MDM 的 NoSQL 方法

MDM 系统通常包含大量相互关联的数据实体。 NoSQL 数据库可以提供灵活的架构，以适应 MDM 系统不断变化的数据需求。 此外，NoSQL 数据库可以横向扩展以支持大量用户和数据实体。

您可以在 MDM 中存储一组主数据，从而允许您组织中的每个成员仅访问相关位。 NoSQL 和 MDM 的概念是不兼容的——主数据库是基于关系结构的。 就键值而言，这会很有趣，但与标准关系相比，它不会带来太多好处。 Spectrum Master Data Hub 将 RDBMS 和 NoSQL 的所有优势集成到基于图形的 NoSQL 解决方案中。 该公司可以帮助您： • 为大批量处理（在多个函数中高速运行）实现基于 map-reduce 的实现。 如果不满足 ACID，则无需担心。 大型参考数据集可以存储在内存中以进行内存缓存。

图形数据库可以保持符合 ACID 标准。 因为这个解决方案将允许我们将其与电子商务系统集成，我们将能够获得大量的主数据。 尽管这两个概念现在无法融合，但未来是光明的； 有一些开箱即用且易于实施的解决方案。

什么时候不应该使用Nosql？

此外，NoSQL 不支持动态操作。 不能保证该产品会产生酸性影响。 在这种情况下，您可能希望使用 SQL 数据库。 如果您需要让您的应用程序保持高速运行，则不应使用 NoSQL。

当 NoSQL 数据库被优化时，最重要的数据请求被放置在更小的存储空间中，占用更少的 CPU 和 RAM 资源。 与其他类型的灵活技术相比，它们的适应性较差，成本效益更高，并且在规模上表现更好。 当一个或多个集合被非规范化时，它们的集合中就会有重复的数据。 结果，数据量更高，索引更新更频繁，节点同步。 简单的 NoSQL 服务器旨在确保最终一致性，而无需在发生更改时传播索引或节点。 隐藏NoSQL 家族成员创建新索引是可能的（例如，RavenDB 创建自动索引）。 其他程序可以在不使用任何索引的情况下读取 MongoDB 中的所有数据。

要访问 NoSQL 数据库，您必须了解其访问模式。 如果数据库结构仍然未知或更改过于频繁，则可能需要进行修订。 面向文档的 NoSQL 数据库不应该像 OLAP 系统所要求的那样在原子级别使用，它对数据进行切片和切块。 待续是解决 NoSQL 中缺乏数据完整性验证的最佳方法（基于图形的 NoSQL 除外）。 事实上， Amazon DynamoDB最近才符合 ACID 标准，这需要一些时间来适应。

由于缺乏模式定义，NoSQL 数据库更难扩展。 能够在不使用模式的情况下处理大量数据至关重要，但这在实践中更难做到。
此外，NoSQL 数据库在结构方面可能更难查询。 这样做的原因是模式在使用之前没有定义，数据也没有以标准化的方式排列。 因此，很难确定您要查找的信息。
NoSQL 数据库的数据处理能力使其极其灵活。 虽然不需要在开始时指定模式，但数据库不限制可以存储的数据类型。 由于此功能，您可以根据需要添加新类型的数据。
NoSQL 数据库有一个缺点，即它们不支持跨多个文档的 ACID 事务。 扩展数据库时，这可能很困难。 此外，由于无法定义模式，因此无法提前查询 NoSQL 数据库。

Nosql 数据库的优缺点

在我看来，NoSQL 数据库并不完美，也不应该完美。 除此之外，大多数 NoSQL 数据库都缺乏作为关系数据库标准功能的可靠性功能。 它被定义为在可靠性的世界中具有原子性、一致性、隔离性和持久性。 NoSQL 数据库的缺点之一是 SQL 并不总是兼容。 当两个数据库组合在一起时，可能会导致兼容性问题，并使在 NoSQL 数据库中查询数据变得更加困难。 手头的问题是使用 NoSQL 数据库还是关系数据库。 选择正确的选项需要对其优点和缺点进行彻底检查。

Nosql 数据库最适合做什么？

与多个数据库相比，NoSQL 数据库通常更有效地在一个数据库中存储结构化、半结构化和非结构化数据。

基于文档的 NoSQL 数据库存储数据，而不是关系数据库。 这些平台可以满足现代业务需求，同时保持灵活性、可扩展性，并能够快速响应不断变化的数据管理需求。 文档数据库、键值存储、宽列数据库和图形数据库都是 NoSQL 数据库的示例。 全球 2000 家企业正在迅速采用 NoSQL 数据库来支持任务关键型应用程序。 有五种趋势使得几乎不可能构建可以与关系数据库的功能竞争的关系数据库。 由于其固定的数据模型，关系数据库是敏捷开发的主要障碍，因为它无法执行敏捷开发所需的许多功能。 在 NoSQL 中，应用程序模型定义了数据模型。

