Données ETL sans effort de MongoDB vers SQL Server

MongoDB est une base de données idéale pour gérer la croissance explosive des données non structurées. La nature non relationnelle de la base de données permet un excellent support back-end pour les applications liées à l'Internet des objets, à la gestion de contenu, au commerce électronique, etc. Cependant, lorsqu'il s'agit d'applications qui s'appuient sur des données structurées à haute intégrité référentielle, telles que les applications financières, une base de données relationnelle telle que SQL Server est une meilleure option.

Les entreprises utilisent souvent MongoDB et SQL Server ensemble, ce qui nécessite un transfert de données transparent entre les deux bases de données. Un outil ETL sans code avec une connectivité native à ces bases de données peut simplifier le transfert.

Dans ce blog, nous avons discuté des spécifications des deux bases de données et de la manière dont vous pouvez facilement transférer des données ETL de MongoDB vers SQL Server en utilisant Astera Centerprise.

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Est-ce que MongoDB n'est pas SQL ?

MongoDB est une base de données NoSQL utilisée comme alternative aux bases de données SQL telles que PostgreSQL et SQL Server. Une base de données NoSQL stocke les données dans un format non tabulaire sans schéma.

Il existe différentes bases de données NoSQL, telles que les bases de données basées sur des documents, les valeurs clés, les colonnes larges et les graphiques. MongoDB est une base de données basée sur des documents.

Les données viennent dans tous les formats de nos jours. MongoDB vous permet de stocker de vastes volumes de données non structurées et semi-structurées sans définir son schéma lors de l'écriture. Par conséquent, vous pouvez stocker toutes les données dans leur format brut sans les limiter à une table et sacrifier les détails.

Un exemple de structure MongoDB

Avantages et inconvénients de MongoDB

Les bases de données NoSQL conviennent aux environnements en évolution rapide, où une entreprise doit gérer de gros volumes de données non structurées. La nature sans schéma de ces bases de données les rend très flexibles et vous permet d'apporter des modifications rapidement, de sorte que vous pouvez continuellement ajouter de nouvelles fonctionnalités à votre application.

Une caractéristique remarquable de MongoDB est qu'il peut évoluer horizontalement, ce qui signifie que vous pouvez ajouter plus de serveurs à faible coût pour augmenter sa capacité.

De plus, les données stockées dans MongoDB sont optimisées pour un accès plus facile. Étant donné que les requêtes n'en nécessitent pas comme dans une base de données relationnelle, vous pouvez récupérer rapidement des données.

Certains cas d'utilisation justifient des bases de données NoSQL ; cependant, pour les cas d'utilisation avec des besoins analytiques complexes, les bases de données NoSQL ne conviennent pas.

Étant donné que MongoDB ne prend pas en charge les requêtes complexes et les fonctions de jointure, les développeurs doivent écrire des codes complexes pour exécuter des requêtes analytiques complexes. De plus, aucune relation n'est définie dans MongoDB, ce qui entraîne souvent une duplication des données.

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Pourquoi utiliser SQL Server ?

Lorsque les développeurs doivent exécuter des requêtes complexes sur leurs données, ils ajoutent une couche d'une base de données relationnelle telle que SQL Server. SQL Server stocke et récupère les données sous forme de tableau, ce qui vous permet d'accéder facilement aux données et d'apporter des modifications à l'aide des commandes Insérer, Mettre à jour et Supprimer.

La base de données prend en charge la commande Join et les instructions conditionnelles et constitue un bon choix pour exécuter des requêtes analytiques complexes. En plus de cela, SQL Server est livré avec une multitude d'outils d'analyse qui permettent aux utilisateurs d'effectuer plus facilement des analyses sur leurs données.

Dans SQL Server, plusieurs tables peuvent être interconnectées à l'aide d'une clé primaire. Il minimise le risque d'erreurs et de duplication des données tout en garantissant l'exactitude et la fiabilité des informations contenues dans la base de données. SQL Server offre également un moyen efficace de stocker et de gérer les données grâce à la normalisation. La normalisation décompose les informations en blocs de taille importante, préservant l'intégrité des données et garantissant qu'il n'y a pas de variation dans la structure.

