Tại sao chúng ta nên sử dụng mongodb

Thật dễ dàng để bị cuốn vào những từ thông dụng mới nhất và sử dụng công nghệ tiên tiến, nhưng điều đó có thể khiến bạn đau đầu nếu sử dụng sai công cụ cho nhiệm vụ của mình. MongoDB trở nên nổi tiếng và thiết lập sự thống trị trong thế giới Cơ sở dữ liệu NoSQL khi họ IPO vào năm 2018. Trong bài viết này, chúng ta sẽ thảo luận về cơ sở dữ liệu NoSQL là gì và chúng khác với cơ sở dữ liệu SQL như thế nào. Sau đó, chúng ta sẽ đề cập đến những điều làm nên sự khác biệt của MongoDB trong bối cảnh NoSQL. Chúng ta sẽ kết thúc với một số trường hợp sử dụng MongoDB và thảo luận về những cạm bẫy phổ biến khi sử dụng công nghệ cơ sở dữ liệu này

Để biết thêm thông tin về Tích hợp. trình kết nối MongoDB gốc của io, hãy truy cập trang Tích hợp của chúng tôi

Mục lục

1. Cơ sở dữ liệu NoSQL vs SQL
2. MongoDB. Một con cá lớn trong một cái ao nhỏ
3. Các trường hợp sử dụng MongoDB

Ngăn xếp kho dữ liệu mới cho các nhà lãnh đạo của ngày mai

Các công cụ kho dữ liệu mã thấp và hàng trăm trình kết nối để thống nhất dữ liệu và báo cáo của bạn

Nói chuyện với một chuyên gia

NoSQL so với. Cơ sở dữ liệu SQL

MongoDB là một cơ sở dữ liệu NoSQL. Điều này có nghĩa là bạn không sử dụng SQL để tương tác với dữ liệu trong cơ sở dữ liệu. Thay vào đó, bạn sử dụng NoSQL

Sự khác biệt đầu tiên để thảo luận là từ vựng. Trong SQL, chúng tôi sử dụng các bảng. Trong NoSQL, chúng tôi sử dụng các bộ sưu tập. Trong SQL, các bảng bao gồm các bản ghi/hàng, trong NoSQL, các bộ sưu tập là các tài liệu

Để truy vấn MongoDB, bạn cần sử dụng cú pháp NoSQL. Dưới đây là một ví dụ về truy vấn SQL và truy vấn NoSQL tương ứng

SQL

SELECT * FROM users WHERE age > 65;

NoSQL

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

Bạn sẽ nhận thấy rằng ngôn ngữ truy vấn coi bộ sưu tập là một đối tượng mà bạn áp dụng các hành động trên đó. Điều này là do MongoDB là một cơ sở dữ liệu không lược đồ và nó giả định rằng sẽ không cần phải tương tác với các bộ sưu tập khác. Cú pháp SQL yêu cầu người dùng THAM GIA vào các quan hệ khác trong cơ sở dữ liệu và do đó, cú pháp cho phép điều đó. Có một mô hình tương tự khi cố gắng INSERT

SQL

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

NoSQL

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

Sự nổi bật của lược đồ được xác định rõ ràng trong SQL INSERT vì các cột bạn chọn phải tồn tại trong bảng người dùng. Với câu lệnh NoSQL, các cột id và tuổi không cần phải tồn tại trước trong bộ sưu tập. Trên thực tế, bạn có thể tạo một INSERT khác vào bộ sưu tập đó với các trường khác nhau. Ví dụ: chúng ta có thể chạy lệnh sau trên cùng một bộ sưu tập người dùng mà chúng ta đã sử dụng ở trên

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

MongoDB và các cơ sở dữ liệu NoSQL khác là cơ sở dữ liệu không lược đồ. Điều này có nghĩa là người dùng có thể lưu trữ dữ liệu phi cấu trúc. Chức năng này vừa là một may mắn vừa là một tai họa - tính linh hoạt giúp lưu trữ dữ liệu dễ dàng hơn nhưng cũng khiến việc sắp xếp dữ liệu của bạn trở nên khó khăn hơn

Để có phân tích chuyên sâu về sự khác biệt quan trọng giữa SQL và NoSQL, hãy xem bài đăng trên blog này

Ngăn xếp kho dữ liệu mới cho các nhà lãnh đạo của ngày mai

Các công cụ kho dữ liệu mã thấp và hàng trăm trình kết nối để thống nhất dữ liệu và báo cáo của bạn

Nói chuyện với một chuyên gia

Ai nên sử dụng MongoDB

Trong một vài năm, MongoDB đồng nghĩa với NoSQL trong nhiều vòng kết nối. Giữa các chiến dịch tiếp thị tích cực của họ và khả năng xâm nhập với một số người có ảnh hưởng công nghệ, họ có thể chiếm được một phần lớn thị trường "mới" này. Khi nó trở nên phổ biến hơn, mọi người đã chọc thủng khả năng tồn tại của nó đối với một số ứng dụng nhất định. Nó trở thành một công cụ hữu ích cho những người "chỉ muốn khởi động và chạy ứng dụng của họ" và lo lắng về việc phân tích dữ liệu sau này

