เหตุใดฐานข้อมูล Nosql จึงยอดเยี่ยมสำหรับการสืบค้นข้อมูลด้วยความสัมพันธ์

ฐานข้อมูล Nosql มักใช้สำหรับการจัดเก็บข้อมูลจำนวนมากที่ไม่มีโครงสร้างหรือยากที่จะจัดโครงสร้างลงใน ฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ แบบดั้งเดิม อย่างไรก็ตาม ฐานข้อมูล nosql ยังสามารถใช้ในการสืบค้นข้อมูลที่จัดเก็บไว้ในตารางที่มีความสัมพันธ์ มีประโยชน์มากมายในการใช้ nosql สำหรับการสืบค้นข้อมูลที่มีความสัมพันธ์ รวมถึงความสามารถในการปรับขนาดในแนวนอน ความยืดหยุ่นที่มากขึ้นในการสร้างแบบจำลองข้อมูล และประสิทธิภาพที่ดีขึ้น

ฐานข้อมูล NoSQL มีข้อได้เปรียบเหนือฐานข้อมูลอื่นๆ เนื่องจากสามารถจัดเก็บข้อมูลในรูปแบบที่ไม่มีโครงสร้าง เช่น เอกสารหรือคู่คีย์-ค่า จำเป็นอย่างยิ่งที่จะต้องจัดเก็บข้อมูลในลักษณะที่มีโครงสร้างและมาตรฐานในฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ ฐานข้อมูลที่กำหนดไว้อย่างดีรวมกับ ฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ อาจให้ข้อได้เปรียบด้านประสิทธิภาพที่สำคัญในบางกรณี ตัวอย่างเช่น ฐานข้อมูล NoSQL คือชุดของฐานข้อมูลที่ไม่สอดคล้องกับรูปแบบข้อมูลที่มีโครงสร้าง ฐานข้อมูล NoSQL สามารถปรับขนาดในแนวนอนได้เนื่องจากความอดทนของพาร์ติชันในระดับสูง นอกจากนี้ เนื่องจากฐานข้อมูลไม่มีชุดของกฎ จึงไม่มีประสิทธิภาพมากในการเข้าร่วมแบบสอบถาม Hevo Data Pipeline ซึ่งเป็นสตรีมเมอร์ข้อมูลแบบไม่มีโค้ด ช่วยให้คุณสามารถรวมหรือทำซ้ำข้อมูลจากฐานข้อมูลด้วยความรู้ด้านการเขียนโปรแกรมเพียงเล็กน้อย

นี่คือส่วนที่คุณต้องพิจารณาว่าความต้องการของคุณแตกต่างจากความต้องการอื่นๆ อย่างไร และการตัดสินใจของคุณจะขึ้นอยู่กับข้อมูลในกรณีการใช้งานของคุณ ควรพิจารณาปัจจัยต่อไปนี้เมื่อเลือกระหว่างฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์และฐานข้อมูล NoSQL หากแอปพลิเคชันของคุณต้องการการประมวลผลข้อมูลมากกว่าข้อมูลระดับเพตะไบต์ ฐานข้อมูล NoSQL เหมาะที่สุดที่จะใช้ตั้งแต่ต้น เมื่อพูดถึงฐานข้อมูล NoSQL ความสม่ำเสมอเป็นสิ่งเดียวที่นึกถึงเสมอ ด้วยเหตุนี้ จึงเป็นไปได้ที่แอปพลิเคชันของคุณจะอ่านข้อมูลเก่าจนกว่าจะเผยแพร่ไปยังโหนดทั้งหมด ความสามารถในการสืบค้นของ RDBMS และการรวมที่ซับซ้อนนั้นโดดเด่น เมื่อข้อมูลถูกจัดเก็บไว้ในรูปแบบเดียวกับที่จะใช้ ฐานข้อมูล NoSQL จึงเหมาะสมที่สุดสำหรับวัตถุประสงค์นี้

