MongoDB для Python - NoSQL база данных.

MongoDB - это документоориентированная база данных, которая предоставляет гибкое хранение и обработку данных. Она разработана для работы с большими объемами данных и обеспечивает высокую производительность и масштабируемость. 🔥 Telegram канал о нейросетях с к кучей фишек и кодом из видео: 📌 Python - 📌 Папка отборных каналов для Python разработчиков - Основные характеристики MongoDB: 1. Документоориентированная модель данных: MongoDB хранит данные в формате BSON (Binary JSON), который представляет собой бинарное представление JSON-подобных документов. Каждый документ может иметь различную структуру, что позволяет гибко моделировать данные. 2. Гибкость схемы: В отличие от реляционных баз данных, в MongoDB не требуется строгая схема данных. Это означает, что каждый документ может иметь свою уникальную структуру, и в него можно добавлять новые поля без изменения схемы всей коллекции. 3. Горизонтальное масштабирование: MongoDB позволяет горизонтально масштабировать базу данных, добавляя новые серверы и распределяя данные по ним. Это обеспечивает высокую производительность и возможность обработки больших объемов данных. 4. Репликация: MongoDB поддерживает репликацию данных, что позволяет создавать резервные копии и обеспечивать отказоустойчивость системы. Репликация осуществляется путем создания нескольких копий данных на разных серверах. 5. Высокая производительность: Благодаря своей архитектуре и использованию индексов MongoDB обеспечивает высокую производительность при выполнении запросов. Она также поддерживает агрегацию данных, что позволяет выполнять сложные аналитические запросы. 6. Широкий набор инструментов: MongoDB предоставляет различные инструменты для работы с данными, включая язык запросов MongoDB Query Language (MQL), который позволяет выполнять мощные запросы к базе данных. MongoDB широко используется в различных областях, включая веб-разработку, аналитику данных, мобильные приложения и другие. Ее гибкость и масштабируемость делают ее популярным выбором для хранения и обработки больших объемов данных.