Nosql ต้องการ Orm

ORM เป็นชั้นระหว่างฐานข้อมูลและแอปพลิเคชันที่ทำให้แอปพลิเคชันสามารถทำงานกับฐานข้อมูลได้โดยไม่ต้องทราบรายละเอียดของฐานข้อมูล นี่อาจเป็นสิ่งที่ดีหรือไม่ดีขึ้นอยู่กับแอปพลิเคชัน ตัวอย่างเช่น แอปพลิเคชันที่ต้องการจัดเก็บและดึงข้อมูลจากฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์จะได้รับประโยชน์จากการใช้ ORM ORM จะจัดการรายละเอียดของการแมปข้อมูลกับฐานข้อมูลและในทางกลับกัน สิ่งนี้จะทำให้แอปพลิเคชันมุ่งเน้นไปที่ตรรกะทางธุรกิจ ไม่ใช่รายละเอียดของฐานข้อมูล อย่างไรก็ตาม แอปพลิเคชันที่ต้องทำงานกับฐานข้อมูล NoSQL จะไม่ได้รับประโยชน์จากการใช้ ORM นี่เป็นเพราะ ORM จะไม่สามารถจัดการกับรายละเอียดของฐานข้อมูล NoSQL แอปพลิเคชันจะต้องจัดการกับรายละเอียดของฐานข้อมูลโดยตรง สรุปได้ว่าแอปพลิเคชันต้องการ ORM หรือไม่นั้นขึ้นอยู่กับแอปพลิเคชันและประเภทของฐานข้อมูลที่ใช้งาน

การทำแผนที่เชิงวัตถุ (ORM) ได้รับการพัฒนาในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมาเพื่อแก้ปัญหาความไม่ตรงกันของความสัมพันธ์ในภาษาการเขียนโปรแกรมเชิงวัตถุ (OOP) บางส่วนที่ได้รับความนิยมสูงสุด ได้แก่ Hibernate, Toplink, Eclipselink และอื่นๆ แม้ว่าฐานข้อมูล NoSQL จะสามารถสร้างได้โดยใช้กรอบมาตรฐานอุตสาหกรรม (เช่น SQL) แต่ปัจจุบันยังไม่มีมาตรฐานอุตสาหกรรมสำหรับฐานข้อมูลเหล่านี้ ด้วยเหตุนี้ การเรียนรู้วิธีใช้ฐานข้อมูล NoSQL จึงเป็นเรื่องยากอยู่เสมอ กรอบงาน ORM มีมานานกว่า 30 ปีแล้ว และมาตรฐานอุตสาหกรรมนี้ก็เป็นที่ยอมรับเป็นอย่างดี ควรใช้ เครื่องมือ ORM เพื่อย้ายแอปพลิเคชันจาก RDBMS ไปยังฐานข้อมูล NoSQL เป็นกรณีศึกษาที่ดี มีข้อดีอื่นๆ อีกมากมายในการใช้เครื่องมือ ORM เหนือไลบรารีไดรเวอร์ระดับต่ำธรรมดา

เมธอด Object-relational mapping (ORM) สร้างเลเยอร์ระหว่างภาษาและฐานข้อมูลเพื่อให้โปรแกรมเมอร์ทำงานกับข้อมูลโดยไม่ต้องใช้ OOP

ORM คืออะไร? การทำแผนที่เชิงวัตถุ (ORM) เป็นกระบวนการของการสอบถามหรือการดำเนินการ CRUD (สร้าง อ่าน อัปเดต และลบ) บนโครงสร้างฐานข้อมูลตามกระบวนทัศน์เชิงวัตถุ คุณไม่สามารถพึ่งพา SQL ด้วยความช่วยเหลือจาก ORM

ทำไมต้องใช้ Orm กับ Nosql?

มีเหตุผลหลายประการในการใช้ ORM กับ NoSQL เหตุผลประการแรกคือสามารถช่วยในการจัดการความสอดคล้องของข้อมูลและความสมบูรณ์ของข้อมูลในฐานข้อมูล NoSQL หลายแห่ง เมื่อใช้ ORM คุณสามารถบังคับใช้กฎข้อมูลและข้อจำกัดด้านความสมบูรณ์ ซึ่งสามารถช่วยรักษาข้อมูลของคุณให้สอดคล้องและถูกต้อง
อีกเหตุผลหนึ่งในการใช้ ORM กับ NoSQL ก็คือสามารถช่วยปรับปรุงประสิทธิภาพได้ เมื่อใช้ ORM คุณสามารถหลีกเลี่ยงความจำเป็นในการเขียนโค้ดแบบกำหนดเองเพื่อดึงข้อมูลจากแต่ละฐานข้อมูล NoSQL สิ่งนี้สามารถช่วยปรับปรุงประสิทธิภาพโดยลดระยะเวลาที่ใช้ในการเขียนโค้ดเพื่อเข้าถึงข้อมูล
สุดท้าย การใช้ ORM สามารถช่วยให้โค้ดของคุณพกพาสะดวกยิ่งขึ้น ด้วยการใช้ ORM คุณสามารถเขียนโค้ดที่ไม่เชื่อเรื่องพระเจ้าไปยังฐานข้อมูล NoSQL พื้นฐาน ซึ่งจะช่วยให้ย้ายโค้ดไปยังฐานข้อมูล NoSQL อื่นได้ง่ายขึ้นหากจำเป็น

