Verbindung zu einer NoSQL-Datenbank herstellen

Nosql-Datenbanken werden immer beliebter, da die Menge der gesammelten Daten weiterhin exponentiell zunimmt. Während die traditionellen relationalen Datenbanken immer noch am weitesten verbreitet sind, gewinnen die nosql-Datenbanken aufgrund ihrer Skalierbarkeit und Flexibilität an Boden. Wie stellt man also eine Verbindung zu einer nosql-Datenbank her? Es gibt ein paar verschiedene Möglichkeiten, aber die häufigste ist über eine Anwendungsprogrammierschnittstelle (API). Die API ermöglicht Ihrer Anwendung, mit der Datenbank zu interagieren, um Daten zu lesen und zu schreiben. Eine andere Möglichkeit, eine Verbindung zu einer nosql-Datenbank herzustellen, ist über eine Befehlszeilenschnittstelle (CLI). Dies wird häufig für Verwaltungsaufgaben oder zum Ausführen von Abfragen verwendet. Schließlich können Sie sich auch über eine webbasierte Schnittstelle mit einer nosql-Datenbank verbinden. Dies wird häufig zum Debuggen oder zum Ausführen von Abfragen verwendet. Egal für welche Methode Sie sich entscheiden, die Verbindung zu einer Nosql-Datenbank kann etwas schwierig sein. Aber sobald Sie den Dreh raus haben, können Sie die leistungsstarken Funktionen nutzen, die diese Datenbanken zu bieten haben.

Eine NoSQL-Datenbank speichert Daten nicht relational basierend auf Sammlungen und Dokumenten. Diese Dokumente können als JSON-Schlüssel/Wert-Paare gekoppelt werden. Eine NoSQL-Sammlung enthält alle Details eines Dokuments. Es ist möglich, an einige Dokumente zusätzliche Informationen anzuhängen, während andere weggelassen werden. Sie müssen MongoDB auf Ihrem Computer installieren, bevor Sie es verwenden können. Um das Windows-Betriebssystem zu verwenden, müssen Sie den zuvor kopierten Pfad hinzufügen. Mit dieser Methode können Sie MongoDB-Befehle von einem Terminal aus ausführen.

Sie können den bin-Pfad von MongoDB verwenden, um Befehle von Ihrem Terminal auszuführen, ohne die MongoDB-Shell zu installieren, indem Sie ihn in Ihre Umgebungsvariablen aufnehmen. Wenn Sie MongoDB Compass auf Ihrem PC nicht finden können, kann es separat installiert werden. MongoDB kann auf einem Mac über die Homebrew-Option installiert werden. Wenn Sie Homebrew noch nicht installiert haben, können Sie trotzdem die neueste Version installieren, indem Sie diesen Befehl in Ihrem Mac-Terminal verwenden.

Welche Informationen sind erforderlich, um eine Verbindung zur Nosql-Datenbank herzustellen?

Die erforderlichen Informationen bestehen aus Kommunikationsregions- oder Endpunktinformationen, Autorisierungsinformationen und Anmeldeinformationen für Oracle NoSQL Database Cloud Service (auch bekannt als AuthConfig). Es ist möglich, eine Region anzugeben, aber keinen Zeichenfolgenendpunkt.

Anstatt Daten in relationalen Tabellen zu speichern, speichern NoSQL-Datenbanken Daten in Dokumenten. Datenmanagementsysteme sollen anpassungsfähig, skalierbar und in der Lage sein, schnell auf moderne Geschäftsanforderungen zu reagieren. Dokumentdatenbanken , Schlüsselwertspeicher, Datenbanken mit breiten Spalten und Diagrammdatenbanken sind Beispiele für NoSQL-Datenbanken. NoSQL-Datenbanken tragen dazu bei, geschäftskritische Anwendungen für die 2000 größten Unternehmen der Welt zu betreiben. Dieses Phänomen kann auf fünf technische Trends zurückgeführt werden, die für die meisten relationalen Datenbanken zu schwierig zu handhaben sind. Aufgrund ihres festen Datenmodells sind relationale Datenbanken meiner Erfahrung nach ein großes Hindernis für die agile Entwicklung. Bei NoSQL wird nicht zwischen einem Anwendungsmodell und einem Datenmodell unterschieden.

