Штирлиц — Сеть печатных салонов в Перми

Весь комплекс печатных услуг в Перми. Общирная сеть печатных салонов в Перми. Цифровая печать, цветное и черно-белое копирование документов, сканирование документов, ризография в Перми

Not sql: Оператор SQL NOT: примеры, синтаксис

Содержание

Оператор SQL NOT: примеры, синтаксис

Оператор SQL NOT служит для задания противоположно заданного условия. Является эквивалентом операции инверсии в математической логике и может применяется только для булевых значений.

Оператор SQL NOT имеет следующий синтаксис:

[ NOT ] boolean_expression

Примеры оператора SQL NOT. Имеется следующая таблица Artists:

SingerAlbumYearSale
The ProdigyInvaders Must Die20081200000
Drowning PoolSinner2001400000
Massive AttackMezzanine19982300000
The ProdigyFat of the Land1997600000
The ProdigyMusic For The Jilted Generation19941500000
Massive Attack100th Window20031200000
Drowning PoolFull Circle2007800000
Massive AttackDanny The Dog20041900000
Drowning PoolResilience2013500000

Пример 1. Используя оператор SQL NOT вывести записи таблицы, без исполнителя Drowning Pool и Massive Attack:

SELECT * FROM Artists WHERE Singer NOT IN ('Drowning Pool', 'Massive Attack')

Результат:

SingerAlbumYearSale
The Prodigy Invaders Must Die20081200000
The ProdigyFat of the Land1997600000
The ProdigyMusic For The Jilted Generation19941500000

Очевидно, что в нашем случае, с такой небольшой таблицей удобней было бы использовать запрос:

SELECT * FROM Artists WHERE Singer = "The Prodigy"

Однако, в случае огромных таблиц с тысячами записей где надо получить выборку исключающего множества, оператор SQL NOT подходит как нельзя лучше.

Пример 2. Вывести записи таблицы, в которых название альбома содержит одно слово:

SELECT * FROM Artists WHERE Album NOT LIKE "% %"

Результат:

Singer
AlbumYearSale
Drowning PoolSinner2001400000
Massive AttackMezzanine19982300000
Drowning PoolResilience2013500000

NOT (Transact-SQL) — SQL Server

Twitter LinkedIn Facebook Адрес электронной почты

  • Статья
  • Чтение занимает 2 мин

Область применения: SQL Server (все поддерживаемые версии) База данных SQL Azure Управляемый экземпляр SQL Azure Azure Synapse Analytics Analytics Platform System (PDW)

Инвертирует входное логическое значение.

Синтаксические обозначения в Transact-SQL

Синтаксис

[ NOT ] boolean_expression

Примечание

Ссылки на описание синтаксиса Transact-SQL для SQL Server 2014 и более ранних версий, см. в статье Документация по предыдущим версиям.

Аргументы

boolean_expression
Любое допустимое логическое выражение.

Типы результата

Boolean

Значение результата

Оператор NOT изменяет значение любого логического выражения на противоположное.

Использование оператора NOT инвертирует выражение.

В следующей таблице показаны результаты сравнения значений TRUE и FALSE при использовании оператора NOT.

NOT
TRUEFALSE
FALSETRUE
UNKNOWNUNKNOWN

Примеры

В следующем примере производится поиск всех велосипедов серебристого цвета по цене не выше 400 долларов США.

-- Uses AdventureWorks  
  
SELECT ProductID, Name, Color, StandardCost  
FROM Production.Product  
WHERE ProductNumber LIKE 'BK-%' AND Color = 'Silver' AND NOT StandardCost > 400;  
GO

Результирующий набор:

ProductID   Name                     Color         StandardCost
---------   -------------------      ------      ------------
984         Mountain-500 Silver, 40  Silver        308.2179
985         Mountain-500 Silver, 42  Silver        308.2179
986         Mountain-500 Silver, 44  Silver        308.2179
987         Mountain-500 Silver, 48  Silver        308.2179
988         Mountain-500 Silver, 52  Silver        308.2179
(6 row(s) affected)

Примеры: Azure Synapse Analytics и Система платформы аналитики (PDW)

Следующий пример ограничивает результаты для SalesOrderNumber значениями, начиная с SO6, и ProductKeys, больше или равными 400.

