Mongoose が NoSQL データを操作するための強力なツールである理由

公開: 2022-12-06

収集および保存されるデータの量が指数関数的に増加し続けているため、NoSQL データベースの人気が高まっています。 Mongoose は、主要な NoSQL データベースである MongoDB に厳密なモデリングレイヤーを提供する、人気のあるオープンソースライブラリです。この記事では、Mongoose がNoSQL データを操作するための強力なツールである理由を見ていきます。

ドキュメント指向の NoSQL データベースは、コレクションとドキュメントにデータを格納することを目的としており、MongoDB はオープンソースデータベースです。このブログでは、MongoDB とその開発者である Mongoose について紹介します。ドキュメントほど価値のあるものはありません。ドキュメントは、すべての内容を含む単なる記録です。コレクションは、その名前が示すように、テーブルに似た MongoDB ドキュメントのコレクションです。 MongoDB のオブジェクトデータモデリング (ODM) ライブラリとして知られる MongoDB & Nodejs オブジェクトデータモデリングライブラリは、より高いレベルの抽象化を提供します。データ間の関係を管理し、スキーマを検証し、オブジェクトデータを MongoDB コードに変換します。以下の表は、両者の 9 つの完全に異なる比較を示しています。

MongoDB インタラクションは、MongoDB のMongoDB インタラクションビルダーを使用してすばやく簡単に作成できます。 Doctrine、MongoLink、Mandango などの他のいくつかの ODM は、MongoDB 用に設計されています。ネイティブ MongoDB には、データと関係をモデル化するスキーマ、単純なデータ検証、単純なクエリ API など、MongoDB よりも優れた点がいくつかあります。ただし、ネイティブ MongoDB と比較して、意味的に MongoDB を使用することをお勧めします。

マングースとは？ノードはマングースと呼ばれます。オブジェクトデータモデリング (ODM) は、MongoDB の宣言型宣言モデルを実装する js ベースのライブラリです。従来の SQL データベースでは、SQLAlchemy などのオブジェクトリレーショナルマッパー (ORM) に似ています。

MongoDB の任意のフィールドまたはクエリの検索、または NoSQL データベースの一連のクエリまたは正規表現の検索などの高度な機能は、より一般的です。水平方向にスケーリングするために、MongoDB はシャーディングの機能を採用しています。

MongoDB NoSQL データベース管理システムはオープンソースであり、無料で使用できます。オブジェクト指向データベースは、従来のデータベースよりも安全で安価です。 NoSQL データベースは非常に柔軟であるため、さまざまな分散データをサポートできます。ドキュメント指向の情報は、ドキュメント管理システムである MongoDB を使用して保存、取得、または管理できます。

MongoDB は、オブジェクトデータモデリング (ODM) をサポートしています。

Mongodb は SQL または Nosql ですか?

非リレーショナルドキュメントモデルを使用する MongoDB はデータベースです。要約すると、NoSQL データベース (NoSQL = Not-only-SQL) であり、Oracle、MySQL、Microsoft SQL Server などの従来のリレーショナルデータベースとは大きく異なります。

MongoDB と SQL データベースは、2 つの非常に異なるタイプのデータベースです。カオスは混沌とした非構造化データを表すために使用される用語ですが、構造化データは組織化された構造化データを表すために使用される用語です。どちらの世界にもそれぞれ長所と短所があるため、さまざまなアプリケーションで使用できます。この記事では、MongoDB と SQL データベースの違いについて詳しく説明します。 2000 年代までは、SQL リレーショナルデータベースがクエリと分析に最も広く使用されていました。インターネットと Web 2.0 革命の余波で、大量の非構造化データが生成されました。このようなデータをテーブルのようなスキーマに適切にマップするには、最初にテーブルを定義することが重要です。

その結果、NoSQL データベースの導入が始まりました。一貫性、可用性、およびパーティションが必要であると述べている CAP 定理は、MongoDB の心臓部です。 CAP 定理は、SQL データベースの ACID プロパティとは対照的に、MongoDB でのデータの可用性に関係しています。コモディティハードウェア上に構築され、ノード間でデータをレプリケートして高い信頼性と可用性を実現します。インターネットアプリケーションや IoT デバイスによって生成されるデータの大部分は構造化されていないため、従来のデータベースに保存することはできません。一方、文書化は MongoDB ではサポートされていません。未開発で使いにくい。 MongoDB を使用して分析を実行できない場合は、リレーショナルデータベースにデータをロードし、MongoDB で実行される使い慣れたクエリを実行できます。