In NoSQL gibt es keine vorgegebene Methode zur Modellierung von Daten. Dokumentorientierte Datenbanken verwenden im Gegensatz zu Tabellenkalkulationen oder Datenbanken JSON als De-facto-Format zum Speichern von Daten. Dadurch werden ORM-Frameworks überflüssig, was die Entwicklung von Anwendungen erleichtert. N1QL (ausgesprochen Nickel) wurde in Couchbase Server 4.0 als neue Abfragesprache eingeführt, mit der SQL auf JSON erweitert werden kann. Dieses Paket enthält eine Vielzahl von standardmäßigen SELECT / FROM / WHERE-Anweisungen sowie Aggregation (GROUP BY), Sortierung (SORT BY), Joins (LEFT OUTER / INNER) und so weiter. Die praktischen Vorteile von verteilten NoSQL-Datenbanken sind überzeugend, zum Teil, weil sie eine Scale-out-Architektur verwenden und keinen einzigen Fehlerpunkt haben. Aufgrund der zunehmenden Kundenbindung über das Internet und mobile Geräte wird die Verfügbarkeit immer wichtiger.

Die NoSQL-Datenbank ist einfach einzurichten, zu konfigurieren und zu skalieren. Sie wurden zum Lesen, Schreiben und Speichern sowie zum Verteilen erstellt. Die Verwaltung und Überwachung von Clustern aller Größen ist ebenso möglich wie die Verwaltung von Clustern aller Größenordnungen. Eine verteilte NoSQL-Datenbank enthält eine integrierte Replikation zwischen allen Rechenzentren und erfordert keine separate Software. Darüber hinaus bietet es sofortiges Failover über Hardware-Router, sodass Anwendungen nicht mehr darauf warten müssen, dass die Datenbank ein Problem entdeckt und ihren eigenen Wiederherstellungsprozess durchführt. Da NoSQL zur De-facto-Technologie für die heutigen Web-, Mobil- und Internet of Things (IoT)-Anwendungen geworden ist, wird es zunehmend als Standard-Datenbanktechnologie übernommen.

Warum Nosql-Datenbanken die Oberhand gewinnen

Es gibt zahlreiche Gründe, warum NoSQL-Datenbanken immer beliebter werden. Aufgrund ihrer Fähigkeit, große Datenmengen zu verarbeiten, haben sie einen erheblichen Vorteil gegenüber herkömmlichen SQL-Datenbanken . SQL-Datenbanken werden in der Regel verwendet, um webbasierte Anwendungen ohne zusätzliches Engineering zu handhaben. Der Weg zur Datenskalierbarkeit lässt sich einfach und unkompliziert nachvollziehen und erklären. Ein weiterer wichtiger Faktor ist das Datenmodell. Die Abfragefähigkeiten von Dokumentendatenbanken sind die fortschrittlichsten in der Branche, sodass sie eine breite Palette von Anwendungen verarbeiten können. Der Primärschlüssel ist derselbe wie der Schlüsselwertspeicher und der breite Spaltenspeicher. Aufgrund seiner Geschwindigkeit ist es ein hervorragendes Werkzeug für Situationen, in denen Sie schnellen Zugriff auf bestimmte Daten benötigen.

Können Sie eine Nosql-Datenbank abfragen?

Ja, Sie können eine Nosql-Datenbank abfragen. Abhängig von der Datenbank, die Sie verwenden, gibt es viele Möglichkeiten, dies zu tun. Bei MongoDB können Sie beispielsweise die Methode find() verwenden, um die Datenbank abzufragen.

Anhand dieser zehn Beispiele erfahren Sie, wie Sie Daten aus einer MongoDB-Datenbank abrufen. Eine Sammlung ist die Struktur, die Dokumente organisiert. Die Find-Methode ruft alle Dokumente ab, wenn sie keine Argumente oder Auflistungen erfordert. Das Aggregieren von Werten aus der Datenbank ist so einfach wie MongoDB. Beispielsweise können wir den Gesamtkaufbetrag für Männer und Frauen basierend auf ihrer Kaufhistorie berechnen. Wir wählen dann Dokumente aus, die einer Bedingung entsprechen, und wenden die Aggregation auf diese Dokumente an. Die Syntax von Pandas ähnelt der von Groupby, sodass Sie wahrscheinlich damit vertraut sind.

Bei großen Datenmengen empfiehlt es sich, diese zu sortieren. In diesem Beispiel haben wir gerade Sort zu unserer Aggregationspipeline hinzugefügt. Das Sortierverhalten wird zusammen mit dem Sortierfeld festgelegt. Eins wird durch die aufsteigende Zahl 1 und eins durch die absteigende Zahl -1 dargestellt. In den kommenden Wochen wird eine Reihe von Artikeln sowohl zu NoSQL als auch zu NoSQL-Datenbanken veröffentlicht.

