robo 3t formerly robomongo tutorial
Robo 3T Hakkında Bilmeniz Gereken Her Şey - Eskiden Robomongo:
Haziran 2017'de Robomongo, “Robo 3T” adlı yepyeni bir adla seçildi. Bu, MongoDB'nin 3.4 sürümü tarafından desteklenen Robo 3T 1.1 sürümünün sürümüdür.
Oku => Ayrıntılı MongoDB Eğitimleri Serisi
Yazılımın bazı köklü değişikliklerden geçmiş olması ve hatalar ve hatalar açısından çok gelişme göstermesi ışığında isim değiştirme kararı alınmıştır. hatalar .
Belirtilmesi gereken göze çarpan değişiklik, şirketin adını Robomongo -e Robo 3T ürünün ticari markasındaki bazı değişiklikler nedeniyle.
Başvurabilirsin İşte bu endişeyle ilgili daha fazla bilgi için.
Ne öğreneceksin:
- Bu Robo 3T Aracı Ne Hakkında?
- Neden Robo 3T?
- MongoDB hakkında
- Önsöz
- Tipik RDBMS'ye Göre MongoDB'nin Avantajları
- Neden RDBMS üzerinden MongoDB?
- MongoDB'nin Kullanılabileceği Alanlar
- MongoDB neden NoSQL Veritabanı olarak adlandırılıyor?
- MongoDB'de Veri Modelleme
- SQL ve NoSQL MongoDB Arasında Kapsamlı Kontrast
- SQL ve MongoDB İfadeleri Arasındaki Kontrast
- Farklılıklara Teorik Bakış
- Ağız Farkı: Diller
- SQL DBMS
- NoSQL DBMS
- SQL ve NoSQL DBMS'nin Ölçeklenebilirlik Kontrastı
- Veri Yapıları
- Sonuç
- Önerilen Kaynaklar
Bu Robo 3T Aracı Ne Hakkında?
Robo 3T, MongoDB için ücretsiz ve hafif bir GUI'dir. Kabuk merkezli çapraz platforma sahip bir MongoDB yönetim aracıdır ve JSON yani JavaScript Nesne Gösterimi. Bu araç, MongoDB’nin diğer kullanıcı arabirimi yönetim araçları için tipik değildir, yani kabuğu, hem Mongo CLI hem de Mongo GUI'de çok fazla erişimle Mongo Shell'e gömülebilir.
Bu mongo kabuğunun yardımıyla, bir kullanıcı mongo belgelerini görüntüleyebilir, düzenleyebilir ve silebilir. Dahası, Robo 3T gönüllü bir açık kaynak projesidir ve halka tamamen ücretsizdir.
en iyi youtube video dönüştürücü nedir
Özgür Yazılım Vakfı tarafından yayınlanan Genel kamu lisansı sürüm 3 TOS'u takip edilerek yeniden dağıtılabilir ve yeniden değiştirilebilir.
Bu yazılım yayımlanmıştır ve ondan yardım alabilecek kişilere yardım etmek amacıyla yeniden dağıtılabilir, bu nedenle GNU kurallarına göre onu toptan satış Garantisi taşımaz.
GNU hakkında daha fazla bilgi için, kontrol edebilirsiniz. GNU Lisansları
Neden Robo 3T?
Robo 3T, bir makinede bulunan az sayıdaki kaynağı kullanan ücretsiz ve makine dostu bir yazılımdır. Birinci sınıf çıktı sağlamada en yüksek başarı oranına sahip dünyaca ünlü proje olarak çok takdir edilmiş ve tanınmıştır.
Hepsinden önemlisi, Robo 3T ile, kullanıcının genellikle rasyonel veritabanlarında kullanılan tablo ve satırları kullanma karmaşık prosedüründen geçmesi gerekmez. Onlardan farklı olarak, mimari Mongo koleksiyonları ve Mongo belgeleri üzerine inşa edilmiştir.
