human
リレーショナルデータベースは非規制とどのように異なりますか？彼の間の利点と欠点は何ですか？
gpt
リレーショナルデータベースは構造化されています。つまり、データはテーブルに編成されます。多くの場合、これらのテーブルのデータには、互いに靭帯または依存関係があります。非規制データベースが文書化されています。つまり、すべての情報がリストに保存されます。

リレーショナルデータベースの利点：
 - 構造化されたデータに最適です
 - 複雑なリクエストに最適です
 - データに応じた便利なナビゲーション
 - テーブル間の接続と制限による高レベルのデータ統合
 - 取引は安全です

リレーショナルデータベースの短所：
 - スキームの予備的な定義
 - 変化する要件への適応はありません：動的要素の変更は、1つのテーブル内の他のすべてのアイテムに影響します
 - データ処理が遅くなる可能性があります。高価な機器では高性能が可能です

次に、非規制データベースの利点と短所について書きます。

非規制データベースの利点
 - 柔軟なデータモデル
 - 変化する要件への迅速な適応：動的要素の変更は他のアイテムに影響しません
 - 膨大な量の非構造化データの保存
 - 高効率

短所
 - データの整合性とシーケンスを確認することは困難です
human
非参照データベースにさまざまな非構造化データがある場合、リクエストを作成する方法は？
gpt
構造化されていないJSONデータを意味する場合、一部のベースにはSQLリクエストに代わるものがあります。
これらの言語の構文は、すべてのドキュメント /行にフィールドが存在しない可能性がある動的なものを考慮に入れています。
human
たとえば、PostgreSQLでJSONを検索する方法は？
gpt
特定のフィールドを取得することに興味がありますか、それとも一般的にテキストJSONで特定のリボンを探していますか？