Unterschiede zwischen SQL- und NoSQL-Datenbanken – MySQL- und MongoDB-Vergleich

Bei der weltweit vorhandenen Datenmenge ist es fast unmöglich, Daten ohne geeignete Datenbanken zu verwalten. Auf dem heutigen Markt gibt es verschiedene Arten von Datenbanken, und die Entscheidung für die beste Datenbank, die zu Ihrem Unternehmen passt, kann eine überwältigende Aufgabe sein. Daher werde ich in diesem Artikel über SQL vs. NoSQL diese beiden Arten von Datenbanken vergleichen, um Ihnen bei der Auswahl zu helfen, welche Art von Datenbank Ihnen und Ihrer Organisation helfen kann.

Die folgenden Themen werden in diesem Artikel behandelt:

• • Was ist SQL?
  • Was ist NoSQL?
  • SQL vs. NoSQL
  • Beispiele für SQL und NoSQL
  • Was ist MySQL?
  • Was ist MongoDB?
  • MySQL vs. MongoDB
  • Demo:Werte in Tabellen und Sammlungen einfügen

Also, fangen wir an, Leute!!

Was ist SQL?

SQL, auch bekannt als Structured Query Language, ist der Kern der relationalen Datenbank, die für den Zugriff auf und die Verwaltung der Datenbanken verwendet wird. Diese Sprache wird verwendet, um Daten aus einem strukturierten Datenformat in Form von Tabellen zu manipulieren und abzurufen, und enthält Beziehungen zwischen diesen Tabellen. Die Beziehungen könnten wie folgt aussehen:

• Eine Eins-zu-Eins-Beziehung liegt vor, wenn eine einzelne Zeile in Tabelle A mit einer einzelnen Zeile in Tabelle B verknüpft ist.
• Eine 1:n-Beziehung liegt vor, wenn eine einzelne Zeile in Tabelle A mit vielen Zeilen in Tabelle B verknüpft ist.
• Eine Viele-zu-Viele-Beziehung liegt vor, wenn viele Zeilen in Tabelle A mit vielen Zeilen in Tabelle B verknüpft werden können.
• Eine selbstreferenzierende Beziehung liegt vor, wenn ein Datensatz in Tabelle A mit derselben Tabelle selbst verknüpft ist.

Lassen Sie uns als Nächstes in diesem Artikel verstehen, was NoSQL ist?

Was ist NoSQL?

NoSQL, oder am häufigsten bekannt als nicht nur SQL-Datenbank, bietet einen Mechanismus zum Speichern und Abrufen von unstrukturierten Daten. Diese Art von Datenbank kann eine enorme Datenmenge verarbeiten und verfügt über ein dynamisches Schema. Eine NoSQL-Datenbank hat also keine spezifische Abfragesprache, keine oder nur sehr wenige Beziehungen, sondern hat Daten, die im Format von Sammlungen und Dokumenten gespeichert sind.

Also kann eine Datenbank ein ‘n’ haben Anzahl von Sammlungen und jede Sammlung kann ‚m‘ haben Anzahl Dokumente. Betrachten Sie das folgende Beispiel.

Wie Sie dem obigen Bild entnehmen können, gibt es eine Mitarbeiterdatenbank mit zwei Sammlungen, nämlich der Mitarbeiter- und der Projektsammlung. Jetzt hat jede dieser Sammlungen Dokumente, die im Grunde die Datenwerte sind. Sie können also davon ausgehen, dass die Sammlungen Ihre Tabellen und die Dokumente Ihre Felder in den Tabellen sind .

Okay, nun, da Sie wissen, was SQL und NoSQL sind, lassen Sie uns nun sehen, wie diese Datenbanken gegeneinander stehen.

SQL vs. NoSQL

In diesem Duell werde ich also diese beiden Datenbanken aus folgenden Gründen vergleichen:

1. 1. Datenbanktyp
   2. Schema
   3. Datenbankkategorien
   4. Komplexe Abfragen
   5. Hierarchische Datenspeicherung
   6. Skalierbarkeit
   7. Sprache
   8. Online-Verarbeitung
   9. Basiseigenschaften
   10. Externer Support

Datenbanktyp

SQL wird eine relationale Datenbank genannt da es strukturierte Daten in definierten Zeilen und Spalten organisiert, wobei jede Tabelle mit den anderen Tabellen in der Datenbank in Beziehung steht.

