NoSQL Veritabanları, Yüksek Hızlı Veri Alımı İçin Mükemmel Çözümdür!

NoSQL veritabanları genellikle birleştirmelerin çok yavaş olacağı veya çok fazla veri çoğaltması oluşturacağı durumlarda kullanılır. Ek olarak, birçok NoSQL veritabanı yatay olarak ölçeklenebilir olacak şekilde tasarlanmıştır, bu da birden çok sunucuda kolayca parçalanabilecekleri anlamına gelir. Birleştirmeler, tüm verilerin tek bir sunucuda olmasını gerektirdiğinden yatay ölçeklendirme için pek uygun değildir.

Oracle gibi daha geleneksel veritabanlarında kullanılan genel birleştirme işleçleri, Oracle NoSQL Veritabanını desteklemez. Ancak, aynı tablo hiyerarşisindeki tablolar arasında ayrı bir birleştirme türünü destekler. Yalnızca aynı koordinatlara sahip satırlar birleştirilebildiğinden, aynı yerde bulunan satırlar verimli birleştirmelere izin verebilir.

İşlem, JOIN yan tümcesinde aralarında ilgili bir sütun kullanarak iki veya daha fazla tablodaki satırları birleştirir. Çoğu Oracle NoSQL veritabanında, bir kullanıcı hiyerarşik ilişkileri ayırt edilmiş tablolardan veri çıkarmaya çalışırken birleştirmeler kullanılır.

gömme, MongoDB'de yaygın olarak karşılaşılan kalıplardan biridir. Normalleştirme, bir sürecin parçaları ayrı bileşenlere ayrıldığında gerçekleşir. Parçalar tipik olarak mongo'da tek bir belgedir, bu nedenle birleştirme gerekmez.

Neden katılmıyorsun? MongoDB gibi belge yönelimli veritabanlarının amacı, denormalize edilmiş verileri depolamaktır. Koleksiyonlar arasında hiçbir ilişki olmamalıdır. Aynı veriler iki veya daha fazla belgede isteniyorsa tekrar edilmelidir.

Nosql'de Katılmalar Mümkün mü?

Evet, nosql veritabanlarında birleştirmeler mümkündür. Ancak, ilişkisel veritabanlarında olduğu kadar yaygın değildirler çünkü nosql veritabanları genellikle daha ölçeklenebilir ve performanslı olacak şekilde tasarlanır. Birleştirmeler, birden çok nosql koleksiyonundaki verileri birleştirmek için kullanılabilir, ancak diğer işlemlerden daha pahalı olabilirler.

Yeni $lookup operatörü, MongoDB 3.2 $lookup operatörünü kullanarak iki veya daha fazla koleksiyonda sol dış birleştirme işlemi gerçekleştirmenize olanak tanır. Toplamanın anlaşılması, basit bulma sorgularından daha zordur ve tamamlanması genellikle daha uzun sürer. Karmaşık arama operasyonlarında güçlü ve gereklidirler, ancak aynı zamanda savunmasızdırlar. MongoDB için bir toplama sorgusu, bir ardışık düzen işleçleri dizisini geçirerek diğer tüm sorgularla aynı şekilde çalışır. Belge, metin, tarih ve derecelendirme bilgilerine ek olarak bir tarih, derecelendirme ve onu yazan kullanıcıya bir referans içerir. Şu anda, kullanıcı puanlarına göre en son yirmi gönderiyi ters kronolojik sırada gösteriyoruz. $lookup özelliği, MongoDB 3.2'ye önemli bir eklemedir.

Bir NoSQL veritabanında az miktarda ilişkisel veri kullanırken, bazı daha zor sorunların üstesinden gelmek faydalı olabilir. $ arama operatörü düzenli olarak kullanılmamalıdır. Çok fazla veriye ihtiyacınız varsa ilişkisel bir veritabanı (SQL) kullanın.

Mongodb Katılmak İçin İyi mi?

MongoDB Birleştirmeleri özelliği , MongoDB Koleksiyonları Birleştirme işlemleri için yeni bir Arama işleminin kullanıma sunulması sayesinde artık MongoDB 3.2 tarafından desteklenmektedir.

