JSON в базе данных NoSQL: преимущества и недостатки

В этой статье мы рассмотрим, как хранить JSON в базе данных NoSQL. Мы рассмотрим преимущества и недостатки использования JSON в базе данных и увидим, как работать с данными JSON в некоторых самых популярных базах данных NoSQL . К концу этой статьи вы должны хорошо понимать, как хранить JSON в базе данных NoSQL.

Некоторые функции модели документов стали популярными в популярных реляционных базах данных. Наиболее распространенный тип данных JSON является особенностью этих систем. В PostgreSQL 9.2 была добавлена ​​возможность конвертировать данные в JSON. Другие модели, которые ранее считались неэффективными и непригодными для использования, продвигаются в этой области. Вы можете передавать данные между несколькими сервисами, используя де-факто кодировку, предоставляемую экосистемой node.js. В многоязычных системах буферы Apache Avro или Protocol обычно используются в качестве механизмов передачи данных. В настоящее время XML уступает позиции JSON, который ближе к моделям данных на стороне клиента.

В качестве серверного языка все серверные языки должны поддерживать эффективную сериализацию данных с использованием JSON, например Python и Java. В результате преобразование данных, необходимое для передачи конфигурации между внешним интерфейсом и лентой пользователя в социальных сетях, сокращается. Возможно, вы захотите запустить последовательное обновление, которое меняется с выпуском каждой версии. Когда дело доходит до обратной или прямой совместимости, старые приложения должны работать с новым форматом. Известно, что отношения с одним или несколькими людьми вызывают проблемы, если они строятся неправильно. Мы можем просто сохранить эти ссылки в таблице песен, потому что они не имеют отношения ни к каким другим отношениям, кроме таблицы песен. JSON также можно запросить, чтобы определить, являются ли результаты удобными для приложений в целом или только с определенными ключами.

Поскольку задействовано так много данных, это может привести к избыточной емкости хранилища данных. Несколько поставщиков, в том числе Postgres и MongoDB, создали свои собственные версии представления данных, такие как JSONB и BSON. В некоторых документах сохраненные значения могут быть применены к ошибочно написанным или недействительным ключам.

MongoDB — наиболее широко используемая база данных NoSQL. Документно-ориентированная база данных MongoDB — это бесплатная кроссплатформенная база данных NoSQL с открытым исходным кодом, в которой используются структуры данных, подобные JSON, со схемами.

База данных JSON — это одна из баз данных NoSQL, которая предоставляет различные типы данных и при необходимости легко изменяется. Данные можно хранить в документах, а не в жестких таблицах, что делает базы данных JSON более адаптируемыми.

Категория баз данных JSON является одной из самых популярных среди баз данных NoSQL. Традиционные реляционные базы данных , в отличие от баз данных NoSQL, предназначены для хранения данных вне столбцов и строк.

Данные в JSON можно хранить во временных форматах. Веб-сайт, например, может генерировать пользовательские данные, такие как отправленная форма. Его также можно использовать в качестве формата данных для любого языка программирования, чтобы обеспечить высокий уровень совместимости.

Можете ли вы хранить Json в Nosql?

В SQL Server или базе данных SQL документы JSON можно хранить и запрашивать данные JSON так же, как это делает база данных NoSQL.

Базы данных JavaScript Object Notation (JSON), которые используются во многих современных базах данных, используют формат данных, известный как база данных JSON. Стандарт, впервые представленный в 2006 году, упрощает понимание как людьми, так и машинами. Базы данных NoSQL разрабатываются и пишутся с учетом конкретных вариантов использования, таких как хранение данных, проектирование и выбор методов запросов/индексирования и структурирование данных. Структуры баз данных графов , такие как базы данных графов, обычно поддерживают обработку в памяти как часть их обработки в памяти. Каждая часть данных связана с набором идентификационных номеров отношений, хранящихся на диске, который был установлен в этих структурах. При кластерном подходе база данных может создать большую платформу данных за счет добавления дополнительных узлов. Данные распределяются между узлами для облегчения распределенного хранения и обработки.

Возможность добавления новых атрибутов в документ является расширением схемы документа. Он упрощает управление схемой приложений и ускоряет доставку микросервисов, устраняя необходимость в администраторах баз данных. Имена ключей документа можно рассматривать как имена столбцов в реляционной таблице. Если вы хотите использовать Couchbase, вы можете сделать это, зная, что у вас есть доступ к высокому уровню производительности и гибкости. Добавление нового узла в кластер — простой процесс, при этом балансировка данных и репликация выполняются автоматически из командной строки. Служба базы данных управляет всеми индексами, разделами, репликациями и функциями доступа к данным, настроенными в базе данных.

Файл JSON — это недорогой формат обмена данными, который легко читать и писать. С помощью этого языка данные могут быть представлены на нескольких платформах и в приложениях. Amazon DocumentDB с его быстрой, масштабируемой, высокодоступной и полностью управляемой службой базы данных документов позволяет выполнять рабочие нагрузки MongoDB. Благодаря этому легко хранить, запрашивать и индексировать данные JSON.

