ทำไมคุณควรใช้ฐานข้อมูล NoSQL ในโครงการถัดไปของคุณ

แอปพลิเคชันส่วนใหญ่ในปัจจุบันใช้ ฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ บางประเภท เช่น PostgreSQL, MySQL หรือ Oracle อย่างไรก็ตาม มีฐานข้อมูลคลาสใหม่ที่รู้จักกันในชื่อ NoSQL ซึ่งกำลังได้รับความนิยมเนื่องจากใช้งานง่ายและปรับขนาดได้ ฐานข้อมูล NoSQL นั้นสมบูรณ์แบบสำหรับแอปพลิเคชันที่ต้องการจัดเก็บข้อมูลจำนวนมากโดยไม่ต้องใช้โอเวอร์เฮดของฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ หากคุณต้องการใช้ฐานข้อมูล NoSQL ในโครงการต่อไป PostgreSQL เป็นตัวเลือกที่ยอดเยี่ยม ในบทความนี้ เราจะแสดงวิธีเริ่มต้นใช้งานฐานข้อมูล NoSQL ใน PostgreSQL

ฐานข้อมูล NoSQL มีรูปร่างและขนาดที่หลากหลาย รวมถึงที่เก็บคีย์-ค่า ฐานข้อมูลแบบคอลัมน์ และฐานข้อมูลระบบคลาวด์ ฉันชอบแนวคิดที่สามารถจัดการวัตถุในฐานข้อมูลของฉันได้ง่ายพอๆ กับที่ฉันทำได้ในโปรแกรมของฉัน วิธีทั่วไปในการเขียนโปรแกรมโดยใช้อ็อบเจกต์คือ ORM (object-relational mapping) ถ้าฉันใช้ Web API ที่เปิดใช้งาน JSON ฉันต้องการจัดเก็บชุดผลลัพธ์ในประเภทพื้นที่จัดเก็บที่เข้าใจรูปแบบนี้ และอนุญาตให้ฉันค้นหาและดึงข้อมูลจากรูปแบบดังกล่าว ด้วยการเพิ่มที่เก็บคีย์-ค่าใน Postgres นักพัฒนาจะได้รับประโยชน์จากคุณสมบัติใหม่ที่หลากหลาย โปรดทราบว่าไม่ใช่ทุกแอปพลิเคชันที่ต้องการคุณสมบัติเหล่านี้ แต่ก็มีประโยชน์และสามารถปรับปรุงได้ เป็นประเภทของข้อมูลที่คล้ายกับ XML, INTEGER และ TEXT

คุณสามารถดึงค่าโดยใช้คีย์ใน HStore แต่ละแถวในตารางบุคคลจะมีตารางแฮชของตนเอง พร้อมด้วยคีย์และค่าทั้งหมด โดยไม่คำนึงถึงประเภท ในคอลัมน์ HStore มีคีย์และค่าที่เขียนเป็นสตริงข้อความ ผู้ประกอบการของ HStore สามารถใช้ประโยชน์จากดัชนีที่ได้รับการปรับปรุง ทำให้สะดวกและรวดเร็วในการใช้งาน เป็นเรื่องน่าตื่นเต้นที่ทราบว่าตอนนี้ดัชนี GiN และ GIST รองรับคอลัมน์ HStore ซึ่งมีประสิทธิภาพอย่างมากและทำงานได้ดี ข้อมูลไบนารีจัดเก็บข้อมูลในลักษณะที่กะทัดรัดและมีประสิทธิภาพมากกว่าข้อมูลที่เป็นข้อความ ดัชนี GIN และ GIST เดียวกันกับที่ใช้ค้นหาข้อมูล HStore สามารถใช้เพื่อค้นหาข้อมูล JSONB ได้เช่นกัน

สำหรับฉันแล้ว ส่วนข้อความของ HStore ของ Postgres เป็นองค์ประกอบที่สำคัญที่สุดของซอฟต์แวร์ ค่าของออบเจกต์ JSON สามารถเรียกได้โดยใช้คีย์ของตัวดำเนินการลูกศรคู่ (-) เพื่อให้ชัดเจน การใช้ลูกศรเดี่ยว (-) อาจส่งคืนวัตถุ ซึ่งไม่ใช่สิ่งที่คุณต้องการ

PostgreSQL เป็น ฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์โอเพ่นซอร์ส ระดับองค์กรที่สามารถใช้ในการสอบถามทั้ง SQL (เชิงสัมพันธ์) และ JSON (ไม่เชิงสัมพันธ์)

Postgres สามารถจัดการกับ Nosql ได้หรือไม่?