没有像 NoSQL 这样的东西指定必须如何建模数据。 Json 是在面向文档的数据库中存储数据的默认格式。 这减少了 ORM 框架的开销并简化了应用程序开发。 N1QL（发音为 nickel）是一种将 SQL 扩展到 JSON 的强大查询语言，在 Couchbase Server 4.0 中引入。 这种编程语言可用于支持标准的 SELECT / FROM / WHERE 语句，以及聚合（GROUP BY）、排序（SORT BY）、连接（LEFT OUTER / INNER）等功能。 其强大的运营优势可归功于其横向扩展架构和无单点故障。 随着越来越多的客户通过网络和移动应用程序在线参与业务，他们能够可靠地访问信息变得至关重要。

与关系数据库不同，NoSQL 数据库易于设置、配置和扩展。 这些设备旨在处理各种任务，例如读取、写入和存储信息。 此外，无论是针对小型和大型集群还是针对大型组，它们都可以进行大规模的管理和监控。 分布式 NoSQL 数据库包括数据中心之间的内置复制——不需要额外的软件。 此外，它允许应用程序通过硬件路由器执行自己的故障恢复，避免等待数据库发现故障并执行自己的恢复。 使用 NoSQL 数据库来支持 Web、移动和 IoT 应用程序的情况正在迅速增加。

MongoDB 文档不必存储在特定的模式中，它们可以按任意顺序存储并且具有多种字段。 对于需要灵活性和可扩展性的应用程序来说，这是一个很好的选择。 ACID 事务集是一组属性，所有数据库系统都必须满足这些属性才能被认为是可靠的。 如果没有它们，数据一致性就很难保证。 在 MongoDB 等 NoSQL 数据库中，通常不支持 ACID 事务。 这些属性不适合在具有这些要求的事务中使用。 MongoDB 数据库的结构方式与结构化数据不同。 此外，它们不常用于需要结构化数据库的应用程序中。 因此，现代应用程序通常不适合需要 ACID 事务的 NoSQL 数据库。

Nosql 数据库可以用作数据仓库吗？

数据仓库最常用于商业和金融行业，SQL 系统与它们配合得很好，因为模式是为结构化数据集格式化的。 从这个意义上说，数据仓库通常与 NoSQL 数据库不兼容，因为它们将 SQL 数据库优先于 NoSQL 数据库。

NoSQL 和数据仓库就是两个例子。 数据仓库和 NoSQL 没有太多相似之处。 根据他们唯一的共同概念，他们都能够分析大量数据。 在数据仓库中，事实和维度的数量通常非常大，实体的数量也是如此（可以在维度或 3NF 模型中生成）。

Nosql Dbs 可以支持什么类型的数据？

值可以是字符串、数字、布尔值、数组或一般对象。 键值数据库是一个更简单的数据库，其中每个项目都有键和值。 宽列存储中的数据存储在表、行和动态列中。

它可用于描述 SQL 的任何替代数据库系统。 他们在其数据模型中使用的数据模型不同于关系数据库中的传统行列表模型。 所有 NoSQL 数据库以及任何其他类型的数据库都具有不同的特征。 具有横向扩展架构的文档数据库最常被使用最广泛的组织使用。 该平台的各种用例包括电子商务平台、交易平台和移动应用程序。 MongoDB 和 PostgreSQL 的比较提供了对两个领先的 NoSQL 数据库的全面分析。 只需输入列值即可快速计算出列式数据库的值。

由于数据的写入方式，它们很难保持一致。 优化图数据库以捕获和搜索数据元素之间的连接是很常见的。 由于开销低，它们不需要 SQL 来输入多个表。

例如，MongoDB 将数据存储在 JSON 格式的文档中。 文档易于阅读和更新，并且可以并行复制和更新，因为它们可以在出现时被阅读和更新。 许多大公司，包括 Facebook、Google 和 Netflix，都使用 MongoDB 作为他们的数据库。 Redis 和其他键值存储也是存储数据的绝佳选择。 通过使用键和值的排序列表以这种方式存储数据。 键是字符串，而值是字符串或任何其他类型的值。 Redis 是一种开源 Redis 服务，被许多企业使用，包括 Twitter 和 Reddit。 具有大量列的数据库称为企业数据库，例如 Cassandra。 通过这种方式，他们可以在更小的空间中存储更多数据，从而实现扩展。 包括 Twitter 和 Pinterest 在内的几家公司都在使用 Cassandra。 图形数据库，例如 Neo4j，是一种新型的 NoSQL 数据库，它采用图形模型来存储数据。 图用于表示复杂的网络和关系。 IBM 和 Twitter 等公司使用 Neo4j 来管理他们的数据中心。 由于 NoSQL 数据库灵活、可扩展、高性能和高功能，它们可用于范围广泛的现代应用程序，例如移动、Web 和游戏，所有这些都需要出色的用户体验。

