Najpierw pozwól mi zacząć od wyjaśnienia, dlaczego potrzebujemy bazy danych.
Potrzebujemy bazy danych, która pomoże nam uporządkować informacje w taki sposób, abyśmy mogli odzyskać te przechowywane dane w efektywny sposób.
Przykłady systemów zarządzania relacyjnymi bazami danych (SQL):
1) Baza danych Oracle
2) SQLite
3) PostgreSQL
4) MySQL
5) Microsoft SQL Server
6) IBM DB2
Przykłady nierelacyjnych systemów zarządzania bazami danych (NoSQL)
1) MongoDB
2) Cassandra
3) Redis
4) Couchbase
5) HBase
6) DocumentDB
7) Neo4j
Relacyjne bazy danych mają znormalizowane dane, ponieważ informacje są przechowywane w tabelach w postaci wierszy i kolumn, a normalnie, gdy dane są w znormalizowanej formie, pomaga to zmniejszyć nadmiarowość danych, a dane w tabelach są zwykle ze sobą powiązane, więc kiedy Chcemy odzyskać dane, możemy zapytać o dane za pomocą instrukcji złączenia i pobierać dane zgodnie z naszymi potrzebami. jest to przydatne, gdy chcemy mieć więcej zapisów, mniej odczytów i nie wymaga dużo danych, a także jest to naprawdę łatwe względnie aktualizuj dane w tabelach niż w nierelacyjnych bazach danych. Skalowanie poziome niemożliwe, skalowanie pionowe możliwe do pewnego stopnia Zgodność z CAP (Consistency, Availability, Partition Tolerant) i ACID (Atomicity, Consistency, Isolation, Duration).
Pozwólcie, że pokażę wprowadzanie danych do relacyjnej bazy danych na przykładzie PostgreSQL.
Najpierw utwórz tabelę produktów w następujący sposób:
CREATE TABLE products (
product_no integer,
name text,
price numeric
);
następnie wstaw dane
INSERT INTO products (product_no, name, price) VALUES (1, 'Cheese', 9.99);
Spójrzmy na inny inny przykład:
Tutaj w relacyjnej bazie danych możemy połączyć tabelę uczniów i tabelę przedmiotów za pomocą relacji, za pomocą klucza obcego, identyfikatora podmiotu, ale w nierelacyjnej bazie danych nie ma potrzeby posiadania dwóch dokumentów, ponieważ nie ma relacji, więc przechowujemy wszystkie szczegóły przedmiotu i dane ucznia w jednym dokumencie mówią o dokumencie ucznia, a następnie dane są duplikowane, co sprawia, że aktualizacja rekordów jest kłopotliwa.
W nierelacyjnych bazach danych nie ma ustalonego schematu, dane nie są znormalizowane. nie są tworzone żadne relacje między danymi, wszystkie dane są przeważnie umieszczane w jednym dokumencie. Dobrze nadaje się do obsługi dużej ilości danych i może przesyłać wiele danych naraz, najlepiej tam, gdzie duże ilości odczytów i mniej zapisów oraz mniej aktualizacji, co jest trudne do przeszukania danych, ponieważ nie ma ustalonego schematu. Możliwe jest skalowanie poziome i pionowe Zgodność z CAP (spójność, dostępność, tolerancja partycji) i BASE (zasadniczo dostępna, stan miękki, ostatecznie spójna).
Pokażę przykład wprowadzania danych do nierelacyjnej bazy danych za pomocą Mongodb
db.users.insertOne({name: ‘Mary’, age: 28 , occupation: ‘writer’ })
db.users.insertOne({name: ‘Ben’ , age: 21})
Stąd można zrozumieć, że do bazy danych o nazwie db, jest zbiór nazw użytkowników i dokument o nazwie insertOne, do którego dodajemy dane, i nie ma ustalonego schematu, ponieważ nasz pierwszy rekord ma 3 atrybuty, a drugi atrybut ma tylko 2 atrybuty , nie stanowi to problemu w nierelacyjnych bazach danych, ale nie można tego zrobić w relacyjnych bazach danych, ponieważ relacyjne bazy danych mają ustalony schemat.
Spójrzmy na inny inny przykład
({Studname: ‘Ash’, Subname: ‘Mathematics’, LecturerName: ‘Mr. Oak’})
Stąd widzimy, że w nierelacyjnych bazach danych możemy wprowadzić zarówno dane studenta, jak i szczegóły przedmiotu do jednego dokumentu, ponieważ żadne relacje nie są zdefiniowane w nierelacyjnych bazach danych, ale tutaj w ten sposób może prowadzić do duplikacji danych, a zatem mogą wystąpić błędy w aktualizacji.
Mam nadzieję, że to wszystko wyjaśnia