ทำไมต้องใช้ Orm กับ Nosql?

ด้วยเหตุนี้ SQL จึงไม่จำเป็นอีกต่อไป เมื่อคุณโต้ตอบโดยตรงกับฐานข้อมูลและทำการสืบค้นในภาษาเดียวกับที่ใช้สำหรับโค้ดส่วนหลังของคุณ ประสิทธิภาพของฐานข้อมูลของคุณจะเพิ่มขึ้น

เราสามารถใช้ Orm กับ Mongodb ได้หรือไม่?

นับตั้งแต่เปิดตัว Prisma ORM ก็ได้รับความสนใจเป็นอย่างมากในการสนับสนุน MongoDB เทคโนโลยีทั้งสองมีประโยชน์ต่อนักพัฒนาเพราะช่วยให้พวกเขาสร้างซอฟต์แวร์ที่มีความทะเยอทะยานได้เร็วขึ้นและมีประสิทธิภาพมากขึ้น ตอนนี้เป็นไปได้ที่จะใช้ MongoDB เป็นคอมโพเนนต์ที่พร้อมสำหรับการผลิตในรีลีส 3.12 ที่กำลังจะมาถึง

Mongobb ต้องการ Orm หรือไม่?

ภาษาการเขียนโปรแกรม MongoDB ขจัดความจำเป็นสำหรับเลเยอร์การแมปเชิงสัมพันธ์เชิงวัตถุ (ORM) ที่ซับซ้อนในโค้ดที่แปลวัตถุเป็นตารางเชิงสัมพันธ์ นอกเหนือจากโมเดลข้อมูลที่ยืดหยุ่นของ MongoDB แล้ว สคีมาของคุณอาจพัฒนาไปตามข้อกำหนดทางธุรกิจที่เปลี่ยนแปลงไป

Object ORM หรือ object-relational mapper หรือที่เรียกว่า ODM หรือ object document mapper ใช้เพื่อเชื่อมต่อเฟรมเวิร์กของภาษาโปรแกรม ฐานข้อมูล NoSQL และ ORM ในกรณีส่วนใหญ่ ปัญหาเดียวกันสามารถแก้ไขได้โดยใช้ MongoDB ORM แต่ความแตกต่างในด้านประสิทธิภาพและการออกแบบนั้นมีมากมาย ผลิตภัณฑ์เหล่านี้มีความทะเยอทะยานและซับซ้อนกว่ามาก นักพัฒนา Python สามารถใช้ PyMongo เพื่อโต้ตอบกับฐานข้อมูล MongoDB ได้หลายวิธี Motor ODM ได้รับการออกแบบมาเพื่อให้การเข้าถึง MongoDB แบบไม่ปิดกั้น และสามารถประมวลผลคำขอนับพันต่อวินาที นักพัฒนา Python สามารถเพิ่ม ลบ อัปเดต หรืออ่านข้อมูลจากคอลเลกชันภายในเอกสารได้อย่างง่ายดายด้วยความช่วยเหลือจาก Beanie Minimongo เป็นไลบรารีการจัดการแบบจำลองเชิงวัตถุที่มีน้ำหนักเบา ไร้สคีมา น้อยที่สุด และใช้ Python บน MongoDB

MongoDB ได้รับความนิยมเพิ่มขึ้นในฐานะระบบจัดการฐานข้อมูลที่แข็งแกร่งเมื่อเวลาผ่านไป Python ซึ่งเป็นภาษาโปรแกรมที่เก่าแก่และทรงพลังสามารถใช้ร่วมกับ บริการฐานข้อมูล NoSQL ที่ทรงพลัง เช่น MongoDB เพื่อสร้างแอปพลิเคชันที่ทรงพลังยิ่งขึ้น คู่มือนี้จะแนะนำคุณเกี่ยวกับ MongoDB ORM อันดับต้น ๆ สำหรับ Python ซึ่งจะเหมาะสมที่สุดสำหรับแอปพลิเคชันของคุณ พร้อมทั้งอธิบายว่าฉันเชื่อว่าอันไหนดีที่สุด

