Bir NoSQL Veritabanındaki Veriler Arasındaki İlişkiler Nasıl Korunur?

NoSQL veritabanları , üretilen veri miktarı katlanarak artmaya devam ettikçe giderek daha popüler hale geliyor. Ancak, bu veritabanlarının nasıl çalıştığı ve bir NoSQL ortamında veriler arasındaki ilişkilerin nasıl sürdürüleceği konusunda hala çok fazla kafa karışıklığı var. Geleneksel bir SQL veritabanında, veriler tablolarda saklanır ve ilişkiler yabancı anahtarlar aracılığıyla sürdürülür. Bir NoSQL veritabanında, veriler genellikle nesne yönelimli bir programlama dilindeki nesnelere benzeyen belgelerde saklanır. Belgeler iç içe olabilir, bu da yabancı anahtarlara ihtiyaç duymadan ilişkilerin sürdürülebileceği anlamına gelir. Bir NoSQL veritabanındaki veriler arasındaki ilişkileri sürdürmenin birkaç farklı yolu vardır. En yaygın yol, referans belgeleri kullanmaktır. Referans belge, başka bir belgeye referans içeren bir belgedir. Örneğin, bir blog gönderileri koleksiyonunuz varsa, her gönderinin yazar belgesine bir referansı olabilir. Bir NoSQL veritabanındaki veriler arasındaki ilişkileri korumanın başka bir yolu da katıştırılmış belgeler kullanmaktır. Katıştırılmış belge, başka bir belgenin içinde saklanan bir belgedir. Örneğin, bir blog gönderileri koleksiyonunuz varsa, her gönderide yazar bilgilerini içeren gömülü bir belge olabilir. Referans belgeleri veya gömülü belgeler kullanmanın avantajı, gelecekte verileri güncellemenin daha kolay olmasıdır. Örneğin, bir blog gönderisinin yazarını değiştirmek isterseniz, yalnızca yazar belgesini güncellemeniz gerekir. Her bir blog gönderisini güncellemeniz gerekmez. Referans belgeleri veya gömülü belgeler kullanmanın dezavantajı, verilerin sorgulanmasını zorlaştırabilmesidir. Örneğin, belirli bir yazar tarafından yazılan tüm blog gönderilerini bulmak istiyorsanız, her gönderi için yazar belgesini sorgulamanız gerekir. Çok sayıda belgeniz varsa bu verimsiz olabilir. Bir NoSQL veritabanıyla çalışıyorsanız, veriler arasındaki ilişkilerin nasıl sürdürüleceğini anlamak önemlidir. Referans belgeleri ve gömülü belgeler, bunu yapmanın en yaygın yollarından ikisidir.

NoSQL'in belge tabanlı bir veritabanında uygulanması, nesneler arasındaki ilişkilerin geliştirilmesi için yetersizdir veya yoktur. Bu blog gönderisinde, nesne/ilişki yönetimini bir veritabanına nasıl devredeceğinizi göstereceğiz. Nesne ilişkileri, REST API çağrısı kullanılarak oluşturulur. Bu örnekte, bir müşteriyi bir soruna bağlamak için PUT fiilini kullanacağız. Bir ilişki bu şekilde temsil edildiğinde, bir dizi nesne her zaman mevcuttur. Bir nesneye (yani ilişkiye) her referanstan sonra orijinal belgedeki değişiklikleri görebileceksiniz. Veritabanı her bir ilişkinin kullanımını kaydettiği için, belirli bir belgenin bir ilişkide nerede kullanıldığını da görebiliriz. Aşağıda gösterilen örnek sorguları kullanarak, özel bir sorgu kullanarak bir belgeye yapılan örtülü başvuruların varlığını bulabilirsiniz: referencedby=true.

MongoDB'de çeşitli belgeler arasında, mantıksal ilişkilerini gösteren ilişkiler vardır. Referanslı ve Gömülü yaklaşımlar kullanılarak ilişkiler modellenebilir. Aşağıdaki örnekte, N:N ilişkileri olan kullanıcılar için adres saklama durumuna bakalım.

