Die automatisierte, Kein Code Datenstapel
Erfahren Sie, wie Astera Data Stack kann die Datenverwaltung Ihres Unternehmens vereinfachen und rationalisieren.
Mühelos ETL-Daten von MongoDB zu SQL Server
MongoDB ist eine ideale Datenbank, um das explosive Wachstum unstrukturierter Daten zu bewältigen. Die nicht relationale Natur der Datenbank ermöglicht eine hervorragende Back-End-Unterstützung für Anwendungen im Zusammenhang mit dem Internet der Dinge, Content Management, E-Commerce und mehr. Wenn es jedoch um Anwendungen geht, die auf strukturierte Daten mit hoher referenzieller Integrität angewiesen sind, wie z. B. Finanzanwendungen, ist eine relationale Datenbank wie SQL Server die bessere Option.
Unternehmen verwenden MongoDB und SQL Server häufig zusammen, was eine nahtlose Datenübertragung zwischen den beiden Datenbanken erfordert. Ein codefreies ETL-Tool mit nativer Konnektivität zu diesen Datenbanken kann die Übertragung vereinfachen.
In diesem Blog haben wir die Spezifikationen beider Datenbanken besprochen und wie Sie mühelos ETL-Daten von MongoDB zu SQL Server verwenden können Astera Centerprise.
HANA in einer codefreien Benutzeroberfläche
Ist MongoDB kein SQL?
MongoDB ist eine NoSQL-Datenbank, die als Alternative zu SQL-Datenbanken wie PostgreSQL und SQL Server verwendet wird. Eine NoSQL-Datenbank speichert Daten in einem nicht tabellarischen Format ohne Schema.
Es gibt verschiedene NoSQL-Datenbanken, z. B. dokumentbasierte, Schlüsselwert-, Wide-Column- und Graph-Datenbanken. MongoDB ist eine dokumentenbasierte Datenbank.
Daten gibt es heutzutage in allen Formaten. Mit MongoDB können Sie große Mengen an unstrukturierten und halbstrukturierten Daten speichern, ohne ihr Schema beim Schreiben zu definieren. Dadurch können Sie alle Daten im Rohformat speichern, ohne sie auf eine Tabelle zu beschränken und die Details zu opfern.
Ein Beispiel für die MongoDB-Struktur
Vor- und Nachteile von MongoDB
NoSQL-Datenbanken eignen sich für schnelllebige Umgebungen, in denen ein Unternehmen mit großen Mengen unstrukturierter Daten umgehen muss. Die schemalose Natur dieser Datenbanken macht sie sehr flexibel und ermöglicht Ihnen, Änderungen schnell vorzunehmen, sodass Sie Ihrer Anwendung kontinuierlich neue Funktionen hinzufügen können.
Ein bemerkenswertes Merkmal von MongoDB ist, dass es horizontal skaliert werden kann, was bedeutet, dass Sie zu geringen Kosten weitere Server hinzufügen können, um die Kapazität zu erhöhen.
Darüber hinaus sind in MongoDB gespeicherte Daten für eine einfachere Zugänglichkeit optimiert. Da die Abfragen keine wie in einer relationalen Datenbank benötigen, können Sie Daten schnell abrufen.
Einige Anwendungsfälle rechtfertigen NoSQL-Datenbanken; Für Anwendungsfälle mit komplexen analytischen Anforderungen sind NoSQL-Datenbanken jedoch nicht geeignet.
Da MongoDB keine komplexen Abfragen und Verknüpfungsfunktionen unterstützt, müssen Entwickler komplexe Codes schreiben, um komplexe analytische Abfragen auszuführen. Außerdem sind in MongoDB keine Beziehungen definiert, was häufig zu Datenduplizierungen führt.
mit Centerprise
Warum SQL-Server verwenden?
Wenn Entwickler komplexe Abfragen für ihre Daten ausführen müssen, fügen sie eine Ebene einer relationalen Datenbank wie SQL Server hinzu. SQL Server speichert und ruft Daten in tabellarischer Form ab, sodass Sie mit den Befehlen „Einfügen“, „Aktualisieren“ und „Löschen“ einfach auf Daten zugreifen und Änderungen vornehmen können.
Die Datenbank unterstützt Join-Befehle und bedingte Anweisungen und ist eine gute Wahl für die Ausführung komplexer analytischer Abfragen. Darüber hinaus verfügt SQL Server über eine Vielzahl von Analysetools, die es Benutzern erleichtern, Analysen ihrer Daten durchzuführen.
In SQL Server können mehrere Tabellen mit Hilfe eines Primärschlüssels miteinander verknüpft werden. Es minimiert das Risiko von Fehlern und Datenduplizierung und gewährleistet gleichzeitig die Genauigkeit und Zuverlässigkeit der Informationen in der Datenbank. SQL Server ermöglicht auch eine effiziente Möglichkeit zum Speichern und Verwalten von Daten durch Normalisierung. Die Normalisierung zerlegt Informationen in große Teile, hält die Datenintegrität intakt und stellt sicher, dass es keine Abweichungen in der Struktur gibt.