Могу ли я хранить Json в MongoDB?

Да, вы можете хранить JSON в MongoDB. JSON — это формат, который используется для представления данных в удобочитаемом виде. MongoDB — это база данных, которая может хранить данные в формате JSON .

MongoDB — это высокопроизводительная база данных NoSQL, разработанная в середине 2000-х годов. Документы (записи) и коллекции (таблицы) могут использоваться для хранения нереляционных данных в MongoDB. Формат нотации объектов JavaScript (JSON) — единственный, основанный исключительно на JavaScript. Двоичный JSON (BSON) — это строка JSON, которая может хранить различные типы данных. В этой статье мы узнаем, как обрабатывать данные JSON в MongoDB. Структурирование, импорт и экспорт данных — это лишь некоторые из операций. С точки зрения непрофессионала, MongoDB поддерживает как JSON, так и MongoDB. Вместо создания новой таблицы вставьте связанные данные и списки в тот же документ, как показано на изображении ниже.

Что такое Json в базе данных Nosql?

JSON (нотация объектов JavaScript) — это облегченный формат обмена данными. Людям легко читать и писать. Машины легко анализируют и генерируют. Он основан на подмножестве языка программирования JavaScript, стандарт ECMA-262, 3-е издание — декабрь 1999 г. JSON — это текстовый формат, который полностью не зависит от языка, но использует соглашения, знакомые программистам языков C-семейства (C, C++, JavaScript и так далее). Эти свойства делают JSON идеальным языком обмена данными.

База данных JSON — это база данных NoSQL документного типа, которую можно использовать для хранения частично структурированных данных. Этот формат гораздо более гибкий, чем формат строк-столбцов, который требует много времени и является дорогостоящим методом записи. Базы данных документов, в отличие от файловых систем, структурированы таким образом, что каждый документ обрабатывается как отдельный документ. Поскольку MongoDB поддерживает различные типы индексов, базы данных NoSQL работают лучше, чем стандартные базы данных. Вы также можете связать несколько документов вместе (внедрить информацию) или создать отдельные документы, а затем связать их вместе. Вложенные объекты внутри документа, такие как вложенные массивы или встроенные документы, легко запрашиваются. Базы данных документов, такие как MongoDB, имеют богатый язык запросов (MQL) и конвейер агрегации, что делает обработку и преобразование данных намного проще, чем это было раньше. В результате эти базы данных можно легко передать в популярные программы анализа данных, такие как Python и R, без необходимости какого-либо дополнительного кодирования. Другие особенности MongoDB, такие как производительность и оптимизация пространства, делают ее самой популярной базой данных JSON .

Базы данных SQL, такие как MySQL, не поддерживают JSON, поскольку он менее эффективен и не предназначен для приложений с высокой нагрузкой. В результате MySQL является хорошим выбором для тех, кому требуется большой объем данных и требуется высокая производительность. Вам следует использовать JSON, если вам нужна только облегченная база данных, которую можно использовать для небольших приложений.

Базы данных Json: идеальное решение для хранения полуструктурированных данных

База данных JSON может хранить частично структурированные данные. Тот факт, что они гибкие и эффективные, означает, что их можно использовать для хранения данных, не требующих нормализованной таблицы.

База данных JSON Nosql

Базы данных JSON NoSQL становятся все более популярными, поскольку они предлагают более гибкую и масштабируемую альтернативу традиционным реляционным базам данных. Базы данных JSON особенно хорошо подходят для обработки сложных структур данных и для приложений, требующих доступа к данным в реальном времени.

Базы данных документов, такие как база данных MapR (теперь часть HP Enterprise Server Data Fabric), иногда называют базами данных без схемы. Базы данных документов, в отличие от реляционных баз данных, не требуют такой же предопределенной структуры; однако вы должны определить аспекты того, как вы собираетесь организовать свои данные, чтобы создать базу данных документов. Если ваше приложение плохо работает при моделировании данных, у него нет шансов хорошо работать в долгосрочной перспективе. Вы можете денормализовать свою схему с помощью HPE Ezmeral Data Fabric и сохранить ее в одной строке или создать базу данных NoSQL с несколькими индексами. Когда данные сгруппированы по диапазону ключей, их легче читать и записывать по ключу строки. Модель ER можно использовать для определения физической модели, чтобы данные, которые можно считывать вместе, сохранялись отдельно. Модель NoSQL позволяет денормализовать или дублировать данные, чтобы получить к ним доступ и сохранить все вместе.

Это денормализованное хранилище данных, в котором данные хранятся в одной таблице и содержат несколько индексов, которые обычно хранятся в реляционной базе данных. Если ваши таблицы находятся в отношениях «один ко многим», их можно смоделировать как единый документ. Строка в реляционной базе данных представляет конкретный экземпляр подобного объекта. Модель объектно-ориентированного программирования позволяет связывать различные типы объектов, например, путем расширения одного и того же базового типа. Каждый документ содержит ключ строки, соответствующий узлу в его древовидной структуре. В родительском поле хранятся идентификаторы узлов, а в дочернем поле идентификаторы узлов хранятся в виде массива. В этом сообщении блога я расскажу о некоторых различиях между моделированием данных базы данных документов и моделированием реляционной базы данных. Модели документов позволяют объектам каждого подтипа хранить свои атрибуты так же, как если бы они были в базовом типе или других подтипах. Это позволяет моделировать различные типы продуктов в одной таблице и группировать продукты по типу.

