วิธีการวาด Erd สำหรับฐานข้อมูล Nosql

ในบทความนี้ เราจะพูดถึงวิธีการวาด ERD สำหรับฐานข้อมูล NoSQL สิ่งนี้จะเป็นประโยชน์อย่างยิ่งสำหรับผู้ที่เพิ่งเริ่มใช้ฐานข้อมูล NoSQL หรือกำลังพิจารณาใช้ฐานข้อมูล ก่อนอื่นเราจะอธิบายก่อนว่าฐานข้อมูล NoSQL คืออะไร และเหตุใดจึงกลายเป็นที่นิยมมากขึ้น จากนั้นเราจะให้ภาพรวมโดยย่อเกี่ยวกับวิธีการออกแบบฐานข้อมูลโดยใช้แผนภาพความสัมพันธ์ของเอนทิตี สุดท้าย เราจะพูดถึงวิธีการวาด ERD สำหรับฐานข้อมูล NoSQL ฐานข้อมูล NoSQL เป็นฐานข้อมูลที่ไม่ใช่เชิงสัมพันธ์ซึ่งไม่ได้ใช้โครงสร้างแบบตารางแบบดั้งเดิมของฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ ฐานข้อมูล NoSQL มักจะปรับขนาดได้มากกว่าและให้ประสิทธิภาพที่ดีกว่าฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ พวกเขามักจะออกแบบและนำไปใช้ได้ง่ายกว่า เมื่อออกแบบฐานข้อมูล สิ่งสำคัญคือต้องกำหนดเอนทิตีและความสัมพันธ์ระหว่างฐานข้อมูลก่อน เอนทิตีคือบุคคล สถานที่ สิ่งของ หรือแนวคิดเกี่ยวกับข้อมูลที่สามารถจัดเก็บได้ ความสัมพันธ์คือการเชื่อมต่อระหว่างสองสิ่งหรือมากกว่านั้น เมื่อกำหนดเอนทิตีและความสัมพันธ์แล้ว จะสามารถแสดงบน ERD ได้ ERD เป็นการแสดงกราฟิกของเอนทิตีและความสัมพันธ์ในฐานข้อมูล เป็นเครื่องมือที่มีประโยชน์สำหรับการแสดงโครงสร้างของฐานข้อมูลและสำหรับการออกแบบฐานข้อมูล มีบางสิ่งที่ต้องจำไว้เมื่อวาด ERD สำหรับฐานข้อมูล NoSQL ประการแรก ฐานข้อมูล NoSQL ไม่ใช้โครงสร้างแบบตารางแบบดั้งเดิมของฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ ซึ่งหมายความว่าเอนทิตีและความสัมพันธ์ในฐานข้อมูล NoSQL สามารถแสดงได้หลายวิธี ประการที่สอง ฐานข้อมูล NoSQL มักจะปรับขนาดได้มากกว่าฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ ซึ่งหมายความว่าพวกเขาสามารถจัดการข้อมูลและผู้ใช้ได้มากขึ้น ประการสุดท้าย ฐานข้อมูล NoSQL มักออกแบบและนำไปใช้งานได้ง่ายกว่า โดยสรุป ERD เป็นเครื่องมือที่มีค่าสำหรับการออกแบบฐานข้อมูล NoSQL สิ่งสำคัญคือต้องคำนึงถึงความแตกต่างระหว่างฐานข้อมูล NoSQL และฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์เมื่อวาด ERD

บทความต่อไปนี้จะแนะนำคุณเกี่ยวกับการสร้างไดอะแกรม ER ใน MongoDB โดยใช้ Dataedo จำเป็นต้องติดตั้ง Dataedo Desktop จากอินเทอร์เน็ตบนคอมพิวเตอร์ของคุณ คุณสามารถสร้างรายการคอลเลกชันได้โดยการเชื่อมต่อกับ ฐานข้อมูล MongoDB ของคุณ Dataedo ใช้ข้อมูลนั้นเพื่อสร้างพจนานุกรมข้อมูล ในบทช่วยสอนนี้ เราจะแนะนำวิธีการนำเข้าสคีมาของคุณไปยังเครื่องมือ การสร้างแบบจำลอง ER แบบดั้งเดิมไม่ได้ผลสำหรับ MongoDB เนื่องจากเป็นที่เก็บเอกสารแทนที่จะเป็นฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ จำเป็นต้องมีเอนทิตี (คอลเลกชัน) และความสัมพันธ์ ถ้าคุณต้องการสร้างไดอะแกรม ER