Çoktan Çoğa (N:M) ilişkileri uygulamak, birden çoğa ilişkilerden daha zordur çünkü ilişkisel bir veritabanında bunu yapacak tek bir komut yoktur. MongoDB'de uygulandıklarında aynı şekildedirler. MongoDB, varsayılan olarak herhangi bir ilişki oluşturmanıza izin vermez.

"NoSQL" olarak da bilinen ilişkisel olmayan veritabanları , tipik olarak yalnızca SQL veritabanlarıdır. Bilgileri tutma yetenekleri büyük ölçüde farklıdır. İlişkisel olmayan bir veritabanı, verileri tipik olarak tablo dışı bir biçimde depolayarak SQL ve NoSQL veritabanları gibi modern veri yapılarının gereksinimlerine daha uygun hale getirir.

Bir Nosql Veritabanı İlişkisel Olabilir mi?

NoSQL veritabanları ilişkisel veritabanları değildir, yani SQL veritabanlarından farklı yapılara (satırlar ve sütunlar gibi) sahip olabilir ve kullanıcının ihtiyaçlarını daha kolay karşılayacak şekilde uyarlanabilir.

İlişkisel ve NoSQL gibi veritabanı sistemleri genellikle bulut yerel uygulamalarda uygulanır. Mimarileri ve veri depolama uygulamaları farklıdır ve bilgi ve verilere erişimleri de farklıdır. SQL olmayan bir veritabanı, yapılandırılmamış veya yarı yapılandırılmış verileri çiftler halinde veya biçimlendirmesi olmayan belgelerde depolar. NoSQL veri depoları, yüksek hacimli hizmetler saniyenin altında yanıt süreleri gerektirdiğinde tercih edilir. Şu anda güncellenmekte olan bir öğe için tutarlı bir sistem arıyorsanız, tüm kopyalar başarıyla güncellenene kadar bu yanıtı bekleyin. Yanıt en son olmasa bile, her düğüm bir anlık yanıt döndürür. Çoğaltılan bir veri düğümü başarısız olursa, bölüm toleransı sistemin çalışmaya devam etmesini sağlar.

Hizmet olarak veritabanı (DBaaS), bulutta yerel uygulamalar için diğer veri hizmeti türleri yerine tercih edilir. Bu hizmetler güvenlik, ölçeklenebilirlik ve izleme sağlamak için kullanılabilir. Her bir hizmet için bir Azure sanal makinesi yapılandırabilir ve bunun üzerine dilediğiniz veritabanını kurabilirsiniz. Bulutta yerel bir mikro hizmet, kullanıcının gereksinimlerine göre ilişkisel veya NoSQL veritabanlarından yararlanabilir. Hizmet olarak Azure veritabanı (DBaaS) platformu, yönetilen dört ilişkisel veritabanı içerir. Tam zamanında ve kullandıkça öde modellerinde geri durmaya gerek yok. Microsoft'un amiral gemisi veritabanı SQL Server'ın yanı sıra bir dizi açık kaynak alternatifi de mevcuttur.

Gerekli işlem çekirdeği, bellek ve depolama miktarını seçerek bir Azure veritabanını bir dakikadan daha kısa sürede sağlayabilirsiniz. Microsoft, Azure'u açık bir platform olarak tutmaya kararlı olduğundan şirket, popüler açık kaynaklı veritabanlarının yönetilen sürümlerini sağlar. Sunucusuz bilgi işlem katmanı, etkin olmayan dönemlerde veritabanlarını otomatik olarak askıya alarak yalnızca depolama ücretlerinin düşülmesine izin verir. Oracle, Sun Microsystems'i satın aldı ve MariaDB'nin yönetilen sürümü, MySQL'in bir çatalı olarak oluşturuldu. MariaDB için Azure Veritabanı, Azure bulutunun parçası olarak sağlanan, tam olarak yönetilen bir veritabanı hizmetidir. Hizmet, MariaDB topluluk sürümü sunucu motoru üzerine kurulmuştur. Öngörülebilir performans ve dinamik ölçeklendirme sağlayarak görev açısından kritik iş yüklerinin üstesinden gelebilir.