MongoDB BI コネクタは、Tableau、Cognos、Qlik などの多くの一般的なビジネスインテリジェンスツールと統合できます。データウェアハウスは優れた選択肢ですが、非常に高価になる可能性もあります。さらに、データをリレーショナルデータベースに保存することを強制することで、NoSQL データベースの利点を奪う可能性があります。 MongoDB に接続する既存のビジネスインテリジェンスツールがある場合は、MongoDB コネクタが適しています。このフレームワークの制限により、複数のソースからのデータを結合することはできません。 Python を使用して、MongoDB に接続し、MongoDB からデータを取得して分析するカスタムアプリケーションを作成することもできます。 PyMongo を使用すると、MongoDB データをフェッチしてから、MongoDB に書き戻すことができます。データモデルは、データウェアハウスの優れた代替手段となる可能性があり、探索的データ分析は適切なオプションですが、商用アプリケーションは最適ではない可能性があります。

リレーショナルデータベースなどの従来のデータベースは、MongoDB、Cassandra、Redis などの非リレーショナルデータベースに置き換えられています。非リレーショナルデータベースは、スケーラビリティと可用性の恩恵を受けます。従来のデータベースのデータは、リレーショナルデータベースの行に編成され、各行に個別のデータ項目セットが格納されます。テーブルの各列には、異なるタイプのデータを含めることができます。 MongoDB などの非リレーショナルデータベースは、より効率的にデータを格納できます。 MongoDB データベースには、ドキュメントのコレクションに似た形式のデータ項目が含まれています。 MongoDB データベース内の各ドキュメントは、1 つの MongoDB コレクション内の 1 つのエンティティとして格納されます。これは、テーブルとまったく同じです。その結果、MongoDB は非常にスケーラブルなデータベースになります。サーバーを追加してより多くのデータを保存する場合、データの整理方法について心配する必要はありません。非リレーショナルデータベースのもう 1 つの利点は、通常、データが一貫した方法で格納されることです。その結果、MongoDB データベースにアクセスすると、それを保持しているサーバーに常に格納されます。多くの場合、アプリケーションは、データの正確性を維持するために、このレベルの保証を必要とします。ただし、非リレーショナルデータベースには欠点があります。通常、これらはトランザクションをサポートしていないため、データトランザクションの管理が難しい場合があります。通常、データベースソフトウェアは、クエリパフォーマンスの点で、従来のリレーショナルデータベースよりも優れたパフォーマンスを発揮します。これらの欠点にもかかわらず、非リレーショナルデータベースには利点があり、一部のアプリケーションでは欠点を上回る可能性があります。

Mongodb 対 Mysql: アプリケーションに最適なデータベースはどれですか?

MongoDB は、リアルタイム分析、コンテンツ管理、モノのインターネット、モバイル、および構造化データを必要としないその他のアプリケーションに最適です。構造化データがあり、リレーショナルデータベースを探している場合は、MySQL が最適です。

MongodbとMongooseの違いは何ですか?

MongoDB は、ドキュメント指向のデータモデルを使用するデータベースシステムです。 Mongoose は、MongoDB に格納されたデータをモデル化するためのスキーマベースのソリューションを提供するオブジェクトデータモデリング (ODM) ライブラリです。

この初心者向けチュートリアルでは、MongoDB と MongoDB の違いについて説明します。 MongoDB は、BSON ドキュメントを使用してデータを格納するだけでなく、データベース管理システム (DBMS) の 1 つです。 Object Document Mapper (ODM) は Mapper の一種です。データの管理やスキーマの作成などは可能ですが、MongoDB API を使用するのは難しい場合があります。 MongoDB と MongoDB と Mongoose を理解するには、まずデータベース管理システムとオブジェクトドキュメントマッパーを理解する必要があります。データベースには、構造化されたデータまたは情報の整理されたセットにすぎません。 ODM を使用すると、ユーザーは新しいフィールドと属性をすばやく簡単に作成できます。

MongoDB ODM ライブラリである Mongoose を使用すると、多くの便利な機能を手頃な価格で入手できます。データ間の関係を管理し、スキーマを検証し、コーディングを最大 3 ～ 5 倍高速化します。その結果、MongoDB を使用する Node.js プロジェクトのコーディングが簡単になります。また、よく管理された mongoose フレームワークにより、開発者は必要なものを見つけることができます。