ข้อมูลกึ่งโครงสร้างหมายถึงข้อมูลที่มีเอกสารฝังตัว ซึ่งสามารถฝังบันทึกอื่น (เอกสาร) หรืออาร์เรย์ของแถวลงในบันทึกอื่นได้ อาร์เรย์ของเอกสารที่ฝังตัวเป็นแนวคิดการออกแบบที่ซับซ้อนมากขึ้นซึ่งมีการใช้ความสัมพันธ์แบบหนึ่ง-ต่อ-กลุ่ม หากต้องการใช้ Dataedo ก่อนอื่นคุณต้องเรียนรู้เกี่ยวกับความสัมพันธ์ระหว่างองค์ประกอบข้อมูลก่อนที่จะอัปโหลดลงในที่เก็บข้อมูลเมตา มันถูกใช้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้นใน MongoDB เพื่อใช้อาร์เรย์เป็นโมเดลอ้างอิงแทนที่จะเป็นฟิลด์ธรรมดา คุณแสดงให้เห็นอย่างชัดเจนถึงความสัมพันธ์นี้เกือบจะเหมือนกันกับวิธีที่คุณอธิบายความสัมพันธ์ของคีย์นอกอย่างง่าย หากต้องการระบุจำนวนสมาชิกแบบกลุ่มต่อกลุ่ม ให้ป้อนกลุ่มจำนวนในฟิลด์จำนวนสมาชิก PK ฉันจะสร้างไดอะแกรมของเอกสารใน MongoDB ได้อย่างไร

คุณสามารถดูฟิลด์เอกสารได้โดยเลือกจากเมนูเอนทิตีและคลิกที่คอลัมน์ที่คุณต้องการแสดง ทำขั้นตอนนี้ซ้ำหลายๆ ครั้งเพื่อสร้างไดอะแกรมหลายไดอะแกรมที่มีขอบเขตฐานข้อมูลที่แตกต่างกัน ขั้นตอนแรกของคุณคือการสร้างไดอะแกรม MongoDB

เราสามารถวาด Er Diagram สำหรับ Nosql ได้หรือไม่?

ไม่เหมือนฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ ไม่มีวิธีมาตรฐานในการแสดงข้อมูลในฐานข้อมูล NoSQL ซึ่งหมายความว่าไม่มีวิธีมาตรฐานในการวาดไดอะแกรม ER สำหรับฐานข้อมูล NoSQL อย่างไรก็ตาม เครื่องมือบางอย่างอาจเสนอความสามารถในการสร้าง ไดอะแกรม ER แบบกำหนดเอง สำหรับฐานข้อมูล NoSQL

ซึ่งแตกต่างจากไดอะแกรม ER และคลาส NoSQL ไม่มีชื่อหรือข้อจำกัดสำหรับ ไดอะแกรมการสร้างแบบจำลองข้อมูล ผู้ที่มีความเชี่ยวชาญขั้นต่ำจะพบว่ากฎที่ผ่อนคลายของ NoSQL สำหรับความสัมพันธ์จะเป็นประโยชน์ การวางแผนล่วงหน้าสำหรับการดำเนินการอ่านและเขียนระหว่างการสร้างแบบจำลองเป็นสิ่งที่ดีกว่าเสมอ อย่ารวมเอกสารที่จัดการยากขึ้นเรื่อย ๆ หรือไม่จำเป็นต้องใช้ในเอกสารอื่นอีกต่อไป ผลที่ตามมาก็คือ จำนวนของไอเท็มจะเพิ่มขึ้นเรื่อยๆ ดังนั้นเราจึงไม่สามารถฝังหรือเพิ่ม ID ของพวกมันเป็นข้อมูลอ้างอิงได้ ในบางกรณี คุณสามารถสร้างคอลเลกชันอื่นเพื่อติดตามธุรกรรมหลายรายการ หรือเพียงตั้งค่าฟิลด์ตัวระบุ (เช่น: id ธุรกรรม) เพื่อบันทึกธุรกรรมทั้งหมดที่เกิดขึ้นในเวลาเดียวกัน เนื่องจาก NoSQL ไม่ได้ใช้ชื่อและหลักการออกแบบเดียวกันกับ SQL จึงไม่เป็นที่เข้าใจกัน

