在 NoSQL 数据库中建模数据时要记住的 3 个关键事项

在 NoSQL 数据库中建模数据时，需要牢记一些关键事项。 首先，了解关系数据库和非关系数据库之间的区别很重要。 关系数据库，如 MySQL，将数据存储在表和行中。 非关系数据库，如 MongoDB，将数据存储在文档中。 这意味着当您在 NoSQL 数据库中建模数据时，您需要考虑如何以对基于文档的数据库有意义的方式构建数据。 其次，记住需要对数据执行的查询类型很重要。 在关系数据库中，您通常使用 SQL 来查询数据。 但是，在 NoSQL 数据库中，您需要使用不同的查询语言。 例如，在 MongoDB 中，您将使用MongoDB 查询语言(MQL)。 最后，考虑如何为数据编制索引很重要。 在关系数据库中，您通常通过在表和列上创建索引来索引数据。 但是，在 NoSQL 数据库中，您需要以不同方式索引数据。 例如，在 MongoDB 中，您可以在文档和字段上创建索引。 通过牢记这三点，您可以以高效且可扩展的方式在 NoSQL 数据库中建模数据。

分布在多台计算机上的 SQL 数据库旨在脱离关系模型。 有一种常见的误解，认为 NoSQL 数据库缺乏数据模型。 创建模式的第一步是描述数据的组织方式。 因为每种类型的 NoSQL 数据库都有自己的一套数据模型，所以它们之间的差异是很自然的。 因此，模式设计将在应用程序的整个生命周期中迭代。 在决定使用哪个 NoSQL 数据库时，最重要的考虑因素之一是数据模型最适合的用例。 除了各种数据类型和数据结构之外，每个文档还存储多个字段和值。

已经开发出多种强大的查询语言来处理各种类型的字段值，可以使用查询来检索字段值。 NoSQL 数据库在每一行中包含一个键和一个相关的列，它们被称为列族。 它是在四种主要类型的 NoSQL 数据库中存储数据的底层结构。 尽管数据组织方式的细节非常灵活，但有时甚至可能需要“无模式”系统。 文档数据库、宽列数据库和图形数据库通常内置了特定的查询语言。

Nosql 数据库架构示例

NoSQL 数据库是一种非关系数据库，它不使用关系数据库传统的基于表的模式。 NoSQL 数据库通常用于存储不适合关系数据库的大量数据，例如非结构化、具有大量关系或不断变化的数据。

没有必要使用固定模式来管理 NoSQL 数据库中的数据，因为它们没有层次结构。 由于生成和使用的数据量很大，NoSQL 数据库用于具有高存储要求的分布式数据存储。 Twitter、Facebook 和 Google 都是使用 NoSQL 存储数据和构建实时 Web 应用程序的公司。 数据可以存储在键值数据库中，并通过从数据库中检索来用作键值对。 关联数组和集合数据库类型是此类 NoSQL 数据库的常见用途。 文档类型通常用作内容管理系统 (CMS)、博客平台、实时分析和电子商务应用程序的基础。 图数据库中的数据可用于构建社交网络、物流或空间地图。

可以使用该系统在 MapReduce 中定义 CouchDB 视图。 据此，分布式数据存储无法保证三件事中的两件以上。 一般而言，一致性对于数据一致性至关重要，即使在操作完成之后也是如此。 如果服务器无法相互通信，则应保持分区容差。

Nosql 数据库：新常态？

NoSQL数据库平台比传统的关系数据库平台更加灵活和高效。 因为它们不需要严格的模式，所以这些类型的数据库通常更易于使用。 另一方面，它们不具备关系数据库的所有功能。

Nosql 数据建模

什么是NoSQL 数据模型？ 该模型不依赖于关系数据库管理系统 (RDBMS) 的使用。 因此，该模型在数据如何相互交互方面是模棱两可的——它们是如何连接在一起的。

8 Redis Data Modeling Patterns 是一本学习 Redis 数据建模的好书。 它讨论了八种数据模型，这些模型可用于创建现代应用程序，而不受传统关系数据库的限制，而传统关系数据库可能非常昂贵。 NoSQL 平台允许将两个单独的表或集合与一个表集成。 因此，他们将能够更好地了解他们的关系并更轻松地找到所有相关数据。 在 NoSQL 应用程序中，每个表都是它自己的视图，这意味着它的性能独立于应用程序。 有界列表（例如已知大小的列表）作为无界列表嵌入，而无界列表作为无界列表单独嵌入。 在本例中，它是一个，因此需要以下变量：产品、作者、发布日期、评级和评论。

