為什麼加入 NoSQL 數據庫很複雜

已發表: 2022-11-19

NoSQL 數據庫作為傳統關係數據庫的替代品越來越受歡迎。然而，關係數據庫的一個關鍵特性是能夠跨表執行連接。那麼，NoSQL 支持連接嗎？答案是：視情況而定。一些 NoSQL 數據庫確實支持連接，而另一些則不支持。即使對於那些支持連接的，它們的實現方式也可能有很大差異。那麼，讓我們仔細看看 NoSQL 數據庫是如何支持連接的。我們先看看那些不支持連接的，然後再看那些支持連接的。

Oracle NoSQL 數據庫不支持在更傳統的關係數據庫中使用的通用連接運算符。但是，它確實支持在作為同一表層次結構成員的表之間使用一種獨特的連接。因為只能鏈接位於同一位置的行，所以可以高效地執行這些連接。

截至目前，Oracle NoSQL 數據庫不支持傳統關係數據庫中使用的通用連接運算符。

由於可用於對集合執行連接操作的新查找操作，現在可以在 MongoDB 3.2 中執行 MongoDB 連接。

Mongodb支持加入嗎？

Mongodb 不支持連接，但它支持手動引用鏈接。您可以使用 $lookup 運算符對兩個集合執行左聯接、右聯接或完全外部聯接。

MongoDB 不支持左外連接，但您可以使用 $lookup 階段來實現。您可以通過選擇 $lookup 階段來指定要加入哪些字段的集合以及希望如何比較集合。您可以使用 $lookup 階段添加同一集合的員工和訂單集合，方法是在員工集合字段中選擇字段 employee_id 和 order_id 並指定您希望員工集合與訂單集合一起使用。返回相同的員工ID和訂單ID。

合力：一個學生如何取得成績

var 等級表示 var 等級。查找學生成績的數據；成績。加入學生；和查找學生成績的數據返回所有學生中用戶 1 的成績。

哪個Nosql數據庫不支持關係和連接？

MongoDB 是最流行的非關係數據庫，它不支持連接。

NoSQL 數據庫是以非結構化形式（例如文檔或鍵值對）存儲數據的絕佳工具。關係數據庫中的數據必須以結構化和規範化的方式存儲。當與關係數據庫結合使用時，定義明確的數據庫在某些情況下可以提供優勢。 NoSQL 數據庫是一種不符合結構化數據格式的數據庫，因此被稱為。 NoSQL 數據庫水平擴展的能力是由於其分區容錯性的基礎。因為數據庫沒有為連接查詢指定任何結構，所以它們也不是很擅長。 Hevo Data 是一種無代碼數據管道，可實現 NoSQL 數據庫和其他類型數據的集成和復制。

這裡沒有放之四海而皆準的解決方案，您的決定必須基於您正在考慮的用途的特點。以下是影響關係數據庫和 NoSQL 之間決策的一些關鍵因素。如果你需要在海量數據庫上進行數據處理，你應該盡快使用 NoSQL 數據庫。在 NoSQL 數據庫中編寫往往是可預測的。因此，您可以期望您的應用程序將讀取舊數據，直到所有節點都接收到數據。 RDBMS 支持多種查詢和連接功能，以及復雜的連接。當數據以與使用時相同的格式存儲時，最好使用 NoSQL 數據庫。

通常，關係數據庫需要高端硬件來處理海量數據。只有當你的數據量大到足以實現分佈式數據庫時，這個才有效。 Hevo 是一種非代碼數據管道，可以更輕鬆地從常用的源和目標數據庫複製和加載數據。使用 Hevo 進行此類複製操作可以讓開發人員和分析師專注於他們的核心業務邏輯，同時以盡可能低的速度進行複制操作。 Hevo 是一個很棒的人，很想嘗試一下。您可以免費試用 Hevo 套件 14 天，並了解有關它的所有信息。

如果你想使用具有大量數據的 NoSQL 數據庫，MongoDB 是一個很好的選擇。使用該程序有許多優點，包括能夠使用多種編程語言、大量數據類型和強大的管理系統。
如果您剛剛起步，MongoDB 是一個很好的選擇，因為它使用簡單並且不需要太多的編程知識。此外，MongoDB 價格低廉且應用廣泛，因此很容易找到可以為您託管它的服務器。
總的來說，當談到可以處理大量數據的 NoSQL 數據庫時，MongoDB 是明顯的贏家。

