เหตุใดพังพอนจึงเป็นเครื่องมืออันทรงพลังสำหรับการทำงานกับข้อมูล NoSQL

ฐานข้อมูล NoSQL กำลังเป็นที่นิยมมากขึ้นเนื่องจากจำนวนข้อมูลที่ถูกรวบรวมและจัดเก็บยังคงเพิ่มขึ้นในอัตราทวีคูณ Mongoose เป็นไลบรารีโอเพ่นซอร์สที่ได้รับความนิยมซึ่งมีเลเยอร์การสร้างแบบจำลองที่เข้มงวดสำหรับ MongoDB ซึ่งเป็นฐานข้อมูล NoSQL ชั้นนำ ในบทความนี้ เราจะมาดูกันว่าอะไรทำให้ Mongoose เป็นเครื่องมือที่ทรงพลังสำหรับการทำงานกับ ข้อมูล NoSQL

ฐานข้อมูล NoSQL เชิงเอกสารมีวัตถุประสงค์เพื่อจัดเก็บข้อมูลในคอลเลกชันและเอกสาร และ MongoDB เป็นฐานข้อมูลโอเพ่นซอร์ส บล็อกนี้จะแนะนำคุณให้รู้จักกับ MongoDB และผู้พัฒนา Mongoose ไม่มีอะไรมีค่ามากไปกว่าเอกสาร ซึ่งเป็นเพียงบันทึกที่มีเนื้อหาทั้งหมด คอลเลกชัน ตามชื่อหมายถึง คือชุดของเอกสาร MongoDB ซึ่งคล้ายกับตาราง ไลบรารีการสร้างแบบจำลองข้อมูลวัตถุ MongoDB & Nodejs หรือที่เรียกว่าไลบรารี Object Data Modeling (ODM) ของ MongoDB มอบสิ่งที่เป็นนามธรรมในระดับที่สูงขึ้น โดยจะจัดการความสัมพันธ์ระหว่างข้อมูล ตรวจสอบสคีมา และแปลงข้อมูลวัตถุเป็นรหัส MongoDB ตารางด้านล่างแสดงการเปรียบเทียบเก้าข้อที่แตกต่างกันอย่างสิ้นเชิงระหว่างทั้งสอง

การโต้ตอบ MongoDB สามารถสร้างได้อย่างรวดเร็วและง่ายดายด้วยเครื่องมือสร้าง การโต้ตอบ MongoDB ของ MongoDB ODM อื่นๆ เช่น Doctrine, MongoLink และ Mandango ได้รับการออกแบบมาสำหรับ MongoDB Native MongoDB มีข้อได้เปรียบเหนือ MongoDB อยู่สองสามข้อ ได้แก่ สกีมาในการสร้างแบบจำลองข้อมูลและความสัมพันธ์ การตรวจสอบความถูกต้องของข้อมูลอย่างง่าย API การสืบค้นอย่างง่าย และอื่นๆ อย่างไรก็ตาม เมื่อเปรียบเทียบกับ MongoDB ดั้งเดิม เราแนะนำให้ใช้ MongoDB ในเชิงความหมาย

พังพอนคืออะไร? โหนดเรียกว่าพังพอน Object Data Modeling (ODM) เป็นไลบรารีที่ใช้ js ซึ่งนำโมเดลการประกาศของ MongoDB ไปใช้ สำหรับฐานข้อมูล SQL แบบดั้งเดิม จะคล้ายกับตัวสร้างความสัมพันธ์เชิงวัตถุ (ORM) เช่น SQLAlchemy

คุณลักษณะขั้นสูง เช่น การค้นหาฟิลด์หรือข้อความค้นหาใดๆ ใน MongoDB หรือชุดข้อความค้นหาหรือนิพจน์ทั่วไปในฐานข้อมูล NoSQL เป็นเรื่องปกติมากกว่า หากต้องการปรับขนาดในแนวนอน MongoDB ใช้คุณสมบัติของการแบ่งส่วนข้อมูล

ระบบจัดการฐานข้อมูล MongoDB NoSQL เป็นโอเพ่นซอร์สและใช้งานได้ฟรี ฐานข้อมูลเชิงวัตถุมีความปลอดภัยมากกว่าและราคาถูกกว่า ฐานข้อมูลแบบเดิม เนื่องจากฐานข้อมูล NoSQL มีความยืดหยุ่นมาก จึงสามารถรองรับข้อมูลแบบกระจายได้หลากหลาย ข้อมูลเชิงเอกสารสามารถจัดเก็บ เรียกค้น หรือจัดการโดยใช้ MongoDB ซึ่งเป็นระบบจัดการเอกสาร