ระบบนิเวศสำหรับ Js นั้นยอดเยี่ยมและคุ้มค่า มีอินเทอร์เฟซที่ใช้งานง่ายซึ่งง่ายต่อการเรียนรู้และใช้งาน เช่นเดียวกับ API ที่กำหนดไว้อย่างดี รองรับ MySQL, PostgreSQL และ SQLite รวมถึง MongoDB, MySQL, PostgreSQL และ SQLite เป็นตัวเชื่อมต่อ หากคุณเป็นผู้ใช้ครั้งแรก คุณควรอ่านเอกสารอย่างเป็นทางการ หนังสือเล่มนี้เขียนได้ดีและมีรูปแบบที่เรียบง่าย เริ่มต้นด้วยการเรียนรู้เกี่ยวกับห้องสมุดและสร้างแบบจำลองแรกของคุณ มันขึ้นอยู่กับ Node.js และมีเป้าหมายเพื่อแก้ปัญหาการบังคับใช้สคีมาเฉพาะที่ชั้นแอปพลิเคชันด้วยความช่วยเหลือของไลบรารี Object Data Modeling (ODM) ที่ใช้ Node.js หากคุณวางแผนที่จะใช้ MongoDB เป็นฐานข้อมูล คุณอาจต้องการใช้ MongoDB เป็น ORM เป็นเหตุผลที่ดีที่จะจับตาดูมันในตอนนี้ เนื่องจาก ไลบรารี ORM ที่ได้รับความนิยมสูงสุด ใน Node.js

Mongob Orm หรือ Odm?

ไม่มีคำตอบที่ถูกต้องสำหรับคำถามนี้ เนื่องจากขึ้นอยู่กับความชอบส่วนบุคคล MongoDB สามารถใช้เป็นทั้ง ORM (Object Relational Mapping) และ ODM (Object Document Mapper) บางคนชอบใช้ MongoDB เป็น ORM เพราะช่วยให้มีความยืดหยุ่นและปรับแต่งได้มากขึ้น คนอื่นชอบใช้ MongoDB เป็น ODM เพราะสามารถทำให้การสร้างแบบจำลองข้อมูลและการสอบถามง่ายขึ้น

ไลบรารี ORM สร้างขึ้นใน MongoDB ควบคู่ไปกับไลบรารีอื่นที่คล้ายคลึงกัน บางครั้งฟังก์ชันเหล่านี้เรียกว่า Object Document Mappers (ODM) แต่ MongoDB ไม่ใช่ ระบบจัดการฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ รายการนี้มีไลบรารี ODM และ MongoDB ORM ที่ดีที่สุดสำหรับภาษาการเขียนโปรแกรมต่างๆ แอปพลิเคชัน Ruby ที่ทำงานบนแบ็กเอนด์ MongoDB และแอปพลิเคชัน MongoDB ที่ทำงานบนแบ็กเอนด์ Python สามารถใช้พาริตี API ของ MongoDB ได้ทุกเมื่อที่ทำได้ Prisma ซึ่งเป็น ORM ประเภทใหม่ เป็น ORM ประเภทอื่นโดยพื้นฐานแล้วแตกต่างจาก ORM ดั้งเดิมสำหรับ Node.js รูปแบบการประกาศพังพอนช่วยให้นักพัฒนาสามารถกำหนดสคีมาที่ชั้นแอปพลิเคชัน เมื่อใช้ Prisma Client คุณสามารถอ่านและเขียนข้อมูลไปยังฐานข้อมูลของคุณในลักษณะที่ปลอดภัยโดยไม่ต้องจัดการอินสแตนซ์โมเดลที่ซับซ้อน โปรเจกต์ Spring Data นี้ใช้โมเดลการเขียนโปรแกรมบน Spring เพื่อสร้างโมเดลที่คุ้นเคยและสอดคล้องกันสำหรับการสร้างที่เก็บข้อมูลใหม่ โดยยังคงคุณลักษณะเฉพาะของร้านค้าไว้ นักพัฒนา Java จะได้รับประโยชน์จากโมเดล POJOcentric ในการโต้ตอบกับ MongoDB DBCollection ในอนาคต