สัญลักษณ์ที่ใช้ในไดอะแกรมสามารถอ่านได้ง่ายโดยการรวมไว้ในไดอะแกรม ผลิตภัณฑ์ประกอบด้วยธุรกรรมจำนวนมาก แต่ข้อกำหนดแตกต่างกัน เนื่องจากแอปพลิเคชันได้รับการพัฒนา อาจต้องมีการปรับปรุงให้ดีขึ้น

วิธีแสดงภาพความสัมพันธ์ในฐานข้อมูลที่ไม่ใช่เชิงสัมพันธ์

ไดอะแกรมความสัมพันธ์ของเอนทิตี (ERD) เป็นการแสดงข้อมูลประเภทหนึ่งที่ช่วยให้คุณแสดงภาพเอนทิตีและความสัมพันธ์ในชุดข้อมูลได้ เอ็นจิ้นฐานข้อมูลไม่ได้บังคับใช้ความสัมพันธ์เมื่อ MongoDB เป็นฐานข้อมูลที่ไม่ใช่เชิงสัมพันธ์ ในทางกลับกัน ความสัมพันธ์มีอยู่ในข้อมูล ดังนั้นไดอะแกรม ER สามารถช่วยคุณในการทำความเข้าใจความสัมพันธ์เหล่านี้ แผนภาพ ER ควรมีโครงสร้างในลักษณะที่มีเอนทิตี (คอลเลกชัน) และความสัมพันธ์ Dataedo ค้นพบเอนทิตีและฟิลด์โดยใช้เทคโนโลยีการค้นพบ ความสัมพันธ์ซับซ้อนขึ้นกว่าเดิม การสร้างแบบจำลอง ER แบบดั้งเดิมเข้ากันไม่ได้กับ MongoDB เนื่องจากไม่ใช่ฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์และทำหน้าที่เป็นที่เก็บเอกสาร สถาปัตยกรรมใดที่เหมาะกับ Oracle Nosql มากกว่ากัน คำว่าสถาปัตยกรรมแบบไฮบริดหมายถึงชุดของแบบจำลองฐานข้อมูลที่แยกจากกัน สถาปัตยกรรมแบบไฮบริดทำให้คุณสามารถทำงานกับทั้ง SQL และ NoSQL โดยการสร้างระบบเดียวที่สามารถจัดการฐานข้อมูลทั้งสองได้ Nosql รองรับทรี B หรือไม่ ควรสังเกตว่าเอ็นจิ้น B-tree ไม่ได้จำกัดเฉพาะฐานข้อมูล SQL และแม้แต่ฐานข้อมูล NoSQL ก็สามารถนำไปใช้ในลักษณะนี้ได้

เราสามารถวาด Erd สำหรับ Mongodb ได้หรือไม่?

ใช่ เราสามารถวาด ERD สำหรับ MongoDB ได้ MongoDB เป็นระบบฐานข้อมูลเชิงเอกสารที่ทรงพลัง ซึ่งสามารถใช้สร้างแบบจำลองข้อมูลได้หลายวิธี ERD สามารถเป็นเครื่องมือที่มีประโยชน์สำหรับการแสดงภาพความสัมพันธ์ระหว่างเอนทิตีต่างๆ ในฐานข้อมูล MongoDB

