NoSQL 數據庫中的 JSON：優點和缺點

在本文中，我們將探索如何在 NoSQL 數據庫中存儲 JSON。 我們將了解在數據庫中使用 JSON 的優點和缺點，並將了解如何在一些最流行的 NoSQL 數據庫中使用 JSON 數據。 到本文結束時，您應該對如何在 NoSQL 數據庫中存儲 JSON 有一個很好的理解。

文檔模型的一些特性已經在流行的關係數據庫中流行起來。 最常見的 JSON 數據類型是這些系統的一個特性。 在 PostgreSQL 9.2 中，添加了將數據轉換為 JSON 的功能。 以前被認為效率低下且無法使用的其他模型正在該領域取得進展。 您可以使用 node.js 生態系統提供的實際編碼在多個服務之間傳遞數據。 在多語言系統中，Apache Avro 或協議緩衝區通常用作數據傳遞機制。 XML 目前正在輸給 JSON，後者更接近客戶端數據模型。

作為服務端語言，所有服務端語言都應該支持使用JSON進行高效的數據序列化，例如Python和Java。 因此，減少了在前端和用戶的社交媒體源之間傳遞配置所需的數據轉換。 您可能希望運行隨每個版本的發布而變化的滾動升級。 當談到向後或向前兼容性時，舊的應用程序需要處理新格式。 眾所周知，與一個或多個人的關係處理不當會導致問題。 我們可以簡單地將這些鏈接保留在 song 表中，因為它們與 song 表之外的任何其他關係無關。 還可以查詢 JSON 以確定結果是對整個應用程序友好還是僅對特定鍵具有應用程序友好性。

因為涉及的數據太多，這可能會導致數據存儲容量過大。 包括 Postgres 和 MongoDB 在內的多家供應商已經創建了自己的數據表示版本，例如 JSONB 和 BSON。 在某些文檔中，存儲的值可以應用於拼寫錯誤或無效的鍵。

MongoDB 是使用最廣泛的 NoSQL 數據庫。 面向文檔的數據庫 MongoDB是一個免費、開源、跨平台的 NoSQL 數據庫，它使用類似 JSON 的數據結構和模式。

JSON 數據庫是 NoSQL 數據庫之一，它提供了多種數據類型，並且在必要時易於更改。 數據可以存儲在文檔中而不是死板的表格中，使JSON 數據庫更具適應性。

JSON 數據庫類別是 NoSQL 數據庫中最受歡迎的類別之一。 與 NoSQL 數據庫不同，傳統關係數據庫旨在將數據存儲在列和行之外。

JSON 中的數據可以以臨時格式存儲。 例如，網站可以生成用戶生成的數據，例如提交的表單。 它還可以用作任何編程語言的數據格式，以提供高水平的互操作性。

你能在 Nosql 中存儲 Json 嗎？

在 SQL Server 或 SQL 數據庫中，可以像 NoSQL 數據庫一樣存儲和查詢JSON數據。

大量現代數據庫中使用的 JavaScript 對象表示法 (JSON) 數據庫使用一種稱為 JSON 數據庫的數據格式。 該標準於 2006 年首次推出，讓人類和機器都能輕鬆掌握。 NoSQL 數據庫在設計和編寫時考慮了特定的用例，例如存儲數據、設計和選擇查詢/索引方法以及構建數據。 圖形數據庫結構，例如圖形數據庫，通常支持內存處理作為其內存處理的一部分。 每條數據都鏈接到一組存儲在磁盤上的關係 ID 號，這些 ID 號已設置在這些結構中。 通過基於集群的方法，數據庫可以通過添加更多節點來構建更大的數據平台。 數據在節點之間進行分區，以便於分佈式存儲和處理。

向文檔添加新屬性的能力是文檔模式的擴展。 通過消除對 DBA 的需求，它簡化了應用程序模式管理並加速了微服務的交付。 文檔鍵名可以被視為關係表中的列名。 如果您想使用 Couchbase，您可以這樣做，因為您知道您可以獲得高水平的性能和靈活性。 向集群添加新節點是一個簡單的過程，而數據平衡和復制是從命令行自動執行的。 數據庫服務管理數據庫中配置的所有索引、分區、複製和數據訪問功能。

JSON 文件是一種低成本的數據交換格式，易於讀寫。 使用這種語言可以跨多個平台和應用程序表示數據。 Amazon DocumentDB 憑藉其快速、可擴展、高度可用且完全託管的文檔數據庫服務，支持 MongoDB 工作負載。 因此，存儲、查詢和索引 JSON 數據很簡單。

