การโอนย้ายข้อมูลจากฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ไปยังฐานข้อมูล NoSQL

ฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ เป็นทางเลือกสำหรับธุรกิจมานานหลายปี อย่างไรก็ตาม การเพิ่มขึ้นของข้อมูลขนาดใหญ่และความจำเป็นในการจัดการกับข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างมากขึ้นได้นำไปสู่ฐานข้อมูลสายพันธุ์ใหม่ที่รู้จักกันในชื่อฐานข้อมูล NoSQL การย้ายข้อมูลจากฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ไปยังฐานข้อมูล NoSQL อาจเป็นงานที่น่ากังวล แต่ด้วยเครื่องมือและการวางแผนที่เหมาะสม สามารถทำได้ค่อนข้างง่าย มีบางสิ่งที่ควรคำนึงถึงเมื่อย้ายข้อมูล: 1. เลือกฐานข้อมูล NoSQL ที่เหมาะกับความต้องการของคุณ ฐานข้อมูล NoSQL มีหลายประเภท ดังนั้นการเลือกฐานข้อมูลที่เหมาะกับความต้องการของคุณจึงเป็นสิ่งสำคัญ 2. ส่งออกข้อมูลของคุณจากฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ของคุณ ซึ่งสามารถทำได้โดยใช้เครื่องมือต่างๆ ขึ้นอยู่กับฐานข้อมูลของคุณ 3. นำเข้าข้อมูลของคุณไปยังฐานข้อมูล NoSQL อีกครั้งมีเครื่องมือมากมายที่จะช่วยในเรื่องนี้ 4. ทดสอบ ทดสอบ ทดสอบ สิ่งสำคัญคือต้องทดสอบข้อมูลของคุณในฐานข้อมูล NoSQL ใหม่เพื่อให้แน่ใจว่าทุกอย่างได้รับการโยกย้ายอย่างถูกต้อง และข้อมูลของคุณสามารถเข้าถึงได้

ระบบการจัดการฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์แบบโบราณ (RDBMS) ซึ่งทำงานในศูนย์ข้อมูลขององค์กรและเก็บข้อมูลส่วนใหญ่ของโลกมานานกว่า 30 ปี เป็นระบบข้อมูลที่โดดเด่น ไม่สามารถดำเนินต่อไปได้ RDBMS ไม่สามารถตามปริมาณที่เพิ่มขึ้น ความเร็ว และความหลากหลายของข้อมูลที่สร้างและบริโภคได้อีกต่อไป ฐานข้อมูล NoSQL เป็นสิ่งจำเป็นในยุคใหม่ของ Big Data ไม่ต้องสงสัยเลยว่าการเปลี่ยนจาก RDBMS แบบเดิม ไปเป็นฐานข้อมูล NoSQL สมัยใหม่นั้นเป็นเรื่องง่าย การเลือกซอฟต์แวร์ NoSQL ที่เหมาะสมเพื่อย้ายจากฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ไปยังฐานข้อมูล NoSQL จำเป็นต้องมีการวางแผนอย่างรอบคอบ SQL และ NoSQL Land แตกต่างกันอย่างมากในไวยากรณ์ ดังนั้นภาษาอาจต้องใช้ยิมนาสติกทางจิตสำหรับผู้ใช้ใหม่

แม้ว่าสิ่งนี้อาจขัดขวางนักพัฒนาบางคนจากการใช้ NoSQL ในโปรเจ็กต์ถัดไป แต่ก็ไม่ควรขัดขวางไม่ให้ทำเช่นนั้น ขนาดของ Foursquare ช่วยให้สามารถดึงดูดผู้ใช้หลายล้านคนและเช็คอินมากกว่า 2.5 พันล้านครั้ง สิ่งที่ยอดเยี่ยมอย่างหนึ่งเกี่ยวกับ NoSQL คือความสามารถในการทำซ้ำบนโมเดลเท่าที่จำเป็นเพื่อตอบสนองความต้องการเฉพาะทางธุรกิจ หลังจากย้ายจากโลกแห่งความสัมพันธ์ ผู้ใช้ใหม่จำนวนมากหันไปใช้คลาวด์ Foursquare และ Art.sy เป็นสองบริษัทที่ย้ายจากฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ไปยังฐานข้อมูล NoSQL กระบวนการย้าย ข้อมูล RDBMS ไปยังฐานข้อมูลแบบคอลัมน์ เช่น Cassandra แตกต่างจากการย้ายข้อมูลไปยังที่เก็บคีย์-ค่า เช่น Riak หรือการย้ายข้อมูลไปยัง MongoDB ธุรกิจที่ประสบความสำเร็จส่วนใหญ่พัฒนาขนาดตั้งแต่เริ่มต้น โดยใช้ Nosql เป็นเครื่องมือหลักในการจัดการกระบวนการทางธุรกิจ

แม้ว่าฐานข้อมูล NoSQL สามารถโอนย้ายได้อย่างทั่วถึง แต่ก็ยังต้องมีการแมปสคีมาอย่างละเอียดในภาษาโปรแกรมใดๆ ที่รับข้อมูล เมื่อข้อมูลมีความต่างกันมากขึ้นเรื่อยๆ และการโยกย้ายไปยังฐานข้อมูล NoSQL ก็เร็วขึ้นอย่างต่อเนื่อง ฐานข้อมูล NoSQL จะสามารถตีความข้อมูลในลักษณะที่เปิดกว้างต่อการเปลี่ยนแปลงในสคีมาโดยธรรมชาติของข้อมูล

