ภาษาการเขียนโปรแกรมใดที่จะใช้กับฐานข้อมูล Nosql Stackoverflow

มีภาษาโปรแกรมต่างๆ มากมาย แต่ละภาษามีจุดแข็งและจุดอ่อนของตัวเอง เมื่อเลือกภาษาที่จะใช้กับ ฐานข้อมูล NoSQL สิ่งสำคัญคือต้องพิจารณาความต้องการเฉพาะของโครงการของคุณ ตัวอย่างเช่น หากคุณต้องการประมวลผลข้อมูลจำนวนมาก ภาษาเช่น Java หรือ Python อาจเป็นตัวเลือกที่ดี หากคุณต้องการพัฒนาระบบที่ปรับขนาดได้สูง ภาษาเช่น Erlang อาจเป็นตัวเลือกที่ดีกว่า ท้ายที่สุดแล้ว ภาษาที่ดีที่สุดที่จะใช้กับฐานข้อมูล NoSQL จะขึ้นอยู่กับข้อกำหนดเฉพาะของโครงการของคุณ

Erlang ซึ่งเป็นภาษาโปรแกรมเชิงฟังก์ชัน ได้รับความนิยมอย่างมากในหมู่นักพัฒนาที่ต้องการสร้างระบบที่มีความพร้อมใช้งานสูง Erlang เป็นหนึ่งในภาษาการทำงานที่ได้รับความนิยมมากที่สุดสำหรับการสร้าง ฐานข้อมูล NoSQL

หากคุณต้องการ ฐานข้อมูล NoSQL ที่ทรงพลัง ที่สุด ไม่มีตัวเลือกใดที่ดีไปกว่า MongoDB มันอยู่ในความรับผิดชอบของปัจจัยที่แตกต่างกันหลายประการ

สถาปัตยกรรมแบบไฮบริดของฐานข้อมูลรวมโมเดลฐานข้อมูลที่แตกต่างกัน ฐานข้อมูล SQL และ NoSQL สามารถรวมเป็นระบบเดียวด้วยความช่วยเหลือของสถาปัตยกรรมแบบไฮบริด

คุณสามารถเชื่อมต่อ Python กับฐานข้อมูล Nosql ได้หรือไม่?

เนื่องจากข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างหรือกึ่งโครงสร้างมีให้ใช้งานอย่างแพร่หลายมากขึ้น จึงจำเป็นต้องมีฐานข้อมูล NoSQL เพื่อจัดการข้อมูลดังกล่าว Python สามารถใช้เพื่อโต้ตอบกับฐานข้อมูล NoSQL ในลักษณะเดียวกับที่ ฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ สามารถทำได้

ด้วย MongoDB ซึ่งเป็นโซลูชันฐานข้อมูลเชิงเอกสารและ NoSQL คุณสามารถปรับขนาดและใช้ข้อมูลของคุณได้หลายวิธี MongoDB และ Python เป็นวิธีที่ยอดเยี่ยมในการพัฒนาแอปพลิเคชันฐานข้อมูลที่หลากหลายอย่างรวดเร็ว ตลอดบทช่วยสอน คุณจะได้แสดงให้เห็นถึงความยืดหยุ่นและพลังโดยธรรมชาติของ MongoDB โดยการยกตัวอย่าง ฐานข้อมูล NoSQL เชิงเอกสาร เช่น MongoDB เรียกว่าฐานข้อมูล NoSQL แทนที่จะเป็นแถวและคอลัมน์ ฐานข้อมูล MongoDB จะจัดระเบียบและจัดเก็บข้อมูลโดยใช้ชุดเอกสาร ข้อมูลสามารถจัดเก็บในเอกสารแบบไร้สคีมาและยืดหยุ่นได้ และสามารถทำการเปลี่ยนแปลงได้อย่างง่ายดาย MongoDB เป็นโอเพ่นซอร์สฐานข้อมูลข้ามแพลตฟอร์มที่เขียนด้วยภาษา C และพัฒนาอย่างจริงจังโดย MongoDB Inc. เว็บไซต์สำหรับ MongoDB มีเซิร์ฟเวอร์ฐานข้อมูลสองรุ่น

กระบวนการติดตั้งจะเกิดขึ้นขึ้นอยู่กับการกระจาย Linux ของคุณ นักเทียบท่ายังสามารถใช้เพื่อติดตั้ง MongoDB คุณจะได้เรียนรู้วิธีใช้ mongo shell เพื่อสร้าง อ่าน อัปเดต และลบเอกสารจากฐานข้อมูลในส่วนนี้ เมื่อคุณเรียกใช้คำสั่ง mongo กระบวนการ mongod จะดูแลการเชื่อมต่อกับเซิร์ฟเวอร์ภายในเริ่มต้น โดยทั่วไปแล้ว mongo shell จะเริ่มเซสชันโดยเชื่อมต่อกับฐานข้อมูลทดสอบ นอกจากนี้ยังสามารถเข้าถึงฐานข้อมูลระยะไกลได้หลายวิธี เช่น โดยการระบุโฮสต์และพอร์ต คอลเลกชันคือชุดของเอกสารใน MongoDB

