Organisieren und Verwalten einer NoSQL-Datenbank

In den letzten Jahren sind NoSQL-Datenbanken immer beliebter geworden, da die von Unternehmen und Organisationen generierte Datenmenge exponentiell gewachsen ist. NoSQL-Datenbanken sind eine großartige Lösung zum Speichern großer Datenmengen, da sie hochgradig skalierbar und flexibel sind. Die Organisation und Verwaltung einer NoSQL-Datenbank kann jedoch eine Herausforderung sein. In diesem Artikel besprechen wir einige Tipps zum Organisieren und Verwalten einer NoSQL-Datenbank.

RDBMS und NoSQL sind zwei völlig unterschiedliche Ansätze zur Datenspeicherung. NoSQL-Lösungen sind je nach Datenmodell und Art der Datenreplikation in unterschiedlichen Varianten erhältlich. Hier finden Sie Beispiele (Geräte) für jeden Typ und deren Anwendungsbereich. Die region_id und industry_id geben Links zu ausländischen Tabellen an und keine Textzeichenfolgen wie „Seattle Area“ oder „Philanthropy“. Zu der Entscheidung trugen verschiedene Faktoren bei. Es geht darum, Daten zu wiederholen, wenn Sie eine ID oder eine Textzeichenfolge speichern möchten. Eine Datenbank muss in der Lage sein, mehrere Beziehungen mit unterschiedlichen technischen Fähigkeiten zu handhaben, damit sie normalisiert werden kann. Beispielsweise unterstützt Couchbase nicht mehrere Beziehungen mit unterschiedlichen technischen Fähigkeiten.

Darüber hinaus ist NoSQL nicht in der Lage, dynamische Operationen durchzuführen. Es wird nicht garantiert, dass das Produkt ACID-Eigenschaften hat. Wenn Sie Finanztransaktionen oder andere Aufgaben erledigen müssen, können Sie SQL-Datenbanken verwenden. Wenn Sie Flexibilität bei der Ausführung Ihrer Anwendung benötigen, sollte NoSQL ebenfalls vermieden werden.

Wie sind Nosql-Datenbanken strukturiert?

NoSQL-Datenbanken (auch bekannt als SQL-Datenbanken) sind nicht tabellarische Datenbanken, die Daten anders speichern als relationale Datenbanken. Datenbankmodelle, die auf ihren Datenmodellen basieren, sind in einer Vielzahl von NoSQL-Datenbanken verfügbar. Dokumenttypen, Schlüsselwerttypen, Breitspaltentypen und Diagrammtypen sind die häufigsten.

In NoSQL-Datenbanken gespeicherte Daten unterscheiden sich von denen, die in relationalen Datenbanken gespeichert sind. Zu den Dokumenttypen gehören eine Schlüsselwerttabelle, eine Tabelle mit breiten Spalten und ein Diagramm. Die Speicherkosten sind dramatisch gesunken, was Ende der 2000er Jahre zur Entwicklung von NoSQL-Datenbanken geführt hat. Diese Systeme ermöglichen es Entwicklern, große Mengen unstrukturierter Daten zu speichern und sind sehr flexibel. Dokumentdatenbanken, Schlüsselwertdatenbanken, Wide Column Stores und Graphdatenbanken sind nur einige der Funktionen, die in NoSQL-Datenbanken zu finden sind. Da keine Verknüpfungen erforderlich sind, nehmen Abfragen weniger Zeit in Anspruch. Es gibt zahlreiche Verwendungsmöglichkeiten für intelligente Daten, die von kritischen (z. B. Finanzdaten) bis hin zu verspielteren (z. B. eine intelligente Katzentoilette, die IoT-Werte liest) reichen.