ประโยชน์ของ Odm สำหรับ Mongodb

หากคุณกำลังทำงานในโครงการแรกตั้งแต่เริ่มต้น หรือหากคุณกำลังแก้ไขปัญหาที่ซับซ้อนซึ่งยังไม่มีโซลูชันสำเร็จรูป คุณอาจต้องการพิจารณา ODM
MongoDB daemon คืออะไร?
การใช้ ODM เป็นวิธีที่ยอดเยี่ยมในการรวมการแสดงวัตถุและเอกสารของคุณ เครื่องมือเหล่านี้ช่วยให้ใช้ไดรเวอร์ดั้งเดิมของ MongoDB ได้ง่าย และให้โซลูชันการสร้างแบบจำลองตามสคีมาที่ทำให้การสร้างแบบจำลองข้อมูลมีประสิทธิภาพมากขึ้น

Nosql ต้องการ Schema หรือไม่

NoSQL มีสคีมาหรือไม่ สคีมาของ ฐานข้อมูล NoSQL แตกต่าง จากฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ตรงที่ไม่มีโครงสร้างในลักษณะเดียวกัน ฐานข้อมูล NoSQL สามารถจำแนกได้เป็นสี่ประเภทตามโครงสร้างพื้นฐานที่ใช้

ฐานข้อมูล NoSQL จำเป็นต้องมีสคีมาหรือไม่ ฟิลด์ของฐานข้อมูล NoSQL เพิ่งได้รับความสนใจอย่างมาก NoSQL ทำหน้าที่แทน SQL เป็นส่วนใหญ่ ซึ่งมีปัญหาในการเติมช่องว่างเดียวกันจำนวนมาก เนื่องจาก NoSQL ขึ้นอยู่กับโมเดลข้อมูลหลายตัว จึงไม่จำเป็นต้องใช้สคีมาเพื่อจัดเก็บข้อมูล คุณต้องจำไว้ว่ารหัสของคุณต้องสามารถให้บริการหลายฟังก์ชันได้ในขณะเดียวกันก็ตอบสนองทุกฟังก์ชันด้วย อย่างที่คุณเห็น คีย์หลักคือข้อมูลที่ฐานข้อมูลจะสอบถาม สามารถรวมเอนทิตี ข้อมูลจำเพาะ และรูปแบบคิวรีได้ในส่วนนี้

ในขั้นตอนนี้ เราจะเรียนรู้ว่าฐานข้อมูล NoSQL ใช้คีย์หลักอย่างไร เนื่องจาก NoSQL ถูกปล่อยให้อยู่ในอุปกรณ์ของตัวเองโดยไม่มีสคีมา อนาธิปไตยจึงเกิดขึ้นบ่อยครั้ง ส่งผลให้เกิดการก่อตัวของบางสิ่ง เมื่อพูดถึงสคีมา มีข้อดีบางประการ เช่นเดียวกับขั้นตอนก่อนหน้านี้ คุณจะต้องออกแบบดัชนี และจะแตกต่างกันไปมากขึ้นอยู่กับหมายเลขที่คุณเลือก

Mongodb: ข้อดีและข้อเสียของฐานข้อมูล Schemaless

ตรงกันข้ามกับฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ MongoDB ไม่ต้องการกฎหรือสคีมาชุดเดียวกัน โดยทั่วไป สคีมาบางส่วนจะถูกบังคับใช้เมื่อมีการเขียนข้อมูล โดยแสดงรายการคอลเลกชันและดัชนีอย่างชัดเจนในระบบจัดการฐานข้อมูล (DBMS) ความยืดหยุ่นของ MongoDB ทำให้เหมาะสำหรับข้อมูลกึ่งโครงสร้างและไม่มีโครงสร้างจำนวนมาก
หากคุณไม่ควบคุมข้อมูลของคุณ ฐานข้อมูล NoSQL อาจกลายเป็นฐานข้อมูลการผลิตที่ลดคุณค่าของข้อมูลในกระบวนการ อาจต้องใช้ข้อกำหนดสคีมาของฐานข้อมูล NoSQL เพื่อรักษาคุณภาพของข้อมูลในระดับสูง

คุณต้องการ Orm สำหรับ Mongodb หรือไม่

ไม่มีคำตอบที่ชัดเจนสำหรับคำถามนี้ นักพัฒนาบางคนชอบใช้ ORM (Object-Relational Mapper) สำหรับ MongoDB ในขณะที่คนอื่นเห็นว่าไม่จำเป็น ท้ายที่สุดแล้ว มันขึ้นอยู่กับนักพัฒนาแต่ละคนที่จะตัดสินใจว่าพวกเขาต้องการใช้ ORM สำหรับโครงการของพวกเขาหรือไม่