ETL-Daten von MongoDB zu SQL Server
Sie können MongoDB-Daten über SSIS oder durch Schreiben umfangreicher Codes an SQL Server übertragen. Allerdings sind mit diesen Methoden bestimmte Einschränkungen verbunden. Beim manuellen Ansatz müssen Sie:
- Verlassen Sie sich stark auf Ihr IT-Team, wenn Sie Daten von MongoDB zu SQL Server übertragen, da dies eine Menge Codierung erfordert.
- Erstellen und pflegen Sie jede Datenpipeline manuell, um Ihre MongoDB-Daten mit anderen Quellen zu integrieren.
- Beschäftigen Sie sich mit der hierarchischen Natur von MongoDB, die das Manipulieren und Ändern von Daten mühsam machen kann.
Ein No-Code-Tool wie z Astera Centerprise ist eine innovativere Möglichkeit, ETL-Daten von MongoDB auf SQL Server zu übertragen. Das Tool wird mit nativen Konnektoren geliefert, mit denen Sie eine Verbindung zu beiden Datenbanken herstellen können, ohne Code schreiben zu müssen. Mit der intuitiven Benutzeroberfläche und der Drag-and-Drop-Umgebung können Sie innerhalb von Minuten mit dem Aufbau Ihrer Datenpipelines beginnen.
Hier ist ein genauerer Blick darauf, wie Sie Ihre Daten von MongoDB auf SQL Server übertragen können Astera Centerprise.
Datenübertragung von MongoDB zu SQL Server mit Astera Centerprise
Nehmen wir ein Szenario. Sie erhalten Daten aus mehreren Quellen wie sozialen Medien, Apps, Websites und POS-Systemen. Die Daten werden in ihrem Rohformat in MongoDB gespeichert und dann zur besseren Analyse an SQL Server gesendet. Sie können diesen Prozess nahtlos und schneller mit gestalten Astera Centerprise.
Die richtigen Astera Centerprise intuitive Benutzeroberfläche können Sie die Daten aus der MongoDB-Quelle mit nur wenigen Klicks auf SQL Server abbilden. Mit dem codefreien ETL-Tool können Sie Join mühelos implementieren und Datenqualitätsregeln anwenden, sodass nur zuverlässige Daten Ihr Ziel erreichen.
Datenpipeline von MongoDB zu SQL Server in Astera Centerprise
Das Bild unten zeigt ein Beispiel von Daten in MongoDB. Die Daten zeigen mehrere Artikel und Tags, die einer Verkaufs-ID zugeordnet sind. Mit SQL Server können Sie eine Beziehung zwischen mehreren Entitäten aufbauen und Daten entsprechend abfragen. Dazu müssen Sie die Daten reduzieren, bereinigen und an das SQL Server-Ziel senden.
MongoDB-Datenstruktur
Verbinden mit MongoDB mit Astera Centerprise
Sie können den integrierten Konnektor für MongoDB entweder als Quelle oder als Ziel verwenden und ihn mühelos in Ihre Datenpipelines integrieren. Mit Astera Centerprisemüssen Sie sich keine Gedanken darüber machen, umfangreiche Codes zu schreiben, um auf Daten von MongoDB zuzugreifen; Ziehen Sie den Konnektor einfach per Drag-and-Drop in den Datenflussdesigner und stellen Sie mit wenigen Klicks eine Verbindung zur Datenbank her.
Astera Centerprise verfügt über mehrere Funktionalitäten, um eine hohe Datenverfügbarkeit zu gewährleisten. Wenn sich Ihre Daten beispielsweise auf mehreren Servern befinden, Centerprise ermöglicht Lastausgleich. Wenn Ihre Daten auf dem primären Server nicht verfügbar sind, werden Daten vom sekundären Server abgerufen.
Das ETL-Tool bietet Ihnen auch Leseeinstellungen, mit denen Sie auswählen können, ob Sie Ihre Daten von einem primären oder sekundären Server lesen möchten.
Sobald die Verbindung hergestellt ist, können Sie die nativen Filter von MongoDB verwenden, um Daten vor der Extraktion zu manipulieren und zu ändern.
Verbindung mit MongoDB in Astera Centerprise
Herstellen einer Verbindung mit SQL Server mit Astera
Astera Centerprise unterstützt native Konnektivität für mehrere relationale Datenbanken, einschließlich Microsoft SQL Server. Sie können eine Verbindung zu SQL Server herstellen, genauso wie Sie eine Verbindung zu MongoDB herstellen. Ziehen Sie den Konnektor per Drag-and-Drop in den Datenfluss-Designer, konfigurieren Sie die Eigenschaften, und Sie können loslegen.