แม้ว่า Postgres จะเทียบกับฐานข้อมูล NoSQL ไม่ได้ แต่ก็เป็นทางเลือกที่ดีหากคุณต้องการข้อมูลอิสระโดยที่ไม่ต้องสร้างฐานข้อมูล NoSQL ขณะนี้มีความคล้ายคลึงกันมากระหว่างระบบฐานข้อมูลต่างๆ และช่องว่างระหว่าง PostgreSQL และฐานข้อมูลอื่นๆ ก็เริ่มน้อยลง

ตัวอย่างเช่น PostgreSQL ที่มี JSON ใช้วิธีการแบบองค์รวมมากขึ้นเพื่อตอบสนองความต้องการของผู้ใช้ จัดการกับเวิร์กโหลดส่วนใหญ่ของ NoSQL ได้อย่างมีประสิทธิภาพ คุณไม่สามารถประนีประนอมกับความสามารถในการปรับขนาดและความพร้อมใช้งาน หากคุณโฮสต์เว็บไซต์ที่มีปริมาณการเข้าชมสูง เช่น eBay, Amazon, Twitter และ Facebook PostgreSQL จัดเก็บข้อมูล ในแถวของตาราง ในขณะที่ MongoDB จัดเก็บเป็นเอกสาร Postgres 9.3 นำเสนอคุณสมบัติที่สำคัญหลายอย่างที่ช่วยให้สามารถแปลงเป็นฐานข้อมูล NoSQL รวมถึงการสนับสนุนการทำธุรกรรมเต็มรูปแบบและการจัดเก็บเอกสาร JSON ที่มีข้อจำกัดสำหรับข้อมูลภาคสนาม สมมติว่าจุดประสงค์ของเงินเดือนคือการให้สิ่งอื่นที่ไม่ใช่คำที่ว่างเปล่า คำอธิบายที่ว่างเปล่า หรือเงินเดือนเชิงลบ คุณสามารถใช้ JSON เป็น JSON ประเภทที่ดีใน Postgres คุณสามารถค้นหาว่าฟิลด์และค่าใดบ้างที่ใช้ได้กับตัวดำเนินการที่กำหนดของประเภท JSON

จำเป็นต้องมีการตรวจสอบความถูกต้องของประเภทของฟิลด์ นอกเหนือจากฟิลด์รหัส Postgres ตรวจสอบปัญหานี้เพื่อดูว่าเกี่ยวข้องกับคำจำกัดความของประเภทหรือไม่ ยังมีอีกหนึ่งการตรวจสอบที่จะได้รับ ควรสร้างชื่อและ ID ที่ไม่ซ้ำกันสำหรับแต่ละฟิลด์ ในการทำเช่นนั้น คุณสามารถใช้สองดัชนี

Postgresql เป็น Nosql Db หรือไม่

ไม่มีสิ่งที่เรียกว่า NoSQL ใน PostgreSQL PostgreSQL ซึ่งเป็น เซิร์ฟเวอร์ฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ แบบดั้งเดิม (และไวยากรณ์) รองรับมาตรฐาน SQL ส่วนใหญ่