เหตุใดไดอะแกรมความสัมพันธ์ของเอนทิตีจึงมีความสำคัญสำหรับการสร้างแบบจำลองข้อมูล

ไดอะแกรมของความสัมพันธ์ของเอนทิตีสามารถช่วยให้นักออกแบบเข้าใจความสัมพันธ์ระหว่างเอนทิตีภายในแบบจำลองข้อมูลได้ดีขึ้น ไดอะแกรม ER สามารถวาดได้หลายวิธี โดยวิธีที่พบบ่อยที่สุดคือไดอะแกรมเวนน์ ซึ่งแสดงเอนทิตีและความสัมพันธ์เป็นวงกลมที่ทับซ้อนกัน
เมื่อรวมกับโมเดลเชิงสัมพันธ์ ไดอะแกรมสามารถช่วยในการทำความเข้าใจโมเดลข้อมูล โมเดลเชิงสัมพันธ์จัดเก็บรายการข้อมูลในตารางและจัดระเบียบข้อมูลลงในตาราง เชื่อกันว่าแต่ละตารางเป็นที่บรรจุข้อมูล โดยมีคอลัมน์ที่แสดงถึงคุณสมบัติต่างๆ ของรายการที่ประกอบกันเป็นตาราง
ในการแสดงข้อมูลเป็นภาพ เราต้องเข้าใจแบบจำลองเชิงสัมพันธ์ก่อนแล้วจึงสร้างไดอะแกรม ER ไดอะแกรม ER ซึ่งแสดงความสัมพันธ์ระหว่างเอนทิตีเป็นเครื่องมือที่ยอดเยี่ยมสำหรับการเรียนรู้ข้อมูล

Nosql ใช้ B Trees หรือไม่

B tree เป็นโครงสร้างข้อมูลประเภทหนึ่งที่ใช้ในการจัดเก็บข้อมูลในลักษณะที่ช่วยให้การแทรก การลบ และการดึงข้อมูลมีประสิทธิภาพ แม้ว่าฐานข้อมูล nosql สามารถใช้โครงสร้างข้อมูลได้หลากหลาย แต่ b tree เป็นตัวเลือกทั่วไปเนื่องจากประสิทธิภาพ

B+tree ในฐานข้อมูล Nosql

ควรสังเกตว่าเอ็นจิ้น BTree สามารถใช้กับฐานข้อมูลใดก็ได้ ผู้ดูแลระบบฐานข้อมูลใช้ฐานข้อมูล NoSQL เช่นกัน

วิธีสร้าง Er Diagram สำหรับ Mongodb

ไม่มีคำตอบที่ชัดเจนสำหรับคำถามนี้ เนื่องจากขึ้นอยู่กับข้อกำหนดเฉพาะของโครงการ อย่างไรก็ตาม มีเคล็ดลับทั่วไปบางประการที่สามารถปฏิบัติตามเพื่อสร้างไดอะแกรม ER ที่มีประสิทธิภาพสำหรับฐานข้อมูล MongoDB ขั้นแรก สิ่งสำคัญคือต้องเข้าใจโครงสร้างของข้อมูล MongoDB และวิธีการจัดระเบียบข้อมูล สิ่งนี้จะช่วยให้คุณสร้างไดอะแกรมที่แสดงข้อมูลได้อย่างถูกต้อง ประการที่สอง การใช้เครื่องมือที่สามารถสร้างไดอะแกรม ER โดยอัตโนมัติจากข้อมูล MongoDB จะเป็นประโยชน์ เครื่องมือเหล่านี้มีประโยชน์อย่างมากในการรับรองว่าไดอะแกรมนั้นถูกต้องและเป็นปัจจุบัน สุดท้าย สิ่งสำคัญคือต้องทบทวนไดอะแกรม ER กับผู้อื่นที่คุ้นเคยกับฐานข้อมูล MongoDB เพื่อให้แน่ใจว่ามีความชัดเจนและเข้าใจง่าย

บทความนี้จะสอนวิธีเชื่อมต่อกับคลัสเตอร์ MongoDB Atlas จากนั้นเชื่อมต่อกับฐานข้อมูล MongoDB แล้วแสดงภาพโครงสร้างข้อมูลของคุณในรูปแบบของไดอะแกรม ER ตามที่เราอธิบายไว้ในเอกสารของเรา แต่ละขั้นตอนของกระบวนการจะอธิบายทีละขั้นตอน ไปที่ส่วนการเชื่อมต่อ ตัวเลือกสร้างการเชื่อมต่อใหม่ช่วยให้คุณสร้างการเชื่อมต่อ MongoDB ใหม่ หากต้องการแสดงไดอะแกรม ER ของแต่ละฟิลด์ในคอลเลกชัน MongoDB ของคุณ คุณสามารถระบุคุณสมบัติเฉพาะและข้อมูลตัวอย่างได้ การเปลี่ยนตำแหน่งของฟิลด์ใน Moon Modeler นั้นค่อนข้างง่าย เนื่องจากการทำงานแบบลากแล้วปล่อย

