Egyszerű belemerülni a legújabb divatszavakba és innovatív technológiát használni, de ez fejfájáshoz vezethet, ha a feladathoz nem a megfelelő eszközt használjuk. A MongoDB forrón jött, és 2018-as tőzsdei bevezetésükkel megalapozta dominanciáját a NoSQL adatbázisok világában. Ebben a cikkben arról lesz szó, hogy mik azok a NoSQL adatbázisok, és miben különböznek az SQL-adatbázisoktól. Ezt követően kitérünk arra, hogy mi különbözteti meg a MongoDB-t a NoSQL-tájképben. A MongoDB néhány felhasználási esetével zárjuk, és megvitatjuk a gyakori buktatókat ennek az adatbázis-technológiának a használata során.

Az Xplenty natív MongoDB-konnektorával kapcsolatos további információkért látogasson el az Integrációs oldalunkra.

Tartalomjegyzék

1. NoSQL vs SQL adatbázisok
2. MongoDB: A Big Fish In a Small Pond
3. MongoDB Use Cases

Vevői történet

Keith több adatforrást kapcsolt össze az Amazon Redshift-tel, hogy átalakítsa, rendszerezze és elemezze az ügyféladataikat.

MongoDB

Amazon Redshift

Dave Schuman

CTO és társalapító a Raise.me

Ők tényleg egy olyan interfészt biztosítottak az adatok átalakításának világához, ami működik. Intuitív, könnyen kezelhető, és amikor egy kicsit túl zavarossá válik számunkra, néha egy egész napot dolgoznak azon, hogy segítsenek megoldani a problémánkat, és soha nem adják fel, amíg meg nem oldják.

MEGTUDHATJA, HOGY TUDJUK-E INTEGRÁLNI AZ ADATAIT

VÁLLALKOZÁSOK VILÁGSZERTE MEGBÍZNAK BENNÜNK

NoSQL vs. SQL adatbázisok

A MongoDB egy NoSQL adatbázis. Ez azt jelenti, hogy nem használ SQL-t az adatbázisban lévő adatokkal való interakcióhoz. Ehelyett NoSQL-t használ.

Az első megvitatandó különbség a szókincs. Az SQL-ben táblákat használunk. A NoSQL-ben gyűjteményekkel dolgozunk. Az SQL-ben a táblák rekordokból/sorokból állnak, a NoSQL-ben a gyűjtemények dokumentumok.

A MongoDB lekérdezéséhez NoSQL szintaxist kell használnunk. Íme egy példa egy SQL-lekérdezésre és a megfelelő NoSQL-lekérdezésre:

SQL:

SELECT * FROM users WHERE age > 65;

NoSQL:

users.find({age: {$gt: 65} });

Láthatja, hogy a lekérdezési nyelv a gyűjteményt objektumként kezeli, amelyre műveleteket alkalmaz. Ez azért van így, mert a MongoDB egy séma nélküli adatbázis, és feltételezi, hogy nem lesz szükség más gyűjteményekkel való interakcióra. Az SQL szintaxis elvárja, hogy a felhasználók JOIN-ozzanak az adatbázisban lévő más relációkkal, és így a szintaxis ezt lehetővé teszi. Hasonló a minta az INSERT:

SQL:

INSERT INTO users (id, age) VALUES (1, 70);

NoSQL:

users.insert({id: 1, age: 70});

A meghatározott séma előtérbe kerülése egyértelmű az SQL INSERT-ben, mivel a kiválasztott oszlopoknak létezniük kell a users táblában. A NoSQL utasításnál az id és age oszlopoknak nem kell előzetesen létezniük a gyűjteményben. Sőt, egy másik INSERT-et is végezhetünk ebbe a gyűjteménybe más mezőkkel. Például a következő parancsot futtathatjuk ugyanarra a users gyűjteményre, amelyet fentebb használtunk:

users.insert({first_name: "Annie", zip_code: "10005"})

A MongoDB és más NoSQL-adatbázisok séma nélküli adatbázisok. Ez azt jelenti, hogy a felhasználók strukturálatlan adatokat is tárolhatnak. Ez a funkció egyszerre áldás és átok – a rugalmasság megkönnyíti az adatok tárolását, ugyanakkor megnehezíti az adatok rendszerezését is.

Az SQL és a NoSQL közötti kritikus különbségek mélyreható elemzését ebben a blogbejegyzésben olvashatja.

Vásárlói történet

Keith több adatforrást kapcsolt össze az Amazon Redshift-tel, hogy átalakítsa, rendszerezze és elemezze a vásárlói adatokat.

Amazon Redshift

Keith Slater

Senior Developer at Creative Anvil

Mielőtt az Xplentyvel kezdtük, sok különböző adatforrásból próbáltunk adatokat a Redshiftbe mozgatni. Az Xplenty segített nekünk ebben gyorsan és egyszerűen. A platform legjobb tulajdonsága, hogy szükség szerint manipulálhatjuk az adatokat anélkül, hogy a folyamat túlságosan bonyolult lenne. Emellett a támogatás is nagyszerű – mindig reagálnak és készek segíteni.