Google Cloud Platform เป็นแพลตฟอร์มที่มีประสิทธิภาพที่ช่วยให้สามารถพัฒนา ปรับใช้ และจัดการแอปพลิเคชันบนคลาวด์ได้ บริษัทนี้ให้บริการพื้นที่จัดเก็บ การประมวลผลข้อมูล และการวิเคราะห์ที่หลากหลาย ด้วยเหตุนี้ การปรับใช้ PostgreSQL บนระบบคลาวด์จึงมีความคุ้มค่าอย่างมาก เมื่อเทียบกับการปรับใช้ PostgreSQL ในองค์กรแบบดั้งเดิม ในสภาพแวดล้อมแบบคลาวด์ การเรียกใช้เซิร์ฟเวอร์ PostgreSQL โดยทั่วไปมีราคาถูกกว่าการใช้งานในองค์กร นอกจากนี้ การปรับใช้ PostgreSQL บนระบบคลาวด์สามารถเพิ่มหรือลดขนาดเพื่อตอบสนองความต้องการของลูกค้าที่เปลี่ยนแปลง ทำให้สามารถคาดการณ์การตอบสนองได้มากขึ้น
มีข้อดีมากมายสำหรับการปรับใช้ PostgreSQL บนคลาวด์ แต่สิ่งเหล่านี้มีค่าใช้จ่าย ประเด็นแรกที่ต้องทำคือการปรับใช้ PostgreSQL บนคลาวด์อาจไม่เสถียรเท่าการปรับใช้ PostgreSQL ในองค์กรเสมอไป เนื่องจากความผันผวนของเมฆไม่สามารถคาดเดาได้ จึงมักได้รับผลกระทบ การปรับใช้ PostgreSQL บนระบบคลาวด์นั้นไม่ปลอดภัยเท่ากับการติดตั้ง PostgreSQL ภายในองค์กรเสมอไป ในบางกรณี อาจไม่ได้รับการปกป้องจากการเข้าถึงโดยไม่ได้รับอนุญาตเสมอไป

ฐานข้อมูลที่ดีที่สุดสำหรับข้อมูลของคุณ

PostgreSQL เป็นตัวเลือกที่ยอดเยี่ยมสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลที่ต้องดำเนินการอย่างแม่นยำและมีประสิทธิภาพ เนื่องจากเป็นฐานข้อมูลที่สมบูรณ์และใช้กันอย่างแพร่หลาย เอ็นจิ้นการสืบค้นจึงเหมาะสมกับประเภทของการสืบค้นที่คุณน่าจะพบมากที่สุด
ฐานข้อมูล MongoDB เป็นตัวเลือกที่ยอดเยี่ยมสำหรับการจัดเก็บข้อมูลที่ไม่ต้องมีขั้นตอนการประมวลผลมากมาย สามารถจัดการข้อมูลในฐานข้อมูลที่เร็วกว่า PostgreSQL และมีขนาดใหญ่กว่า PostgreSQL

Postgresql สามารถจัดการกับข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างได้หรือไม่?

ในสภาพแวดล้อมนี้ หนึ่งในแพลตฟอร์มฐานข้อมูลโอเพ่นซอร์สที่เติบโตเร็วที่สุดคือ PostgreSQL ซึ่งมีความโดดเด่นด้วยความสามารถในการจัดการข้อมูลทั้งที่มีโครงสร้างและไม่มีโครงสร้าง

ฉันกำลังพัฒนาแอปเพื่อติดตามของว่างที่คุณกินตลอดทั้งวัน โครงสร้างจะเป็นแบบนี้ใน Mongo ในกรณีนี้ หากผู้ใช้ต้องการเพิ่มถั่วลิสงอีกครั้ง มูลค่าของถั่วลิสงจะคูณด้วย 1 ส่งผลให้ได้ 31 แทนที่จะเป็น 30 เนื่องจากฉันไม่รู้ว่าผู้ใช้จะมีขนมอะไร ฉันจึงสร้างการตั้งค่าแบบไม่มีโครงสร้างนี้ คอลัมน์อาหารว่างบนโต๊ะควรเป็นอย่างไร? ฉันต้องการขนมสายยาวที่แบ่งเป็นช่องว่าง เป็นผลให้ฉันสามารถคำนวณได้ว่าฉันกินของว่างไปเท่าไหร่ ฉันไม่คิดว่านี่เป็นความคิดที่ดีเพราะดูเหมือนเป็นการลงโทษที่โหดร้ายและผิดปกติ เป้าหมายของฉันในการเขียนคือทำให้เสร็จอย่างรวดเร็วเพื่อให้สามารถอัปเดตได้แบบเรียลไทม์

ข้อดีของฐานข้อมูล Nosql

เนื่องจากฐานข้อมูล NoSQL ไม่มีโมเดลข้อมูลที่กำหนดไว้ล่วงหน้า จึงสามารถใช้จัดการข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างได้ ดังนั้น หากคุณใช้รูปแบบที่ถูกต้อง ข้อมูลสามารถจัดเก็บในรูปแบบใดก็ได้ที่เหมาะกับแอปพลิเคชันของคุณมากที่สุด SQL ยังเป็นภาษาสคริปต์ยอดนิยมสำหรับฐานข้อมูล NoSQL เมื่อคุณเข้าถึงข้อมูลได้ง่าย การสอบถามและจัดการข้อมูลก็ง่ายขึ้น

