное объяснение пяти моделей. Новая технология базы данных, известная как NewSQL, сочетает распределенную масштабируемость с гарантиями ACID для создания объектно-ориентированной базы данных. Когда облачные среды эфемерны, логично, что базы данных newSQL будут процветать благодаря наличию лежащих в их основе виртуальных машин, которые можно перезапустить или перенести в любое время. Предыдущий рисунок включает проекты с открытым исходным кодом, созданные Cloud Native Computing Foundation. В отличие от других рабочих нагрузок, в которых используется конструкция службы, клиент может отправить один DNS-запрос группе идентичных процессов базы данных NewSQL. Мы можем масштабироваться, не влияя на доступность существующих экземпляров приложений, если отделим экземпляры базы данных от адресов связанных с ними сервисов. Конкретный запрос к службе всегда будет давать один и тот же результат, независимо от того, сколько запросов отправлено одновременно.

Благодаря своим многочисленным преимуществам базы данных NoSQL быстро становятся все более популярными. Возможность горизонтального масштабирования, обработки большего объема данных, более гибкого хранения данных и интеграции с другими системами — все это преимущества облачных вычислений. У баз данных NoSQL есть ряд преимуществ по сравнению с традиционными реляционными базами данных .

Может ли MongoDB быть реляционным?

Помимо того, что MongoDB является хорошо зарекомендовавшей себя нереляционной системой баз данных с повышенной гибкостью и горизонтальной масштабируемостью, она имеет некоторые преимущества перед реляционными базами данных, такие как ссылочная целостность и параллелизм.

Является ли Snowflake реляционной базой данных?

Неудивительно, что Snowflake — мощная реляционная база данных. Вы можете использовать его со всеми основными реляционными моделями данных, включая три стандартные (таблицы, отношение и объединение) и более необычную модель снежинки. База данных также поддерживает потоковую передачу в реальном времени, индексирование объектов и ускорение запросов, а также все современные функции реляционных баз данных, имеющиеся в современных базах данных . Это относительно или нет? Эта база данных является реляционной базой данных.

Какая база данных Nosql не поддерживает отношения или соединения?

Есть несколько баз данных nosql, которые не поддерживают отношения или соединения, включая MongoDB, Cassandra и Hbase. Хотя эти базы данных не так популярны, как некоторые другие, они по-прежнему используются многими организациями.

База данных Oracle NoSQL не поддерживает общий оператор соединения, используемый в традиционных реляционных базах данных. Однако он обеспечивает особый тип соединения для таблиц с одинаковой иерархией. В результате выполнение объединений очень просто, поскольку могут совпадать только расположенные рядом строки.

Отношения сущностей в Nosql

Связь сущностей в nosql — это связь между двумя или более сущностями в базе данных nosql. Это отношение может быть «один к одному», «один ко многим» или «многие ко многим».

Er-диаграммы для баз данных документов

Однако вы можете использовать принципы моделирования ER для построения диаграммы ER для документно-ориентированной базы данных аналогичным образом. Создайте модель данных, которую можно использовать для хранения ваших документов. Типы документов, которые вы собираетесь хранить, поля и свойства для каждого документа и модель в целом должны быть включены в эту модель данных. Диаграмма сущностей необходима для создания вашей модели данных. На приведенной ниже диаграмме показана структура данных в вашем хранилище документов. Затем, используя диаграмму отношений, создайте модель данных. На приведенной ниже диаграмме показаны отношения между сущностями в вашей модели данных.

Связь «многие ко многим» в Nosql

Связь «число ко многим» — это связь, в которой два объекта могут быть связаны несколькими экземплярами одного и того же объекта. Есть несколько примеров из жизни: врачи могут лечить много пациентов, имея при этом много врачей.

Я хочу реализовать структуру таксономии (геотермины) для моего приложения node.js с базой данных NoSQL. Идея геотегов заключалась в том, чтобы идентифицировать людей, родившихся в определенных городах, с помощью этих терминов, отфильтровать их позже и пометить. Джон Доу родился в Блэкберне (Ланкашир) в 1957 году, Пол Браун в Ливерпуле в 1960 году, а Джорджия Доу в Виррале в 1982 году. невозможны. Я новичок в мире NoSQL (я не проектировал никаких баз данных NoSQL, поэтому передо мной стоит серьезная задача проектирования). Я считаю, что есть несколько вариантов ее решения.

Обозначение гусиной лапки: отношение «многие ко многим»

Обычно вы будете видеть нотацию вороньей лапки в базе данных при графическом представлении отношений «от числа ко многим». Отношения между таблицами представлены серией строк в соответствии с этим обозначением. Исходные точки графика (верхний левый угол) обычно начинаются с линии, идущей вниз к таблице, называемой «чужой» (потому что именно там находится исходная точка). После этого строки будут идти в связанную таблицу, а затем в дочернюю таблицу.

Nosql-документация

Документация Nosql — это процесс или набор правил, используемых для написания кода nosql . Это стиль кодирования, предназначенный для того, чтобы сделать код nosql более читабельным и понятным.