ผลิตภัณฑ์ Java Runtime Environment ใดๆ ที่สนับสนุนไดรเวอร์ CData JDBC สำหรับ MongoDB สามารถเรียกใช้ได้ มีสองวิธีในการเข้าถึงคอลเลกชัน MongoDB เป็นตาราง: การค้นหาสคีมาอัตโนมัติและคอลัมน์ที่เขียน ไม่จำเป็นต้องเขียนข้อมูลจำเพาะของสตริง เนื่องจากรูปแบบไฟล์ .rsd นั้นเรียบง่าย ในการเชื่อมต่อกับข้อมูล MongoDB ให้ทำตามขั้นตอนเหล่านี้เพื่อกำหนดค่าคุณสมบัติการเชื่อมต่อ Hibernate จะเชื่อมต่อกับ MongoDB และสร้างออบเจกต์ Java สำหรับตารางที่คุณต้องการเข้าถึง ตลอดจนดำเนินการกำหนดค่าอื่นๆ สามารถสร้าง JDBC URL ทั่วไปได้โดยใช้ตัวออกแบบสตริงการเชื่อมต่อที่สร้างไว้ในไดรเวอร์ MongoDB นอกจากนี้ยังมีแบบสอบถามรูปแบบอิสระที่ไม่จำเป็นต้องเชื่อมโยงกับฐานข้อมูล

Cdata.mongodb ควรอยู่ในไฟล์ hibernate.cfg MongoDBDriver Jdjbc:mongodeb:server=jdbc:mongodeb ชื่อของเซิร์ฟเวอร์คือ MyServer พอร์ตคือ Port และฐานข้อมูลคือ Test SQL Server เรียกใช้ SQL แบบไดนามิก เมื่อใช้เอนทิตีที่สร้างขึ้นจากขั้นตอนก่อนหน้านี้ คุณสามารถค้นหาและแก้ไขข้อมูล MongoDB ได้

Nosql Vs Sql ควรใช้เมื่อใด

ในฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ SQL เป็นภาษาโปรแกรมที่ทำหน้าที่เป็นส่วนต่อประสานระหว่างฐานข้อมูลและคอมพิวเตอร์ ฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ (หรือที่เรียกว่าแบบจำลองข้อมูลย้อนกลับ) ประมวลผลข้อมูลโดยการเชื่อมต่อระเบียนในแถวและตารางอย่างมีเหตุผล ฐานข้อมูล NoSQL ไม่อาศัย SQL และไม่รวมวิธีการประกาศ

เมื่อใดที่ฉันควรใช้ NoSQL หรือ NoSQL เทียบกับที่ฉันใช้ MongoDB ประเภทของข้อมูลที่คุณจัดเก็บ ตลอดจนวิธีที่ดีที่สุดในการจัดเก็บ จะเป็นตัวกำหนดว่าข้อมูลใดดีกว่ากัน ข้อมูลสามารถจัดเก็บได้ทั้งสองประเภทเนื่องจากแต่ละประเภทจัดเก็บในลักษณะที่ไม่เหมือนกัน ในขณะที่บางทีมเลือกใช้อย่างใดอย่างหนึ่ง แต่บางคนก็เลือกที่จะใช้ทั้งสองอย่าง เอ็นจิ้น NoSQL ได้รับการออกแบบมาเพื่อใช้ประโยชน์จากการประมวลผลแบบคลาวด์เพื่อขยายขนาด เนื่องจากระบบคลาวด์ปรับขนาดได้ คุณจึงใช้งานได้เต็มประสิทธิภาพ เมื่อทำงานกับ NoSQL ทีมพัฒนาแบบ Agile มีโอกาสล้มเหลวน้อยกว่า

เมื่อต้องจัดการกับ NoSQL คุณมักจะพบกับปัญหายากๆ ที่ไม่ได้รับคำตอบ เมื่อคุณมีแหล่งข้อมูลจำนวนมากหรือกำลังจัดการกับข้อมูลจำนวนมาก NoSQL จะไม่อยู่ในตำแหน่ง หากคุณไม่คำนึงถึงความสอดคล้องของข้อมูลหรือความสมบูรณ์ของข้อมูล 100% NoSQL เป็นตัวเลือกที่ดีกว่า SQL ด้วย NoSQL คุณสามารถยืดหยุ่นได้มากขึ้นและลดต้นทุนเมื่อข้อมูลของคุณต้องมีการเปลี่ยนแปลง แอปพลิเคชั่นบางตัวมักจะใช้อย่างใดอย่างหนึ่ง แต่เวลาและสถานที่ที่จะทำเช่นนั้นมักถูกกำหนดโดยการใช้งาน วิศวกรที่ Integrant ทำงานอย่างหนักเพื่อหาทางออกสำหรับโครงการมิดเดิลแวร์ระหว่าง JavaScript และ Java ในภาพรวมโดยย่อนี้ Integrant ให้คำแนะนำที่ดีที่สุดสำหรับการจัดสรรทรัพยากรให้กับโครงการพัฒนาซอฟต์แวร์