การสอน Postgresql Nosql

PostgreSQL ได้กลายเป็นตัวเลือกยอดนิยมสำหรับหลาย ๆ องค์กรที่กำลังมองหา ระบบจัดการฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ แบบโอเพ่นซอร์ส แม้ว่า PostgreSQL จะมีความสามารถในการปรับขนาดเป็นชุดข้อมูลขนาดใหญ่ แต่ก็ยังมีการสนับสนุนที่มีประสิทธิภาพสำหรับคุณลักษณะ NoSQL มากมาย บทช่วยสอนนี้จะแสดงวิธีเริ่มต้นใช้งานฟีเจอร์ NoSQL ของ PostgreSQL

ระบบจัดการข้อมูลที่ใช้ NoSQL ไม่จำเป็นต้องมีสคีมาตายตัวในการทำงาน ซึ่งแตกต่างจากระบบที่ใช้ SQL ฐานข้อมูล NoSQL ใช้เพื่อจัดเก็บข้อมูลจำนวนมากในที่เก็บข้อมูลแบบกระจาย ซึ่งจำเป็นต้องใช้พื้นที่จัดเก็บจำนวนมาก Twitter, Facebook และ Google เป็นเพียงไม่กี่บริษัทที่ใช้ NoSQL เพื่อจัดเก็บข้อมูลจำนวนมหาศาลและพัฒนาเว็บแอปพลิเคชันแบบเรียลไทม์ ฐานข้อมูลคีย์-ค่าจะเก็บข้อมูลและเรียกข้อมูลนั้นเป็นคู่ค่าคีย์จากข้อมูลที่เก็บไว้ สามารถใช้ฐานข้อมูล NoSQL เพื่อวัตถุประสงค์ที่หลากหลาย เช่น การสร้างคอลเลกชัน พจนานุกรม อาร์เรย์ที่เชื่อมโยง และอื่นๆ มีการใช้ประเภทเอกสารในระบบต่างๆ รวมถึงระบบการจัดการเนื้อหา แพลตฟอร์มบล็อก การวิเคราะห์ตามเวลาจริง และอีคอมเมิร์ซ ฐานข้อมูลฐานกราฟมักใช้สำหรับเครือข่ายสังคม โลจิสติกส์ และข้อมูลเชิงพื้นที่

มุมมองถูกกำหนดโดยใช้ CouchDB และ MapReduce เป็นไปไม่ได้ ที่ที่เก็บข้อมูล แบบกระจายจะรับประกันมากกว่าสองในสามสิ่ง ความสอดคล้องของข้อมูล: สิ่งสำคัญคือต้องรักษาความสอดคล้องของข้อมูลแม้หลังจากดำเนินการบางอย่างแล้ว ความอดทนของพาร์ติชันระบบ: ระบบควรทำงานต่อไปแม้ว่าการสื่อสารระหว่างเซิร์ฟเวอร์จะไม่เสถียร

เหมาะสำหรับธุรกิจ: Postgresql

PostgreSQL เป็นตัวเลือกที่ยอดเยี่ยมสำหรับธุรกิจที่ต้องการฐานข้อมูลที่สามารถจัดการกับข้อมูลจำนวนมากและการสืบค้นที่ซับซ้อน

Postgresql Nosql หรือ Sql

ไม่มีคำตอบที่ชัดเจนสำหรับคำถามนี้ เนื่องจากขึ้นอยู่กับความชอบและความต้องการของแต่ละบุคคล บางคนชอบฐานข้อมูล SQL มากกว่าเพราะเป็นแบบดั้งเดิมมากกว่าและมีคุณสมบัติและความยืดหยุ่นมากกว่า คนอื่นชอบฐานข้อมูล NoSQL เพราะปรับขนาดได้มากกว่าและให้ประสิทธิภาพที่ดีกว่า ท้ายที่สุดแล้ว ขึ้นอยู่กับแต่ละบุคคลที่จะตัดสินใจว่าฐานข้อมูลประเภทใดดีที่สุดสำหรับความต้องการของพวกเขา

