MongoDB
 sql >> Baza danych >  >> NoSQL >> MongoDB

Czym MongoDB różni się od bazy danych SQL

Jeśli znasz na przykład MySQL lub PostgreSQL, bazy danych SQL umożliwiają dodawanie i pobieranie danych przy użyciu określonego języka, zwanego SQL, który wygląda tak:

SELECT * FROM cars
INSERT INTO cars VALUES (fiesta, 2010)

SQL jest dość stary, narodził się w 1986 roku i jest technologią sprawdzoną w boju.

Pod NoSQL parasol umieściliśmy wszystkie te bazy danych, które nie używają języka SQL do przeszukiwania danych.

MongoDB mieści się pod tym parasolem.

MongoDB to baza dokumentów . Zamiast przechowywać rekordy, przechowujemy obiekty (zwane dokumentami ).

Czym to się różni od bazy danych SQL? Tabele w bazie danych SQL są płaskie i statyczny , mogą przechowywać dane, ale ograniczają się do pierwotnego zamierzenia (nie można dodawać kolumny dynamicznie) i przechowywać złożone dane, trzeba utworzyć wiele tabel i połączyć dane w każdej tabeli, stosując się do typowych praktyk relacyjnych baz danych (takich jak klucze obce, typy kolumn itp.

W MongoDB możesz przechowywać dowolny obiekt, nie martwiąc się o poszczególne pola, które składają się na ten obiekt i jak je przechowywać. Każesz MongoDB przechować ten obiekt.

Dzięki MongoDB nie musisz uczyć się innego języka, aby wchodzić w interakcje z danymi:po prostu wywołujesz metody JavaScript, które udostępnia i to wszystko (oczywiście możesz wchodzić z nim w interakcję również za pomocą innych języków).

Dane są przechowywane w formacie podobnym do JSON, ale ulepszonym, aby umożliwić przechowywanie więcej niż tylko podstawowych typów danych.

Mam nadzieję, że to daje krótki przegląd kluczowych różnic między bazami danych SQL a MongoDB.


  1. Redis
  2.   
  3. MongoDB
  4.   
  5. Memcached
  6.   
  7. HBase
  8.   
  9. CouchDB
  1. Przechowywanie hierarchii katalogów w magazynie danych klucz-wartość

  2. 10 pytań, które należy zadać (i odpowiedzieć) podczas hostowania MongoDB na AWS

  3. Zaktualizuj pole MongoDB przy użyciu wartości innego pola

  4. MongoDB $ceil

  5. Najlepszy sposób na wyszukiwanie pełnotekstowe w MongoDB i Mongoose