วิธีจัดเก็บข้อมูลที่มีโครงสร้างในฐานข้อมูล NoSQL

ฐานข้อมูล NoSQL มักใช้สำหรับการจัดเก็บ ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง แต่ก็สามารถใช้สำหรับการจัดเก็บข้อมูลที่มีโครงสร้างได้เช่นกัน มีหลายวิธีในการจัดเก็บข้อมูลที่มีโครงสร้างในฐานข้อมูล NoSQL และวิธีการที่เหมาะสมที่สุดจะขึ้นอยู่กับข้อมูลเฉพาะและผลลัพธ์ที่ต้องการ วิธีหนึ่งในการจัดเก็บข้อมูลที่มีโครงสร้างในฐานข้อมูล NoSQL คือการใช้วิธีเชิงเอกสาร ซึ่งหมายความว่าข้อมูลจะถูกจัดเก็บไว้ในเอกสาร ซึ่งจะถูกจัดระเบียบเป็นคอลเลกชัน อีกวิธีหนึ่งในการจัดเก็บข้อมูลที่มีโครงสร้างในฐานข้อมูล NoSQL คือการใช้วิธีคีย์-ค่า ซึ่งหมายความว่าข้อมูลจะถูกจัดเก็บไว้ในที่เก็บคีย์-ค่า ซึ่งแต่ละคีย์จะสอดคล้องกับค่า สุดท้าย แนวทางเชิงกราฟยังสามารถใช้เพื่อจัดเก็บข้อมูลที่มีโครงสร้างในฐานข้อมูล NoSQL ซึ่งหมายความว่าข้อมูลถูกจัดเก็บไว้ในกราฟ โดยที่โหนดแสดงถึงข้อมูลและขอบแสดงถึงความสัมพันธ์ระหว่างข้อมูล

คำว่า "ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง" มีความหมายแฝงที่หลากหลายและมีแนวโน้มที่จะหมายถึงสิ่งที่แตกต่างออกไปสำหรับแต่ละคน RDBMS คาดหวังให้คุณกำหนดทุกอย่าง และคาดหวังให้คุณกำหนดล่วงหน้า (เช่น การจัดการข้อมูลด้วยชื่อและประเภทคอลัมน์ (เช่นอันนี้) อาจเป็นเรื่องยาก เมื่อผู้ใช้เยี่ยมชมครั้งล่าสุด ประเทศใดประเทศหนึ่งโดยเฉพาะคุณต้องการทราบว่าพวกเขาไปเยี่ยมชมบ่อยเพียงใด ในฐานข้อมูล No. SQL คุณสามารถสร้างแบบจำลองตารางในลักษณะที่ชื่อของเซลล์สอดคล้องกับชื่อของตาราง BLOB สามารถ จัดเก็บอย่างปลอดภัยใน RDBMS รวมถึง Oracle Database และ ฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ อื่น ๆ ไม่สามารถระบุค่าคีย์ในกรณีของ CLOB และ BLOB ได้ เนื่องจากเป็นกึ่งโครงสร้าง (JSON, XML ไม่รู้จักฟิลด์ทั้งหมด) จึงแยกความแตกต่าง โดยธรรมชาติที่ไม่มีโครงสร้าง

ฐานข้อมูล NoSQL มักถูกใช้เพื่อจัดการข้อมูลกึ่งโครงสร้าง อุปกรณ์ IIoT สร้างข้อมูลที่มีโครงสร้าง ไม่มีโครงสร้าง และกึ่งโครงสร้างแบบเรียลไทม์ ง่ายต่อการจัดการและประมวลผลข้อมูลที่มีโครงสร้างเมื่อผู้ขายกำหนดโครงสร้าง

Hadoop สามารถช่วยจัดโครงสร้างบริษัทและทำความเข้าใจรูปแบบและแนวโน้มที่ซ่อนอยู่ภายในข้อมูลจำนวนมหาศาลที่สร้างจากแหล่งต่างๆ โดยเฉพาะอย่างยิ่งในยุคของข้อมูลจำนวนมหาศาล เห็นได้ชัดว่าความสามารถที่เหนือกว่าของ Hadoop สำหรับข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างไม่สามารถพูดเกินจริงได้ แต่ยังสามารถใช้เพื่อแก้ปัญหาข้อมูลที่มีโครงสร้างที่ซับซ้อนได้อีกด้วย