Robo 3T Kullanan Sektörler
MongoDB hakkında
MongoDB, Mongo belgelerini destekleyen açık kaynaklı bir veritabanı olarak yapılmıştır, bu nedenle bir Belge Veritabanı olduğu söylenir. Daha önce de bahsettiğimiz gibi, bu Mongo koleksiyonları ve Belgeleri için, veritabanının koleksiyonları tuttuğu ve sonunda içlerinde Mongo belgelerini taşıyan bir mimaridir.
Alan sayısı ve boyutu bir Mongo belgesinden diğerine değişir. MongoDB çerçevesi, Derleyici dili C ++ 'ya dayanmaktadır.
Önerilen eğitim, her bir kavramı ayrıntılı olarak açıklığa kavuşturacak ve oldukça etkili ve kullanıcı dostu bir veri tabanı oluşturmak ve yönetmek için metodolojilerin ve prosedürlerin net bir şekilde anlaşılmasını sağlayacaktır.
Mümkün olduğu kadar daha basit bir şekilde öğrenmek isteyen kullanıcılar için MongoDB'nin kavramsal işleyişine dikkat edilerek yapılacaktır. Bu kapsamlı kılavuzun sonunda, kullanıcı uzmanlığını pratik bir aşamada test edebilecektir.
Önsöz
DB hakkında:
Veritabanı, koleksiyonların taşıyıcısıdır. Sisteminizdeki DB, birden çok dosya kümesini barındırır. MongoDB, aynı anda birden fazla Veritabanını taşıma kapasitesine sahiptir. Kolay ölçeklenebilirlik ve etkili yürütme sağlar.
Koleksiyon nedir?
MongoDB'de koleksiyon, mongo belgelerinden oluşan bir pakettir.
Tipik veritabanı sahiplerindeki RDBMS tablosu ile aynıdır. MongoDB'deki koleksiyon herhangi bir şema içermez ve tek bir veritabanında bulunur. Koleksiyonlarda bulunan Mongo belgeleri farklı alanlara sahiptir. Genellikle koleksiyonlardaki mongo belgelerinin benzer işlevleri vardır.
Mongo Belgesi nedir?
Mongo belgeleri koleksiyonun taşıyıcılarıdır ve dinamik şemaya sahiptir, yani Mongo belgeleri aynı alan veya mimari paketine sahip olmak zorunda değildir. Anahtar-değer çiftleri olarak programlanırlar.
Mongo Belgesi Örneği:
Aşağıdaki Snippet, blogun anahtar / değer çiftini örneklerde virgülle gösteren açıklayıcı bir mongo belge yapısıdır.
{ _id: ObjectId(“53a99ad6444c11ac2758a5d6”) title: 'Robo 3T Tutorial', description: 'MongoDB is no sql database', by: 'Software Testing Help', url: 'https://www.softwaretestinghelp.com', tags: ('mongodb', 'database', 'NoSQL'), likes: 1000, comments: ( { user: “john25”', message: 'Welcome to Software Testing Help', dateCreated: new Date(2018,8,2,5,15), like: 5 }, { user: “kevin12”, message: 'Welcome to MongoDB', dateCreated: new Date(2018,8,5,10,45), like: 10 } ) }Snippet'te _id, toplamda 12 bayt olan onaltılık bir sayıdır. Mongo belgesindeki ayrıcalığı perçinliyor. Bir mongo belgesinin eklenmesi sırasında kullanıcının _id eklemesi gerekir. Kullanıcı bunu yapmazsa, MongoDB otomatik olarak her bir mongo belgesi için ayrı bir kimlik seçer.
Bu arada, 12 bayttan ilk dört bayt geçerli bir zaman damgası için ayrılmıştır, bu dördünün yanındaki üç bayt makine kimliği için ayrılmıştır, bu üçünün yanındaki iki bayt bir sunucu işlemi için ayrılmıştır ve sonunda üç bayt dışarıda bırakılmıştır. artan bir değer olarak kullanılır.
Tipik RDBMS'ye Göre MongoDB'nin Avantajları
Tipik olarak, RDBMS Şeması, tabloların sayısını ve aralarındaki ilişkiyi gösterecek şekilde tasarlanmıştır. Bu arada, daha önce de belirtildiği gibi, MongoDB'de mevcut bir ilişki şeması yoktur.