Nosql支持结构化数据吗？

通常，NoSQL 数据库提供灵活的模式，可以实现更快、更敏捷的开发。 基于灵活的数据模型，NoSQL 数据库可以处理非结构化和半结构化数据。

Node Js 支持以下哪些 Nosql 数据库？

数据库对js的支持是通用的，不管是关系型数据库还是NoSQL数据库。 另一方面，Node 可以从 MongoDb 等 NoSQL 数据库中获益。

下面哪个Nosql数据库适合做批量数据分析或者Olap？

Hadoop、NoSQL（不仅仅是 SQL）和其他脚本语言等大数据技术是批量分析数据库的理想选择。 对于分析，Hadoop 是分析大量冷数据集合的出色工具。

Nosql 数据库示例

可以在 Cassandra、HBase 和 Hypertable 中找到基于列的 NoSQL 数据库。

NoSQL 数据库是一种不需要固定模式来管理数据的数据库。 对于分布式数据存储，NoSQL 数据库旨在满足最高的存储要求。 Twitter、Facebook 和 Google 都是使用 NoSQL 处理大量数据和构建实时 Web 应用程序的公司。 键值数据库将数据存储和检索为一对键值。 这种类型的 NoSQL 数据库通常与集合、字典、关联数组或其他类型的 NoSQL 数据库结合使用。 文档类型最常用于 CMS 系统、博客平台、实时分析和电子商务。 大多数图形数据库用于社交网络、物流和空间数据。

使用 MapReduce，用户可以在 CouchDB 中定义视图。 换句话说，如果分布式数据存储不提供超过三个保证中的两个，它们将无法运行。 一致性很重要，因为无论执行操作后发生什么，数据都应该是一致的。 即使服务器之间的通信不可靠，系统也应该继续运行。

你应该决定哪一个？ 这是一个直截了当的答案。
SQL 数据库是需要顺序数据处理的基于表的应用程序的绝佳选择。 它们也是需要集成结构化数据（例如客户或产品信息）的应用程序的理想选择。
NoSQL 数据库的缺点是它们不太适合经常处理非结构化数据的应用程序。 它也更适合搜索引擎和社交媒体平台等必须快速处理大量数据的应用程序。
哪一个是最好的？ 它由应用程序决定。 如果您正在寻找基于表的数据库，请选择 SQL。 如果需要，NoSQL 数据库是最佳选择。

Nosql 数据库的优缺点

NoSQL 数据库有多种用途。 SQL 数据库通常比用 HTML 编写的数据库更慢，但可扩展性更强。 此外，由于 NoSQL 数据库比 SQL 数据库更类似于 SQL 数据库，因此更易于使用。 此外，NoSQL 系统更具适应性，允许更广泛的应用程序和新用例。 尽管 NoSQL 数据库有一些优点，但也有一些缺点。 一些人认为它们的功能不太适合某些类型的应用程序，包括用于数据管理和分析的传统 SQL 数据库。 总的来说，NoSQL 数据库继续流行，预计在未来也会如此。

Mongodb Nosql 数据库

MongoDB 数据库是没有文档层次结构的数据库。 因此，它被称为 NoSQL 数据库（NoSQL = Not-only-sql），与 Oracle、MySQL 和 Microsoft SQL Server 等传统关系数据库有很大不同。

MongoDB 是使用最广泛的 NoSQL 数据库之一，它以 JSON 格式存储数据。 就性能、可伸缩性和可用性而言，MongoDB 与 SQL、Oracle 和 Oracle 等其他数据库脚本/编码语言类似。 本章将介绍 NoSQL 的各种类型和优势。

MongoDB 与 OrientDB 之争已经升温了一段时间。 虽然这两个数据库惊人地相似，但在做出决定时需要考虑一些重要的区别。 OrientDB 作为一个独立的数据库，并不提供 MongoDB 的所有功能。 MongoDB 数据库还可以水平扩展，使数据库大小保持在可及范围内变得简单。 OrientDB 是一个开源的 NoSQL 数据库，作为 MongoDB 的替代品正变得越来越流行。 当您了解其 True Graph Engine 时，您将更好地理解图形以外的数据类型。

Mongodb 的好处

MongoDB 的优点和缺点是什么？
除了良好的扩展能力、对复杂数据结构的支持以及灵活性之外，MongoDB 还具有许多优势。