5 Tipps zum Konvertieren eines RDBMS in eine NoSQL-Datenbank

Auf diese Frage gibt es keine allgemeingültige Antwort, da der beste Weg, ein RDBMS in eine NoSQL-Datenbank umzuwandeln, von den spezifischen Anforderungen der Anwendung abhängt. Es gibt jedoch einige allgemeine Tipps, die befolgt werden können, um einen reibungslosen Übergang zu gewährleisten: 1. Identifizieren Sie die wichtigsten Datenstrukturen, die von der neuen Datenbank unterstützt werden müssen. 2. Wählen Sie eine NoSQL-Datenbank, die am besten geeignet ist, diese Datenstrukturen zu unterstützen. 3. Entwerfen Sie das neue Datenbankschema um die ausgewählte NoSQL-Datenbank herum. 4. Implementieren Sie den Konvertierungsprozess und stellen Sie sicher, dass alle Daten sicher und korrekt migriert werden. 5. Testen Sie die neue Datenbank gründlich, um sicherzustellen, dass sie alle Anforderungen der Anwendung erfüllt.

Die RDBMS-Architektur verwendet zusätzlich zu einer tabellenbasierten Struktur vordefinierte Schemata. In NoSQL werden eingebettete Dateien anstelle von Verknüpfungen verwendet, was zu reichhaltigen Dokumenten führt. Beim Umstieg auf ein NoSQL-System werden Sie Unterschiede in der Terminologie bemerken. Seit der Einführung von NoSQL-Systemen wie MongoDB hat sich die Datenlandschaft grundlegend verändert. Bei der Migration von RDBMS zu NoSQL müssen zahlreiche Überlegungen angestellt werden. Dies sind zwei der wichtigsten Faktoren, die zu Kosteneinsparungen und Flexibilität führen können. Durch die Zusammenarbeit mit Open-Source-Datenbankexperten können Sie die Migration erheblich vereinfachen. Wenn Sie von SQL zu NoSQL wechseln, ändert sich der Primärschlüssel für die relationale Tabelle in den Partitionsschlüssel für die NoSQL-Tabelle.

Wenn mehrere Tabellen zum Abrufen von Geschäftsobjekten erforderlich sind, sollten sie in einer einzigen NoSQL-Tabelle kombiniert werden. Es kann in einigen Fällen der Fall sein.

Trotzdem ist es wichtig zu erkennen, dass NoSQL ein ergänzendes Tool zu RDBMS ist; es ist kein Ersatz dafür. Es hilft, die Lücken zu „füllen“, die relationale Datenbanken beim Umgang mit großen Datensätzen hinterlassen. SQL-Datenbanken werden hauptsächlich als relationale Datenbanken (RDBMS) bezeichnet, während NoSQL-Datenbanken hauptsächlich als nicht relationale oder verteilte Datenbanken bezeichnet werden.

SQL-Datenbanken sind Datenstrukturen, die verwendet werden, um die strukturierte Abfragesprache (SQL) zu definieren, zu manipulieren und zu analysieren. Wenn Sie mehrzeilige Transaktionen und komplexe Joins haben, sollte RDBMS auf Ihrer Liste der Optionen stehen.

Eine NoSQL-Datenbank kann beispielsweise das Äquivalent von Zeilen sein, die mit mehreren Tabellen in MongoDB verknüpft sind, was bedeutet, dass die Konsistenz im gesamten Objekt gewahrt bleibt. Das legendäre relationale Datenbankmanagementsystem (RDBMS), das seit über 30 Jahren in Rechenzentren von Unternehmen eingesetzt wird, enthält den Großteil der Daten der Welt.

Wie migriere ich eine relationale Datenbank in eine Nosql-Datenbank?

Die Migration einer relationalen Datenbank zu einer NoSQL-Datenbank umfasst im Allgemeinen den Export der Daten aus der relationalen Datenbank in ein Format, das in die NoSQL-Datenbank importiert werden kann. Dies kann je nach Größe und Komplexität der relationalen Datenbank ein langwieriger und zeitaufwändiger Prozess sein. Es gibt eine Reihe von Tools und Diensten, die diesen Prozess unterstützen können. Sobald sich die Daten in der NoSQL-Datenbank befinden, unterscheiden sich die Datenmodelle und die Abfragesprache, sodass Sie lernen müssen, wie Sie mit der NoSQL-Datenbank arbeiten.