สำหรับธุรกิจที่ประมวลผลและวิเคราะห์ข้อมูลที่หลากหลายและไม่มีโครงสร้างจำนวนมาก เช่น Big Data NoSQL เป็นตัวเลือกที่ดีกว่า ฐานข้อมูล NoSQL ไม่มีข้อจำกัดเหมือนกับฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์เกี่ยวกับข้อมูลที่สามารถจัดเก็บได้

Mongodb สามารถเก็บข้อมูลที่มีโครงสร้างได้หรือไม่?

ใช่ MongoDB สามารถจัดเก็บข้อมูลที่มีโครงสร้างได้ ทำสิ่งนี้โดยใช้ BSON (Binary JSON) เพื่อเก็บข้อมูลในรูปแบบไบนารี BSON เป็นส่วนเสริมของ JSON ดังนั้นเอกสาร JSON ใดๆ จึงสามารถจัดเก็บใน ฐานข้อมูล MongoDB ได้

ตัวอย่างเช่น MongoDB ได้รับความนิยมเพิ่มขึ้นในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมาเนื่องจากปัจจัยหลายประการ แอปพลิเคชันขนาดใหญ่ซึ่งข้อมูลไม่สามารถจัดโครงสร้างได้และต้องจัดเก็บในลักษณะที่ยืดหยุ่น จึงเหมาะสมอย่างยิ่งสำหรับการจัดเก็บข้อมูลบนคลาวด์ เนื่องจาก MongoDB จัดเป็นฐานข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง จึงใช้วิธีอื่นในการ จัดเก็บข้อมูล เนื่องจาก JSON เป็นประเภทข้อมูลที่สามารถจัดรูปแบบได้หลายวิธี ไฟล์ข้อความและเนื้อหาที่ไม่มีโครงสร้างอื่นๆ จึงถูกเก็บไว้ในรูปแบบนี้ MongoDB นั้นเหมาะสมอย่างยิ่งในการจัดการกับข้อมูลปริมาณมากเพราะมันถูกสร้างขึ้นเพื่อจุดประสงค์นี้ MongoDB สามารถจัดการข้อมูลปริมาณมากได้อย่างง่ายดายเนื่องจากไม่สามารถจัดการได้

Nosql เก็บข้อมูลประเภทใด

ฐานข้อมูล NoSQL ใช้เพื่อจัดเก็บข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง ซึ่งหมายความว่าไม่พอดีกับรูปแบบตารางแบบดั้งเดิม ซึ่งอาจรวมถึงสิ่งต่างๆ เช่น โพสต์บนโซเชียลมีเดีย ความคิดเห็น รูปภาพ หรือสิ่งอื่นใดที่ไม่เข้ากับ โครงสร้างฐานข้อมูลแบบเดิม เนื่องจากฐานข้อมูล NoSQL มีความยืดหยุ่นมากกว่า จึงเป็นตัวเลือกที่ดีสำหรับแอปพลิเคชันที่ต้องการการเข้าถึงข้อมูลจำนวนมากอย่างรวดเร็วและง่ายดาย

คำว่า "ฐานข้อมูลที่ไม่ใช่เชิงสัมพันธ์" หมายถึงฐานข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างตายตัว ที่เก็บคีย์-ค่า ฐานข้อมูลเชิงคอลัมน์ เอกสาร กราฟ และกราฟเป็นประเภทฐานข้อมูลที่พบมากที่สุด ในโลกของ NoSQL ฐานข้อมูลคีย์-ค่าเป็นหนึ่งในประเภทฐานข้อมูลที่ใช้งานได้ง่ายที่สุด ข้อมูลจะถูกจัดเก็บ รวบรวม และลบออกโดยใช้ชุดฟังก์ชันง่ายๆ ฐานข้อมูลที่เก็บคีย์-ค่าไม่มีภาษาคิวรีที่สามารถใช้ได้ ประเภทของข้อมูลถูกกำหนดโดยข้อกำหนดของแอปพลิเคชันที่ประมวลผล กรณีการใช้งานทั่วไปของฐานข้อมูลคีย์-ค่าคือการบันทึกเซสชันในแอปพลิเคชันที่ต้องมีการเข้าสู่ระบบ

