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NoSQL e archivio documenti

Motore di database orientato ai documenti compatibile con MongoDB. Archivia strutture dati JSON flessibili, indicizza le tue raccolte ed esegui pipeline di aggregazione complesse.

9 min letto·Livello intermedio·Revisionato il 19 ago 2026
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Panoramica

Il negozio di documenti Aurabase

Oltre al motore relazionale PostgreSQL, Aurabase consente di attivare un motore NoSQL Document Store isolato per progetto. Offre la flessibilità di documenti semistrutturati con la robustezza dell'infrastruttura Aurabase (backup, controllo accessi, osservabilità).

Casi d'uso consigliati

Scegli il motore NoSQL per il monitoraggio/analisi di eventi, cataloghi di prodotti con attributi eterogenei, telemetria in tempo reale e sessioni utente.

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Esempi

Operazioni di raccolta

nosql-insert.tstypescript
const { data, error } = await aura.nosql
  .collection('events')
  .insertOne({
    type: 'user_signup',
    userId: 'usr_9482',
    metadata: { country: 'FR', plan: 'pro' },
    timestamp: new Date(),
  })
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Caratteristiche

Motore ottimizzato per la produzione

Schema flessibile

Documenti JSON/BSON dinamici. Ideale per log, cataloghi e-commerce, telemetria IoT e profili non standardizzati.

Operatori di interrogazione

$eq, $ne, $in, $nin, $gt, $gte, $regex, $exists e query su oggetti e array nidificati.

Pipeline di aggregazione

Trasformazioni in più passaggi con $match, $project, $group, $sort, $unwind e calcoli metrici in streaming.

Indicizzazione potente

Indici di testo semplici e composti per la ricerca full-text e indici TTL con eliminazione automatica dei documenti scaduti.

Spiegare e profilare

Piano di esecuzione dettagliato per ciascuna query (COLLSCAN vs IXSCAN, tempo di esecuzione, indici utilizzati).

API REST e SDK unificato

Accesso diretto tramite endpoint REST /v1/nosql/{project_id}/* o l'SDK @aurabase/aurabase-js.

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Prestazioni

Ottimizzazione delle query (spiegazione)

Ogni query può essere analizzata per ispezionare i passaggi di esecuzione, identificare se è stato richiesto un indice (IXSCAN) o se è stata effettuata una scansione completa (COLLSCAN):

explain-plan.jsonjson
{
  "queryPlanner": {
    "winningPlan": {
      "stage": "IXSCAN",
      "indexName": "metadata.country_1_timestamp_-1",
      "keysExamined": 42,
      "docsExamined": 42
    },
    "executionTimeMillis": 1.2
  }
}
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Architettura

PostgreSQL vs NoSQL: quale motore scegliere?

CriterioPostgreSQL (relazionale)Archivio documenti (NoSQL)

StructureSchema rigoroso, migrazioni con versioneSchema dinamico senza vincoli rigidi

Relations & JointuresJoin SQL complessi, chiavi esterneDocumenti nidificati/denormalizzati

Contrôle d’accèsAutorizzazioni SQL dichiarative di sicurezza a livello di riga (RLS) per raccolta e token di ruolo

Recherche Vectoriellepgvettore nativo con HNSWFiltraggio per attributi e indici di testo

Idéal pourCore banking, B2B SaaS, gestione dei dirittiLog, cataloghi dinamici, IoT, eventi

Ultimo aggiornamento · 19 ago 2026