ในการจัดการประเภทข้อมูลที่มีหลายเทราไบต์ ฐานข้อมูลที่มีฟังก์ชันการทำงานเชิงสัมพันธ์มักต้องการฮาร์ดแวร์สำหรับวัตถุประสงค์พิเศษระดับไฮเอนด์ ความถูกต้องของคุณลักษณะนี้ขึ้นอยู่กับจำนวนข้อมูลที่คุณมีและจำนวนการเชื่อมต่อกับฐานข้อมูลแบบกระจาย Hevo เป็นไปป์ไลน์ข้อมูลแบบไม่มีโค้ดที่สามารถใช้เพื่อคัดลอกและโหลดข้อมูลจากฐานข้อมูลต้นทางและเป้าหมายที่ใช้กันอย่างแพร่หลาย แพลตฟอร์ม Hevo ช่วยให้นักพัฒนาและนักวิเคราะห์มีเวลาในการผลิตที่ต่ำที่สุดสำหรับการดำเนินการคัดลอกดังกล่าว ทำให้พวกเขาสามารถมุ่งเน้นไปที่ตรรกะทางธุรกิจหลักของตนได้ นำ Hevo ไปหมุน คุณสามารถทดลองใช้ Hevo ได้ฟรี 14 วันโดยสมัครทดลองใช้ฟรี

คุณสามารถใช้ Nosql สำหรับข้อมูลเชิงสัมพันธ์ได้หรือไม่?

ข้อมูลความสัมพันธ์ในฐานข้อมูล NoSQL เป็นข้อมูลเฉพาะของความสัมพันธ์ และแตกต่างจากฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ ฐานข้อมูล NoSQL มีข้อมูลที่เกี่ยวข้องในระดับที่ต่ำกว่าซึ่งต้องแยกระหว่างตาราง ทำให้สร้างแบบจำลองได้ง่ายกว่าฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์

ระบบฐานข้อมูลในแอปที่ใช้ระบบ คลาวด์โดยทั่วไปจะจัดประเภทเป็นแบบสัมพันธ์หรือไม่สัมพันธ์กัน ไม่สามารถสร้างและเข้าถึงได้ด้วยวิธีเดียวกัน ฐานข้อมูลที่ไม่มี sql เก็บข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างหรือกึ่งโครงสร้างในคู่คีย์-ค่าหรือเอกสาร และไม่มีการประมวลผล SQL ที่เก็บข้อมูล NoSQL เป็นที่ต้องการเมื่อบริการจำนวนมากต้องการเวลาตอบสนองที่ต่ำกว่าวินาที หากคุณสอบถามระบบที่สอดคล้องกันสำหรับรายการที่กำลังอัปเดต คุณจะรอจนกว่าแบบจำลองทั้งหมดจะอัปเดตสำเร็จก่อนตัดสินใจ โหนดตอบสนองต่อการตอบสนองทันทีโดยไม่คำนึงว่าข้อมูลล่าสุดนั้นมีอยู่หรือไม่ Partition Tolerance ช่วยให้มั่นใจได้ว่าระบบจะทำงานต่อไปแม้ว่าโหนดข้อมูลที่จำลองจะล้มเหลว

ฐานข้อมูลเป็นบริการ (DBaaS) เป็นที่ต้องการของแอปพลิเคชันบนคลาวด์เนื่องจากให้การเข้าถึงบริการข้อมูลที่หลากหลาย บริการเหล่านี้ซึ่งรวมถึงการรักษาความปลอดภัยในตัว ความสามารถในการปรับขนาด และการตรวจสอบ เหมาะอย่างยิ่งสำหรับธุรกิจ ด้วยการเพิ่มเครื่องเสมือน Azure คุณสามารถตั้งค่าฐานข้อมูลที่คุณเลือกสำหรับแต่ละบริการได้ การใช้ไมโครเซอร์วิสแบบเนทีฟบนคลาวด์สำหรับความต้องการข้อมูลที่ไม่ซ้ำกับสภาพแวดล้อมของคุณสามารถทำได้ด้วยฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์หรือฐานข้อมูล NoSQL พร้อมใช้งานในรูปแบบบริการ (DBaaS) สำหรับฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ที่มีการจัดการสี่ฐานข้อมูลบน Azure ทั้งหมดนี้มีราคาแบบจ่ายตามการใช้งานและความจุแบบทันเวลาพอดี SQL Server เป็นฐานข้อมูลเรือธงของ Microsoft และได้รับการสนับสนุนโดยทางเลือกโอเพ่นซอร์สที่หลากหลาย