ฉันจะย้ายฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ไปยังฐานข้อมูล Nosql ได้อย่างไร

มีบางขั้นตอนที่คุณจะต้องดำเนินการเพื่อย้ายฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ไปยังฐานข้อมูล nosql ก่อนอื่น คุณจะต้องส่งออกข้อมูลจากฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์เป็นรูปแบบไฟล์ที่สามารถนำเข้าไปยังฐานข้อมูล nosql ได้ ขั้นต่อไป คุณจะต้องสร้างสคีมาสำหรับฐานข้อมูล nosql ของคุณ สุดท้าย คุณจะต้องนำเข้าข้อมูลของคุณไปยังฐานข้อมูล nosql

คุณสามารถจัดเก็บข้อมูลเชิงสัมพันธ์ใน Nosql ได้หรือไม่

ความสัมพันธ์สามารถจัดเก็บในฐานข้อมูล NoSQL ได้เนื่องจากแตกต่างจากฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ตรงที่ไม่ซ้ำใครและไม่ได้จัดเก็บในลักษณะเดียวกัน ผู้ใช้ฐานข้อมูล NoSQL จำนวนมากรายงานว่าการสร้างแบบจำลองข้อมูลความสัมพันธ์ในฐานข้อมูล NoSQL นั้นง่ายกว่าการสร้างแบบจำลองข้อมูลในฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ เนื่องจากข้อมูลที่เกี่ยวข้องกันไม่จำเป็นต้องแยกออกจากกันระหว่างตาราง

สามารถจัดเก็บข้อมูลโดยใช้คู่คีย์/ค่าอย่างง่าย เอกสาร JSON หรือกราฟ Database-as-a-service (DBaaS) เป็นฐานข้อมูลประเภทหนึ่งที่ไม่ต้องการ SQL ในการสืบค้น ฐานข้อมูลเหล่านี้จำนวนมากรองรับการสืบค้นที่เข้ากันได้กับ SQL ซึ่งเป็นสาเหตุที่คำว่า "NoSQL" หมายถึงฐานข้อมูลที่ไม่สัมพันธ์กัน ไม่มีข้อกำหนดในที่เก็บเอกสารที่จะมีโครงสร้างเดียวกันสำหรับเอกสารทั้งหมด วิธีการนี้ช่วยให้คุณใช้ประโยชน์จากตัวเลือกที่หลากหลาย คีย์คือตัวระบุเฉพาะที่กำหนดให้กับเอกสารที่มีการแฮชบ่อยครั้ง เอกสารฉบับเดียวที่มีโครงสร้างอะตอมประกอบด้วยการดำเนินการที่เขียนในหลายฟิลด์

แทนที่จะคำนวณแฮช ข้อมูลในฐานข้อมูลตระกูลคอลัมน์ส่วนใหญ่จะถูกจัดเก็บไว้ในลำดับคีย์ คีย์แถวถือเป็นดัชนีหลักและอนุญาตให้เข้าถึงข้อมูลตามคีย์ผ่านคีย์เฉพาะหรือชุดของคีย์ คุณสามารถใช้การใช้งานบางอย่างเพื่อสร้างดัชนีรองในคอลัมน์ในตระกูลคอลัมน์ ในการค้นหาอย่างง่ายโดยใช้ค่าของคีย์หรือชุดของคีย์ ที่เก็บคีย์/ค่าจะได้รับการปรับให้เหมาะสมที่สุด ที่เก็บข้อมูลในที่เก็บข้อมูลกราฟแบ่งออกเป็นสองประเภท: โหนดและขอบ โหนดสามารถเป็นตัวแทนของเอนทิตีใดๆ หรือขอบสามารถระบุความสัมพันธ์ระหว่างเอนทิตีหรือขอบใดๆ ภาษาคิวรี เช่น ฐานข้อมูลกราฟสามารถใช้สำรวจเครือข่ายความสัมพันธ์ได้อย่างง่ายดาย

ที่เก็บข้อมูลอนุกรมเวลาได้รับการออกแบบมาเพื่อจัดเก็บข้อมูลการวัดและส่งข้อมูลทางไกลในลักษณะที่เหมาะสมที่สุด เป็นไปได้ที่จะใช้เซ็นเซอร์ IoT หรือตัวนับแอปพลิเคชัน/ระบบ ในบางกรณี ที่เก็บข้อมูลออบเจกต์จะจำลองแบบ blob ข้ามโหนดเซิร์ฟเวอร์หลายโหนด ไฟล์สามารถเข้าถึงได้ผ่านเครือข่ายโดยใช้โปรโตคอลเครือข่ายมาตรฐาน เช่น บล็อกข้อความเซิร์ฟเวอร์ (SMB) เมื่อใช้การแชร์ไฟล์ ดัชนีภายนอกทำหน้าที่เป็นดัชนีรองในกรณีของที่เก็บข้อมูล ซอฟต์แวร์นี้มีความสามารถในการจัดเก็บข้อมูลจำนวนมหาศาลและให้การเข้าถึงที่ใกล้เคียงกับเวลาจริง ดัชนีถูกสร้างขึ้นโดยใช้วิธีการสร้างดัชนี การค้นหาข้อความอิสระอาจได้รับการสนับสนุนในบางกรณี เนื่องจากสามารถค้นหาได้หลายมิติ