MongoDB'nin Veri bilimciler için tipik RDBMS'ye göre neden daha iyi bir seçim olduğunu tartışalım:
- Her şeyden önce, MongoDB şemadan yoksundur. Mongo belgeleri, koleksiyonların ve alanların taşıyıcısıdır ve boyutu bir mongo belgesinden diğerine değişir.
- MongoDB'de tek bir nesnenin net bir mimarisi var.
- Karmaşık birleştirme eksiktir.
- Mongo belgelerinin MySQL kadar etkili olan belge tabanlı sorgu dili yardımıyla dinamik sorgular yapabilme yeteneğine sahip olduğunu söyleyen özelliğin varlığı nedeniyle kapsamlı sorgulama yeteneğine sahiptir.
- Akort yapabilir.
- En kolay ölçeklenebilirliğe sahiptir.
- Dönüştürme ve haritalama amacıyla nesnelere ihtiyaç yoktur.
- Verilere tipik DBMS'den daha hızlı erişin.
Neden RDBMS üzerinden MongoDB?
MongoDB, Verilerin JSON stilindeki belgeler paketinde işlendiği Belge odaklı depolamaya sahiptir.
Dahası, indeks herhangi bir özniteliğe tahsis edilebilir. Anında kullanılabilirlik sağlar ve çok büyük kopyalar oluşturabilir. Otomatik olarak paylaşılabilir ve zengin sorguları olabilir.
Her şeyden önce, kullanıcı MongoDB'den profesyonel destek alabilir.
MongoDB'nin Kullanılabileceği Alanlar
MongoDB, geleceğin büyük veri olması nedeniyle gelecek. MongoDB, büyük verileri verimli bir şekilde işler.
Bir noktada etkili içerik yönetimi ve yürütme yeteneğine sahiptir. MongoDB, Mobil ve sosyal medya sektöründe kullanmak için en iyi seçenektir. Bir veri merkezi olarak çalışır ve kullanıcı verilerini en iyi şekilde yönetir.
MongoDB neden NoSQL Veritabanı olarak adlandırılıyor?
Kullanıcının MySQL'i öğrenmesi gereken RDBMS'den farklı olarak, MongoDB, kullanıcının çalışmaya başlamak için MySQL bilgisine sahip olmasını veya başka birinin onlar için Veritabanı üzerinde çalışmasına güvenmesini gerektirmez.
MongoDB rasyonel bir veritabanı değildir, bu nedenle NoSQL veritabanı olarak adlandırılır. Daha az karmaşık mimarisi nedeniyle kullanıcılarına rahat bir nefes verir.
Aynı sütun adları ve türleri ile bağlanması gereken ve tablonun etrafında dönen kayıtlar kullanılmaz. Aşağıdaki şekiller her şeyi açıklayacaktır. Bu iki parça, biri müşteriye diğeri siparişlere ait olan iki tabloya örnektir.
Her iki tabloda da karşılıklı bir ilişki var.
Müşteri Tablosu
| Müşteri Kimliği | Müşteri adı | Sipariş Kimliği |
|---|---|---|
| Birincil anahtar | Birincil anahtar | |
| bir | Adam Gilchrist | bir |
| iki | Rickey Ponting | iki |
| 3 | Shane Warne | 3 |
Sipariş Tablosu
| Sipariş Kimliği | Ürün | Miktar |
|---|---|---|
| bir | iPhone X | 5 |
| iki | Samsung S9 | 10 |
| 3 | HP Pavilion x360 | on beş |
MongoDB'deyken, RDBMS gibi rasyonel özellikler yoktur. Bu iki parçaya bir göz atın.