Comment transférer des données ETL de MongoDB vers SQL Server

Vous pouvez transférer des données MongoDB vers SQL Server via SSIS ou en écrivant des codes étendus. Cependant, certaines limitations sont associées à ces méthodes. Avec l'approche manuelle, vous devez :

1. Comptez beaucoup sur votre équipe informatique lorsque vous transférez des données de MongoDB vers SQL Server car cela implique beaucoup de codage.
2. Créez et gérez manuellement chaque pipeline de données pour intégrer vos données MongoDB à d'autres sources.
3. Gérez la nature hiérarchique de MongoDB, qui peut rendre fastidieuse la manipulation et la modification des données.

Un outil sans code tel que Astera Centerprise est un moyen plus innovant de transférer des données ETL de MongoDB vers SQL Server. L'outil est livré avec des connecteurs natifs, qui vous permettent de vous connecter aux deux bases de données sans écrire de code. Grâce à son interface utilisateur intuitive et à son environnement de glisser-déposer, vous pouvez commencer à créer vos pipelines de données en quelques minutes.

Voici un aperçu de la façon dont vous pouvez transférer vos données de MongoDB vers SQL Server avec Astera Centerprise.

Transfert de données de MongoDB vers SQL Server avec Astera Centerprise

Prenons un scénario. Vous obtenez des données provenant de plusieurs sources telles que les médias sociaux, les applications, les sites Web et les systèmes de point de vente. Les données sont stockées dans leur format brut dans MongoDB puis envoyées à SQL Server pour une meilleure analyse. Vous pouvez rendre ce processus transparent et plus rapide avec Astera Centerprise.

En utilisant Astera's Centerprise interface intuitive, vous pouvez mapper les données de la source MongoDB vers SQL Server en quelques clics. L'outil ETL sans code vous permet d'implémenter Join sans effort et d'appliquer des règles de qualité des données, de sorte que seules des données fiables parviennent à votre destination cible.

Pipeline de données de MongoDB vers SQL Server dans Astera Centerprise

L'image ci-dessous montre un échantillon de données dans MongoDB. Les données montrent plusieurs articles et balises associés à un identifiant de vente. Avec SQL Server, vous pouvez créer une relation entre plusieurs entités et interroger les données en conséquence. Pour ce faire, vous devez aplatir les données, les nettoyer et les envoyer à la destination SQL Server.

Structure de données MongoDB

Connexion à MongoDB avec Astera Centerprise

Vous pouvez utiliser le connecteur intégré pour MongoDB en tant que source ou destination et l'intégrer sans effort à vos pipelines de données. Avec Astera Centerprise, vous n'avez pas à vous soucier d'écrire des codes étendus pour accéder aux données de MongoDB ; glissez-déposez simplement le connecteur dans le concepteur de flux de données et connectez-vous à la base de données en quelques clics.

Astera Centerprise dispose de plusieurs fonctionnalités pour assurer la haute disponibilité des données. Par exemple, si vos données se trouvent sur plusieurs serveurs, Centerprise permet l'équilibrage de charge. Si vos données ne sont pas disponibles sur le serveur principal, il récupérera les données du serveur secondaire.

L'outil ETL vous donne également des préférences de lecture, vous permettant de choisir si vous souhaitez lire vos données à partir d'un serveur principal ou secondaire.

Une fois connecté, vous pouvez utiliser les filtres natifs de MongoDB pour manipuler et modifier les données avant l'extraction.

Connexion à MongoDB dans Astera Centerprise

Connexion à SQL Server avec Astera

Astera Centerprise prend en charge la connectivité native pour plusieurs bases de données relationnelles, y compris Microsoft SQL Server. Vous pouvez vous connecter à SQL Server de la même manière que vous vous connectez à MongoDB. Faites glisser et déposez le connecteur dans le concepteur de flux de données, configurez les propriétés et vous êtes prêt à partir.