第一种模式与无限边具有多对多关系。 在关系数据库中，您必须通过将各种类型的产品分成表来跟踪它们。 可以使用 Redis Stack 来区分集合的类型字段。 随着您在桶模式中取得进展，您将通过存储和管理时间序列数据来减少开销。 通过将修订模式与实时数据结合使用，可以增强许多用例。 NoSQL 使您能够以多种方式使用这些模式来降低 JOIN 操作的复杂性。 人力资源系统、CMS、产品目录和社交网络等繁重的 JOIN 操作需要使用树图模式。

它不依赖于使用关系数据库管理系统 (RDBMS) 进行加固。 数据可以存储在磁盘、内存驱动器或两者上。 Redis Launchpad 上的许多示例演示了使用 Redis 和 NoSQL 创建应用程序。

Nosql 数据库：存储非关系数据的最佳方式

另一方面，Somenosql 数据库可以在关系数据库上运行。 例如，MongoDB 和 Cassandra 使用 B-Tree 索引，这种索引在大量数据库中都有使用。 Neo4j 中使用的图形模型与关系数据库不兼容。 NoSQL 数据库越来越受欢迎，因为它们比传统数据库更灵活、更高效。 如果您需要一个不基于关系模型的数据模型，那么 nosql 数据库是一个很好的选择也就不足为奇了。

如何设计 Nosql 数据库

这个问题没有明确的答案，因为设计 NoSQL 数据库的最佳方式取决于应用程序的具体需求。 但是，可以遵循一些通用提示以确保数据库设计最佳。 首先，了解将存储在数据库中的数据以及数据之间的关系很重要。 这将有助于确定数据的最佳模式。 接下来，为应用程序选择合适的 NoSQL 数据库技术很重要。 有许多不同的技术可用，每种技术都有自己的优点和缺点。 最后，为性能设计数据库很重要。 这意味着要考虑索引和分片之类的事情。

使用规范化 RDBMS，您可以利用关系范式的内在优势。 NoSQL 数据库的主要优点是它们可以对半结构化聚合和动态实体进行建模。 您应该考虑如何根据层次结构和聚合对 NoSql 建模，而不是实体和关系。 非规范化，如 RDBMS 中所定义，有效地将您的数据库关闭为 NoSQL 数据库。 如果您只需要聚合的一个子集，则必须在代码中加入，或者如果您需要聚合的聚合，则必须解析它。 尽早确定您的关系至关重要。

设计

与面向应用程序的方法相反，NoSQL 数据模型侧重于应用程序将如何查询数据，而不是数据内的关系。 NoSQL数据库设计原则强调数据的灵活性，而不是严格的关系模式。

因此，NoSQL 数据库应该伴随着应用程序架构的相应变化。 作为 NoSQL 方法的一部分，服务器的复杂性从基于 SQL 的数据库中转移出来。 在本文中，我们将研究数据管理的各个方面，并推荐一种采用数据管理层而非 NoSQL 数据库的架构。 面向对象的 NoSQL 数据库通常具有数据实体的嵌套结构。 当始终可以从文档中访问父文档的子结构/子结构时，嵌套数据结构就可以很好地工作。 在某些情况下，可以通过使用嵌套结构来避免双向关系。 在某些关键应用程序中仍然需要关系。

如何管理与传统 RDBMS 的关系已广为人知。 我们如何使用 NoSQL 数据库对关系建模？ 您可以尝试两种策略中的一种。 将数据重复保持在最低限度的一种方法是采用规范化策略。 一种选择是对数据进行反规范化，这可能会提高查询性能。 如果 NoSQL 数据管理方法试图破坏 Edgar Codd 数据管理的历史支柱，它就有被误解的危险。 因此，数据库访问应被视为实现的内部组件，而不是可重用的 API。

跨 NoSQL 存储和数据库保持数据一致性至关重要。 键值文档数据库使用类似于 Berkeley 的 DB API 的索引 API 进行索引。 据报道，W3C 得出结论，NoSQL 数据库应该对索引进行编程访问，而不是基于查询的访问。 因此，仍然需要强制执行数据有效性和完整性约束。 通过将验证移出存储层，我们可以将其集中在我们的数据管理层中。 通常，基于一致性的复制系统可以基于更严格的事务语义在单个数据库存储系统之上实现。 自定义复制和一致性实施对于需要更高完整性或需要更大可扩展性的宽松一致性的应用程序非常有用。