MongoDB, yapılandırılmamış verileri tüketmekten korkmuyor. MongoDB birleştirmelerini Merge birleştirmeleri ve hash birleştirmeleriyle karşılaştırırken, henüz Merge birleştirmelerini ve hash birleştirmelerini yapamıyoruz. İç içe geçmiş döngüleri bir dizinden diğerine birleştirmesine izin veren bir dizin sağlayarak, aramaya yardımcı olabiliriz. Ancak, herhangi bir 'JOIN'in performansındaki çarpıcı iyileştirmeler açısından, bunu yapamıyoruz. Aşağıdaki sorgu için, MongoDB'nin grafik kullanıcı arayüzü olan Studio 3T'deki SQL sorgulama özelliği yardımıyla aşağıdaki MongoDB betiğini çalıştırıyoruz. Sonuçlar, bireysel siparişlerin sayısını ve bu siparişlerin toplam değerini ortaya koyar; her ikisi de bireysel müşteri ve mağaza ilgili kişi sayısıyla ölçülür. Dizin bu notta tartışılmaktadır.

Bir koleksiyondan yalnızca birkaç alana ihtiyacınız varsa, bu alanları gerçek sorgu ölçütleriyle içeren bir 'kapsayan dizini' kullanarak çok daha iyisini yapabilirsiniz. Sonuç olarak, satış için bir dizin oluşturduk. Kişinin kimlik numarası. Bir kişiyle ilişkili varlık kimliği ve satışlar. Satış için OrderHeaders Bu tür alanlarda kümelenmiş dizine benzer tek bir _id alanı kullanılır. Birleştirme sırasına yansıyan toplama sırası, Studio 3T'deki birleştirmelerin sırasını yansıtarak 4,2 saniyelik daha hızlı yürütme süresi sağlar. MongoDB ve SQL Server aynı sunucuyu paylaşır ve ikincisi aynı MongoDB toplamasını 160 milisaniyede yönetir.

Bu durumda faturalardan ticaret kayıtlarına bakıyoruz. Değişmemeleri için bir takım geçerli nedenler vardır ve değişmezler. Geçmiş verilerimizi MongoDB'nin önceden hazırlanmış formatında hazırlıyor ve koruyoruz. Bunun gibi bir ara koleksiyonla ön toplama yaparak raporumuzun süresini 25 milisaniyeye indiriyoruz. Kodun tam örneğini burada bulabilirsiniz: Bu, makinemde 120 ms'yi toplayacak ve ilgili adımları düşündüğünüzde bu oldukça etkileyici. Aynı şekilde, bir satış görevlisinin raporu da doğru olmalıdır. Bu, 'satış' ve 'pozisyonlar' kelimelerinin birleştirilmesiyle saniyeler içinde yapılır.

Önce $null satış elemanlarından (mail order müşterileri) tüm kayıtları kaldırarak tüm kayıtları 48 milisaniyede ortadan kaldırabiliriz. Nihai rapor için ihtiyaç duyduğunuz belgeleri ve tüm aramaların bir listesini alana kadar sıralama ertelenmelidir. Başlamadan önce eşleştirmeye ve yansıtmaya başlamalısınız. Ardışık düzen her belgeden geçerken, yalnızca ihtiyaç duyduğunuz verilerin belgeye beslendiğinden emin olarak belgeyi yalın tutmak çok önemlidir. Son olarak, bir toplama boru hattında gerçekleştirilecek aşamaların sırasını bulmak çok önemlidir.

Bu, iki veya daha fazla kaynaktan verilerin toplanmasına izin verdiği için veri analizi yapılırken daha geniş bir seçenek yelpazesine olanak tanır. Ayrıca, verileri belirli kategorilerde gruplayabilme özelliği sayesinde veriler belirli kategorilerde sınıflandırılabilir ve kolayca bulunabilir.
MongoDB'nin yapısı, diğer veritabanı sistemlerinden birkaç yönden farklıdır. Bu, daha hızlı veri alımının yanı sıra daha iyi veri yönetimi ve depolama sağlar. Ayrıca, veritabanının daha fazla sayıda veri için kapasitesi nedeniyle, ölçeklendirme yeteneğine sahiptir.
Muazzam gücü nedeniyle MongoDB, diğer veritabanı sistemlerinde bulunmayan çeşitli özelliklere sahiptir. Sonuç olarak, veri analizi ve veri depolama için çok verimli bir yöntemdir.