-- Uses AdventureWorks  
  
SELECT ProductKey, CustomerKey, OrderDateKey, ShipDateKey  
FROM FactInternetSales  
WHERE SalesOrderNumber LIKE 'SO6%' AND NOT ProductKey < 400;

См.

также:

Выражения (Transact-SQL)
Встроенные функции (Transact-SQL)
Операторы (Transact-SQL)
SELECT (Transact-SQL)
Предложение WHERE (Transact-SQL)

Введение в оператор SQL Not Equal с примерами

Оператор сравнения — это зарезервированное слово, используемое в предложении SQL WHERE для сравнения двух элементов. Эти операторы используются для перечисления условий в операторе SQL и в качестве конъюнкций для нескольких условий в операторе. Одним из таких операторов является SQL Not Equal, о котором мы поговорим в этой статье.

В этой статье мы рассмотрим следующие темы.

  • Оператор SQL Not Equal
  • Возвращаемое значение SQL не равно
  • Пример 1 
  • Пример 2 
  • Пример 3
  • Пример 4

Оператор SQL не равен: !=

Если оба выражения SQL не равны, этот оператор возвращает 1, а если они равны, он возвращает 0, а когда любое из выражений имеет значение NULL, он возвращает NULL.

Когда выражения возвращают данные разных типов (например, строку и число), выполняется преобразование типов.

Оператор сравнения SQL Not Equal (!=) используется для сравнения двух выражений. Например, операция сравнения 15 != 17 использует оператор SQL Not Equal (!=) между двумя выражениями 15 и 17. 

Примечание: «!=» и «<>» дают одинаковые результаты.

Пример:

SELECT * FROM customers WHERE name <> ‘Joe’

или

SELECT * FROM customers WHERE name != ‘Джо’

Приведенный выше запрос выдаст все результаты, где имя не равно Joe.

Оба запроса дадут одинаковый результат.

Возвращаемое значение SQL не равно

SQL Not Equal — логическое выражение. Он может возвращать либо True (если одно выражение не равно другому), либо False (если выражения равны).

Пример:

1 != 2 ——> Истинно

3 != 3 ——> Ложь

Пример 1: Получить все сведения о клиенте, кроме customer_id 1

Приведенный выше код исключит детали customer_id 1.

Пример 2: Получить список всех клиентов, кроме одного конкретного клиента

В приведенном выше примере будут исключены сведения о покупателе по имени Элка.

Пример 3: указание нескольких условий с помощью SQL Not Operator

Мы можем указать несколько условий для оператора Not, используя предложение WHERE.

Приведенный выше оператор даст следующие результаты.

Пример 4: Оператор SQL Not и предложение SQL Group By

Оператор SQL Not также можно использовать с комбинацией предложения GROUP BY и HAVING следующим образом:

Город, сумма баллов которого равна 3220, исключается из результатов.

Получите опыт работы с новейшими инструментами и методами бизнес-аналитики с помощью программы последипломного образования в области бизнес-анализа. Зарегистрируйтесь сейчас!

Заключение

Благодаря этой статье вы получили четкое представление об операторе SQL Not equal, а также привели соответствующие примеры.

Оператор равенства повышает производительность SQL-запроса.

Если вы хотите узнать больше об SQL, ознакомьтесь с нашим сертификационным курсом по SQL.

Пройдя этот сертификационный курс по SQL, вы получите все необходимое для работы с базами данных SQL и использования их в своих приложениях. От правильного структурирования вашей базы данных до создания эффективных операторов и предложений SQL и управления вашей базой данных SQL для масштабируемого роста — получите отличное готовое к работе обучение по SQL и множеству его приложений в работе.

Если у вас есть какие-либо вопросы, задавайте их в разделе комментариев, и наши специалисты оперативно ответят на них.

Что такое NoSQL? Описание баз данных NoSQL

Базы данных NoSQL (также известные как «не только SQL») не являются табличными базами данных и хранят данные иначе, чем реляционные таблицы. Базы данных NoSQL бывают разных типов в зависимости от их модели данных. Основными типами являются документ, ключ-значение, широкий столбец и график. Они обеспечивают гибкие схемы и легко масштабируются при больших объемах данных и высокой пользовательской нагрузке.

В этой статье вы узнаете что такое база данных NoSQL, почему (и когда!) вы должны ее использовать, и как начать работу.

