Tôi có nên sử dụng mongodb cho dữ liệu quan hệ không?

Tích hợp dữ liệu  từ MongoDB sang cơ sở dữ liệu quan hệ là một thách thức đối với bất kỳ kỹ sư dữ liệu nào. Bạn có cơ sở dữ liệu NoSQL không lược đồ chứa các đối tượng JSON và cơ sở dữ liệu SQL có lược đồ được xác định đầy đủ. Làm thế nào bạn có thể tích hợp chúng mà không làm rách tóc? . Tất nhiên, giải pháp dựa trên đám mây không mã của io MongoDB SecurETL .

Trong hướng dẫn này, được cập nhật cho năm 2021, hãy tìm hiểu cách tích hợp. io thực hiện phân tích tình cảm bằng cách tích hợp dữ liệu từ MongoDB và cơ sở dữ liệu quan hệ. Khi bạn đọc xong hướng dẫn này, bạn sẽ hiểu rõ hơn về cách xử lý và chuẩn bị dữ liệu từ MongoDB cho tất cả các nhu cầu phân tích của mình.

Đọc thêm. Cơ sở dữ liệu hiện đại nào phù hợp với trường hợp sử dụng của bạn?

Tích hợp MongoDB với cơ sở dữ liệu quan hệ ngay bây giờ. Lên lịch tích hợp. bản thử nghiệm io.


MongoDB hoạt động như thế nào?

MongoDB là một trong những cơ sở dữ liệu NoSQL nguồn mở hàng đầu để lưu trữ dữ liệu lớn. Nếu đã sử dụng cơ sở dữ liệu này một thời gian, bạn có thể nhận thấy rằng cơ sở dữ liệu lưu trữ dữ liệu trong  bộ sưu tập  lưu trữ một hoặc nhiều tệp JSON. Điều đó gây khó khăn cho việc di chuyển dữ liệu MongoDB đến một vị trí khác để phân tích hoặc mục đích khác. Rất may, các công cụ như tích hợp. io làm cho việc chuyển đổi dữ liệu giữa MongoDB và các nguồn khác trở nên đơn giản.

MongoDB đã trở nên vô cùng phổ biến với các nhà phát triển trong những năm qua, những người sử dụng nền tảng này để xây dựng tất cả các loại  ứng dụng có thể mở rộng . Tuy nhiên, nhiều nhà phát triển trong số này gặp khó khăn với việc tích hợp dữ liệu vì quá trình này quá phức tạp.

Tại sao bạn nên tích hợp MongoDB với Cơ sở dữ liệu quan hệ?

MongoDB là  NoSQL . Tuy nhiên, có thể đôi khi bạn muốn tích hợp MongoDB với cơ sở dữ liệu quan hệ. Ví dụ: nếu bạn muốn tạo  hình ảnh hóa dữ liệu về thông tin từ hai nguồn khác nhau. Bạn có thể sử dụng các hình ảnh trực quan này để biểu thị thông tin đó bằng đồ họa, giúp dữ liệu dễ diễn giải và phân tích hơn.

Tuy nhiên, việc tích hợp dữ liệu từ MongoDB với dữ liệu từ cơ sở dữ liệu quan hệ có thể là một thách thức. Đó là lý do tại sao bạn cần một công cụ như  tích hợp. io để tạo thuận lợi cho quá trình.

Tích hợp như thế nào. io Tích hợp MongoDB với Cơ sở dữ liệu quan hệ?

tích hợp. Nền tảng tích hợp dữ liệu của io hoàn toàn phù hợp với  MongoDB . Giải pháp này cho phép bạn kết nối với kho lưu trữ dữ liệu MongoDB và tích hợp dữ liệu với các nguồn khác bằng giao diện trỏ và nhấp, giúp việc xử lý và chuẩn bị dữ liệu cho  phân tích dữ liệu lớn . With integrate.io's SecurETL solution, you can generate valuable insights for business intelligence with very little code, ideal if you lack a large data engineering team. 

tích hợp. io tích hợp dữ liệu từ kho lưu trữ dữ liệu MongoDB và cơ sở dữ liệu quan hệ thông qua  trình kết nối MongoDB gốc và sau đó có thể di chuyển dữ liệu đó đến đích cuối cùng để phân tích thông qua quy trình ETL. Sử dụng trình kết nối này để tích hợp dữ liệu từ MongoDB và cơ sở dữ liệu quan hệ như.