我可以在 Mongodb 中存儲 Json 嗎？

是的，您可以將 JSON 存儲在 MongoDB 中。 JSON 是一種用於以人類可讀的方式表示數據的格式。 MongoDB 是一個可以以JSON 格式存儲數據的數據庫。

MongoDB 是 2000 年代中期開發的高性能 NoSQL 數據庫。 文檔（記錄）和集合（表）記錄可以用來在MongoDB中存儲非關係數據。 JavaScript 對象表示法 (JSON) 格式是唯一一種完全基於 JavaScript 的格式。 二進制 JSON （BSON）是一種可以存儲多種數據類型的 JSON 字符串。 在本文中，我們將學習如何在 MongoDB 中處理 JSON 數據。 數據結構化、導入和導出只是其中的一部分操作。 通俗地說，MongoDB既支持JSON又支持MongoDB。 無需創建新表，而是將相關數據和列表嵌入到同一個文檔中，如下圖所示。

Nosql 數據庫中的 Json 是什麼？

JSON（JavaScript 對象表示法）是一種輕量級數據交換格式。 人類很容易閱讀和書寫。 機器很容易解析和生成。 它基於 JavaScript 編程語言的子集，標準 ECMA-262 第 3 版 – 1999 年 12 月。JSON 是一種文本格式，完全獨立於語言，但使用 C 語言家族（C，C， C++、JavaScript 等）。 這些屬性使 JSON 成為一種理想的數據交換語言。

JSON 數據庫是一種文檔類型的 NoSQL 數據庫，可用於存儲半結構化數據。 這種格式比行列靈活得多，這是一種耗時且昂貴的編寫方法。 與文件系統不同，文檔數據庫的結構是將每個文檔作為一個單獨的文件來處理。 由於 MongoDB 支持不同類型的索引，因此 NoSQL 數據庫的性能優於標準數據庫。 您還可以將多個文檔鏈接在一起（嵌入信息），或者您可以製作單獨的文檔，然後將它們鏈接在一起。 文檔中的對象嵌套（例如嵌套數組或嵌入文檔）易於查詢。 像 MongoDB 這樣的文檔數據庫具有豐富的查詢語言 (MQL) 和聚合管道，使數據處理和轉換比傳統上更容易。 因此，這些數據庫可以很容易地傳遞給流行的數據分析程序，如 Python 和 R，而無需任何額外的編碼。 MongoDB 的其他特性，如性能和空間優化，使其成為最受歡迎的 JSON 數據庫。

SQL 數據庫（例如 MySQL）不支持 JSON，因為它效率較低且不適用於高流量應用程序。 因此，對於那些需要大量數據並希望保持高性能的人來說，MySQL 是一個不錯的選擇。 如果你只需要一個可用於小型應用程序的輕量級數據庫，你應該使用 JSON。

Json 數據庫：存儲半結構化數據的完美解決方案

JSON 數據庫可以存儲半結構化數據。 它們靈活高效的事實意味著它們可用於存儲不需要規範化表的數據。

Json Nosql 數據庫

JSON NoSQL 數據庫正變得越來越流行，因為它們提供了比傳統關係數據庫更靈活和可擴展的替代方案。 JSON 數據庫特別適合處理複雜的數據結構和需要實時數據訪問的應用程序。

文檔數據庫，例如 MapR 數據庫（現在是 HP Enterprise Server Data Fabric 的一部分），有時被稱為無模式數據庫。 與關係數據庫不同，文檔數據庫不需要相同的預定義結構； 但是，您必須定義打算如何組織數據的各個方面，以便創建文檔數據庫。 如果您的應用程序在數據建模方面表現不佳，從長遠來看，它就沒有機會表現良好。 您可以使用 HPE Ezmeral Data Fabric 對架構進行反規範化，並將其存儲在一行中，或者創建具有多個索引的 NoSQL 數據庫。 當數據按鍵範圍分組時，按行鍵讀寫更容易。 ER模型可以用來定義物理模型，使得可以一起讀取的數據分開存儲。 NoSQL 模型使您能夠對數據進行反規範化或複制，以便一起訪問和存儲它們。

這是一個非規範化數據存儲，其中數據存儲在一個表中，並且包含通常存儲在關係數據庫中的多個索引。 如果您的表處於一對多關係中，則可以將它們建模為單個文檔。 關係數據庫中的一行表示相似對象的特定實例。 面向對象編程模型允許鏈接不同的對像類型，例如，通過擴展相同的基類型。 每個文檔都包含一個行鍵，對應於其樹結構中的一個節點。 在父字段中，存儲節點 ID，在子字段中，節點 ID 存儲在一個數組中。 在這篇博文中，我將回顧文檔數據庫數據建模和關係數據庫建模之間的一些差異。 文檔模型允許來自每個子類型的對像以與它們在基本類型或其他子類型中時相同的方式存儲它們的屬性。 這允許在同一個表中對各種產品類型進行建模，並按類型對產品進行分組。