การสร้างโมดูลในฐานข้อมูลกราฟ

คุณสามารถเลือกประเภทของเอนทิตีที่คุณต้องการรวมได้โดยการพิมพ์ชื่อโมดูล โดยคลิกปุ่มเพิ่ม คุณสามารถเพิ่มข้อมูลเพิ่มเติม โมดูลที่สร้างขึ้นล่าสุดจะมองเห็นได้ใน repository explorer
ชื่อของเอนทิตีจะปรากฏในเอนทิตีประเภทเดียวในระหว่างการสร้างโมดูลนี้ ประเภทนี้แสดงถึงโหนดในกราฟ
จำนวนโหนดที่คุณต้องการสามารถเปลี่ยนแปลงได้ โหนดจะถูกกำหนดในแง่ของคุณสมบัติและความสัมพันธ์
สามารถสร้างไดอะแกรม ER ได้โดยการคลิกปุ่ม สร้าง ERD จากฐานข้อมูล
ERD จะถูกบันทึกไว้ในไดเรกทอรีของฐานข้อมูลเดียวกันกับฐานข้อมูล

วิธีการวาดไดอะแกรมโมเดลข้อมูล Nosql

ไม่มีคำตอบที่ชัดเจนสำหรับคำถามนี้ เนื่องจากไม่มีวิธีใดวิธีหนึ่งในการวาด ไดอะแกรมแบบจำลองข้อมูล nosql อย่างไรก็ตาม มีเคล็ดลับทั่วไปบางประการที่อาจเป็นประโยชน์ ประการแรก สิ่งสำคัญคือต้องมีความเข้าใจที่ชัดเจนเกี่ยวกับข้อมูลที่แสดงและความสัมพันธ์ระหว่างองค์ประกอบข้อมูลต่างๆ ประการที่สอง การใช้เครื่องมือกราฟิกที่ช่วยให้จัดการและสำรวจข้อมูลได้ง่ายจะเป็นประโยชน์ สุดท้าย สิ่งสำคัญคือต้องแน่ใจว่าไดอะแกรมนั้นชัดเจนและเข้าใจง่าย

หนังสือเล่มนี้มีชื่อว่า 8 รูปแบบการสร้างแบบจำลองข้อมูลใน Redis เป็นภาพรวมของการสร้างแบบจำลองข้อมูล NoSQL โดยพิจารณาจากโมเดลข้อมูล 8 โมเดลที่นักพัฒนาสามารถใช้ในแอปพลิเคชันสมัยใหม่ได้โดยไม่ถูกขัดขวางโดย ฐานข้อมูลแบบเดิม เป็นไปได้ที่จะใช้ NoSQL เพื่อรวมสองตารางหรือคอลเลกชันที่แยกจากกันเป็นหนึ่งเดียว ส่งผลให้ทั้งสองรู้จักกันได้ง่ายขึ้นและเข้าใจกันมากขึ้น แต่ละตารางใน NoSQL ไม่ขึ้นกับมุมมองของแอปพลิเคชัน หากคุณต้องการจำลองความสัมพันธ์ระหว่างวัตถุสองชิ้นขึ้นไป คุณต้องฝังรายการที่ไม่มีขอบเขตและรายการที่มีขอบเขต (เช่น รายการขนาดที่รู้จัก) ผลิตภัณฑ์คือผลิตภัณฑ์เดียวในกรณีนี้ และตัวแปรจำนวนมากที่อาจมีอิทธิพลต่อการให้คะแนน บทวิจารณ์ ชื่อผู้แต่ง วันที่ตีพิมพ์ และความคิดเห็นคือตัวแปร 'หลายรายการ'

รูปแบบที่มีความสัมพันธ์แบบกลุ่มต่อกลุ่มที่ไม่มีขอบเขต จัดเก็บผลิตภัณฑ์ประเภทต่างๆ ในฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์โดยใช้ตารางแยกกัน เป็นโบนัสเพิ่มเติม Redis Stack ช่วยให้คุณแยกแยะฟิลด์ประเภทที่แสดงถึงคอลเลกชันตามหมวดหมู่ รูปแบบบัคเก็ตที่สองช่วยลดค่าใช้จ่ายโดยการจัดเก็บและเผยแพร่ข้อมูลอนุกรมเวลาโดยอัตโนมัติตามต้องการ รูปแบบการแก้ไขสามารถใช้เพื่อเสริมข้อมูลตามเวลาจริงในสถานการณ์ต่างๆ คุณสามารถใช้รูปแบบใน NoSQL เพื่อลดความซับซ้อนของการทำงานร่วมกัน รูปแบบต้นไม้และกราฟมีประโยชน์อย่างยิ่งสำหรับการดำเนินการ JOIN จำนวนมาก เช่น ระบบ HR, CMS, แค็ตตาล็อกผลิตภัณฑ์ และเครือข่ายสังคม