Die von Ihnen gewählte Datenbank kann sich auf den Inhalt der Seite auswirken. Bestimmen Sie vor dem Kauf, welche Art von Datenbank Sie möchten. Benötigen Sie eine relationale Datenbank für Ihre Geschäftstätigkeit? Was ist eine dokumentenorientierte Datenbank und wie sollte sie aufgebaut sein? Was ist ein Schlüsselwertspeicher? Was ist eine Graphdatenbank? Was sind einige Beispiele? Datenbanktypen können an die Bedürfnisse eines bestimmten Kunden angepasst werden. Datenbankbasierte Webanwendungen lassen sich leicht an die sich ändernde Webumgebung anpassen. In vielen Fällen kann eine Webanwendung erstellt werden, die datenbankunabhängig ist. Das bedeutet, dass die Anwendung jede Art von Datenbank verwenden kann. In Wirklichkeit sind NoSQL-Datenbanken viel mehr als nur Datenspeicher. Für die Abfrage dieser Datenbanken wird SQL verwendet. Die SQL-Datenbank ermöglicht es Ihnen, die Daten damit zu durchsuchen. Herkömmliche relationale Datenbanken hingegen sind durch ihre Abfragesprache eingeschränkt, wobei dies die Möglichkeit bietet, eine Datenbank mit mehr als einer Abfragesprache zu durchsuchen. Wenn Sie nach einer Datenbank suchen, stellen Sie sicher, dass Sie überlegen, wofür Sie sie verwenden werden. Eine NoSQL-Datenbank kann für Cloud-basierte Microservices verwendet werden, was einer ihrer Vorteile ist. Dadurch kann die Datenbank als verteiltes System verwendet werden. Dieser Vorteil steht im Gegensatz zu traditionellen relationalen Datenbanken zur Verfügung, die typischerweise auf einem einzelnen Server ausgeführt werden. Viele Webanwendungen können datenbankunabhängig erstellt werden. Die Webanwendung kann mit jeder Art von Webentwicklungs-Framework wie React oder Angular erstellt werden. Herkömmliche Webanwendungen hingegen werden normalerweise mit einem bestimmten Webentwicklungs-Framework erstellt, während Webanwendungen, die mit diesem Framework erstellt wurden, innovativer sind.

Warum Nosql über SQL verwenden?

NoSQL-Datenbanken verwenden kein SQL, was für sie ein Nachteil ist. Trotzdem wird SQL immer noch in einer Reihe von NoSQL-Datenbanken verwendet. Im Gegensatz zu MySQL und Apache Cassandra , die beide SQL-Konstrukte sind, verwenden CosmosDB, Cassandra CQL, Elasticsearch SQL und Cockroach Labs ein Select-Join-Project-Konstrukt. Sie müssen NoSQLClient#query verwenden, um eine Abfrage zu erstellen: Diese Methode gibt Promise ofResult zurück, das ein Javascript-Objekt mit einem Array ist. Wie bei anderen Datenbanken wie MongoDB sind die Ergebnisse standardmäßig begrenzt.

Können Sie Nosql-Tabellen beitreten?

Leider kann Native PHP nicht in eine NoSQL-Datenbank eingebunden werden. Der primäre Unterschied zwischen SQL- und NoSQL-Datenbanken liegt in der Art der Daten.

Die von Oracle NoSQL Database verwendeten allgemeinen Join-Operatoren werden von herkömmlichen relationalen Datenbanken nicht unterstützt. Es unterstützt jedoch einen speziellen Join-Typ in Tabellen, die als dieselbe Tabellenhierarchie aufweisend klassifiziert sind. Da nur am selben Ort befindliche Zeilen beim Verbinden von Zeilen übereinstimmen können, ist diese Art von Joins effizient.

Tische in Mongodb verbinden

Verknüpfungen zwischen Tabellen werden in NoSQL-Datenbanken wie MongoDB nicht unterstützt, was zu einer Zunahme der Datenduplizierung führt. MongoDB hingegen führt eine neue Lookup-Operation namens Join ein, die zum Verbinden von Sammlungen verwendet werden kann. Um die Lookup-Funktion nutzen zu können, müssen Sie Tabellen in einer NoSQL-Datenbank verknüpfen.

Wie verbinde ich mich mit einer Nosql-Datenbank in Python?