Connexion à SQL Server dans Astera Centerprise

Rejoindre la transformation

Astera Centerprise prend en charge diverses transformations intégrées qui vous permettent de manipuler vos données pour les rendre compatibles avec votre destination. Comme indiqué précédemment, les données stockées dans MongoDB sont hiérarchiques. Pour sérialiser ou aplatir ces données, nous utiliserons la transformation Join.

Il existe divers éléments et balises associés à un identifiant de vente particulier. Nous utiliserons la transformation Join et Sales_ID comme champ correspondant pour joindre les deux ensembles de données afin de rechercher tous les éléments associés à un ID de vente particulier.

Rejoignez la transformation dans Astera Centerprise

Une fois que les données ont traversé la transformation Join, elles s'aplatissent, vous pouvez donc exécuter rapidement des requêtes ou les transférer vers une base de données relationnelle.

Données après application de la transformation Join

Règles de qualité des données

Le maintien de la qualité des données est un problème pertinent lors de la migration de données. Astera Centerprise est livré avec des fonctionnalités étendues de qualité des données et de profilage qui garantissent la fiabilité de vos données en aval.

Dans ce scénario, nous nous assurons qu'il n'y a pas de valeurs nulles dans nos données en appliquant trois règles : le prix ne peut pas être nul, la quantité ne peut pas être nulle et l'e-mail doit avoir un signe @. Toutes les valeurs qui ne répondent pas à ces critères seront signalées afin que vous puissiez les rectifier rapidement.

Appliquer les règles de qualité des données dans Astera Centerprise

Automation

Vous pouvez automatiser vos pipelines de données de MongoDB à SQL Server en utilisant Asterales fonctionnalités d'automatisation et de planification des tâches de . Astera Centerprise est livré avec des déclencheurs basés sur des événements et sur le temps que vous pouvez configurer pour exécuter vos flux de données. L'automatisation accélère vos transferts de données et garantit que vos données ne sont pas entachées d'erreurs.

Constat Astera Centerprise?

Avec la nature sans code et l'interface utilisateur intuitive de Astera Centerprise, vous pouvez donner à vos utilisateurs professionnels les moyens de prendre en charge leurs initiatives en matière de données. Voici quelques raisons pour lesquelles vous devriez essayer Astera Centerprise:

1. Une large gamme de connecteurs : Astera Centerprise prend en charge les connecteurs pour les bases de données, les entrepôts de données et les formats de fichiers populaires. Pour obtenir des informations détaillées, vous pouvez utiliser ces connecteurs intégrés pour intégrer vos données MongoDB à d'autres sources d'entreprise.
2. Transformations intégrées : triez, filtrez, agrégez ou normalisez/dénormalisez vos données avec Asterala bibliothèque de transformations sans code. Vous pouvez modifier et manipuler vos données comme bon vous semble sans écrire de code.
3. Environnement sans code : AsteraL'interface sans code de facilite la vie des développeurs et des utilisateurs professionnels. Il n'est pas nécessaire d'écrire ou de maintenir des codes étendus. Il suffit de quelques clics pour se connecter à MongoDB et SQL Server.
4. Automatisation : Avec Astera Centerprise, vous pouvez obtenir des informations en temps quasi réel. Il accélère vos tâches et vous évite toute intervention manuelle.
5. Gestion de schéma : lorsqu'il s'agit de MongoDB, Astera détecte automatiquement le schéma afin que vous puissiez le mapper dans votre destination.

Explorez les options de connectivité dans Astera Centerprise

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Simplifiez l'ETL MongoDB

Les défis actuels en matière de données nécessitent des solutions modernes. MongoDB est un excellent choix pour traiter les données non structurées de nos jours. Le compléter avec un outil ETL sans code garantit que vous pouvez suivre le rythme rapide requis par l'environnement commercial d'aujourd'hui. Avec Astera Centerprise, vous pouvez simplifier l'ETL MongoDB et accélérer vos initiatives axées sur les données.

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