NoSQL hingegen ist als nicht-relationale Datenbank bekannt . Dies liegt daran, dass Daten in Form von Sammlungen ohne oder mit wenigen Beziehungen zwischen ihnen gespeichert werden.

Schema

SQL benötigt ein vordefiniertes Schema für strukturierte Daten. Bevor Sie also beginnen, SQL zum Extrahieren und Bearbeiten von Daten zu verwenden, müssen Sie sicherstellen, dass Ihre Datenstruktur in Form von Tabellen vordefiniert ist.

NoSQL hat jedoch ein dynamisches Schema für unstrukturierte Daten. Wenn Sie also eine NoSQL-Datenbank verwenden, ist kein vordefiniertes Schema vorhanden, und das vollständige Schema Ihrer Daten hängt vollständig davon ab, wie Sie Daten speichern möchten. d.h. welche Felder möchten Sie in Dokumenten und Sammlungen speichern.

Datenbankkategorien

Die SQL-Datenbanken sind t fähige basierte Datenbanken . Sie können also „n“ Tabellen haben, die miteinander in Beziehung stehen, und jede Tabelle kann Zeilen und Spalten haben, die Daten in jeder Zelle der Tabelle speichern.

Wenn wir nun über NoSQL-Datenbanken sprechen, dann haben NoSQL-Datenbanken die folgenden Kategorien von Datenbanken:

• Dokumentendatenbank – Es paart jeden Schlüssel mit einer komplexen Datenstruktur, die als Dokument bekannt ist. Es kann viele verschiedene Schlüssel-Wert-Paare oder Schlüssel-Array-Paare oder sogar verschachtelte Dokumente enthalten
• Schlüsselwertspeicher – Sie sind die einfachsten NoSQL-Datenbanken. Jedes einzelne Element in der Datenbank wird als Attributname oder Schlüssel zusammen mit seinem Wert gespeichert.
• Grafikspeicher – Sie werden verwendet, um Informationen über Netzwerke, wie z. B. soziale Verbindungen, zu speichern. Zu den Graph Stores gehören Neo4J und HyperGraphDB.
• Wide Column Stores – Wide Column Stores wie Cassandra und HBase sind für Abfragen über große Datasets optimiert und speichern Datenspalten statt Zeilen zusammen.

Also speichern SQL-Datenbanken Daten in Form von Tabellen und NoSQL-Datenbanken speichern Daten in Form von Schlüssel-Wert-Paaren, Dokumenten, Diagrammdatenbanken oder Wide-Column-Speichern.

Komplexe Abfragen

SQL ist besser geeignet für komplexe Abfrageumgebungen im Vergleich zu NoSQL, da das Schema in SQL-Datenbanken strukturiert ist und Daten in einem tabellarischen Format gespeichert sind. Selbst wenn Sie verschachtelte Abfragen mit vielen Unterabfragen innerhalb der äußeren Abfrage anwenden möchten, können Sie dies einfach tun, indem Sie die richtigen Tabellen- und Spaltennamen verwenden.

Nun, der Grund, warum NoSQL-Datenbanken nicht gut für komplexe Abfragen geeignet sind Das liegt daran, dass die NoSQL-Datenbanken nicht in einer Standardsprache wie SQL abgefragt werden.

Hierarchische Datenspeicherung

Nun, wenn wir die Datenbanken bezüglich dieses Faktors vergleichen, NoSQL eignet sich besser für hierarchische Speicherung im Vergleich zu SQL-Datenbanken.

Das liegt daran, dass mit zunehmender Anzahl von Tabellen auch die Komplexität der Aufrechterhaltung der Beziehungen zwischen ihnen zunimmt. In einem solchen Szenario können Sie also die riesige Menge an Tabellen mit vielen Spalten nicht miteinander in Beziehung setzen. Wenn Sie jedoch eine NoSQL-Datenbank in Betracht ziehen, eignet sich diese Art von Datenbank besser für die hierarchische Datenspeicherung, da sie der Schlüssel-Wert-Paar-Methode zum Speichern von Daten folgt, die JSON-Daten ähnelt.

Skalierbarkeit

Die SQL-Datenbanken sindvertikal skalierbar . Sie können die Datenserver auslasten, indem Sie die Hardware optimieren, z. B. durch Erhöhen von CPU, RAM, SSD usw.

