NoSQL vs. relationale Datenbanken: Vor- und Nachteile

NoSQL-Datenbanken werden oft mit traditionellen relationalen Datenbanken verglichen, aber die beiden sind sehr unterschiedlich. Relationale Datenbanken speichern Daten in Tabellen, wobei jede Zeile einen einzelnen Datensatz und jede Spalte ein Feld in diesem Datensatz darstellt. NoSQL-Datenbanken hingegen verwenden keine Tabellen. Stattdessen speichern sie Daten in einem Format, das eher einer Hashmap ähnelt. Das bedeutet, dass jedes Datenelement als Schlüssel-Wert-Paar gespeichert wird. Der Schlüssel wird verwendet, um die Daten zu identifizieren, und der Wert sind die eigentlichen Daten selbst. Dies ist eine ganz andere Art der Datenspeicherung als in einer relationalen Datenbank und hat eine Reihe von Vorteilen. Erstens ist es viel einfacher, eine NoSQL-Datenbank zu skalieren. Da Daten nicht in Tabellen gespeichert werden, können sie auf mehrere Server verteilt werden. Dies macht es viel einfacher, bei Bedarf neue Server hinzuzufügen, und es ermöglicht auch, Daten für Redundanz zu replizieren. Zweitens sind NoSQL-Datenbanken im Allgemeinen viel schneller als relationale Datenbanken. Dies liegt daran, dass Sie keine Datentabelle durchsuchen müssen, um die gesuchten Daten zu finden. Stattdessen können die Daten direkt aus den Schlüssel-Wert-Paaren abgerufen werden. Drittens sind NoSQL-Datenbanken flexibler als relationale Datenbanken. Diese Flexibilität ergibt sich aus der Tatsache, dass die Daten nicht in Tabellen gespeichert werden. Das bedeutet, dass die Struktur der Daten geändert werden kann, ohne dass die zugrunde liegende Datenbank geändert werden muss. Dies kann ein großer Vorteil sein, wenn es darum geht, neue Funktionen hinzuzufügen oder die Art und Weise des Datenzugriffs zu ändern. Insgesamt haben NoSQL-Datenbanken eine Reihe von Vorteilen gegenüber herkömmlichen relationalen Datenbanken. Sie sind einfacher zu skalieren, schneller und flexibler. Allerdings gibt es auch einige Nachteile. Beispielsweise sind NoSQL-Datenbanken für komplexe Abfragen nicht so gut geeignet. Außerdem sind die Daten in einer NoSQL-Datenbank nicht so gut organisiert wie in einer relationalen Datenbank.

nDB steht für nstructured database und ist definiert als Abkehr von SQL-basierten Servern. Validierung, Zugriffskontrolle, Zuordnung abfragbarer indizierter Daten, Korrelation verwandter Daten, Konfliktlösung, Aufrechterhaltung von Integritätsbeschränkungen und ausgelöste Prozeduren werden aus der Datenbankschicht entfernt.

Wie funktioniert NoSQL mit Schemas? NoSQL-Datenbanken haben kein Schema wie relationale Datenbanken. Die zugrunde liegende Struktur für jeden der vier Haupttypen von NoSQL-Datenbanken wird als Datenbankstruktur bezeichnet.

Die Google Cloud Platform (GCP) bietet eine breite Palette von Datenbankdiensten. Von diesen zeichnen sich die NoSQL-Datenbankdienste durch ihre Fähigkeit aus, sehr große, dynamische Datensätze zu verarbeiten, ohne dass ein festes Schema erforderlich ist.

Hat Nosql ein Schema?

NoSQL-Datenbanken benötigen kein Schema wie relationale Datenbanken. Das bedeutet, dass Sie Daten in einer NoSQL-Datenbank speichern können, ohne vorher definieren zu müssen, welche Daten Sie speichern möchten.

Haben NoSQL-Datenbanken Schemata? Wenn nein, wie werden sie umgesetzt? Mit NoSQL-Datenbanken gibt es eine neue Begeisterung darüber, was die Zukunft bringt. SQL hatte es schwer, die Lücke zu füllen, die NoSQL weitgehend gefüllt hat. Das Fehlen eines Schemas bedeutet, dass NoSQL riesige Sammlungen von NoSQL-Datenmodellen erstellen kann. Bei der Entwicklung von Code muss das Gleichgewicht zwischen der Erfüllung mehrerer Funktionen und der Erfüllung aller gefunden werden. Anschließend werden die Primärschlüssel erstellt, die von der Datenbank zur Abfrage der Daten verwendet werden.