Komut satırı arayüzü aracı veya Azure Veri Taşıma Hizmeti, Postgres veritabanlarını buna geçirmenin mükemmel yollarıdır. CosmosDB, küresel düzeyde etkin/etkin kümeleme desteğine ek olarak, hem yazma hem de okuma işlemlerini destekleyerek, veritabanı bölgelerinizin herhangi birini bunu yapacak şekilde yapılandırmanıza olanak tanır. CosmosDB veritabanı sistemi, mevcut Mongo, Gremlin veya Cassandra veritabanlarını minimum kod veya veri değişikliği ile taşımak için kullanılabilir. Azure Tablo depolama, onu tüketen hizmetler için kolayca CosmosDB Tablo API'sine aktarılabilir. Şekil 5-13, Azure Cosmos DB için iyi tanımlanmış beş tutarlılık modeli içerir. Bu seçenekler tutarlılık, kullanılabilirlik ve performans arasındaki dengeleri yönetmeyi kolaylaştırır. Aşağıdaki tablo, her biri için tutarlılık düzeylerini göstermektedir.

Microsoft Program Yöneticisi Jeremy Likness, beş model hakkında mükemmel bir açıklama yaptı. NewSQL olarak bilinen yeni bir veritabanı teknolojisi, nesne yönelimli bir veritabanı oluşturmak için dağıtılmış ölçeklenebilirliği ACID garantileriyle birleştirir. Bulut ortamları geçici olduğunda, herhangi bir zamanda yeniden başlatılabilen veya yeniden programlanabilen temel sanal makinelerin varlığının bir sonucu olarak yeni SQL veritabanlarının gelişmesi mantıklıdır. Önceki rakam, Cloud Native Computing Foundation tarafından oluşturulan açık kaynaklı projeleri içermektedir. Bir Hizmet yapısı kullanan diğer iş yüklerinin aksine, bir istemci aynı NewSQL veritabanı işlemlerinden oluşan bir gruba tek bir DNS isteği gönderebilir. Veritabanı örneklerini onlarla ilişkili hizmetlerin adreslerinden ayırırsak, mevcut uygulama örneklerinin kullanılabilirliğini etkilemeden ölçeklendirebiliriz. Bir hizmete yönelik belirli bir istek, aynı anda kaç istek gönderilirse gönderilsin, her zaman aynı sonucu üretecektir.

Birçok avantajı nedeniyle, NoSQL veritabanları hızla daha popüler hale geliyor. Yatay olarak ölçeklendirme, daha fazla veriyi işleme, verileri daha esnek bir şekilde depolama ve diğer sistemlerle entegre etme yeteneği, bulut bilişimin tüm avantajlarıdır. NoSQL veritabanlarının geleneksel ilişkisel veritabanlarına göre birçok avantajı vardır.

Mongodb İlişkisel Olabilir mi?

Gelişmiş esnekliğe ve yatay ölçeklenebilirliğe sahip köklü, ilişkisel olmayan bir veritabanı sistemi olmasının yanı sıra, MongoDB ilişkisel veritabanlarına göre referans bütünlüğü ve eşzamanlılık gibi bazı avantajlara sahiptir.

Snowflake İlişkisel Bir Veritabanı mı?

Snowflake'in güçlü bir ilişkisel veritabanı olması şaşırtıcı değil. Standart üç (tablolar, ilişki ve birleştirme) ve daha sıra dışı kar tanesi modeli dahil olmak üzere tüm önemli ilişkisel veri modelleriyle kullanabilirsiniz. Veritabanı aynı zamanda gerçek zamanlı akışı, nesne indekslemeyi ve sorgu hızlandırmanın yanı sıra modern veritabanlarında bulunan tüm modern ilişkisel veritabanı özelliklerini de destekler. İlişkili mi değil mi? Bu veritabanı ilişkisel bir veritabanıdır.

Hangi Nosql Veritabanı İlişkileri veya Katılmaları Desteklemez?

MongoDB, Cassandra ve Hbase dahil olmak üzere ilişkileri veya birleştirmeleri desteklemeyen birkaç nosql veritabanı vardır. Bu veritabanları bazıları kadar popüler olmasa da hala birçok kuruluş tarafından kullanılmaktadır.