คุณสามารถสร้างฐานข้อมูล Azure ได้ในเวลาไม่กี่นาทีโดยจัดสรรทรัพยากรการประมวลผล หน่วยความจำ และที่เก็บข้อมูล Microsoft กำลังก้าวไปข้างหน้าในความมุ่งมั่นที่จะทำให้ Azure เป็นแพลตฟอร์มแบบเปิดโดยนำเสนอฐานข้อมูลโอเพ่นซอร์สยอดนิยมเวอร์ชันที่มีการจัดการ เมื่อไม่ได้ใช้งานระดับการประมวลผลแบบไร้เซิร์ฟเวอร์ ฐานข้อมูลจะหยุดชั่วคราวโดยอัตโนมัติ ทำให้สามารถหักค่าบริการพื้นที่จัดเก็บได้เฉพาะในช่วงที่ไม่มีการใช้งานเท่านั้น เมื่อ Oracle ซื้อ Sun Microsystems บริษัทได้สร้าง MySQL ที่รู้จักกันในชื่อ MariaDB บริการฐานข้อมูล Azure สำหรับ MariaDB จัดเตรียมฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ที่มีการจัดการเต็มรูปแบบในระบบคลาวด์ผ่านทางระบบคลาวด์ Azure บริการนี้ใช้เอ็นจิ้นเซิร์ฟเวอร์รุ่นชุมชน MariaDB รองรับปริมาณงานที่มีความสำคัญต่อภารกิจในระบบคลาวด์ด้วยประสิทธิภาพที่คาดการณ์ได้และความสามารถในการปรับขนาดแบบไดนามิก

หากต้องการย้ายฐานข้อมูล PostgreSQL ไปยัง Azure สามารถใช้ทั้งเครื่องมืออินเทอร์เฟซบรรทัดคำสั่งและบริการย้ายข้อมูล Azure ได้ MongoDB DB ส่วนกลางรองรับการทำคลัสเตอร์แบบแอคทีฟ/แอ็คทีฟ ทำให้คุณสามารถตั้งค่าขอบเขตฐานข้อมูลใดๆ เพื่อรองรับทั้งการเขียนและการอ่าน ทีมนักพัฒนาสามารถโยกย้ายฐานข้อมูล Mongo, Gremlin หรือ Cassandra ไปยัง CosmosDB ได้อย่างง่ายดายโดยแทบไม่ต้องเปลี่ยนแปลงข้อมูลหรือโค้ดเลย ไมโครเซอร์วิสที่ใช้พื้นที่จัดเก็บ Azure Table สามารถโยกย้ายไปยัง Cosmos DB Table API ได้อย่างง่ายดายโดยใช้พื้นที่จัดเก็บ Azure Table แบบจำลองความสอดคล้องห้าแบบที่แสดงในรูปที่ 5-13 ได้รับการกำหนดไว้อย่างดีใน Azure CosmosDB เป็นไปได้ที่จะใช้การแลกเปลี่ยนแบบละเอียดระหว่างประสิทธิภาพ ความพร้อมใช้งาน และความสอดคล้องโดยใช้ตัวเลือกเหล่านี้ ตารางด้านล่างแสดงระดับความสอดคล้องที่สัมพันธ์กัน