ฐานข้อมูลทั้ง 2 ประเภทใช้สำหรับการวิจัย หัวข้อนี้จะมุ่งเน้นที่ไม่ใช่ SQL และไม่ใช่เฉพาะ SQL ตามความหมายของคำว่า NoSQL อันไหนที่จะใช้? อย่างที่คุณเห็น ต่อไปนี้เป็นการเปรียบเทียบฐานข้อมูลยอดนิยมบางส่วน MongoDB เป็นหนึ่งใน ฐานข้อมูล NoSQL ที่ได้รับความนิยม มากที่สุด ฐานข้อมูลแบบเอกสารมีไว้สำหรับการใช้งานทั่วไปเป็นหลัก ด้วยฐานข้อมูลแบบกระจายนี้สามารถจัดการข้อมูลจำนวนมากได้

MongoDB เป็นรูปแบบสิทธิ์ใช้งานแบบซอร์สที่อาศัยโอเพ่นซอร์สเป็นหลัก นอกจากนี้ นักพัฒนายังเขียนงานจำนวนหนึ่งโดยใช้ Python, JavaScript และ Go MongoDB, Cassandra, Redis, Memcached และ DynamoDB เป็นฐานข้อมูล NoSQL ทั้งหมด เมื่อใดที่เราสามารถใช้ฐานข้อมูลได้ ก่อนเลือกฐานข้อมูล คุณควรพิจารณาข้อกำหนดของโครงการและวัตถุประสงค์ทางธุรกิจอย่างรอบคอบ ควรปฏิบัติตามข้อกำหนดด้านล่างหากคุณต้องการ MongoDB แต่ถ้าคุณต้องการ Cassandra โปรดอ่านเอกสารประกอบก่อน

หากคุณกำลังมองหาฐานข้อมูลโอเพ่นซอร์สที่หลากหลายและใช้งานง่าย MySQL คือหนทางที่จะไป เนื่องจาก MySQL มีมานานแล้วและถูกใช้อย่างแพร่หลาย จึงมีทรัพยากรมากขึ้นสำหรับการเรียนรู้และใช้งาน PostgreSQL เป็นตัวเลือกที่ดีสำหรับผู้ที่ต้องการทำสิ่งที่พิเศษมากขึ้น มันมีราคาแพงกว่า แต่ก็มีคุณสมบัติมากกว่าและชุมชนที่ใหญ่กว่า ในที่สุด MongoDB ซึ่งเป็นฐานข้อมูลที่ใหม่กว่าก็ได้รับความนิยมเพิ่มขึ้น แต่ขาดทรัพยากรที่จำเป็นในการเป็นที่รู้จักมากที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้

เลือก Postgresql สำหรับฐานข้อมูล sql ถัดไปของคุณ

ระบบจัดการฐานข้อมูลเชิงวัตถุ PostgreSQL มีทั้งภาษาขั้นตอน, PL/SQL และภาษาคิวรีที่มีโครงสร้าง (SQL) ฐานข้อมูล PostgreSQL มีคุณสมบัติและความสามารถทั้งหมดของฐานข้อมูล RDBMS ทำให้ใช้งานได้ง่าย SQL Server เป็นฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ที่ทำงานบน Microsoft เป็นผลให้ PostgreSQL มีประเภทข้อมูลที่ซับซ้อนจำนวนมากขึ้นและอนุญาตให้มีการสืบทอดออบเจกต์ ทำให้ยากต่อการทำงานด้วย PostgreSQL และ MySQL เป็นทั้งฐานข้อมูล SQL ซึ่งหมายความว่าใช้ภาษาเดียวกันในการโต้ตอบกับระบบการจัดการ ในทางกลับกัน PostgreSQL เป็นระบบจัดการฐานข้อมูลขั้นสูงที่มีคุณสมบัติและความสามารถมากกว่า MySQL

เป็นฐานข้อมูล Postgresql A Nosql

PostgreSQL เป็นระบบจัดการฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ (RDBMS) แต่ก็สามารถใช้เป็น ระบบฐานข้อมูล NoSQL ได้เช่นกัน มีคุณสมบัติหลายอย่างที่ช่วยให้สามารถใช้เป็นฐานข้อมูล NoSQL ได้ เช่น ความสามารถในการจัดเก็บเอกสาร JSON และรองรับการจัดทำดัชนีเอกสาร