สถาปัตยกรรมคลาวด์ได้รับการออกแบบมาให้เป็นแบบคลาวด์เนทีฟ นี่เป็นการทำซ้ำครั้งล่าสุดในการพัฒนาและปรับใช้ซอฟต์แวร์ เป้าหมายของโมเดลนี้คือการเปิดใช้งานแอปพลิเคชันที่ตอบสนองสูงซึ่งสามารถปรับใช้เป็นระบบคลาวด์ ภายในองค์กร หรือโมเดลไฮบริด
องค์กรต่างๆ หันมาใช้สถาปัตยกรรมแบบเนทีฟบนระบบคลาวด์มากขึ้นเรื่อยๆ เพื่อลดต้นทุนโดยรวมของซอฟต์แวร์ ขณะเดียวกันก็จัดการกระบวนการพัฒนาและส่งมอบได้ดีขึ้นด้วย ด้วยการใช้สถาปัตยกรรมแบบเนทีฟบนคลาวด์ คุณสามารถสร้างแอปพลิเคชันที่ปรับขนาดขึ้นและลงได้อย่างรวดเร็ว นอกจากนี้ ยังตอบสนองต่อการเปลี่ยนแปลงได้มากกว่าเดิม ทำให้เป็นตัวเลือกที่ยอดเยี่ยมสำหรับสภาพแวดล้อมทางธุรกิจที่ไม่หยุดนิ่งในปัจจุบัน
เป้าหมายของสถาปัตยกรรมแบบเนทีฟบนคลาวด์คือการใช้ไมโครเซอร์วิสและระบบแบบกระจาย การใช้งานไมโครเซอร์วิสคือการใช้งานเซิร์ฟเวอร์เดียวหรือเครื่องเสมือนที่มีขนาดเล็กและมีอยู่ในตัวเอง ระบบแบบกระจายคือชุดของไมโครเซอร์วิสที่กระจายไปตามเซิร์ฟเวอร์หลายเครื่อง
ในฐานะที่เป็นส่วนหนึ่งของสถาปัตยกรรมแบบคลาวด์เนทีฟ ไมโครเซอร์วิสจึงเป็นองค์ประกอบที่สำคัญ คุณสามารถแบ่งพาร์ติชันแอปพลิเคชันของคุณออกเป็นส่วนโมดูลาร์ขนาดเล็กที่สามารถปรับใช้ได้อย่างอิสระ และสามารถอัปเดตและแทนที่ได้อย่างรวดเร็วโดยใช้คุณสมบัตินี้ การใช้แนวทางนี้ในการพัฒนาซอฟต์แวร์ เป็นเรื่องง่ายสำหรับคุณที่จะทดสอบและปรับใช้แอปพลิเคชันเวอร์ชันใหม่ของคุณ
สถาปัตยกรรมที่ใช้ไมโครเซอร์วิสยังใช้เพื่อสร้างสถาปัตยกรรมแบบเนทีฟบนคลาวด์ เซิร์ฟเวอร์จัดการการจัดการบริการไมโครต่างๆ จากแนวทางนี้ คุณสามารถปรับขนาดแอปพลิเคชันของคุณได้หลายวิธี และแยกออกจากส่วนที่เหลือ
ในทางกลับกัน สถาปัตยกรรมที่ใช้ microservices จะขึ้นอยู่กับระบบแบบกระจาย ซึ่งหมายความว่าแอปพลิเคชันของคุณจะกระจายไปยังโหนดทั้งหมดภายในเครือข่ายของคุณ คุณสามารถปรับขนาดแอปพลิเคชันของคุณขึ้นหรือลงได้โดยไม่กระทบต่อประสิทธิภาพโดยใช้วิธีนี้
ธุรกิจต่าง ๆ ต่างหันมาใช้สถาปัตยกรรมแบบคลาวด์เนทีฟมากขึ้นเรื่อย ๆ ในโลกยุคโลกาภิวัตน์ในปัจจุบัน พวกเขามีข้อดีหลายประการนอกเหนือจากต่อไปนี้
ต้นทุนของซอฟต์แวร์ลดลง
ความสามารถในการจัดการกับความเครียดเล็กน้อย
เพื่อปรับตัวให้เข้ากับการเปลี่ยนแปลง

ข้อดีและข้อเสียของฐานข้อมูล Nosql

ความแตกต่างหลักระหว่างฐานข้อมูล NoSQL และฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์คือ ข้อมูลถูกจัดเก็บไว้ในเอกสาร ดังนั้นจึงจัดประเภทเป็น "ไม่เฉพาะ SQL" และแบ่งออกเป็นโมเดลข้อมูลที่หลากหลายตามความยืดหยุ่น ฐานข้อมูลเอกสาร ที่เก็บคีย์-ค่า ฐานข้อมูลคอลัมน์กว้าง และฐานข้อมูลกราฟอยู่ในฐานข้อมูล NoSQL
MongoDB ไม่จำเป็นต้องใช้ระบบจัดการฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์หรือโครงสร้างฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ (RDBMS) เมื่อใช้ MongoDB ร่วมกับฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ เป็นไปได้ ตัวอย่างเช่น หากคุณกำลังสร้างการแสดงข้อมูลเป็นภาพเกี่ยวกับคอลเลกชันของแหล่งข้อมูลที่แตกต่างกัน
แบบจำลองข้อมูลของ Cassandra สร้างขึ้นและปรับให้เหมาะสมสำหรับการสืบค้นแบบอ่านจำนวนมาก นอกจากนี้ Cassandra ไม่สนับสนุนการสร้างแบบจำลองข้อมูลธุรกรรมที่มีไว้สำหรับฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ (เช่น ธุรกรรมที่ทำให้เป็นมาตรฐาน) Cassandra ให้คุณสืบค้นทีละตาราง แทนที่จะทำให้ข้อมูลของคุณเป็นมาตรฐาน
ฐานข้อมูล NoSQL สามารถรวมเข้ากับฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ได้ในบางกรณี แม้จะไม่มีความเข้มงวดก็ตาม วิธีนี้จะอาศัยฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์เพื่อจัดเก็บโมเดลข้อมูลและสคีมาข้อมูล เช่นเดียวกับฐานข้อมูล NoSQL ด้วยเหตุนี้ การสืบค้นข้อมูลทั้งใน NoSQL และฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์จะมีประสิทธิภาพมากขึ้น