Jeremy Likness ผู้จัดการโปรแกรมของ Microsoft สำหรับห้ารุ่น ให้คำอธิบายที่ครอบคลุม NewSQL ซึ่งย่อมาจาก NoSQL แบบกระจาย รวมการรับประกันกรดของฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์เข้ากับความสามารถในการขยายขนาด NoSQL แบบกระจาย เนื่องจากความยืดหยุ่นและความน่าเชื่อถือของ ฐานข้อมูล NewSQL สภาพแวดล้อมระบบคลาวด์ชั่วคราวจึงสามารถรักษาไว้ได้โดยการรีสตาร์ทหรือเปลี่ยนกำหนดการของเครื่องเสมือนพื้นฐานได้ตลอดเวลา ตัวเลขก่อนหน้านี้รวมถึงโครงการโอเพ่นซอร์สที่พัฒนาโดย Cloud Native Computing Foundation เมื่อไคลเอนต์เรียกใช้ Kubernetes ไคลเอนต์จะใช้โครงสร้างบริการเพื่อกำหนดเส้นทางกลุ่มของกระบวนการฐานข้อมูล NewSQL ที่เหมือนกันไปยังรายการ DNS รายการเดียว เราสามารถปรับขนาดโดยไม่รบกวนอินสแตนซ์แอปพลิเคชันที่มีอยู่ หากเราแยกอินสแตนซ์ฐานข้อมูลออกจากที่อยู่บริการ ทุกครั้งที่คุณส่งคำขอสำหรับบริการเดียวกัน มันจะทำงานเสมอ

ฐานข้อมูล MongoDB เป็นฐานข้อมูลที่ไม่ใช่เชิงสัมพันธ์ที่ได้รับความนิยม เนื่องจากความสามารถในการปรับขนาด ประสิทธิภาพ และความน่าเชื่อถือ MongoDB Atlas เป็นฐานข้อมูลบนคลาวด์ที่ช่วยสตาร์ทอัพในการจัดการข้อมูลได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น

เหตุใดฐานข้อมูล Nosql จึงกลายเป็นที่นิยมมากขึ้น

ฐานข้อมูล NoSQL กำลังเป็นที่นิยมมากขึ้นเพื่อใช้แก้ปัญหาบางอย่างในฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ โดยทั่วไป ปัญหาเกี่ยวกับปริมาณข้อมูลสูง ความเร็ว และความสอดคล้องนั้นพบได้บ่อยในฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์มากกว่าฐานข้อมูลที่ไม่ใช่เชิงสัมพันธ์ ด้วยวิธีนี้ ฐานข้อมูล NoSQL สามารถเป็นทางเลือกที่ทำงานได้แทนฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์
การตอบสนองต่อปริมาณข้อมูลที่เพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็วสามารถทำได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้นโดยใช้ฐานข้อมูล NoSQL ธุรกรรมของฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์อาจจัดการได้ยากเมื่อข้อมูลไหลอย่างรวดเร็ว นอกจากนี้ หากคุณมีข้อมูลจำนวนมาก ฐานข้อมูล NoSQL อาจเป็นตัวเลือกที่ดีกว่า ฐานข้อมูล ฐานข้อมูล NoSQL ไม่รองรับธุรกรรมเช่นเดียวกับฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ แต่รองรับธุรกรรมที่ซับซ้อนกว่า
ฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์เป็นตัวเลือกที่ดีกว่าเมื่อต้องจัดการกับข้อมูลที่เข้ามาอย่างช้าๆ ข้อมูลในฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์สามารถเข้าถึงได้ง่ายกว่าข้อมูลในฐานข้อมูล NoSQL ฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ยังเป็นตัวเลือกที่คุ้มค่ากว่าเมื่อต้องจัดการกับข้อมูลที่น้อยลง ฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์สามารถจัดการข้อมูลได้มากกว่าฐานข้อมูล NoSQL

Nosql ไม่ดีสำหรับอะไร

นอกจากนี้ NoSQL ไม่รองรับการทำงานแบบไดนามิก แม้ว่าจะสามารถช่วยลดระดับกรดได้ แต่ก็ไม่รับประกันความสามารถในการทำเช่นนั้น เป็นไปได้ที่จะใช้ ฐานข้อมูล SQL ในสถานการณ์เหล่านี้ เช่น ธุรกรรมทางการเงิน หากแอปพลิเคชันของคุณต้องการความยืดหยุ่นของเวลาทำงาน ก็ควรหลีกเลี่ยง NoSQL

