Recenzii ale cititorilor
Rezumat:Cartea „Data Modeling for MongoDB” de Steve Hoberman oferă o introducere în conceptele de modelare a datelor și aplicarea lor în mediile NoSQL, în special MongoDB. Cartea a primit recenzii mixte, lăudându-i explicațiile clare și cadrul pentru modelare, dar criticându-i în același timp lipsa de profunzime în conținutul specific MongoDB și problemele legate de lizibilitate.
Avantaje:⬤ Bine scris și ușor de înțeles, făcând accesibile subiectele complexe.
⬤ Bun atât pentru începători, cât și pentru modelatorii de date experimentați care fac tranziția de la bazele de date relaționale.
⬤ Oferă un cadru și o abordare pas cu pas a modelării datelor.
⬤ Clarifică importanța modelării datelor în contextele NoSQL.
⬤ Include numeroase exemple și modele care îmbunătățesc înțelegerea.
⬤ Util pentru reducerea diferențelor dintre modelatori și dezvoltatori.
Dezavantaje:⬤ Lipsă de perspective tehnice profunde în MongoDB, care seamănă adesea cu modelarea relațională.
⬤ Unii consideră conținutul repetitiv și plin de text, lipsit de suficientă modelare vizuală.
⬤ Lizibilitate redusă din cauza contrastului scăzut din diagrame și tabele.
⬤ Unii cititori se declară dezamăgiți de numărul limitat de exemple de cod și aplicații practice.
⬤ Cartea nu acoperă unele funcționalități de bază ale MongoDB, cum ar fi importul/exportul de date.
(pe baza a 19 recenzii ale cititorilor)
Titlul original:
Data Modeling for MongoDB: Building Well-Designed and Supportable MongoDB Databases
Conținutul cărții:
Învățați cum să modelați datele aplicațiilor MongoDB.
Felicitări Ați finalizat aplicația MongoDB în intervalul de timp restrâns dat și există o petrecere pentru a sărbători lansarea aplicației dvs. în producție. Deși oamenii vă felicită la petrecere, simțiți o oarecare neliniște în interior. Pentru a finaliza proiectul la timp, a fost necesar să faceți o mulțime de presupuneri cu privire la date, cum ar fi semnificația termenilor și modul în care sunt derivate calculele. În plus, documentația precară despre aplicație va fi de o utilitate limitată pentru echipa de asistență, iar neinvestigarea tuturor regulilor inerente datelor poate duce în cele din urmă la structuri cu performanțe slabe într-un viitor nu prea îndepărtat.
Acum, ce s-ar întâmpla dacă ați avea o mașină a timpului și ați putea să vă întoarceți și să citiți această carte. Ați afla că până și bazele de date NoSQL precum MongoDB necesită un anumit nivel de modelare a datelor. Modelarea datelor este procesul de învățare despre date și, indiferent de tehnologie, acest proces trebuie realizat pentru o aplicație de succes. Veți învăța valoarea modelării conceptuale, logice și fizice a datelor și modul în care fiecare etapă sporește cunoștințele noastre despre date și reduce ipotezele și deciziile de proiectare greșite.
Citiți această carte pentru a învăța cum să realizați modelarea datelor pentru aplicațiile MongoDB și atingeți aceste cinci obiective:
⬤ Înțelegerea modului în care modelarea datelor contribuie la procesul de învățare despre date și este, prin urmare, o tehnică necesară, chiar și atunci când baza de date rezultată nu este relațională. Adică, NoSQL nu înseamnă NoDataModeling
⬤ Cunoașteți cum diferă bazele de date NoSQL de bazele de date relaționale tradiționale și unde se încadrează MongoDB.
⬤ Explorați fiecare obiect MongoDB și înțelegeți cum se compară fiecare cu omologii lor din modelarea datelor și din bazele de date relaționale tradiționale și învățați elementele de bază ale adăugării, interogării, actualizării și ștergerii datelor în MongoDB.
⬤ Practicați o abordare raționalizată, bazată pe șabloane, pentru a realiza modelarea conceptuală, logică și fizică a datelor. Recunoașteți că modelarea datelor nu trebuie să conducă întotdeauna la modele de date tradiționale
⬤ Distingeți abordările de dezvoltare de sus în jos de cele de jos în sus și finalizați un studiu de caz de sus în jos care leagă toate tehnicile de modelare împreună.