In diesem Tutorial sehen wir uns an, wann und warum Sie eine NoSQL-Datenbank verwenden sollten. Darüber hinaus gehen wir einige Missverständnisse über NoSQL-Datenbanken durch. Laut DB-Engines ist MongoDB die beliebteste nicht- relationale Datenbank der Welt. Dieses Tutorial führt Sie durch den Prozess des Durchsuchens einer MongoDB-Datenbank, ohne etwas auf Ihrem Computer zu installieren. Sie haben einen Ort zum Speichern Ihrer MongoDB-Datenbanken, wenn Sie einen Cluster erstellen. Daten in Atlas können in Clustern gespeichert werden, nachdem Sie einen Cluster eingerichtet haben. Sie können eine Datenbank mit einer anderen Programmiersprache wie Ruby, Python oder PHP erstellen oder den Atlas Data Explorer verwenden, um dies manuell zu tun.

In diesem Beispiel werden die Beispieldaten von Atlas importiert. NoSQL-Datenbanken bieten neben flexiblen Datenmodellen, horizontaler Skalierung, blitzschnellen Abfragen und Benutzerfreundlichkeit für Entwickler eine Vielzahl von Vorteilen. Mit dem Daten-Explorer können Sie neue Dokumente einfügen, vorhandene Dokumente bearbeiten und Dokumente entfernen. Es ist ein leistungsstarkes Tool zur Analyse von Daten. Diagrammdaten in Atlas und Atlas Data Lake machen es einfach, die Informationen zu visualisieren.

Nosql-Datenbanken eignen sich hervorragend zum Verwalten unstrukturierter Daten

Seit Anfang des Jahres erfreuen sich NoSQL-Datenbanken aufgrund ihrer höheren Leistungsfähigkeit und Flexibilität im Vergleich zu traditionellen relationalen Datenbanken großer Beliebtheit. Sie eignen sich nicht für die groß angelegte Datenverarbeitung, da sie noch nicht groß genug sind, um unstrukturierte Daten zu verarbeiten, aber sie sind nützlich für die Verwaltung unstrukturierter Daten.

Ist Nosql organisiert und strukturiert?

Nosql-Datenbanken sind nicht so organisiert oder strukturiert wie herkömmliche relationale Datenbanken. Sie sind in der Regel flexibler und skalierbarer, aber dies geht zu Lasten einiger der Funktionen, die relationale Datenbanken bieten, wie z. B. ein starres Schema.

Ist Nosql schemalos?

Ist nosql schemalos? NoSQL-Datenbanken haben im Gegensatz zu strukturierten Datenbanken kein vordefiniertes Schema. Sie verwenden ein flexibleres Datenmodell, das vielfältigere Mechanismen zum Speichern und Abrufen von Daten sowie eine größere Flexibilität beim Speichern und Abrufen von Daten ermöglicht.

Hat Nosql ein Schema?

Hat NoSQL ein Schema? SQL-Datenbanken und NoSQL-Datenbanken haben nicht dieselbe Schemastruktur wie relationale Datenbanken. Die zugrunde liegende Struktur für NoSQL-Datenbanken speichert Daten und wird in allen vier Arten von NoSQL-Datenbanken verwendet.

Sind NoSQL-Datenbanken gut in der Verwendung von Schemas? Eines der spannendsten Themen in der NoSQL-Datenbankentwicklung ist die Entwicklung von Algorithmen und Datenbanken mit nichtrelationalen Daten. SQL hat im Laufe der Jahre damit gekämpft, eine große Lücke in NoSQL zu schließen. Ohne ein Schema kann NoSQL Daten in vielen verschiedenen Datentypen speichern. Beim Schreiben von Code ist es wichtig, ein Gleichgewicht zu finden zwischen der Bereitstellung mehrerer Funktionen und der Einfachheit, alle zu erfüllen. Im nächsten Schritt werden die Primärschlüssel für die Datenbank erstellt. Die folgenden Abschnitte können Geschäftsentitäten, Benutzeranforderungen und Spezifikationen enthalten.