MongoDB รองรับ Object Data Modeling (ODM)

Mongodb เป็น Sql หรือ Nosql หรือไม่

โดยใช้รูปแบบเอกสารที่ไม่สัมพันธ์กัน MongoDB เป็นฐานข้อมูล โดยสรุป มันคือฐานข้อมูล NoSQL (NoSQL = Not-only-SQL) ซึ่งแตกต่างอย่างมากจากฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ทั่วไป เช่น Oracle, MySQL และ Microsoft SQL Server

ฐานข้อมูล MongoDB และ SQL เป็นฐานข้อมูลสองประเภทที่แตกต่างกันมาก ความโกลาหลเป็นคำที่ใช้อธิบายข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างที่สับสนวุ่นวาย ในขณะที่ข้อมูลที่มีโครงสร้างเป็นคำที่ใช้อธิบายข้อมูลที่มีโครงสร้างที่มีการจัดระเบียบ เนื่องจากทั้งสองโลกมีข้อดีและข้อเสียในตัวเองจึงสามารถนำไปใช้ได้หลากหลาย ในบทความนี้ เราจะอธิบายรายละเอียดว่าฐานข้อมูล MongoDB และ SQL แตกต่างกันอย่างไร จนถึงปี 2000 ฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ SQL ถูกใช้อย่างแพร่หลายที่สุดสำหรับการสอบถามและการวิเคราะห์ ผลพวงของการปฏิวัติอินเทอร์เน็ตและเว็บ 2.0 มีข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างจำนวนมากถูกสร้างขึ้น ในการแมปข้อมูลดังกล่าวกับสคีมาแบบตารางอย่างเหมาะสม สิ่งสำคัญคือต้องกำหนดตารางก่อน

การเปิดตัวฐานข้อมูล NoSQL เริ่มต้นจากสิ่งนี้ ทฤษฎีบท CAP ซึ่งระบุว่าจำเป็นต้องมีความสอดคล้อง ความพร้อมใช้งาน และพาร์ติชัน เป็นหัวใจสำคัญของ MongoDB ทฤษฎีบท CAP เกี่ยวข้องกับความพร้อมใช้งานของข้อมูลใน MongoDB ซึ่งตรงข้ามกับคุณสมบัติของกรดในฐานข้อมูล SQL สร้างขึ้นจากฮาร์ดแวร์สินค้าโภคภัณฑ์และจำลองข้อมูลข้ามโหนดเพื่อความน่าเชื่อถือและความพร้อมใช้งานสูง ข้อมูลส่วนใหญ่ที่สร้างโดยแอปพลิเคชันอินเทอร์เน็ตและอุปกรณ์ IoT นั้นไม่มีโครงสร้าง ทำให้ไม่สามารถบันทึกลงในฐานข้อมูลแบบเดิมได้ ในทางกลับกัน MongoDB ไม่รองรับการจัดทำเอกสาร มันยังด้อยพัฒนาและใช้งานยาก หากเราไม่สามารถใช้ MongoDB เพื่อดำเนินการวิเคราะห์ได้ เราสามารถโหลดข้อมูลลงในฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์และเรียกใช้การสืบค้นที่คุ้นเคย ซึ่งมิฉะนั้นจะดำเนินการบน MongoDB

ตัวเชื่อมต่อ MongoDB BI สามารถรวมเข้ากับเครื่องมือข่าวกรองธุรกิจยอดนิยมจำนวนมาก เช่น Tableau, Cognos และ Qlik คลังข้อมูลเป็นตัวเลือกที่ยอดเยี่ยม แต่ก็อาจมีราคาค่อนข้างแพงเช่นกัน นอกจากนี้ การบังคับให้คุณจัดเก็บข้อมูลของคุณในฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ อาจทำให้ฐานข้อมูล NoSQL ไม่ได้รับประโยชน์ หากคุณมีเครื่องมือข่าวกรองธุรกิจที่คุณต้องการเชื่อมต่อกับ MongoDB ตัวเชื่อมต่อ MongoDB เป็นตัวเลือกที่ดี ไม่สามารถรวมข้อมูลจากหลายแหล่งได้เนื่องจากข้อจำกัดของเฟรมเวิร์กนี้ คุณสามารถใช้ Python เพื่อสร้างแอปพลิเคชันแบบกำหนดเองที่เชื่อมต่อกับ MongoDB ดึงข้อมูลจากแอปพลิเคชันนั้น และวิเคราะห์ข้อมูลนั้น ด้วย PyMongo เราสามารถดึงข้อมูล MongoDB แล้วเขียนกลับเข้าไปใน MongoDB แบบจำลองข้อมูลสามารถเป็นทางเลือกที่ดีสำหรับคลังข้อมูล และการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงสำรวจจะเป็นตัวเลือกที่ดี แต่การใช้งานเชิงพาณิชย์อาจไม่เหมาะที่สุด