Das kann nicht ewig so weitergehen. RDBMS kann aufgrund der Menge und Vielfalt der generierten Daten nicht mehr mit dem Tempo der Datenerstellung und -nutzung Schritt halten. NoSQL-Datenbanken sind in der neuen Welt von Big Data gefragt. Der beste Weg, um von einem alten RDBMS zu einer modernen NoSQL-Datenbank zu wechseln, besteht darin, zu lernen, wie das geht. Der Übergang von relational zu NoSQL erfordert eine sorgfältige Planung. Es gibt einen signifikanten Unterschied in der Syntax zwischen NoSQL Land und SQL, und neue Benutzer haben möglicherweise Schwierigkeiten, ihn zu verstehen. Es sollte Entwickler nicht daran hindern, eine NoSQL-Anwendung zu entwickeln.

Foursquare mit mehr als 25 Millionen Nutzern und 2,5 Milliarden Check-Ins ist ein seriöser Betrieb. Mit NoSQL können Sie Ihr Datenmodell nach Bedarf iterieren, was einer der besten Aspekte davon ist. Nach einigen Monaten des Lernens migrieren viele neue Benutzer in eine neue Datenbankwelt. Foursquare und Art.sy, zwei Unternehmen, die von relationalen Datenbanken zu NoSQL-Datenbanken migriert sind, zeigen diesen Trend. Datenmigrationen von RDBMS zu Schlüsselwertspeichern wie Riak oder zu MongoDB unterscheiden sich von Datenmigrationen zu Datenspalten in Spaltendatenbanken wie Cassandra. Ein gutes Unternehmen wird mit Nosql beginnen, um von Anfang an Skalierung zu erreichen. SQL- und NoSQL-Datenbanken sind zwei der am häufigsten in Cloud-nativen Apps implementierten Datenbanktypen.

Kann eine relationale Datenbank Nosql sein?

Eine NoSQL-Datenbank ist eine nicht relationale Datenbank, die die Entwicklung anderer Strukturen als SQL-Datenbanken (statt Zeilen und Spalten) ermöglicht und eine größere Flexibilität bei der Formatauswahl bietet.

Sie sind nicht auf die gleiche Weise aufgebaut, enthalten nicht die gleiche Menge an Informationen oder erfordern die gleiche Zugriffsebene. No-SQL-Datenbanken speichern normalerweise unstrukturierte oder halbstrukturierte Daten in Schlüssel-Wert-Paaren oder Dokumenten. NoSQL-Datenspeicher werden gegenüber herkömmlichen Datenspeichern bevorzugt, da sie Antwortzeiten von weniger als einer Sekunde für große Dienste erfordern. Wenn Sie ein konsistentes System nach einem aktuell aktualisierten Element abfragen möchten, warten Sie auf die Antwort, bis alle Repliken erfolgreich aktualisiert wurden. Es ist wahr, dass jeder Knoten sofort antwortet, auch wenn die Antwort nicht die neueste ist. Wenn ein Replikationsknoten ausfällt, stellt Partition Tolerance sicher, dass das System betriebsbereit ist. Database as a Service (DBaaS) ist ein Cloud-nativer Datendienst, der von Cloud-nativen Anwendungen bevorzugt wird.

Ein Dienst wie dieser bietet integrierte Sicherheit, Skalierbarkeit und Überwachung. Jeder Dienst kann auf einem virtuellen Azure-Computer gehostet werden, der mit der gewünschten Datenbank konfiguriert werden kann. Ein Cloud-nativer Microservice kann das gleiche Leistungsniveau wie ein herkömmlicher Microservice erreichen, indem entweder eine relationale oder eine NoSQL-Datenbank verwendet wird. Einer der in Azure verfügbaren Dienste sind verwaltete relationale Datenbanken (DBaaS). Just-in-time-Kapazität und ein Pay-as-you-go-Modell sind die primären Einsatzmöglichkeiten. SQL Server, der mehrere Open-Source-Alternativen enthält, ist die Flaggschiff-Datenbank von Microsoft. Die Menge an Verarbeitungskernen, Arbeitsspeicher und Speicherplatz, die zum Bereitstellen einer Azure-Datenbank erforderlich sind, kann in Minuten angegeben werden.