• Amazon RDS

• DB2 của IBM

• Cơ sở dữ liệu Microsoft Azure SQL

• mysql

• tiên tri

Tutorial: Integrating Data From MongoDB to a Relational Database

In this tutorial, Xplenty carries out data transformation via a process called sentiment analysis. The native connector will pull data from a MongoDB database on the cloud database platform Compose (formerly MongoHQ) that stores a collection of tweets about big data. Then, the connector will integrate that data with a MySQL database that runs on Amazon RDS loaded with an open-source sentiment dictionary called SentiWordNet. The result? It suddenly becomes much easier to visualize the tweet data. 

As you can see below, MongoDB stores tweet as JSON objects:

{  
  "created_at":"Tue Jul 02 09:33:13 +0000 2013",
  "id":351996975274668000,
  "id_str":"351996975274668032",
  "text":"@tomassino how is the taste of #mongodb and #hadoop for breakfast?",
  "source":"<a href=\"http://twitter.com/download/android\" rel=\"nofollow\">Twitter for Android</a>",
  "truncated":false,
  "in_reply_to_status_id":null,
  "in_reply_to_status_id_str":null,
  "in_reply_to_user_id":14224944,
  "in_reply_to_user_id_str":"14224944",
  "in_reply_to_screen_name":"tomassino",
  "user":{  
    "id":183977468,
    "id_str":"183977468",
    "name":"Markus Schmidberger",
    "screen_name":"cloudHPC",
    "location":"Munich, Bavaria, Germany",
   ...
}

SentiWordNet được lưu trữ dưới dạng bảng MySQL

 a  00001740  0.125  0  able#1  (usually followed by 'to') having the necessary means or skill or know-how or authority to do something; "able to swim"; "she was able to program her computer"; "we were at last able to buy a car"; "able to get a grant for the project"
 a  00002098  0  0.75  unable#1  (usually followed by 'to') not having the necessary means or skill or know-how; "unable to get to town without a car"; "unable to obtain funds"
 a  00002312  0  0  dorsal#2 abaxial#1  facing away from the axis of an organ or organism; "the abaxial surface of a leaf is the underside or side facing away from the stem"

Đây là lược đồ được sử dụng trong thử nghiệm này

1. máy bán hàng
2. TÔI
3. PosScore
4. Điểm âm
5. SynsetTerms
6. bóng

hướng dẫn. Tích hợp MongoDB và Cơ sở dữ liệu quan hệ trong 8 bước đơn giản

Luồng dữ liệu Xplenty tải dữ liệu từ cả MongoDB (thông qua Compose) và cơ sở dữ liệu MySQL, chia dữ liệu đó thành các từ khóa, nối tất cả dữ liệu, tính toán điểm số cảm xúc trên mỗi tweet và cuối cùng, lưu trữ kết quả. Trình kết nối riêng của Xplenty thực hiện việc này chỉ trong tám bước

1. mongo_source - tải dữ liệu Twitter từ MongoDB; . Vui lòng xem bài viết trước của chúng tôi về cách kết nối Xplenty với MongoHQ

   

2. mongo_select - xóa các trường không cần thiết và tách các tweet thành các từ khóa bằng cách sử dụng các hàm Flatten(TOKENIZE(text))

   

3. mysql_source - tải dữ liệu tình cảm từ cơ sở dữ liệu quan hệ. Nút màu xanh lục ở trên cùng bên phải sẽ tự động phát hiện lược đồ

   

4. mysql_select - xóa các trường không liên quan và xóa các từ khóa cảm tính bằng các hàm  Flatten(TOKENIZE(REPLACE(synset_terms,'#\\d+',''))). Hàm REPLACE xóa thẻ bắt đầu bằng # và số khỏi từ khóa (e. g. thay đổi 'không thể #1' thành 'không thể'). Vì một mục nhập cơ sở dữ liệu có thể chứa một số cách chia động từ của cùng một từ khóa, các hàm Flatten và TOKENIZE sẽ chia văn bản cho mỗi từ khóa

   

5. join_keywords - nối dữ liệu từ cả hai nguồn theo từ khóa. Nối trái được sử dụng để các từ khóa từ các tweet không có trong từ điển cảm tính vẫn có sẵn sau khi nối

   

6. tổng hợp_sentiment - tính điểm tích cực và tiêu cực trên mỗi tweet. Người dùng chỉ được lưu giữ để tham khảo

   

7. selectsentimentscore - tính điểm tình cảm cuối cùng bằng cách lấy điểm tích cực trừ điểm âm

   

8. output_s3 - lưu trữ kết quả trên tài khoản Amazon S3 của Xplenty.  