為什麼Mongodb不支持Join？

MongoDB 不支持連接，因為它是一個 NoSQL 數據庫。 NoSQL 數據庫被設計成可擴展的並且可以處理大量數據。它們還被設計為靈活的，這意味著它們可以輕鬆更改以滿足特定應用程序的需求。

MongoDB 是一個開源的 NoSQL 數據庫，可用於存儲海量數據。表和行用於傳統數據庫，而集合和文檔用於 MongoDB。鍵值對由 MongoDB 文檔使用，它們是數據庫的構建塊。本文中使用了 MongoDB 連接，即本博客中討論的連接和查找命令的主要類型。 MongoDB 3.2 中新增的 Lookup 操作可以對集合進行 Join 操作。相關子查詢的簡潔語法可以在 MongoDB 5.0 中使用。使用 MongoDB 連接時，有一些限製或限制。

以下代碼段基於以下文檔創建集合、餐廳和訂單：訂購您感興趣的集合。請輸入餐廳名稱和地址。每個訂單的名稱必須與它們之間的 $in 數組匹配相匹配。飲料和飲料按以下順序列出。輸出將在下面列出。

Mongodb：沒有連接，但 $lookup 提供了一種解決方法

MongoDB 數據庫是非關係數據庫，因此不支持連接。 join 特性是關係數據庫中的一個常見特性，但 MongoDB 並不打算支持它。結果，數據庫將更加高效和快速，因為加入不需要使用昂貴的機器。此函數將允許我們使用 MongoDB 的 $lookup（聚合）函數將文檔包含在集合中。因此，當合併數據時，該函數會創建一個與集合的左連接，從而允許過濾來自兩個集合的數據。

哪個不適用於 Nosql？

Nosql 是一種非關係數據庫，它不使用關係數據庫的傳統表格模式。它通常用於存儲不適合關係數據庫的大量數據。

您應該根據各自的優缺點來確定哪個是最佳選擇。這種類型的數據庫允許您以非關係方式而不是表格形式管理數據。 NoSQL 數據庫可以分為四種類型。文檔數據庫是通過使用關聯數組（映射或字典）來表示一組已由數據模型表示的鍵值對來創建的。使用它們進行會話管理和緩存的 Web 應用程序發現它們非常有用。圖存儲根據節點和邊的功能將數據組織為節點和邊。此類模型可用於各種行業，包括客戶關係管理系統、路線圖和預訂系統。

NoSQL 數據庫的流行源於其能夠集成大數據、低成本、簡單可擴展性和開源特性。 NoSQL 數據庫的安全特性因其功能有限而受到限制。您的偏好、業務需求、數據量和數據種類都會影響最適合您的數據庫。

但是，NoSQL 不應用於必須保證 ACID 屬性的應用程序，例如金融交易。發生這種情況時，您應該考慮遷移到 SQL 數據庫。如果您需要運行時的靈活性，則應避免使用 NoSQL。

Nosql 數據庫：不是一個放之四海而皆準的解決方案

NoSQL 數據庫不是一種放之四海而皆準的解決方案。因為它們不受限於單一服務器上的嚴格、集中的數據模型，所以它們可以連接可以分佈在各種服務器規模上的不同數據庫模型類型。 NoSQL 不支持事務，但這並不意味著它們不能在各種應用程序中實現。 NoSQL 數據庫允許以表格存儲以外的任何格式存儲和檢索數據，允許以表格存儲以外的多種格式訪問和存儲數據。不需要外部表來獲取或存儲數據。

Nosql 連接等價物

Nosql join equivalent是一種合併來自兩個或多個nosql數據源的數據的方法。當您需要組合來自多個來源的數據以創建單一數據視圖時，這很有用。例如，您可能需要合併來自客戶數據庫和訂單數據庫的數據，以便創建顯示客戶訂單的報告。