Базы данных NoSQL, в отличие от традиционных реляционных баз данных, не хранят данные в фиксированном формате. Наиболее распространенными типами являются документы, ключевые значения, широкие столбцы и графики. В конце 2000-х значительное снижение затрат на хранение привело к разработке баз данных NoSQL. Разработчики могут использовать эти инструменты для хранения больших объемов неструктурированных данных, что позволяет им работать над широким кругом проектов. Базы данных документов, базы данных типа "ключ-значение", хранилища с широкими столбцами и базы данных графов являются одними из наиболее распространенных баз данных NoSQL. Поскольку соединения не требуются, запросы выполняются быстрее. Наиболее распространенные варианты использования включают критические (например, финансовые данные) и более забавные (например, хранение показаний IoT из умного кошачьего туалета) приложения.

В этом руководстве мы рассмотрим, как работает база данных NoSQL и почему она полезна для различных приложений. Кроме того, мы рассмотрим некоторые распространенные заблуждения о базах данных NoSQL и их приложениях. По данным DB-Engines, MongoDB является наиболее широко используемой нереляционной базой данных в мире. Вам не нужно какое-либо программное обеспечение на вашем компьютере для запроса базы данных MongoDB в этом руководстве. Кластер — это набор баз данных, в которых хранятся базы данных MongoDB . Хранилище данных Atlas доступно при наличии кластера. Существует три типа баз данных, которые вы можете создать: вручную в Atlas Data Explorer, в MongoDB Shell или в MongoDB Compass, в зависимости от предпочитаемого вами языка программирования.

В этом примере показано, как импортировать образец набора данных Atlas. База данных NoSQL может предоставить разработчикам ряд преимуществ, таких как гибкие модели данных, горизонтальное масштабирование, молниеносные запросы и простота использования. Вы можете вставлять новые документы, редактировать существующие и удалять документы в проводнике данных. Используя структуру агрегации, вы можете очень эффективно анализировать свои данные. Вы можете легко просматривать данные Atlas и Atlas Data Lake на диаграммах.

Nosql-запрос

Базы данных NoSQL часто используются, когда масштабируемость важнее согласованности данных. Базы данных NoSQL также иногда называют «не только SQL», чтобы подчеркнуть, что они могут поддерживать языки запросов, подобные SQL.

Ранее модели данных и системы запросов были тесно интегрированы. Теперь мы можем создавать системы баз данных, которые отдают приоритет продуктивности разработчиков, и начинаем абстрагировать метод запросов от модели данных, чтобы отдавать приоритет производительности разработчиков. SABRE, первая в мире коммерческая база данных, была основана в 1994 году компаниями IBM и American Airlines для повышения эффективности авиабилетов. За последние несколько лет базы данных NoSQL были оптимизированы для обеспечения масштабируемости, времени безотказной работы, избыточности, гибкости и гибкости. Помимо добавления map-reduce в качестве опции в Riak и MongoDB, они также добавили ее в CouchDB и Riak. Мы ожидали прямого специального декларативного запроса от SQL, но оказалось, что это скорее трюк со сценарием. Если вы строите систему базы данных, которая легко масштабируется, запросы не являются вашей основной задачей.

XQuery и Jsoniq — это попытки создать стандартный язык запросов, который можно использовать для извлечения иерархических документов в базах данных документов. MarkLogic, база данных XML-документов, использует XQuery в дополнение к XQuery, в то время как ArrangoDB использует свой собственный расширенный набор, настроенный для моделирования данных. Оба языка тесно связаны с форматом данных, хранящихся на диске, и оба используются в коммерческих целях. Один или оба языка запросов, используемых в базе данных документов, связаны с языками запросов, используемыми в базе данных. N1QL (или язык запросов не первой формы), в отличие от SQL, по своей природе в высшей степени похож на SQL. Несмотря на то, что отношения не навязываются, мы сотрудничаем по документам, независимо от того, формальные они или неформальные. И Couchbase, и Cassandra вложили много времени и усилий в свои индексы и синтаксический анализ запросов, чтобы они могли запрашивать данные таким образом без необходимости реляционного поиска.

Можете ли вы сделать запрос в Nosql?

Название NoSQL не относится к SQL. SQL не является предпочтительным методом написания запросов в No SQL. Программное обеспечение хранит данные не в реляционном формате, а в упорядоченном виде.

Что такое пример Nosql?

Базы данных NoSQL на основе столбцов, такие как Cassandra, HBase и Hypertable, широко распространены.

Nosql проще, чем Sql?

Преимущество баз данных SQL заключается в обработке запросов и объединении данных между таблицами, что позволяет выполнять более сложные запросы к структурированным данным, например специальные запросы. Согласованность базы данных NoSQL между продуктами, особенно при работе с большими объемами данных, является общей чертой баз данных этого типа.

Nosql-модель данных

Что такое модель данных NoSQL? Каковы плюсы и минусы? Не существует такой вещи, как система управления реляционными базами данных (RDBMS), и эту модель невозможно воспроизвести. В результате у модели нет явного способа понять, как соотносятся данные — как все это объединяется.