แม้ว่าจะมีความสนใจอย่างมากใน NoSQL แต่ก็ไม่ชัดเจนว่าคุณควรเลือกเส้นทางใด เมื่อข้อมูลมีปริมาณมากขึ้น ความเร็ว และความหลากหลายมากขึ้น NoSQL จึงมีความสำคัญมากขึ้นสำหรับข้อมูลแอปพลิเคชัน ตัวอย่างเช่น Uber แสดงให้เห็นว่าบางครั้งเทคโนโลยีที่เหมาะสมอาจไม่เหมาะสมกับวัฒนธรรมของบริษัท จากข้อมูลของ CTO ของ Etsy บริษัทใช้เครื่องมือที่เป็นที่รู้จักจำนวนไม่มากซึ่งมีจุดประสงค์เพื่อช่วยให้ซอฟต์แวร์มีอายุการใช้งานที่ยาวนาน พวกเขาเลือกใช้ MySQL แม้ว่าข้อมูลจะไม่ได้ให้ RDSM ยืมตัวมาก็ตาม

นอกจากนี้ยังสามารถจัดเก็บข้อมูลที่มีโครงสร้างได้แม้ว่าจะต้องใช้ความพยายามมากกว่า ขั้นตอนแรกคือการกำหนดประเภทข้อมูล คุณต้องสร้างสคีมาก่อนจึงจะสำเร็จ ขั้นตอนที่สามคือการสร้างตาราง ขั้นตอนที่สี่คือการสร้างคอลัมน์ คุณต้องสร้างดัชนีเพื่ออธิบาย จำเป็นต้องสร้างข้อมูลเป็นครั้งที่หก มุมมองเป็นข้อกำหนดที่เจ็ด ดังนั้น คุณต้องสร้างขั้นตอน เพื่อให้ขั้นตอนที่เก้าเสร็จสมบูรณ์ คุณต้องสร้างทริกเกอร์ มีอีกหนึ่งขั้นตอนที่ต้องดำเนินการ: คุณต้องสร้างสกีมา ฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ยังสามารถใช้เพื่อจัดเก็บข้อมูลที่มีโครงสร้าง เพื่อให้บรรลุเป้าหมายนี้ ต้องทุ่มเทเวลาและความพยายามอย่างมาก
การใช้ฐานข้อมูล NoSQL เป็นเรื่องง่าย ไม่จำเป็นต้องมีการเข้ารหัสสำหรับพวกเขา ทั้งยังดูแลรักษาง่ายเพราะไม่ต้องดูแลรักษามาก ไม่ต้องการการอัปเดตรหัสใด ๆ ที่จะใช้ นอกจากนี้ยังปรับขนาดได้ สามารถจัดการข้อมูลปริมาณมากได้ ขึ้นอยู่กับความพร้อมใช้งาน

Nosql ดีสำหรับการทำธุรกรรมหรือไม่?

แม้ว่าข้อมูลจะถูกเก็บไว้ในตำแหน่งที่จำกัด ผู้ใช้ก็สามารถเข้าถึงประวัติการทำธุรกรรมได้อย่างง่ายดาย เนื่องจากฐานข้อมูล NoSQL มีความยืดหยุ่นมากกว่าฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ เทคโนโลยีนี้จึงไม่เป็นปัญหา ความเร็วในการทำธุรกรรม: การทำธุรกรรมเสร็จสิ้นภายในมิลลิวินาทีด้วยฐานข้อมูลการทำธุรกรรม