Dazu gehören Geschäftsentitäten, Benutzeranforderungen und Spezifikationen. Ein gründliches Verständnis dafür, wie jede NoSQL-Datenbank ihre Primärschlüssel implementiert, ist für diesen Schritt unerlässlich. Die Möglichkeit, NoSQL ohne Schema zu verwenden, kann oft zu Anarchie führen, was zur Schaffung einer Form von NoSQL führt. Wenn Sie sich mit Schemata beschäftigen, sollten Sie darüber nachdenken, was Sie sagen. Wie bereits erwähnt, müssen die Indizes entworfen werden, und sie variieren stark, je nachdem, wie viele Schritte Sie unternehmen.

JSON ist ein relativ einfaches Datenformat, das einfach zu analysieren ist und weithin unterstützt wird. JSON-Datenbanken eignen sich ideal zum Speichern von Daten, da sie einfach zugänglich und änderbar sind. In einer JSON-Datenbank gespeicherte Daten eignen sich ideal zum Speichern halbstrukturierter Daten. Sie sind viel vielseitiger als das Zeilen-Spalten-Format, das kostspielig und unflexibel ist, selbst wenn es um geringfügige Schemaänderungen geht. Darüber hinaus ist JSON ein leichtes Datenformat, das leicht zu analysieren ist und weithin unterstützt wird. Daher eignet es sich ideal zum Speichern von Daten mit einer leicht zugänglichen und anpassbaren Oberfläche.

Welche Art von Schema wird für die Nosql-Datenbank verwendet?

Datenbankflexibilität: NoSQL-Datenbanken bieten in der Regel Schemata, die schnell und einfach geändert werden können, was eine schnellere Entwicklung erleichtert. Eine NoSQL-Datenbank ist ideal zum Speichern halbstrukturierter und unstrukturierter Daten, da sie ein flexibles Datenmodell verwendet.

Die Bedeutung von Schemas in Mongodb

Jedem Dokument in Ihrer MongoDB-Datenbank wird ein Schema zugewiesen, das basierend auf dem Schema bestimmt, ob es gültig oder ungültig ist, und Schemas werden in der Datenbank gespeichert. Wenn Sie ein neues Dokument erstellen, verwendet MongoDB ein Schema, um es anhand des Schemas zu validieren, und lehnt es ab, wenn es ungültig ist. Ein Schema ist eine einfache Möglichkeit, Ihre Daten zu organisieren und leichter auffindbar zu machen. Es besteht keine Notwendigkeit, Daten in Schemas zu speichern, und Sie können ein Dokument ohne eines in Ihrer Datenbank haben, falls dies erforderlich sein sollte.

Verfügt Nosql über ein dynamisches Schema?

Die meisten SQL-Entwickler, die ich kenne, verwenden in erster Linie NoSQL-Datenbanken in ihrer Entwicklung. Ich habe mich immer gefragt, warum wir in unserer Entwicklung in erster Linie NoSQL-Datenbanken brauchen. Als ich begann, mich mit dem Thema zu beschäftigen, war der faszinierendste Aspekt das dynamische Schema von NoSQL. Bevor Sie mit dem Hinzufügen von Daten zu einer relationalen Datenbank beginnen können, müssen Sie zuerst Schemata definieren.

Denormalisierung in Mongodb

Dynamische Schemadatenbanken können, wie der Name schon sagt, äußerst flexibel sein, wenn es um die Art und Weise geht, wie Daten gespeichert werden. Einige Situationen, wie z. B. die sich schnell ändernde Natur von Daten, profitieren von dieser Flexibilität. Darüber hinaus kann es für diejenigen, die die Datenbank noch nie verwendet haben, manchmal schwierig sein, sie zu verstehen. Die Denormalisierung ist ein von der Community akzeptierter Standard für den Umgang mit verwandten Daten in NoSQL-Systemen. Normalisierte Daten sind im Gegensatz zu denormalisierten Daten einfach Fragmente zuvor normaler Daten. Dadurch ist die Website viel einfacher zu navigieren und abzufragen. Darüber hinaus erleichtert es die Skalierung der Datenbank, da weniger Zeit damit verbracht wird, sich über Leistungsprobleme Gedanken zu machen. Ein NoSQL-System gilt häufig als dynamischer als eine herkömmliche Datenbank. Da sie nicht nach traditionellen Beziehungsprinzipien modelliert sind, können sie nicht auf diese Weise funktionieren. Das bedeutet, dass die Daten in Clustern und nicht in Tabellen organisiert sind. Diese Funktion bietet nicht nur eine größere Flexibilität bei der Datenspeicherung , sondern könnte auch von Vorteil sein.

