Comment iDBQuery interroge-t-il du JSON imbriqué ou des documents MongoDB ?

Toutes les données ne sont pas de nettes lignes et colonnes. Les bases de données documentaires et les charges utiles JSON imbriquent des champs dans des champs et contiennent des tableaux de sous-enregistrements, ce qui déroute les outils conçus uniquement pour des tables plates. iDBQuery est conçu pour fonctionner avec les deux.

• Lit la structure imbriquée. Il peut naviguer dans les objets et tableaux imbriqués — un `address.city` à l'intérieur d'un document client, ou des lignes de commande imbriquées dans une commande — pour en extraire les valeurs dont votre question a besoin.
• Sources documentaires natives. MongoDB se connecte directement, et les fichiers JSON ainsi que les colonnes JSON des bases de données relationnelles sont aussi pris en charge, de sorte que les données semi-structurées ne sont pas des citoyens de seconde zone.
• Se combine aux données relationnelles. Comme tout se fond dans un seul modèle interrogeable en direct, vous pouvez joindre une collection MongoDB à une table SQL et répondre sur les deux en une seule question.

Cela compte pour les données d'applications modernes, où les journaux d'événements, les catalogues de produits et les profils d'utilisateurs vivent souvent sous forme de documents. Comme pour les sources structurées, iDBQuery montre comment il est parvenu à la réponse et rattache les enregistrements sous-jacents, de sorte que même une donnée tirée du fond d'un document imbriqué est traçable jusqu'à son origine. Vous bénéficiez de la souplesse des données documentaires sans avoir à les aplatir vous-même au préalable.