คอลเล็กชันไม่เหมือนกับตาราง ไม่กำหนดสคีมาที่เข้มงวดกับผู้ใช้ แต่ได้รับการออกแบบให้คล้ายกับตารางแทน ตามทฤษฎีแล้ว เอกสารทุกฉบับในคอลเลกชันจะแสดงด้วยชุดของฟิลด์หรือโครงสร้างที่แตกต่างกัน ด้วยการใช้กฎการตรวจสอบความถูกต้องของเอกสารระหว่างการอัพเดตและการแทรก คุณสามารถบังคับใช้โครงสร้างเอกสารแบบเดียวกันได้ โมเดลข้อมูลเชิงเอกสารของ MongoDB ใช้เพื่อแสดงข้อมูลที่ซับซ้อนทั้งหมดเป็นเอนทิตีเดียว คุณไม่จำเป็นต้องดูหลายตารางหรือหลายตำแหน่งอีกต่อไปเพื่อให้ได้ภาพที่สมบูรณ์ของวัตถุข้อมูลในลักษณะนี้ หากคุณต้องการแทรกเอกสารลงในฐานข้อมูลโดยใช้ mongo shell คุณต้องเลือกคอลเล็กชันก่อนแล้วจึงเรียก InsertOne() ใช้เพื่อเพิ่มอาร์กิวเมนต์ให้กับคอลเลกชัน

หากคุณมี MongoDB คุณสามารถใช้ PyMongo ซึ่งเป็นไดรเวอร์ Python อย่างเป็นทางการเพื่อสื่อสารกับเซิร์ฟเวอร์ MongoDB ในสองสามส่วนถัดไป เราจะแนะนำวิธีการใช้ไดรเวอร์นี้เพื่อพัฒนาแอปพลิเคชันฐานข้อมูลของคุณเองโดยใช้ Python ในหลักสูตรนี้ เราจะดูตัวเลือกต่างๆ สำหรับการใช้ ฐานข้อมูล MongoDB ในแอปพลิเคชัน Python ใช้ตัวอย่างเหล่านี้เพื่อเรียนรู้ว่าเครื่องมือใดที่จำเป็นในการรัน MongoDB และ Python บนระบบของคุณ ส่วนขยาย MongoClient ของ mongo shell ช่วยให้คุณระบุโฮสต์ พอร์ต และการเชื่อมต่ออื่นๆ ของคุณเองได้ เมื่อคุณมีอินสแตนซ์เซิร์ฟเวอร์ MongoDB ที่เชื่อมต่อกับ MongoClient แล้ว คุณจะสามารถเข้าถึงฐานข้อมูลที่จัดการโดยเซิร์ฟเวอร์นั้นได้ หากชื่อของฐานข้อมูลไม่ใช่ตัวระบุ Python ที่ถูกต้อง คุณสามารถใช้การเข้าถึงแบบพจนานุกรมได้เช่นกัน

การแทรกเอกสารในคอลัมน์เดียวโดยใช้เมธอด.insert_many เป็นวิธีที่เร็วและมีประสิทธิภาพที่สุดในการเพิ่มลงในฐานข้อมูล PyMongo ให้วิธีการแทนที่ อัปเดต และลบเอกสารในฐานข้อมูล ในทางกลับกัน ฐานข้อมูล MongoDB จะถูกใช้งานโดยแอปพลิเคชันเป็นครั้งคราว อาจแนะนำให้เชื่อมต่อเมื่อคุณต้องการและปิดทันทีหลังจากใช้งาน MongoEngine จัดเตรียมเครื่องมือสำหรับการแมปวัตถุเชิงสัมพันธ์ตาม SQL เป็น mapper การกำหนดค่าวัตถุ (ODM) ที่ไม่อาศัยฐานข้อมูล SQL ใดๆ เนื่องจากโมเดลที่คุณสร้างเป็นคลาส สิ่งที่เป็นนามธรรมใน MongoEngine ทำให้เป็นแบบอิงคลาส

ก่อนที่คุณจะสามารถสร้างเอกสารด้วย MongoEngine คุณต้องกำหนดข้อมูลที่ต้องการก่อน บทช่วยสอนนี้จะอธิบายขั้นตอนที่จำเป็นสำหรับการทำงานกับฐานข้อมูล MongoDB โดยใช้คุณสมบัติเชิงวัตถุของ Python บทช่วยสอนเป็นคลาสที่สอดคล้องกับคอลเลกชันใน MongoEngine โมเดลต้องการการจัดคลาสย่อยของเอกสาร ซึ่งต้องมีฟิลด์ที่จำเป็นทั้งหมดเป็นแอตทริบิวต์ของคลาส ฟิลด์แต่ละประเภทมีชุดพารามิเตอร์ของตัวเองที่สามารถใช้ได้ คุณต้องตรวจสอบข้อมูลของคุณใน Python สามารถใช้เมธอด save() เพื่อบันทึกเอกสารได้

ข้อดีอย่างหนึ่งของการมีการตรวจสอบข้อมูลอัตโนมัติคือช่วยขจัดความปวดหัวบางประการที่เกี่ยวข้องกับการตรวจสอบข้อมูล คลาสย่อยของเอกสารแต่ละรายการมีแอตทริบิวต์ a.objects ที่สามารถใช้เพื่อเข้าถึงเอกสารในคอลเลกชันที่เกี่ยวข้อง คุณยังสามารถใช้ประโยชน์จากโมเดลข้อมูล MongoDB ซึ่งทั้งมนุษย์สามารถอ่านได้และมีความยืดหยุ่นสูง ช่วยให้คุณปรับตัวเข้ากับความต้องการที่เปลี่ยนแปลงได้อย่างรวดเร็ว

Python สามารถเชื่อมต่อกับระบบฐานข้อมูลได้หรือไม่

Python เป็นภาษาสคริปต์ที่รองรับฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ เนื่องจากสามารถใช้ API ของฐานข้อมูล Python เพื่อพอร์ตและโอนย้ายอินเทอร์เฟซอินเทอร์เฟซฐานข้อมูลได้ จึงโอนย้ายได้ง่ายมาก

เราสามารถใช้ Mongodb กับ Python ได้หรือไม่?