Обзор

В этой статье рассматриваются:

  • Что такое база данных NoSQL?
    • Краткая история баз данных NoSQL
    • Особенности базы данных NoSQL
    • Типы баз данных NoSQL
    • Разница между РСУБД и NoSQL
    • Почему NoSQL?
    • Когда следует использовать NoSQL?
    • Неправильные представления о базе данных NoSQL
  • Учебное пособие по запросам NoSQL
  • Резюме
  • Часто задаваемые вопросы

Что такое база данных NoSQL?

Когда люди используют термин «база данных NoSQL», они обычно используют его для обозначения любой нереляционной базы данных. Некоторые говорят, что термин «NoSQL» означает «не SQL», в то время как другие говорят, что он означает «не только SQL». В любом случае, большинство согласны с тем, что базы данных NoSQL — это базы данных, которые хранят данные в формате, отличном от реляционных таблиц.

Краткая история баз данных NoSQL

Базы данных NoSQL появились в конце 2000-х, когда резко снизилась стоимость хранения. Прошли те времена, когда нужно было создавать сложную, трудноуправляемую модель данных, чтобы избежать дублирования данных. Разработчики (а не хранилище) становились основной статьей расходов при разработке программного обеспечения, поэтому базы данных NoSQL были оптимизированы для повышения производительности разработчиков.

Поскольку затраты на хранение быстро снижались, объем данных, которые приложения должны были хранить и запрашивать, увеличивался. Эти данные были самых разных форм и размеров — структурированные, полуструктурированные и полиморфные — и заранее определить схему стало практически невозможно. Базы данных NoSQL позволяют разработчикам хранить огромные объемы неструктурированных данных, что дает им большую гибкость.

Кроме того, популярность Agile Manifesto росла, и инженеры-программисты переосмысливали свои методы разработки программного обеспечения. Они признавали необходимость быстрой адаптации к изменяющимся требованиям. Им нужна была возможность быстро выполнять итерации и вносить изменения в свой программный стек — вплоть до базы данных. Базы данных NoSQL предоставили им такую ​​гибкость.

Популярность облачных вычислений также возросла, и разработчики начали использовать общедоступные облака для размещения своих приложений и данных. Им нужна была возможность распределять данные между несколькими серверами и регионами, чтобы сделать их приложения отказоустойчивыми, масштабировать, а не увеличивать, и интеллектуально распределять данные по географическому положению. Некоторые базы данных NoSQL, такие как MongoDB, предоставляют эти возможности.

Функции базы данных NoSQL

Каждая база данных NoSQL имеет свои уникальные функции. На высоком уровне многие базы данных NoSQL обладают следующими функциями:

  • Гибкие схемы
  • Горизонтальное масштабирование
  • Быстрые запросы благодаря модели данных
  • Простота использования для разработчиков

Ознакомьтесь с преимуществами баз данных NoSQL ? чтобы узнать больше о каждой из функций, перечисленных выше.

Типы баз данных NoSQL

Со временем появилось четыре основных типа баз данных NoSQL: базы данных документов, базы данных ключ-значение, хранилища с широкими столбцами и базы данных графов.

  • Базы данных документов хранят данные в документах, аналогичных объектам JSON (JavaScript Object Notation). Каждый документ содержит пары полей и значений. Значения обычно могут быть различных типов, включая такие вещи, как строки, числа, логические значения, массивы или объекты.
  • Базы данных «ключ-значение» — это более простой тип базы данных, где каждый элемент содержит ключи и значения.
  • Хранилища с широкими столбцами хранят данные в таблицах, строках и динамических столбцах.
  • Базы данных графов хранят данные в узлах и ребрах. Узлы обычно хранят информацию о людях, местах и ​​вещах, а ребра хранят информацию об отношениях между узлами.

Дополнительные сведения см. на странице Общие сведения о различных типах баз данных NoSQL.

Разница между РСУБД и базами данных NoSQL

Несмотря на то, что между реляционными системами управления базами данных (RDBMS) и базами данных NoSQL существует множество различий, одно из ключевых различий заключается в способе моделирования данных в базе данных. В этом разделе мы рассмотрим пример моделирования одних и тех же данных в реляционной базе данных и базе данных NoSQL. Затем мы выделим некоторые другие ключевые различия между реляционными базами данных и базами данных NoSQL.

RDBMS vs NoSQL: пример моделирования данных

Рассмотрим пример хранения информации о пользователе и его увлечениях. Нам нужно сохранить имя пользователя, фамилию, номер мобильного телефона, город и увлечения.