兩種類型的數據庫都需要連接操作才能正常運行。在本文中，我們將 MySQL 關係數據庫與 NoSQL 數據庫 (MongoDB) 進行比較。要使用關鍵字 $lookup 執行連接操作，我們可以使用聚合管道。在某些情況下，查詢需要兩個數據庫都加入。 MongoDB 的聚合管道特別有用，因為它可用於在單個管道中執行各種功能，例如過濾、排序、分組等。在常規的 select 語句中，我們只寫要選擇的列的名稱。當我們連接表時，我們指定將用於表中列的列，SQL 可以理解。

在 $lookup 操作的 join 階段，我們選擇“$location”作為要根據位置分組的文檔的 id。然後，正如我們將在以下部分中看到的那樣，我們指定函數 $avg 以及必須聚合的字段。要使用過濾條件，我們必須首先將 $match 階段添加到管道中。

Postgres 是連接的最佳數據庫

總而言之，PostgreSQL 的性能比任何其他數據庫都更好，也更穩定。

Mongodb 加入

MongoDB 聯接允許您在單個查詢中組合來自不同集合的文檔。當您需要在單個操作中從多個集合中檢索數據時，這會很有用。例如，您可以使用 Join 組合來自用戶集合和帖子集合的數據，以創建所有用戶的所有帖子的提要。

MongoDB 與加入不正式兼容。這是否意味著我們不能將兩個集合連接在一起？如果你能就此回答我，我將不勝感激。在這個空間中有兩種解析引用的方法。您可以通過編寫自己的函數手動解決問題，也可以將其自動化。或者，MongoDB 可以使用 DBRefs，這將允許它逐個客戶端地管理關係。 MongoDB 的引用行為非常類似於延遲加載，而不是加入。

您可以在 mongodb.org 網站上觀看和收聽模式設計講座。在使用像 MongoDB 這樣的 nosql 數據庫時，您必須實現一個模式。結果，您將越來越少地使用 SQL 數據庫查看您的集合。這個包允許你添加服務器端組件（我不確定是否有任何其他框架可以做到這一點）。 MongoDB 中沒有連接，但我們確實需要引用其他集合中的文檔。使用 StackOverflow 就像按照這個 StackOverflow 答案中的步驟一樣簡單。

Mongodb 的速度有一些限制

儘管速度很快，但 MongoDB 也有一些缺點。限制之一是它不支持交聯。因此，當涉及到聚合數據之類的事情時，您必須單獨進行。雖然這比關係數據庫慢，但它仍然非常快。

數據庫

Nosql 數據庫是一種不使用大多數數據庫使用的傳統關係模型的數據庫。相反，它使用鍵值存儲、文檔存儲或圖形存儲。這使得 nosql 數據庫比關係數據庫更具可擴展性和靈活性。

NoSQL 數據庫相對於傳統數據庫的主要優勢在於它們提供了更大的靈活性。 NoSQL 數據庫將數據存儲在單個數據結構中，例如文檔，這與通常包含多行數據的關係數據庫不同。因為這種數據庫設計不需要模式來管理大型且通常是非結構化的數據集，所以它具有高度可擴展性。因為 NoSQL 數據庫不共享數據，所以無法鏈接表。由於其多樣化的數據結構，NoSQL 有可能用於各種領域，包括數據分析、社交網絡和移動應用程序。儘管每種類型的數據庫都受益於自己的一組特性，但大多數公司都使用 NoSQL 和關係數據庫。文檔數據庫將數據存儲為文檔，這使得它們在應用程序中使用時保持組織有序。

文檔數據庫經常用於內容管理系統和用戶配置文件。寬列數據庫的主要優點是它將數據存儲在列中，允許用戶僅在需要時訪問特定的列。這些類型的數據庫包括 Apache Cassandra 和 Apache HBase。圖數據庫用於管理和存儲圖中元素之間的連接網絡。基於內存的數據庫存儲數據而不是在磁盤上，從而可以更快地訪問數據。因為它們消除了整個應用程序對單個共享數據存儲的需求，所以微服務是一個可行的選擇。 PaaS 和 NoSQL 數據庫可從 IBM 的各種應用程序中獲得。免費將 IBM Data Management Platform for MongoDB Enterprise Advanced 添加到 IBM Cloud Pak for Data。該服務與 Apache CouchDB、PouchDB 和庫生態系統以及流行的 Web 和移動開發堆棧兼容。