ต้องติดตั้งไดรเวอร์ MongoDB เพื่อเข้าถึงฐานข้อมูลของ MongoDB ไดรเวอร์ MongoDB PyMongo รวมอยู่ในบทช่วยสอนนี้ การติดตั้ง PyMongo คุณต้องใช้ PIP PIP จะถูกติดตั้งในสภาพแวดล้อม Python ของคุณทันทีที่ถูกสร้างขึ้น

เหตุใดจึงใช้ Nosql กับ Nodejs

มีเหตุผลหลายประการที่ใช้ฐานข้อมูล NoSQL กับ Node.js เหตุผลประการหนึ่งคือฐานข้อมูล NoSQL สามารถปรับขนาดได้มาก ซึ่งเป็นสิ่งสำคัญสำหรับแอปพลิเคชันที่รับปริมาณข้อมูลจำนวนมาก อีกเหตุผลหนึ่งคือฐานข้อมูล NoSQL โดยทั่วไปเร็วกว่า ฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์แบบดั้งเดิม ประการสุดท้าย ฐานข้อมูล NoSQL มักจะใช้งานได้ง่ายกว่าฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ ซึ่งอาจเป็นประโยชน์อย่างมากสำหรับนักพัฒนาที่ไม่ใช่ผู้เชี่ยวชาญด้านฐานข้อมูล

ข้อมูลใน MongoDB เป็นชุดของเอกสารมากกว่าตารางที่มีคีย์ต่างประเทศ ด้วยเหตุนี้ Node.js จึงสามารถจัดการข้อมูลได้หลากหลายผ่านทางอินเทอร์เน็ต ทำให้ผู้ใช้สามารถเข้าถึงข้อมูลดังกล่าวในเว็บแอปพลิเคชันของตนได้ MongoDB เป็นระบบฐานข้อมูลแบบกระจายที่สามารถตอบสนองการสืบค้นแบบเฉพาะกิจ การรวมแบบเรียลไทม์ และการจัดทำดัชนี แอพนี้ยังให้คุณค้นหาข้อความและข้อความค้นหาเชิงพื้นที่

องค์กรและธุรกิจจำนวนมากใช้ MongoDB เป็นฐานข้อมูล NoSQL เนื่องจากไฟล์ข้อมูลไม่ได้เข้ารหัส การขาดการเข้ารหัสจึงเป็นปัญหาสำคัญ นอกจากนี้ การไม่มีที่เก็บรหัสผ่านที่รัดกุมทำให้ยากต่อการปกป้องข้อมูลจากการเข้าถึงโดยไม่ได้รับอนุญาต

เหตุใดจึงใช้ Nosql กับ Nodejs

เทคโนโลยีนี้ใช้กับโหนด ด้วยเหตุนี้ การไม่มีสคีมาที่ตายตัวและความสามารถในการสืบค้นข้อมูลอย่างรวดเร็วในฐานข้อมูล NoSQL ช่วยให้นักพัฒนาของคุณลดระยะเวลาที่ใช้ในการพัฒนาแอปพลิเคชันได้อย่างมาก เราจะกล่าวถึงข้อดีบางประการของการสร้างโหนดของคุณเองในคู่มือนี้ ฐานข้อมูล NoSQL ที่มี js ฝังอยู่

ฐานข้อมูลใดที่จะใช้กับ Nodejs

“เนื่องจาก MongoDB เป็นฐานข้อมูล NoSQL ชั้นนำ จึงเขียนได้เฉพาะ js เท่านั้น

Node Js Nosql เป็นฐานข้อมูลหรือไม่

Js สามารถใช้เพื่อสร้างแอปพลิเคชันฐานข้อมูล MongoDB เป็นหนึ่งใน ฐานข้อมูล NoSQL ที่ได้รับความนิยม มากที่สุด

Mongodb ดีสำหรับ Node Js หรือไม่

โหนด MongoDB มีหน้าที่รับผิดชอบในการดำเนินการงาน MongoDB MongoDB ใช้ในไดรเวอร์ js สำหรับ Node ใช้เวลาเพียงไม่กี่วินาทีในการใช้ js เมื่อใช้ไดรเวอร์ นักพัฒนาจะสามารถเข้าถึงวัตถุ JavaScript ที่แมปโดยอัตโนมัติกับเอกสาร BSON

Nosql ใช้ Xml หรือไม่

ฐานข้อมูล NoSQL ไม่ใช้ XML ในการจัดเก็บข้อมูล XML เป็นภาษามาร์กอัปที่ใช้สำหรับกำหนดข้อมูลที่มีโครงสร้าง ฐานข้อมูล NoSQL ใช้รูปแบบข้อมูลที่หลากหลาย รวมถึง JSON, BSON และพื้นที่จัดเก็บแบบคอลัมน์

ทำไม Cassandra ไม่ใช่ฐานข้อมูล Xml

Cassandra ซึ่งตรงข้ามกับฐานข้อมูล XML ไม่เก็บข้อมูลใน XML

เมื่อใดควรใช้ Sql Vs Nosql Stackoverflow

SQL หรือ ฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ เป็นเครื่องมือประมวลผลข้อมูลที่ยอดเยี่ยมสำหรับการสร้างการเชื่อมต่อแบบละเอียดระหว่างส่วนต่างๆ ของข้อมูล การค้นหาข้อมูลจำนวนเล็กน้อยและใช้ฐานข้อมูล NoSQL เป็นเรื่องง่าย ประกอบด้วยข้อมูลผู้ใช้เท่านั้น มีการค้นหาน้อยมากหรือไม่มีเลย