Mongodb'un Birleştirme İşlevi

MongoDB, son derece popüler bir özellik olan iki koleksiyonu tek bir veritabanında birleştirmenize olanak tanır. MongoDB'nin birleştirme sözdizimi, SQL Server'ınkinden daha güçlüdür ve birleştirme işlemi daha verimlidir.
Ancak MongoDB, koleksiyonlar arasında sorgu birleştirmelerini desteklemez. MongoDB'de, birleştirme işlemlerini gerçekleştirmek için $lookup toplama işlevi kullanılabilir.

Neden Nosql Kullanmamalısınız?

NoSQL platformu, dinamik işlemleri de desteklemez. Asit özelliklerinin sabit olacağına dair bir garanti yoktur. Örneğin, hassas verilerle uğraşıyorsanız, SQL veritabanlarını tercih edebilirsiniz. Ayrıca, çalışma zamanı esnekliğine ihtiyacınız varsa, NoSQL'den kaçınmalısınız.

Veritabanı NoSQL , veritabanı NoSQL ile karşılaştırıldığında daha küçük bir depolama alanı ve daha az CPU ve bellek için optimize edilmiştir. Aynı zamanda daha az esnektir ve bir ölçekte kullanmak daha etkilidir. Aynı türdeki verilerin birden çok koleksiyonu, anormal veri yapısından etkilenir. Sonuç olarak, dizinlerin ve eşitleme düğümlerinin sayısı artar, bu da veri hacmini ve dolayısıyla bunları güncellemek için harcanan zamanı artırır. Geleneksel NoSQL sunucularının Nihai Tutarlılığı sürdürmesi amaçlanır, bu nedenle hiçbir değişikliğin yapılmadan önce dizinler veya düğümler aracılığıyla yayılması gerekmez. Bazı NoSQL üyeleri, yeni dizinlerin oluşturulmasını gizleyebilir (örneğin, RavenDB otomatik dizinler oluşturur). Diğerleri, dizine eklemeye gerek kalmadan tüm MongoDB veritabanını tarayabilir.

Bir NoSQL veritabanı kullanılacaksa, erişim kalıplarını karşılayacak şekilde tasarlanmalıdır. Bilinmiyorsa veya sık sık değişiyorsa değiştirilmeleri gerekebilir. OLAP sistemlerinin verilerinizi dilimlemesi ve parçalara ayırması gerektiğinden, belge odaklı NoSQL veritabanları atomik tüketim için tasarlanmamıştır. Devam Edecek seçeneği, NoSQL'deki veri bütünlüğü sorunlarını ele almak için kullanılabilir (Grafik tabanlı NoSQL hariç). Amazon DynamoDB, geçen yıl ASİT uyumlu hale geldiği için oyunda biraz geç kaldı.

SQL yönergelerinin NoSQL veritabanlarıyla uyumsuzluğu ve performans verileriyle ilgili performans sorunlarını desteklememesi dahil, NoSQL veritabanlarının bazı dezavantajları vardır. Ayrıca, noSQL veritabanlarının ilişkisel veritabanlarıyla aynı özelliklere sahip olmaması, uyumlu yazılım bulmayı ve kullanmayı zorlaştırır.

Veritabanları Sql Veritabanları Neden Nosql'den Daha İyi?

SQL veritabanlarını kullanmak, bir nosql veritabanından daha kararlı ve daha hızlıdır.

Nosql Birleştirme Eşdeğeri

nosql'de bir birleştirmenin doğrudan eşdeğeri yoktur, ancak benzer bir sonuca ulaşmanın birkaç yolu vardır. En yaygın yol, verilerinizi normalleştirmemektir, yani verileri birden çok belgede çoğaltmanız anlamına gelir. Bu manuel olarak yapılabilir veya MongoMapper gibi sizin için halledecek bir araç kullanabilirsiniz. Bunu yapmanın başka bir yolu da biraz daha karmaşık ama daha esnek olabilen map/reduce kullanmaktır.