MEGTUDHATJA, HOGY TUDJUK-E INTEGRÁLNI AZ ADATAIT

VÁLLALKOZÁSOK VILÁGSZERTE MEGBÍZNAK BENNÜNK

Ki használjon MongoDB-t

Néhány évig a MongoDB sok körben a NoSQL szinonimája volt. Az agresszív marketingkampányaik és a számos technológiai influencerrel való kapcsolatteremtésük révén nagy szeletét tudták meghódítani ennek az “új” piacnak. Ahogy egyre szélesebb körben elterjedt, az emberek lyukakat szúrtak a megvalósíthatóságába bizonyos alkalmazások esetében. Hasznos eszközzé vált azok számára, akik “csak az alkalmazásukat akarták beüzemelni és futtatni”, és később aggódtak az adatok elemzésén.

Ez egy elfogadható megközelítés volt, és sok szoftverfejlesztő számára volt értelme. Végül a csirkék hazajöttek, és kiderült, hogy a MongoDB nem mindenki számára a legjobb megoldás. Néhány mérnök, aki korán elfogadta a MongoDB-t, bele tudott támaszkodni a technológiába és alkalmazkodni tudott a fejlesztéseihez, míg sokan mások hatalmas erőfeszítéseken mentek keresztül, hogy áttérjenek róla. Mint minden szoftver esetében, a Your Mileage May Vary (YMMV), ezért elengedhetetlen, hogy kritikusan gondolkodjunk a használt szolgáltatásokról.

A dokumentum-adatbázisok világában más lehetőségek is megjelentek. A Postgres például bemutatott egy JSON oszloptípust. Ez lehetővé tette a Postgres felhasználók számára, hogy strukturálatlan adatokat tároljanak egy relációs adatbázisban. A Redis szintén hasznos alternatívaként jelent meg azon felhasználók számára, akiknek kulcs-érték tárolóra volt szükségük. A MongoDB és a Redis közötti különbségekről itt tudhat meg többet. És mint a legtöbb sikeres szoftverprojekt esetében, az AWS kiadta saját dokumentum-adatbázisát DocumentDB néven, amely hasznos azoknak az embereknek, akik ragaszkodnak a natív AWS alkalmazásokhoz.

A növekvő verseny ellenére a MongoDB még mindig uralkodik a NoSQL/Dokumentum-adatbázisok világában, és folyamatosan fejleszti szolgáltatásait, például ACID-kompatibilissé teszi. Emellett a felhőalkalmazások támogatásában a MongoDB erőfeszítéseket tesz az elosztott adatbázisok és adattavak támogatására.

MongoDB felhasználási esetek

A MongoDB nagyszerű adatbázis webes alkalmazásokhoz, különösen, ha az alkalmazás sok felhasználót szolgál ki, akik nem lépnek kapcsolatba egymással. Gondoljunk a pénzügyi szolgáltatási alkalmazásokra, ahol a felhasználóknak csak a saját adataikhoz kell hozzáférniük. Vagy egy blogalkalmazás, ahol a felhasználók be akarnak jelentkezni és saját blogot akarnak létrehozni/szerkeszteni. A legfontosabb szempont, hogy a felhasználók nem lépnek kapcsolatba egymással. Egy relációs adatbázis esetében a felhasználóra vonatkozó információkat több táblában kellene tárolni. Amikor a felhasználó bejelentkezik, az alkalmazásnak több lekérdezést vagy összetett JOIN-lekérdezést kellene végrehajtania, hogy hozzáférjen az adott felhasználó összes információjához. A MongoDB séma nélküli dokumentum-adatbázisával a felhasználó összes információját együtt tárolhatjuk. Ez lehetővé tenné egyetlen lekérdezést egyetlen gyűjteményhez, és a front-end foglalkozhat az adatok megjelenítésével/szerkesztésével.

A MongoDB másik kiváló felhasználási esete, amikor sok adatkészletet próbálunk integrálni. A séma nélküli felépítése lehetővé teszi az adatok tárolásának rugalmasságát. Így több adatforrásból (weboldalak, adatbázisok, RSS-feedek stb.) származó adatokat tárolhat egy helyen, majd az új adatbázis tetején szolgáltatásokat hozhat létre az összes adat elemzésére. Az Xplenty például ezt az integrációt kínálja a MongoDB-hez.

A MongoDB nagyszerű adatbázis a térbeli adatok más típusú adatokkal való integrálására. Ha például a “hely” egy olyan metaadat, amellyel dolgozik, a MongoDB támogatja a GeoJSON típusokat, így hatékonyan tárolhatja a szélességi és hosszúsági fokokat. Továbbá a MongoDB támogatja a 2DSphere indexeket, amelyek optimalizálják a gömbön végzett geometriai számításokat.

Következtetés

A MongoDB egy nagy teljesítményű adatbázis, számos képességgel. Cégként élen járnak a NoSQL és a dokumentumadatbázisok népszerűsítésében. Adatbázisként bővítették az adattárolás legjobb gyakorlataival kapcsolatos ismereteinket, és világszerte számos alkalmazásba vetették be magukat.

A MongoDB ingyenes, nyílt forráskódú változatot is kínál, amely kiváló lehetőség a kis költségvetésű csapatok számára, akik helyben vagy a felhőben tudnak felállítani egy adatbázis-kiszolgálót. Ha ehhez támogatást szeretne, az Xplenty tud segíteni. Ismerjük az adattárolással, integrációval és elemzéssel kapcsolatos kihívásokat. Akár útmutatásra van szüksége az adattároláshoz szükséges megfelelő eszközök kiválasztásához, akár segítségre van szüksége az adatok új megoldásra történő migrálásához, ütemezzen be egy hívást az Xplentyvel, és megtudhatja, hogy felhasználóbarát ETL-megoldásunk hogyan működhet az Ön számára.