ฐานข้อมูล NoSQL เป็นโซลูชั่นที่สมบูรณ์แบบสำหรับการดึงข้อมูลความเร็วสูง!

ฐานข้อมูล NoSQL มักจะใช้ในสถานการณ์ที่การรวมอาจช้าเกินไปหรือสร้างข้อมูลซ้ำซ้อนมากเกินไป นอกจากนี้ ฐานข้อมูล NoSQL จำนวนมาก ยังได้รับการออกแบบให้ปรับขนาดในแนวนอนได้ ซึ่งหมายความว่าสามารถแบ่งส่วนข้อมูลเหล่านี้ข้ามเซิร์ฟเวอร์หลายเครื่องได้อย่างง่ายดาย การรวมไม่เหมาะสำหรับการปรับขนาดแนวนอนเนื่องจากต้องการให้ข้อมูลทั้งหมดอยู่บนเซิร์ฟเวอร์เครื่องเดียว

ตัวดำเนินการรวมทั่วไปที่ใช้ในฐานข้อมูลแบบเดิม เช่น Oracle ไม่รองรับฐานข้อมูล Oracle NoSQL อย่างไรก็ตาม รองรับการรวมประเภทแยกต่างหากระหว่างตารางภายในลำดับชั้นของตารางเดียวกัน แถวที่อยู่ร่วมกันอาจอนุญาตให้มีการรวมที่มีประสิทธิภาพ เนื่องจากสามารถรวมแถวที่มีพิกัดเหมือนกันเท่านั้น

กระบวนการรวมแถวจากตารางสองตารางขึ้นไปโดยใช้คอลัมน์ที่เกี่ยวข้องกันในส่วนคำสั่ง JOIN ในฐานข้อมูล Oracle NoSQL ส่วนใหญ่ เมื่อผู้ใช้พยายามดึงข้อมูลจากตารางที่แยกความสัมพันธ์แบบลำดับชั้นออก การรวมจะถูกใช้

การฝังเป็นหนึ่งในรูปแบบที่พบได้ทั่วไปใน MongoDB การทำให้เป็นมาตรฐานเกิดขึ้นเมื่อส่วนต่างๆ ของกระบวนการถูกแบ่งออกเป็นส่วนประกอบที่แยกจากกัน โดยทั่วไปแล้วชิ้นส่วนจะเป็นเอกสารเดียวใน Mongo ดังนั้นจึงไม่จำเป็นต้องรวม

ทำไมคุณไม่เข้าร่วม ฐานข้อมูลเชิงเอกสารเช่น MongoDB มีวัตถุประสงค์เพื่อจัดเก็บข้อมูลที่ไม่ปกติ ไม่ควรมีความสัมพันธ์ระหว่างคอลเลกชันเลย หากจำเป็นต้องใช้ข้อมูลเดียวกันในเอกสารสองฉบับขึ้นไป ควรทำซ้ำ

สามารถเข้าร่วมใน Nosql ได้หรือไม่

ใช่ การรวมเป็นไปได้ในฐานข้อมูล nosql อย่างไรก็ตาม สิ่งเหล่านี้ไม่ได้มีอยู่ทั่วไปเหมือนกับใน ฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ เนื่องจากฐาน ข้อมูล nosql มักได้รับการออกแบบมาให้ปรับขนาดได้และมีประสิทธิภาพมากกว่า การรวมสามารถใช้เพื่อรวมข้อมูลจากคอลเลกชัน nosql หลายชุด แต่อาจมีราคาแพงกว่าการดำเนินการอื่นๆ