İlişkisel Bir Veritabanına Katılma

İlişkisel veritabanındaki birleştirme işlemleri arasındaki benzerlikler nelerdir?
İlişkisel bir veritabanındaki SQL birleştirmeleri, sorgu, filtre ve grup işlemleri gerçekleştirdikleri için ardışık düzen işlemlerine benzer.

Mongodb Katılımları

MongoDB Birleştirmeleri, MongoDB'nin iki veri koleksiyonunu bir araya getirmesinin bir yoludur. Bu, tek bir sonuç oluşturmak için birden çok koleksiyondaki verileri birleştirmeniz gerektiğinde kullanışlıdır. Örneğin, bir kullanıcı koleksiyonundaki verileri onların gönderi koleksiyonuyla birleştirmek için bir birleştirmeyi kullanabilirsiniz.

MongoDB açık kaynaklı NoSQL veritabanı , büyük miktarda veri depolamak için mükemmel bir seçimdir. Geleneksel veritabanları ile MongoDB arasındaki temel fark, koleksiyonlar ve belgeler yerine tabloları ve satırları kullanmalarıdır. Anahtar/değer çiftleri, MongoDB'nin en temel birimlerinden biridir. Bu blogda, temel Birleştirme ve Arama türleri olan MongoDB Birleştirmelerini nasıl kullanacağınızı göstereceğiz. MongoDB 3.2, Koleksiyonlarda Birleştirme işlemlerini gerçekleştirebilen yeni bir Arama işlemi sunuyor. İlişkili alt sorgular için sözdiziminin MongoDB 5.0'dan itibaren kullanımı kolaydır. MongoDB Birleştirmelerini kullanırken uyulması gereken bazı kısıtlamalar ve sınırlamalar vardır.

Örnek olarak, aşağıdaki snippet, şu belgeleri kullanarak restoranları ve siparişleri içeren Koleksiyonlar oluşturur:restaurantlar. Bu koleksiyonların her ikisi için de sipariş verilmesi gerekmektedir. Restoranın adı ve adresi nedir? Siparişler arasında bir dizi eşleşmesinin yanı sıra bir ad da sağlamak gerekir. Aşağıdaki sırayla, bir içecek ve bir içecek bulacaksınız. Aşağıdaki sonuçlar sağlanacaktır.

Nosql Veritabanları

Nosql veritabanları, çoğu veritabanı tarafından kullanılan geleneksel ilişkisel modeli kullanmayan veritabanlarıdır. bunun yerine daha esnek, şemasız bir yaklaşım kullanırlar. Bu, onları daha ölçeklenebilir ve birçok uygulama için birlikte çalışmayı kolaylaştırır.

NoSQL veritabanlarındaki veriler, ilişkisel veritabanları yerine belgelerde saklanır. Yetenekleri arasında esneklik, ölçeklenebilirlik ve hızla değişen veri yönetimi gereksinimlerini karşılama yeteneği yer alır. Belge veritabanları, anahtar/değer depoları, geniş sütunlu veritabanları ve grafik veritabanları, NoSQL veritabanlarının örnekleridir. Küresel 2000 kuruluşları, görev açısından kritik uygulamaları desteklemek için hızla NoSQL veritabanlarını benimsiyor. Bunun nedeni, çoğu ilişkisel veritabanının işlemesi için çok zor olan beş eğilimin olmasıdır. Bir MongoDB veritabanından farklı olarak ilişkisel bir veritabanı, sabit bir veri modeline dayandığından çevik geliştirmede kullanılamaz. Uygulama modeli, NoSQL kullanılırken veri modelini tanımlar.

NoSQL, verilerin modellenmesinde herhangi bir sabit yöntem dayatmaz. Belge yönelimli bir veritabanı tipik olarak JSON'da veri depolamak için fiili bir biçim olarak depolanır. Bu durumda, ek yük olmadığı için ORM çerçevelerine artık gerek yoktur. N1QL (telaffuz edilen nikel), SQL'i JSON'a genişletmek için kullanılabilecek güçlü bir sorgulama dili olarak Couchbase Server 4.0'da tanıtıldı. Yalnızca standart SELECT / FROM / WHERE deyimlerini desteklemekle kalmaz, aynı zamanda toplamayı (GROUP BY), sıralamayı (SORT BY), birleştirmeleri (LEFT OUTER / INNER) vb. de destekler. NoSQL dağıtılmış veritabanının başlıca avantajlarından biri, ölçeklenebilir mimarisi ve tek hata noktası olmamasıdır. Web ve mobil uygulamalar aracılığıyla çevrimiçi olarak daha fazla müşteri etkileşimi gerçekleştirildiğinden, hizmetlerin kullanılabilirliği giderek daha önemli bir husus haline geliyor.