Einer der wichtigsten Schritte in diesem Prozess besteht darin, zu verstehen, wie NoSQL-Datenbanken ihre Primärschlüssel implementieren. Eine NoSQL-Datenbank, wie z. B. eine NoSQL-Datenbank, kann allein gelassen werden und kann daher nicht schematisiert werden, was zu Anarchie führen kann. Es kann nützlich sein, ein Schema zu verwenden. Das Indexdesign ähnelt dem obigen Schritt, basiert jedoch auf den Anforderungen. es variiert erheblich je nach Anzahl der gewählten Punkte.

Json-Datenbanken können zum Speichern von Daten verwendet werden, die keine mehrfachen Anforderungen in beliebiger Reihenfolge erfordern, da sie einfach zu verwenden, effizient und schnell abzufragen sind. Da JSON-Datenbanken immer beliebter werden und Entwickler sich mit dieser neuen Datenstruktur besser auskennen, sollten sie nach Möglichkeiten suchen, sie in ihre Apps zu integrieren.

Die Vorteile und Risiken von Nosql-Datenbanken

Infolgedessen können NoSQL-Datenbanken explizit geschrieben werden, um Schemaflexibilität zu ermöglichen. Der Prozess kann für unstrukturierte und halbstrukturierte Daten von Vorteil sein. Da keine Kontrolle über die Daten vorhanden ist, kann sich eine NoSQL-Datenbank zu handwerklichen Daten entwickeln, die die Daten entwerten.

Was sollte ich in Nosql speichern?

Nosql-Datenbanken werden zum Speichern von Daten verwendet, die nicht auf herkömmliche Weise strukturiert sind. Das bedeutet, dass nosql-Datenbanken häufig zum Speichern von Daten verwendet werden, die kein vordefiniertes Schema haben, wie z. B. unstrukturierte Daten aus sozialen Medien oder Weblogs.

Data Science umfasst alle Teilbereiche der Data Science und ist die Grundlage für alle. In den allermeisten Fällen müssen Sie ein Datenbankmanagementsystem (DBMS) verwenden. Die Sprache des DBMS wird für die Interaktion und Kommunikation benötigt. SQL (Structured Query Language) ist die Sprache, die für die Interaktion mit DBMSs verwendet wird. Derselbe Begriff wird seit einiger Zeit im Bereich der Datenbanken verwendet und ist auch als NoSQL-Datenbanken bekannt. Eine NoSQL-Datenbank speichert keine Daten in Tabellen oder Datensätzen; Vielmehr speichert es Informationen in einer Reihe von Datensätzen und Tabellen. Anstatt Daten nur in einem Standardformat zu speichern, wurden sie entwickelt und optimiert, um spezifische Anforderungen zu erfüllen.

Eine Diagrammdatenbank ist eine Art von Datenstruktur, die diagrammorientiert, dokumentorientiert, Schlüssel-Wert-Paare oder spaltenorientiert ist. MongoDB ist eine Python-Datenbank, die auf einem dokumentenorientierten Modell basiert. NoSQL-Datenbanken ermöglichen es Ihnen laut ihren Befürwortern, eine Datenstruktur zu erstellen, die besser auf Änderungen in der Umgebung reagiert. SQL-Datenbanken hingegen sind starrer, haben einen weniger flexiblen Datentyp und eine starrere Struktur. Wenn Sie ein Anfänger sind, sind SQL und NoSQL möglicherweise die besten Optionen für Sie. Eine davon kann vorteilhaft sein, während die andere nachteilig sein kann, und Sie sollten diejenige auswählen, die Ihren Anforderungen am besten entspricht, basierend auf Ihren Daten, Ihrer Anwendung und Ihrer Entwicklungsgeschwindigkeit. Am Ende kann ich nicht sagen, dass SQL NoSQL oder der Art und Weise, wie es geschrieben ist, überlegen ist. Wenn Sie auf Ihre Daten hören, treffen Sie die beste Entscheidung.