ตัวดำเนินการ $lookup ใหม่ช่วยให้คุณดำเนินการรวมภายนอกซ้ายกับสองคอลเลกชันขึ้นไปโดยใช้ตัวดำเนินการ MongoDB 3.2 $lookup การรวมจะเข้าใจได้ยากกว่าการค้นหาทั่วไป และโดยทั่วไปจะใช้เวลานานกว่าจะเสร็จสมบูรณ์ พวกมันทรงพลังและจำเป็นในการค้นหาที่ซับซ้อน แต่ก็มีความเสี่ยงเช่นกัน การสืบค้นแบบรวมสำหรับ MongoDB ทำงานในลักษณะเดียวกับการสืบค้นอื่นๆ โดยผ่านอาร์เรย์ของตัวดำเนินการไปป์ไลน์ เอกสารประกอบด้วยวันที่ การจัดอันดับ และการอ้างอิงถึงผู้ใช้ที่เขียน นอกเหนือจากข้อความ วันที่ และข้อมูลการจัดอันดับ ปัจจุบัน เราแสดง 20 โพสต์ล่าสุดตามลำดับเวลาย้อนกลับตามการให้คะแนนของผู้ใช้ คุณลักษณะ $lookup เป็นส่วนเพิ่มเติมที่สำคัญของ MongoDB 3.2

เมื่อใช้ ข้อมูลเชิงสัมพันธ์ จำนวนเล็กน้อยในฐานข้อมูล NoSQL การเอาชนะปัญหาที่ยากกว่าบางอย่างจะเป็นประโยชน์ ไม่ควรใช้ตัวดำเนินการ $lookup เป็นประจำ หากคุณต้องการข้อมูลจำนวนมาก ให้ใช้ฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ (SQL)

Mongodb ดีสำหรับการเข้าร่วมหรือไม่?

ขณะนี้ MongoDB 3.2 รองรับ ฟีเจอร์ MongoDB Joins ด้วยการเปิดตัวการค้นหาแบบใหม่สำหรับการดำเนินการ MongoDB Collections Join

MongoDB ไม่กลัวที่จะใช้ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง เมื่อเปรียบเทียบการรวม MongoDB กับ Merge joins และ hash joins เรายังไม่สามารถทำการ Merge joins และ hash joins ได้ ด้วยการจัดเตรียมดัชนีที่อนุญาตให้รวมลูปที่ซ้อนกันจากดัชนีหนึ่งไปยังอีกดัชนีหนึ่ง เราสามารถช่วยค้นหาได้ อย่างไรก็ตาม ในแง่ของการปรับปรุงอย่างมากสำหรับประสิทธิภาพของ 'JOIN' เราไม่สามารถทำเช่นนั้นได้ สำหรับแบบสอบถามต่อไปนี้ เราเรียกใช้สคริปต์ MongoDB ต่อไปนี้ด้วยความช่วยเหลือของคุณลักษณะแบบสอบถาม SQL ใน Studio 3T ซึ่งเป็นอินเทอร์เฟซผู้ใช้แบบกราฟิกของ MongoDB ผลลัพธ์จะแสดงจำนวนคำสั่งซื้อแต่ละรายการรวมถึงมูลค่ารวมของคำสั่งซื้อเหล่านั้น ซึ่งทั้งสองอย่างนี้วัดจากจำนวนลูกค้าแต่ละรายและผู้ติดต่อร้านค้า ดัชนีจะกล่าวถึงในบันทึกนี้

หากคุณต้องการเพียงไม่กี่ฟิลด์จากคอลเลกชัน คุณสามารถทำได้ดีกว่ามากโดยใช้ 'ดัชนีที่ครอบคลุม' ซึ่งรวมฟิลด์เหล่านี้เข้ากับเกณฑ์การสืบค้นจริง ด้วยเหตุนี้ เราจึงสร้างดัชนีสำหรับการขาย เลขประจำตัวประชาชน. รหัสเอนทิตีและการขายที่เกี่ยวข้องกับบุคคล OrderHeaders สำหรับการขาย ฟิลด์ _id เดียว ซึ่งคล้ายกับดัชนีคลัสเตอร์ ถูกใช้ในฟิลด์ประเภทนี้ ลำดับการรวมที่แสดงในลำดับการรวมจะสะท้อนถึงลำดับการรวมใน Studio 3T ส่งผลให้เวลาดำเนินการเร็วขึ้น 4.2 วินาที MongoDB และ SQL Server แชร์เซิร์ฟเวอร์เดียวกัน โดยเซิร์ฟเวอร์ตัวหลังจัดการการ รวม MongoDB เดียวกันใน 160 มิลลิวินาที