В реляционной базе данных мы, скорее всего, создадим две таблицы: одну для пользователей и одну для хобби.

Пользователи

ID имя фамилия сотовый город
1 Leslie Yepp 8125552344 Pawnee

Hobbies

ID user_id hobby
10 1 scrapbooking
11 1 Еда вафли
12 1. таблицу нужно будет соединить вместе.

Модель данных, которую мы разрабатываем для базы данных NoSQL, будет зависеть от типа выбранной нами базы данных NoSQL. Давайте рассмотрим, как хранить ту же информацию о пользователе и его увлечениях в базе данных документов, такой как MongoDB.

 {
   "_id": 1,
   "first_name": "Лесли",
   "last_name": "Да",
   "ячейка": "8125552344",
   "город": "Пауни",
   "хобби": ["скрапбукинг", "поедание вафель", "работа"]
}

Чтобы получить всю информацию о пользователе и его увлечениях, из базы данных можно получить один документ. Соединения не требуются, что приводит к более быстрым запросам.

Чтобы увидеть более подробную версию этого примера моделирования данных, прочитайте Сопоставление терминов и понятий из SQL в MongoDB.

Другие различия между РСУБД и реляционными базами данных

Хотя в приведенном выше примере показаны различия в моделях данных между реляционными базами данных и базами данных NoSQL, существует много других важных различий, в том числе:

  • Гибкость схемы
  • Метод масштабирования
  • Поддержка для сделок
  • Зависимость от сопоставления данных с объектами

Дополнительные сведения о различиях между реляционными базами данных и базами данных NoSQL см. на странице Базы данных NoSQL и SQL.

Почему NoSQL?

Базы данных NoSQL используются практически во всех отраслях. Варианты использования варьируются от крайне важных (например, хранение финансовых данных и медицинских записей) до более забавных и легкомысленных (например, хранение показаний IoT из умного кошачьего туалета).

В следующих разделах мы рассмотрим, когда следует использовать базу данных NoSQL, и распространенные заблуждения относительно баз данных NoSQL.

Когда следует использовать NoSQL?

При принятии решения о том, какую базу данных использовать, лица, принимающие решения, обычно обнаруживают, что один или несколько из следующих факторов приводят их к выбору базы данных NoSQL:

  • Быстрая гибкая разработка
  • Хранение структурированных и частично структурированных данных
  • Огромный объемы данных
  • Требования к масштабируемой архитектуре
  • Современные парадигмы приложений, такие как микросервисы и потоковая передача в реальном времени

Дополнительные сведения о причинах, перечисленных выше, см. в разделах «Когда использовать базы данных NoSQL» и «Изучение примеров баз данных NoSQL».

Неправильные представления о базах данных NoSQL

За прошедшие годы в сообществе разработчиков распространилось множество неправильных представлений о базах данных NoSQL. В этом разделе мы обсудим два наиболее распространенных заблуждения:

  • Реляционные данные лучше всего подходят для реляционных баз данных.
  • Базы данных NoSQL не поддерживают транзакции ACID.

Чтобы узнать больше о распространенных заблуждениях, прочитайте «Все, что вы знаете о MongoDB, неверно».

Заблуждение: данные отношений лучше всего подходят для реляционных баз данных

Распространенным заблуждением является то, что базы данных NoSQL или нереляционные базы данных плохо хранят данные о взаимосвязях. Базы данных NoSQL могут хранить данные об отношениях — просто они хранят их иначе, чем реляционные базы данных.

На самом деле, по сравнению с реляционными базами данных, многие считают моделирование данных отношений в базах данных NoSQL проще, чем в реляционных базах данных, поскольку связанные данные не нужно разбивать между таблицами. Модели данных NoSQL позволяют вкладывать связанные данные в единую структуру данных.

Заблуждение: базы данных NoSQL не поддерживают транзакции ACID

Другое распространенное заблуждение состоит в том, что базы данных NoSQL не поддерживают транзакции ACID. Некоторые базы данных NoSQL, такие как MongoDB, действительно поддерживают транзакции ACID.