เป็นโมเดลที่ไม่รองรับโดย ระบบจัดการฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ (RDBMS) ข้อมูลสามารถจัดเก็บได้หลายรูปแบบ รวมทั้งดิสก์ ในหน่วยความจำ และระบบไฟล์ ส่วน Redis Launchpad ของเว็บไซต์ประกอบด้วยตัวอย่างแอปพลิเคชัน Redis และ NoSQL ที่หลากหลาย

ตัวอย่างการออกแบบฐานข้อมูล Nosql

ฐานข้อมูลสามารถจัดเก็บไว้ใน โมเดลฐานข้อมูล NoSQL โดยใช้ Redis, Dynamo และ Riak แต่ละรายการได้รับแรงบันดาลใจจากกระดาษ Amazon Dynamo

ฐานข้อมูล NoSQL ถูกกำหนดให้เป็นฐานข้อมูลที่ไม่ได้เชื่อมโยงกับโมเดลฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ ไม่มีฐานข้อมูล NoSQL ที่ไม่มีโมเดลข้อมูลประเภทใด คำอธิบายวิธีการจัดระเบียบข้อมูลจะเป็นประโยชน์เมื่อสร้างสคีมา ไม่มีความแตกต่างระหว่างฐานข้อมูล NoSQL สี่ประเภทหลัก กล่าวอีกนัยหนึ่ง การออกแบบสคีมาจะเป็นแบบวนซ้ำตลอดอายุการใช้งานของแอปพลิเคชัน ในการตัดสินใจว่าจะใช้ฐานข้อมูล NoSQL ใด จำเป็นอย่างยิ่งที่จะต้องพิจารณารูปแบบข้อมูลที่ดีที่สุดสำหรับกรณีการใช้งาน เอกสารแต่ละฉบับประกอบด้วยฟิลด์และค่าหลายคู่ แต่ละเอกสารมีประเภทข้อมูลและโครงสร้างข้อมูลของตัวเอง

ภาษาคิวรีที่ใช้ในการดึงค่าฟิลด์มีความซับซ้อน และมีภาษาคิวรีที่มีประสิทธิภาพมากมายที่สามารถใช้เพื่อดึงค่าฟิลด์ ในฐานข้อมูล NoSQL คีย์และคอลัมน์ที่เกี่ยวข้องจะถูกจัดเรียงในแถวที่เรียกว่าตระกูลคอลัมน์ โครงสร้างพื้นฐานของฐานข้อมูล NoSQL จะเหมือนกันในแต่ละประเภทหลักทั้งสี่ประเภท รายละเอียดของการจัดระเบียบข้อมูลนั้นมีความยืดหยุ่นมาก แม้ว่าบางครั้งจะเรียกว่า "สคีมาน้อย" ฐานข้อมูลเอกสาร ฐานข้อมูลคอลัมน์กว้าง และฐานข้อมูลกราฟ โดยทั่วไปจะมีภาษาคิวรีที่สามารถกำหนดเองได้