Müşteri Tablosu
| Müşteri Kimliği 01 | Müşteri adı Adam Gilchrist | Sipariş No 001 | Şehir ABD |
| Müşteri Kimliği 02 | Müşteri adı Rickey Ponting | Sipariş No 002 | Statü Ayrıcalığı |
| Müşteri Kimliği 03 | Müşteri adı Shane Warne | Sipariş No 003 |
Sipariş Tablosu
| Sipariş No 001 | Ürün iPhone X | Miktar 5 | Sevkiyat tarihi Ağustos 14, 2018 |
| Sipariş No 002 | Ürün Samsung S9 | Miktar 10 | |
| Sipariş No 003 | Ürün HP Pavilion x360 | Miktar on beş |
Bu nedenle, NoSQL'de, düşünülmesi gereken ilk şey, belirli sütun adlarına sahip sütunların olmamasıdır. Ayrıca, tüm alanlarda bir anahtar / değer çifti vardır. İkincisi, müşteri tablosunda, İlk üç anahtar ve satır aynıdır ve dördüncüsü, yani durum ve şehir ilk iki satırdan farklıdır ve üçüncü satıra eğimli değildir.
Sıra detaylarına ait tabloda ise ikinci ve üçüncü satırın dördüncü sütun ile ilişkisi olmayan değerler bulunmaktadır.
Özetle, tüm bu özellikler NoSQL'i tipik DBMS'ye göre en iyi seçim yapar. Dünya devrim yaratıyor ve teknoloji onunla birlikte kararlı bir şekilde dönüşüyor. Bu hızlı çağda, İş dünyasının yazılımları için en hızlı çözümlere ihtiyacı var.
Bir NoSQL DB olan MongoDB gibi DBMS'nin yardımıyla, RDBMS'ye kıyasla daha az karmaşık olması nedeniyle daha hızlı dönüş süresi elde edilebilir. RDBMS'yi kullanırken katlanılması gereken çabaları, potansiyeli, zamanı ve parayı gözden geçirmemiz gerektiğinde, MongoDB bunun üstesinden hemen geliyor.
MongoDB'de Veri Modelleme
MongoDB'de bulunan veriler en basit şemayı içerir. Bir kullanıcının veri eklemeye başlamadan önce bir tablonun şemasını bildirmesi gereken tipik bir SQL DBMS.
İncelediğimiz gibi, MongoDB’nin koleksiyonları Belge odaklıdır ve kullanıcısını RDBMS gibi tipik belge yapısına bağlamaz. Esneklik, RDBMS üzerinden kullanmak için MongoDB'nin en güçlü özelliğidir.
MongoDB'de Veri modelleme yapmak için bir kullanıcının aşağıdaki noktaları dikkate alması gerekir:
- İstenen uygulamanın önemli ihtiyaçlarını öğrenin. Bu amaçla, uygulamanın iş gerekliliklerine bir göz atmak ve bunun için istenen verileri ve türlerini bulmak gerekir. Bunu takiben, belge mimarisinin amaca göre tasarlandığından emin olunmalıdır.
- Verilerin geri getirme modellerini bulun. Karmaşık sorgu kullanımına ihtiyaç varsa, sorguların etkinliğini sağlamak için veri modelindeki dizinlere gidin.
- Son olarak, ancak en az değil, DBMS'de devam eden eklemeler, güncellemeler ve silmelerin sağlanmasıdır. Bu, veri modelleme tasarımında bulunması gerekiyorsa, dizinlerin ve yerleşik parçalamanın kullanımının yeniden değerlendirilmesiyle sağlanabilir. Bu, MongoDB ortamının etkinliğini artırmak için çok önemlidir.
SQL ve NoSQL MongoDB Arasında Kapsamlı Kontrast
Terimler ve Sözdizimi Arasındaki Fark
| SQL Terimleri / Sözdizimi | MongoDB Terimleri / Sözdizimi |
|---|---|
| Veri tabanı | Veri tabanı |
| Tablo | Toplamak |
| Kürek çekmek | Belge |
| Sütun | Alan |
| Dizin | Dizin |
| Tablo | $ arama veya katıştırılmış dokümanlar |
| İşlemler | İşlemler |
Çoklu DBMS ve Yürütülebilir Dosyaları
| Veri tabanı ismi | Veritabanı sunucusu | Veritabanı İstemcisi |
|---|---|---|
| MySQL | Mysqld | Mysql |
| Oracle | Oracle | Sqlplus |
| MongoDB | Mongod | Mongo |
| DB2 | DB2 Sunucusu | DB2 İstemcisi |
| Informix | IDS | DB Erişimi |
Emsaller ve Örnekler:
Yukarıdaki tablolar, birden çok DBMS türünün terimlerini, sözdizimini, konseptini ve ifadelerini göstermektedir.