มองก็อด ปะทะ Postgresql

อะไรคือความแตกต่างที่สำคัญระหว่าง MongoDB และ PostgreSQL? ข้อดีของแต่ละอย่างคืออะไร?
PostgreSQL และ MongoDB ใช้ BSON เป็นแบ็กเอนด์ของฐานข้อมูล PostgreSQL มีสถาปัตยกรรมแบบกระจาย ในขณะที่ MongoDB มีสถาปัตยกรรมแบบเสาหิน และ PostgreSQL ใช้ SQL เพื่อจัดการธุรกรรม

Postgres Nosql Json

Postgres NoSQL JSON เป็นเครื่องมืออันทรงพลังที่ช่วยให้นักพัฒนาสามารถจัดเก็บและสืบค้นข้อมูลในรูปแบบ JSON ได้อย่างง่ายดาย นอกจากนี้ยังใช้งานง่ายและรวมเข้ากับฐานข้อมูลอื่นๆ ได้ดี ทำให้เป็นตัวเลือกที่เหมาะสำหรับนักพัฒนาที่ต้องการทำงานกับข้อมูลในรูปแบบต่างๆ

สัญกรณ์วัตถุเป็นวิธีการแจ้งวัตถุ JavaScript รูปแบบมาตรฐานเปิดประกอบด้วยการใช้คู่คีย์-ค่า วัตถุประสงค์หลักของ JSON คือการส่งข้อมูลระหว่างเซิร์ฟเวอร์และเว็บแอปพลิเคชัน Postgres รองรับประเภทข้อมูล Native JSON ตั้งแต่เวอร์ชัน 9.2 หากต้องการแทรกข้อมูลลงในคอลัมน์ JSON ตรวจสอบให้แน่ใจว่ามีการจัดรูปแบบอย่างถูกต้อง JSON สามารถอ่านได้ในรูปแบบต่อไปนี้ สามารถใช้โอเปอเรเตอร์และฟังก์ชันต่างๆ เพื่อจัดการข้อมูลนี้ได้

ใน Postgres คุณจะพบคุณสมบัติที่มีประโยชน์ในการประมวลผลข้อมูล JSON การใช้ฟังก์ชันรวมเช่น MIN, MAX, AVERAGE, SUM และอื่นๆ เราสามารถวิเคราะห์ข้อมูลของเราได้ เมธอด json_object_keys() ส่งคืนรายการคีย์สำหรับวัตถุที่อยู่นอกสุด คีย์วัตถุของรายการที่ซ้อนกันทั้งหมดจะถูกส่งกลับโดยเป็นส่วนหนึ่งของแบบสอบถามต่อไปนี้ เมื่อมีคอลัมน์ข้อมูลอยู่

วิธีการสืบค้นข้อมูล Json ใน Postgresql

PostgreSQL ช่วยให้คุณสามารถสืบค้นข้อมูล JSON

Postgresql

PostgreSQL เป็น ระบบฐานข้อมูลโอเพ่นซอร์สสัมพันธ์ เชิงวัตถุที่มีประสิทธิภาพ มีการพัฒนาอย่างแข็งขันมากกว่า 15 ปีและสถาปัตยกรรมที่ได้รับการพิสูจน์แล้วซึ่งทำให้มีชื่อเสียงในด้านความน่าเชื่อถือ ความสมบูรณ์ของข้อมูล และความถูกต้อง เป็นไปตามมาตรฐาน ACID อย่างสมบูรณ์ รองรับคีย์ต่างประเทศ การรวม มุมมอง ทริกเกอร์ และขั้นตอนการจัดเก็บ (ในหลายภาษา) นอกจากนี้ยังสนับสนุนมุมมองที่เป็นรูปธรรมซึ่งสามารถปรับปรุงประสิทธิภาพได้อย่างมากในบางแอปพลิเคชัน