ข้อได้เปรียบที่สำคัญที่สุดของฐานข้อมูล NoSQL ที่เหนือกว่าฐาน ข้อมูลเชิงสัมพันธ์แบบดั้งเดิม คือความสามารถในการปรับขนาดในแนวนอน ด้วยเหตุนี้ แทนที่จะเพิ่มเซิร์ฟเวอร์เพื่อตอบสนองความต้องการที่เพิ่มขึ้น คุณสามารถเพิ่มโหนดลงในฐานข้อมูลของคุณได้ สถาปัตยกรรมนี้เรียกกันทั่วไปว่า 'มาตราส่วนแนวนอน” การปรับขนาดออก หรือ 'การปรับมาตราส่วนแนวนอนของฐานข้อมูล Nosql' (การปรับขนาดฐานข้อมูล Nosql) นอกจากนี้ ฐานข้อมูล NoSQL ยังทำงานได้ดีกว่าฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ โดยฐานข้อมูล NoSQL มักจะปรับขนาดเป็นธุรกรรมหลายหมื่นรายการต่อวินาที เนื่องจากเหมาะอย่างยิ่งสำหรับแอปพลิเคชันที่ต้องการปริมาณงานสูง เช่น อีคอมเมิร์ซและแอปพลิเคชันแบบเรียลไทม์ จึงเหมาะสำหรับงานประเภทนี้ อย่างไรก็ตาม มีความท้าทายบางประการที่เกี่ยวข้องกับฐานข้อมูล NoSQL คุณลักษณะหลายอย่างของฐานข้อมูล NoSQL เช่น ความสามารถในการขยายขนาดตามแนวนอน อาจมีประโยชน์เมื่อแลกกับการแลกเปลี่ยน แต่ไม่มีสคีมาที่มีโครงสร้าง กล่าวอีกนัยหนึ่ง โครงสร้างของฐานข้อมูล NoSQL มีแนวโน้มที่จะมีโครงสร้างน้อยกว่าฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ ส่งผลให้การสอบถามและการจัดการข้อมูลอาจทำได้ยาก เมื่อใช้เครื่องมือเช่น Hackolade, DbSchema หรือ Cassandra Data Modeler กระบวนการออกแบบสคีมาจะมีประสิทธิภาพมากขึ้น เครื่องมือเหล่านี้สามารถใช้สร้างสคีมาสำหรับฐานข้อมูล NoSQL ที่หลากหลาย ตลอดจนทำวิศวกรรมย้อนกลับจากฐานข้อมูลก่อนหน้า ซึ่งสามารถช่วยผู้ดูแลระบบในการทำความเข้าใจโครงร่างข้อมูลของฐานข้อมูล NoSQL และตัดสินใจได้ดีขึ้นเกี่ยวกับวิธีจัดการแบบสอบถามและแบบสอบถามโดยทั่วไป

ฐานข้อมูล Nosql นั้นสมบูรณ์แบบสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูล

ฐานข้อมูล NoSQL สร้างขึ้นเพื่อจัดการข้อมูลกึ่งโครงสร้างจำนวนมาก พวกเขาเปิดใช้งานการจัดเก็บข้อมูลที่ไม่สามารถจัดการโดย ฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์แบบดั้งเดิม และเป็นผลให้มีความยืดหยุ่นมากขึ้นในการเข้าถึง การวิเคราะห์ข้อมูลเป็นส่วนสำคัญของฐานข้อมูลการค้นหา NoSQL

บทช่วยสอน Dataedo

มีหลายวิธีในการเรียนรู้เกี่ยวกับ dataedo รวมถึงบทช่วยสอน บทช่วยสอนของ Dataedo ให้คำแนะนำทีละขั้นตอนเกี่ยวกับวิธีใช้ dataedo เพื่อสร้างและจัดการ เอกสารฐานข้อมูล ของคุณ เป็นทรัพยากรที่ยอดเยี่ยมสำหรับผู้ใช้ใหม่และสามารถช่วยให้คุณได้รับประโยชน์สูงสุดจากประสบการณ์ dataedo ของคุณ

Dataedo จะช่วยให้คุณเริ่มต้นใช้งานเอกสารฐานข้อมูลและการจัดการข้อมูลเมตา ในตัวเชื่อมต่อของเรา เราแยกข้อมูลเกี่ยวกับคุณจากแหล่งข้อมูลของคุณและวางไว้ใน Dataedo Metadata Repository สามารถโฮสต์เป็นฐานข้อมูล SQL Server หรือเข้าถึงผ่านอินเทอร์เน็ตผ่าน Azure (ในระบบคลาวด์) หรือสามารถจัดเก็บไว้ในระบบคลาวด์เป็นไฟล์ได้ อินเทอร์เฟซสี่ประเภทที่เรามีให้คุณโต้ตอบกับข้อมูลและเอกสารประกอบได้หลายวิธี เอกสารนี้สามารถส่งออกได้อย่างง่ายดายด้วย Dataedo โดย: ส่งออกเอกสารสำหรับการแบ่งปันโดย: ส่งออกเอกสารสำหรับการแบ่งปันโดย: ส่งออกเอกสารสำหรับการแบ่งปันโดย: การส่งออก HTML เป็นเครื่องมือที่ช่วยให้คุณส่งออกไฟล์ HTML แบบโต้ตอบไปยังเว็บเซิร์ฟเวอร์ใดก็ได้ PDF Export สามารถใช้เพื่อส่งออก PDF คุณสามารถส่งออกและแชร์เอกสารโดยใช้วิธีนี้