Microsoft macht Azure weiterhin zu einer offenen Plattform, indem es verwaltete Versionen beliebter Open-Source-Datenbanken anbietet. Die serverlose Compute-Ebene hält Datenbanken während inaktiver Zeiträume automatisch an, sodass während dieser Zeit nur Speichergebühren berechnet werden. Als Oracle Sun Microsystems kaufte, erstellte es einen Fork von MySQL namens MariaDB als verwaltete Version. Azure Database for MariaDB ist eine vollständig verwaltete relationale Datenbank, die für die Verwendung in der Azure-Cloud verfügbar ist. Der Dienst baut auf der Server-Engine der MariaDB Community Edition auf. Es kann geschäftskritische Workloads mit vorhersagbarer Leistung und dynamischer Skalierung bewältigen und ist gleichzeitig in der Lage, vorhersagbare Leistung zu bewältigen. Mithilfe des Befehlszeilenschnittstellentools oder des Azure Data Migration Service können PostgreSQL-Datenbanken an den Dienst übertragen werden.

Es wird auf globaler Ebene in CosmosDB durch Aktiv/Aktiv-Clustering unterstützt, wodurch Sie jede Ihrer Datenbankregionen so konfigurieren können, dass sowohl Schreib- als auch Lesevorgänge unterstützt werden. Auf globaler Ebene kann CosmosDB aktives und aktives Clustering unterstützen, sodass Sie jede Ihrer Datenbankregionen so konfigurieren können, dass sie sowohl Schreiben als auch Lesen unterstützt. Mit einer minimalen Menge an Code- oder Datenänderungen können Entwicklungsteams vorhandene Mongo-, Gremlin- ​​oder Cassandra-Datenbanken zu CosmosDB migrieren. Azure-Tabellenspeicher kann einfach zu Cosmos DB Table migriert werden, sodass Azure-Tabellenspeicher für Dienste verwendet werden kann, die Azure-Tabellenspeicher verbrauchen. Abbildung 5-13 zeigt die fünf wohldefinierten Konsistenzmodelle von Azure Cosmos DB. Sie können Entscheidungen basierend auf der Tatsache treffen, dass es granulare Kompromisse für Konsistenz, Verfügbarkeit und Leistung gibt. Die folgende Tabelle zeigt die Kohärenzgrade für jedes Land.

Jeremy Likness, Programm-Manager von Microsoft für Windows, erklärt die fünf Modelle ausführlich. Die NewSQL-Technologie ist eine neue Datenbanktechnologie, die zusätzlich zu den ACID-Garantien einer relationalen Datenbank verteilte Skalierbarkeit verwendet. In kurzlebigen Cloud-Umgebungen, in denen virtuelle Maschinen jederzeit neu gestartet oder neu geplant werden können, ist die NewSQL-Datenbank darauf ausgelegt, erfolgreich zu sein. Auf der Website der Cloud Native Computing Foundation sind derzeit über 100 Open-Source-Projekte verfügbar. Durch die Verwendung eines Services-Konstrukts kann ein Client einen einzelnen DNS-Eintrag erstellen, der eine Gruppe identischer NewSQL-Datenbankprozesse adressiert. Eine Datenbankinstanz kann von der Adresse eines Dienstes, mit dem sie verknüpft ist, entkoppelt werden, ohne die aktuelle Anwendungsinstanz zu beeinträchtigen. Jede Anfrage, die zu irgendeinem Zeitpunkt gestellt wird, wird auf die gleiche Weise bearbeitet.

NoSQL ist eine großartige Wahl für Hochgeschwindigkeitsvorgänge und Datenzugriff mit niedriger Latenz, insbesondere wenn Sie Datenzugriff mit hoher Geschwindigkeit und niedriger Latenz benötigen.
Eine NoSQL-Datenbank wird aus verschiedenen Gründen immer beliebter. Sie funktionieren gut, sind zuverlässig und können große Datenmengen verarbeiten. NoSQL kann auch in Projekten nützlich sein, die Hochgeschwindigkeitsoperationen sowie Datenzugriff mit geringer Latenz erfordern. Wenn Sie eine Datenbank benötigen, die große Datenmengen verarbeiten kann, zuverlässig und schnell ist, sind NoSQL-Datenbanken eine gute Option.