คุณควรพิจารณาว่าข้อมูลของคุณจะมีลักษณะอย่างไรและสืบค้น ตลอดจนพื้นที่เก็บข้อมูลและความสามารถในการปรับขยายขนาดที่คุณต้องการเมื่อเลือกฐานข้อมูลบนคลาวด์ ขึ้นอยู่กับคุณเป็นหลักว่าคุณต้องการใช้ SQL (ภาษาคิวรีที่มีโครงสร้าง) หรือ NoSQL (ไม่ใช่เฉพาะ SQL) บทความที่สามในชุด Big Data in the Cloud ของเราจะเผยแพร่ในอีกไม่กี่สัปดาห์ข้างหน้า ในทางกลับกัน ฐานข้อมูล NoSQL นั้นเหมาะสมกว่าในการจัดเก็บข้อมูล เช่น บทความ โพสต์บนโซเชียลมีเดีย และข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างประเภทอื่นๆ ชนิดข้อมูลอาจเป็นที่เก็บคอลัมน์ ที่เก็บเอกสาร ที่เก็บกราฟ หรือคู่คีย์-ค่า ในการพัฒนาฐานข้อมูล NoSQL ให้ความสำคัญกับความยืดหยุ่นและความสามารถในการปรับขนาดเป็นอันดับแรก ฐานข้อมูลของคุณจะเติบโตขึ้นเมื่อบริษัทของคุณเติบโตขึ้น

เนื่องจากฐานข้อมูล NoSQL มีขนาดต่างกัน คุณจึงต้องพิจารณาว่าฐานข้อมูลจะพัฒนาไปอย่างไรเมื่อเวลาผ่านไป มีการเสนอให้รวมคุณสมบัติที่ดีที่สุดของฐานข้อมูลทั้งสองประเภทเข้าด้วยกัน ไม่ว่าคุณจะใช้ฐานข้อมูลภายในองค์กรหรือฐานข้อมูลบนคลาวด์ ก็มีฐานข้อมูลมากมายให้เลือก การเลือกระหว่างฐานข้อมูล NoSQL หรือ NoSQL เป็นที่จัดเก็บข้อมูลหลักเป็นหนึ่งในการตัดสินใจที่สำคัญที่สุด หลังจากนั้น เราจะดูองค์ประกอบการจัดเก็บข้อมูลบนคลาวด์เพิ่มเติม เช่น คลังข้อมูลและ Data Lake

ฐานข้อมูล SQL เป็นตัวเลือกที่ยอดเยี่ยมสำหรับธุรกิจที่ต้องการระบบจัดเก็บข้อมูลที่มีโครงสร้างสูง สำหรับธุรกิจที่ต้องการการปฏิบัติตามข้อกำหนดของกรดอย่างเข้มงวด ถือเป็นการจับคู่ที่สมบูรณ์แบบ ฐานข้อมูล Microsoft SQL ยังมีประโยชน์สำหรับธุรกิจที่ต้องการการดำเนินการแบบไดนามิก ฐานข้อมูล NoSQL อาจเป็นทางเลือกที่ดีกว่า หากข้อมูลของคุณไม่จำเป็นต้องเป็นไปตามมาตรฐานที่เข้มงวด หรือหากคุณต้องการความยืดหยุ่นในการทำงาน

ตัวอย่างฐานข้อมูล Nosql

สามารถใช้คอลัมน์ฐานข้อมูลในฐานข้อมูล NoSQL เช่น Cassandra, HBase และ Hypertable ได้

เมื่อพูดถึงฐานข้อมูล NoSQL ก็ไม่จำเป็นต้องใช้สคีมาแบบตายตัวเนื่องจากไม่ได้จัดเก็บข้อมูลเชิงสัมพันธ์ วัตถุประสงค์หลักของฐานข้อมูล NoSQL คือการจัดเก็บข้อมูลจำนวนมหาศาลในหลายช่องทาง Twitter, Facebook และ Google ใช้เทคโนโลยี NoSQL เพื่อสร้างเว็บแอปแบบเรียลไทม์และแอปพลิเคชันข้อมูลขนาดใหญ่ ฐานข้อมูลคีย์-ค่าเก็บข้อมูลและส่งกลับไปยังฐานข้อมูลเป็นคู่ของคีย์ ประเภทของฐานข้อมูล NoSQL ที่อธิบายไว้ในที่นี้ใช้สำหรับคอลเล็กชัน พจนานุกรม พื้นที่จัดเก็บอาร์เรย์ที่เชื่อมโยง และอื่นๆ ประเภทเอกสารมักใช้ในระบบการจัดการเนื้อหา แพลตฟอร์มบล็อก การวิเคราะห์ตามเวลาจริง และแอปพลิเคชันอีคอมเมิร์ซ ฐานข้อมูลฐานกราฟส่วนใหญ่จะใช้ในโซเชียลเน็ตเวิร์กและโลจิสติกส์

MapReduce ใช้เพื่อกำหนดมุมมองใน CouchDB ตามกฎนี้ ที่เก็บข้อมูลแบบกระจายไม่สามารถรับประกันมากกว่าสองในสามเงื่อนไข ควรรักษาความสอดคล้องของข้อมูลไว้แม้หลังจากการดำเนินการเสร็จสิ้นแล้ว ระบบควรทำงานโดยไม่คำนึงว่าการสื่อสารของเซิร์ฟเวอร์จะเสถียรหรือไม่