ฉันจะแปลง sql เป็น Nosql ได้อย่างไร

ฐานข้อมูล Nosql มักใช้เมื่อความสามารถในการปรับขนาดมีความสำคัญมากกว่าความสอดคล้องของข้อมูล ในการแปลงฐานข้อมูล sql เป็น nosql คุณต้องส่งออกข้อมูลจากฐานข้อมูล sql เป็นไฟล์ก่อน จากนั้น คุณสามารถใช้ เครื่องมือนำเข้าฐานข้อมูล nosql เพื่อนำเข้าข้อมูลไปยังฐานข้อมูล nosql

ฐานข้อมูล NoSQL มักถูกใช้ในการตั้งค่าต่างๆ แม้ว่าจะเป็นเพียงซอฟต์แวร์ชิ้นเดียวหรือทำงานร่วมกับฐานข้อมูล RDBMS และ NoSQL สคีมาและลอจิกข้อมูลต้องปรับโครงสร้างใหม่เพื่อย้ายจาก SQL ไปยัง NoSQL การโฮสต์ต้องทำในเทคโนโลยีที่เสนอ และต้องทำหากจำเป็นเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพสูงสุด เนื่องจากแพลตฟอร์มระบบคลาวด์ เช่น AWS (Amazon Web Services) และ Azure (Microsoft Azure) สร้างขึ้นบน NoSQL การย้ายไปยังแพลตฟอร์มนี้จึงเป็นการตัดสินใจที่ดีกว่า ข้อดีที่สำคัญที่สุดอย่างหนึ่งของการใช้ ฐานข้อมูล No SQL คือความสามารถในการดึงข้อมูลในรูปแบบต่างๆ รวมถึง JSON เนื่องจากพกพาสะดวกจึงเหมาะสำหรับทั้งเว็บและแอปพลิเคชันมือถือ

สามารถใช้ Sql และ Nosql ร่วมกันในฐานข้อมูลแบบไฮบริดได้

สามารถใช้ sql และ nosql ร่วมกันได้หรือไม่? ไม่มีปัญหาหากรวมกันใน ฐานข้อมูลแบบไฮบริด

ฉันจะถ่ายโอนข้อมูลจาก Rdbms ไปยัง Mongodb ได้อย่างไร

มีสองสามวิธีในการทำเช่นนี้ แต่วิธีที่พบได้บ่อยที่สุดคือใช้เครื่องมืออย่างเช่น MongoDB's mongoimport utility เครื่องมือนี้สามารถรับข้อมูลจากแหล่งต่างๆ และโหลดลงใน ฐานข้อมูล MongoDB

MongoDB เป็นฐานข้อมูล NoSQL ที่ทำงานได้ดีทั้งในการจัดเก็บข้อมูลที่รวดเร็วและมีประสิทธิภาพ ฐานข้อมูล NoSQL สามารถจัดเก็บและจัดการข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างและกึ่งโครงสร้างในปริมาณมาก ในบทความนี้ เราจะแสดงวิธีแมปแนวคิดเชิงสัมพันธ์พื้นฐานระหว่างฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์และ MongoDB MongoDB ซึ่งเป็น ฐานข้อมูล NoSQL ที่ได้รับความนิยม เป็นตัวเลือกที่เหมาะสำหรับชุดข้อมูลขนาดใหญ่เนื่องจากมีความยืดหยุ่นและความสามารถในการจัดเก็บชุดข้อมูลขนาดใหญ่ได้อย่างมีประสิทธิภาพ Hevo Data เป็น Data Pipeline แบบไม่มีโค้ดที่ให้การรวมข้อมูลที่มีการจัดการอย่างเต็มรูปแบบจาก MongoDB แหล่งข้อมูลกว่า 100+ แห่ง (รวมถึงแหล่งข้อมูลฟรี 40+ แห่ง) และแหล่งข้อมูลฟรีและชำระเงินจำนวนมาก เมื่อคุณอัปโหลดข้อมูลโดยตรงไปยังคลังข้อมูล ระบบจะโหลดข้อมูลนั้นไปยังปลายทางที่คุณเลือกโดยอัตโนมัติ การย้ายจากฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ไปยังฐานข้อมูล NoSQL เป็นกระบวนการที่ยาก แต่ก็คุ้มค่าถ้าคุณกำลังมองหาโซลูชันที่ยืดหยุ่นและปรับขนาดได้