Dataedo Web เป็นเว็บแอปพลิเคชันที่โฮสต์บนเซิร์ฟเวอร์ของคุณและทุกคนสามารถเข้าถึงได้ ได้ผสานรวมความสามารถในการค้นหาขั้นสูง ตลอดจน ไดอะแกรม ER แบบโต้ตอบ และอภิธานศัพท์ธุรกิจ เลือก SQL Server จากรายการดรอปดาวน์ DBMS จากนั้นคลิกปุ่ม Connect เพื่อเชื่อมต่อกับฐานข้อมูลที่รองรับ หากฐานข้อมูลของคุณไม่ได้รับการสนับสนุน คุณสามารถเชื่อมต่อกับฐานข้อมูลภายนอกผ่านการเชื่อมต่อ ODBC เมื่อต้องการนำเข้าข้อมูลเมตาลงในฐานข้อมูล ให้คลิก เพิ่มเอกสารประกอบ และ การเชื่อมต่อฐานข้อมูล หลังจากนั้น คุณต้องระบุรายละเอียดการเชื่อมต่อสำหรับพื้นที่เก็บข้อมูลของคุณและเข้าสู่ระบบในฐานะผู้ใช้ 'สร้างฐานข้อมูลใดๆ' กับเซิร์ฟเวอร์ (เช่น ในฐานะผู้ดูแลระบบ sys) คุณสามารถสร้างฟิลด์ที่กำหนดเองได้สูงสุด 100 ช่อง รวมถึงคำอธิบาย นามแฝง และเจ้าของด้วยแอปนี้

โมดูลจะปรากฏในที่เก็บข้อมูล Dataedo เท่านั้น สามารถสร้างโมดูลได้โดยคลิกที่แท็บโมดูลใน Repository Explorer ไดอะแกรมความสัมพันธ์ของเอนทิตี (ERD) เป็นผังงานที่แสดงความสัมพันธ์ระหว่างเอนทิตี ซึ่งจะมีประโยชน์เมื่อต้องแสดงสคีมาฐานข้อมูล ERD สามารถบรรจุไฟล์จากหลายฐานข้อมูล รวมทั้งระบบการจัดการข้อมูลจากบริษัทต่างๆ ความสามารถในการเพิ่มการรวมตารางโดยไม่มีคีย์ต่างประเทศใน Dataedo เป็นหนึ่งในข้อได้เปรียบที่สำคัญที่สุดของ ERD คุณสามารถแบ่งปันเอกสารกับชุมชนข้อมูลของคุณ (ผู้ที่ทำงานกับข้อมูล) ผ่าน Dataedo ได้อย่างง่ายดาย

ความสามารถในการส่งออกวัตถุที่เก็บไปยังรูปแบบ HTML ดั้งเดิมเป็นหนึ่งในคุณสมบัติหลักของ Dataedo ไฟล์ต้นฉบับที่สร้างขึ้นสามารถแบ่งปันกับผู้อื่นหรือโฮสต์บนเว็บเซิร์ฟเวอร์เช่น Amazon ที่เก็บ Dataedo เป็นฐานข้อมูล SQL Server ที่ใช้งานง่ายและสามารถเข้าถึงได้จากทุกที่ ด้วยการใช้คุณลักษณะการค้นหาขั้นสูงและ ERD แบบโต้ตอบ คุณสามารถช่วยให้เพื่อนร่วมงานค้นพบ เรียนรู้ และสำรวจข้อมูลของคุณได้อย่างง่ายดาย หากคุณต้องการทำให้ Metada Repository พร้อมใช้งานสำหรับชุมชนข้อมูลของคุณ คุณต้องสร้าง Dataedo Web ด้วย