Mysql เป็นตัวอย่างของ Nosql หรือไม่

การทำงานของฐานข้อมูล เช่น SQL จะถูกจัดเก็บในรูปแบบตาราง ในขณะที่ฐานข้อมูล NoSQL จะจัดเก็บเอกสาร โครงสร้างคีย์-ค่า กราฟ หรือโครงสร้างข้อมูลแบบคอลัมน์กว้าง ฐานข้อมูล SQL ได้แก่ MySQL, Oracle, PostgreSQL และ Microsoft SQL Server นอกเหนือจาก MySQL และ Oracle MongoDB, BigTable, Redis, RavenDB Cassandra, HBase, Neo4j และ CouchDB คือตัวอย่างของฐานข้อมูล NoSQL

เหตุใด Dynamodb จึงเป็นฐานข้อมูล Nosql ที่ดีที่สุดสำหรับชุดข้อมูลไดนามิกขนาดใหญ่

การใช้ฐานข้อมูล NoSQL ช่วยให้มีความยืดหยุ่นมากขึ้นในการจัดการชุดข้อมูลขนาดใหญ่ DynamoDB จาก GCP ของ Google ให้บริการฐานข้อมูล NoSQL ที่หลากหลาย รวมถึงความสามารถในการประมวลผลชุดข้อมูลไดนามิกขนาดใหญ่มากโดยไม่มีสคีมาตายตัว บริการฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ (RDS) จาก Amazon มีเครื่องมือมากมายสำหรับการพัฒนาแอปพลิเคชันที่ขับเคลื่อนด้วยฐานข้อมูล แต่ทั้งหมดนั้นใช้ SQL สามารถใช้ DynamoDB เพื่อทำงานเฉพาะกิจโดยใช้ AWS Management Console, AWS CLI หรือ NoSQL WorkBench

ใช้ฐานข้อมูล Nosql ที่ไหน

ฐานข้อมูล NoSQL ได้รับความนิยมในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมาเนื่องจากทำหน้าที่เป็นรากฐานสำหรับแอปพลิเคชันที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลและบริการบนเว็บที่หลากหลาย บางครั้งชื่อ NoSQL ใช้เพื่ออ้างถึงระบบที่สามารถรองรับภาษาเคียวรีที่คล้ายกับ SQL รวมถึงสถาปัตยกรรมแบบหลายภาษา เช่น MongoDB

ประโยชน์ของฐานข้อมูล Nosql

นักวิเคราะห์และนักพัฒนาข้อมูลแบบดั้งเดิมใช้ฐานข้อมูล NoSQL ซึ่งมีรูปแบบข้อมูลที่แตกต่างจากที่พบในฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์
ฐานข้อมูล NoSQL ซึ่งช่วยให้คุณจัดเก็บและเข้าถึงข้อมูลจำนวนมากได้ได้รับความนิยมเพิ่มขึ้นในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา เนื่องจากความสามารถในการปรับขนาด ความยืดหยุ่น และปริมาณงานสูง นอกจากจะได้รับความนิยมจากนักพัฒนาเว็บแล้ว พวกเขายังได้รับความนิยมจากพวกเขาเนื่องจากความสามารถในการสร้างเว็บแอปพลิเคชันแบบไดนามิกที่ปรับเปลี่ยนได้สูง

วิธีเลือกฐานข้อมูล Nosql

หากต้องการเลือกฐานข้อมูล NoSQL ให้ระบุความต้องการของแอปพลิเคชันก่อน พิจารณาสิ่งต่อไปนี้ – ข้อมูลประเภทใดที่จะจัดเก็บ? – ข้อมูลจะถูกเข้าถึงได้อย่างไร? – ข้อกำหนดด้านประสิทธิภาพคืออะไร? จากนั้น เลือกฐานข้อมูลที่ตรงกับความต้องการของแอปพลิเคชัน มี ฐานข้อมูล NoSQL มากมาย แต่ละฐานข้อมูลมีจุดแข็งและจุดอ่อนของตัวเอง อย่าลืมประเมินตัวเลือกอย่างรอบคอบก่อนตัดสินใจ

ด้วยฐานข้อมูล NoSQL นักพัฒนาซอฟต์แวร์จะเพิ่มความยืดหยุ่นและความเร็วในการปฏิบัติงาน เป็นไปได้ที่จะปรับขนาดฐานข้อมูล NoSQL ในเซิร์ฟเวอร์หลายพันเครื่อง แม้ว่าความสอดคล้องของข้อมูลจะแตกต่างกันไปในแต่ละเซิร์ฟเวอร์ พวกเขาเก่งในการรวมชุดข้อมูลจำนวนมาก ทำให้เป็นตัวเลือกที่ดีสำหรับโครงการข้อมูลขนาดใหญ่ MongoDB Atlas เป็นฐานข้อมูลที่เป็นโอเพ่นซอร์ส ข้ามแพลตฟอร์ม และเน้นเอกสาร Amazon DynamoDB ซึ่งเป็นแพลตฟอร์ม NoSQL ที่มีการจัดการเต็มรูปแบบ จัดเก็บ ประมวลผล และเข้าถึงข้อมูลโดยใช้ไดรฟ์โซลิดสเทต (SSD) การปรับเปลี่ยนในแบบของคุณ การวิเคราะห์ตามเวลาจริง และข้อมูลขนาดใหญ่เป็นเพียงส่วนหนึ่งของแอปพลิเคชันที่สามารถเรียกใช้ใน MongoDB หน้าที่หลักของ DataStax Enterprise คือการแจกจ่าย สนับสนุน และสนับสนุนเวอร์ชันองค์กรเชิงพาณิชย์ของ Apache Cassandra

