Sql 和 Nosql 数据库如何扩展

随着 Web 应用程序的日益普及及其生成的数据量，对能够快速高效扩展的数据库的需求比以往任何时候都更加重要。 SQL 和 NoSQL 数据库是寻求可扩展数据库解决方案的开发人员最常用的两种选择。 SQL 数据库已经存在了几十年，是许多应用程序的传统选择。 它们使用固定模式，这意味着数据库的结构是预先定义的，所有数据都必须符合该模式。 当数据集又大又复杂时，这会使 SQL 数据库更难使用。 另一方面，NoSQL 数据库相对较新，旨在处理大型复杂数据集。 它们具有灵活的模式，这意味着可以根据需要更改数据库的结构。 这可以使 NoSQL 数据库更易于使用，但这也意味着它们可能不如 SQL 数据库可靠。 在可扩展性方面，SQL 和 NoSQL 数据库各有利弊。 SQL 数据库更难使用，但更可靠。 NoSQL 数据库更易于使用，但可能不那么可靠。

根据数据库的类型，可以将不同的扩展技术和原则应用于数据库。 扩展对于 NoSQL 和非 NoSQL 数据库都至关重要，数据库分片的概念是一个关键组成部分。 当服务器分布式时，我们获得了能够存储更多数据的好处，同时也继承了分布式系统的问题。 工程师将不得不手动编写逻辑来处理大型机数据库中的自动分片，因为它不支持它。 作为解决方案，在查询服务和数据库之前放置一个代理，例如负载平衡器。 如果分片太大，可以重新启动代理，这样可以更快地执行查询。 人们普遍认为，扩展 NoSQL 数据库是一个高度自动化的过程，只有最终用户才能看到。

主从架构基于一次性交易，而基于分片的架构基于随机交易。 针对从分片的读取查询将减少主分片上的负载。 我们可以在数据中心级别复制数据库，以确保我们有备份。 节点可以通过交换信息相互通信。 节点与预定数量的其他节点通信是很常见的。 Cassandra 中的一个节点可以简单地将其数据复制到其他节点中，因为这些节点被认为是平等的。 八卦协议是整个节点概念的一个子集。

您可能会放弃分布式数据库中的某些属性以获得更多属性。 复制数据以保持可用性几乎总是至关重要的。 一开始您的数据库的一致性会略有不同，但随着时间的推移会有所改善。 SQL 数据库用于金融系统中更高精度的数据，而 NoSQL 数据库用于不太重要的数据，例如视图计数。

扩展数据库的两种方法是垂直扩展和增加现有数据库机器的 CPU 或 RAM。 向数据库集群添加更多机器以处理总数据的一个子集，以便水平扩展。

互联网和云计算时代促成了 NoSQL 数据库的创建，这使得横向扩展架构的实施变得更加容易。 横向扩展架构需要将数据存储和处理数据所需的工作分散到大量计算机上。

处理大量数据的能力也是有利的。 SQL 数据库可以垂直扩展，允许您加载具有更多 CPU、RAM 和 SSD 能力的更大服务器。

Nosql 数据库如何扩展？

由于 SQL 数据库具有垂直可扩展性，因此您可以通过增加 SQL 数据库的 RAM、SSD 或 CPU 来增加单个服务器的负载。 另一方面，NoSQL 数据库是可水平扩展的，这意味着它们可以通过添加更多服务器来更轻松地处理增加的流量。

来自 Couchbase 的 Rahim Yaseen 向我们介绍了一些关键点。 大量数据涌入组织，他们正在寻找管理、存储和利用这些数据的方法。 数据库管理的关键决定是横向扩展还是纵向扩展。 手动分片，其中每个注册被分配到不同的亭，使注册能够分布在多个登记亭。 因为有一个明确定义的预定义方案，所以它有效。 如果你有自动拨号，你需要去每个展位寻找姓 S 的人。一个文档数据库有许多关键的直接访问模式，需要通过一个键直接访问数据，然后通过一个键导航到另一个文档。一个相关的键。 二级索引和查询是处理分布式数据时的两大挑战。

因为每个节点都必须参与查询执行才能运行查询，所以不需要使用 map-reduce 技术。 随着数据量的增长，按 RDBMS 方式扩展变得越来越不实用。 大数据集下的纵向扩展架构的失败几乎肯定会导致一个大的故障点。 作为超大规模、无共享集群的典型例子，互联网就是其中之一。

NoSQL 数据库可以横向扩展以满足广泛用户的需求。 可以在任何机器上使用它们，而不需要专门的硬件。 因此，NoSQL 是需要快速扩展能力或不需要广泛知识的系统的绝佳选择。

SQL 数据库如何扩展？

刻度是小数点右边有一个值的数字。 例如，这个数字的精度为 5，小数位数为 2。在 SQL Server 中，数字和小数数据类型可以达到 38 位的最大精度。 早期版本中的默认 SQL Server 最大值为 28。