Es gibt verschiedene Möglichkeiten, eine Verbindung zu einer NoSQL-Datenbank in Python herzustellen. Eine Möglichkeit ist die Verwendung der PyMongo-Bibliothek. PyMongo ist eine Python-Bibliothek, mit der Sie eine Verbindung zu MongoDB-Datenbanken herstellen können. Anweisungen zur Installation von PyMongo finden Sie hier: https://api.mongodb.com/python/current/installation.html.
Nachdem Sie PyMongo installiert haben, können Sie eine Verbindung zu einer MongoDB-Datenbank herstellen, indem Sie ein MongoClient-Objekt erstellen. Das MongoClient-Objekt akzeptiert einen Hostnamen und eine Portnummer als Parameter. Der Hostname ist der Name des Computers, auf dem die MongoDB-Datenbank ausgeführt wird. Die Portnummer ist der Port, den die MongoDB-Datenbank überwacht. Wenn die MongoDB-Datenbank beispielsweise auf localhost auf Port 27017 ausgeführt wird, würden Sie ein MongoClient-Objekt wie folgt erstellen:
client = MongoClient('localhost', 27017)
Nachdem Sie ein MongoClient-Objekt erstellt haben, können Sie auf die Datenbank zugreifen, indem Sie den Datenbanknamen als Eigenschaft des MongoClient-Objekts verwenden. Wenn der Datenbankname beispielsweise „test“ lautet, würden Sie wie folgt darauf zugreifen:
db = client.test
Wenn die Datenbank nicht existiert, wird sie beim ersten Zugriff automatisch erstellt.

Dokumentorientierte und NoSQL-Datenbanken wie MongoDB lassen sich mithilfe leistungsstarker Backend-Systeme in wenigen Minuten skalieren und bereitstellen. MongoDB und Python machen es einfach, eine Vielzahl von Datenbankanwendungen zu erstellen. In diesem Tutorial zeigen Sie, wie MongoDB auf vielfältige Weise verwendet werden kann. Die MongoDB NoSQL-Datenbank ist eine dokumentenorientierte NoSQL-Datenbank. Im Gegensatz zu herkömmlichen RDBMS organisiert und speichert MongoDB Daten in einer Sammlung von Dokumenten, anstatt Zeilentabellen zu verwenden. Das System verwaltet schemalose und flexible Dokumente, die im Laufe der Zeit leicht geändert werden können. MongoDB ist in C aufgebaut und wird aktiv von MongoDB Inc. entwickelt und wird von einigen der weltweit größten Unternehmen verwendet.

Laut der offiziellen Website gibt es zwei Versionen von MongoDB. Abhängig von Ihrer Linux-Distribution ist der Installationsprozess unterschiedlich. Sie können MongoDB mit einem Docker-Container installieren, wenn Sie dies bevorzugen. In diesem Abschnitt erfahren Sie, wie Sie mit der Mongo-Shell Dokumente in einer Datenbank erstellen, lesen, aktualisieren und löschen. Der mongo-Befehl startet die Shell und stellt eine Verbindung zum lokalen Standardserver her, der vom mongod-Prozess bereitgestellt wird. In den meisten Fällen beginnt die Mongo-Shell die Sitzung, indem sie sich mit der Testdatenbank verbindet. Es ist auch möglich, einen Host und Port anzugeben sowie auf eine entfernte Datenbank zuzugreifen.

Die Sammelfunktion von MongoDB wird verwendet, um Dokumente zu organisieren. Tabellensammlungen in einem herkömmlichen RDBMS ähneln in gewisser Weise Tabellensammlungen, da sie kein starres Schema haben. Jedes Dokument in einer Sammlung kann theoretisch als ein Satz von Feldern oder eine Struktur betrachtet werden. Indem Sie Dokumentvalidierungsregeln während Aktualisierungen und Einfügungen durchsetzen, können Sie die Struktur Ihres Dokuments standardisieren. In MongoDB werden komplexe Daten durch die Verwendung eines dokumentenorientierten Datenmodells als einzelnes Objekt dargestellt. Ohne auf Tabellen oder mehrere Objekte schauen zu müssen, können Sie Datenobjekte als Ganzes angehen. Bevor Sie versuchen, ein Dokument mithilfe der Mongo-Shell in eine Datenbank einzufügen, müssen Sie zunächst eine Sammlung auswählen.