Die Vorteile der Verwendung einer nicht relationalen Datenbank

Die Verwendung einer nicht relationalen Datenbank ist vorteilhaft, da sie flexibler ist. Daher müssen Sie sich nicht an die traditionelle, starre Struktur einer relationalen Datenbank halten, wenn Sie sie verwenden, um Daten auf eine Weise zu speichern, die Ihren Anforderungen entspricht. Dies kann von Vorteil sein, wenn Sie Ihre Datenbank für bestimmte Zwecke optimieren oder Daten bequemer speichern möchten. Aufgrund des Fehlens relationaler Datenstrukturen sind nichtrelationale Datenbanken häufig effizienter. Nicht relationale Datenbanken sind darauf ausgelegt, Daten in einem flexibleren Format zu speichern, sodass sie einfacher zugänglich sind als herkömmliche Datenbanken . Schließlich sind nicht relationale Datenbanken in der Regel zuverlässiger als relationale Datenbanken. Da sie sich nicht auf die traditionelle SQL-basierte Struktur einer relationalen Datenbank verlassen, können Fehler auftreten.

Konvertieren Sie Nosql in Mysql

Auf diese Frage gibt es keine allgemeingültige Antwort, da die beste Methode zum Konvertieren einer NoSQL-Datenbank in MySQL von den spezifischen Anforderungen und der Struktur der zu konvertierenden Daten abhängt. Einige Tipps, wie Sie diese Konvertierung angehen können, sind jedoch:
1. Exportieren der Daten aus der NoSQL-Datenbank in ein Format, das in MySQL importiert werden kann.
2. Erstellen einer neuen MySQL-Datenbank und Importieren der Daten darin.
3. Anpassen der Daten an die Struktur einer MySQL-Datenbank.
4. Verwendung eines Tools oder Skripts zur Automatisierung des Konvertierungsprozesses.

Das MongoDB-Dienstprogramm kann verwendet werden, um eine MySQL-Datenbank zu MongoDB zu migrieren. MongoDB-Server, eine Open-Source-Dokumentendatenbank, speichert Daten in einem Schlüssel:Wert-Format. Dies ist ein hervorragendes System für Webanwendungen, die aufgrund des Fehlens von Schemas mit Verknüpfungen und Beziehungen häufig auf große Datenmengen in Echtzeit angewiesen sind. Ruby ist die Standardsprache für das Dienstprogramm mongify, daher müssen wir es installieren, falls es noch nicht installiert ist. Außerdem müssen wir eine Datenbankkonfigurationsdatei und eine Übersetzungsdatei erstellen. In dieser Datei finden Sie alle Informationen und Anmeldeinformationen für eine MongoDB-Datenbank. Die Ausgabe für diesen Befehl könnte wie folgt aussehen.

Im folgenden Befehl verwenden wir Folgendes: mongify process database.config translation.rb. Hier sind einige Beispiele: Nach der Migration unserer MySQL-Datenbank mit dem Namen „cloud“ zu Mongodb haben wir festgestellt, dass sie zuverlässiger ist. Details zu unserer kürzlich migrierten Datenbank finden Sie auf der Seite. Der Datenbankname, die Anzahl der Tabellen (Sammlungen) und andere Informationen sind alle im Dokument enthalten.

Mysql: Eine großartige Datenbank für SQL und Nosql

MySQL ist ein ausgezeichneter NoSQL-Dokumentenspeicher , da es nicht nur eine relationale Datenbank, sondern auch eine hervorragende Leistung bietet. Infolgedessen kann MySQL zum Speichern von Daten auf die gleiche Weise verwendet werden wie ein Dateisystem. Rufen Sie Daten in SQL, NoSQL-Schemas, Tabellen, Zeilen und Spalten, SQL-Abfragen und ACID-Transaktionen mithilfe von NoSQL-Schemas, Tabellen, Zeilen und Spalten ab. SQL ist die Lingua Franca der Datenbanken, und die Abfragesprache von Couchbase (N1QL) ist dafür bekannt, dies zu erkennen. N1QL verfügt über vollständige SQL-Funktionen in seiner N1QL-Datenbank, einschließlich JOINs, robuste Indizes, Aggregation, CTEs und vieles mehr. Daher ist N1QL ein Tool, das Sie bei der Konvertierung einer SQL-Abfrage in ein NoSQL-Schema unterstützen kann. Das MySQL-Datenbanksystem wird häufig für eine Vielzahl von Zwecken verwendet. Darüber hinaus werden NoSQL-Systeme aufgrund ihrer Fähigkeit, spezifische Datenanforderungen zu erfüllen, immer beliebter. Wenn Sie ein vielseitig konfigurierbares Datenbanksystem suchen, sollten Sie MySQL in Betracht ziehen.