Herstellen einer Verbindung mit SQL Server in Astera Centerprise
Verwandlung mitmachen
Astera Centerprise unterstützt verschiedene integrierte Transformationen, mit denen Sie Ihre Daten bearbeiten können, um sie mit Ihrem Ziel kompatibel zu machen. Wie zuvor gezeigt, sind in MongoDB gespeicherte Daten hierarchisch. Um diese Daten zu serialisieren oder zu vereinfachen, verwenden wir die Join-Transformation.
Einer bestimmten Verkaufs-ID sind verschiedene Artikel und Tags zugeordnet. Wir verwenden die Join-Umwandlung und Sales_ID als übereinstimmendes Feld, um die beiden Datensätze zu verbinden und alle Artikel zu finden, die einer bestimmten Verkaufs-ID zugeordnet sind.
Machen Sie mit bei der Transformation Astera Centerprise
Nachdem die Daten die Join-Umwandlung durchlaufen haben, werden sie abgeflacht, sodass Sie schnell Abfragen ausführen oder sie in eine relationale Datenbank übertragen können.
Daten nach Anwendung der Join-Transformation
Datenqualitätsregeln
Die Aufrechterhaltung der Datenqualität ist ein relevantes Thema bei der Migration von Daten. Astera Centerprise verfügt über umfangreiche Datenqualitäts- und Profilerstellungsfunktionen, die sicherstellen, dass Ihre Daten im weiteren Verlauf zuverlässig sind.
In diesem Szenario stellen wir sicher, dass unsere Daten keine Nullwerte enthalten, indem wir drei Regeln anwenden: Preis darf nicht null sein, Menge darf nicht null sein und E-Mail sollte ein @-Zeichen haben. Alle Werte, die diese Kriterien nicht erfüllen, werden gekennzeichnet, sodass Sie sie schnell korrigieren können.
Anwenden von Datenqualitätsregeln in Astera Centerprise
Automation
Sie können Ihre Datenpipelines von MongoDB zu SQL Server mit automatisieren AsteraAutomatisierungs- und Auftragsplanungsfunktionen von . Astera Centerprise kommt mit ereignis- und zeitbasierten Triggern, die Sie einrichten können, um Ihre Datenflüsse auszuführen. Die Automatisierung beschleunigt Ihre Datenübertragungen und stellt sicher, dass Ihre Daten nicht fehlerbehaftet sind.
Warum Astera Centerprise?
Mit der codefreien Natur und der intuitiven Benutzeroberfläche von Astera Centerprisekönnen Sie Ihre Geschäftsbenutzer in die Lage versetzen, ihre Dateninitiativen selbst in die Hand zu nehmen. Hier sind einige Gründe, warum Sie es versuchen sollten Astera Centerprise:
- Eine große Auswahl an Anschlüssen: Astera Centerprise unterstützt Konnektoren für gängige Datenbanken, Data Warehouses und Dateiformate. Um umfassende Einblicke zu erhalten, können Sie diese integrierten Konnektoren verwenden, um Ihre MongoDB-Daten mit anderen Unternehmensquellen zu integrieren.
- Integrierte Transformationen: Sortieren, filtern, aggregieren oder normalisieren/denormalisieren Sie Ihre Daten mit Astera's-Bibliothek mit codefreien Transformationen. Sie können Ihre Daten beliebig ändern und manipulieren, ohne Code schreiben zu müssen.
- Codefreie Umgebung: AsteraDie Zero-Code-Schnittstelle von macht Entwicklern und Geschäftsanwendern das Leben leichter. Es besteht keine Notwendigkeit, umfangreiche Codes zu schreiben oder zu pflegen. Es sind nur wenige Klicks erforderlich, um eine Verbindung zu MongoDB und SQL Server herzustellen.
- Automatisierung: Mit Astera Centerprise, können Sie Einblicke nahezu in Echtzeit erhalten. Es beschleunigt Ihre Aufgaben und erspart Ihnen manuelle Eingriffe.
- Schemaverwaltung: Beim Umgang mit MongoDB Astera erkennt automatisch das Schema, sodass Sie es Ihrem Ziel zuordnen können.
Vereinfachen Sie MongoDB ETL
Moderne Datenherausforderungen erfordern moderne Lösungen. MongoDB ist heutzutage eine ausgezeichnete Wahl für den Umgang mit unstrukturierten Daten. Die Ergänzung mit einem codefreien ETL-Tool stellt sicher, dass Sie mit dem hohen Tempo Schritt halten können, das in der heutigen Geschäftsumgebung erforderlich ist. Mit Astera Centerprisekönnen Sie MongoDB ETL vereinfachen und Ihre datengesteuerten Initiativen beschleunigen.
Herunterladen Astera Centerprise heute für eine 14-tägige kostenlose Testversion.