ฐานข้อมูลแบบดั้งเดิม เช่น ฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์กำลังถูกแทนที่ด้วยฐานข้อมูลที่ไม่ใช่เชิงสัมพันธ์ เช่น MongoDB, Cassandra และ Redis ฐานข้อมูลที่ไม่ใช่เชิงสัมพันธ์ได้รับประโยชน์จากความสามารถในการปรับขนาดและความพร้อมใช้งาน ข้อมูลในฐานข้อมูลแบบดั้งเดิมถูกจัดระเบียบเป็นแถวในฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ ซึ่งแต่ละแถวจะมีรายการข้อมูลที่แยกจากกัน แต่ละคอลัมน์ของตารางสามารถมีข้อมูลประเภทต่างๆ ได้ ฐานข้อมูลที่ไม่ใช่เชิงสัมพันธ์ เช่น MongoDB สามารถจัดเก็บข้อมูลได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น ฐานข้อมูล MongoDB มีรายการข้อมูลในรูปแบบที่คล้ายคลึงกับชุดเอกสาร แต่ละเอกสารในฐานข้อมูล MongoDB จะถูกจัดเก็บเป็นเอนทิตีเดียวในคอลเลกชัน MongoDB เดียว ซึ่งเหมือนกับตารางทุกประการ ด้วยเหตุนี้ MongoDB จึงเป็นฐานข้อมูลที่ปรับขนาดได้มาก หากคุณเพิ่มเซิร์ฟเวอร์เพื่อจัดเก็บข้อมูลมากขึ้น คุณไม่จำเป็นต้องกังวลเกี่ยวกับวิธีการจัดระเบียบข้อมูล ข้อดีอีกประการของฐานข้อมูลที่ไม่ใช่เชิงสัมพันธ์คือลักษณะที่สอดคล้องกันในการจัดเก็บข้อมูลโดยทั่วไป ด้วยเหตุนี้ เมื่อมีการเข้าถึงฐานข้อมูล MongoDB ฐานข้อมูลนั้นจะถูกจัดเก็บไว้ในเซิร์ฟเวอร์ที่เก็บฐานข้อมูลนั้นไว้เสมอ ในหลายกรณี แอปพลิเคชันต้องการการรับประกันในระดับนี้เพื่อรักษาความถูกต้องของข้อมูล อย่างไรก็ตาม ฐานข้อมูลที่ไม่ใช่เชิงสัมพันธ์ก็มีข้อเสีย เนื่องจากโดยทั่วไปแล้วจะไม่รองรับธุรกรรม จึงเป็นเรื่องยากที่จะจัดการธุรกรรมข้อมูล ซอฟต์แวร์ฐานข้อมูลมักทำงานได้ดีกว่า ฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์แบบดั้งเดิม ในแง่ของประสิทธิภาพการสืบค้น แม้จะมีข้อบกพร่องเหล่านี้ แต่ฐานข้อมูลที่ไม่ใช่เชิงสัมพันธ์ก็มีข้อดีซึ่งอาจมีมากกว่าข้อเสียในบางแอปพลิเคชัน

Mongodb Vs Mysql: ฐานข้อมูลใดดีที่สุดสำหรับแอปพลิเคชันของคุณ?

MongoDB เป็นตัวเลือกที่ยอดเยี่ยมสำหรับการวิเคราะห์ตามเวลาจริง การจัดการเนื้อหา Internet of Things อุปกรณ์เคลื่อนที่ และแอปพลิเคชันอื่นๆ ที่ไม่จำเป็นต้องใช้ข้อมูลที่มีโครงสร้าง หากคุณมีข้อมูลที่มีโครงสร้างและกำลังมองหาฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ MySQL เป็นตัวเลือกที่ยอดเยี่ยม

ความแตกต่างระหว่าง Mongodb และ Mongoose คืออะไร?

