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Créer une application RESTful avec Quarkus et Eclipse JNoSQL alimentée par MongoDB

Créer une application RESTful avec Quarkus et Eclipse JNoSQL alimentée par MongoDB

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Créer une application RESTful moderne et performante avec Quarkus et Eclipse JNoSQL alimentée par MongoDB, c’est possible ! Découvrez comment dans ce tutoriel.

Intégration Facile des Bases de Données NoSQL avec Eclipse JNoSQL et Quarkus

Quarkus est une plate-forme Java open source qui offre une excellente performance et une faible empreinte mémoire. Il est conçu pour être très rapide à démarrer et à s’exécuter, ce qui en fait un excellent choix pour les applications cloud et mobiles. Quarkus est également très intégré avec Eclipse JNoSQL, ce qui permet aux développeurs de bénéficier des avantages des bases de données NoSQL sans avoir à se soucier des configurations complexes.

L’utilisation conjointe de Eclipse JNoSQL et Quarkus est un excellent moyen de simplifier le développement d’applications modernes qui utilisent des bases de données NoSQL. Les développeurs peuvent facilement intégrer des bases de données NoSQL dans leurs applications grâce à l’API standardisée fournie par Eclipse JNoSQL, tout en bénéficiant des performances et de la faible empreinte mémoire offertes par Quarkus. De plus, le framework offre un environnement de test intégré qui permet aux développeurs de tester leurs applications avec différentes bases de données NoSQL sans avoir à effectuer des configurations complexes. Enfin, Eclipse JNoSQL et Quarkus sont entièrement open source et gratuits, ce qui en fait une solution très abordable pour les développeurs.

Dans l’environnement en constante évolution du développement d’applications modernes, l’adoption des bases de données NoSQL a connu une croissance significative en raison de leurs modèles de données flexibles et de leurs avantages en matière d’évolutivité. Cependant, l’intégration transparente des bases de données NoSQL dans une application peut parfois être complexe et nécessiter des connaissances spécialisées et des configurations complexes. C’est là que Eclipse JNoSQL et Quarkus entrent en jeu, deux technologies puissantes qui, lorsqu’elles sont combinées, simplifient le processus d’intégration et permettent aux développeurs d’exploiter facilement les fonctionnalités des bases de données NoSQL. Eclipse JNoSQL est un framework open source qui fournit une API standardisée et des outils pour travailler avec des bases de données NoSQL. Il offre un modèle de programmation unifié qui masque les complexités des différentes bases de données NoSQL, permettant aux développeurs d’écrire du code indépendant de la technologie sous-jacente. JNoSQL prend en charge une large gamme de bases de données NoSQL, notamment MongoDB, Cassandra, Couchbase et plus encore, ce qui en fait un excellent choix pour la construction d’applications flexibles et évolutives.

Quarkus est une plate-forme Java open source qui offre une excellente performance et une faible empreinte mémoire. Il est conçu pour être très rapide à démarrer et à s’exécuter, ce qui en fait un excellent choix pour les applications cloud et mobiles. Quarkus est également très intégré avec Eclipse JNoSQL, ce qui permet aux développeurs de bénéficier des avantages des bases de données NoSQL sans avoir à se soucier des configurations complexes. De plus, Quarkus propose un environnement de test intuitif qui permet aux développeurs de tester leurs applications avec différentes bases de données NoSQL sans avoir à effectuer des configurations complexes.

L’utilisation conjointe de Eclipse JNoSQL et Quarkus est un excellent moyen de simplifier le développement d

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Introduction to Couchbase for Oracle Developers and Experts: Part 5: Statements and Features

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SQL is the only 22nd century tool available in 21st century

Here are the previous articles comparing architecture, database objects, data types, and data modeling of Oracle with Couchbase. This will focus on SQL support.  

Oracle was the first and staunch supporter of SQL. Oracle’s SQL implementation beat IBM to market by two years.  That changed the fortune of one or two people. :-) All of the modern relational databases implement SQL. So much so, the relational databases are sometimes called SQL databases, much to the chagrin of C. J. Date.  Nations are known by their languages… English, French, and American(!). It’s not a stretch for a class of database systems to be known by their languages as well.  SQL has been so effective, many big data and non-relational systems have picked up SQL as the lingua franca. SQL is here to stay, even for NoSQL systems. 

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NoSQL Is Dead, Long Live NoSQL

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Dynamo accelerated the NoSQL revolution that’s driving the database industry.