แม้ว่าข้อเท็จจริงที่ว่าพื้นหลังของระบบการจัดการฐานข้อมูลจะทำให้การเปลี่ยนจากโมเดลเชิงสัมพันธ์ที่กำหนดไว้ล่วงหน้าไปเป็นโมเดลข้อมูลเอกสารที่หลากหลายและไดนามิกทำได้ยาก การเปลี่ยนแปลงสามารถทำได้ เป็นไปได้ที่จะย้ายข้อมูลจากฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ไปยัง MongoDB อย่างไรก็ตามไดรเวอร์และเครื่องมือ MongoDB ทำให้กระบวนการง่ายขึ้นมาก ในบทความนี้ เราจะแสดงวิธีการจำลองความสัมพันธ์และข้อมูลเชิงสัมพันธ์ใน MongoDB เราทำสิ่งนี้ให้สำเร็จโดยใช้แนวทางการเชื่อมโยงเอกสารและการฝังเอกสาร ในบทความนี้ คุณจะได้เรียนรู้เกี่ยวกับฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์และ MongoDB ตลอดจนวิธีการแยกความแตกต่างระหว่างฐานข้อมูลทั้งสอง จากนั้น คุณได้ทำตามขั้นตอนที่เกี่ยวข้องกับการย้ายจากฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ไปยัง MongoDB เพื่อให้เข้าใจประสิทธิภาพธุรกิจของคุณ จำเป็นต้องรวม MongoDB และแหล่งข้อมูลอื่นๆ ไว้ใน Cloud Data Warehouse หรือตำแหน่งอื่นที่คุณสามารถดำเนินการวิเคราะห์ธุรกิจเพิ่มเติมได้

ความแตกต่างใหญ่ระหว่าง Mongodb และ Rdbms

ในทำนองเดียวกัน มีความแตกต่างระหว่าง MongoDB และ RDBMS ในการเข้าถึงข้อมูล การเข้าถึงเอกสารเป็นวิธีการเข้าถึงข้อมูลที่ต้องการใน MongoDB เอกสารคำหมายถึงชุดของเขตข้อมูล สามารถใช้ชื่อของแต่ละฟิลด์ในเอกสารเพื่อเข้าถึงได้ คุณสามารถสืบค้นข้อมูลได้ง่ายๆ โดยค้นหาค่าของฟิลด์โดยใช้วิธีนี้
ความแตกต่างที่สำคัญอย่างหนึ่งระหว่าง MongoDB และ RDBMS คือวิธีการอัปเดตข้อมูล ฐานข้อมูล MongoDB จะอัปเดตข้อมูลเสมอเมื่อมีการเปลี่ยนแปลงเอกสาร เมื่อเปลี่ยนฟิลด์ในเอกสาร ค่าใหม่จะถูกนำไปใช้กับฟิลด์นั้น

การโอนย้าย Rdbms ไปยัง Nosql

บทความนี้แสดงขั้นตอนการโยกย้ายจาก RDBMS ไปยัง NoSQL จำเป็นต้องมีการกำหนดสคีมาของเอกสาร หากคุณกำลังโอนย้ายจาก RDBMS ไปยังระบบ NoSQL ตรวจสอบข้อความค้นหาที่ใช้บ่อยที่สุดของแอปพลิเคชันที่มีอยู่เพื่อให้แน่ใจว่าทำงานได้อย่างถูกต้อง เข้าถึงรายการกลุ่มข้อมูลที่เข้าถึงบ่อย

RDBMS และ NoSQL แตกต่างกันอย่างไร RDBMS ใช้ schema ที่กำหนดไว้ล่วงหน้าและโครงสร้างแบบตาราง ข้อมูลถูกจัดระเบียบเป็นเอกสารที่สมบูรณ์ใน NoSQL และเอกสารที่ฝังจะถูกแทนที่ด้วยการรวม มีความแตกต่างที่สำคัญบางประการระหว่าง NoSQL และ DBMS ที่มีอยู่ในแง่ของเงื่อนไข ภูมิทัศน์ของข้อมูลกำลังเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็วอันเป็นผลมาจากความก้าวหน้าของเทคโนโลยี NoSQL เช่น MongoDB เมื่อย้ายจาก RDBMS ไปยัง NoSQL สิ่งสำคัญคือต้องพิจารณาปัจจัยหลายประการ วิธีที่มีประสิทธิภาพที่สุดคือการประหยัดต้นทุนและความยืดหยุ่น การโยกย้ายของคุณจะราบรื่นมากขึ้นหากคุณใช้ผู้เชี่ยวชาญด้านฐานข้อมูลแบบโอเพ่นซอร์ส

เหตุใดฐานข้อมูลที่มีโครงสร้างจึงเป็นตัวเลือกที่ดีที่สุดสำหรับการย้ายข้อมูล

เมื่อย้ายไปยังฐานข้อมูลใหม่ ตัวเลือกที่ดีที่สุดคือการใช้ฐานข้อมูลที่มีโครงสร้าง เนื่องจากฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์สามารถจัดการข้อมูลจำนวนมากได้ จึงทำงานด้วยได้ยากกว่าฐานข้อมูลประเภทอื่น การย้ายข้อมูลเป็นจุดสำคัญของ ฐานข้อมูลที่มีโครงสร้าง ในทางกลับกัน ทำให้จัดการชุดข้อมูลขนาดใหญ่ได้ง่ายขึ้น และมีฟีเจอร์ที่ช่วยให้คุณดำเนินการได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น

ฐานข้อมูล Nosql

ฐานข้อมูล Nosql เป็นฐานข้อมูลที่ไม่ได้ใช้โมเดลเชิงสัมพันธ์แบบดั้งเดิม แต่ใช้รูปแบบต่างๆ แทน เช่น คีย์-ค่า เอกสาร คอลัมน์ และกราฟ ฐานข้อมูล Nosql มักจะปรับขนาดได้และมีประสิทธิภาพมากกว่าฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ และด้วยเหตุนี้จึงเป็นที่นิยมมากขึ้นเรื่อยๆ