ด้วยการสนับสนุนอย่างเต็มที่สำหรับเอกสาร แบบจำลองข้อมูลที่ยืดหยุ่น การทำดัชนี การค้นหาข้อความแบบเต็ม และ mapreduce จึงเป็นเครื่องมือที่เหมาะสำหรับการวิเคราะห์ตามเวลาจริง Olofson ซึ่งเป็นหุ้นส่วนในกลุ่ม Data Science ของ IDC กล่าวว่า Redis Enterprise เป็นฐานข้อมูล NSQ แบบคีย์-ค่ายอดนิยม Redis ซึ่งเป็นฐานข้อมูลในหน่วยความจำที่มีประสิทธิภาพสูง ตั้งค่าได้ง่ายและคงไว้ซึ่งความสม่ำเสมอที่แข็งแกร่ง การสนับสนุนคีย์-ค่ามีให้โดยโมเดลข้อมูล ซึ่งมีอยู่ในโครงสร้างข้อมูลที่หลากหลาย เช่น รายการ ชุด บิตแมป และตารางแฮช MarkLogic เป็นฐานข้อมูล NoSQL ที่เป็นทั้งการดำเนินการและการทำธุรกรรม

คำสั่ง Nosql พร้อมตัวอย่าง

Nosql เป็นฐานข้อมูลประเภทหนึ่งที่ช่วยให้มีความยืดหยุ่นและใช้งานง่าย คำสั่ง nosql ที่ได้รับความนิยม มากที่สุด ได้แก่: 1. สร้างฐานข้อมูล: คำสั่งนี้ใช้เพื่อสร้างฐานข้อมูลใหม่ 2. ใช้ฐานข้อมูล: คำสั่งนี้ใช้สำหรับเลือกฐานข้อมูลที่จะใช้ 3. DROP DATABASE: คำสั่งนี้ใช้เพื่อลบฐานข้อมูล 4. สร้างตาราง: คำสั่งนี้ใช้เพื่อสร้างตารางใหม่ 5. DROP TABLE: คำสั่งนี้ใช้เพื่อลบตาราง 6. INSERT INTO คำสั่งนี้ใช้สำหรับแทรกข้อมูลลงในตาราง 7. SELECT: คำสั่งนี้ใช้สำหรับเลือกข้อมูลจากตาราง 8. UPDATE: คำสั่งนี้ใช้เพื่ออัปเดตข้อมูลในตาราง 9. ลบ: คำสั่งนี้ใช้เพื่อลบข้อมูลออกจากตาราง

ในบทความนี้ เราจะอธิบายสิบตัวอย่างเกี่ยวกับวิธีดึงข้อมูลจากฐานข้อมูล MongoDB การรวบรวมเอกสารเป็นโครงสร้างที่จัดระเบียบเอกสารเหล่านั้น เมื่อใช้วิธีค้นหาโดยไม่โต้แย้งหรือรวบรวม จะแยกเอกสารทั้งหมด MongoDB ทำให้สามารถรวมค่าจากฐานข้อมูลในขณะที่ดึงข้อมูลเหล่านั้นได้ ใช้ยอดซื้อทั้งหมดสำหรับชายและหญิงในการคำนวณ เราใช้การรวมเพื่อเลือกเอกสารที่สอดคล้องกับเงื่อนไขเฉพาะก่อน Pandas มีไวยากรณ์คล้ายกับของฟังก์ชัน groupby ซึ่งเป็นสิ่งที่คุณคุ้นเคย

แนวทางปฏิบัติที่ดีคือทำให้แน่ใจว่าผลลัพธ์ของคิวรีถูกจัดเรียงในขณะที่คุณจัดการกับข้อมูลจำนวนมาก ดังที่แสดงในตัวอย่างต่อไปนี้ เราเพิ่งเพิ่ม Sort ไปยังไปป์ไลน์การรวมของเรา มีการระบุลักษณะการเรียงลำดับนอกเหนือจากฟิลด์ที่ใช้ ตัวอักษร 1 หมายถึงจากน้อยไปมาก ในขณะที่ตัวอักษร -1 หมายถึงจากมากไปน้อย เราจะดำเนินการเพิ่มเติมเกี่ยวกับฐานข้อมูล NoSQL และ NoSQL ในอนาคต

Nosql: วิธีที่ดีที่สุดในการจัดเก็บข้อมูลที่ซับซ้อน

โครงสร้างเอกสารถือเป็นโครงสร้างพื้นฐานของ NoSQL ออบเจกต์ที่มนุษย์อ่านได้นั้นมีลักษณะเหมือน JSON เนื่องจากพวกมันอธิบายตัวเองได้และมนุษย์สามารถอ่านได้ ข้อได้เปรียบหลักของ NoSQL ที่เหนือกว่าฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์คือข้อมูลไม่ได้ถูกจัดเก็บไว้ในตาราง แต่เก็บไว้ในเอกสาร ซึ่งช่วยให้สถาปัตยกรรมมีความยืดหยุ่นและปรับขนาดได้มากขึ้น
ฐานข้อมูล NoSQL มีอยู่สองประเภท: ที่เก็บคีย์-ค่าและที่เก็บคอลัมน์กว้าง แต่ละอ็อบเจกต์ในฐานข้อมูลมีคีย์เฉพาะที่มีรายการค่าที่เกี่ยวข้อง และที่เก็บคีย์-ค่าจะยึดตามหลักการนี้ ความสะดวกในการเก็บข้อมูลจำนวนเล็กน้อยและการค้นหาทำให้เหมาะสำหรับการจัดเก็บข้อมูลและการค้นหา ร้านค้าแบบกว้างหมายถึงร้านค้าที่ใช้วิธีการกำหนดคอลัมน์เป็นคีย์ในตาราง ด้วยเหตุนี้จึงเหมาะสมอย่างยิ่งในการกรองและค้นหาตารางขนาดใหญ่
ฐานข้อมูลกราฟยังรวมอยู่ใน NoSQL ซึ่งเป็นไปตามแนวคิดที่ว่าข้อมูลสามารถดูเป็นกราฟได้ ความสามารถในการจัดเก็บข้อมูลที่ซับซ้อนและเชื่อมโยงกันทำให้เป็นตัวเลือกที่เหมาะสมที่สุดสำหรับการจัดเก็บข้อมูลประเภทนี้ นอกเหนือจากการจัดเก็บข้อมูลที่ต้องวิเคราะห์เพื่อเรียกใช้แล้ว ฐานข้อมูลกราฟยังช่วยให้ผู้ใช้สามารถสอบถามข้อมูลได้

