El automatizado, Sin código Pila de datos
Aprende cómo Astera Data Stack puede simplificar y agilizar la gestión de datos de su empresa.
Datos ETL sin esfuerzo de MongoDB a SQL Server
MongoDB es una base de datos ideal para manejar el crecimiento explosivo de los datos no estructurados. La naturaleza no relacional de la base de datos permite un excelente soporte de back-end para aplicaciones relacionadas con Internet de las cosas, administración de contenido, comercio electrónico y más. Sin embargo, cuando se trata de aplicaciones que se basan en datos estructurados con alta integridad referencial, como las aplicaciones financieras, una base de datos relacional como SQL Server es una mejor opción.
Las empresas a menudo usan MongoDB y SQL Server juntos, lo que requiere una transferencia de datos sin problemas entre las dos bases de datos. Una herramienta ETL sin código con conectividad nativa a estas bases de datos puede simplificar la transferencia.
En este blog, hemos discutido las especificaciones de ambas bases de datos y cómo puede ETL sin esfuerzo datos de MongoDB a SQL Server usando Astera Centerprise.
HANA en una interfaz de usuario sin código
¿MongoDB no es SQL?
MongoDB es una base de datos NoSQL utilizada como alternativa a las bases de datos SQL como PostgreSQL y SQL Server. Una base de datos NoSQL almacena datos en un formato no tabular sin esquema.
Existen diferentes bases de datos NoSQL, como la basada en documentos, clave-valor, columna ancha y gráfica. MongoDB es una base de datos basada en documentos.
Los datos vienen en todos los formatos en estos días. MongoDB le permite almacenar grandes volúmenes de datos no estructurados y semiestructurados sin definir su esquema mientras escribe. Como resultado, puede almacenar todos los datos en su formato original sin restringirlos a una tabla y sacrificar los detalles.
Una muestra de la estructura de MongoDB
Pros y contras de MongoDB
Las bases de datos NoSQL son adecuadas en entornos de ritmo rápido, donde una empresa debe manejar grandes volúmenes de datos no estructurados. La naturaleza sin esquema de estas bases de datos las hace muy flexibles y le permite realizar cambios rápidamente, para que pueda agregar continuamente nuevas características a su aplicación.
Una característica notable de MongoDB es que puede escalar horizontalmente, lo que significa que puede agregar más servidores a un bajo costo para aumentar su capacidad.
Además, los datos almacenados en MongoDB están optimizados para facilitar el acceso. Dado que las consultas no requieren ningún tipo de base de datos relacional, puede recuperar datos rápidamente.
Algunos casos de uso justifican bases de datos NoSQL; sin embargo, para casos de uso con necesidades analíticas complejas, las bases de datos NoSQL no son adecuadas.
Dado que MongoDB no admite consultas complejas ni funciones de combinación, los desarrolladores deben escribir códigos complejos para ejecutar consultas analíticas complejas. Además, no hay relaciones definidas en MongoDB, lo que a menudo conduce a la duplicación de datos.
Centerprise
¿Por qué usar SQL Server?
Cuando los desarrolladores necesitan ejecutar consultas complejas en sus datos, agregan una capa de una base de datos relacional como SQL Server. SQL Server almacena y recupera datos en forma tabular, por lo que puede acceder fácilmente a los datos y realizar cambios mediante los comandos Insertar, Actualizar y Eliminar.
La base de datos admite el comando Unir y las declaraciones condicionales y es una buena opción para ejecutar consultas analíticas complejas. Además de eso, SQL Server viene con una gran cantidad de herramientas analíticas que facilitan a los usuarios la realización de análisis de sus datos.
En SQL Server, varias tablas se pueden interrelacionar con la ayuda de una clave principal. Minimiza el riesgo de errores y duplicación de datos al tiempo que garantiza la precisión y confiabilidad de la información en la base de datos. SQL Server también permite una forma eficiente de almacenar y administrar datos a través de la normalización. La normalización descompone la información en fragmentos considerables, manteniendo intacta la integridad de los datos y asegurando que no haya variaciones en la estructura.
Cómo transferir datos ETL de MongoDB a SQL Server
Puede transferir datos de MongoDB a SQL Server a través de SSIS o escribiendo códigos extensos. Sin embargo, existen ciertas limitaciones asociadas con estos métodos. Con el enfoque manual tienes que:
- Confíe en gran medida en su equipo de TI cuando transfiera datos de MongoDB a SQL Server, ya que implica mucha codificación.
- Cree y mantenga manualmente cada canalización de datos para integrar sus datos de MongoDB con otras fuentes.
- Lidiar con la naturaleza jerárquica de MongoDB, que puede hacer que sea tedioso manipular y alterar datos.
Una herramienta sin código como Astera Centerprise es una forma más innovadora de datos ETL de MongoDB a SQL Server. La herramienta viene con conectores nativos, que le permiten conectarse a ambas bases de datos sin escribir ningún código. Usando su interfaz de usuario intuitiva y su entorno de arrastrar y soltar, puede comenzar a construir sus canalizaciones de datos en minutos.
Aquí hay una mirada más cercana a cómo puede transferir sus datos de MongoDB a SQL Server con Astera Centerprise.
Transferencia de datos de MongoDB a SQL Server con Astera Centerprise
Tomemos un escenario. Obtiene datos de múltiples fuentes, como redes sociales, aplicaciones, sitios web y sistemas POS. Los datos se almacenan en su formato sin procesar en MongoDB y luego se envían a SQL Server para un mejor análisis. Puede hacer que este proceso sea fluido y más rápido con Astera Centerprise.