Andererseits sind NoSQL-Datenbanken horizontal skalierbar . Sie können einen Lastenausgleich durchführen, indem Sie Ihrem Cluster weitere Server hinzufügen, um eine große Menge an Datenverkehr zu bewältigen.

Sprache

Die SQL-Datenbanken haben eine bestimmte Sprache und es variiert nicht von Datenbank zu Datenbank. Diese Art von Datenbanken verwendet SQL (Structured Query Language) zum Abrufen und Bearbeiten der Daten.

DieNoSQL-Datenbanken haben keine spezifische Sprache wird für Abfragen verwendet und variiert von Datenbank zu Datenbank. In der NoSQL-Datenbank konzentrieren sich die Abfragen hauptsächlich auf die Sammlung von Dokumenten und die Sprache ist als UnQL (Unstructured Query Language) bekannt.

Online-Verarbeitung

Wenn man SQL und NoSQL vergleicht, werden SQL-Datenbanken basierend auf diesem Faktor für hochleistungsfähige transaktionale Anwendungen verwendet. Nun, das liegt daran, dass SQL Atomarität, Integrität und Stabilität der Daten bietet. Sie können NoSQL auch für Transaktionszwecke verwenden, aber es ist bei hoher Last und für komplexe Transaktionsanwendungen immer noch nicht stabil genug. Sie können also verstehen, dass SQL hauptsächlich für OLTP (Online Transactional Processing) und NoSQL hauptsächlich für OLAP (Online Analytical Processing) verwendet wird.

Basiseigenschaften

SQL-Datenbanken basieren auf ACID-Eigenschaften (Atomizität, Konsistenz, Isolation und Dauerhaftigkeit), während die NoSQL-Datenbanken auf dem Brewers CAP-Theorem basieren ( Konsistenz, Verfügbarkeit und Partitionstoleranz ).

Lassen Sie mich Ihnen zuerst die ACID-Eigenschaften erklären:

• Atomizität :Atomizität bezieht sich auf die Transaktionen, die vollständig abgeschlossen oder fehlgeschlagen sind, wobei sich die Transaktion auf eine einzelne logische Operation von Daten bezieht. Das bedeutet, wenn ein Teil einer Transaktion fehlschlägt, schlägt die gesamte Transaktion fehl und der Datenbankstatus bleibt unverändert.
• Konsistenz :Konsistenz stellt sicher, dass die Daten alle Validierungsregeln erfüllen müssen. Mit einfachen Worten können Sie sagen, dass Ihre Transaktion die Datenbank niemals verlässt, ohne ihren Status zu vervollständigen.
• Isolierung :Das Hauptziel der Isolierung ist die Gleichzeitigkeitskontrolle.
• Haltbarkeit :Dauerhaftigkeit bedeutet, dass, wenn eine Transaktion festgeschrieben wurde, sie auftritt, was auch immer dazwischen kommen mag, wie z. B. Stromausfall, Absturz oder jede Art von Fehler.

Kommen wir zum CAP-Theorem,

Brewers CAP Theorem besagt, dass eine Datenbank höchstens zwei von drei Garantien erfüllen kann:Konsistenz, Verfügbarkeit und Partitionstoleranz. Hier

• Konsistenz: Alle Knoten sehen gleichzeitig dieselben Daten.
• Verfügbarkeit: Garantiert, ob jede Anfrage erfolgreich oder fehlgeschlagen ist.
• Partitionstoleranz: Garantiert, ob ein System trotz Nachrichtenverlust oder Ausfall eines Teils des Systems weiter funktioniert.

NoSQL kann Konsistenz und hohe Verfügbarkeit nicht zusammen bieten.

Externer Support

Alle SQL-Anbieter bieten exzellenten Support, da SQL seit mehr als 40 Jahren existiert. Für einige NoSQL-Datenbanken stehen jedoch nur begrenzte Experten zur Verfügung, und Sie müssen sich immer noch auf die Unterstützung der Community verlassen, um Ihre groß angelegten NoSQL-Bereitstellungen bereitzustellen. Dies liegt daran, dass NoSQL Ende der 2000er Jahre auf den Markt kam und die Leute es noch nicht viel erforscht haben.