หากคุณกำลังมองหาเครื่องมือจัดเก็บข้อมูลที่สามารถรับประกันคุณสมบัติของกรด คุณควรหลีกเลี่ยง NoSQL ในทุกกรณี ฐานข้อมูล SQL เหมาะอย่างยิ่งสำหรับการดำเนินการแบบไดนามิก เช่น ธุรกรรมทางการเงิน ซึ่งคุณต้องดำเนินการเป็นประจำ นอกจากนี้ หากแอปพลิเคชันของคุณต้องการความสามารถในการเปลี่ยนโหนดข้อมูลแบบไดนามิก คุณควรหลีกเลี่ยงเครื่องมือจัดเก็บข้อมูล NoSQL หากความเร็วคือความกังวลหลักของคุณ บริการไมโคร NoSQL อาจเป็นโซลูชันที่ยอดเยี่ยม

ฐานข้อมูล Nosql ดีกว่าสำหรับข้อมูลขนาดใหญ่

เมื่อพูดถึงข้อมูลขนาดใหญ่ ฐานข้อมูล NoSQL เหมาะสมกว่าในการปรับขนาด เนื่องจากได้รับการออกแบบมาสำหรับการปรับขนาดในแนวนอน นอกจากนี้ยังสามารถมีประสิทธิภาพมากขึ้นเมื่อจัดการกับข้อความค้นหาจำนวนมาก

ตัวอย่าง Nosql

ฐานข้อมูล Nosql เป็นฐานข้อมูลที่ไม่ใช่เชิงสัมพันธ์ซึ่งมักใช้สำหรับแอปพลิเคชันข้อมูลขนาดใหญ่ สามารถปรับขนาดได้สูงและสามารถกระจายไปยังเซิร์ฟเวอร์หลายเครื่องได้อย่างง่ายดาย ตัวอย่างของฐานข้อมูล nosql ได้แก่ MongoDB, Cassandra และ Hadoop

มันแตกต่างจากฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ตรงที่ฐานข้อมูล NoSQL ไม่มีไวยากรณ์สำหรับการจัดเก็บข้อมูล ต่อไปนี้เป็นคุณลักษณะที่สำคัญของ NoSQL: การออกแบบที่เรียบง่าย ความสามารถในการปรับขนาดในแนวนอนที่ราบรื่น และการควบคุมความพร้อมใช้งานแบบละเอียด ฐานข้อมูล NoSQL มีข้อดีมากมาย แต่ก็มีข้อเสียอยู่บ้างเช่นกัน ฐานข้อมูลแบบดั้งเดิม เช่น SQL มักจะคุ้มค่ากว่าสำหรับแอปพลิเคชัน เช่น การจัดการธุรกรรม ฐานข้อมูล NoSQL กำลังได้รับความนิยมมากขึ้นโดยทั่วไป แม้ว่าฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์จะยังคงใช้สำหรับฟังก์ชันทางธุรกิจที่หลากหลาย ฐานข้อมูล Noql ได้รับความนิยมเพิ่มขึ้นอันเป็นผลมาจากความสามารถในการจัดการแอปพลิเคชันบนคลาวด์ เว็บ และบิ๊กดาต้าแบบเรียลไทม์ในอุตสาหกรรมต่างๆ โซลูชัน NoSQL จะได้รับประโยชน์จากสถาปัตยกรรมเพียร์ทูเพียร์แบบไร้เซิร์ฟเวอร์ที่มีคุณสมบัติสอดคล้องกันสำหรับโหนดทั้งหมด

การปรับปรุงนี้ช่วยให้อ่านและเขียนได้ง่ายขึ้น รวมทั้งสามารถออนไลน์ได้นานขึ้น ต่อไปนี้คือประเภทฐานข้อมูล NoSQL หลัก 5 ประเภท: องค์กรต้องเลือกประเภทฐานข้อมูลตามความต้องการทางธุรกิจ เนื่องจากไม่มีรูปแบบที่ 'เหมาะ' โดยทั่วไป คู่คีย์-ค่าใน NoSQL จะอิงตามตารางแฮช โดยมีคีย์และตัวชี้ที่ไม่ซ้ำกันไปยังรายการข้อมูลเฉพาะ Dynamo, Redis, Riak, Tokyo Cabinet/Tyrant, Voldemort, Amazon SimpleDB และ Oracle BDB เป็นตัวอย่างของโซลูชันฐานข้อมูล NoSQL แต่ละคอลัมน์จะได้รับการปฏิบัติแยกกันในฐานข้อมูล NoSQL ที่อิงตามคอลัมน์ ฐานข้อมูลเหล่านี้ใช้เป็นหลักในการจัดการแอปพลิเคชัน เช่น ระบบธุรกิจอัจฉริยะ คลังข้อมูล แคตตาล็อกบัตรห้องสมุด และ CRM ฐานข้อมูล NoSQL เป็นฐานข้อมูลประเภทหนึ่งที่ใช้แบบจำลองกราฟนอกเหนือจากหลายความสัมพันธ์