Daha fazla açıklama için SQL ve MongoDB örneklerini ele alalım.
MongoDB, Tables of SQL ile aynı kişilerden oluşan bir koleksiyona sahipken, tablo adı insanlar olan bir SQL örneğini ele alalım.
MongoDB’nin koleksiyonu aşağıdaki prototipe sahiptir:
{ _id: ObjectId(“59z12ad6444n59ac2758a5x7”), user_id:'john25', age: 25, status: 'A' }SQL ve MongoDB İfadeleri Arasındaki Kontrast
OLUŞTUR ve DEĞİŞTİR
| SQL Şema İfadeleri | MongoDB Şema İfadeleri |
|---|---|
| TABLO çalışanı OLUŞTUR ( id MEDIUMINT NOT NULL OTOMATİK ARTIŞ, user_id Varchar (30), yaş numarası durum karakteri (1), BİRİNCİL ANAHTAR (kimlik) ) | db.employee.insertOne {{ id: 'john25', isim: john, durum: 'A' }) Bununla birlikte, açıkça bir koleksiyon da oluşturabilirsiniz: db.createCollection ('çalışan') |
| ALTER TABLE çalışanı ADD join_date DATETIME | db.employee.updateMany ( {}, {$ set: {last_name: Adam}} ) |
| ALTER TABLE çalışanı DROP COLUMN join_date | db.employee.updateMany ( {}, {$ unset: {“Yaş”: “”}} ) |
INSERT
| SQL INSERT İfadeleri | MongoDB insertOne () İfadeleri |
|---|---|
| INSERT INTO işçi (user_id, yaş, durum) DEĞERLER ('test001', Dört beş, 'KİME') | db.employee.insertOne ( { user_id: 'john25', yaş: 45, durum: 'A'} ) |
SQL ve MongoDB'nin Bazı SELECT Sorguları
| SQL SELECT İfadeleri | MongoDB find () İfadeleri |
|---|---|
| SEÇ * Çalışandan | db.employee.find () |
| ID SEÇ, Kullanıcı kimliği, statü Çalışandan | db.employee.find ( {}, {user_id: 1, durum: 1} ) |
| Kullanıcı_kimliği, durum SEÇİN Çalışandan | db.employee.find ( {}, {user_id: 1, durum: 1, _id: 0} ) |
| SEÇ * Çalışandan NEREDE durum = 'A' | db.employee.find ( {durum: 'A'} ) |
GÜNCELLEME SQL ve MongoDB İfadeleri
| SQL Güncelleme İfadeleri | MongoDB updateMany () İfadeleri |
|---|---|
| GÜNCELLEME çalışanı SET durumu = 'C' NEREDE yaş> 25 | db.employee.updateMany ( {yaş: {$ gt: 25}}, {$ set: {durum: 'C'}} ) |
| GÜNCELLEME çalışanı SET yaş = yaş + 3 NEREDE durum = 'A' | db.employee.updateMany ( {durum: 'A'}, {$ inc: {yaş: 3}} ) |
SQL ve MongoDB Kayıtlarını Silin
| SQL Silme İfadeleri | MongoDB deleteMany () İfadeleri |
|---|---|
| Çalışandan SİL NEREDE durum = 'D' | db.employee.deleteMany ({durum: 'D'}) |
| Çalışandan SİL | db.employee.deleteMany ({}) |
Farklılıklara Teorik Bakış
Bir kullanıcı bir ihtiyaç duyduğunda, önündeki birçok seçenek arasından bir karar alması gereken bir katarsis geçirmesi gerektiğinde, o zaman ya RDBMS (SQL) için dolgunlaştırması gerektiğini ya da Rasyonel Olmayan DBMS (NoSQL).