Mongoose: Mongodb に役立つ Odm ライブラリ

MongoDB は、さまざまな便利な機能を備えた印象的な ODM ライブラリ Mongoose で構築されています。スキーマ検証を実行し、データ関係を管理し、コーディングの 3 ～ 5 倍の速度を実現します。 MongoDB コレクションスキーマは、SQL データベースに似ているため、mongoose を必要としません。これにより、SQL を好む開発者がそれを操作しやすくなります。ネイティブドライバーは、mongoose ドライバーよりも 2 倍高速です。

Mongodbのマングースとは

Mongoose は、MongoDB および Node.js 用のオブジェクトデータモデリング (ODM) ライブラリです。データ間の関係を管理し、スキーマの検証を提供し、コード内のオブジェクトと MongoDB 内のそれらのオブジェクトの表現との間の変換に使用されます。

この記事では、MongoDB と MongoDB 対 mongoose の基礎について説明します。ドキュメント指向のデータベース管理システム MongoDB を使用すると、データを含む BSON ファイルを作成できます。オブジェクトドキュメントマッパーとも呼ばれる ODM は、ODM の 3 つのタイプの 1 つです。 MongoDB および Node 用のMongoDB ドライバーは、MongoDB および Node 用の MongoDB ドライバーにも組み込まれています。このチュートリアルでは、MongoDB と MongoDB の最も重要な違い (初心者がよく混同する 2 つの概念) について説明します。これは、通常はコンピューターに保存される構造化された情報の集まりであり、データベースではありません。オブジェクトは、開発者がスキーマを定義できるツールであるコレクション内のドキュメントのスキーマを使用してマッピング (ODM) できます。

JavaScript は、動的なネットワークアプリケーションをすばやく簡単に作成できるオープンソースフレームワークである AngularJS の基盤です。 JavaScript を使用してブラウザーでコードを実行すると、結果が返されます。 Node.js を使用すると、データの入力と出力を管理したり、要求と応答を処理したりするコードを簡単に作成できます。 MongoDB 開発者チームは、Node.js とその関連ツール (MongoDB Manager や MongoDB Search など) を使用して、データを迅速かつ簡単に作成および管理できます。 MongoDB データは MongoDB ですばやく簡単に処理できますが、Node.js はネットワークアプリケーションを開発および展開するための強力なツールです。

Mongoose: アプリケーション層スキーマの適用に便利

MongoDB 用の js ベースのライブラリ SQLAlchemy やその他の従来の SQL データベースとは対照的に、Mongoose はオブジェクトリレーショナルデータベースでデータを生成できます。 Monganoose の目標は、開発者がアプリケーションに特定のスキーマを適用しなければならないという問題を軽減することです。これは、開発者がアクセスおよび操作されているデータを正確に視覚化できるため、Web アプリケーションの開発に特に役立ちます。さらに、MongoDB の強力なクエリ機能により、MongoDB 独自の MongoDB を簡単に操作できます。

マングース – Npm

Mongoose は、非同期環境で動作するように設計された MongoDB オブジェクトモデリングツールです。 Mongoose は、プロミスとコールバックの両方をサポートしています。

MongoDB 用の Node.js ベースのmongooose ライブラリは、オブジェクトデータモデリング (ODM) を実装します。 SQLAlchemy に似たオブジェクトリレーショナルマッパー (ORM) は、従来のデータベースでのこの方法に似ています。 MongoDB の目標は、開発者がアプリケーション層で特定のスキーマを適用しやすくすることです。オブジェクトデータモデリング (ODM) は、MongoDB および Node.js で使用できるオブジェクトデータモデリング (ODM) ライブラリの一種です。データ間の関係を管理し、スキーマの検証を提供し、コードの一部である MongoDB オブジェクトと MongoDB スキーマの一部であるオブジェクトとの間の変換に使用されます。 mongoose クライアントでは、ユーザーはコレクション内の各ドキュメントのスキーマを作成できます。

Mongoose: Node.js で Mongodb ドライバーを使用する

要件 (' mongoose ') は要件 (' mongoose ') です。 a mongoose requires (' mongoose' Using mongoose-schema-validation (' mongoose-schema-validation '); not using mongoose-schema-validation at all. Connect (' mongo://dblocalhost:27017/test'); そうでなければ、 connect (' mongo://dblocalhost:27017/test'). MongoDB is supported by the MongoDB driver via MongoDB Node.js . Node.js で MongoDB を実行する場合、Node.js ライブラリで mongooose ドライバーを使用することもできます。これには、オブジェクトデータモデリング用のスクリプトライブラリも含まれています。