Nach Angaben des Unternehmens tragen mehrere Faktoren zur Popularität von MongoDB bei.
Dieses Produkt ist einfach zu verwenden. Die Anzahl der Benutzer ist skalierbar. Der Umgang mit großen Datenmengen ist möglich. Unternehmen, die eine robuste, skalierbare und einfache Datenbank wünschen, können sich für MongoDB entscheiden. Die Fähigkeit von MongoDB, große Datenmengen zu verarbeiten, macht es ideal für Unternehmen, die eine Lösung benötigen, die auf sich schnell entwickelnde Anforderungen reagieren kann.

Nosql-Datenbanken: Nicht immer die beste Lösung

Der Markt für NoSQL-Datenbanken wächst in der Softwareentwicklungsbranche. Daten, die komplexer als SQL-Datenbanken sind, können in diesen Datenbanken effizienter gespeichert werden. Trotzdem kann es einige Zeit dauern, bis NoSQL-Datenbanken Daten abfragen. Außerdem sind sie schwieriger zu verwalten und einzurichten. Daher ist es wichtig zu bestimmen, ob die Verwendung einer NoSQL-Datenbank die beste Lösung für Ihr Projekt ist. Es gibt verschiedene Arten von NoSQL-Datenbanken, jede mit ihren eigenen Vor- und Nachteilen. Eine Key-Value-Datenbank ist ein hervorragendes Beispiel für eine NoSQL-Datenbankarchitektur. Jedes Element in einer Schlüssel-Wert-Datenbank kann sowohl durch seine eindeutige Kennung als auch durch seinen Wert unterschieden werden. Im Allgemeinen ist diese Art von NoSQL-Datenbank einfacher zu verwenden als andere Arten von Datenbanken und hat eine schnellere Abfragezeit. Eine andere Art von NoSQL-Datenbank ist ein Wide-Column-Speicher, der eine einfacher zu verwendende Datenbank ist. Eine Tabelle, Zeile oder dynamische Spalte sind die darin gespeicherten Informationen. Diese Art von Datenbank ist nützlich, um große Datensammlungen über eine große Anzahl von Dateien zu speichern. SQL-Datenbanken lassen sich in der Regel schneller abfragen als NoSQL-Datenbanken, aber NoSQL-Datenbanken können Abfragen schneller ausführen als SQL-Datenbanken. Darüber hinaus kann die Aufrechterhaltung der Datenintegrität in einer NoSQL-Datenbank schwieriger sein als die Aufrechterhaltung der Datenintegrität in einer SQL-Datenbank. Sie müssen den richtigen Datenbanktyp für ein bestimmtes Projekt auswählen. Sowohl SQL als auch NoSQL sind wesentliche Bestandteile moderner Softwareentwicklung. Da beide Stärken und Schwächen haben, erfordert die Auswahl des richtigen für das jeweilige Projekt viel Überlegung.

Nosql-Datenbankdesign

Es ist ein anwendungsorientierter Ansatz für die NoSQL-Datenmodellierung, der sich mehr darauf konzentriert, wie die Anwendung Daten abfragt, als darauf, wie Beziehungen innerhalb der Daten semantisch definiert werden. Infolgedessen legen NoSQL-Datenbankentwurfsprinzipien einen größeren Schwerpunkt auf Datenflexibilität als relationale Datenbankentwurfsprinzipien.

Das Ziel von NoSQL-Datenbanken ist es, sich von den Zeilen und Spalten eines relationalen Datenbankmodells zu lösen. Es ist üblich zu glauben, dass NoSQL-Datenbanken jegliche Art von Datenmodell fehlt. Ein Schema wird gebildet, indem beschrieben wird, wie Daten organisiert werden. Diese Unterschiede spiegeln sich natürlich in Datenmodellen für jeden der vier Haupttypen von NoSQL-Datenbanken wider. Infolgedessen wird das Schemadesign während der gesamten Lebensdauer der Anwendung iterativ sein. Die Evaluation des besten Datenmodells für den Anwendungsfall ist ein wichtiger Bestandteil bei der Auswahl einer NoSQL-Datenbank. Jedes Dokument hat zwei Paare von Feldern und Werten, die typischerweise in einer Vielzahl von Datentypen und Datenstrukturen gespeichert sind.