Können Nosql-Datenbanken mit diesem Schemakonzept umgehen?

NoSQL-Datenbanken reduzieren nicht nur einige Arten von Komplexität und Overhead, sondern reduzieren auch den Zeit- und Geldaufwand für die Entwicklung von Datenbanklösungen. Wir können jedoch auf eine formale Schemadefinition verzichten, wenn wir dieses Tool verwenden, was übertrieben sein kann. Wenn Daten in einer NoSQL-Datenbank nicht kontrolliert werden, können sie zu handwerklichen Daten werden, die den Wert der Daten mindern.

Die Vor- und Nachteile von Nosql-Datenbanken

Zusätzlich zu ihrer Skalierbarkeit, kostengünstigen Speicherung und der Möglichkeit, Daten in einer Vielzahl von Formaten zu speichern, gewinnen NoSQL-Datenbanken zusätzlich zu ihren traditionellen relationalen Gegenstücken an Popularität. Obwohl NoSQL-Datenbanken einige Nachteile haben, wie z. B. die fehlende ACID-Unterstützung, sind sie auch vorteilhaft. Viele dieser Probleme können angegangen werden, indem das Schema so entworfen wird, dass es effektiv ist.

Welche Art von Daten ist Nosql?

Es ist ein Oberbegriff, der sich auf jede Alternative zu herkömmlichen SQL-Datenbanken bezieht. NoSQL-Datenbanken unterscheiden sich erheblich von SQL-Datenbanken dadurch, dass sie datenintensiver sein sollen. Diese Art von Datenmodell unterscheidet sich vom traditionellen Zeilen- und Spaltentabellenmodell, das in relationalen Datenbankverwaltungssystemen (RDBMS) verwendet wird.

Jedes alternative System, das als NoSQL betrachtet werden kann, wird als Alternative zu herkömmlichen SQL-Datenbanken betrachtet. In relationalen Datenbankverwaltungssystemen verwenden sie ein Datenmodell, das auf dem traditionellen Zeilen- und Spaltentabellenmodell basiert, während sie in Datenmodellen, die auf diesen Systemtypen basieren, ein anderes Modell verwenden. Darüber hinaus unterscheiden sich NoSQL-Datenbanken in vielerlei Hinsicht voneinander. Dokumentendatenbanken werden in der Regel horizontal skaliert, um eine möglichst breite Akzeptanz zu erreichen. Anwendungsfälle in verschiedenen Branchen umfassen E-Commerce-Plattformen, Handelsplattformen und die Entwicklung mobiler Apps. Der Vergleich von MongoDB und PostgreSQL bietet einen umfassenden Überblick über die führenden NoSQL-Datenbanken. Eine Spaltendatenbank kann den Wert einer Spalte schnell aggregieren.

Es ist sehr schwierig für sie, Daten konsistent zu generieren, weil sie sie so schreiben. Als Ergebnis wurden Graphdatenbanken entworfen, um die Beziehungen zwischen Datenelementen zu suchen und zu finden. Der Overhead von SQL wird in diesem Fall eliminiert, wenn mehrere Tabellen zusammengeführt werden.

SQL und MongoDB sind zwei der beliebtesten Datenbankverwaltungssysteme . Welches soll ich für mein nächstes Projekt verwenden? Die Skalierung hat begonnen. Sowohl SQL als auch MongoDB können horizontal skaliert werden, sodass sie größere Datenmengen verarbeiten können. Mit diesem System können Sie umfangreiche Datenspeicherungsprojekte erstellen. Die Replikation von Daten. Sowohl SQL als auch MongoDB können Daten replizieren. Wenn also eine Kopie der Daten beschädigt ist, kann auf die andere zugegriffen werden. Dies ist besonders nützlich für Projekte, die sicherstellen möchten, dass Daten immer zugänglich sind. Datenstrukturen können an die Bedürfnisse des Einzelnen angepasst werden. Sowohl SQL als auch MongoDB haben eine flexible Datenstruktur. Dadurch können Daten in einer Vielzahl von Formaten gespeichert werden, sodass Projekte eine Vielzahl von Datentypen speichern können.