SQL-zu-Nosql-Konverter

Es gibt viele Gründe, warum jemand seine SQL-Datenbank in eine NoSQL-Datenbank konvertieren möchte. Einige Gründe sind:
– NoSQL-Datenbanken sind oft besser skalierbar als SQL-Datenbanken. Das bedeutet, dass sie mehr Daten und mehr Benutzer verarbeiten können, ohne langsamer zu werden.
– NoSQL-Datenbanken können einfacher zu verwenden sein. Dies liegt daran, dass sie oft einfachere Datenmodelle als SQL-Datenbanken haben.
– NoSQL-Datenbanken sind oft flexibler als SQL-Datenbanken. Dies bedeutet, dass sie leicht an die Anforderungen Ihrer Anwendung angepasst werden können.
Wenn Sie erwägen, Ihre SQL-Datenbank in eine NoSQL-Datenbank umzuwandeln, sollten Sie einige Dinge beachten. Zuerst müssen Sie alle Ihre Daten aus Ihrer SQL-Datenbank exportieren. Zweitens müssen Sie eine NoSQL-Datenbank auswählen, die Ihren Anforderungen entspricht. Abschließend müssen Sie Ihre Daten in die neue Datenbank migrieren.

Dies ist ein Versuch von SQL Server zu Silverlight, eine Microsoft SQL Server-Datenbank in eine Couchbase Server-Datenbank zu konvertieren. Es ist wichtig zu bedenken, dass der Wechsel zwischen zwei beliebigen Datenbanken dem Übersetzen zwischen zwei Sprachen vor dem Beginn ähnelt. Es ist unmöglich, einen Weg zu wählen; Sie müssen Risiken eingehen, sich anstrengen und die Vorteile ernten. Eine Tabelle in Couchbase ist eine streng erzwungene Relation (daher der Begriff „relationale Datenbank“), während eine Sammlung im Kontext der Datenbank nicht erwähnt wird. Das Programm kann Bereiche basierend auf SQL Server-Schemas erstellen oder ignorieren, und alles im Programm wird in einen Standardsatz geschrieben. In jedem Fall wird mit dem Dienstprogramm SqlServerToCouchbase eine Sammlung für jede Tabelle generiert. Tabellennamen in SQL Server sind länger als die in Couchbase Server.

Die N1QL-Abfrage verwendet keine Dokumentschlüssel, was bedeutet, dass sie von einer Vielzahl von Indizes profitieren kann. Daher sollte es für den Anfang ausreichen, selbst wenn es sich um eine Konvertierung der Stufe 5 handelt. Bei der N1QL Server Edition von Couchbase Server gibt es einen integrierten Index Advisor, der Indizes für jede gewünschte Abfrage empfiehlt. In Couchbase Server gibt es keine Standardoption für das Äquivalent von vollständigen Tabellenscans (z. B. kann das Dienstprogramm SqlServerToCourier verwendet werden, um alle Zeilen aus jeder Tabelle abzurufen und sie in JSON-Dokumente in den Sammlungen jeder Sammlung zu schreiben. Die Beta-Version von Couchbase Server 7 ist derzeit zum Herunterladen und Testen verfügbar. Mit dem Konvertierungsdienstprogramm können Sie eine Couchbase Server-Konvertierung Ihrer SQL Server-Datenbank vornehmen. Clients können derzeit nicht konvertiert werden. Auch wenn es sich nicht um ein SQL Server-Problem handelt, ist eine Datenbankmigration nicht anders .