NoSQL 數據庫作為一個整體，由於缺乏規模和性能而受到阻礙。現在有創新的初創公司和領先企業開始解決這些限制。
橫向擴展數據庫是使用最廣泛的 NoSQL 數據庫類型。儘管使用了無主計算，但該架構使數據的多個副本能夠跨多個節點類型存儲。該技術可實現大規模的可擴展性，這對於避免停機至關重要。
此功能允許在多個位置存儲數據，對於高可用性和災難恢復至關重要。創建數據倉庫和多租戶環境時也需要數據複製。
NoSQL 數據庫的另一個重要特性是它們能夠創建靈活的數據結構。此外，添加新數據類型以及使用它們輕鬆操作數據也很容易。它對於數據倉庫和新應用程序的快速開發至關重要。

Nosql 數據庫的好處

存儲在 NoSQL 數據庫中的數據可以以多種方式存儲，這使其成為一種更受歡迎的數據庫類型。它們可用於存儲非結構化數據以及任何類型的數據。在處理大規模數據時，它們也比傳統數據庫更高效。
在 NoSQL 數據庫中，可以存儲的數據類型沒有限制。此外，數據可以存儲在文件或圖形數據庫中。

Oracle Nosql 數據庫

Oracle NoSQL 數據庫是一種可擴展的分佈式NoSQL 數據庫服務，可提供高性能、高可用性和自動分片。 Oracle NoSQL 數據庫基於 Oracle Berkeley DB Java 版，提供了一個簡單的 Java API 來訪問數據庫。

可以使用適用於 Spring Data 的 Oracle NoSQL SDK 實施 Spring Data。您可以使用它連接到 Oracle NoQL 數據庫集群或 Oracle NoQL 雲服務。如果您對項目的 phar.xml 使用 Maven 依賴項，則可以訪問 SDK。這些是為方便起見的一些最佳選擇。 www.oracle.com/nosql 檢索以下方法：NosqlDbConfig。實體類可以定義如下。建議您為Nosql 擴展創建一個存儲庫。通過編寫應用程序類，您可以開始。它需要在 org.springframework.boot:spring-boot 上安裝依賴項。

Mongodb 的諸多好處

MongoDB 是唯一可以搜索全文文件以及具有嵌入式結構的文檔的數據庫。

Catch … Mongodb 聚合

Mongodb 的聚合功能允許您將文檔分組在一起，以便對您的數據進行分析。這是一項強大的功能，可用於回答有關數據的各種問題。例如，您可以使用聚合來確定所有客戶的產品平均價格，或按位置對客戶進行分組。

MongoDB 的聚合框架能夠處理任何類型的數據。表達式運算符的名稱可以在參數數組或單個參數中找到。累加器最常見的應用之一是計算特殊表達式中的總數、最大值、最小值和其他值。一些累加器可以在其他階段使用，但不能作為累加器使用，因為它們不保持狀態。 $let 運算符由兩部分組成：變量和表達式，它們允許在計算中分配和使用變量。在內部定義但在 vars 中修改的變量不會更改值，因為只有原始值是可見的。如果保存管道，稍後可以在 Compass 中重新加載它。

MongoDB Compass 包括幾個用於聚合的工具，例如聚合 Pipeline Builder。聚合管道將問題分解為更小的塊。流水線也可用於評論調試或原型製作階段。必須仔細設計阻塞階段以提高管道的性能。 MongoDB 2.2 shell 包含一個聚合框架，它完全由 aggregate() 助手實現。 MongoDB 1.14 包括 MongoDB Aggregation Pipeline Builder。通過添加 $graphLookup、$bucket、$facet、$addFields 和 $replaceRoot，這些階段得到了改進。導入/導出現在是 Compass 1.15（2018 年 8 月）中可用的功能。 2018年11月發布MongoDB 4.2，2019年1月發布MongoDB 4.4。

Mongodb：聚合的絕佳選擇

MongoDB 數據庫是數據聚合的絕佳選擇，因為它可以處理範圍廣泛的數據類型。使用 Export Aggregation Results，您可以輕鬆地將數據結果導入各種格式。 MongoDB 在處理大型集合時可能會很慢，但在處理無索引 $lookup 時會很快。