Обратите внимание, что способ моделирования данных в базах данных NoSQL может устранить необходимость в транзакциях с несколькими записями во многих случаях использования. Рассмотрим предыдущий пример, в котором мы хранили информацию о пользователе и его увлечениях как в реляционной базе данных, так и в базе данных документов. Чтобы обеспечить совместное обновление информации о пользователе и его увлечениях в реляционной базе данных, нам потребуется использовать транзакцию для обновления записей в двух таблицах. Чтобы сделать то же самое в базе данных документов, мы могли бы обновить один документ — транзакция с несколькими записями не требуется.

Руководство по запросам NoSQL

Существует множество баз данных NoSQL. Сегодня мы попробуем MongoDB, самую популярную в мире базу данных NoSQL по версии DB-Engines.

В этом руководстве вы загрузите образец базы данных и научитесь делать запросы к ней, не устанавливая ничего на свой компьютер и ничего не платя.

Аутентификация в MongoDB Atlas

Самый простой способ начать работу с MongoDB — MongoDB Atlas. Atlas — это полностью управляемая база данных как услуга MongoDB. У Atlas есть бессрочный бесплатный уровень, который вы будете использовать сегодня.

  1. Перейти к Атласу.
  2. Создайте учетную запись, если вы еще этого не сделали.
  3. Войдите в Атлас.
  4. Создать организацию и проект Atlas.

Для получения дополнительной информации о том, как выполнить описанные выше шаги, посетите официальную документацию MongoDB по созданию учетной записи Atlas.

Создайте кластер и базу данных

Кластер — это место, где вы можете хранить свои базы данных MongoDB. В этом разделе вы создадите бесплатный кластер.

Когда у вас есть кластер, вы можете начать хранить данные в Atlas. Вы можете вручную создать базу данных в Atlas Data Explorer, в MongoDB Shell, в MongoDB Compass или с помощью вашего любимого языка программирования. Вместо этого в этом примере вы импортируете образец набора данных Atlas.

  1. Создайте бесплатный кластер, выполнив действия, описанные в официальной документации MongoDB.
  2. Загрузите образец набора данных, следуя инструкциям в официальной документации MongoDB.

Загрузка примера набора данных займет несколько минут.

Хотя для этого руководства нам не нужно думать о проектировании базы данных, обратите внимание, что проектирование базы данных и моделирование данных являются основными факторами производительности MongoDB. Узнайте больше о передовых методах моделирования данных в MongoDB:

  • Серия блогов о шаблонах проектирования схем MongoDB
  • Серия блогов о шаблонах проектирования схем MongoDB
  • Бесплатный университетский курс MongoDB: Моделирование данных M320

Запрос к базе данных

Теперь, когда у вас есть данные в кластере, давайте сделаем запрос! Точно так же, как у вас было несколько способов создать базу данных, у вас есть несколько вариантов запроса к базе данных: в Atlas Data Explorer, в оболочке MongoDB, в MongoDB Compass или с помощью вашего любимого языка программирования.

В этом разделе вы будете запрашивать базу данных с помощью Atlas Data Explorer. Это хороший способ начать работу с запросами, так как он не требует настройки.

  1. Перейдите к обозревателю данных (вкладка «Коллекции»), если вы еще этого не сделали. См. официальную документацию MongoDB для получения информации о том, как перейти к обозревателю данных.

    На левой панели проводника данных отображается список баз данных и коллекций в текущем кластере. На правой панели проводника данных отображается список документов в текущей коллекции.

    Обозреватель данных отображает список документов в коллекции listingsAndReviews.

    1. Разверните базу данных sample_mflix на левой панели. Отображается список коллекций базы данных.

    2. Выберите коллекцию фильмов . Представление поиска отображается на правой панели. Отображаются первые двадцать документов результатов.

    3. Теперь вы готовы запросить коллекцию фильмов . Давайте запросим фильм Гордость и предубеждение. В строке запроса введите { title: "Гордость и предубеждение"} и нажмите Применить .

Два документа с названием «Гордость и предубеждение» возвращены.

Результаты поиска фильмов с названием «Гордость и предубеждение».

Поздравляем! Вы успешно запросили базу данных NoSQL!

Продолжить изучение ваших данных

В этом руководстве мы лишь немного коснулись того, что вы можете делать в MongoDB и Atlas.
Продолжайте взаимодействовать с вашими данными, используя проводник данных для вставки новых документов, редактирования существующих документов и удаления документов.

Когда вы будете готовы попробовать более сложные запросы, объединяющие ваши данные, создайте конвейер агрегации. Платформа агрегации — невероятно мощный инструмент для анализа ваших данных. Чтобы узнать больше, пройдите бесплатный университетский курс MongoDB M121 The MongoDB Aggregation Framework.