Die Vor- und Nachteile von Sql und Nosql

Was sind die Vor- und Nachteile der Verwendung von SQL- und NoSQL-Datenbanken?
SQL ist eine weit verbreitete Datenbanksprache und kann Transaktionsdaten wie Bestellungen und Kundeninformationen verarbeiten. Eine NoSQL-Datenbank kann horizontal skaliert werden, sodass mehr Daten ohne Nachteile gespeichert werden können. Da sie jedoch keine Transaktionen unterstützen, müssen Daten, wenn sie atomar aktualisiert werden müssen, in einer SQL-Datenbank gespeichert werden.

Rdbms gegen Nosql

Das RDBMS-Datenverwaltungssystem verwendet eine Vielzahl tabellarischer Strukturen. Tabellenköpfe enthalten Spaltennamen sowie die Zeilen, die entsprechende Werte enthalten. Daten können in einer Vielzahl von Formen gespeichert werden, einschließlich strukturiert, halbstrukturiert und unstrukturiert. In normalen DBMSs werden die Daten nicht auf dieselbe Weise gespeichert, wie die ACID gespeichert wird.

Viele Leute bezeichnen NoSQL als SQL, während andere es als nicht relationale Datenbank bezeichnen. Eine relationale Datenbank besteht aus Tabellen mit vordefinierten Schemas. Daten in NoSQL-Datenbanken haben keine strukturierte Hierarchie, sie unterstützen kein Daten-Clustering und sie unterstützen keine Replikation. Die Datenspeicherung ist für ihre Mission von entscheidender Bedeutung, da sie eine schnelle und flexible Speicherung erfordert. Database NoSQL wurde speziell für große verteilte Datenspeicher entwickelt, die eine große Menge an Datenspeicher erfordern. Mit diesen Technologien können Anwendungen, die hochgradig interaktive Benutzererfahrungen erfordern, Terabytes an Daten pro Tag sammeln. Diese Datenbanken werden von Apps zum Sammeln von Daten verwendet und können diese schnell und zuverlässig aufnehmen und bereitstellen.

Ein Datenbankmanagementsystem (DBMS) kann in zwei Typen eingeteilt werden: relational und nicht relational. RDBMS, das für relationales Datenbankmanagementsystem steht, leitet sich vom relationalen Modell ab, das von EF Codd entwickelt wurde. Die Datenbank NoSQL wurde geschaffen, um große Datenmengen zu speichern.

NoSQL-Datenbanken sind im Gegensatz zu MySQL flexibler und effizienter, aber ihnen fehlen die Berichtsfunktionen, die normalerweise in SQL-Datenbanken zu finden sind. Da eine Anwendung validiert werden muss, kann es schwierig sein, ihre Gültigkeit zu verfolgen. Da NoSQL-Datenbanken bei der Abfrageverarbeitung nicht so effizient sind wie SQL-Datenbanken, kann die Verarbeitung von Daten oft lange dauern.

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Konvertieren Sie die relationale Datenbank in Mongodb

Relationale Datenbanken eignen sich nicht gut zum Speichern von Dokumenten, daher ist es oft notwendig, eine relationale Datenbank in MongoDB umzuwandeln. Dies kann mit einem Tool wie MongoMigrator erfolgen.

MongoDB ist eine NoSQL-Datenbank, die große Datensätze auf verschiedene Weise speichern kann, einschließlich der Verwendung von Schemas. Mit Hilfe von NoSQL-Datenbanken können große Mengen unstrukturierter und halbstrukturierter Daten gespeichert und verwaltet werden. Wenn Sie die Schritte in diesem Artikel befolgen, können Sie relationale Konzepte auf einfache Weise von einer relationalen Datenbank zu MongoDB verstehen. MongoDB ist eine weit verbreitete NoSQL-Datenbank, die eine Vielzahl flexibler Datenspeichermechanismen unterstützt und große Datenmengen effizient handhabt. Hevo Data ist eine No-Code-Datenpipeline, die MongoDB und über 100 andere kostenlose und kostenpflichtige Quellen (einschließlich über 40 kostenlose Datenquellen) integrieren kann. Sie können Daten auswählen, die direkt in ein Data Warehouse oder ein anderes Ziel Ihrer Wahl geladen werden sollen. Wenn Sie nach einer anpassungsfähigen, skalierbaren und äußerst reaktionsschnellen NoSQL-Datenbanklösung suchen, kann der Wechsel von einer relationalen Datenbank zu einer solchen ein schwieriger Prozess sein.