เรากำลังดูบันทึกการซื้อขายจากใบแจ้งหนี้ในกรณีนี้ มีเหตุผลที่ถูกต้องหลายประการว่าทำไมจึงไม่ควรเปลี่ยนแปลง และไม่เป็นเช่นนั้น เราเพียงแค่เตรียมและดูแลข้อมูลประวัติของเราในรูปแบบที่ปรุงล่วงหน้าของ MongoDB ด้วยการรวบรวมล่วงหน้าด้วยคอลเล็กชันระดับกลางเช่นนี้ เราลดเวลาของรายงานลงเหลือ 25 มิลลิวินาที สามารถดูตัวอย่างโค้ดทั้งหมดได้ที่นี่: นี่จะรวม 120ms บนเครื่องของฉัน ซึ่งค่อนข้างน่าประทับใจเมื่อคุณพิจารณาขั้นตอนที่เกี่ยวข้อง ในทำนองเดียวกัน รายงานของพนักงานขายจะต้องมีความถูกต้อง สิ่งนี้ทำได้ในไม่กี่วินาทีโดยการรวมคำว่า 'การขาย' และ 'ตำแหน่ง'

เราสามารถกำจัดบันทึกทั้งหมดใน 48 มิลลิวินาที โดยลบบันทึกทั้งหมดออกจากพนักงานขาย $null (ลูกค้าที่สั่งซื้อทางไปรษณีย์) ก่อน การจัดเรียงควรเลื่อนออกไปจนกว่าคุณจะมีเอกสารที่คุณต้องการสำหรับรายงานขั้นสุดท้าย รวมถึงรายการของการค้นหาทั้งหมด คุณควรเริ่มจับคู่และฉายภาพก่อนที่จะเริ่ม เมื่อไปป์ไลน์ส่งผ่านเอกสารแต่ละฉบับ สิ่งสำคัญคือต้องทำให้เอกสารไม่ซับซ้อน เพื่อให้แน่ใจว่ามีการป้อนเฉพาะข้อมูลที่คุณต้องการเท่านั้น สุดท้าย สิ่งสำคัญคือต้องค้นหาลำดับขั้นตอนที่จะดำเนินการในไปป์ไลน์การรวม

ซึ่งช่วยให้มีตัวเลือกที่หลากหลายขึ้นเมื่อทำการวิเคราะห์ข้อมูล เนื่องจากช่วยให้สามารถรวมข้อมูลจากสองแหล่งขึ้นไปได้ นอกจากนี้ยังสามารถจำแนกข้อมูลออกเป็นหมวดหมู่เฉพาะและค้นหาได้ง่ายด้วยความสามารถในการจัดกลุ่มข้อมูลเป็นหมวดหมู่เฉพาะ
โครงสร้างของ MongoDB แตกต่างจากระบบฐานข้อมูลอื่นๆ หลายประการ สิ่งนี้ทำให้สามารถดึงข้อมูลได้เร็วขึ้นรวมถึงการจัดการและจัดเก็บข้อมูลที่ดีขึ้น นอกจากนี้ เนื่องจากฐานข้อมูลมีความจุสำหรับข้อมูลจำนวนมากขึ้น จึงสามารถเพิ่มขนาดได้
เนื่องจากพลังอันมหาศาล MongoDB จึงมีคุณลักษณะหลายอย่างที่ไม่มีอยู่ในระบบฐานข้อมูลอื่นๆ ด้วยเหตุนี้จึงเป็นวิธีที่มีประสิทธิภาพมากในการวิเคราะห์ข้อมูลและการจัดเก็บข้อมูล

ฟังก์ชั่นการเข้าร่วมของ Mongodb

MongoDB ช่วยให้คุณสามารถรวมสองคอลเลกชันในฐานข้อมูลเดียว ซึ่งเป็นคุณลักษณะที่ได้รับความนิยมอย่างมาก ไวยากรณ์การรวมของ MongoDB นั้นมีประสิทธิภาพมากกว่าของ SQL Server และการดำเนินการรวมนั้นมีประสิทธิภาพมากกว่า
อย่างไรก็ตาม MongoDB ไม่สนับสนุนการรวมแบบสอบถามระหว่างคอลเลกชัน ใน MongoDB สามารถใช้ฟังก์ชันการรวม $lookup เพื่อดำเนินการรวม