Если вы хотите визуализировать свои данные, ознакомьтесь с диаграммами MongoDB. Диаграммы — это самый простой способ визуализации данных, хранящихся в Atlas и Atlas Data Lake. Диаграммы позволяют создавать информационные панели, заполненные визуализацией ваших данных.

Резюме

Базы данных NoSQL предоставляют ряд преимуществ, включая гибкие модели данных, горизонтальное масштабирование, молниеносные запросы и простоту использования для разработчиков. Базы данных NoSQL бывают разных типов, включая базы данных документов, базы данных ключей и значений, хранилища с широкими столбцами и базы данных графов.

MongoDB — самая популярная в мире база данных NoSQL. Узнайте больше о MongoDB Atlas и попробуйте бесплатный уровень.

Хотите узнать больше, теперь у вас есть собственная учетная запись Atlas? Отправляйтесь в Университет MongoDB, где вы сможете пройти бесплатное онлайн-обучение у инженеров MongoDB и получить сертификат MongoDB. Учебники по быстрому запуску — еще одно отличное место для начала; они помогут вам быстро начать работу с вашим любимым языком программирования.

Следуйте этому руководству с MongoDB Atlas

Оцените преимущества использования MongoDB, первоклассной базы данных NoSQL, в облаке.

Каковы преимущества NoSQL?

Многие базы данных NoSQL имеют следующие преимущества:

  • Гибкие схемы
  • Горизонтальное масштабирование
  • Быстрые запросы благодаря модели данных
  • Простота использования для разработчиков

Ознакомьтесь с преимуществами базы данных NoSQL? Больше подробностей.

Что такое окончательная согласованность?

Согласованность в конечном итоге является свойством распределенных баз данных. Согласованность в конечном счете гарантирует, что при обновлении базы данных все узлы в распределенной базе данных будут отражать это обновление.

Что такое теорема CAP?

Теорема CAP утверждает, что распределенная вычислительная система может обеспечить максимум два из следующих трех свойств: согласованность, доступность и устойчивость к разделению.

Для чего используется NoSQL?

Базы данных NoSQL используются почти во всех отраслях для самых разных целей.

Тип базы данных NoSQL определяет типичный вариант использования. Например, базы данных документов, такие как MongoDB, являются базами данных общего назначения. Базы данных «ключ-значение» идеально подходят для больших объемов данных с простыми поисковыми запросами. Хранилища с широкими столбцами хорошо подходят для случаев использования с большими объемами данных и предсказуемыми шаблонами запросов. Базы данных Graph отлично подходят для анализа и отслеживания взаимосвязей между данными. Дополнительную информацию см. в разделе Общие сведения о различных типах баз данных NoSQL.

Что такое база данных NoSQL?

База данных NoSQL — это база данных, в которой данные хранятся в формате, отличном от реляционных таблиц.

Как написать запрос NoSQL?

Каждая база данных NoSQL будет иметь собственный подход к написанию запросов. Посетите интерактивную документацию MongoDB, чтобы узнать больше о запросах к базе данных MongoDB.

Тяжело ли изучать NoSQL?

Нет, базы данных NoSQL несложно изучить. Фактически, многие разработчики считают данные моделирования в базах данных NoSQL невероятно интуитивно понятными. Например, документы в MongoDB сопоставляются со структурами данных в большинстве популярных языков программирования, что делает программирование быстрее и проще.

Обратите внимание, что тем, кто прошел обучение и имеет опыт работы с реляционными базами данных, скорее всего, придется немного поучиться, поскольку они приспосабливаются к новым способам моделирования данных в базах данных NoSQL.

Является ли JSON NoSQL?

Базы данных документов — это тип базы данных NoSQL, в которой данные хранятся в документах JSON или BSON.

Какой язык используется для запросов NoSQL?

Базы данных NoSQL охватывают множество типов и реализаций. В результате к базам данных NoSQL можно обращаться с помощью различных языков запросов и API. К MongoDB, самой популярной в мире базе данных NoSQL, можно обращаться с помощью языка запросов MongoDB (MQL).

Оставить комментарий

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

© 2019 Штирлиц Сеть печатных салонов в Перми

Цифровая печать, цветное и черно-белое копирование документов, сканирование документов, ризография в Перми.

Карта сайта