Mongodb ไม่ใช่ตัวเลือกที่ดีที่สุดสำหรับการอัพเดทบ่อยครั้ง

อาจไม่ใช่ความคิดที่ดีที่จะใช้ฐานข้อมูล NoSQL เช่น MongoDB หากทีมของคุณต้องติดตามเอกสารหรือคอลเลกชันหลายชุดเป็นประจำ MongoDB เป็นตัวเลือกที่ดีสำหรับการดำเนินการอ่าน แต่ก็ไม่น่าเชื่อถือเท่ากับการดำเนินการเป็นประจำ หากคุณต้องการเพียงการอัปเดตเล็กน้อยเป็นประจำ ฐานข้อมูล NoSQL เช่น MongoDB อาจเป็นตัวเลือกที่ดีกว่า

Nosql ดีกว่าฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์หรือไม่

ฐานข้อมูล NoSQL ไม่มีแนวโน้มที่จะล้มเหลวในเวลาใดก็ตาม ตรงกันข้ามกับฐานข้อมูลที่มีความล้มเหลวหลายจุด ฐานข้อมูลที่มีจุดล้มเหลวเพียงจุดเดียวนั้นเหมาะสมที่สุด ความสามารถของฐานข้อมูล NoSQL ในการจัดเก็บข้อมูลจำนวนมากทำให้เหมาะสำหรับการจัดเก็บข้อมูลขนาดใหญ่ หน้าที่หลักของฐานข้อมูล NoSQL คือจัดการกับข้อมูลจำนวนจำกัด

การค้นหาฐานข้อมูลที่ถูกต้องสำหรับโครงการของคุณจะส่งผลต่อการดำเนินโครงการ การจัดการฐานข้อมูลในฐานข้อมูล NoSQL เช่น Amazon DynamoDB ทำให้กระบวนการออกแบบฐานข้อมูลซับซ้อนน้อยลง การไม่มีสคีมาที่กำหนดไว้ทำให้สร้างไดนามิกสคีมาได้ง่ายขึ้น เป็นผลให้เป็นเครื่องมือที่ยอดเยี่ยมสำหรับโครงการขนาดใหญ่ที่มีการเปลี่ยนแปลงโครงสร้างข้อมูลบ่อยครั้ง โมเดลฐานข้อมูลเช่น ACID และ BASE พยายามแก้ไขข้อจำกัดของทฤษฎีบท CAP ในหลายๆ วิธี โมเดลฐานข้อมูล NoSQL ขึ้นอยู่กับโมเดลฐานข้อมูลที่เรียกว่า Base หากคุณมีข้อมูลจำนวนมากหรือต้องการสคีมาที่ยืดหยุ่น ฐานข้อมูล NoSQL เช่น Amazon DynamoDB เหมาะอย่างยิ่ง

แม้ว่าฐานข้อมูล NoSQL อาจมาจากโลกแบบอ่านอย่างเดียว แต่ปัจจุบันสามารถรองรับระบบที่มีการเขียนข้อมูลจำนวนมากได้ การใช้เทคนิคการแฮชและแฮชที่สอดคล้องกันเป็นสิ่งสำคัญในการพิจารณาว่าชาร์ดใดที่จะกำหนดเส้นทางการสืบค้นแอปพลิเคชัน เนื่องจากข้อมูลถูกกระจายไปยังเซิร์ฟเวอร์/แทงหลายตัว เนื่องจากฐานข้อมูลทั้งสองมีมานานแล้ว จึงไม่มีทางแทนที่ได้ และดูเหมือนว่าจะยังคงเป็นเช่นนั้นต่อไป เฉพาะในกรณีที่ NoSQL สามารถหาวิธีเพื่อให้แน่ใจว่าข้อมูลมีความสอดคล้องกันในทันทีและยังคงอนุญาตให้มีความเร็วในการสืบค้น ฐานข้อมูล NoSQL จะกลายเป็นทางเลือกที่ทำงานได้แทนฐานข้อมูล SQL

ฐานข้อมูล Nosql ที่ดีที่สุดสำหรับ Big Data

ฐานข้อมูล Nosql เป็นตัวเลือกที่ดีที่สุดสำหรับชุดข้อมูลขนาดใหญ่

คุณสามารถสอบถามใน Nosql ได้หรือไม่

ใช่ คุณสามารถค้นหาใน nosql มีหลายวิธีในการทำเช่นนี้ ขึ้นอยู่กับประเภทของฐานข้อมูล nosql ที่คุณใช้ ตัวอย่างเช่น ใน MongoDB คุณสามารถใช้ฟังก์ชัน find() เพื่อสอบถามฐานข้อมูลได้