ทำไมคุณไม่ควรใช้ Nosql

แพลตฟอร์ม NoSQL ไม่รองรับการทำงานแบบไดนามิกเช่นกัน ไม่มีการรับประกันว่าคุณสมบัติของกรดจะคงที่ คุณสามารถเลือกฐานข้อมูล SQL ได้หากคุณต้องจัดการกับข้อมูลที่ละเอียดอ่อน เป็นต้น นอกจากนี้ หากคุณต้องการความยืดหยุ่นของรันไทม์ คุณควรหลีกเลี่ยง NoSQL

Database NoSQL ได้รับการปรับให้เหมาะสมสำหรับพื้นที่จัดเก็บขนาดเล็กและ CPU และหน่วยความจำน้อยกว่าเมื่อเปรียบเทียบกับฐานข้อมูล NoSQL นอกจากนี้ยังมีความยืดหยุ่นน้อยกว่าและมีประสิทธิภาพมากกว่าในการใช้งานในระดับหนึ่ง ข้อมูลประเภทเดียวกันหลายชุดได้รับผลกระทบจากโครงสร้างข้อมูลที่ผิดปกติ เป็นผลให้จำนวนของดัชนีและการซิงโครไนซ์โหนดเพิ่มขึ้น ซึ่งจะเพิ่มปริมาณข้อมูลและเวลาที่ใช้ในการอัปเดต เซิร์ฟเวอร์ NoSQL แบบดั้งเดิมมีจุดประสงค์เพื่อรักษาความสอดคล้องในท้ายที่สุด ดังนั้นจึงไม่จำเป็นต้องเผยแพร่การเปลี่ยนแปลงผ่านดัชนีหรือโหนดก่อนที่จะดำเนินการ สมาชิก NoSQL บางรายอาจปกปิดการสร้างดัชนีใหม่ (เช่น RavenDB สร้างดัชนีอัตโนมัติ) ผู้อื่นสามารถสแกนฐานข้อมูล MongoDB ทั้งหมดโดยไม่ต้องทำดัชนี

หากจะใช้ฐานข้อมูล NoSQL จะต้องออกแบบให้ตรงตามรูปแบบการเข้าถึง หากไม่รู้จักหรือเปลี่ยนแปลงบ่อยอาจต้องเปลี่ยน ฐานข้อมูล NoSQL ที่เน้นเอกสารไม่ได้มีไว้สำหรับการใช้อะตอม เนื่องจากระบบ OLAP ต้องแบ่งข้อมูลของคุณเป็นลูกเต๋า สามารถใช้ตัวเลือก To Be Continued เพื่อแก้ไขปัญหาความสมบูรณ์ของข้อมูลใน NoSQL (ยกเว้น NoSQL แบบกราฟ) Amazon DynamoDB ล่าช้าเล็กน้อยในเกมเนื่องจากเพิ่งกลายเป็นที่สอดคล้องกับ ACID เมื่อปีที่แล้ว

มีข้อเสียบางประการสำหรับฐานข้อมูล NoSQL รวมถึงความเข้ากันไม่ได้ของคำสั่ง SQL กับฐานข้อมูล NoSQL และการขาดการสนับสนุนสำหรับปัญหาด้านประสิทธิภาพที่เกี่ยวข้องกับข้อมูลประสิทธิภาพ นอกจากนี้ ฐานข้อมูล noSQL ไม่เป็นไปตามข้อกำหนดเดียวกันกับฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ ทำให้ยากต่อการค้นหาและใช้ซอฟต์แวร์ที่เข้ากันได้