นอกเหนือจากกรณีการใช้งานทั่วไปแล้ว ตะกร้าสินค้ายังช่วยให้เว็บไซต์อีคอมเมิร์ซสามารถจัดเก็บข้อมูลเกี่ยวกับเซสชันการซื้อของผู้ใช้แต่ละคนได้ เมื่อลดราคาช่วงเทศกาลและโปรโมชันพิเศษ ความสามารถในการปรับขนาดของร้านค้าคีย์-ค่าจะมีประโยชน์ นอกจากนี้ ระบบยังมีความซ้ำซ้อนในตัว เพื่อไม่ให้สินค้าจากรถเข็นสูญหาย ฐานข้อมูลคีย์-ค่ามีไว้เพื่อวัตถุประสงค์เฉพาะและมีคุณสมบัติที่เพิ่มมูลค่าให้กับบางส่วนในขณะที่กำหนดข้อจำกัดให้กับผู้อื่น

ภาษาโปรแกรม MongoDB ไม่เพียงแต่ได้รับความนิยมเท่านั้น แต่ยังมีความยืดหยุ่นสูงอีกด้วย ด้วยเหตุนี้ คุณจึงสามารถขยายจำนวนเซิร์ฟเวอร์เพื่อรองรับโหลดเพิ่มเติมได้ นอกเหนือจากนั้น คุณลักษณะการจำลองแบบของ MongoDB ช่วยให้มั่นใจว่าข้อมูลเป็นปัจจุบันเสมอและอยู่ในหลายตำแหน่ง ด้วยเหตุนี้ MongoDB จึงเป็นตัวเลือกที่น่าสนใจมากสำหรับองค์กรขนาดใหญ่ที่ต้องการเก็บข้อมูลที่น่าเชื่อถือและสอดคล้องกัน

Nosql เป็น Unstructured Data หรือ Semi-structured Data?

ฐานข้อมูลที่ไม่ใช่เชิงสัมพันธ์ใช้เพื่อจัดเก็บข้อมูลที่มีโครงสร้างและไม่มีโครงสร้างใน NoSQL (แทนที่จะเป็นเพียงภาษาคิวรีที่มีโครงสร้าง) เนื่องจากความสามารถในการปรับขนาดสูงและง่ายต่อการค้นหา NoSQL จึงเหมาะสำหรับข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง

ข้อมูลสามารถจัดเก็บได้หลายรูปแบบ เช่น สเปรดชีต ข้อความและวิดีโอ หรือแม้แต่ไฟล์เสียง เป็นประเภทของข้อมูลที่จัดเก็บไว้ในที่จัดเก็บและคาดว่าจะมีโครงสร้างที่กำหนดไว้ล่วงหน้าก่อนที่จะถูกจัดเก็บ ชุดข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างเป็นชุดที่ไม่สามารถจัดเก็บไว้ใน ฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ ได้ เนื่องจากไม่มีรูปแบบข้อมูลที่กำหนดไว้ล่วงหน้า ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างเป็นคำที่อ้างถึงข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างซึ่งไม่มีโครงสร้างแต่มีข้อมูลเมตาบางรูปแบบที่สามารถใช้เพื่อค้นหาโครงสร้างของข้อมูลหรือลำดับชั้นของข้อมูล วิศวกรและนักวิทยาศาสตร์ในการเรียนรู้ของเครื่องและปัญญาประดิษฐ์วิเคราะห์ข้อมูลประเภทนี้โดยใช้เทคนิคต่างๆ เช่น การเรียนรู้ของเครื่องและ AI เพื่อแยกความหมาย (หรือแม้แต่โครงสร้างระดับสูง) ประกอบด้วยอีเมลและเอกสารอื่น ๆ ในรูปแบบที่คล้ายกัน แต่มีข้อมูลเมตาที่ช่วยให้ผู้ใช้สามารถเข้าถึงข้อมูลเฉพาะในระดับใด ๆ โดยไม่คำนึงถึงรูปแบบ เราได้กล่าวถึงตัวอย่างจริงของข้อมูลแต่ละประเภทในบทความนี้ และเรายังได้ศึกษาวิธีการใช้ข้อมูลเหล่านี้ในองค์กรสมัยใหม่อีกด้วย