Wenn ich also die Unterschiede zwischen SQL und NoSQL in diesem Artikel über SQL vs. NoSQL zusammenfassen muss, können Sie sich auf die folgende Tabelle beziehen.

Tabelle 1: Unterschiede zwischen SQL und NoSQL – SQL vs. NoSQL

Also, Leute, damit kommen wir zu einem Ende dieser Konfrontation zwischen SQL und NoSQL. Nachdem wir nun so viel über SQL und NoSQL gesprochen haben, möchte ich Ihnen einige Beispiele dafür zeigen.

Beispiele für SQL und NoSQL

Beispiele für SQL und NoSQL sind wie folgt:

Jetzt sind die beliebtesten Datenbanken von SQL und NoSQL MySQL und MongoDB .

Als Nächstes werden wir in diesem Artikel über SQL vs. NoSQL MySQL und MongoDB vergleichen. Zuvor können Sie sich aber auch dieses Video zu SQL vs. NoSQL ansehen.

SQL vs NoSQL – Unterschied S/W SQL &NoSQL-Datenbanken | Edureka

In diesem Edureka-Video zu SQL vs. NoSQL werden die Unterschiede zwischen SQL und NoSQL erläutert. Außerdem werden die Unterschiede zwischen MySQL und MongoDB erläutert.

Was ist MySQL?

MySQL ist ein relationales Open-Source-Datenbankverwaltungssystem, das auf vielen Plattformen funktioniert. Es bietet Mehrbenutzerzugriff zur Unterstützung vieler Speicher-Engines und wird von Oracle unterstützt. Sie können also eine kommerzielle Lizenzversion von Oracle kaufen, um Premium-Support-Services zu erhalten.

Die folgenden sind die Merkmale von MySQL:

• Einfache Verwaltung – Die Software lässt sich sehr einfach herunterladen und verwendet auch einen Ereignisplaner, um die Aufgaben automatisch zu planen.
• Robuste Transaktionsunterstützung – Besitzt die ACID-Eigenschaft (Atomicity, Consistency, Isolation, Durability) und ermöglicht auch die Unterstützung verteilter Multiversionen.
• Umfassende Anwendungsentwicklung – MySQL verfügt über Plugin-Bibliotheken, um die Datenbank in jede Anwendung einzubetten. Es unterstützt auch gespeicherte Prozeduren, Trigger, Funktionen, Ansichten und vieles mehr für die Anwendungsentwicklung. Sie können sich auf das RDS-Tutorial beziehen, um das RDBMS von Amazon zu verstehen.
• Hochleistung – Bietet Dienstprogramme zum schnellen Laden mit unterschiedlichen Speichercaches und Tabellenindexpartitionierung.
• Niedrige Gesamtbetriebskosten – Dies reduziert Lizenzkosten und Hardwareausgaben.
• Open Source &24*7-Support – Dieses RDBMS kann auf jeder Plattform verwendet werden und bietet 24*7 Support für Open Source und Enterprise Edition.
• Sicherer Datenschutz – MySQL unterstützt leistungsstarke Mechanismen, um sicherzustellen, dass nur autorisierte Benutzer Zugriff auf die Datenbanken haben.
• Hohe Verfügbarkeit – MySQL kann Hochgeschwindigkeits-Master/Slave-Replikationskonfigurationen ausführen und bietet Cluster-Server.
• Skalierbarkeit und Flexibilität – Mit MySQL können Sie tief eingebettete Anwendungen ausführen und Data Warehouses mit einer riesigen Datenmenge erstellen.

Lassen Sie uns als Nächstes in diesem Artikel verstehen, was MongoDB ist?

Was ist MongoDB?

MongoDB ist eine nicht-relationale Datenbank, die die Daten in Dokumenten speichert. Diese Art von Datenbank speichert zusammengehörige Informationen für eine schnelle Abfrageverarbeitung.

Die Funktionen von MongoDB sind wie folgt:

• Indexierung: Es werden Indizes erstellt, um die Suchleistung zu verbessern.
• Replikation: MongoDB verteilt die Daten auf verschiedene Maschinen.
• Ad-hoc-Abfragen: Es unterstützt Ad-hoc-Abfragen, indem es die BSON-Dokumente indexiert und eine einzigartige Abfragesprache verwendet.
• Schemalos: Es ist sehr flexibel wegen seiner schemalosen Datenbank, die in C++ geschrieben ist.
• Sharding: MongoDB verwendet Sharding, um Bereitstellungen mit sehr großen Datensätzen und Vorgängen mit hohem Durchsatz zu ermöglichen.