Warum ist Nosql nicht sicher?

Die Sicherheit von NoSQL-Datenbanken ist stark gefährdet, da Authentifizierung und Verschlüsselung fast nicht vorhanden oder sogar extrem schwach sind, wenn sie implementiert sind. Bei der Verwendung von NoSQL-Datenbanken gibt es mehrere Sicherheitsprobleme, von denen eines das Fehlen eines administrativen Benutzers oder einer Authentifizierung ist. Die Passwortspeicherung in diesem Gerät ist unzureichend.

In einigen Fällen wurden NoSQL-Datenbanken (Not-Only-SQL) dem Internet ausgesetzt, bevor sie vollständig entwickelt waren. Persönliche Daten von 11 Millionen Benutzern, einschließlich E-Mail-Adressen, wurden im September 2018 bei einer Datenpanne bei einem E-Mail-Marketing-Unternehmen gestohlen. Eine Datenbank mit 202 Millionen chinesischen Bewerbungen war unverschlüsselt, sodass sie gestohlen werden konnten. Wenn Sie sich für den Aufbau Ihrer NoSQL-Datenbank entscheiden, müssen Sie neben der Implementierung auch deren Sicherheit planen. SSL-Verbindungen sind sowohl für die Server- als auch für die Clientkommunikation erforderlich, um die Sicherheit der Daten sowohl im Ruhezustand als auch bei der Übertragung zu gewährleisten. Da NoSQL-Datenbanken relativ neu in der Szene sind, ist es wichtig zu verstehen, wie sich bevorstehende Verbesserungen oder Einführungen auf Ihre Cybersicherheitsrichtlinien auswirken werden. Hacker werden immer eine Bedrohung für Unternehmen darstellen, also müssen sie dies akzeptieren.

Daher müssen sie zusammenarbeiten, um konform und sicher zu sein. Die Datenbanksicherheit ist eine Angelegenheit, um die sich alle Beteiligten kümmern müssen. Darüber hinaus ist es entscheidend, dass NoSQL-Anbieter das Vertrauen ihrer Kunden wahren.

Im Gegensatz zu NoSQL-Datenbanken profitieren Entwickler von einer Reihe von Vorteilen. Dies erleichtert die Änderung der Daten bei diesen Modellen, da sie einfacher zu verstehen sind. Darüber hinaus bieten NoSQL-Datenbanken eine größere Flexibilität bei der Art und Weise, wie Daten gespeichert werden, was für Anwendungen von Vorteil ist, die sich schnell an Datenänderungen anpassen müssen.

Nosql vs. SQL: Was ist sicherer?

NoSQL-Datenbanken sind in Bezug auf Datenkonsistenz, Datenintegrität und Datenredundanz sicherer als SQL-Datenbanken, aber weniger sicher in Bezug auf Data-Injection-Angriffe.

Wie unterscheidet sich Nosql von SQL?

In SQL-Datenbanken gibt es ein vertikal skalierbares Modell, während es in NoSQL-Datenbanken ein horizontal skalierbares Modell gibt. Es gibt zwei Arten von Datenbanken: SQL-Datenbanken und NoSQL-Datenbanken. SQL-Datenbanken sind tabellenbasiert, während NoSQL-Datenbanken Dokument-, Schlüsselwert-, Diagramm- oder Wide-Column-Datenbanken sind. SQL-Datenbanken eignen sich besser für mehrzeilige Transaktionen, während NoSQL-Datenbanken besser für unstrukturierte Daten wie Dokumente oder JSON geeignet sind.

. SQL ist eine Programmiersprache, die in dem am häufigsten verwendeten relationalen Datenbankverwaltungssystem verwendet wird. Daten werden in einem NoSQL-Datenbankmodell gespeichert und abgerufen, das weder tabellarisch noch spaltenförmig ist. Die Vor- und Nachteile von beiden werden sehr detailliert beschrieben, und wir haben eine Liste von ihnen beigefügt, damit Sie sie vergleichen und gegenüberstellen können. SQL ist die am weitesten verbreitete Programmiersprache für RDBMS, während NoSQL die beste Software zum Speichern unstrukturierter und halbstrukturierter Daten ist. Was ist besser, abhängig von Ihren Anforderungen und der Art des Projekts, an dem Sie arbeiten? Die objektbasierte Datenspeicherung ist ideal für große Mengen unterschiedlicher Datentypen und Workloads, während komplexe Abfragen ideal für große Mengen komplexer Daten sind.