Json 和 Mongodb：數據存儲哪個更好？

JSON 中的數據存儲很受歡迎，因為它讀寫簡單，並且可以很容易地通過網絡傳輸，因為它輕量級且易於閱讀。 MongoDB 因其速度、靈活性和擴展能力而成為數據存儲的熱門選擇。

在數據庫中存儲 Json 的最佳方式

這個問題沒有明確的答案，因為它取決於應用程序的特定需求。 但是，有些人建議使用面向文檔的數據庫（如 MongoDB）來存儲 JSON 數據。 這是因為面向文檔的數據庫旨在處理以類似於 JSON 的格式存儲的數據。

以下模型用於在我的表中存儲與用戶相關的數據：一個 uid（主鍵）和一個以 JSON 格式存儲有關用戶的其他數據的元列。 作為開發人員，我為什麼要為每個屬性使用一列（而不是使用多列）？ 如何對名為“foo”的用戶執行查詢？ 數據可以通過 JSON 文檔以多種格式存儲。 外鍵可以在列中創建（但不能在 JSON 文檔中），但不能在列之間創建（儘管它們可以分開）。 如果您希望能夠添加任意數量的字段而不受大小限制（任意文檔大小限制除外）的限制，那麼考慮 MongoDB 等 NoSQL 解決方案至關重要。 表 1：關係數據庫中每個值的列數。

使用 JSON 的優點之一是，當團隊沒有紀律時，很容易在 JSON 字段中創建另一個鍵/值對，因此很容易避免遷移模式。 例如，WordPress 的結構使得識別此類內容變得容易（至少 WordPress 是我第一個觀察到它的地方，而且它很可能起源於其他地方）。 它比JSON blob更快並且可以容納更多的鍵，但它不如某些 NoSQL 解決方案快。 兩個模型混合不一定會出現問題（假設沒有額外的空間），但如果兩個數據集不保持同步，則可能會出現問題。 PostgreSQL 的 PLV8 支持（以及可能具有更靈活的存儲過程語言的其他 RDBMS）使其成為比其他 RDBMS 更好的選擇。 如果您嘗試將非關係模型與關係數據庫相結合，我相信您更適合像 MongoDB 這樣的 NoSQL 數據庫。 正如其他觀察家指出的那樣，搜索過程會更慢。 最簡單的查詢方法是插入一個 -ID 列。

Dynamodb：如何存儲 Json 文檔

可以使用 longblob 類型，它可以為包含大型 JSON 對象的列處理多達 4GB 的數據，並且可以像文本一樣插入、更新和讀取它。 你如何在dynamodb中存儲json文件？ JSON 文檔可以作為屬性存儲在 DynamoDB 表中。 withJSON 方法用於完成此操作。 該方法解析 JSON 文檔並將每個元素映射到 DynamoDB 數據。 Postgres 適合 json 嗎？ 如果您使用靜態 JSON 數據和 SQL 結構化的活動數據，PostgreSQL 是一個不錯的選擇，因為它的 JSONB 表示是高效的並且允許索引。

你需要創建一個可擴展的數據庫來存儲和查詢 Json 數據你用什麼

可伸縮數據庫是一種可以處理大量數據並提供對該數據的快速訪問的數據庫。 存儲和查詢 JSON 數據的一種選擇是使用 NoSQL 數據庫，例如 MongoDB。 MongoDB 是一個面向文檔的數據庫，非常適合以 JSON 格式存儲數據。 另一種選擇是使用關係數據庫，例如 MySQL。 雖然 MySQL 不太適合存儲 JSON 數據，但它可以在 Json2Mysql 等庫的幫助下使用。

Mysql中的Json數據類型

不需要將字符串格式與字符串格式相互轉換。 無需任何編程知識即可解析或格式化此文檔。 因此，MySQL 使用JSON 數據類型作為本機類型。 儘管將 JSON 數據存儲在 MySQL 列中有一些好處，但該數據庫不支持嵌套數組或對像類型。

在 Azure 中存儲 Json 數據的最佳方式

有幾種方法可以在 Azure 中存儲 JSON 數據。 一種方法是使用 Azure Blob 存儲。 您可以創建一個 blob 容器，然後將 JSON 數據存儲在該容器中。 另一種方法是使用 Azure 表存儲。 您可以創建一個表，然後將 JSON 數據存儲在該表中。