ระบบจัดการฐานข้อมูลแบบโอเพ่นซอร์ส (DBMS) นี้ได้รับการออกแบบโดยชุมชนอาสาสมัครทั่วโลก โดยมีเป้าหมายเพื่อให้ง่ายต่อการใช้งาน PostgreSQL รองรับระบบปฏิบัติการหลักต่อไปนี้: Linux, UNIX (AIX, BSD, HP-UX, SGI IRIX, Mac OS X, Solaris, Tru64) และ Windows ภาษาการเชื่อมต่อฐานข้อมูลแบบเปิด (ODBC) รองรับข้อความ รูปภาพ เสียง และวิดีโอ และรองรับอินเทอร์เฟซใน C/C, Java, Perl, Python, Ruby, Tcl และ JavaScript

ฐานข้อมูล Nosql

ฐานข้อมูล NoSQL เป็นเครื่องมืออันทรงพลังที่สามารถช่วยจัดการข้อมูลจำนวนมากได้ มีประโยชน์อย่างยิ่งสำหรับการจัดการข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง เช่น ข้อมูลที่พบในโซเชียลมีเดียหรือเว็บล็อก ฐานข้อมูล NoSQL สามารถปรับขนาดตามแนวนอนได้ ซึ่งหมายความว่าสามารถจัดการกับการรับส่งข้อมูลที่เพิ่มขึ้นหรือการเติบโตของข้อมูลโดยการเพิ่มเซิร์ฟเวอร์มากขึ้น สิ่งนี้ทำให้เหมาะสำหรับการใช้งานที่พบกับกิจกรรมที่เพิ่มขึ้นอย่างกะทันหัน

ฐานข้อมูลประเภทนี้ช่วยให้มีความยืดหยุ่นมากกว่าฐานข้อมูลแบบเดิม ข้อได้เปรียบหลักของฐานข้อมูล NoSQL ที่เหนือกว่าฐาน ข้อมูลเชิงสัมพันธ์ คือความสามารถในการจัดเก็บข้อมูลในโครงสร้างเชิงตรรกะเดียว เช่น เอกสาร เป็นฐานข้อมูล NoSQL ในอุดมคติเพราะไม่ต้องการสคีมาในการจัดการชุดข้อมูลขนาดใหญ่และไม่มีโครงสร้างเนื่องจากเป็นแบบไม่สัมพันธ์กัน เนื่องจากฐานข้อมูล NoSQL ไม่มีโครงสร้างแบบลำดับชั้น จึงไม่จำเป็นต้องมีการเชื่อมโยงตาราง เนื่องจากความสามารถในการจัดเตรียมโครงสร้างข้อมูลที่หลากหลาย จึงสามารถใช้ NoSQL เพื่อวิเคราะห์ข้อมูลในแอปมือถือ โซเชียลเน็ตเวิร์ก และการวิเคราะห์ข้อมูลได้ แม้ว่าฐานข้อมูลแต่ละประเภทจะได้รับประโยชน์จากชุดคุณลักษณะของตนเอง แต่บริษัทต่างๆ มักจะใช้ NoSQL และฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ เมื่อใช้ข้อมูลในแอปพลิเคชัน ข้อมูลนั้นจะถูกจัดเก็บเป็นเอกสารในฐานข้อมูลเอกสาร ซึ่งช่วยจัดระเบียบ

ฐานข้อมูลเอกสารมักใช้สำหรับระบบการจัดการเอกสารและโปรไฟล์ผู้ใช้ ฐานข้อมูลคอลัมน์ กว้างจัดระเบียบข้อมูลในคอลัมน์เพื่อให้ผู้ใช้สามารถเข้าถึงเฉพาะคอลัมน์ที่เกี่ยวข้องกับสถานการณ์ของพวกเขา ฐานข้อมูลประเภทนี้สามารถพบได้ใน Apache HBase และ Apache Cassandra ฐานข้อมูลกราฟจัดการการเชื่อมต่อระหว่างองค์ประกอบในกราฟและเก็บข้อมูลจากองค์ประกอบเหล่านั้น ตรงกันข้ามกับฐานข้อมูลทั่วไปที่อยู่บนดิสก์ ข้อมูลจะอยู่ในหน่วยความจำมากกว่าดิสก์ ทำให้เข้าถึงข้อมูลได้เร็วกว่า สิ่งสำคัญคือต้องจำไว้ว่าไมโครเซอร์วิสขจัดความต้องการที่เก็บข้อมูลที่ใช้ร่วมกันแห่งเดียวสำหรับทั้งแอปพลิเคชัน IBM จัดเตรียมฐานข้อมูล NoSQL ที่ครอบคลุมสำหรับการใช้งานที่หลากหลาย ด้วย IBM Data Management Platform สำหรับ MongoDB Enterprise Advanced ทำให้ IBM Cloud Pak for Data กลายเป็นส่วนเสริม มันเข้ากันได้กับสแต็คการพัฒนาเว็บและมือถือยอดนิยมที่หลากหลายด้วยระบบนิเวศโอเพ่นซอร์ส รวมถึง Apache CouchDB, PouchDB และไลบรารี่สำหรับสแต็คเหล่านั้น