NoSQL veritabanlarının kurulumu, yapılandırılması ve ölçeklenmesi basittir, bu da onları çeşitli uygulamalar için ideal hale getirir. Bir kitabın içeriğini düzenlemek, bir not yazmak ve saklamak için tasarlandılar. Ayrıca küçük kümelerden büyük kümelere kadar her boyutta kullanılabilir. Bir NoSQL veritabanını çalıştırmak için ayrı bir yazılım gerekmez; dağıtılır ve veri merkezleri arasında yerleşik çoğaltma içerir. Ayrıca, donanım yönlendiricileri aracılığıyla anında yük devretmeye izin verir, böylece uygulamaların veritabanının arızayı keşfetmesini ve kendi kurtarma işlemlerini gerçekleştirmesini beklemesine gerek kalmaz. NoSQL'in popülaritesi artmakta ve günümüzün web, mobil ve Nesnelerin İnterneti (IoT) uygulamaları için en popüler veritabanı teknolojisi haline gelmektedir.

MongoDB, çeşitli temel ölçümlerde açık ara liderdir.
Yüksek düzeyde popülerliğe ve kararlılığa sahip bir veritabanı arıyorsanız, gitmeniz gereken yol MongoDB'dir. Birçok uygulama, onu piyasadaki en popüler veritabanlarından biri yapan çok sayıda özelliğe sahip olduğu için tercih ediyor. MongoDB ACID işlemlerini desteklemediği için karar verirken bunu akılda tutmakta fayda olabilir.

Nosql Veritabanları: Genel Bir Bakış

Belge tabanlı NoSQL veritabanları, verileri hem JSON hem de XML biçimlerinde depolayabilir. Bu, sütun tabanlı bir depolama modeline sahip belge tabanlı bir NoSQL veritabanıdır. Anahtar-değer NoSQL veritabanlarındaki veriler çiftler halinde depolanır. Redis NoSQL veritabanı , anahtar/değer veritabanına mükemmel bir örnektir. SQL veritabanları genellikle NoSQL veritabanlarının boyutlarından daha büyük sütunlar içerir. Geniş sütunlu bir NoSQL veritabanı örneği olan MongoDB, popüler bir NoSQL veritabanıdır. Veriler, grafik tabanlı bir NoSQL veritabanı kullanılarak grafiklerde depolanır. Neo4j, MongoDB kullanan grafik tabanlı bir NoSQL veritabanıdır.

Oracle Nosql Veritabanı

Bir Oracle NoSQL Veritabanı, çok az veritabanı yönetimiyle veya hiç veritabanı yönetimi olmadan yüksek kullanılabilirlik ve yatay ölçeklenebilirlik sağlamak üzere tasarlanmış dağıtılmış, anahtar-değer veritabanıdır. Oracle NoSQL Database, Berkeley DB Java Edition'ı temel alır ve zengin veri türleri kümesiyle basit bir anahtar-değer modeli kullanır.

Spring Data için Oracle NoSQL SDK için Spring Data uygulama modülü, SDK'da yerleşiktir. Bir Oracle NoQL Veritabanı kümesine veya Oracle NoQL Bulut Hizmetine bağlanmak veya bağlanmak için kullanılabilir. Maven bağımlılığını projenizin pom.xml dosyasına dahil ederek SDK'yı kullanabilirsiniz. Aşağıdakileri başlangıç ​​noktası olarak seçmeniz uygun olacaktır. Oracle Spring, Oracle.com'da mevcuttur. NosqlDbConfig içerisinde kullanılan metotlar aşağıdaki gibidir. Varlık sınıfı tanımlanmalıdır.

Depo, Nosql verilerini depolamak için oluşturulmalıdır. Ardından uygulamanın ana sınıfını yazın. org.springframework.boot:spring-boot'u yükleyerek tüm bileşenlere erişebilirsiniz.