Das Dokument, das Sie als Argument zitieren, sollte als insertOne()-Aufruf in Ihrer Sammlung festgelegt werden. Es bietet einen Python-Treiber namens PyMongo, mit dem Sie mit Ihrem MongoDB-Server kommunizieren können. In den nächsten Abschnitten zeigen wir Ihnen, wie Sie mit diesem Treiber Ihre eigenen Python-Datenbankanwendungen erstellen. Sie können mehr über die Verwendung von MongoDB-Datenbanken in Python-Anwendungen erfahren, indem Sie unsere anderen Inhalte lesen. Anhand dieser Beispiele erfahren Sie, was MongoDB und Python können. Sie können mit MongoClient, einer Erweiterung der Mongo-Shell, einen benutzerdefinierten Host, Port und andere Verbindungsparameter angeben. Ihr Zugriff auf einen bestimmten MongoDB-Server wird aktiviert, sobald Sie über eine verbundene Instanz von MongoClient verfügen.

Der Abgleich von Python-IDs ist auch in Situationen akzeptabel, in denen der Datenbankname nicht existiert. Ein Dokument kann in einem Versuch zur Datenbank hinzugefügt werden, wenn es eine große Anzahl von Zeichen enthält. Es bietet auch Methoden zum Ersetzen, Aktualisieren und Löschen von Daten aus einer Datenbank. Eine MongoDB-Datenbank ist auch möglich, wenn Sie eine Anwendung haben, die sie gelegentlich verwendet. Bei Bedarf möchten Sie möglicherweise die Verbindung öffnen und sofort schließen. Objektrelationales Mapping ist eine Komponente von MongoDB, die in ihrer Fähigkeit, eine Verbindung zu Objekten herzustellen, SQL ähnelt. Aufgrund der klassenbasierten Abstraktion von MongoEngine können Sie Klassen für alle Ihre Modelle erstellen.

Bevor Sie Dokumente mit MongoEngine erstellen können, müssen Sie zunächst definieren, welche Daten in jedem Dokument verwendet werden. In diesem Tutorial erfahren Sie, wie Sie mit MongoDB-Datenbanken unter Verwendung der objektorientierten Funktionen von Python arbeiten. In MongoEngine entspricht eine Sammlung einer Lernprogrammklasse. Erstellen Sie ein Modell, indem Sie Document unterklassen und die erforderlichen Felder als Klassenattribute bereitstellen. Es ist auch möglich, Parameter für jeden Feldtyp separat zu definieren. Wenn Sie die Datenvalidierung über PyMongo anfordern, führt es diese Funktion aus. Speichern auf einem erstellten Dokumentobjekt.

Mit der automatischen Datenvalidierung müssen Sie sich nicht mehr mit viel Papierkram herumschlagen. Dokumentunterklassen haben ein.objects-Attribut, das Sie verwenden können, um Dokumente in der zugeordneten Sammlung zu suchen und anzuzeigen. Darüber hinaus haben Sie mit MongoDB Zugriff auf ein gut lesbares und anpassungsfähiges Datenmodell, mit dem Sie sich schnell an geänderte Anforderungen anpassen können.

Python ist eine vielseitige Sprache

Python kann verwendet werden, um eine Verbindung zu einer Vielzahl von Datenbanken herzustellen.

Verbinden Sie sich mit dem Nosql Database Cloud Service

Es gibt viele Gründe, sich mit einem NoSQL-Datenbank-Cloud-Dienst zu verbinden. Die Cloud bietet Skalierbarkeit nach Bedarf, sodass Sie Ihre Datenbank ganz einfach nach Bedarf vergrößern oder verkleinern können. Die Cloud bietet auch Hochverfügbarkeit und Notfallwiederherstellung, sodass Ihre Datenbank immer verfügbar ist und im Falle eines Ausfalls schnell wiederhergestellt werden kann. Und die Cloud ist eine großartige Möglichkeit, Geld bei den Kosten Ihrer Datenbankinfrastruktur zu sparen.

Der Begriff NoSQL wurde früher verwendet, um nicht-relationale/nicht-SQL-Programmierung zu beschreiben. Big Data und Webanwendungen sind zwei Beispiele für seine Echtzeit-NoSQL-Datenbankanwendungen. Google, Facebook, Amazon und Linkedln sind einige der führenden Internetunternehmen, die NoSQL-Datenbanken verwenden, um die Auswirkungen von RDBMS auf den Geschäftsbetrieb zu reduzieren.

Die Vorteile einer in der Cloud gehosteten Nosql-Datenbank

Die Nosql-Datenbank ist eine Open-Source-Technologie, die auf Amazon Web Services gehostet werden kann und nicht im Besitz oder unter der Kontrolle eines Unternehmens ist. Es ist auch für die Öffentlichkeit zugänglich. Dank einer öffentlichen Cloud-basierten Plattform können Daten gespeichert und abgerufen werden, ohne sich auf ein bestimmtes Schema zu verlassen.