Oracle NoSQL Veritabanı, geleneksel ilişkisel veritabanlarında kullanılan genel birleştirme işlecini desteklemez. Bununla birlikte, aynı hiyerarşiye sahip tablolar için özel bir birleştirme türü sağlar. Sonuç olarak, birleştirmelerin yürütülmesi çok basittir çünkü yalnızca aynı konumda bulunan satırlar eşleşebilir.

Nosql'de Varlık İlişkisi

nosql'deki varlık ilişkisi, nosql veritabanındaki iki veya daha fazla varlık arasındaki ilişkidir. Bu ilişki bire bir, birden çoğa veya çoktan çoğa olabilir.

Belge Veritabanları İçin Er Diyagramları

Ancak, benzer şekilde belge tabanlı bir veritabanı için bir ER diyagramı oluşturmak için ER modelleme ilkelerini kullanabilirsiniz. Belgelerinizi depolamak için kullanılabilecek bir veri modeli oluşturun. Saklamayı düşündüğünüz belge türleri, her belge için alanlar ve özellikler ve bir bütün olarak modelin tümü bu veri modeline dahil edilmelidir. Veri modelinizi oluşturmak için bir varlık diyagramı gereklidir. Aşağıdaki şema, belge deponuzdaki verilerin yapısını gösterecektir. Ardından, ilişki diyagramını kullanarak bir veri modeli oluşturun. Aşağıdaki diyagram, veri modelinizdeki varlıklar arasındaki ilişkiyi göstermektedir.

Nosql'de çoktan çoğa ilişki

Sayıdan çoğa ilişki, iki varlığın aynı varlığın birden çok örneği tarafından bağlanabildiği ilişkidir. Bazı gerçek hayattan örnekler var: doktorlar çok sayıda hastayı tedavi ederken aynı zamanda çok sayıda doktora sahip olabiliyorlar.

Bir NoSQL veritabanıyla node.js uygulamam için bir taksonomi yapısı (coğrafi terimler) uygulamak istiyorum. Coğrafi etiketlerin arkasındaki fikir, belirli şehirlerde veya kasabalarda doğmuş insanları bu terimlerle tanımlamak, daha sonra filtrelemek ve etiketlemekti. John Doe 1957'de Blackburn'de (Lancashire) doğdu, Paul Brown 1960'ta Liverpool'da ve Georgia Doe 1982'de Wirral'da doğdu. mümkün değildir. NoSQL dünyasında acemiyim (NoSQL veritabanları tasarlamadım, bu yüzden önümde ciddi bir tasarım sorunu var). Bunu çözmek için birkaç seçenek olduğuna inanıyorum.

Kaz Ayağı Gösterimi: Çoktan Çoğa İlişki

Çok sayıda ilişkiyi grafiksel olarak temsil ederken genellikle bir veritabanında Crow's Foot Notation'ı görürsünüz. Tablolar arasındaki ilişkiler, bu gösterime göre bir dizi çizgi ile temsil edilir. Bir grafiğin kökenleri (sol üst köşe) genellikle "yabancı" olarak adlandırılan tabloya inen bir çizgiyle başlar (çünkü orijin orasıdır). Bunu takiben satırlar ilgili tabloya, ardından alt tabloya gidecektir.

Nosql Dokümantasyonu

Nosql dokümantasyonu, nosql kodunu yazmak için kullanılan bir süreç veya bir dizi kuraldır. nosql kodunu daha okunabilir ve daha kolay anlaşılır hale getirmek için tasarlanmış bir kodlama stilidir.

NoSQL veritabanları, geleneksel ilişkisel veritabanlarının aksine verileri sabit bir biçimde saklamaz. En yaygın türler belgeler, anahtar değerler, geniş sütunlar ve grafiklerdir. 2000'li yılların sonunda, depolama maliyetlerinde önemli bir düşüş, NoSQL veritabanlarının geliştirilmesine yol açtı. Geliştiriciler, bu araçları büyük miktarlarda yapılandırılmamış verileri depolamak için kullanabilir ve bu da onların çok çeşitli projeler üzerinde çalışmalarına olanak tanır. Belge veritabanları, anahtar-değer veritabanları, geniş sütun depoları ve grafik veritabanları, en yaygın NoSQL veritabanlarından bazılarıdır. Birleştirme gerekmediği için sorgular daha hızlıdır. En yaygın kullanım durumları, kritik (örneğin, finansal veriler) ve daha eğlenceli (örneğin, akıllı kedi çöp kutusundan IoT okumalarını depolamak) uygulamaları içerir.