ฐานข้อมูล เหตุใดฐานข้อมูล SQL จึงดีกว่า Nosql

การใช้ฐานข้อมูล SQL มีความเสถียรและรวดเร็วกว่าฐานข้อมูล nosql

Nosql เข้าร่วมเทียบเท่า

ไม่มีสิ่งที่เทียบเท่าโดยตรงกับการเข้าร่วมใน nosql แต่มีสองสามวิธีที่จะได้ผลลัพธ์ที่คล้ายกัน วิธีที่พบบ่อยที่สุดคือทำให้ข้อมูลของคุณไม่ปกติ หมายความว่าคุณทำซ้ำข้อมูลในเอกสารหลายฉบับ สามารถทำได้ด้วยตนเอง หรือคุณสามารถใช้เครื่องมือเช่น MongoMapper ซึ่งจะจัดการให้คุณ อีกวิธีคือใช้ map/reduce ซึ่งซับซ้อนกว่าเล็กน้อยแต่ยืดหยุ่นกว่า

การเข้าร่วมฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์

อะไรคือความคล้ายคลึงกันระหว่างการดำเนินการรวมในฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์
การรวม SQL ในฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์จะคล้ายกับการดำเนินการไปป์ไลน์ตรงที่ดำเนินการคิวรี กรอง และจัดกลุ่ม

Mongodb เข้าร่วม

MongoDB Joins เป็นวิธีสำหรับ MongoDB ในการรวมชุดข้อมูลสองชุดเข้าด้วยกัน สิ่งนี้มีประโยชน์เมื่อคุณต้องการรวมข้อมูลจากหลายคอลเลกชันเพื่อสร้างผลลัพธ์เดียว ตัวอย่างเช่น คุณสามารถใช้การรวมเพื่อรวมข้อมูลจากคอลเลกชันของผู้ใช้กับคอลเลกชันของโพสต์ของพวกเขา

ฐานข้อมูล NoSQL แบบโอเพนซอร์ส MongoDB เป็นตัวเลือกที่ยอดเยี่ยมสำหรับการจัดเก็บข้อมูลจำนวนมาก ข้อแตกต่างหลักระหว่างฐานข้อมูลแบบดั้งเดิมกับ MongoDB คือการใช้ตารางและแถวมากกว่าการรวบรวมและเอกสาร คู่คีย์-ค่าเป็นหนึ่งในหน่วยพื้นฐานที่สุดของ MongoDB ในบล็อกนี้ เราจะแสดงวิธีใช้ MongoDB Joins ซึ่งเป็นประเภทหลักของการรวมและการค้นหา MongoDB 3.2 แนะนำการดำเนินการค้นหาใหม่ที่สามารถดำเนินการเข้าร่วมในคอลเลกชัน ไวยากรณ์สำหรับข้อความค้นหาย่อยที่สัมพันธ์กันนั้นใช้งานได้ง่ายใน MongoDB 5.0 เป็นต้นไป มีข้อ จำกัด และข้อ จำกัด บางประการที่ต้องปฏิบัติตามเมื่อใช้ MongoDB Joins

ตัวอย่าง ตัวอย่างต่อไปนี้สร้างคอลเล็กชันที่มีร้านอาหารและคำสั่งซื้อโดยใช้เอกสารต่อไปนี้:ร้านอาหาร ต้องสั่งจองทั้ง 2 คอลเลกชั่นนี้ ชื่อร้านอาหารและที่อยู่คืออะไร? จำเป็นต้องระบุชื่อและการจับคู่อาร์เรย์ระหว่างคำสั่งซื้อ ตามลำดับต่อไปนี้คุณจะพบกับเครื่องดื่มและเครื่องดื่ม ผลลัพธ์ต่อไปนี้จะได้รับ

ฐานข้อมูล Nosql

ฐานข้อมูล Nosql เป็นฐานข้อมูลที่ไม่ได้ใช้โมเดลเชิงสัมพันธ์แบบดั้งเดิมที่ฐานข้อมูลส่วนใหญ่ใช้ แต่ใช้วิธีการแบบไม่ใช้สคีมาที่ยืดหยุ่นกว่าแทน สิ่งนี้ทำให้พวกเขาปรับขนาดได้มากขึ้นและง่ายต่อการทำงานกับแอพพลิเคชั่นมากมาย