Json или Mongodb: что лучше для хранения данных?

Хранение данных в формате JSON популярно, потому что его легко читать и записывать, а также легко передавать по сети, потому что он легкий и легко читаемый. MongoDB — популярный выбор для хранения данных из-за его скорости, гибкости и возможности масштабирования.

Лучший способ хранить Json в базе данных

На этот вопрос нет однозначного ответа, поскольку он зависит от конкретных потребностей приложения. Однако некоторые люди рекомендуют использовать базу данных, ориентированную на документы, такую ​​как MongoDB, для хранения данных JSON. Это связано с тем, что базы данных, ориентированные на документы, предназначены для работы с данными, которые хранятся в формате, похожем на JSON.

Для хранения данных о пользователе в моей таблице используется следующая модель: uid (первичный ключ) и метастолбец, в котором хранятся другие данные о пользователе в формате JSON. Зачем мне как разработчику использовать один столбец для каждого свойства (а не несколько столбцов)? Как я могу выполнить запрос для пользователя с именем «foo»? Данные могут храниться в различных форматах с помощью документов JSON. Внешние ключи можно создавать в столбцах (но не в документах JSON), но не между столбцами (хотя их можно разделить). Крайне важно рассмотреть решения NoSQL, такие как MongoDB, если вы хотите иметь возможность добавлять столько полей, сколько хотите, не ограничиваясь ограничениями по размеру (кроме произвольного ограничения размера документа). Таблица 1: Количество столбцов на значение реляционной базы данных.

Одним из преимуществ использования JSON является простота создания другой пары ключ/значение в поле JSON, когда команда не дисциплинирована, поэтому возникает соблазн избежать миграции схемы. Структура WordPress, например, позволяет легко идентифицировать такие типы контента (по крайней мере WordPress был первым местом, где я его заметил, и, скорее всего, он возник где-то еще). Это быстрее и может содержать больше ключей, чем большой двоичный объект JSON , но не так быстро, как некоторые решения NoSQL. Смешивание двух моделей не обязательно вызывает проблемы (при условии отсутствия дополнительного пространства), но если два набора данных не синхронизированы, могут возникнуть проблемы. Поддержка PostgreSQL PLV8 (наряду с, возможно, другими СУБД с более гибкими языками хранимых процедур) делает ее лучшим выбором, чем другие СУБД. Я считаю, что вам лучше подходят базы данных NoSQL, такие как MongoDB, если вы пытаетесь объединить нереляционную модель с реляционной базой данных. Как отмечают другие наблюдатели, процесс поиска будет медленнее. Самый простой способ сделать запрос — вставить столбец -ID.

Dynamodb: как сохранить документ Json

Можно использовать тип longblob, который может обрабатывать до 4 ГБ данных для столбца, содержащего большой объект JSON, и может вставлять, обновлять и читать его, как если бы это был текст. Как вы храните файл json в DynaModb? Документ JSON можно сохранить как атрибут в таблице DynamoDB. Для этого используется метод withJSON. Метод анализирует документ JSON и сопоставляет каждый элемент с данными DynamoDB. Подходит ли Postgres для json? Если вы используете статические данные JSON и активные данные со структурой SQL, PostgreSQL — хороший выбор, поскольку его представление JSONB эффективно и позволяет индексировать.

Вам нужно создать масштабируемую базу данных для хранения и запроса данных Json. Что вы используете

Масштабируемая база данных — это та, которая может обрабатывать большие объемы данных и обеспечивает быстрый доступ к этим данным. Одним из вариантов хранения и запроса данных JSON является использование базы данных NoSQL, такой как MongoDB. MongoDB — это документно-ориентированная база данных, которая хорошо подходит для хранения данных в формате JSON. Другой вариант — использовать реляционную базу данных, такую ​​как MySQL. Хотя MySQL не так хорошо подходит для хранения данных JSON, его можно использовать с помощью такой библиотеки, как Json2Mysql.

Тип данных Json в Mysql

Нет необходимости преобразовывать строковый формат в строковый формат и из него. Этот документ может быть проанализирован или отформатирован без каких-либо знаний в области программирования. В результате MySQL использует тип данных JSON в качестве собственного типа. Хотя хранение данных JSON в столбце MySQL имеет некоторые преимущества, база данных не поддерживает вложенные массивы или типы объектов.

Лучший способ хранить данные Json в Azure

Существует несколько способов хранения данных JSON в Azure. Один из способов — использовать хранилище BLOB-объектов Azure. Вы можете создать контейнер BLOB-объектов, а затем сохранить данные JSON в этом контейнере. Другой способ — использовать хранилище таблиц Azure. Вы можете создать таблицу, а затем сохранить данные JSON в этой таблице.