Ein Datenmodell mit einer relationalen Grundlage scheint schwierig in ein reichhaltiges und dynamisches Dokumentenmodell umzuwandeln, das auf RDBMS-Prinzipien basiert. Beim Migrieren von Daten von einer relationalen Datenbank zu MongoDB können Probleme auftreten. Mit MongoDB-Treibern und -Tools wird der Prozess jedoch viel einfacher. In diesem Artikel gehen wir darauf ein, wie Beziehungen oder relationale Daten mit MongoDB modelliert werden. Dies wird durch das Verknüpfen von Dokumenten und das Einbetten von Dokumenten erreicht. In diesem Artikel erfahren Sie mehr über relationale Datenbanken, MongoDB, und wie Sie zwischen ihnen unterscheiden können. Anschließend wurden verschiedene Schritte durchlaufen, um von einer relationalen Datenbank zu MongoDB zu migrieren. Sie müssen Ihre MongoDB und andere Datenquellen in einem Cloud Data Warehouse oder einem Ziel Ihrer Wahl konsolidieren, wenn Sie einen umfassenden Überblick über die Leistung Ihres Unternehmens erhalten möchten.

Wie übertrage ich Daten von Rdbms zu Mongodb?

Eine andere Methode zur Migration von einer relationalen Datenbank zu MongoDB besteht darin, das vorhandene RDBMS parallel mit der neuen MongoDB-Datenbank auszuführen , um Produktionsdaten schrittweise zwischen den beiden Systemen zu übertragen. Die Datensätze werden aus RDBMS abgerufen und an MongoDB zurückgegeben, nachdem die Anwendung das erforderliche Dokumentschema fertiggestellt hat.

Exportieren von Daten aus Mongodb

Das MongoDB-Atlas-Tool kann verwendet werden, um Daten in ein JSON-Format (JavaScript Object Notation) zu exportieren. MongoDB-Datenbanken können dieses Format in einem direkten Format ausführen, da es einfach zu lesen und zu analysieren ist.

Wie konvertiert man eine relationale in eine nicht relationale Datenbank?

Das einfache Migrieren der Daten aus der relationalen Datenbank in die NoSQL-Datenbank wird wahrscheinlich durch das Schreiben einer Sammlung von SELECT * FROM-Anweisungen für die Datenbank und das anschließende Laden der Daten in Ihr NoSQL-Dokument [oder Schlüssel/Wert, Spalte oder Diagramm] erreicht die Sprache Ihrer Wahl.

Warum nicht relationale Datenbanken besser sind als relationale Datenbanken

Darüber hinaus wird SQL verwendet, um Daten in einer relationalen Datenbank abzufragen, wodurch die Datenbeschaffung vereinfacht wird. Wenn Sie jedoch eine schnelle Datenverarbeitung benötigen, ist eine nicht relationale Datenbank möglicherweise die bessere Option. Eine nicht-relationale Datenbank ist flexibel und anpassbar, da Sie Ihre eigenen Schemata und Finder erstellen können.
Als Ergebnis können Sie eine Datenbank erstellen, die speziell auf Ihre Bedürfnisse zugeschnitten ist. Im Fall von Kundendaten möchten Sie diese möglicherweise in einer nicht relationalen Datenbank speichern, was in einer relationalen Datenbank oft schwierig ist. Nicht-relationale Datenbanken bieten mehr Sicherheit, da sie zum Speichern von Daten nicht auf Tabellen angewiesen sind.
Mit anderen Worten, wenn eine Tabelle kompromittiert wird, sind alle Daten in dieser Tabelle kompromittiert. Anders verhält es sich bei einer relationalen Datenbank, die Tabellen zum Speichern von Daten verwendet. Wenn eine Tabelle kompromittiert wird, können daher keine Daten in dieser Tabelle kompromittiert werden. Darüber hinaus bieten nicht relationale Datenbanken einen besseren Datenschutz, da sie im Ruhezustand verschlüsselt werden können. Nicht relationale Datenbanken, die für die Verwaltung unstrukturierter Daten erstellt wurden, sind einfacher zu verwenden. Aus diesem Grund sind sie einfacher zu bedienen und intuitiver zu bedienen.