เอกสารส่วนหลังของ NOSQL มีให้โดย ภาษาแบบสอบถามของ NOSQL MongoDB ถูกใช้เป็นพื้นฐานสำหรับภาษาคิวรีนี้ แบบสอบถามอาจใช้เพื่อเปรียบเทียบค่าของเขตข้อมูลของวัตถุกับค่าคงที่โดยใช้ตัวดำเนินการเปรียบเทียบทั่วไป สามารถใช้นิพจน์ AND, นิพจน์ OR หรือคิวรี UNION สำหรับนิพจน์ได้ทั้งหมด ฐานข้อมูล NoSQL ประกอบด้วยวัตถุ JSON นิพจน์ AND ประกอบด้วยสองส่วน: นิพจน์คีย์-ค่า และองค์ประกอบคีย์-ค่า ตัวดำเนินการการรวมจะถูกนำไปใช้โดยใช้ตัวดำเนินการการรวมเมื่อแบบสอบถามรวมเขตข้อมูล เมื่อเลือกการสืบค้น NoSQL เป็นตัวกรอง คุณจะสามารถเพิ่มตัวแปรเข้าไปได้ ซึ่งจะเพิ่มความหลากหลายให้กับการสืบค้นข้อมูลของคุณ อัลกอริทึมของ Backand แปลง JSON เป็น SQL โดยการแปลงจากบนลงล่าง

การค้นหา Nosql ใน Mongodb

br>//new/q=Nosql_Pointer ใน MongoDB //rel=nosql#define rel=nosql#define rel=nosql#define //rel=nosql#define rel=nosql#define rel=nosql#define โดยใช้ queryResult[ คุณสมบัติ 0.results].info เป็นวิธีที่ดีในการรับข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับผลลัพธ์ที่เฉพาะเจาะจง รายการ = queryResult.items; var title = รายการ [0].title; var url = รายการ[0].url; รายการ var = queryResult.items

เมื่อใดควรใช้ Nosql

ฐานข้อมูล Nosql จะใช้เมื่อข้อมูลไม่มีโครงสร้างหรือเมื่อโครงสร้างของข้อมูลเปลี่ยนแปลงบ่อย นอกจากนี้ยังใช้เมื่อจำเป็นต้องเข้าถึงข้อมูลอย่างรวดเร็วหรือเมื่อความสามารถในการปรับขนาดมีความสำคัญ

องค์กรทุกขนาดกำลังใช้เทคโนโลยีฐานข้อมูล NoSQL บทความนี้มีวัตถุประสงค์เพื่ออธิบายว่าเหตุใด NoSQL จึงได้รับความนิยมเพิ่มขึ้น และเมื่อใดจึงเป็นทางเลือกที่ดีสำหรับการสร้างแอป ผู้บุกเบิกอินเทอร์เน็ตในยุคแรกๆ ผิดหวังกับ เทคโนโลยีฐานข้อมูลแบบดั้งเดิม ซึ่งเป็นแรงบันดาลใจในการสร้าง NoSQL เนื่องจากฐานข้อมูล NoSQL ได้รับความนิยมเพิ่มขึ้น จึงมีความจำเป็นเพิ่มขึ้นในการให้ความรู้แก่ผู้ใช้เกี่ยวกับวิธีการใช้งานอย่างมีประสิทธิภาพ มันหมายถึงโครงสร้างฐานข้อมูลและประเภทโมเดลที่หลากหลาย การสนทนามุ่งเน้นไปที่ NoSQL โดยทั่วไปและถือว่าเป็นกลุ่ม โดยระบุสาเหตุหลักว่าทำไมผู้คนถึงใช้มัน ฐานข้อมูล NoSQL ซึ่งสร้างขึ้นในยุคคลาวด์และปรับให้เข้ากับระบบอัตโนมัติบนคลาวด์ได้ถูกนำมาใช้ในระบบคลาวด์แล้ว ฐานข้อมูล NoSQL มีข้อได้เปรียบในการรวมเข้ากับเทคโนโลยีการสตรีมตามเวลาจริง เมื่อทดลองใช้ MongoDB Atlas ซึ่งเป็นฐานข้อมูล NoSQL ที่ได้รับความนิยมสูงสุด คุณสามารถเริ่มต้นได้ฟรี