Bazı farklılıklar vardır ve bunları düşünerek, ilgili bir kullanıcı ihtiyacına göre uygun bir karar alabilir.
Bu iki farklı veri yapısı arasındaki büyük resim çatışmasına genel bir bakalım.
Ağız Farkı: Diller
Hiç kimsenin iki dilli olmadığı, herkesin aynı dili konuştuğu ve aralarındaki tek iletişim biçimi bu olan bir kasaba örneğini ele alalım.
Özetle, birbirlerini anladıkları tek ortamın bu olduğunu söylüyor. Birdenbire, kasaba başka bir yepyeni dile maruz kalırsa, anlamadıkları ya da sadece birkaçı anlayabileceği için bir anda onu benimsemeleri anarşik olmalıdır.
Şimdi, bir topluluğun iki dilli olduğu ve birden çok dil konuştuğu başka bir kasaba örneğini düşünün. Toplulukta yaşayan her insan, diğerleriyle farklı bir şekilde etkileşime girer ve orada evrensel bir iletişim yolu yoktur. Sanki bir aile diğerlerinden farklıymış ve onları hiçbir şekilde etkilemiyormuş gibi.
Bu basit örnekler, SQL ve MongoDB'nin temel konseptini açıklar.
Kontrastı görelim !!
SQL DBMS
SQL DBMS, yapılandırılmış sorgu diline, yani veri işleme için MySQL'e sahiptir.
MySQL dilinin gücü konusunda hiç şüphe yoktur, DBMS kullanıcıları arasında en çok kullanılanıdır ve benimsenmesi çok yönlüdür. Karmaşık veri işleme için en iyi seçimdir. Ancak bunun bir sınırlaması da var ve bu onun katı şeması.
Karmaşık şeması nedeniyle, birden çok yapı arasında geçiş yapılamaz, yalnızca baştan takip ettikleri tek bir yapıya bağlı kalmaları gerekir. İlk örneğe göre, yapıyı değiştirmek, herkesin sadece bir tanesini bildiği bir dili değiştirmekle aynı olacak ve bu şekilde anarşi ve karmaşa yaratacaktır.
NoSQL DBMS
NoSQL DBMS, Dinamik Şema'yı oluşturur.
Yapılandırılmamış Veriler, birden çok şekilde kolayca depolanabilir, yani bir anahtar-değer çifti olarak depolanabilir veya bir sütun ve belgeye dayalı olabilir. Bu, tipik DBMS'nin aksine, kullanıcının önceden tanımlanmış bir yapı ile sınırlandırılmadan Mongo belgeleri oluşturabileceği için daha ayrıntılı açıklanabilir.
Belgelerin kendi türünde benzersiz olacak kendi yapıları olacaktır. Alanlar işlem sırasında herhangi bir zamanda eklenebilir ve sözdizimi diğer tüm veritabanlarında değişiklik gösterir.
SQL ve NoSQL DBMS'nin Ölçeklenebilirlik Kontrastı
SQL DB'ler, yatay olarak ölçeklenebilir olan NoSQL'den farklı olarak dikey olarak ölçeklenebilir.
Dikey olarak ölçeklenebilirlik, verilerin RAM'i artırarak tek bir sunucuya yüklenebileceği anlamına gelir. Bu arada, yatay olarak ölçeklenebilir, birden çok sunucunun kullanılabileceği, yani parçalama yardımıyla trafiğin artırılabileceği anlamına gelir. Bu nedenle, SQL DBMS güçlü olabilir, ancak NoSQL veri kümelerini değiştirmek için en iyisidir.
Veri Yapıları
SQL DBMS tablolara dayanırken, NoSQL DB'ler belgelere, anahtar-değer çiftlerine, grafiklere ve sütun yönlerine dayanır.
SQL DBMS, muhasebe ve bankacılık sistemi gibi tipik veri işlemleri için iyi bir seçimdir. Bu arada, büyük veriler için NoSQL, rasyonel DBMS'yi ön plana çıkarır.