โหนดในหน่วยเก็บข้อมูลถูกกำหนดขอบให้กับแต่ละเอนทิตี ในขณะที่ความสัมพันธ์ถูกกำหนดด้วยรหัสโหนด นี่เป็นทำเลที่เหมาะสำหรับการสร้างความสัมพันธ์เพราะมีข้อมูลอยู่แล้ว ฐานข้อมูลประเภทนี้ส่วนใหญ่จะใช้ในแอปพลิเคชันต่างๆ เช่น เครือข่ายสังคมและการวิเคราะห์ข้อมูล ฐานข้อมูล NoSQL เชิงเอกสาร เช่น MongoDB สามารถสร้างได้ด้วยสคีมาแบบไดนามิกเพื่อจัดเก็บเอกสาร โซลูชันประกอบด้วยคุณลักษณะที่ทำดัชนี แปลง และรวมเอกสารโดยใช้ JavaScript และการแลกเปลี่ยนข้อมูล JSON ใช้เพื่อจัดเก็บและประมวลผลเอกสารใน CouchDB Oracle NoSQL Database สร้างขึ้นเพื่อรองรับคีย์-ค่าและโมเดลข้อมูลตาราง JSON และสามารถเข้าถึงได้ทั้งภายในองค์กรหรือผ่านระบบคลาวด์ InfiniteGraph เป็นฐานข้อมูลกราฟเฉพาะ ใช้เพื่อรันโมเดลข้อมูลกราฟ

แพลตฟอร์มนี้สามารถปรับขนาดได้ ข้ามแพลตฟอร์ม ขับเคลื่อนด้วยคลาวด์ และสร้างขึ้นโดยมีเป้าหมายเพื่อตอบสนองความต้องการปริมาณงานสูง ในภาษาข้อความค้นหา 'DO' รองรับกราฟที่ซับซ้อนและข้อความค้นหาตามค่า เทคโนโลยีนี้พบผู้ชมจำนวนมากในหลากหลายอุตสาหกรรม รวมถึงการดูแลสุขภาพ โทรคมนาคม ความปลอดภัยทางไซเบอร์ การเงิน การผลิต และระบบเครือข่าย

ฐานข้อมูล Nosql: เหตุใดจึงดีกว่าสำหรับ Big Data และแอปพลิเคชันเว็บแบบเรียลไทม์

ฐานข้อมูล ฐานข้อมูล NoSQL ใช้ในแอปพลิเคชันที่หลากหลายกว่าฐานข้อมูล SQL แบบตาราง เนื่องจากเหมาะสมกับแอปพลิเคชันเหล่านี้มากกว่า ระบบ NoSQL บางครั้งเรียกว่า “Not Only SQL” หรือ “Not Only SQL” พวกเขาอาจสนับสนุนภาษาคิวรีที่คล้ายกับ SQL หรือนั่งเคียงข้างฐานข้อมูล SQL ในสถาปัตยกรรมแบบหลายภาษา

ฐานข้อมูล Nosql

ฐานข้อมูล Nosql กำลังเป็นที่นิยมมากขึ้นเนื่องจากปริมาณข้อมูลที่สร้างขึ้นโดยแอปพลิเคชันและผู้ใช้ยังคงเติบโต เหมาะอย่างยิ่งสำหรับการจัดการข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างจำนวนมาก เช่น โพสต์บนโซเชียลมีเดีย บันทึกการใช้เว็บ และข้อมูลเซ็นเซอร์ ข้อดีอย่างหนึ่งของฐานข้อมูล nosql คือสามารถปรับขนาดได้ง่ายกว่าและถูกกว่า ฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์แบบดั้งเดิม มาก