   

hướng dẫn. Kết quả tích hợp MongoDB với cơ sở dữ liệu quan hệ

Dưới đây là biểu đồ phân phối cảm xúc cho các tweet được sử dụng trong thử nghiệm này. Như bạn có thể thấy, tỷ lệ phân phối đồng đều tập trung vào điểm số trung lập là 0, trong khi ý kiến ​​được chứng minh là tích cực hơn một chút so với tiêu cực

Xplenty hỗ trợ như thế nào khi học cách tích hợp MongoDB với cơ sở dữ liệu quan hệ

Quy trình làm việc ở trên chỉ là một ví dụ về cách Xplenty tích hợp MongoDB và cơ sở dữ liệu quan hệ. Bằng cách tích hợp dữ liệu từ những nguồn này và chuyển dữ liệu đến đích cuối cùng cho  phân tích , bạn có thể tạo ra nhiều thông tin chi tiết hơn về dữ liệu về các chủ đề mà doanh nghiệp của bạn quan tâm, cho dù .

Điều tuyệt vời khi tích hợp MongoDB và cơ sở dữ liệu quan hệ với Xplenty là quá trình này yêu cầu ít mã, vì vậy bạn có thể xây dựng  đường dẫn dữ liệu  mạnh mẽ . Với vô số  trình kết nối được tạo sẵn  (như trình kết nối được sử dụng ở trên), bạn có thể tích hợp dữ liệu từ các nguồn khác nhau một cách nhanh chóng và sau đó di chuyển tất cả vào một .

Có những lợi ích khác khi sử dụng Xplenty để tích hợp dữ liệu MongoDB và dữ liệu cơ sở dữ liệu quan hệ. Nền tảng  xóa dữ liệu  để giảm kích thước trước khi quá trình tích hợp bắt đầu và có thể lên lịch công việc tích hợp dữ liệu trong ngày và giờ phù hợp với bạn. Điều đó cung cấp cho bạn sự linh hoạt hơn nhiều. Bạn cũng có thể theo dõi tất cả các công việc trên bảng điều khiển thân thiện với người dùng.

Việc tích hợp dữ liệu từ MongoDB và cơ sở dữ liệu quan hệ đặt ra một số thách thức. Khi  khung quản trị dữ liệu  trở nên chặt chẽ hơn, bạn cần một nền tảng tuân thủ các quy định về quyền riêng tư dữ liệu như  GDPR , CCPA, and HIPAA. Xplenty does exactly that, preventing expensive penalties for data protection non-compliance. 

Các lợi ích khác của Xplenty bao gồm

• Dịch vụ khách hàng đẳng cấp thế giới
• Mô hình định giá hợp lý tính phí cho số lượng trình kết nối dữ liệu bạn yêu cầu chứ không phải cho lượng dữ liệu bạn sử dụng. (Cái sau thường đắt hơn đối với các dự án tích hợp dữ liệu nhỏ hơn. )
• Các trình kết nối dữ liệu gốc khác bao gồm một  Trình kết nối Salesforce với Salesforce mạnh mẽ.
• Tạo quy trình công việc đơn giản giúp dễ dàng xác định sự khác biệt giữa các tác vụ.  
• API REST mạnh mẽ

"Hầu hết các kỹ sư thành công với khách hàng của Xplenty đều rất tuyệt vời,"  cho biết  một người dùng Xplenty hiện tại đã được xác minh trên trang web đánh giá G2. com. "Chúng tôi rất ấn tượng với Teri trong thời gian thử việc. Cô ấy là một lý do khiến chúng tôi quyết định hợp tác với Xplenty. Edsel, một kỹ sư thành công với khách hàng, rất thông minh và giỏi giải quyết vấn đề, trên hết, anh ấy đáng tin cậy và luôn nỗ lực hết mình để giúp đỡ chúng tôi. "

"Xplenty là một nền tảng ETL trực quan, thực hiện những điều cơ bản và cũng có thể xử lý nhiều nội dung phức tạp",  một người dùng khác cho biết.

Bạn có muốn biết cách tích hợp MongoDB với cơ sở dữ liệu quan hệ không? . Lên lịch trình diễn ngay hôm nay

MongoDB có tốt cho dữ liệu có cấu trúc không?

Khi nào bạn không nên sử dụng MongoDB?

MongoDB sử dụng tốt nhất cho loại dữ liệu nào?

Loại dữ liệu nào phù hợp nhất cho cơ sở dữ liệu quan hệ?