नॉन-टैब्युलर NoSQL डेटा स्टोर्स

NoSQL परिचय

Jake Roach

Data Engineer

डॉक्यूमेंट डेटाबेस

परिभाषा: ऐसा NoSQL डेटा स्टोरेज टूल जो डेटा को लचीले, सेमी-स्ट्रक्चर्ड फॉर्मेट में रखता है, जो key-value, key-array, और key-object पेयर्स से बना होता है (JSON जैसा).

Postgres JSON लोगो.

{
    "title": "Python for Data Analysis",
    "price": 53.99,
    "topics": [
        "Data Science",
        "Data Analytics",
        ...
    ],
    "author": {
        "first": "William"
        ...
    }
}

Postgres JSON से JSON डेटा क्वेरी करना

Postgres टेबल में स्टोर किया गया हाइलाइटेड JSON डेटा.

SELECT
    books -> 'title' AS title,
    books -> 'price' AS price
FROM data_science_resources
WHERE 
    books -> 'author' ->> 'last' = 'Viafore';

नतीजे में यह आउटपुट मिलता है:

Postgres JSON क्वेरी का आउटपुट.

Postgres डेटाबेस से कनेक्ट करना

import sqlalchemy

# Create a connection string, and an engine
connection_string = "postgresql+psycopg2://<user>:<password>@<host>:<port>/<database>"
db_engine = sqlalchemy.create_engine(connection_string)

Postgres डेटाबेस से कनेक्शन बनाने के लिए:

एक connection string बनाइए
sqlalchemy.create_engine से engine बनाइए
db_engine वैरिएबल प्री-एक्सरसाइज़ दिया जाएगा

Postgres JSON क्वेरियाँ लिखना और चलाना

import pandas as pd

# Build the query
query = """
    SELECT
        books -> 'title' AS title,
        books -> 'price' AS price
    FROM data_science_resources;
"""

# Execute the query
result = pd.read_sql(query, db_engine)
print(result)

क्वेरी लिखने और चलाने के लिए:

स्ट्रिंग में क्वेरी बनाइए
query और db_engine को pd.read_sql() में पास करें
बने हुए DataFrame को प्रिंट करें

अन्य नॉन-टैब्युलर NoSQL डेटा स्टोर्स

की-वैल्यू

{
    "name": "Jane Doe",
    "age": 25,
    "email": "[email protected]"
}

Redis लोगो.

ग्राफ

एक ग्राफ डेटाबेस की छवि.

अभ्यास करते हैं!

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