SQL-Datenbanken gelten im Allgemeinen als effizienter, wenn es um die Abfrage von Daten geht, da sie speziell für diesen Zweck entwickelt wurden. Einer NoSQL-Datenbank hingegen fehlt es an Konsistenz und es kann mehr Aufwand erfordern, Daten abzufragen. Während unserer Experimente haben wir festgestellt, dass NoSQL-Datenbanken beim Nachschlagen von Daten im Schlüsselwertspeicher im Allgemeinen schneller waren als SQL-Datenbanken, aber ACID-Transaktionen möglicherweise nicht vollständig unterstützen, was zu Dateninkonsistenzen führen kann. Letztendlich ist es entscheidend, die Datenbank auszuwählen, die für die jeweilige Aufgabe am besten geeignet ist.

Nosql-Datenbanken bieten viele Vorteile gegenüber relationalen Datenbanken

SQL und NoSQL unterscheiden sich in vielerlei Hinsicht, z. B. ob sie relational (SQL) oder nicht-relational (Nosql) sind, ob ihre Schemas vordefiniert oder dynamisch sind, wie sie skalieren, welche Datentypen sie enthalten und wie sie für Multi geeignet sind -Zeilentransaktionen oder unstrukturierte Daten
Viele der Vorteile von NoSQL-Datenbanken sind mit denen relationaler Datenbanken vergleichbar. NoSQL-Datenbanken sind aufgrund ihrer Flexibilität, horizontalen Skalierbarkeit und hohen Abfragegeschwindigkeit leicht zu erlernen und zu handhaben. NoSQL-Datenbanken sind typischerweise so strukturiert, dass sie schemagesteuert betrieben werden können.
NoSQL-Datenbanken wie MongoDB und CouchDB sind eher designorientiert und eine Untergruppe relationaler Datenbanken. MySQL-Datenbanken verfügen im Gegensatz zu NoSQL-Datenbanken über eine Fülle von Reporting-Tools zur Unterstützung der Anwendungsvalidierung. NoSQL-Datenbanken enthalten jedoch keine Berichterstellungstools für Analysen oder Leistungstests.
Gibt es einen besseren SQL-Vergleich als nosql vs sql?
NoSQL-Datenbanken sind ideal für Anwendungen, die ein Höchstmaß an Transaktionsabwicklung und Datenspeicherung erfordern. Sie eignen sich nicht gut für Anwendungen, die eine hierarchische Datenspeicherung erfordern oder die nicht schnell genug auf Abfragedaten reagieren. Diese Anwendungen wären besser bedient, wenn sie MySQL als primäre Datenbank verwenden würden.

Ist Nosql eine Hash-Tabelle

Nosql ist keine Hash-Tabelle. nosql ist eine Datenbank, die Schlüssel-Wert-Paare zum Speichern von Daten verwendet.

Was ist Nosql

Nosql-Datenbanken sind Datenbanken, die nicht das traditionelle relationale Datenbankmodell verwenden . Stattdessen verwenden sie eine Vielzahl unterschiedlicher Modelle, darunter Schlüsselwertspeicher, Dokumentspeicher, Spaltenspeicher und Diagrammdatenbanken.

Datenbank NoSQL bezieht sich auf nicht relationale Datenbanken, die Daten in einem anderen Format als einer relationalen Datenbank speichern. Rufen Sie Daten aus NoSQL-Datenbanken mit idiomatischen Sprach-APIs, deklarativen strukturierten Abfragesprachen und Abfrage-für-Frage-Beispielen ab. Sie arbeiten mit agilen Entwicklungsmethoden zusammen, indem sie sich schnell an sich ändernde Anforderungen anpassen. Bis vor kurzem waren relationale Datenbanken der beliebteste Datenbanktyp. NoSQL-Datenbanken können deklarativ sein und eine Vielzahl von Datenmodellen bereitstellen. Da diese Server große Datenmengen verarbeiten und schnell reagieren können, können sie zum Erstellen von Anwendungen mit geringer Latenz oder Reaktionszeiten verwendet werden. Sie sollten keine NoSQL-Datenbank verwenden, wenn Sie sie nicht bereits verwenden.