ข้อมูลถูกจัดเก็บไว้ในเอกสารแทนที่จะเป็นฐานข้อมูลตามข้อมูลเชิงสัมพันธ์ พวกมันถูกสร้างมาให้มีความยืดหยุ่น ปรับขนาดได้ และสามารถตอบสนองความต้องการทางธุรกิจสมัยใหม่ในแง่ของการจัดการข้อมูลได้อย่างรวดเร็ว ฐานข้อมูล NoSQL สามารถจัดเก็บข้อมูลได้หลายวิธี รวมถึงในฐานข้อมูลเอกสารล้วน ที่เก็บคีย์-ค่า ฐานข้อมูลแบบกว้าง หรือฐานข้อมูลแบบกราฟ บริษัททั่วโลกกว่า 2,000 แห่งกำลังปรับใช้ฐานข้อมูล NoSQL เพื่อขับเคลื่อนแอปพลิเคชันที่มีความสำคัญต่อภารกิจอย่างรวดเร็ว แนวโน้มทั้ง 5 ประการต้องถูกตำหนิเนื่องจากนำเสนอชุดของความท้าทายทางเทคนิคที่ยากเกินกว่าที่ฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ส่วนใหญ่จะรับมือได้ เนื่องจากโมเดลข้อมูลคงที่ ฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์จึงเป็นปัญหาสำคัญสำหรับการพัฒนาแบบอไจล์ เมื่อใช้ NoSQL จะมีการใช้โมเดลแอปพลิเคชันเพื่อกำหนดโมเดลข้อมูล

การใช้งาน NoSQL ไม่ได้ระบุว่าข้อมูลจะต้องสร้างแบบจำลองในอนาคตอย่างไร JSON เป็นรูปแบบพฤตินัยสำหรับการจัดเก็บข้อมูลในฐานข้อมูลเชิงเอกสาร กระบวนการพัฒนาแอปพลิเคชันที่มีความคล่องตัวช่วยลดค่าใช้จ่ายของเฟรมเวิร์ก ORM และระยะเวลาที่ใช้ไปกับเฟรมเวิร์กทั้งสอง Couchbase Server 4.0 ที่เพิ่งเปิดตัวใหม่ได้เพิ่ม N1QL (ออกเสียงว่า นิเกิล) เป็นภาษาเคียวรีที่มีประสิทธิภาพซึ่งช่วยให้สามารถแปล SQL เป็น JSON ได้ ไม่เพียงรองรับคำสั่ง SELECT / FROM / WHERE มาตรฐานเท่านั้น แต่ยังรองรับการรวม (GROUP BY) การเรียงลำดับ (SORT BY) การรวม (LEFT OUTER / INNER) และคุณสมบัติอื่นๆ ฐานข้อมูลแบบกระจาย NoSQL ซึ่งทำงานตามขนาดและไม่มีจุดล้มเหลวแม้แต่จุดเดียว ให้ประโยชน์มากมายในการดำเนินงาน เมื่อลูกค้าดำเนินธุรกิจออนไลน์ผ่านแอปและเว็บ ความพร้อมใช้งานของแอปพลิเคชันจะมีความสำคัญมากขึ้นเรื่อยๆ

ฐานข้อมูล NoSQL ติดตั้ง กำหนดค่า และปรับขนาดได้ง่าย ได้รับการออกแบบมาเพื่อให้คุณอ่าน เขียน และจัดเก็บข้อมูลได้ นอกจากนี้ยังสามารถใช้กับสเกลต่างๆ มากมาย รวมถึงการจัดการและการตรวจสอบคลัสเตอร์ทุกขนาด คุณสามารถทำซ้ำระหว่างศูนย์ข้อมูลโดยใช้ฐานข้อมูล NoSQL แบบกระจาย ไม่จำเป็นต้องติดตั้งซอฟต์แวร์เพิ่มเติมใดๆ นอกจากนี้ยังช่วยให้สามารถใช้งานเราเตอร์ฮาร์ดแวร์ได้ทันที ดังนั้นแอปพลิเคชันจึงไม่ต้องรอให้ฐานข้อมูลตรวจพบปัญหาแล้วจึงทำกระบวนการกู้คืนเอง ฐานข้อมูล NoSQL มีความสำคัญมากขึ้นสำหรับแอปพลิเคชันบนเว็บ อุปกรณ์พกพา และ Internet of Things ในปัจจุบัน

ฐานข้อมูล Nosql เทียบกับ ฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์

อะไรคือความแตกต่างระหว่างฐานข้อมูล nosql และฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์?
ในทางกลับกัน ฐานข้อมูล NoSQL ไม่มีแถว ในขณะที่ฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์มี ฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ซึ่งประกอบด้วยตารางที่เชื่อมโยงด้วยคอลัมน์และเรียกว่าฐานข้อมูล NoSQL จัดเก็บข้อมูลแตกต่างกัน ฐานข้อมูล NoSQL เก็บข้อมูลในคอลัมน์แทนที่จะเป็นตาราง