MongoDB เป็นระบบฐานข้อมูลที่ใช้โมเดลข้อมูลเชิงเอกสาร Mongoose เป็นไลบรารี Object Data Modeling (ODM) ที่ให้บริการโซลูชันตามสคีมาสำหรับข้อมูลการสร้างโมเดลที่จัดเก็บไว้ใน MongoDB

ในบทช่วยสอนสำหรับผู้เริ่มต้นนี้ เราจะกล่าวถึงความแตกต่างระหว่าง MongoDB และ MongoDB MongoDB นอกเหนือจากการจัดเก็บข้อมูลโดยใช้เอกสาร BSON แล้ว ยังเป็นหนึ่งในระบบจัดการฐานข้อมูล (DBMS) Object Document Mapper (ODM) คือประเภทของ Mapper แม้ว่าจะสามารถจัดการข้อมูล สร้างสคีมา และอื่นๆ ได้ แต่การใช้ MongoDB API อาจเป็นเรื่องยาก ก่อนที่คุณจะสามารถเข้าใจ MongoDB และ MongoDB และ Mongoose คุณต้องเข้าใจระบบการจัดการฐานข้อมูลและตัวแมปเอกสารวัตถุก่อน ในฐานข้อมูล ไม่มีอะไรมากไปกว่าชุดข้อมูลที่มีโครงสร้างหรือข้อมูลที่เป็นระเบียบ ODM ช่วยให้ผู้ใช้สร้างฟิลด์และแอตทริบิวต์ใหม่ได้อย่างรวดเร็วและง่ายดาย

ด้วย Mongoose ซึ่งเป็น ไลบรารี MongoDB ODM คุณจะได้รับฟีเจอร์ที่มีประโยชน์มากมายในราคาที่สมเหตุสมผล โดยจะจัดการความสัมพันธ์ระหว่างข้อมูล ตรวจสอบสคีมา และเพิ่มความเร็วในการเขียนโค้ดได้ถึง 3-5 เท่า ด้วยเหตุนี้ โครงการ Node.js ที่ใช้ MongoDB จะเขียนโค้ดได้ง่ายกว่า กรอบพังพอนที่ได้รับการบำรุงรักษาเป็นอย่างดียังช่วยให้นักพัฒนาสามารถค้นหาสิ่งที่ต้องการได้

Mongoose: ห้องสมุด Odm ที่เป็นประโยชน์สำหรับ Mongodb

MongoDB สร้างขึ้นด้วยไลบรารี ODM Mongoose ที่น่าประทับใจ ซึ่งมีคุณสมบัติที่มีประโยชน์มากมาย ดำเนินการตรวจสอบสคีมา จัดการความสัมพันธ์ของข้อมูล และเปิดใช้งานความเร็วของการเข้ารหัส 3-5 เท่า สคีมาการรวบรวม MongoDB ไม่ต้องการพังพอนเนื่องจากคล้ายกับฐานข้อมูล SQL ทำให้นักพัฒนาที่ต้องการ SQL ใช้งานได้ง่ายขึ้น ตัวขับพื้นเมืองนั้นเร็วกว่าตัวขับพังพอนถึง 2 เท่า

พังพอนคืออะไรใน Mongodb

Mongoose เป็นไลบรารี Object Data Modeling (ODM) สำหรับ MongoDB และ Node.js โดยจะจัดการความสัมพันธ์ระหว่างข้อมูล จัดเตรียมการตรวจสอบความถูกต้องของสคีมา และใช้เพื่อแปลระหว่างอ็อบเจ็กต์ในโค้ดและการแทนอ็อบเจ็กต์เหล่านั้นใน MongoDB

ในบทความนี้ เราจะกล่าวถึงพื้นฐานของ MongoDB และ MongoDB กับพังพอน ระบบการจัดการฐานข้อมูลเชิงเอกสาร MongoDB ช่วยให้สามารถสร้างไฟล์ BSON ที่มีข้อมูลได้ ODM หรือที่เรียกว่า Object Document Mapper เป็นหนึ่งในสามประเภทของ ODM ไดรเวอร์ MongoDB สำหรับ MongoDB และ Node ยังสร้างขึ้นในไดรเวอร์ MongoDB สำหรับ MongoDB และ Node ในบทช่วยสอนนี้ เราจะพูดถึงความแตกต่างที่สำคัญที่สุดระหว่าง MongoDB และ MongoDB ซึ่งเป็นสองแนวคิดที่มักสับสนโดยผู้เริ่มต้น นี่คือชุดของข้อมูลที่มีโครงสร้างซึ่งโดยปกติจะจัดเก็บไว้ในคอมพิวเตอร์และไม่ใช่ฐานข้อมูล วัตถุสามารถถูกแมป (ODM) ด้วยความช่วยเหลือของสคีมาสำหรับเอกสารในคอลเลกชัน ซึ่งเป็นเครื่องมือที่ช่วยให้นักพัฒนาสามารถกำหนดสคีมา