Okay, nun, da Sie wissen, was MySQL und MongoDB sind, lassen Sie uns nun sehen, wie diese Datenbanken im Vergleich zueinander stehen.

MySQL vs. MongoDB

In diesem Duell werde ich also diese beiden Datenbanken aus folgenden Gründen vergleichen:

1. 1. Abfragesprache
   2. Flexibilität des Schemas
   3. Beziehungen
   4. Sicherheit
   5. Leistung
   6. Unterstützung
   7. Hauptfunktionen
   8. Replikation
   9. Nutzung
   10. Aktive Community

Abfragesprache

MySQL verwendet die Sprache für strukturierte Abfragen (SQL) . Diese Sprache ist einfach und besteht hauptsächlich aus DDL-, DML-, DCL- und TCL-Befehlen zum Abrufen und Bearbeiten von Daten. MongoDB hingegenverwendet eine unstrukturierte Abfragesprache . Die Abfragesprache ist also im Grunde die MongoDB-Abfragesprache. Siehe Bild unten.

Flexibilität des Schemas

MySQL hat eine gute Schemaflexibilität für strukturierte Daten da Sie nur Tabellen und Spalten klar definieren müssen. Auf der anderen Seite hat MongoDB jetzt keine Einschränkungen beim Schemadesign . Sie können einige Dokumente in einer Sammlung direkt erwähnen, ohne dass Beziehungen zwischen diesen Dokumenten bestehen. Das einzige Problem mit MongoDB ist jedoch, dass Sie Ihr Schema basierend darauf optimieren müssen, wie Sie auf die Daten zugreifen möchten.

Beziehungen

Beim Vergleich von MySQL und MongoDB basierend auf diesem Faktor, MySQL unterstützt Beziehungen mit Hilfe von JOIN-Anweisungen aber MongoDB unterstützt die JOIN-Anweisungen nicht . Es unterstützt jedoch das Platzieren eines Dokuments in einem anderen Dokument (auch bekannt als das Einbetten von Dokumenten) und mehrdimensionale Datentypen wie Arrays.

Sicherheit

MySQL verwendet grundsätzlich ein Privilegien-basiertes Sicherheitsmodell . Diese Art von Sicherheitsmodell authentifiziert einen Benutzer und erleichtert die Benutzerrechte für eine bestimmte Datenbank.

MongoDB hingegen verwendet eine rollenbasierte Zugriffskontrolle mit einem flexiblen Satz von Berechtigungen, die Sicherheitsfunktionen wie Autorisierung und Authentifizierung bereitstellen.

Leistung

Beim Vergleichen von MySQL und MongoDB bezüglich dieses Parameters möchte ich Ihnen sagen, dass MySQL im Vergleich zu MongoDB ziemlich langsam ist wenn große Datenbanken betrachtet werden. Dies liegt hauptsächlich daran, dass MySQL nicht für große und unstrukturierte Datenmengen verwendet werden kann.

MongoDB kann jedoch große unstrukturierte Daten verarbeiten. Es ist also schneller als MySQL, wenn große Datenbanken in Betracht gezogen werden, da es Benutzern ermöglicht, Abfragen so durchzuführen, dass die Belastung der Server reduziert wird.

Unterstützung

Nun, beide bieten exzellenten Support rund um die Uhr für Sicherheitskorrekturen, Wartungsversionen, Fehlerbehebungen, Patches und Updates. Es gibt also keinen Unterschied zwischen beiden basierend auf diesem Parameter.

Hauptfunktionen

Die wichtigsten Funktionen von MySQL und MongoDB können Sie dem folgenden Bild entnehmen:

Replikation

MySQL unterstützt die Master-Slave-Replikation und Master-Master-Replikation. MongoDB hingegen unterstützt integrierte Replikation, Sharding und automatische Wahlen. Mithilfe der automatischen Wahlen in MongoDB können Sie also eine andere oder sekundäre Datenbank einrichten, die automatisch übernimmt, wenn die primäre Datenbank ausfällt.