Eine Reihe leistungsstarker Abfragesprachen wurde entwickelt, um die vielfältigen Feldwerttypen zu nutzen. Eine NoSQL-Datenbank besteht aus Zeilen mit einem Schlüssel und einer Spaltenfamilie, die als Spalten bezeichnet werden. Jede der vier Arten von NoSQL-Datenbanken hat eine Struktur, die die darin enthaltenen Daten speichert. Die Flexibilität bei der Organisation der Daten ist atemberaubend, sei es bis zur Bezeichnung als semantisch irrelevant. Dokumentdatenbanken, Datenbanken mit breiten Spalten und Graphdatenbanken verwenden typischerweise eine spezifische Abfragesprache für ihre Abfragefunktionen.

Die verschiedenen Arten von Nosql-Datenarchitekturen

Es sind zahlreiche NoSQL-Datenarchitekturmuster verfügbar. Es gibt mehrere davon. -Verteilte Datenbank *br>. -Verteilte Datenbank *br>. -Verteilte Datenbank *br>. [br]Laden. Der Schlüsselwertspeicher befindet sich im Schlüsselwertspeicher. br> Es ist möglich, ein Scale-out-Dateisystem durchzuführen.

Nosql-Datenbankdiagramm

Eine nosql-Datenbank ist eine nicht relationale Datenbank, die nicht das traditionelle tabellenbasierte Schema einer relationalen Datenbank verwendet. Nosql-Datenbanken werden häufig zum Speichern großer Datenmengen verwendet, die für eine relationale Datenbank nicht gut geeignet sind.

Es gibt keinen Namen oder keine Einschränkung für ein Datenmodellierungsdiagramm in NoSQL, ähnlich wie bei ER- oder Klassendiagrammen. Das Ziel der gelockerten NoSQL-Beziehungsregeln besteht darin, einem Entwickler einen einfachen Ausgangspunkt zu bieten. Es ist immer eine gute Idee, die Lese- und Schreibvorgänge während des Modellierungsprozesses im Voraus zu planen. Fügen Sie niemals Dokumente oder deren Referenzen in ein anderes Dokument ein, wenn die Anzahl der Dokumente zunimmt. Da es immer mehr Artikel zum Hinzufügen gibt, können wir sie nicht einbetten oder ihre IDs als Teil der Produktreferenz hinzufügen. Wenn Sie mehrere Transaktionen organisieren möchten, können Sie dies in einer anderen Sammlung tun oder indem Sie ein eindeutiges Identifizierungsfeld (z. B. ID-Transaktion) für jede gleichzeitig durchgeführte Transaktion haben. Die NoSQL-Datenmodellierung verwendet nicht dieselben Begriffe und Designprinzipien wie SQL.

Zu diesem Zweck sollten die in einem Diagramm verwendeten Symbole immer enthalten sein, damit der Leser sie leicht lesen kann. Transaktionen auf einem Produkt sind völlig optional und können an die Anforderungen angepasst werden. Bei der Entwicklung der Anwendung muss das grundlegende Diagramm möglicherweise verbessert werden.