Bu öğreticide, bir NoSQL veritabanının nasıl çalıştığına ve çeşitli uygulamalar için neden faydalı olduğuna bakacağız. Ayrıca, NoSQL veritabanları ve uygulamaları hakkında bazı yaygın yanılgılara da göz atacağız. DB-Engines'e göre MongoDB, dünyanın en yaygın kullanılan ilişkisel olmayan veritabanıdır. Bu eğitimde bir MongoDB veritabanını sorgulamak için bilgisayarınızda herhangi bir yazılıma ihtiyacınız yoktur. Bir küme, MongoDB veritabanlarının depolandığı bir veritabanları koleksiyonudur. Bir kümeniz olduğunda Atlas veri deposuna erişilebilir. Oluşturabileceğiniz üç tür veri tabanı vardır: tercih ettiğiniz programlama diline bağlı olarak manuel olarak Atlas Data Explorer'da, MongoDB Shell'de veya MongoDB Compass'ta.

Bu örnek, Atlas'ın örnek veri setinin nasıl içe aktarılacağını gösterecektir. Bir NoSQL veritabanı, geliştiricilere esnek veri modelleri, yatay ölçeklendirme, ışık hızında sorgular ve kullanım kolaylığı gibi bir dizi avantaj sağlayabilir. Veri Gezgini'nde yeni belgeler ekleyebilir, var olanları düzenleyebilir ve belgeleri silebilirsiniz. Toplama çerçevesini kullanarak verilerinizi çok güçlü bir şekilde analiz edebilirsiniz. Atlas ve Atlas Data Lake verilerini grafikler üzerinde kolayca görüntüleyebilirsiniz.

Nosql Sorgusu

NoSQL veritabanları genellikle ölçeklenebilirliğin veri tutarlılığından daha önemli olduğu durumlarda kullanılır. NoSQL veritabanları, SQL benzeri sorgulama dillerini destekleyebileceklerini vurgulamak için bazen "yalnızca SQL değil" olarak da adlandırılır.

Daha önce, veri modelleri ve sorgulama sistemleri yakından entegre edilmişti. Artık geliştirici üretkenliğine öncelik veren veritabanı sistemleri oluşturabilir ve geliştirici üretkenliğine öncelik vermek için sorgu yöntemini veri modelinden soyutlamaya başlayabiliriz. Dünyanın ilk ticari veri tabanı olan SABRE, uçak bileti verimliliğini artırmak için 1994 yılında IBM ve American Airlines tarafından kuruldu. NoSQL veritabanları, son birkaç yılda ölçeklenebilirlik, çalışma süresi, yedeklilik, esneklik ve esneklik için optimize edilmiştir. Harita küçültmeyi Riak ve MongoDB'de bir seçenek olarak eklemenin yanı sıra CouchDB ve Riak'a da eklediler. SQL'den basit, geçici bir bildirimsel sorgu bekliyorduk, ancak bunun daha çok bir komut dosyası hilesi olduğu ortaya çıktı. Kolayca ölçeklenebilen bir veritabanı sistemi kuruyorsanız, sorgu birincil odak noktanız değildir.

XQuery ve Jsoniq, belge veritabanlarındaki hiyerarşik belgeleri almak için kullanılabilecek standart bir sorgu dili oluşturma girişimleridir. Bir XML belge veritabanı olan MarkLogic, XQuery'ye ek olarak XQuery'yi kullanırken ArrangoDB, veri modelleme için ayarlanmış kendi üst kümesini kullanır. Her iki dilin de diskte depolanan veri biçimiyle güçlü bir bağlantısı vardır ve her ikisi de ticari olarak kullanılmıştır. Bir belge veritabanında kullanılan sorgulama dillerinden biri veya her ikisi, veritabanında kullanılan sorgulama dilleriyle ilişkilidir. N1QL (veya ilk biçim olmayan sorgu dili), SQL'in aksine, doğası gereği son derece SQL benzeridir. İlişkilerin uygulanmamasına rağmen, resmi veya gayri resmi olmasına bakılmaksızın belgeler üzerinde işbirliği yapıyoruz. Hem Couchbase hem de Cassandra, ilişkisel aramaya ihtiyaç duymadan verileri bu şekilde sorgulayabilmek için dizinlerine ve sorgu ayrıştırmalarına çok zaman ve çaba harcadılar.