ฐานข้อมูลลูกค้า Nosql

ฐานข้อมูล NoSQL เป็นฐานข้อมูลที่ไม่ใช่เชิงสัมพันธ์ซึ่งไม่ได้ใช้โครงสร้างแบบตารางแบบดั้งเดิมของฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ ฐานข้อมูล NoSQL มักใช้สำหรับข้อมูลขนาดใหญ่และเว็บแอปพลิเคชันแบบเรียลไทม์

ทุกวันนี้ ผู้คนมักใช้คำว่า “ฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์” เพื่ออธิบายถึงฐานข้อมูลที่ล้มเหลว แต่หลายองค์กรยังคงใช้พวกเขาอยู่ ด้วยการเพิ่ม NoSQL ลงในสมการ เราสามารถเติมช่องว่างที่ RDBMS เว้นไว้ เมื่อถามฐานข้อมูล คุณจะได้รับคำตอบที่ถูกต้องเป็นการตอบแทน SQL หรือ Structured Query Language ใช้ในการสืบค้นฐานข้อมูลนี้ เป็นไปได้ว่าความสัมพันธ์ใหม่จะถูกสร้างขึ้นระหว่างตารางหรือความสัมพันธ์ที่มีอยู่จะเปลี่ยนแปลงไป คุณสมบัติกรดของฐานข้อมูลคือระดับอะตอม ความสม่ำเสมอ การแยกตัว และความทนทาน ค่าของคอลัมน์จะได้รับผลกระทบเมื่อมีการตั้งค่าแถวก่อนหน้าทั้งหมด

ด้วย Cassandra คุณสามารถเพิ่มคอลัมน์ลงในพาร์ติชันแถวที่ต้องการได้ คำว่า ” NoSQL” หมายถึงฐานข้อมูลที่ไม่มีข้อมูลในลักษณะเดียวกับฐานข้อมูล SQL หรือ XML ฐานข้อมูล NoSQL มีสี่ประเภทหลักๆ ได้แก่ ฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ ฐานข้อมูล NoSQL และฐานข้อมูลที่ไม่ใช่เชิงสัมพันธ์ Riak และ Voldemort มอบคลังมูลค่าที่สำคัญเช่นเดียวกับ Redis และ Redis Cassandra และ HBase มีจำหน่ายในร้านค้าแบบกว้าง ฐานข้อมูลเอกสารมักใช้ในฐานข้อมูลกราฟ MongoDB ในขณะที่ฐานข้อมูลเอกสาร MongoDB และ Neo4J ก็ใช้กันทั่วไปเช่นกัน ที่เก็บเอกสาร เช่น ฐานข้อมูลคีย์-ค่า เก็บข้อมูลเป็นเอกสารที่เป็นลายลักษณ์อักษร

ฐานข้อมูลกราฟไม่จำเป็นต้องจัดเก็บข้อมูลซ้ำ (เช่นเดียวกับฐานข้อมูลอื่นๆ) และความสัมพันธ์ระหว่างโหนดสามารถกำหนดล่วงหน้าได้ การเปลี่ยนความสัมพันธ์ที่มีอยู่ระหว่างโหนดสองโหนดจะทำได้ยากขึ้น การทำความเข้าใจข้อมูลนี้เป็นขั้นตอนแรกในการเรียนรู้ NoSQL

Amazon เป็น Nosql หรือ Sql หรือไม่

SQL ถูกใช้ในเครื่องมือเหล่านี้จำนวนมาก แต่ในฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ พวกมันพร้อมใช้งานเพื่อลดความซับซ้อนในการพัฒนาแอปพลิเคชันที่ขับเคลื่อนด้วยฐานข้อมูล ทำงานกับ DynamoDB โดยใช้ AWS Management Console, AWS CLI หรือ NoSQL WorkBench

ฐานข้อมูล Nosql ดีที่สุดสำหรับอะไร

แอปพลิเคชันสมัยใหม่จำนวนมาก เช่น แอปบนอุปกรณ์เคลื่อนที่ เว็บแอปพลิเคชัน และเกม ต้องการฐานข้อมูลที่ยืดหยุ่น ปรับขยายได้ ประสิทธิภาพสูง และใช้งานได้สูงซึ่งใช้งานง่าย และยังให้ประสบการณ์ผู้ใช้ที่ยอดเยี่ยมอีกด้วย