Es gibt einige Anwendungen, die weniger Tabellen (oder Container) verwenden und keine Referenzbeziehungen zu Datenstrukturen haben. Die NoSQL-Datenbanken wurden geschaffen, um den Anforderungen von schnellen und einfachen Abfragen sowie großen Datenmengen gerecht zu werden. Darüber hinaus erleichtern die Datenbanken Entwicklern die Programmierung erheblich. Eine NoSQL-Datenbank besteht aus einer Reihe von Schritten, die als Skalierung bezeichnet werden und bei denen Daten horizontal verschoben werden. Diese Systeme können sehr große Datenmengen effizient verarbeiten.

MongoDB ist eine Alternative zu herkömmlichen relationalen Datenbanken, die nicht das gleiche Maß an Haltbarkeit oder Konsistenz wie MySQL oder Oracle aufweisen. MongoDB ist nicht nur eine leistungsstarke und effiziente Datenbank, sondern ermöglicht auch die umfangreiche Verwaltung von Daten. Es handelt sich um eine nicht-relationale Datenbank, was bedeutet, dass sie anders aufgebaut ist als herkömmliche relationale Datenbanken, die heute verwendet werden. Die Datenkonsistenz und Dauerhaftigkeit dieses Modells ist nicht so hoch wie bei einer relationalen Datenbank, und es verwendet Dokumente anstelle von Computern. Die hohe Verfügbarkeit und Skalierbarkeit von MongoDB machen es zu einer ausgezeichneten Wahl für Anwendungen, die große Datenmengen erfordern.

Die Vorteile von Nosql

Anwendungen, die einen hohen Durchsatz, geringe Latenz und eine Vielzahl von Datenmodellen erfordern, können stark von NoSQL profitieren. Eine große Datenbank eignet sich für Anwendungen, die große Datenmengen benötigen, um große Datenmengen zu analysieren, z. B. Big Data und Streaming-Analysen, sowie für Anwendungen, die eine schnelle und einfache Datenverwaltung erfordern, z. B. mobile Anwendungen und Echtzeitanwendungen .

Mongodb-Hashmap

Mongodb Hashmap ist eine Datenstruktur, die zum Speichern von Schlüssel-Wert-Paaren verwendet wird. Es ähnelt einem Wörterbuch in Python oder einer Hashtabelle in Java. Eine mongodb-Hashmap wird als BSON-Dokument implementiert, das eine binäre Darstellung von JSON ist.

Spring Data und eine kartenfreundliche API sind in MongoDB enthalten. Mit MongoDB kann jetzt auf völlig neue Weise auf Karten zugegriffen werden. In diesem Tutorial erfahren Sie, wie Sie Java HashMap in MongoDB verwenden. Die Umsetzung unserer Anwendungsfälle erfolgt mit MongoTemplate und einer einfachen wiederverwendbaren Karte. In diesem Artikel führen wir Sie durch das Hinzufügen von Dokumenten zu Ihrer MongoDB-Sammlung mithilfe einer HashMap und einer Liste von Hash-Maps. Die am häufigsten verwendeten Dokumentabstraktionen, BasicDB-Objekte und -Dokumente, wurden verwendet, um die Aufgabe in MongoDB zu vereinfachen. GitHub ist der Ort, an dem Sie den Quellcode erhalten können.

So speichern Sie Karten in Mongodb

Die standardmäßige MongoDB-Unterstützung für Maps ist, dass es sich nicht um eine tatsächliche Mongo-Variable handelt; Wenn Sie Maps also als tatsächliche Mongo-Variable verwenden möchten, müssen Sie ein Objekt in der MongoDB-Datenbank speichern. Das bedeutet, dass Sie beim Rückruf von der Datenbank das Objekt an seine HashMap zurückgeben müssen.
Was ist eine Hashmap in SQL?
Daten können in der Hash-Map gespeichert werden, die eine Datenstruktur ist. Eine Tabelle muss erstellt werden, um ein Schlüsselwertpaar zu emulieren. Um die Schlüssel der Karte zu durchlaufen, speichern Sie sie in der Datenbank.
Was ist Java-Hashmap?
Es bietet die Möglichkeit, Hash-Tabellendaten mithilfe der HashMap-Klasse des Java Collections Framework anzuzeigen. Diese Methode speichert Elemente in Paaren aus Schlüssel und Wert. Jeder Wert auf einer Karte kann anhand einer eindeutigen Kennung identifiziert werden. Die Map-Schnittstelle der HashMap-Klasse wird verwendet.
Wie funktioniert eine MongoDB-Verbindung in Java?
Verbinden Sie sich mit diesem MongoClient-Client: Mongo-Clients und MongoDB sind beide Beispiele für Clients. Um eine Verbindung zu MongoDB auf Ihrer lokalen Instanz und Ihrem Standardport herzustellen, können Sie den URI (den obigen Teil des Codes) weglassen oder einen URI wie "mongodb://localhost:27017" verwenden.