โดยทั่วไปข้อมูลที่มีโครงสร้างจะถูกจัดเก็บไว้ในฐานข้อมูล (ซึ่งภายหลังจะใช้สำหรับคลังข้อมูล) ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างจะถูกจัดเก็บไว้ในฐานข้อมูลที่ไม่สัมพันธ์กันหรือ Data Lakes เนื่องจากไม่มีสคีมาที่กำหนดไว้ล่วงหน้าที่จะต้องปฏิบัติตามเพื่อให้ข้อมูลได้รับการจัดประเภท สำหรับข้อมูลกึ่งโครงสร้างและแบบลำดับชั้น MongoDB เป็นตัวเลือกที่ดี

ระบบฐานข้อมูล NoSQL ได้รับความนิยมเพิ่มขึ้นเนื่องจากความสามารถในการปรับขนาดและความยืดหยุ่น วิธีการจัดเก็บข้อมูลนี้เหมาะสำหรับข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างและกึ่งโครงสร้าง นอกเหนือจากข้อมูลกึ่งโครงสร้างและไม่มีโครงสร้าง เนื่องจากง่ายต่อการทำงานกับข้อมูลในลักษณะที่คล่องตัวมากขึ้น จึงเหมาะสำหรับการพัฒนาซ้ำๆ

การจัดเก็บข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง

ระบบจัดเก็บข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง เป็นระบบไฟล์ที่ไม่มีโครงสร้างใด ๆ ในข้อมูลที่เก็บไว้ ข้อมูลจะถูกเก็บไว้เป็นไฟล์แบบธรรมดา โดยไม่มีโครงสร้างที่กำหนดโดยระบบไฟล์ ระบบจัดเก็บข้อมูลประเภทนี้โดยทั่วไปใช้สำหรับจัดเก็บข้อความหรือข้อมูลไบนารี เช่น รูปภาพ ซึ่งไม่จำเป็นต้องจัดระเบียบด้วยวิธีใดวิธีหนึ่งโดยเฉพาะ

หมวดหมู่นี้มีประมาณ 80% ของข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง ปริมาณ ความหลากหลาย และความเร็วของข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างทำให้ยากต่อการจัดเก็บ ระบบสตอเรจที่สร้างขึ้นมาแบบดั้งเดิมเพื่อจัดการข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างจำนวนมากอาจไม่สามารถทำได้ในอนาคต ด้วยเหตุนี้ โครงสร้างพื้นฐานการจัดเก็บข้อมูล ของคุณจะต้องสามารถจัดการกับธุรกรรมจำนวนมากและขยายขนาดได้ เมื่อพัฒนาโครงการข้อมูลขนาดใหญ่ ธุรกิจจำเป็นต้องวางแผนล่วงหน้าเพื่อจัดเก็บข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง สิ่งสำคัญคือต้องเลือกโครงสร้างพื้นฐานการจัดเก็บข้อมูลที่คล่องตัว คุ้มค่า ปรับขนาดได้ และปรับให้เหมาะกับกรณีการใช้งานที่หลากหลาย ฐานข้อมูล Nosql (Norelational) เป็นวิธีที่ยอดเยี่ยมในการจัดเก็บข้อมูลนี้

MongoDB Atlas หรือ ฐานข้อมูลบนคลาวด์ อื่นๆ เช่น MongoDB as a Service (DaaS) เป็นตัวเลือกที่ยอดเยี่ยม ฐานข้อมูล MongoDB เก็บข้อมูลในรูปแบบ BSON (คล้าย json) ตามเอกสาร แอตทริบิวต์ของเอกสารจะแตกต่างกันไปตามประเภทของข้อมูล เนื่องจากข้อมูลได้รับการสำรองและสามารถทำซ้ำได้ ที่เก็บเอกสารจึงปรับขนาดได้สูงและพร้อมใช้งานสำหรับการออกแบบ แพลตฟอร์มบริการฐานข้อมูล MongoDB Atlas ใช้แพลตฟอร์มคลาวด์หลักๆ เช่น AWS, Azure และ Google Cloud สำหรับการจัดเก็บฐานข้อมูล ก่อนที่จะเข้าถึงคลังข้อมูลได้ ควรดำเนินการแยก แปลง และโหลดขั้นตอน (ETL) กับข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง คลังข้อมูลประมวลผลและจัดเก็บข้อมูลจากแหล่งต่างๆ เพื่อให้แน่ใจว่าพร้อมสำหรับการวิเคราะห์ Data Lake จัดเก็บข้อมูลทั้งหมดในรูปแบบดั้งเดิม ซึ่งเป็นการผสมผสานระหว่างข้อมูลดิบและข้อมูลที่ประมวลผล

