JSON敏捷开发,助力文档型数据库国产化迁移
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了JSON敏捷开发,助力文档型数据库国产化迁移相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
背景
关系型数据库作为数据库领域中重要的一员,已经成为一种被广泛应用的成熟技术。关系型数据库,采用高度结构化、范式化的二维表及其之间的联系来组织和存储数据,通过结构化查询语言SQL来实现数据访问,提供了强大的事务ACID能力和数据完整性支持。
文档型数据库
以MongoDB为代表的文档型数据库,是NoSQL中一个重要的分支,它主要用来存储和管理面向文档的半结构化数据。顾名思义,其关键核心概念即文档(Document),它是数据库中最小的存储单位,常见的格式有XML、YAML、JSON和BSON等。在一些特定的应用场景下,文档型数据库被证明是更符合业务需求的方案,如社交媒体、电商网站、日志系统、实时网站分析和内容管理等。文档型数据库的特点主要体现为:
更适应敏捷软件开发
相比传统关系型数据模型,数据结构更灵活,大幅减少开发代码量的同时,让开发者从繁杂的数据库模型设计、数据结构维护中释放出来,使其更关注于程序层面的功能实现。
易于扩展
支持分布式架构,采用分片(Sharding)模式部署,可以轻松地通过节点的增加,来实现在线水平扩展。
更高的性能
基于类似于JSON的BSON数据格式,能够按照应用程序需要的方式来构造数据,所访问的数据存储在一起,无需跨表分解数据,尽量避免运行更昂贵的JOIN操作,从而获取更高性能。
新一代文档型数据库SequoiaDB-DOC
巨杉文档型数据库SequoiaDB-DOC,基于100%自研的巨杉分布式数据库内核,提供对MongoDB的语法兼容,协助用户快速迁移,构建性能更强、扩展性更高、功能更完备的应用系统。
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引擎级多模
SequoiaDB-DOC提供引擎级多模能力,兼容MongoDB语法的同时,提供mysql语法的兼容,能够有效助力企业级客户降低迁移风险,降低研发人员学习成本,提升迁移效率。
SequoiaDB-DOC vs. MongoDB(Insert操作)
MongoDB语法 |
SequoiaDB-DOC语法 |
|
Insert语法 |
>db.users.employee.insert({"name":"C1","count":30}) |
>db.users.employee.insert({"name":"C1","count":30}) |
返回结果 |
WriteResult({"nInserted" :1}) |
Takes 0.005504s. |
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