Postgresql ใช้ฟังก์ชัน Nosql ใดในการจัดเก็บข้อมูลลำดับชั้น

Postgresql ใช้ ฟังก์ชัน nosql ที่หลากหลายเพื่อจัดเก็บข้อมูลแบบลำดับชั้น ซึ่งรวมถึงการใช้ประเภทข้อมูลที่หลากหลาย เช่น JSON และ XML เพื่อจัดเก็บข้อมูล นอกจากนี้ postgresql สามารถใช้เทคนิคการทำดัชนีได้หลากหลาย เช่น B-tree และ GIN เพื่อจัดเก็บข้อมูลด้วยวิธีที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น

Common Table Expression (CTE) นอกเหนือจากการดำเนินการค้นหาหนึ่งรายการแล้ว ยังช่วยให้คุณได้รับแผนผังย่อย มีวิธีการดำเนินการอ่านข้อมูลตามลำดับชั้นในฐานข้อมูล noSQL และฐานข้อมูลที่ไม่ต้องการ CTE สำหรับการจำลองลำดับชั้นอย่างมีประสิทธิภาพ สามารถใช้ฐานข้อมูล noOSEc และฐานข้อมูลที่ไม่สนับสนุน CTE เนื่องจากดัชนีของค่าแฮชถูกสร้างขึ้นโดยใช้ดัชนีมาตรฐานจึงไม่สามารถใช้ได้ จำเป็นต้องค้นหาค่าจริง มีดัชนีหลายประเภทในฐานข้อมูลเอกสารภายใต้ชื่อต่างๆ เป็นไปได้ที่จะทำแบบสอบถามเดียวเพื่อเลือกทรีย่อยทั้งหมดโดยไม่ต้องสแกนเรกคอร์ดทั้งหมดในทรีย่อย

มันไม่ง่ายเลยที่จะใช้ตัวระบุสตริงที่ป้อนโดยผู้ใช้เพื่อกำหนดตัวคั่นลำดับชั้น ไม่สามารถจำลองสถานการณ์แผนภูมิต้นไม้ลูก / ครอบครัวได้เนื่องจากเป็นสถานการณ์จำลองหลักหลายรายการ ในกรณีส่วนใหญ่ คุณจะต้องการพ่อแม่ (ทางชีวภาพ) สองคนเพื่อรองรับการมีอยู่ของเส้นทางทั้งหมด (N = 2 / N ของโครงสร้าง) หากคุณต้องการเปลี่ยนโครงสร้างลำดับชั้นหรือ ID หรือรหัสพาเรนต์ คุณต้องอัพเดต HierarchyPath ในแผนผังย่อยก่อน เราไม่สามารถใช้ aStartWith clause เมื่อเริ่มจากตรงกลางได้ ดังนั้นเราต้องใช้การประกอบด้วยแทน

Nosql Database Postgresql เป็นตัวเลือกที่ยอดเยี่ยมสำหรับการจัดเก็บข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง

ฐานข้อมูล PostgreSQL NoSQL เหมาะอย่างยิ่งสำหรับการจัดเก็บข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างจำนวนมาก สามารถใช้เพื่อจัดเก็บข้อมูลที่ไม่เป็นลำดับชั้น เช่น ในฐานข้อมูลที่จัดเก็บข้อมูลลูกค้า หรือในฐานข้อมูลที่จัดเก็บข้อมูลเกี่ยวกับผลิตภัณฑ์ นอกจากนี้ ฐานข้อมูล NoSQL ยังเหมาะสำหรับชุดข้อมูลขนาดใหญ่ เนื่องจากสามารถจัดการข้อมูลจำนวนมากได้