8 Шаблоны моделирования данных в Redis охватывают основы моделирования данных в NoSQL, а также рекомендации по началу работы. В книге рассматриваются восемь моделей данных, которые разработчики могут использовать для создания современных приложений без трудностей, связанных с традиционными базами данных . Используя NoSQL, вы можете объединить две отдельные таблицы или коллекции в одну таблицу или коллекцию. В результате легче найти все релевантные данные и понять их взаимосвязь. Каждую таблицу в NoSQL можно просматривать отдельно. Если вы хотите смоделировать отношения «один ко многим», вы встраиваете ограниченные списки (например, списки с известными размерами) и неограниченные списки по отдельности. Продукт в этом случае один, а множество рецензий, имена авторов, даты публикации, рейтинг и комментарии — это «многие» переменные.

Первый шаблон представляет собой ряд отношений «ко многим» с неограниченными сторонами. Целью реляционной базы данных является хранение продуктов в отдельных таблицах. Поскольку схемы очень гибкие и позволяют разделять поля типов в зависимости от типа коллекций, все схемы Redis Stack можно настроить с помощью этой функции. По мере накопления и агрегирования данных временных рядов шаблон корзины снижает накладные расходы. Шаблон ревизии можно использовать в различных контекстах, где требуются данные в реальном времени. Эти шаблоны можно использовать для устранения сложностей, связанных с операциями JOIN в NoSQL. Шаблон Tree and Graph особенно полезен для множества тяжелых операций на основе JOIN, таких как управление персоналом, CMS, каталоги продуктов и социальные сети.

Эта модель не поддерживается системой управления реляционными базами данных (RDBMS), поскольку она основана на модели, которая ими не поддерживается. Хранение данных может осуществляться различными способами, включая использование диска, в памяти или и то, и другое. В Redis Launchpad есть ряд приложений, написанных с использованием NoSQL и Redis.

Документировать данные приложения Nosql

Есть много причин использовать приложение документа для хранения ваших данных. Во-первых, базы данных документов очень гибкие и могут легко хранить данные в различных форматах. Это означает, что вы можете хранить данные в JSON, XML или даже в двоичных форматах, если хотите. Во-вторых, базы данных документов часто легче масштабировать, чем традиционные реляционные базы данных. Это связано с тем, что их можно очень легко разделить на несколько серверов. Наконец, базы данных документов часто обеспечивают лучшую производительность, чем реляционные базы данных для определенных типов запросов.

Данные в документно-ориентированных базах данных хранятся в формате JSON, а не в столбцах/строках, как в других современных базах данных. Этот тип данных позволяет вам справляться с задачами, которые гораздо сложнее решить с помощью РСУБД. Хранилища документов позволяют разработчикам быстрее сотрудничать с гибким программным обеспечением, превращая их в естественное и адаптируемое решение. Выразительный язык запросов и функция многогранного индекса упрощают выполнение запросов различными способами. Используя транзакции ACID, вы можете сохранить все гарантии, которые вы привыкли иметь в реляционной базе данных. Благодаря распределенным системам ваши данные могут стать бесконечно масштабируемыми и устойчивыми. Каждый документ размещается отдельно, и его легче распределять по серверам, чтобы не пострадала локализация данных.

Базы данных документов, в отличие от реляционных баз данных, используют интуитивно понятное практическое моделирование, которое можно читать быстрее. Поскольку качество данных будет ниже, таблицы будут менее жесткими. Поскольку собственного масштабирования нет, если вы хотите разбить свою традиционную реляционную базу данных на разделы, вам придется платить за дорогие масштабируемые системы. Каждое хранилище документов в документно-ориентированной базе данных содержит поля для различных типов документов, и они являются необязательными. Хотя каждый документ имеет одинаковую структурную структуру, в каждом документе есть разные поля. Каждый документ имеет свой уникальный идентификатор, который можно использовать для добавления, изменения, удаления и запроса информации. Обычно предполагается, что кодирование документа включает некоторый стандартный формат или сжатие инкапсулированных данных (или информации).

Документно-ориентированные базы данных отличаются от обычных баз данных тем, что они гораздо более гибкие и не требуют согласованности. Вместо того, чтобы отправлять данные в столбцы в базе данных, данные извлекаются непосредственно из документа. Нет необходимости добавлять новые информационные поля в каждый набор данных, достаточно только соответствующих в хранилище документов.

Разница между MongoDB и Sql

Важно отметить, что документы различны. Количество полей, которые могут быть включены в документ, не ограничено. Типы документов также могут содержать поля, связанные с ними. Документ, например, может представлять клиента в базе данных. Документ будет включать полное имя клиента, адрес и номер телефона. История заказов клиента и баланс счета также могут быть включены в поля.
Различие между MongoDB и SQL заключается в том, что базы данных не являются таблицами, и документы также не являются таблицами. В MongoDB нет набора полей, как в SQL. Коллекции документов, с другой стороны, состоят из связанных полей.