Nosql'de Sorgu Yapabiliyor musunuz?

NoSQL adı SQL'e atıfta bulunmaz. SQL, No SQL'de sorgu yazmak için tercih edilen bir yöntem değildir. Yazılım, verileri ilişkisel biçimde değil, organize bir şekilde depolar.

Nosql Örneği Nedir?

Cassandra, HBase ve Hypertable gibi sütun tabanlı NoSQL veritabanları yaygındır.

Nosql Sql'den Daha mı Kolay?

SQL veritabanları, sorguları işleme ve tablolardaki verileri birleştirme avantajına sahiptir ve bu da, ad hoc istekler gibi yapılandırılmış verilere karşı daha karmaşık sorgulara izin verir. Özellikle büyük miktarda veriyle uğraşırken, bir NoSQL veritabanının ürünler arasındaki tutarlılığı, bu tür veritabanında yaygın bir özelliktir.

Nosql Veri Modeli

NoSQL veri modeli nedir? Artıları ve eksileri nelerdir? İlişkisel veritabanı yönetim sistemi (RDBMS) diye bir şey yoktur ve bu, kopyalanması imkansız bir modeldir. Sonuç olarak, modelin verilerin nasıl bir ilişki içinde olduğunu yani hepsinin nasıl bir araya geldiğini anlaması için açık bir yol yoktur.

8 Redis'te Veri Modelleme Modelleri, NoSQL'de veri modellemenin temellerini ve başlangıç ​​için en iyi uygulamaları kapsar. Kitap, geliştiricilerin geleneksel veritabanlarının oluşturabileceği zorluklar olmadan modern uygulamalar oluşturmak için kullanabilecekleri sekiz veri modelini inceliyor. NoSQL kullanarak, tek bir tablo veya koleksiyon oluşturmak için iki ayrı tabloyu veya koleksiyonu birleştirebilirsiniz. Sonuç olarak, ilgili tüm verileri bulmak ve aralarındaki ilişkiyi anlamak daha kolaydır. NoSQL'deki her tablo kendi başına görüntülenebilir. Birden çoğa ilişkileri modellemek istediğinizde, sınırlı listeleri (bilinen boyutlara sahip listeler gibi) ve sınırsız listeleri ayrı ayrı katıştırırsınız. Bu durumda ürün tektir ve çok sayıda inceleme, yazar adı, yayın tarihi, derecelendirme ve yorum 'birçok' değişkendir.

İlk model, kenarları sınırsız olan bir diziden çoğa ilişkidir. İlişkisel bir veritabanının amacı, ürünleri ayrı tablolarda depolamaktır. Şemalar çok esnek olduğundan ve tür alanlarını koleksiyon türlerine göre ayırmanıza izin verdiğinden, tüm Redis Stack şemaları bu özellikle kurulabilir. Siz zaman serisi verilerini toplayıp birleştirdikçe, kova modeli ek yükü azaltır. Bir revizyon modeli, gerçek zamanlı verilerin gerekli olduğu çeşitli bağlamlarda kullanılabilir. Bu modeller, NoSQL'deki JOIN işlemleriyle ilişkili komplikasyonları ortadan kaldırmak için kullanılabilir. Ağaç ve Grafik Modeli, insan kaynakları, CMS'ler, ürün katalogları ve sosyal ağlar gibi çeşitli yoğun JOIN tabanlı işlemler için özellikle yararlıdır.

Bu model, bir ilişkisel veritabanı yönetim sistemi (RDBMS) tarafından desteklenmemektedir çünkü bir model tarafından desteklenmeyen bir modele dayanmaktadır. Verilerin depolanması, disk kullanımı, bellek içi veya her ikisi de dahil olmak üzere çeşitli şekillerde gerçekleştirilebilir. Redis Launchpad, NoSQL ve Redis kullanılarak yazılmış bir dizi uygulamaya sahiptir.