เนื่องจากความเรียบง่าย น้ำหนักเบา และง่ายต่อการประมวลผล JSON จึงเหมาะอย่างยิ่งสำหรับการจัดเก็บข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง สามารถแปลงเป็นรูปแบบต่างๆ ได้อย่างง่ายดาย รวมถึง HDFS, Cassandra และ MongoDB ซึ่งแอปพลิเคชันนี้รองรับทั้งหมด เนื่องจากไม่จำเป็นต้องรวมข้อมูล โซลูชันของเราจึงใช้งานได้ง่าย ด้วยการใช้ฟังก์ชัน json_archive เราสามารถสร้างไฟล์แยกกันสำหรับแต่ละอ็อบเจกต์ JSON ฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์สามารถจัดเก็บข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างได้หลายวิธี ในการเริ่มต้น ฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์เป็นวิธีที่มีประสิทธิภาพมากที่สุดในการจัดเก็บและสืบค้นข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างจำนวนมาก ช่วยให้สามารถบีบอัดข้อมูลจำนวนมากได้อย่างมีประสิทธิภาพ และในหลายกรณี ภาษาคิวรี ความหมาย และกลไกอื่นๆ ที่ให้บริการประเภทข้อมูลเฉพาะรวมอยู่ด้วย ประการที่สอง โครงสร้างของฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ช่วยอำนวยความสะดวกในการสืบค้นข้อมูล ทุกระเบียนจะถูกจัดเก็บเป็นวัตถุ JSON เดียวในฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ และข้อมูลทั้งหมดจะถูกจัดเก็บเป็นหนึ่งเดียว ไม่ว่าคุณกำลังมองหาระเบียนใดระเบียนหนึ่งหรือชุดระเบียนทั้งหมด คุณจะสามารถค้นหาข้อมูลที่ต้องการได้ ข้อดีประการที่สามของฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์คือสามารถจัดการข้อมูลจำนวนมากได้ นอกจากจะสามารถจัดเก็บเรคคอร์ดได้หลายสิบล้านเรคคอร์ดแล้ว ยังสามารถจัดการกับการสืบค้นที่ซับซ้อนได้อีกด้วย

ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง: อะไร ที่ไหน และวิธีการจัดเก็บ

แม้ว่าข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างสามารถจัดเก็บในรูปแบบใดก็ได้ แต่โดยทั่วไปแล้วจะจัดเก็บในรูปแบบข้อความหรือรูปแบบที่ไม่ใช่ข้อความ โดยทั่วไปแล้ว ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างจำเป็นต้องมีพื้นที่จัดเก็บข้อมูลที่มากขึ้น เนื่องจากไม่พอดีกับโครงสร้างที่กำหนดไว้ล่วงหน้า ที่เก็บข้อมูลบนคลาวด์ให้ความปลอดภัยและความสามารถในการเข้าถึงข้อมูลจากทุกที่ ทำให้เป็นตัวเลือกที่ยอดเยี่ยมสำหรับข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง การใช้ที่จัดเก็บไฟล์เป็นวิธีที่ดีในการจัดเก็บข้อมูลจำนวนมากเพื่อจัดระเบียบ ซอฟต์แวร์นี้ใช้ที่เก็บข้อมูลตามพาธ ซึ่งหมายความว่าโฟลเดอร์และไดเร็กทอรีจะถูกใช้เพื่อจัดเก็บข้อมูล สิ่งสำคัญคือต้องทราบว่าข้อมูลอยู่ที่ใดในระบบจัดเก็บไฟล์หากต้องการพบ