Nosql vs. SQL

SQL ist eine Programmiersprache, die verwendet wird, um mit relationalen Datenbanken zu interagieren. (Relationale Datenbanken modellieren Daten als Datensätze in Zeilen und Tabellen, die logisch verknüpft sind.) Es gibt kein SQL in NoSQL-Datenbanken und sie werden normalerweise nicht von SQL verwendet.

Die Daten sind die Grundlage aller datenwissenschaftlichen Teilbereiche. Die überwiegende Mehrheit Ihrer Daten wird in einem Datenbankmanagementsystem (DBMS) gespeichert. DBMS-Sprachen müssen verwendet werden, um miteinander zu interagieren und zu kommunizieren. SQL (Structured Query Language) ist die Programmiersprache, die mit DBMSs interagiert. Im Bereich der Datenbanken ist in den letzten Jahren ein neuer Begriff aufgetaucht: NoSQL-Datenbanken. NoSQL-Datenbanken speichern im Gegensatz zu herkömmlichen Datenbanken keine Daten in Tabellen oder Datensätzen. Stattdessen wird es für spezifische Anforderungen konfiguriert und optimiert und kommt in einer Vielzahl von Anwendungen zum Einsatz.

Es gibt verschiedene Arten von Datenstrukturen, darunter Spalten, dokumentorientierte Modelle, Schlüssel-Wert-Paare und Diagrammdatenbanken. Dokumentorientierte Datenbanken sind ein Beispiel für Datenstrukturen in Python, das ein Beispiel für eine Python-Datenbank ist. Bei der Gestaltung Ihrer Datenstruktur haben Sie mit NoSQL-Datenbanken mehr Möglichkeiten. SQL-Datenbanken hingegen haben eine starrere Struktur und einen weniger flexiblen Datentyp. Für Anfänger ist es eine gute Idee, mit SQL zu beginnen und dann zu NoSQL zu migrieren. Sie sollten Ihre bevorzugte Plattform basierend auf Ihren Daten, Ihrer Anwendung und der Leichtigkeit auswählen, mit der sie Ihnen den Entwicklungsprozess erleichtert. Ich kann nicht sagen, dass SQL NoSQL oder der Art und Weise, wie es derzeit geschrieben wird, überlegen ist. Sie treffen die beste Entscheidung, wenn Sie auf Ihre Daten achten.

Laut einer aktuellen Gartner-Studie werden NoSQL-Datenbanken bis 2020 36 % aller Datenbankimplementierungen ausmachen. Kurz gesagt, SQL-Datenbanken werden voraussichtlich 40 % des Marktes bis 2020 % ausmachen, gegenüber 60 % jetzt.
Es gibt derzeit keine Möglichkeit, sich in Bezug auf die Datenbanken gegenseitig zu ersetzen, und es scheint, dass sich die Situation nicht ändern wird. NoSQL-Datenbanken werden sich auf dem Markt niemals durchsetzen, es sei denn, sie finden einen Weg, um sicherzustellen, dass die Daten konsistent sind und die Abfragegeschwindigkeit beibehalten wird.
NoSQL-Datenbanken werden immer beliebter, da die Daten immer komplexer werden und eine schnelle Verwaltung erfordern. Sie sind flexibler, einfacher einzurichten und in Bezug auf Skalierbarkeit, Einfachheit und Code kostengünstiger als herkömmliche SQL-Datenbanken. Dennoch sind einige Nachteile zu berücksichtigen. Da Abfragen in NoSQL weniger flexibel sind, ist es schwieriger, komplexe Daten zu verwalten. Eine NoSQL-Datenbank kann nicht alleine skalieren; Stattdessen muss es mit einer anderen Datenbank kombiniert werden, um die erforderlichen Ergebnisse zu erzielen. Obwohl die Nachteile der Verwendung von NoSQL-Datenbanken allmählich reduziert werden, sind sie immer noch erheblich.