Usar Astera, Centerprise interfaz intuitiva, puede asignar los datos de la fuente MongoDB a SQL Server con solo unos pocos clics. La herramienta ETL sin código le permite implementar Join sin esfuerzo y aplicar reglas de calidad de datos, de modo que solo los datos confiables lleguen a su destino.
Canalización de datos de MongoDB a SQL Server en Astera Centerprise
La siguiente imagen muestra una muestra de datos en MongoDB. Los datos muestran varios artículos y etiquetas asociados con una identificación de ventas. Con SQL Server, puede crear una relación entre varias entidades y consultar los datos en consecuencia. Para hacer esto, debe aplanar los datos, limpiarlos y enviarlos al destino de SQL Server.
Estructura de datos MongoDB
Conexión a MongoDB con Astera Centerprise
Puede usar el conector integrado para MongoDB como origen o destino e integrarlo sin esfuerzo con sus canalizaciones de datos. Con Astera Centerprise, no tiene que preocuparse por escribir códigos extensos para acceder a los datos de MongoDB; simplemente arrastre y suelte el conector en el diseñador de flujo de datos y conéctese a la base de datos con unos pocos clics.
Astera Centerprise tiene varias funcionalidades para asegurar la alta disponibilidad de los datos. Por ejemplo, si sus datos están en varios servidores, Centerprise permite el balanceo de carga. Si sus datos no están disponibles en el servidor principal, obtendrá datos del servidor secundario.
La herramienta ETL también le brinda preferencias de lectura, lo que le permite elegir si desea leer sus datos desde un servidor primario o secundario.
Una vez conectado, puede usar los filtros nativos de MongoDB para manipular y modificar los datos antes de la extracción.
Conexión a MongoDB en Astera Centerprise
Conexión a SQL Server con Astera
Astera Centerprise admite conectividad nativa para múltiples bases de datos relacionales, incluido Microsoft SQL Server. Puede conectarse a SQL Server del mismo modo que se conecta a MongoDB. Arrastra y suelta el conector en el diseñador de flujo de datos, configura las propiedades y listo.
Conexión a SQL Server en Astera Centerprise
Únete a la transformación
Astera Centerprise admite varias transformaciones integradas que le permiten manipular sus datos para que sean compatibles con su destino. Como se mostró anteriormente, los datos almacenados en MongoDB son jerárquicos. Para serializar o aplanar estos datos, usaremos la transformación Join.
Hay varios artículos y etiquetas asociados con una identificación de ventas en particular. Usaremos la transformación Unir y Sales_ID como el campo coincidente para unir los dos conjuntos de datos para encontrar todos los artículos asociados con un ID de ventas en particular.
Únete a la transformación en Astera Centerprise
Una vez que los datos hayan pasado por la transformación Unir, se aplanarán, por lo que puede ejecutar consultas rápidamente o transferirlos a una base de datos relacional.
Datos después de aplicar la transformación Unir
Reglas de calidad de datos
Mantener la calidad de los datos es un tema pertinente al migrar cualquier dato. Astera Centerprise viene con una amplia calidad de datos y funciones de creación de perfiles que garantizan que sus datos sean confiables en todo momento.
En este escenario, nos aseguramos de que no haya valores nulos en nuestros datos aplicando tres reglas: el precio no puede ser cero, la cantidad no puede ser cero y el correo electrónico debe tener un signo @. Cualquier valor que no cumpla con estos criterios se marcará para que pueda rectificarlos rápidamente.
Aplicar reglas de calidad de datos en Astera Centerprise
Automatización
Puede automatizar sus canalizaciones de datos de MongoDB a SQL Server utilizando Asterafunciones de automatización y programación de trabajos. Astera Centerprise viene con disparadores basados en eventos y tiempo que puede configurar para ejecutar sus flujos de datos. La automatización acelera sus transferencias de datos y garantiza que sus datos no tengan errores.
¿Por qué Astera Centerprise?
Con la naturaleza sin código y la interfaz de usuario intuitiva de Astera Centerprise, puede capacitar a los usuarios de su empresa para que se hagan cargo de sus iniciativas de datos. Aquí hay algunas razones por las que debería intentar Astera Centerprise:
- Una amplia gama de conectores: Astera Centerprise admite conectores para bases de datos populares, almacenes de datos y formatos de archivo. Para obtener información valiosa, puede usar estos conectores integrados para integrar sus datos de MongoDB con otras fuentes empresariales.
- Transformaciones integradas: ordene, filtre, agregue o normalice/desnormalice sus datos con AsteraLa biblioteca de transformaciones sin código. Puede modificar y manipular sus datos de la forma que desee sin escribir ningún código.
- Entorno sin código: AsteraLa interfaz de código cero de hace la vida más fácil para los desarrolladores y usuarios comerciales. No hay necesidad de escribir o mantener códigos extensos. Se necesitan unos pocos clics para conectarse a MongoDB y SQL Server.
- Automatización: Con Astera Centerprise, puede tener información casi en tiempo real. Agiliza tus tareas y te ahorra cualquier intervención manual.
- Gestión de esquemas: cuando se trata de MongoDB, Astera detecta automáticamente el esquema para que pueda asignarlo a su destino.
Simplificar MongoDB ETL
Los desafíos de datos de hoy en día requieren soluciones modernas. MongoDB es una excelente opción para manejar datos no estructurados en estos días. Complementarlo con una herramienta ETL sin código garantiza que pueda igualar el ritmo acelerado que requiere el entorno empresarial actual. Con Astera Centerprise, puede simplificar MongoDB ETL y acelerar sus iniciativas basadas en datos.
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