Oracle Nosql

Eine Oracle NoSQL-Datenbank ist ein verteilter Schlüsselwertspeicher, der für hohe Leistung, horizontale Skalierbarkeit und Flexibilität für die Datenverwaltung ausgelegt ist. Die Oracle NoSQL-Datenbank ist eine NoSQL-kompatible Datenbank, die eine einfache Schnittstelle für die Arbeit mit Daten bietet, die in einer Vielzahl von Formaten gespeichert sind, darunter JSON, BSON und XML. Die Oracle NoSQL-Datenbank baut auf der Oracle Berkeley DB Java Edition auf und nutzt das Oracle NoSQL Network, um einen skalierbaren, zuverlässigen und hochverfügbaren Datenspeicher bereitzustellen.

Was ist der Unterschied zwischen Mongodb und Oracle?

MongoDB basiert auf einer verteilten Systemarchitektur und nicht auf dem traditionellen Single-Node-Design, das in Oracle und anderen relationalen Datenbanken verwendet wird. Infolgedessen verfügt MongoDB über eine Reihe einzigartiger Funktionen, darunter Scale-out und Datenlokalisierung mit automatischem Sharding und Replikaten, um eine konstante Verfügbarkeit sicherzustellen.

Warum Oracle die beste Datenbank für Unternehmen ist

Wenn Sie eine robuste Datenbank mit robuster Disaster-Recovery- und Datensicherheitsfunktion benötigen, ist Oracle eine ausgezeichnete Wahl für Ihr Unternehmen. Diese Software bietet einen umfassenden Satz von Tools zur Optimierung der Daten- und Architekturleistung.

Ist Oracle eine SQL-Datenbank?

Es ist der Satz von Anweisungen, die verwendet werden, um auf Daten in einer Oracle-Datenbank zuzugreifen, die in Structured Query Language (SQL) strukturiert sind. Die meisten Anwendungsprogramme und Oracle-Tools ermöglichen Benutzern den Zugriff auf die Datenbank, ohne direkt SQL zu verwenden, aber diese Anwendungen müssen SQL verwenden, wenn sie die Anforderung des Benutzers ausführen.

Warum Pl/sql die beste Programmiersprachenerweiterung für Sql ist

Es ist eine beliebte prozedurale Spracherweiterung für SQL. Die Möglichkeit, SQL-Anweisungen mit prozeduralen Konstrukten zu kombinieren, ermöglicht es Ihnen, Funktions- und Paketeinheiten innerhalb von PL/SQL-Programmen zu definieren und auszuführen. Oracle SQL hingegen unterstützt sowohl SQL als auch PL/SQL, während MySQL nur MySQL unterstützt. Im Vergleich zu MySQL ist es nicht möglich, mehr als ein Betriebssystem auf Oracle SQL auszuführen. Oracle SQL kann beispielsweise in den folgenden Umgebungen ausgeführt werden: Windows, Mac OS X, Linux, UNIX und z/OS.

Installation der Oracle Nosql-Datenbank

Um Oracle NoSQL Database zu installieren, müssen Sie zuerst die Oracle NoSQL Database-Software vom Oracle Technology Network herunterladen. Als nächstes entpacken Sie die Software in ein Verzeichnis Ihrer Wahl. Führen Sie abschließend das Skript install.sh aus, um die Software zu installieren.

NoSQL-Datenbanktreiber sind in den Editionen Community Edition (CE), Enterprise Edition (EE) und Cloud Service enthalten. Sie können die Universal Permissive License an dieser Stelle oder über die von der Website heruntergeladene Software anzeigen oder herunterladen. Das Administratorhandbuch für den Proxy ist für jede Datenbankserverversion verfügbar. Der Proxy wurde mit der Datenbankserver-Version 19.3 in seinen frühen Stadien veröffentlicht. Sowohl in der Community Edition als auch in der Enterprise Edition ist der kv-client Java-Treiber für Oracle NoSQL Database enthalten. Als Treiber für diesen Treiber muss er direkt mit dem Datenbankserver verbunden werden. Jede Treiberversion wird mit einer passenden EE-Version, einer früheren EE-Version und einer nachfolgenden EE-Version getestet. Versionsnummern in der dritten Schicht, wie die in 22.1.x, haben keine Auswirkungen auf die Kompatibilität.