Verwendung

Sie können sich auf das folgende Bild beziehen, um zu verstehen, wo Sie MySQL und MongoDB verwenden:

Aktive Community

Beim Vergleich von MySQL mit MongoDB basierend auf diesem Faktorbieten MySQL-Datenbanken eine bessere Community als MongoDB da es Eigentum der Oracle Corporation ist und von dieser verwaltet wird.

Wenn ich also die Unterschiede zwischen MySQL und MongoDB zusammenfassen muss, können Sie sich auf die folgende Tabelle beziehen.

Tabelle 2: Unterschiede zwischen MySQL und MongoDB – SQL vs. NoSQL

Also, Leute, damit kommen wir zu einem Ende dieser Konfrontation zwischen MySQL und MongoDB. Jetzt, da Sie so viel mehr über MySQL und MongoDB wissen, ist Ihnen vielleicht eine Frage aufgefallen, z. B. Ob Unternehmen sich für MySQL oder MongoDB entscheiden sollten?

Nun, es gibt keinen klaren Gewinner zwischen den beiden. Die Wahl der Datenbank hängt vollständig vom Schema Ihrer Datenbank und davon ab, wie Sie darauf zugreifen möchten. Dennoch können Sie MySQL verwenden, wenn Sie ein festes Schema, viele Transaktionen, geringe Wartung, Datensicherheit mit einem begrenzten Budget und MongoDB haben, während Sie ein instabiles Schema, hohe Verfügbarkeit, Cloud-Computing und integriertes Sharding haben.

Es wird also kein endgültiges Urteil darüber geben, welches von ihnen das Beste ist, da jedes von ihnen auf der Grundlage Ihrer Anforderungen hervorragend ist.

Da Sie nun die Unterschiede zwischen MySQL und MongoDB kennen, möchte ich Ihnen als Nächstes in diesem Artikel über SQL vs. NoSQL zeigen, wie Sie Daten in Tabellen und Sammlungen in MySQL Workbench bzw. MongoDB Compass einfügen.

Demo:Daten in Tabellen und Sammlungen einfügen

Beginnen wir mit dem Einfügen von Daten in eine Tabelle mit MySQL Workbench.

Daten mit MySQL Workbench in eine Tabelle einfügen

Um Daten mit MySQL Workbench in Tabellen einzufügen, können Sie die folgenden Schritte ausführen:

Schritt 1: Open MySQL Workbench and create a connection. To know how to create a connection, you refer to the MySQL Workbench Tutorial.

Step 2: Now, once your connection has been created, open your connection and then you will be redirected to the following dashboard.

Step 3: Now to create a database and a table, follow the below queries:

//Create Database
CREATE DATABASE Employee_Info;
//Use Database
USE Employee_Info;
//Create Table
CREATE TABLE Employee
(EmpID int,
EmpFname varchar(255),
EmpLname varchar(255),
Age int,
EmailID varchar(255),
PhoneNo int8,
Address varchar(255));

Step4: Now, once your table is created, to insert values into the table, use the INSERT INTO syntax as below:

//Insert Data into a Table
INSERT INTO Employee(EmpID, EmpFname, EmpLname,Age, EmailID, PhoneNo, Address)
VALUES ('1', 'Vardhan','Kumar', '22', '[email protected]', '9876543210', 'Delhi');

Step 5: When you view your table, you will the output as below.

Now, next in this article on SQL vs NoSQL, let us see how to create database and collections in MongoDB Compass.

Insert data into a collection using MongoDB Compass

To insert data into tables using MongoDB Compass, you can follow the below steps:

Step 1: Open MongoDB Compass and create a host . Once your host is created click on Connect. Siehe unten.

Step 2: Now, once your host is connected, to create a database, click on the Create Database option and mention the Database and the Collection Name.

Step 3: Now, open your database, and choose the collection. Here I have chosen samplecollection. To add documents into the collection, choose the Insert Document option and mention the parameters . Here I have mentioned the EmpID and EmpName.

Now with this, we come to an end of this comparison on SQL vs NoSQL . I Hope you guys enjoyed this article and understood all the differences. So, if you have read this, you might have a clear idea about which database will suit your needs.

Now that you have understood the comparison between SQL &NoSQL, check out the MySQL DBA Certification Training &MongoDB Certification Training by Edureka, a trusted online learning company with a network of more than 250,000 satisfied learners spread across the globe.

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