在这篇文章中，我将提供一些关于扩展传统关系数据库的基本想法和建议。 人们普遍认为，扩展应该使用更好的硬件进行垂直（在单个数据库服务器上）。 选择数据类型时，平衡效率和功能始终至关重要。 数据规范化和非规范化是考虑最佳数据类型的两种基本方法。 在分析大量数据时，预处理数据可能是有益的。 当在表上使用适当的索引时，可以大大提高性能。 我们必须确切地知道我们的查询规划器如何处理我们的查询，以确保它正确地执行工作。

当我们查看我们的数据结构时，我们可以决定是添加索引还是重写我们的查询。 SQL:1992 标准中定义的四种基本隔离级别将极大地影响我们使用数据库系统的方式。 在决定应用层上的压缩是否会提供所需的好处之前，您应该首先检查数据的存储方式以及是否需要压缩。 因为在特定位置插入列需要很长时间，所以最好在表的末尾插入新列。 数据库的引擎盖可能已经堆满了压缩数据。 我们可以通过添加更多服务器来水平扩展写操作，但我们也可以使用只读副本来扩展我们的容量。 类固醇分区允许我们将部分数据库表（分片）存储在不同的服务器上。

分片是将数据存储在数据库中的过程。 另一个数据库扩展，如 TimescaleDb 或 PostGIS，可用于提高数据处理和存储效率。 可以将数据从一个系统传输到另一个系统并在那里进行处理。 我们也可以将其发送到分析数据库，例如 Hadoop 或 Clickhouse。 Apache Spark 发行版是一款免费开源的分布式集群计算软件，可用于大规模数据计算。 其他移动数据的方法包括复制数据库、使用 SQL 提取数据等。 如果您选择 AWS 或 Azure 等云提供商，您应该知道它们不支持托管 SQL 数据库。

当处理分布在多个节点上的大型数据集时，这种限制会被放大。 这些数据集被 MySQL 集群分解成可管理的块，并并行分发到节点。 如果数据库随时有快照，则不需要等待查询返回结果。 因此，您可以利用这种可扩展性优势来实时分析大型数据集，或批量处理数据。 MySQL Cluster 易于使用，是需要简单操作的工作负载的绝佳选择，让您可以节省金钱和时间，同时保留与传统关系数据库相同的功能。 MySQL Cluster 是希望在不牺牲性能的情况下水平扩展数据库的企业的绝佳选择。 与传统的关系数据库系统不同，企业可以通过使用 MySQL Cluster 来节省金钱和时间。

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Nosql 或 Sql 更具可扩展性吗？

在大多数情况下，SQL 数据库可以垂直扩展。 单个服务器可以升级为具有更多 CPU、RAM 或 SSD 容量以处理更多流量。 NoSQL 数据库可以水平扩展。 通过分片，您可以增加 NoSQL 数据库中的服务器数量，从而处理更多流量。

随着应用程序变得越来越复杂，它们需要更多的可扩展性。 还应考虑可以高效、轻松地扩展的数据存储。 两者之间的主要区别在于数据库应该是“ASL”还是“NoSQL”。 SQL 数据库已经存在了很长时间，而 NoSQL 数据库以其易于扩展而闻名。 NoSQL 数据库中的每个操作都需要使用分片。 每个数据操作都必须包含一个限定方法，它标识数据所在的节点。 数据存储在多台机器上，即使在低功率机器上也可以更轻松地进行数据操作。

为了更轻松地扩展NoSQL 存储，使用了简单的商用机器。 基于 NoSQL，用户假设他们将预先规划和构建数据，以便可以从同一节点一次获取特定操作所需的所有数据。 数据也必须跨节点规范化（用于操作的预煮数据）才能规范化。 在 NoSQL 中，您可以连接文件，但不要指望具有优化结构的 SQL 样式连接。 NoSQL 世界中的应用程序相信数据一致性会随着时间的推移得到保证。 对于 NoSQL 系统来说，提供开关以对一致性进行更改并超出要求是有意义的。 与任何其他方面一样，任何架构决策的一个重要方面是查看用例并选择正确的数据存储。

选择正确的数据库至关重要，因为它需要大量的用户。 MongoDB、Apache HBase 和 Cassandra 是 NoSQL 数据库，可以比标准数据库更快地部署。 原因是它们不遵守 ACID 模型，这会导致性能下降。 另一方面，NoSQL 数据库能够在需要时以高水平执行。 选择数据库时，请确保它适合您的需要。

为什么使用关系数据库？

垂直扩展数据库非常有意义，因为它受到良好保护并且具有低延迟。 与符合 ACID 的关系数据库相反，非关系数据库在性能和可伸缩性方面缺乏一致性和安全性。 NoSQL 数据库是水平扩展的绝佳选择，因为它对服务器数量没有限制，并且由于处理速度低，可以快速扩展。