ข้อมูลในฐานข้อมูล NoSQL ถูกจัดเก็บไว้ในเอกสารมากกว่าในฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ ความสามารถของพวกเขารวมถึงความยืดหยุ่น ความสามารถในการปรับขนาด และความสามารถในการตอบสนองความต้องการด้านการจัดการข้อมูลที่เปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว ฐานข้อมูลเอกสาร ที่เก็บคีย์-ค่า ฐานข้อมูลคอลัมน์กว้าง และฐานข้อมูลกราฟ คือตัวอย่างของฐานข้อมูล NoSQL องค์กร Global 2000 กำลังปรับใช้ฐานข้อมูล NoSQL เพื่อขับเคลื่อนแอปพลิเคชันที่มีความสำคัญต่อภารกิจอย่างรวดเร็ว เหตุผลนี้คือมีแนวโน้มห้าประการที่ยากเกินกว่าที่ฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ส่วนใหญ่จะจัดการได้ ฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ซึ่งแตกต่างจากฐานข้อมูล MongoDB ไม่สามารถใช้ในการพัฒนาแบบ Agile ได้เนื่องจากใช้แบบจำลองข้อมูลแบบตายตัว โมเดลแอปพลิเคชันกำหนดโมเดลข้อมูลเมื่อใช้ NoSQL

NoSQL ไม่ได้กำหนดวิธีการตายตัวในการสร้างแบบจำลองข้อมูล โดยทั่วไปแล้วฐานข้อมูลเชิงเอกสารจะถูกจัดเก็บไว้ใน JSON เป็นรูปแบบพฤตินัยสำหรับการจัดเก็บข้อมูล ในกรณีนี้ เฟรมเวิร์ก ORM ไม่มีความจำเป็นอีกต่อไป เนื่องจากไม่มีโอเวอร์เฮด N1QL (อ่านว่า นิเกิล) ได้รับการแนะนำใน Couchbase Server 4.0 โดยเป็นภาษาเคียวรีที่ทรงพลังที่สามารถใช้เพื่อขยาย SQL เป็น JSON ไม่เพียงรองรับคำสั่ง SELECT / FROM / WHERE มาตรฐานเท่านั้น แต่ยังรองรับการรวม (GROUP BY) การเรียงลำดับ (SORT BY) การรวม (LEFT OUTER / INNER) และอื่นๆ ข้อดีหลักประการหนึ่งของฐานข้อมูลแบบกระจาย NoSQL คือสถาปัตยกรรมแบบขยายขนาดและไม่มีจุดที่ล้มเหลวแม้แต่จุดเดียว เมื่อมีการโต้ตอบกับลูกค้ามากขึ้นทางออนไลน์ผ่านเว็บและแอพมือถือ ความพร้อมใช้งานของบริการจึงกลายเป็นข้อพิจารณาที่สำคัญมากขึ้น

ฐานข้อมูล NoSQL ติดตั้ง กำหนดค่า และปรับขนาดได้ง่าย ทำให้เหมาะสำหรับการใช้งานที่หลากหลาย ออกแบบมาเพื่อจัดระเบียบเนื้อหาในหนังสือ จดบันทึก และจัดเก็บ นอกจากนี้ยังสามารถใช้ได้ในทุกขนาด ตั้งแต่คลัสเตอร์ขนาดเล็กไปจนถึงคลัสเตอร์ขนาดใหญ่ ไม่จำเป็นต้องใช้ซอฟต์แวร์แยกต่างหากเพื่อเรียกใช้ฐานข้อมูล NoSQL มีการแจกจ่ายและรวมถึงการจำลองแบบในตัวระหว่างศูนย์ข้อมูล นอกจากนี้ยังช่วยให้เกิดข้อผิดพลาดทันทีผ่านเราเตอร์ฮาร์ดแวร์ ดังนั้นแอปพลิเคชันจึงไม่ต้องรอให้ฐานข้อมูลค้นพบความล้มเหลวและทำการกู้คืนด้วยตนเอง ความนิยมของ NoSQL เพิ่มขึ้น ทำให้เป็นเทคโนโลยีฐานข้อมูลที่ได้รับความนิยมสูงสุดสำหรับแอปพลิเคชันบนเว็บ อุปกรณ์พกพา และ Internet of Things (IoT) ในปัจจุบัน