Belge Uygulaması Nosql Verileri

Verilerinizi depolamak için bir belge uygulaması kullanmanın birçok nedeni vardır. İlk olarak, belge veritabanları çok esnektir ve verileri çeşitli biçimlerde kolayca depolayabilir. Bu, verileri isterseniz JSON, XML ve hatta ikili biçimlerde depolayabileceğiniz anlamına gelir. İkincisi, belge veritabanlarını ölçeklendirmek genellikle geleneksel ilişkisel veritabanlarından daha kolaydır. Bunun nedeni, birden çok sunucuda çok kolay bir şekilde parçalanabilmeleridir. Son olarak, belge veritabanları genellikle belirli sorgu türleri için ilişkisel veritabanlarından daha iyi performans sağlar.

Belge yönelimli veritabanlarında veriler, diğer modern veritabanlarında olduğu gibi sütunlar/satırlar yerine JSON formatında depolanır. Bu tür veriler, RDBMS'lerle üstesinden gelinmesi çok daha zor olan zorlukların üstesinden gelmenizi sağlar. Belge depoları, geliştiricilerin çevik yazılımları doğal ve uyarlanabilir bir çözüm haline getirerek daha hızlı işbirliği yapmalarına olanak tanır. Etkileyici sorgu dili ve çok yönlü dizin özelliği, çeşitli şekillerde sorgulamayı kolaylaştırır. ACID işlemlerini kullanarak, ilişkisel bir veritabanında almaya alışkın olduğunuz tüm garantileri koruyabilirsiniz. Dağıtılmış sistemlerin bir sonucu olarak verileriniz sonsuz ölçeklenebilir ve esnek hale gelebilir. Her belge ayrı olarak barındırılır ve veri konumunun zarar görmemesi için sunucular arasında daha kolay dağıtılır.

Belge veritabanları, ilişkisel veritabanlarının aksine, daha hızlı okunabilen sezgisel, pratik modelleme kullanır. Veri kalitesi daha düşük olacağından, daha az katı tablolar olacaktır. Yerel ölçeklendirme olmadığından, geleneksel ilişkisel veritabanınızı bölümlere ayırmak istiyorsanız, pahalı ölçeklendirme sistemleri için ödeme yapmanız gerekir. Belge odaklı bir veritabanındaki her belge deposu, farklı belge türleri için alanlar içerir ve bunlar isteğe bağlıdır. Her belge aynı yapısal yapıya sahipken, her belgede farklı alanlar bulunur. Her belgenin bilgi eklemek, değiştirmek, silmek ve sorgulamak için kullanılabilen kendi benzersiz kimliği vardır. Belge kodlamanın genellikle bazı standart formatları veya kapsüllenmiş verilerin (veya bilgilerin) sıkıştırılmasını içerdiği varsayılır.

Belge odaklı veritabanları, çok daha esnek olmaları ve tutarlılık gerektirmemeleri bakımından geleneksel veritabanlarından farklıdır. Veritabanındaki sütunlara veri göndermek yerine, veriler doğrudan belgeden alınır. Her veri kümesine yeni bilgi alanları eklemek gerekmez, yalnızca belge deposundaki ilgili olanları eklemek gerekir.

Mongodb ve Sql Arasındaki Fark

Belgelerin farklı olduğuna dikkat etmek önemlidir. Bir belgeye dahil edilebilecek alan sayısında bir sınır yoktur. Belge türleri, bunlarla ilgili alanları da içerebilir. Örneğin bir belge, bir veritabanındaki bir müşteriyi temsil edebilir. Belge, müşterinin tam adını, adresini ve telefon numarasını içerecektir. Alanlara müşterinin sipariş geçmişi ve hesap bakiyesi de dahil edilebilir.
MongoDB ile SQL arasındaki fark, veritabanlarının tablo olmaması ve belgelerin de tablo olmamasıdır. MongoDB, SQL'de olduğu gibi bir alan koleksiyonuna sahip değildir. Belge koleksiyonları ise birbiriyle ilişkili alanlardan oluşur.