Tipik Örnekler RDBMS, MySQL, Oracle, Maria DB ve MS SQL Server'ı içerir. NoSQL Örnekleri MongoDB, Neo4J, CouchDB, RavenDB Cassandra, HBase, BigTable ve Redis'i içerir.
Sonuç
Yukarıda belirtilen tüm detaylar, daha kolay anlamanız için kısaca anlatılmıştır.
MySQL: Artı Puanlar
Aşağıda SQL Veritabanlarının avantajları verilmiştir:
- Eski iyidir: MySQL eskidir, bu nedenle büyük topluluk ve testler açısından oldukça güçlü bir zemine sahiptir.
- Kararlı : MySQL, daha fazla kullanıcısı olduğu için kararlıdır.
- Uyumlu : Win, Mac, BSD, Solaris ve Linux dahil olmak üzere tüm büyük platformlarda ve çerçevelerde yaygın olarak bulunur. C ++, C # dahil olmak üzere birden çok dilin onlarla bağlantısı vardır, Java , Perl, Python ve PHP.
- Ucuz : MySQL açık kaynaklıdır ve ücretsizdir.
- Tekrarlanabilirlik : Birden fazla düğüm arasında kopyalanabilir.
- Parçalama : MySQL'in yüksek parçalama yeteneği vardır ve bu da onu iş için güvenilir kılar.
MongoDB: Artı Puanlar
MongoDB'nin avantajları şunlardır:
- AdamArkadaş Şeması: Daha önce de belirtildiği gibi, dinamik şeması onuen çokbir kullanıcı için esnek DBMS.
- Ölçeklenebilirlik : Yatay ölçeklenebilirliği, iş yükünün azaltılmasına yardımcı olur.
- Yönetim : MongoDB herhangi bir yönetim aracı gerektirmez. Hem yapımcılar hem de yöneticiler tarafından kullanıcı dostudur.
- Hızlı : Sorguları kısa sürede yerine getirilir.
- Flexib : Belge ve sütun yönü, bir kullanıcı için DBMS'yi esnek ve kullanımı kolay hale getirir.
Son Kullanıcı olarak neyi seçeceksiniz?
MySQL, işleri için katı şemalara ve önceden tanımlanmış yapılara ihtiyaç duyan kullanıcılar ve işletmeler için doğru seçim olacaktır.
Örneğin, uzun işlemler gerektiren uygulamalar ve yazılımlar, yani bankacılık ve muhasebe sistemlerinde fiilen kullanılanlar. Gözetim hizmetlerine sahip sistemler MySQL DBMS'yi destekleyecektir.
MongoDB, bol büyüme gösteren ve çok yönlü şemalara ihtiyaç duyan işletmeler için en iyi seçim olacaktır.
Şemayı kısa sürede değiştirildiği için tanımlamak zorsa, MongoDB’nin dinamik şeması bu durumda en iyi şekilde çalışır. Bu durum genellikle mobil uygulama endüstrisinde, analitik sistemlerde ve içerik yönetim sistemlerinde olur.
Bu, bu öğreticinin uzun vadede size ne getireceğine dair bir ipucu almak için sadece bir girişti. Windows'ta MongoDB Kurulum Kılavuzu hakkında daha fazla bilgi edinmek için yakında çıkacak eğitimimize göz atın.
PREV Eğitimi | SONRAKİ Eğitici
Önerilen Kaynaklar
- Yeni Başlayanlar İçin 20+ MongoDB Eğitimi: Ücretsiz MongoDB Kursu
- Yeni Başlayanlar İçin Derinlemesine Tutulma Öğreticileri
- Örnek ile MongoDB Parçalama Eğitimi
- MongoDB Veritabanı Oluşturma Eğitimi
- MongoDB'de Dağıtım: Adım Adım Eğitim
- MongoDB Veritabanı Yedeklemesi Oluştur
- MongoDB Çoğaltma nedir
- MongoDB Normal İfade $ regex ile Örnek