Đây là một cách tiếp cận chấp nhận được và có ý nghĩa đối với nhiều nhà phát triển phần mềm. Cuối cùng thì gà cũng về ổ, hóa ra MongoDB không phải là lựa chọn tốt nhất cho tất cả mọi người. Một số kỹ sư đã áp dụng MongoDB sớm có thể dựa vào công nghệ này và thích ứng với những cải tiến của nó, trong khi nhiều kỹ sư khác đã nỗ lực rất nhiều để chuyển đổi khỏi nó. Như với mọi phần mềm, Số dặm của bạn có thể thay đổi (YMMV), vì vậy bắt buộc phải suy nghĩ chín chắn về các dịch vụ bạn sử dụng

Các tùy chọn khác đã xuất hiện trong thế giới cơ sở dữ liệu tài liệu. Ví dụ, Postgres đã tiết lộ một loại cột JSON. Điều này cho phép người dùng Postgres lưu trữ dữ liệu phi cấu trúc bên trong cơ sở dữ liệu quan hệ. Redis cũng nổi lên như một giải pháp thay thế hữu ích cho những người dùng cần kho lưu trữ khóa-giá trị. Bạn có thể tìm hiểu thêm về sự khác biệt giữa MongoDB và Redis tại đây. Và, giống như hầu hết các dự án phần mềm thành công, AWS đã phát hành cơ sở dữ liệu tài liệu của riêng họ có tên là DocumentDB, rất hữu ích cho những người muốn gắn bó với các ứng dụng AWS gốc

Bất chấp sự cạnh tranh ngày càng tăng, MongoDB vẫn thống trị tối cao trong thế giới NoSQL/Document-database và không ngừng cải thiện các dịch vụ của họ, chẳng hạn như làm cho nó tuân thủ ACID. Ngoài ra, trong việc hỗ trợ các ứng dụng đám mây, MongoDB đã nỗ lực hỗ trợ cơ sở dữ liệu phân tán và hồ dữ liệu

Các trường hợp sử dụng MongoDB

MongoDB là một cơ sở dữ liệu tuyệt vời cho các ứng dụng web, đặc biệt nếu ứng dụng phục vụ nhiều người dùng không tương tác với nhau. Hãy nghĩ đến các ứng dụng dịch vụ tài chính, nơi người dùng chỉ cần truy cập vào dữ liệu của chính họ. Hoặc một ứng dụng viết blog, nơi người dùng muốn đăng nhập và tạo/chỉnh sửa blog của riêng họ. Người dùng không tương tác với nhau là điểm mấu chốt. Với cơ sở dữ liệu quan hệ, người ta sẽ phải lưu trữ thông tin về người dùng trên một số bảng. Khi người dùng đó đăng nhập, ứng dụng sẽ phải thực hiện một số truy vấn hoặc truy vấn THAM GIA phức tạp để truy cập tất cả thông tin cho người dùng đó. Với cơ sở dữ liệu tài liệu không lược đồ của MongoDB, bạn có thể lưu trữ tất cả thông tin của người dùng cùng nhau. Điều này sẽ cho phép một truy vấn duy nhất đến một bộ sưu tập và giao diện người dùng có thể xử lý việc hiển thị/chỉnh sửa dữ liệu

Một trường hợp sử dụng tuyệt vời khác cho MongoDB là cố gắng kết hợp nhiều bộ dữ liệu. Thiết kế không lược đồ của nó cho phép linh hoạt trong cách bạn lưu trữ dữ liệu của mình. Do đó, bạn có thể lưu trữ dữ liệu từ nhiều nguồn dữ liệu (trang web, cơ sở dữ liệu, nguồn cấp RSS, v.v.) vào một nơi, sau đó tạo các dịch vụ trên cơ sở dữ liệu mới của bạn để phân tích tất cả. Ví dụ, tích hợp. io cung cấp tích hợp này cho MongoDB

MongoDB là một cơ sở dữ liệu tuyệt vời để tích hợp dữ liệu không gian địa lý với các loại dữ liệu khác. Ví dụ: nếu "vị trí" là một phần siêu dữ liệu mà bạn đang làm việc, thì MongoDB hỗ trợ các loại GeoJSON, vì vậy bạn có thể lưu trữ vĩ độ và kinh độ một cách hiệu quả. Hơn nữa, MongoDB hỗ trợ các Chỉ mục 2DSphere, giúp tối ưu hóa các phép tính hình học trên hình cầu

Phần kết luận

MongoDB là một cơ sở dữ liệu mạnh mẽ với nhiều khả năng. Với tư cách là một công ty, họ đã dẫn đầu trong việc phổ biến cơ sở dữ liệu Tài liệu và NoSQL. Là một cơ sở dữ liệu, chúng đã mở rộng hiểu biết của chúng ta về các phương pháp hay nhất về lưu trữ dữ liệu và đã đưa chúng vào nhiều ứng dụng trên khắp thế giới

MongoDB cũng cung cấp phiên bản mã nguồn mở, miễn phí, đây là một lựa chọn tuyệt vời cho các nhóm có ngân sách hạn hẹp có thể đứng vững trên máy chủ cơ sở dữ liệu tại chỗ hoặc trên đám mây. Nếu bạn muốn hỗ trợ về điều này, hãy tích hợp. tôi có thể giúp. Chúng tôi biết những thách thức liên quan đến lưu trữ, tích hợp và phân tích dữ liệu. Cho dù bạn cần hướng dẫn chọn công cụ phù hợp để lưu trữ dữ liệu hay hỗ trợ di chuyển dữ liệu sang giải pháp mới, hãy lên lịch cuộc gọi với Integrate. io và tìm hiểu xem giải pháp ETL thân thiện với người dùng của chúng tôi có thể phù hợp với bạn như thế nào