ฐานข้อมูล ฐานข้อมูล NoSQL เก็บข้อมูลในเอกสารมากกว่าตารางประเภทเดียวกัน ได้รับการออกแบบมาเพื่อตอบสนองความต้องการของธุรกิจสมัยใหม่โดยมีความยืดหยุ่น ปรับขนาดได้ และสามารถตอบสนองความต้องการด้านการจัดการข้อมูลที่เปลี่ยนแปลงได้อย่างรวดเร็ว ตามกฎทั่วไป ฐานข้อมูล NoSQL คือฐานข้อมูลเอกสารล้วน ที่เก็บคีย์-ค่า ฐานข้อมูลคอลัมน์กว้าง และฐานข้อมูลกราฟ สำหรับบริษัทที่ใหญ่ที่สุดในโลก 2,000 แห่ง ปัจจุบันการใช้ฐานข้อมูล NoSQL เพื่อขับเคลื่อนแอปพลิเคชันที่มีความสำคัญต่อภารกิจเป็นเรื่องปกติ แนวโน้มทั้งห้านี้เน้นถึงความท้าทายห้าประการที่ฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ไม่สามารถจัดการได้ ปัญหาหลักของฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์คือไม่รองรับการพัฒนาแบบ Agile ได้ดีนัก เนื่องจากโมเดลข้อมูลตายตัวทำให้ยาก แบบจำลองแอปพลิเคชันกำหนดแบบจำลองข้อมูลโดยใช้ NoSQL

ใน NoSQL การสร้างแบบจำลองข้อมูลจะไม่คงที่ ฐานข้อมูลเชิงเอกสารใช้ JSON เป็นรูปแบบพฤตินัยในการจัดเก็บข้อมูล ด้วยเหตุนี้ เฟรมเวิร์ก ORM จึงไม่จำเป็นต้องไร้ค่าโสหุ้ยอีกต่อไป ในขณะที่แอปพลิเคชันจะง่ายขึ้น N1QL (อ่านว่า นิเกิล) ซึ่งเป็นภาษาเคียวรีที่มีประสิทธิภาพซึ่งสามารถขยาย SQL เป็น JSON ได้เผยแพร่โดย Couchbase Server 4.0 ไม่เพียงรองรับคำสั่ง SELECT / FROM / WHERE มาตรฐานเท่านั้น แต่ยังรองรับการรวม (GROUP BY) การเรียงลำดับ (SORT BY) การรวม (LEFT OUTER / INNER) และฟังก์ชันอื่นๆ ฐานข้อมูลแบบกระจาย NoSQL มีข้อได้เปรียบด้านการดำเนินงานมากมาย ซึ่งสร้างขึ้นด้วยสถาปัตยกรรมแบบขยายขนาดและไม่มีจุดล้มเหลวแม้แต่จุดเดียว เนื่องจากการโต้ตอบกับลูกค้าผ่านแอปบนอุปกรณ์เคลื่อนที่และเว็บมีจำนวนเพิ่มมากขึ้น ความพร้อมให้บริการจึงเป็นปัญหา

ฐานข้อมูล NoSQL ติดตั้ง กำหนดค่า และปรับขนาดได้ง่าย ได้รับการออกแบบมาเพื่อให้สามารถเข้าถึงภาษาเขียนและภาษาพูดได้อย่างเต็มรูปแบบ ระบบเหล่านี้สามารถใช้ได้ในขนาดใหญ่หรือเล็ก และสามารถจัดการและตรวจสอบคลัสเตอร์ที่มีขนาดแตกต่างกันได้ ข้อมูลจะถูกจำลองแบบระหว่างศูนย์ข้อมูลในฐานข้อมูล NoSQL แบบกระจาย ทำให้ไม่ต้องใช้ซอฟต์แวร์แยกต่างหาก เราเตอร์ฮาร์ดแวร์ช่วยให้เกิดข้อผิดพลาดบนฮาร์ดแวร์ได้ทันที นอกเหนือจากการอนุญาตให้แอปพลิเคชันตอบสนองต่อความล้มเหลวของฐานข้อมูลใดๆ โดยไม่ต้องรอให้ฐานข้อมูลค้นพบปัญหา การใช้ เทคโนโลยีฐานข้อมูล NoSQL กำลังเป็นที่นิยมมากขึ้นสำหรับแอปพลิเคชันบนเว็บ อุปกรณ์เคลื่อนที่ และ Internet of Things (IoT) ในปัจจุบัน

เนื่องจากความสามารถในการจัดเก็บข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างจำนวนมาก เช่น ข้อมูลลูกค้าหรือข้อมูลผลิตภัณฑ์ RavenDB จึงเหมาะสำหรับแอปพลิเคชันระดับองค์กรจำนวนมาก นอกจากนี้ยังเหมาะสำหรับการใช้งานที่ต้องการการประมวลผลข้อมูลจำนวนมากอย่างรวดเร็วและง่ายดาย นอกจากนี้ RavenDB ยังมาพร้อมกับคุณสมบัติมากมายที่ทำให้เป็นเครื่องมือที่ยอดเยี่ยมสำหรับการจัดการข้อมูล
RavenDB เป็นฐานข้อมูลเอกสาร NoSQL ที่ยอดเยี่ยมซึ่งนำเสนอข้อดีทั้งหมดของฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ในฐานข้อมูลเดียว

ฐานข้อมูล Nosql: ประโยชน์ของปริมาณข้อมูลขนาดใหญ่ เวลาแฝงต่ำ และโมเดลข้อมูลที่ยืดหยุ่น

