🗊Презентация NoSQL

NoSQL (англ. not only SQL, не только SQL) Обозначает ряд подходов, проектов, направленных на реализацию моделей баз данных, имеющих существенные отличия от используемых в традиционных реляционных СУБД с доступом к данным средствами языка SQL. Описание схемы данных в случае использования NoSQL-решений может осуществляться через использование различных структур данных: хеш-таблиц, деревьев и других. Основная идея при разработке такого типа систем предоставление разработчикам более гибких средств по модификации схемы данных на этапе эксплуатации, отказе от транзакционного контроля в пользу более естественной поддержки распределённых вычислений. NoSQL (англ. not only SQL, не только SQL) Обозначает ряд подходов, проектов, направленных на реализацию моделей баз данных, имеющих существенные отличия от используемых в традиционных реляционных СУБД с доступом к данным средствами языка SQL. Описание схемы данных в случае использования NoSQL-решений может осуществляться через использование различных структур данных: хеш-таблиц, деревьев и других. Основная идея при разработке такого типа систем предоставление разработчикам более гибких средств по модификации схемы данных на этапе эксплуатации, отказе от транзакционного контроля в пользу более естественной поддержки распределённых вычислений. Сторонниками концепции NoSQL подчёркивается, что она не является полным отрицанием языка SQL и реляционной модели, проект исходит из того, что SQL это важный и весьма полезный инструмент, но при этом он не может считаться универсальным. Одной из проблем, которую указывают для классических реляционных БД, являются проблемы при работе с данными очень большого объема и в проектах с высокой нагрузкой. Основная цель подхода расширить возможности БД там, где SQL недостаточно гибок, и не вытеснять его там, где он справляется со своими задачами. 

 Категории NoSQL баз:  Категории NoSQL баз: 1. Key-Value (Ключ-Значение) базы данных. Это очень простые по своей идее хранилища. Фактически это очень большие хэш- таблицы, где каждому ключу поставлено в соответствие значение. Такие базы могут очень быстро оперировать колоссальными объемами информации, но они имеют серьезные ограничения в языке запросов.  2. BigTable. Это база данных разработанная компанией Google для собственных нужд. Эта база представляет собой большую таблицу с тремя измерениями: колонки, строки и временны'е метки. Такая архитектура позволяет добиться очень высокой производительности, кроме того, она хорошо масштабируется на множество компьютеров. Но это не реляционная база, и она не поддерживает многие возможности реляционных баз.  3.   Документо-ориентированные базы данных. Такие базы немного напоминают Key-Value базы, но в данном случае, база данных знает, что из себя представляют значения. Обычно, значением является некоторый документ или объект, к структуре которого можно делать запросы. 4. Базы данных построенные на графах. Такие базы ориентированы на поддержку сложных взаимосвязей между объектами, и основываются на теории графов. Структура данных в таких базах представляет собой набор узлов, связанных между собой ссылками. При этом и узлы и ссылки могут обладать некоторым количеством атрибутов. 

Структура информации Структура информации Структуру данных в реляционных системах на примере MySQL мы можем представить в виде следующей иерархии: База данных -> Таблица -> Строка -> Поле + Значение. Как это все выглядит в MongoDB: База данных -> Коллекция -> Документ -> ключ + значение. 

MongoDB реализует новый подход к построению баз данных, где нет таблиц, схем, запросов SQL, внешних ключей и многих других вещей, которые присущи объектно-реляционным базам данных. MongoDB реализует новый подход к построению баз данных, где нет таблиц, схем, запросов SQL, внешних ключей и многих других вещей, которые присущи объектно-реляционным базам данных. В отличие от реляционных баз данных MongoDB предлагает документо-ориентированную модель данных, благодаря чему MongoDB работает быстрее, обладает лучшей масштабируемостью, ее легче использовать. Но, даже учитывая все недостатки традиционных баз данных и достоинства MongoDB, важно понимать, что задачи бывают разные и методы их решения бывают разные. В какой-то ситуации MongoDB действительно улучшит производительность вашего приложения, например, если надо хранить сложные по структуре данные. В другой же ситуации лучше будет использовать традиционные реляционные базы данных.

Если реляционные базы данных хранят строки, то MongoDB хранит документы. В отличие от строк документы могут хранить сложную по структуре информацию. Документ можно представить как хранилище ключей и значений. Если реляционные базы данных хранят строки, то MongoDB хранит документы. В отличие от строк документы могут хранить сложную по структуре информацию. Документ можно представить как хранилище ключей и значений. Ключ представляет простую метку, с которым ассоциировано определенный кусок данных. Однако при всех различиях есть одна особенность, которая сближает MongoDB и реляционные базы данных. В реляционных СУБД встречается такое понятие как первичный ключ. Это понятие описывает некий столбец, который имеет уникальные значения. В MongoDB для каждого документа имеется уникальный идентификатор, который называется _id.

В отличие от строк документы могут содержать разнородную информацию. Так, рядом с документом, описанным выше, в одной коллекции может находиться другой объект, например: В отличие от строк документы могут содержать разнородную информацию. Так, рядом с документом, описанным выше, в одной коллекции может находиться другой объект, например:

Настройка запросов и сортировка Настройка запросов и сортировка MongoDB представляет ряд функций, которые помогают управлять выборкой из бд. Одна из них - функция limit. Она задает максимально допустимое количество получаемых документов. Количество передается в виде числового параметра. Например, ограничим выборку тремя документами:

Условные операторы в MongoDB Условные операторы в MongoDB В MongoDB в запросах можно использовать условные конструкции с помощью операторов сравнения: $gt (больше чем) $lt (меньше чем) $gte (больше или равно) $lte (меньше или равно) Например, найдем все документы, у которых значение ключа age меньше 30: > db.users.find ({age: {$lt : 30}})

Удаление поля Для удаления отдельного ключа используется оператор $unset: > db.users.update({name : "Tom"}, {$unset: {salary: 1}}) Оператор $push Оператор $push позволяет добавить еще одно значение к уже существующему. Например, если ключ в качестве значения хранит массив: > db.users.update({name : "Tom"}, {$push: {languages: "russian"}}) Оператор $addToSet подобно оператору $push добавляет объекты в массив. Отличие состоит в том, что $addToSet добавляет данные, если их еще нет в массиве.

Для удаления документов в MongoDB предусмотрен метод remove: Для удаления документов в MongoDB предусмотрен метод remove: > db.users.remove({name : "Tom"}) В итоге все найденные документы с name=Tom будут удалены. Мы можем удалять не только документы, но и коллекции и базы данных. Для удаления коллекций используется функция drop: > db.users.drop() Чтобы удалить всю базу данных, надо воспользоваться функцией dropDatabase(): > db.dropDatabase()