Rdbms Vs Nosql

ข้อมูลใน RDBMS สามารถจัดเก็บในรูปแบบตาราง ส่วนหัวของตารางประกอบด้วยชื่อคอลัมน์ ซึ่งสอดคล้องกับแถวที่มีค่าสำหรับชื่อคอลัมน์ ข้อมูลสามารถมีโครงสร้าง กึ่งโครงสร้าง หรือไม่มีโครงสร้างในฐานข้อมูล NoSQL DBMS ปกติจะไม่เก็บข้อมูลหลังจากถูกบังคับใช้กรดแล้ว

มีฐานข้อมูลหลายประเภทในตลาด นักพัฒนาอาจสับสนระหว่าง RDBMS, NoSQL, Big Data และ Database Appliance เหนือสิ่งอื่นใด ธุรกิจขนาดใหญ่หลายแห่งกำลังใช้ฐานข้อมูลทางเลือกอยู่แล้วเพื่อประหยัดเงิน ข้อได้เปรียบหลักของฐานข้อมูล NoSQL คือไม่จำเป็นต้องใช้ระยะห่างตารางคงที่และปรับขนาดตามแนวนอน ข้อมูลไม่ได้ถูกวางแผนหรือแก้ไข เนื่องจากขนาดฐานข้อมูลที่ต่ำกว่า จึงง่ายต่อการแทรกข้อมูลลงในฐานข้อมูล NoSQL โดยไม่จำเป็นต้องใช้สคีมาที่กำหนดไว้ล่วงหน้า การที่ SQL ไม่สามารถเปลี่ยนแปลงรูปแบบหรือรูปแบบข้อมูลได้ตลอดเวลาเป็นหนึ่งในปัญหาที่น่าปวดหัวที่สุด เนื่องจากเป็นการยากที่จะทำให้แอปพลิเคชันทำงานต่อไปโดยไม่หยุดชะงักหรือการจัดการการเปลี่ยนแปลง มีราคาถูกกว่าในการเรียกใช้และโอเพ่นซอร์สเช่นกัน ฐานข้อมูล NoSQL โดยทั่วไปมีราคาไม่แพงและเป็นโอเพ่นซอร์ส

Sql กับ Nosql

ฐานข้อมูล NoSQL มีข้อได้เปรียบด้านความสามารถในการปรับขนาดในแนวตั้งเหนือฐานข้อมูล SQL ฐานข้อมูล NoSQL เป็นที่เก็บเอกสาร คีย์-ค่า กราฟ หรือคอลัมน์กว้าง ในขณะที่ฐานข้อมูล SQL เป็นแบบตาราง ฐานข้อมูล NoSQL เหมาะสำหรับข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง เช่น เอกสารหรือ JSON ในขณะที่ฐานข้อมูล SQL เหมาะสำหรับการทำธุรกรรมหลายแถว

เทียบกับ sql Nosql: อันไหนเร็วกว่ากัน?

โดยทั่วไป SQL จะเร็วกว่า NoSQL ในแง่ของประสิทธิภาพ แม้ว่าฐานข้อมูล NoSQL อาจสามารถรองรับธุรกรรม ACID ได้ แต่อาจไม่สามารถรองรับได้ทั้งหมด โดยทั่วไปแล้วฐานข้อมูล NoSQL นั้นดีกว่าฐานข้อมูลทั่วไปเนื่องจากมีข้อมูลมากกว่า