แอปพลิเคชันที่ต้องการปริมาณข้อมูลขนาดใหญ่ เวลาแฝงต่ำ และความสามารถในการจำลองข้อมูลในรูปแบบต่างๆ ได้รับประโยชน์จากฐานข้อมูล NoSQL ฐานข้อมูล NoSQL เป็นฐานข้อมูลที่อิงตามฐานข้อมูลเอกสารล้วน ที่เก็บคีย์-ค่า ฐานข้อมูลแบบกว้าง หรือฐานข้อมูลกราฟ สามารถเข้าถึงและจัดการข้อมูลในฐานข้อมูลเหล่านี้ได้หลายวิธีโดยใช้โมเดลข้อมูลที่หลากหลาย ฐานข้อมูลขนาดใหญ่เช่นนี้ได้รับการออกแบบมาโดยเฉพาะสำหรับแอปพลิเคชันที่มีปริมาณข้อมูลสูง เวลาแฝงต่ำ และโมเดลข้อมูลที่ยืดหยุ่น

Sql เป็น Nosql Converter ออนไลน์

มีหลายวิธีในการแปลง SQL เป็น NoSQL แต่วิธีที่พบได้บ่อยที่สุดคือการใช้ตัวแปลงออนไลน์ มีเว็บไซต์มากมายที่ให้บริการนี้ และโดยปกติจะเป็นกระบวนการง่ายๆ สิ่งที่คุณต้องทำคืออัพโหลดไฟล์ SQL ของคุณ จากนั้นตัวแปลงจะจัดการที่เหลือเอง

เป็นโครงการที่จะทำให้การแปลงฐานข้อมูล Microsoft SQL Server เป็นฐานข้อมูล Couchbase Server โดยอัตโนมัติ สิ่งสำคัญคือต้องจำไว้ว่าการย้ายระหว่างฐานข้อมูลก็เหมือนกับการแปลระหว่างภาษาก่อนที่จะเริ่มต้น เส้นทางคือเส้นทางที่ต้องเสี่ยง ความพยายาม และผลตอบแทน และเป็นเส้นทางที่มีหลายทางเลือก เมื่อคุณใช้ Couchbase ตารางจะถูกบังคับใช้อย่างเข้มงวด (ดังนั้นคำว่า "ฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์") แต่ไม่มีสิ่งที่เรียกว่าคอลเลกชัน ขอบเขต ละเว้น schema และใช้ขอบเขตเริ่มต้น (ประมาณเทียบเท่ากับ dbo ใน MySQL) เป็นอาร์กิวเมนต์สำหรับการสร้างขอบเขต โปรแกรมอรรถประโยชน์ SqlServerToCouchbase จะสร้างคอลเลกชันสำหรับแต่ละตารางที่พบ ชื่อตารางใน SQL Server อาจยาวกว่าใน Couchbase Server

แบบสอบถาม N1QL ไม่ใช้คีย์เอกสาร และอาจได้ประโยชน์จากดัชนีต่างๆ ขึ้นอยู่กับประเภทของแบบสอบถาม อย่างไรก็ตาม เนื่องจากนี่เป็นการแปลงระดับ 5 จึงน่าจะเพียงพอสำหรับการเริ่มต้น ด้วย Couchbase Server เวอร์ชันล่าสุด คุณสามารถใช้ตัวสร้างดัชนีเพื่อแนะนำดัชนี N1QL สำหรับการค้นหาใดๆ ที่คุณต้องการ การสแกนตารางแบบเต็มที่เทียบเท่า (เช่น ดัชนีหลัก) ไม่รองรับใน Couchbase Server ตามค่าเริ่มต้น ยูทิลิตี SqlServerToCourier ช่วยให้คุณสามารถดึงแถวทั้งหมดจากแต่ละตารางและเขียนลงในเอกสาร JSON สำหรับแต่ละคอลเลกชัน Couchbase Server 7 รุ่นเบต้าพร้อมให้ดาวน์โหลดและทดสอบแล้ว การใช้ยูทิลิตีการแปลง คุณสามารถแปลง Couchbase Server ของฐานข้อมูล SQL Server ของคุณได้ อย่างไรก็ตาม ณ ตอนนี้ ยังไม่สามารถแปลงรหัสลูกค้าได้ นี่เป็นปัญหาที่แก้ไขได้ยาก ไม่ว่าคุณกำลังย้ายฐานข้อมูลใด: SQL Server หรือฐานข้อมูลอื่น

วิธีเข้าร่วมสองเอกสารใน Mongodb

เมื่อรวมเอกสารสองรายการใน MongoDB จะต้องรวมเข้าด้วยกันด้วยวิธีเดียวกัน เมื่อป้อนฟิลด์ที่คุณต้องการรวมในเอกสารแรก คุณสามารถป้อนฟิลด์ที่คุณต้องการเข้าร่วมในเอกสารที่สองได้
ในเอกสารที่สอง ให้ค้นหาฟิลด์ที่คุณต้องการรวมและนำทางไปยังฟิลด์นั้นในเอกสารแรก
สร้างฟังก์ชัน $lookup(Aggregation) และใช้เพื่อรวมหลายฟิลด์พร้อมกัน
คุณจะเห็นข้อมูลในช่องผลลัพธ์หากคุณเข้าร่วมช่อง
สามารถใช้ฟังก์ชัน $where เพื่อกรองข้อมูลได้

แปลงฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์เป็น Mongodb

ฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ เช่น MySQL, Oracle และ Microsoft SQL Server เป็นเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพสำหรับการจัดเก็บและดึงข้อมูล แต่พวกเขาไม่ใช่เกมเดียวในเมือง MongoDB เป็นฐานข้อมูลเชิงเอกสารที่ทรงพลังซึ่งกำลังได้รับความนิยมจากความยืดหยุ่นและความสามารถในการปรับขนาด
หากคุณกำลังพิจารณาที่จะแปลงฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์เป็น MongoDB มีบางสิ่งที่ต้องจำไว้ ก่อนอื่น MongoDB ใช้โมเดลข้อมูลที่แตกต่างจากฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ ใน MongoDB ข้อมูลจะแสดงเป็นเอกสารคล้าย JSON ซึ่งสามารถซ้อนและมีประเภทข้อมูลต่างๆ ได้ สิ่งนี้ทำให้คุณมีความยืดหยุ่นอย่างมากในการจัดโครงสร้างข้อมูลของคุณ
ประการที่สอง MongoDB เป็นฐานข้อมูลแบบกระจาย ซึ่งหมายความว่าสามารถกระจายไปยังเซิร์ฟเวอร์หลายเครื่องได้ สิ่งนี้ทำให้ง่ายต่อการปรับขนาดฐานข้อมูลของคุณเมื่อข้อมูลของคุณเติบโตขึ้น
ประการสุดท้าย MongoDB มีความสามารถในการสืบค้นและการรวมที่มีประสิทธิภาพซึ่งช่วยให้คุณทำสิ่งต่างๆ เช่น จัดกลุ่มตามและสรุปข้อมูล สิ่งนี้มีประโยชน์มากสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูล
หากคุณกำลังคิดที่จะแปลงฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์เป็น MongoDB คุณควรคำนึงถึงสิ่งเหล่านี้ MongoDB สามารถเป็นเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพในการจัดเก็บและดึงข้อมูล แต่สิ่งสำคัญคือต้องเข้าใจความแตกต่างระหว่าง MongoDB และฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์

ในการแมปฐานข้อมูลระหว่าง MongoDB และฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ MongoDB จะนำเข้า SQL เข้าไป ฐานข้อมูล NoSQL ได้รับความนิยมในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา MongoDB แบบโอเพ่นซอร์สซึ่งเป็นฐานข้อมูล NoSQL ที่เก็บข้อมูลในรูปแบบของ JSON เป็นตัวอย่างที่ยอดเยี่ยมของฐานข้อมูล NoSQL ที่เน้นเอกสาร เมื่ออ่านบทความนี้ คุณจะเข้าใจโดเมน RDBMS/SQL ฟังก์ชันการทำงาน คำศัพท์ และการแมปภาษาคิวรีกับฐานข้อมูล MongoDB ได้ดีขึ้น ใน MongoDB เราสามารถสร้างเอกสารไดนามิกที่สามารถรันได้ เอกสารแต่ละชุดในคอลเลกชันอาจมีสกีมาที่แตกต่างกัน ฟิลด์สามารถเก็บ int และประเภทอาร์เรย์ได้พร้อมกัน และสามารถจัดเก็บอาร์เรย์ในอินสแตนซ์ถัดไปได้

เนื่องจากใช้สคีมาแบบไดนามิก ฐานข้อมูล NosSQL จึงมีปัจจัยด้านความสามารถในการปรับขนาดที่สูงมาก ฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์สามารถแบ่งพาร์ติชันออกเป็นสองส่วน เช่น ผู้ใช้และผู้ติดต่อ โดยมีรหัสคีย์หลักและ contact_id ซึ่งทั้งสองส่วนจะอยู่ในตารางผู้ใช้และผู้ติดต่อ โดยทั่วไปแล้ว MongoDB จะใช้ฟิลด์ auto created_id เป็นคีย์หลักในการระบุเอกสาร เราจะสาธิตวิธีการใช้การเชื่อมโยงเอกสารและเอกสารแบบฝังเพื่อออกแบบความสัมพันธ์ดังกล่าว ในบทความนี้ เราจะกล่าวถึงกระบวนการที่เกี่ยวข้องกับการสร้างและแก้ไขคอลเล็กชัน (หรือตาราง) การแทรก การอ่าน การอัปเดต และการลบเอกสาร (หรือแถว) ใน MongoDB ไม่จำเป็นต้องสร้างโครงสร้างคอลเลกชันอย่างชัดเจน (ตามที่มีในโครงสร้างตารางผ่านคิวรี CREATE TABLE) เมื่อแทรกครั้งแรกในคอลเลกชัน โครงสร้างเอกสารจะเปลี่ยนโดยอัตโนมัติ

เมื่อ MongoDB อัปเดตข้อมูลคิวรี จะมีการอัปเดตเอกสารเพียงฉบับเดียว (และข้อความที่ตรงกัน) ตัวดำเนินการ $or ใช้เพื่อเชื่อมต่อตรรกะ OR กับเกณฑ์ของวิธีการค้นหา ตัวอย่างเช่น ในลำดับจากมากไปน้อย เราใช้ -1 เป็นค่าของฟิลด์ ตัวอย่างเช่น ข้อความต่อไปนี้จะส่งผลให้มีการโพสต์ 10 รายการโดยข้าม 5 รายการแรกไป การลบเอกสารทำได้ง่ายและคล้ายกับ SQL มาก แต่ละคอลเลกชัน MongoDB มีดัชนีที่สามารถปรับแต่งได้โดยการป้อนฟิลด์ _id เราใช้เมธอด sureIndex เพื่อสร้างดัชนีใหม่สำหรับฟิลด์ นอกจากนี้ เครื่องมือออนไลน์บางอย่างสามารถช่วยคุณในการแปลงแบบสอบถาม SQL เป็นแบบสอบถาม MongoDB