JavaScript เป็นรากฐานสำหรับ AngularJS ซึ่งเป็นเฟรมเวิร์กโอเพ่นซอร์สที่ช่วยให้คุณสร้างแอปพลิเคชันเครือข่ายไดนามิกได้อย่างรวดเร็วและง่ายดาย เมื่อคุณเรียกใช้โค้ดในเบราว์เซอร์โดยใช้ JavaScript จะส่งคืนผลลัพธ์ Node.js ทำให้การสร้างโค้ดที่จัดการอินพุตและเอาต์พุตข้อมูล จัดการคำขอและการตอบกลับ และอื่นๆ เป็นเรื่องง่าย ทีมนักพัฒนา MongoDB สามารถสร้างและจัดการข้อมูลได้อย่างรวดเร็วและง่ายดายด้วย Node.js และเครื่องมือที่เกี่ยวข้อง เช่น MongoDB Manager และ MongoDB Search ข้อมูล MongoDB สามารถทำงานได้อย่างรวดเร็วและง่ายดายด้วย MongoDB ในขณะที่ Node.js เป็นเครื่องมือที่ทรงพลังสำหรับการพัฒนาและปรับใช้แอปพลิเคชันเครือข่าย

พังพอน: มีประโยชน์สำหรับการบังคับใช้ Schema Layer ของแอปพลิเคชัน

ไลบรารีที่ใช้ js สำหรับ MongoDB ตรงกันข้ามกับ SQLAlchemy และฐานข้อมูล SQL แบบดั้งเดิมอื่นๆ Mongoose สามารถสร้างข้อมูลในฐานข้อมูลเชิงวัตถุ เป้าหมายของ Monganoose คือการบรรเทาปัญหาที่นักพัฒนาต้องบังคับใช้สคีมาเฉพาะในแอปพลิเคชันของตน สิ่งนี้มีประโยชน์อย่างยิ่งสำหรับการพัฒนาเว็บแอปพลิเคชัน เพราะช่วยให้นักพัฒนาเห็นภาพได้อย่างชัดเจนว่าข้อมูลใดบ้างที่ถูกเข้าถึงและจัดการ นอกจากนี้ ความสามารถในการสืบค้นอันทรงพลังของ MongoDB ยังช่วยให้ทำงานกับ MongoDB ของ MongoDB เองได้อย่างง่ายดาย

พังพอน – Npm

Mongoose เป็นเครื่องมือสร้างแบบจำลองวัตถุ MongoDB ที่ออกแบบมาเพื่อทำงานในสภาพแวดล้อมแบบอะซิงโครนัส พังพอนสนับสนุนทั้งสัญญาและการโทรกลับ

ไลบรารีพังพอน ที่ใช้ Node.js สำหรับ MongoDB ใช้ Object Data Modeling (ODM) Mapper เชิงสัมพันธ์ของวัตถุ (ORM) คล้ายกับ SQLAlchemy คล้ายกับวิธีนี้ในฐานข้อมูลแบบดั้งเดิม เป้าหมายของ MongoDB คือการทำให้นักพัฒนาสามารถบังคับใช้สคีมาเฉพาะในชั้นแอปพลิเคชันได้ง่ายขึ้น Objects Data Modeling (ODM) คือประเภทของไลบรารี Object Data Modeling (ODM) ที่สามารถใช้ใน MongoDB และ Node.js ทำหน้าที่จัดการความสัมพันธ์ระหว่างข้อมูล จัดเตรียมการตรวจสอบสคีมา และใช้เพื่อแปลระหว่างออบเจ็กต์ MongoDB ที่เป็นส่วนหนึ่งของโค้ดและออบเจ็กต์ที่เป็นส่วนหนึ่งของสคีมา MongoDB ในไคลเอนต์พังพอน ผู้ใช้สามารถสร้างสคีมาสำหรับแต่ละเอกสารในคอลเลกชัน

พังพอน: การใช้ไดรเวอร์ Mongodb กับ Node.js

ความต้องการ ('พังพอน') เป็นความต้องการ ('พังพอน'); พังพอนต้องการ (' mongoose' ใช้ mongoose-schema-validation (' mongoose-schema-validation ') ไม่ใช้ mongoose-schema-validation เลย เชื่อมต่อ (' mongo://dblocalhost:27017/test') มิฉะนั้น เชื่อมต่อ (' mongo://dblocalhost:27017/test') MongoDB รองรับโดยไดรเวอร์ MongoDB ผ่าน MongoDB Node.js เมื่อรัน MongoDB ใน node.js คุณยังสามารถใช้ไดรเวอร์ mongooose กับไลบรารี Node.js ซึ่งรวมถึงไลบรารีการเขียนสคริปต์สำหรับการสร้างแบบจำลองข้อมูลวัตถุ