Recently, Amazon announced PartiQL – A SQL-Compatible Query Language for their flagship NoSQL database Amazon DynamoDB. This has brought the NoSQL “re:evolution” full circle. It’s wonderful to see the collaborative research from UCSD and Couchbase enabling the industry to move forward.

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Geospatial Search, How Do I Use Thee? Let Me Count the Ways.

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Couchbase Full Text Search (FTS) is a great tool for indexing and querying geospatial data. In this article, I’ll present a geospatial search use case and demonstrate the various ways that we can perform a search of location data using the Couchbase Full Text Search service. I’ll be using Couchbase Server Enterprise Edition 6.6 (running locally in Docker ) to create an FTS index on my sample geospatial dataset and then run geospatial queries against the index.

My family has always enjoyed visiting and exploring Great Smoky Mountains National Park (or GRSM, the National Park Service’s abbreviation), and one day we might be interested in relocating there. But you can’t live in the national park, so we need to consider the various cities and towns near the park and make a short list of the ones to evaluate and possibly visit.

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Analyze This: MongoDB and Couchbase Analytics

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The purpose of computing is insight, not numbers.  — Richard Hamming

The spiral of running the business, analyzing what to change & what to change to, and then changing the business is an eternal one. Do the right analysis, your spiral will get larger.  Else, you’ll spiral down.

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Distributed Multi-Document ACID Transactions in Couchbase

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The Couchbase CTO, Ravi Mayuram, announced the Beta of Distributed Multi-document ACID Transactions in Couchbase Server 6.5. I highly recommend reading Ravi’s blog, which highlights how Couchbase transactions are an innovative union of ACID guarantees with scale, high-availability, performance, and flexibility.

In this article, I will dive deeper into our distributed ACID transactions functionality.

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Index Advisor for Query Workload

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Let’s work with index advisor for query workload.

Overview

As the second feature of Index Advisor released in Couchbase server 6.5 (Developer Preview), the Advisor function extends the scope from advising on a single query to providing index recommendations for query workload and support on session handling. In this article, we look at a brief review of how it works in these two different ways.

You may also like: Indexing Best Practices

Advisor Function On Workload

Advisor function works in the following steps:

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Building a Chatbot With Couchbase, Amazon Lex, and Node.js

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It is no question that the future is going to be automated. We have automated self-driving vehicles, voice assistants, call center and text-based bots, and so much more. However, what does it take to bring automation to your business?

The short answer is that it doesn’t take much more than building standard applications if you’re using the right tools.

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Searching JSON: Comparing Text Search in Couchbase and MongoDB

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"Apps without search is like Google homepage without the search bar."

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It’s hard to design an app without a good search. These days, it’s also hard to find a database without a built-in search. MySQL to NoSQL, Sybase to Couchbase, every database has text search support — built-in like Couchbase or via integration to Elastic — as is the case in Cassandra. Unlike SQL, text search functionality isn’t standardized. Every application needs best of the breed search, but not every database provides the same text search functionality. It’s important to understand the available feature, performance of each text search implementation and choose what fits your application need. After motivating text search, you’ll learn about the text search features you’d need for an effective, compare and contrast those features in MongoDB and Couchbase with examples.

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It’s the Workload, Stupid!

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As an application architect, eventually, you’d choose the database or database service to power your newest application or a microservice. Selecting one of the databases among relational databases was easier. The use cases were roughly divided into OLTP and OLAP (decision support). The workload differences between OLTP and OLAP were well known. OLTP workloads consist of short transactions on few random rows, expecting millisecond responses on pre-compiled queries; OLAP workloads consist of data loads, long-running queries scanning millions of rows of a fact table of a star/snowflake schema. Each had the performance benchmark and TCO well defined, measured and audited via TPC benchmarks. You can make use of these numbers, approximate your workload, understand the needs and capabilities match on other fronts like administration.

Then, there are NoSQL databases. NoSQL databases were invented to handle the webscale performance of operational applications. It had to be elastic to handle the scale and tolerate nodes going down (aka partition tolerance). That sparked the innovation to create databases on a variety of data models and use cases. There are databases for JSON, graphs, time-series and more. From Azure databases to ZODB, from Couchbase to Cassandra. MongoDB to TiDB, spatial to JSON databases — so many different kinds of databases. In fact, NoSQL-databases.org lists 225 databases as of November 2018.

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