为什么sql不能横向扩展？

SQL 不可水平扩展，因为它是关系数据库管理系统(RDBMS)。 RDBMS 并非设计用于水平扩展。 它们旨在垂直扩展，这意味着它们旨在通过向单个服务器添加更多资源（CPU、内存等）来进行扩展。

为什么 Nosql 更适合横向扩展？

NoSQL 数据库可以水平扩展。 除了处理更高的流量外，分片还允许您向 NoSQL 数据库添加更多服务器。 众所周知，NoSQL 数据库是大型且频繁变化的数据集的首选，因为它们的水平扩展能力超过了垂直扩展能力。

如何扩展 Nosql 数据库

扩展 nosql 数据库是一个通过添加更多资源来增加系统容量以处理增加的工作负载的过程。 扩展 nosql 数据库的过程可以分为两种主要方法：垂直扩展和水平扩展。
垂直扩展是向系统中的单个节点添加更多资源的过程，例如添加更多 CPU 内核、内存或存储。 这种方法可用于增加 nosql 数据库的容量以处理更多数据或更多用户。
水平扩展是向系统添加更多节点的过程。 这种方法可用于增加 nosql 数据库的容量，通过向系统添加更多节点并在节点之间分配工作负载来处理更多数据或更多用户。

如果您有一个可用的 Node.js 环境，您将能够完成本教程。 我创建了一个名为 nodejs-dynamodb-sample 的文件夹，其中包含我导入的 DynamoDB 文件。 请查看我的 GitHub 页面以获取示例链接。 示例应用程序可用于从 DynamoDB 搜索和检索电影数据。 在本文中，我们将使用 Amazon 的身份和访问管理 (IAM) 服务将数据存储在 S3 中并访问 Amazon Web Services (AWS) 上的 DynamoDB。 您必须先注册并创建用户才能使用亚马逊的 IAM 服务。 您可以通过输入电影的名称和年份来创建新的 POST /movies 帐户。

如果您想跟踪特定年份的电影，请输入一个键控字段。 然后，您可以继续基于此创建您自己的应用程序。 如果您在表使用后不删除它们，则可能会产生 AWS 托管和服务成本。 当您访问 Amazon Web Services 上的 DynamoDB 控制台时，您可以看到您在 AWS 中有多少存储空间。 您可以在 Items 表上查看表中的项目，从您的应用程序访问指标，并通过单击“电影”查看估计的每月费用。 这个练习的代码可以在我的 GitHub 页面上找到，https://github.com/adamfowleruk/nodejs-dynamodb-sample。

Nosql和Sql数据库的优缺点

由于各种原因，NoSQL 数据库已经成为传统 SQL 数据库的替代品。 扩展过程在很大程度上对最终用户是不可见的，因为它在设计时就考虑到了扩展性。 因此，它们非常适合需要高吞吐量或低延迟的应用程序。 NoSQL 数据库更适合非结构化数据，例如文档，而 SQL 数据库更适合多行事务。 通常，在每种类型的数据库中处理事务的方式是不同的。 SQL数据库以表行区分事务，NoSQL数据库以文档区分事务。 虽然这种差异并不总是很明显，但在某些情况下可能很重要。

Nosql如何横向扩展

Nosql 数据库被设计成可扩展的，这意味着它们可以处理越来越多的数据和流量而不会减慢速度。 他们实现这一目标的一种方法是水平扩展，这意味着根据需要向系统添加更多服务器。 这与垂直扩展形成对比，垂直扩展意味着添加更强大的服务器。

Nosql 数据库更容易横向扩展

因为 NoSQL 数据库是无模式的，所以更容易水平扩展，因为对象可以存储在不同的服务器上而不必连接行。 作为水平扩展的一部分，您从多个服务器加载系统的数据库。

Sql 和 Nosql 的区别

SQL 数据库是使用结构化查询语言存储和检索数据的关系数据库。 NoSQL 数据库是不使用结构化查询语言的非关系数据库，通常比 SQL 数据库更具可扩展性和性能。

结构化查询语言 (SQL) 是关系数据库管理系统最常用和流行的编程语言之一。 在 NoSQL 模型中存储和检索的数据比表格形式更容易访问。 列出的这两种产品都充分了解了它们的优缺点，以便您清楚地了解它们的优缺点。 SQL 是 RDBMS 最流行的编程语言，用于存储非结构化、半结构化和结构化数据，而 NoSQL 是最流行的用于存储结构化、非结构化和半结构化数据的编程语言。 根据您的要求和您正在进行的项目，哪个更好是一个不错的选择。 这两种类型之间存在区别：前者侧重于具有数据一致性和 ACID 属性的复杂查询，而后者是基于对象的，可以处理范围广泛的数据类型。