Warum Nosql-Datenbanken immer beliebter werden

Das Entwerfen einer nosql-Datenbank ist flexibler als das Entwerfen einer relationalen Datenbank. Der Hauptunterschied zwischen einem relationalen Modell und einer relationalen Datenbank besteht in der Art und Weise, wie Daten in Tabellen mit festen Strukturen normalisiert werden. Nosql-Datenbanken verwenden ein flexibles Datenmodell, um Daten in Dokumente umzuwandeln. Dieses Modell ermöglicht ein agileres Datenmodell, das sich ideal für den Umgang mit unstrukturierten Daten eignet. Es wird immer häufiger, dass NoSQL-Datenbanken Daten speichern. Eine reine Dokumentendatenbank ist ein DBMS, das in vier Typen eingeteilt werden kann: Key-Value-Stores, Wide-Column-Datenbanken und Graph-Datenbanken. Dokumentendatenbanken enthalten eher Daten als Tabellen in einer reinen Dokumentendatenbank. Da es agiler ist, ist es einfacher, unstrukturierte Daten zu verwalten, die mit ihnen effektiver gehandhabt werden können. Schlüssel-Wert-Speicher können wie reine Dokumentendatenbanken auch Suchvorgänge ausführen. Datenbankweite Spalten bieten ebenso wie Schlüsselwertspeicher und Spaltenspeicher sowohl Spaltenspeicher als auch Schlüsselwertspeicher. Diagrammdatenbanken ähneln Wide-Column-Datenbanken darin, dass sie sowohl Diagramminformationen als auch Wide-Column-Daten speichern. Das NoSQL-Modell ist in Bezug auf das Datenbankdesign vielseitiger als das relationale Modell.

Beispiel für ein Nosql-Datenbankschema

Es gibt keinen Standard für Nosql-Datenbanken, daher hat jede ihr eigenes spezifisches Schema. Ein Beispielschema für eine Nosql-Datenbank könnte jedoch etwa so aussehen:
{
„Datenbank“: {
„Tabellen“: {
"Tabelle 1": {
"Säulen": {
„Spalte1“: „Datentyp1“,
„Spalte2“: „Datentyp2“
},
"Reihen": {
"Reihe1": {
„Spalte1“: „Wert1“,
„Spalte2“: „Wert2“
},
"Reihe2": {
„Spalte1“: „Wert3“,
„Spalte2“: „Wert4“
}
}
},
"Tabelle 2": {
"Säulen": {
„Spalte1“: „Datentyp1“,
„Spalte2“: „Datentyp2“
},
"Reihen": {
"Reihe1": {
„Spalte1“: „Wert1“,
„Spalte2“: „Wert2“
},
"Reihe2": {
„Spalte1“: „Wert3“,
„Spalte2“: „Wert4“
}
}
}
}
}

Im Allgemeinen benötigt eine NoSQL-Datenbank kein festes Schema, um Daten zu verwalten. Die NoSQL-Datenbank dient als Grundlage für verteilte Datenspeicher , die einen erheblichen Speicherplatzbedarf haben. Google, Twitter, Facebook und andere Unternehmen verwenden NoSQL für Big Data und Echtzeit-Webanwendungen. Daten aus einer Schlüsselwertdatenbank werden als Schlüssel in einem Schlüsselwertpaar gespeichert und abgerufen. In einer NoSQL-Datenbank kann ein Array als Beispiel für ein assoziatives Array verwendet werden, Wörterbücher können zum Gruppieren und Organisieren von Daten verwendet werden und so weiter. Dokumenttypen werden typischerweise in Content-Management-Systemen, Blogging-Plattformen und Echtzeitanalysen verwendet. Graphbasierte Datenbanken werden hauptsächlich für soziale Netzwerke, Logistik und räumliche Daten verwendet.

Ansichtsdefinitionen können mit MapReduce in CouchDB erstellt werden. Gemäß dieser Richtlinie kann ein Datenspeicher mit einem verteilten Modell nicht mehr als zwei von drei Bedingungen garantieren. Datenkonsistenz: Es ist entscheidend, dass die Daten auch nach Abschluss des Vorgangs konsistent bleiben. Aufgrund der Partitionstoleranz des Systems sollte die Kommunikation zwischen Servern stabil sein, auch wenn dies nicht der Fall ist.

Die Vorteile von Nosql-Datenbanken

NoSQL-Datenbanken werden immer beliebter, da Entwickler versuchen, ihre Elastizität und Geschwindigkeit zu nutzen. Daten in NoSQL-Datenbanken können strukturiert und unstrukturiert sein. NoSQL-Datenbanken eignen sich aufgrund ihrer hohen Flexibilität für eine Vielzahl von Anwendungen. Zu den NoSQL-Datenbanken gehören neben DynamoDB und Riak auch DynamoDB, Riak und Redis.