在 CouchDB 中使用多版本并发控制 (MVCC) 风格的冲突解决方案来解决冲突有时是幼稚的。 在 Persevere 2.0 中，可以定义数据模型并将产品链接到其制造商。 经过我们的努力，MVC架构模型得到了有效的实现。 将这种类型的用户界面层重新资本化为 mVC 表明重点已从用户界面逻辑中的数据建模问题转移。

什么是 Nosql 和示例？

NoSQL 数据库（也称为 SQL）是一种以不同于关系数据库的方式存储数据的数据库。 NoSQL 一词是指允许设计各种数据库的数据模型。 文档类型、键值类型、宽列类型和图形是最常见的。

Nosql的架构是什么？

使用NoSQL 数据库方法，运行基于 SQL 的数据库的服务器不再需要处理大量数据。 验证、访问控制、数据映射、相关活动、冲突解决、维护完整性约束和触发过程都从数据库层中删除。

Nosql云数据库的优势

与传统关系数据库相比，使用nosql 云数据库有几个优势。 它们在缩放方面更加灵活。 它们在读写操作方面的表现优于其他类型的软件。 第三个优势是他们更擅长处理数据变化。

Nosql数据库设计用什么工具？

Hackolade、DbSchema 和Cassandra Data Modeler是一些 NoSQL 数据库模式设计工具。 Hackolade 的可视化架构设计非常适合任何类型的 NoSQL 数据库。 DbSchema 从现有的 NoSQL 数据库中提取模式并将它们转换为 XML。

SQL 还是 NoSQL？

NoSQL 数据模型越来越受欢迎，因为它们易于使用且缺乏跨产品的一致性。 SQL 数据库通过跨表处理查询和连接数据，使对结构化数据执行复杂查询变得更加容易。 NoSQL 数据库之间缺乏一致性，以及需要更频繁地查询数据，可能会导致查询时间增加。 如果您出于分析目的需要快速查询数据，SQL 数据库是最可能的解决方案。 但是，如果您需要以更灵活且结构化程度更低的格式存储数据，NoSQL 数据模型可能更适合您。

Nosql文档

随着对更快、更灵活的数据管理解决方案的需求增长， Nosql 文档数据库正变得越来越流行。 这些数据库旨在提供高性能、可扩展性和灵活性，使其成为广泛应用程序的理想选择。

面向文档的数据库是一种现代方法，它使用 JSON 而不是列和行作为数据存储。 在处理半结构化数据时，您可以处理 RDBMS 难以掌握的问题。 文档存储对于敏捷开发人员来说是一种自然而灵活的解决方案，他们可以通过使用它们来更快地工作。 富有表现力的查询语言和多方面的索引为您提供了多种查询选项。 您仍然可以通过执行 ACID 事务从关系数据库保证中受益。 您可以访问 distributedsystems.com 了解有关分布式系统如何提高数据的可扩展性和弹性的更多信息。 各个文档是独立的单元，这使得跨服务器分发更容易，而不会导致数据局部性受到影响。

在文档数据库中使用直观、实用的建模使模型比关系数据库中使用的模型读取速度更快。 预计数据质量会降低，并且存在由于刚性表而导致数据恶化的风险。 关系数据库没有原生的横向扩展，所以如果你想对现有的数据库进行分区（分片），你将不得不为一个昂贵的横向扩展系统买单。 面向文档的数据库可以存储各种类型的文档，通常不需要输入任何字段。 尽管每个领域都是不同的，但有一个共同的结构组成。 每个文档都包含一个唯一的 ID，可用于添加、更改、删​​除或查询信息。 封装封装数据（或信息）通常以标准格式或解码完成。

面向文档的数据库具有比传统数据库灵活得多的结构。 查询时，数据直接从文档中保存，而不是从数据库中的列中保存。 唯一必须添加的数据字段是那些与文档存储中的数据集相关的字段。

为什么文档比关系表更好地存储文件

文档经常被用来存储文件，因为对于大文件存储，它们比关系数据库更高效。 Document文档还有一个好处就是方便查找和操作。