Mongodb: ตัวเลือกที่ยอดเยี่ยมสำหรับแอปพลิเคชัน Nosql ใด ๆ

ชุดข้อมูลขนาดใหญ่ของ MongoDB สามารถจัดเก็บได้หลายวิธี ทำให้เป็นเครื่องมือที่ยอดเยี่ยมสำหรับการจัดเก็บชุดข้อมูลขนาดใหญ่ เหมาะอย่างยิ่งสำหรับแอปพลิเคชันที่จะเก็บข้อมูลจำนวนมาก เพราะสามารถจัดการได้ทั้งเอกสารและข้อมูลคีย์-ค่า
นอกจากนี้ยังมีเวลาตอบสนองการสืบค้นที่รวดเร็วมาก ทำให้เหมาะสำหรับการค้นหาข้อมูลอย่างรวดเร็ว โดยทั่วไปแล้ว MongoDB เป็นฐานข้อมูล NoSQL ที่ยอดเยี่ยมสำหรับแอปพลิเคชันที่หลากหลาย

ทำไม Uber ถึงใช้ Nosql

ฐานข้อมูล NoSQL ใช้สำหรับจัดเก็บข้อมูล ทีมปฏิบัติตามของ Uber จัดเก็บดัชนีในตารางแยกต่างหากแทนที่จะใช้ฐานข้อมูล NoSQL (เนื่องจากไม่มีธุรกรรมแบบกระจาย)

ข้อดีข้อเสียของฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์และ Nosql

เมื่อพูดถึงการทำธุรกรรม ฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์คือตัวเลือกที่ดีที่สุด ฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ใช้สำหรับการสืบค้นที่ซับซ้อนและการรวมตาราง เนื่องจากข้อมูลจำนวนมากสามารถประมวลผลได้ จึงเป็นตัวเลือกที่ยอดเยี่ยมสำหรับธุรกิจที่ต้องการการประมวลผลข้อมูลจำนวนมาก ในแง่ของการประมวลผลธุรกรรม ฐานข้อมูล NoSQL นั้นไม่ดีเท่ากับ ฐานข้อมูลแบบดั้งเดิม แม้ว่าฐานข้อมูล NoSQL จะมีประโยชน์ในบางแอปพลิเคชัน แต่ก็ไม่มีประโยชน์เท่ากับฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ นี่เป็นเพราะขาดการสนับสนุนสำหรับการค้นหาที่ซับซ้อนและการทำธุรกรรมแบบหลายคีย์ แม้ว่าฐานข้อมูล NoSQL จะไม่ใช่ตัวเลือกที่ดีที่สุดสำหรับการทำธุรกรรมเสมอไป แต่ก็สามารถเป็นเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพได้ในบางสถานการณ์ คุณอาจได้รับประโยชน์จากการเลือกฐานข้อมูล NoSQL หากคุณต้องการประมวลผลข้อมูลจำนวนมากอย่างรวดเร็ว และไม่ต้องการคุณสมบัติเพิ่มเติมที่มาพร้อมกับการสืบค้นที่ซับซ้อน

แนวโน้มฐานข้อมูล

การใช้ฐานข้อมูลกำลังเป็นที่นิยมมากขึ้นเนื่องจากโลกกลายเป็นดิจิทัลมากขึ้นเรื่อยๆ แนวโน้มนี้มีแนวโน้มที่จะดำเนินต่อไป เนื่องจากธุรกิจและบุคคลจำนวนมากขึ้นเรื่อยๆ ตระหนักถึงประโยชน์ของการมีฐานข้อมูล ประโยชน์บางประการของฐานข้อมูล ได้แก่ ความสามารถในการจัดเก็บข้อมูลจำนวนมาก ความสามารถในการดึงข้อมูลได้ง่าย และความสามารถในการแบ่งปันข้อมูลกับผู้อื่น

ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา สาขาของฐานข้อมูลมีการเปลี่ยนแปลงเชิงวิวัฒนาการ โดยบางรูปแบบประสบความสำเร็จตามรอยเท้าของฟล็อปปี้ดิสก์ ในขณะที่รูปแบบอื่นเติบโต คำว่า ระบบจัดการฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ (RDBMS) และฐานข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างและ/หรือแอปพลิเคชันพิเศษใช้เพื่ออธิบายฐานข้อมูล RDBMS เป็น ประเภทฐานข้อมูลที่ได้รับความนิยม มากที่สุดในการประมวลผลระดับองค์กร และภาษา SQL เป็นภาษาที่ใช้ในการสื่อสารกับฐานข้อมูล โดยคาดว่าจะมีมูลค่าตลาด 65.1 พันล้านดอลลาร์ภายในปี 2563 ตามรายงานฉบับใหม่ ตลาดคาดว่าจะสูงถึง 126.6 พันล้านดอลลาร์ภายในปี 2569 โดยเติบโตที่อัตราการเติบโตต่อปี (CAGR) ที่ 12.4% จากแนวโน้มเหล่านี้ ตลาดฐานข้อมูลจึงเติบโตอย่างแข็งแกร่ง ฐานข้อมูลในหน่วยความจำเป็นตัวเลือกที่ยอดเยี่ยมสำหรับโซลูชันซอฟต์แวร์ที่มีความสำคัญต่อภารกิจ ในช่วงหลายปีที่ชั้นข้อมูลของแอปพลิเคชันซอฟต์แวร์มีความปลอดภัยมากขึ้น สิ่งนี้มีความสำคัญอย่างยิ่ง DBMS ทุกประเภทจะยังคงให้บริการคุณลักษณะใหม่และแบบดั้งเดิมต่อไป เนื่องจากความต้องการฐานข้อมูลที่รองรับกรณีการใช้งานเฉพาะด้านเติบโตขึ้น