MongoDB เป็นผู้นำที่ชัดเจนในเมตริกหลักที่หลากหลาย
หากคุณกำลังมองหาฐานข้อมูลที่มีความนิยมและความเสถียรสูง MongoDB คือหนทางที่จะไป แอปพลิเคชั่นจำนวนมากชอบเพราะมีคุณสมบัติมากมายที่ทำให้เป็นหนึ่งในฐานข้อมูลที่ได้รับความนิยมสูงสุดในตลาด เนื่องจาก MongoDB ไม่รองรับธุรกรรม ACID จึงอาจเป็นประโยชน์ในการคำนึงถึงสิ่งนี้ในขณะที่ทำการตัดสินใจ

ฐานข้อมูล Nosql: ภาพรวม

ฐานข้อมูล NoSQL แบบเอกสารสามารถจัดเก็บข้อมูลได้ทั้งในรูปแบบ JSON และ XML นี่คือฐานข้อมูล NoSQL แบบเอกสารที่มีรูปแบบการจัดเก็บแบบคอลัมน์ ข้อมูลในฐานข้อมูลคีย์-ค่า NoSQL จะถูกจัดเก็บเป็นคู่ ฐานข้อมูล Redis NoSQL เป็นตัวอย่างที่ยอดเยี่ยมของฐานข้อมูลคีย์-ค่า โดยทั่วไปแล้ว ฐานข้อมูล SQL จะมีคอลัมน์ที่ใหญ่กว่าขนาดของฐานข้อมูล NoSQL MongoDB เป็นตัวอย่างของฐานข้อมูล NoSQL แบบคอลัมน์กว้าง เป็นฐานข้อมูล NoSQL ที่ได้รับความนิยม ข้อมูลถูกจัดเก็บไว้ในกราฟโดยใช้ฐานข้อมูล NoSQL แบบกราฟ Neo4j เป็นฐานข้อมูล NoSQL แบบกราฟที่ใช้ MongoDB

ฐานข้อมูล Oracle Nosql

Oracle NoSQL Database เป็นฐานข้อมูลแบบคีย์-ค่าแบบกระจาย ซึ่งได้รับการออกแบบมาเพื่อให้มีความพร้อมใช้งานสูงและความสามารถในการปรับขนาดในแนวนอนโดยมีการดูแลระบบฐานข้อมูลเพียงเล็กน้อยหรือไม่มีเลย Oracle NoSQL Database ใช้ Berkeley DB Java Edition และใช้โมเดลคีย์-ค่าอย่างง่ายพร้อมชุดข้อมูลที่หลากหลาย

โมดูลการใช้งาน Spring Data สำหรับ Oracle NoSQL SDK สำหรับ Spring Data นั้นรวมอยู่ใน SDK สามารถใช้เพื่อเชื่อมต่อหรือเชื่อมต่อกับคลัสเตอร์ Oracle NoQL Database หรือ Oracle NoQL Cloud Service ด้วยการรวมการพึ่งพา maven เข้ากับไฟล์ pom.xml ของโปรเจ็กต์ คุณสามารถใช้ SDK ได้ จะเป็นการสะดวกหากคุณสามารถเลือกสิ่งต่อไปนี้เป็นจุดเริ่มต้นได้ Oracle Spring มีอยู่ใน Oracle.com วิธีการที่ใช้ใน NosqlDbConfig มีดังนี้ ควรกำหนดคลาสเอนทิตี

ควรสร้างที่เก็บเพื่อเก็บ ข้อมูล Nosql จากนั้นเขียนคลาสหลักของแอปพลิเคชัน โดยการติดตั้ง org.springframework.boot:spring-boot คุณจะสามารถเข้าถึงส่วนประกอบทั้งหมดได้