如何在 NoSQL 数据库中创建表

已发表: 2022-11-23

在 NoSQL 中，数据存储在键值对、文档、列或对象中。 使用NoSQL 数据库的主要目的是为了可扩展性和灵活性。 那么，如何在 NoSQL 数据库中创建表呢？ 有几种方法可以在 NoSQL 数据库中创建表。 最常见的方法是使用键值存储，这是一种 NoSQL 数据库。 在键值存储中，每条数据都存储为键值对。 键用于标识数据，值是实际数据。 在 NoSQL 数据库中创建表的另一种方法是使用文档存储。 文档存储是一种将数据存储在文档中的 NoSQL 数据库。 每个文档都是键值对的集合。 键用于标识文档，值是实际文档。 最后，您还可以使用对象存储在 NoSQL 数据库中创建表。 对象存储是一种将数据存储在对象中的 NoSQL 数据库。 每个对象都是键值对的集合。 键用于标识对象，值是实际对象。

NoSQL 数据库非常通用且适应性强。 在本文中，我们将学习如何创建和查询 Oracle 和 Amazon DB NoSQL 数据库。 由于 Amazon DB 作为键值存储的地位，它使用键来完成查询请求。 因为这种方法，从头开始也比较简单。 Oracle NoSQL 数据库专为高性能和高流量应用程序而设计。 例如，大数据和融合中间件就是包含它的 Oracle 产品示例。 在此环境中创建数据库稍微复杂一些，只是因为它缺少与 AmazonDB 相同的接口。

如果要创建表，则必须使用 NoSQLClient#tableDDL 方法。 它是一个强大的工具，可供数据科学家和分析师使用。 要创建查询，请使用 NoSQLClient#define 方法。 QueryResult 的 Promise 是一个返回结果的 Javascript 对象数组。 数据库查询语言往往非常丰富，所以你可以掌握它们。

Nosql 可以有表吗？

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文档的结构可以是相同的，也可以是不同的类型。 数据库 SQL：NoSQL 数据库中的数据可以存储在具有类似于 RDBMS 的行和列的表中，但列的名称和格式因行而异。 宽列数据库显示彼此相关的数据列。

NoSQL 在 2011 年被命名为系统架构中的下一件大事。许多 NoSQL 数据库有不同的风格：其中一些甚至有表。 数据无法关联，因为他们都同意。 您也可以在 NoSQL 数据库中使用 SQL。 的确，NoSQL 和 SQL 在很多方面是兼容的。 因此，与传统框架相比，NoSQL 不太可能导致原子性、一致性、隔离性或持久性。 作为数据分片的结果，受信任的管辖区可以将一些数据发送到不受信任的管辖区以换取少量数据（如果有的话）。

当您使用 NoSQL 数据库时，您可以使用分片在多台机器上对数据进行分区，确保正确的数据在您需要时位于正确的位置。 数据可以在这些系统中存储很长时间，因为它们不会随着时间的推移发生太大变化或发生剧烈变化。 因为数据只是一个文件，所以您可以轻松地从网络上的其他服务器复制备份。 尽管传统数据库提供了必要的约束、一致性和保护措施，但仍有许多应用程序需要这些特性。 在传统的关系数据库世界中，NoSQL 数据库所承诺的新颖性随着时间的推移而褪色。 从关系数据库过渡到 NoSQL 数据库是一项真正的任务，选择合适的提供商和管理器可能很困难。 这些数据库对需要 NoSQL 提供的那种速度的大公司有很高的需求，对 NoSQL 专家的需求也很高。 如果你能帮助别人的数据库运行No relational or No non- relational databases ，就可以获得一份不错的薪水。

此方法使您能够快速轻松地访问所需的数据，而无需筛选整个表。 当您需要快速定位特定数据时，此方法特别有用。 列式数据库的优点之一是速度快。 因为它们比关系数据库更快地读取和写入数据，所以它们变得更快。

Nosql中的表叫什么？

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这个问题没有明确的答案，因为不同的 Nosql 数据库的表可能有不同的命名约定。 但是，人们普遍认为 Nosql 数据库中的表通常称为“集合”。

另一方面，SQL 数据库是表格形式的，并且以与 NoSQL 数据库不同的方式处理数据存储。 NoSQL 的主要特性包括简单的设计、无缝的水平扩展和精细的可用性控制。 尽管 NoSQL 提供了许多优点，但也有一些缺点。 对于事务管理等应用程序，传统数据库是比基于云的数据库更好的选择。 尽管关系数据库仍在各种业务功能中使用，但 NoSQL 数据库越来越受欢迎。 NoQL 数据库现在被各个垂直行业的企业用来处理他们的实时云、网络和大数据应用程序。 在 NoSQL 解决方案中实现具有一致节点的无服务器、对等架构是可能的。

新版本提高了性能，允许更快的读写时间和数据的连续可用性。 NoSQL 数据库可以是一个五层系统，每个系统都有自己的优点和缺点。 尽管没有“理想”的数据库类型，但企业应根据业务需求进行选择。 从本质上讲，NoSQL 中的键值对指的是哈希表，它使用唯一的键作为指向特定数据项的指针。 Dynamo、Redis、Riak、Tokyo Cabinet/Tyrant、Voldemort、Amazon SimpleDB 和 Oracle BDB 只是 NoSQL 数据库的几个例子。 基于列的 NoSQL 数据库与基于列的数据库的工作方式类似，因为每一列都是单独处理的。 这些数据库主要用于商业智能、数据仓库、借书证目录和 CRM 等。

NoSQL 数据库是多层次的，并以图形模型作为其主要结构。 在存储过程中，节点关系存储为边，而节点关系存储为节点。 由于现有数据集，这里可以快速形成关系。 受益于此类数据库的应用程序包括社交网络和空间数据分析。 面向文档的 MongoDB 是一个 NoSQL 数据库，具有可以存储文件的动态模式。 文档索引、转换和组合可以使用 CouchDB 的 JSON 数据交换格式，JavaScript 用于索引、转换和组合文档。 除了键值和JSON 表数据模型外，Oracle NoSQL 数据库还支持键值和 JSON 表数据模型。

它旨在在本地或云端运行。 InfiniteGraph 是一个非常专业的图形数据库，包含基于模型的图形数据。 它是云驱动的、可扩展的，并且能够处理各个级别的高吞吐量数据，包括平台本身。 查询语言旨在处理复杂的图形和基于值的查询。 医疗保健、电信、网络安全、金融、制造和网络是该解决方案最常见的应用。

与结构化数据相比，无模式存储为分析提供了更灵活、更灵活的数据模型。 由于数据无法规范化，因此搜索数据库的模式定义价值较低。 文档文件可用于生成将数据聚合到特定文档中的查询。 基于云的存储平台（例如 Azure Table）可用于存储非关系结构化数据。 因为它是无模式的，所以您可以轻松调整数据以满足应用程序变得更加复杂的需求。 此外，NoSQL 搜索数据库专为分析半结构化数据而设计，而表存储提供了一种更灵活、更灵活的方法来分析半结构化数据。

在集群中组织数据的三种方法

Cassandra 将数据组织成跨节点集群复制的表，并且数据的组织方式易于阅读。 每个Cassandra 表都由一个架构来区分，该架构定义了可以在表中使用的列和数据类型。 表通常组织成集群，每个实例管理总表空间的一个子集。 HBase 按物理位置组织数据并将其存储在物理位于集群中的表中。 模式定义了可以存储在表中的列和数据类型，以及相应的列和数据类型。 在 HBase 实例中，表通常被组织成区域，每个实例服务于整个表空间的一个子集。 在 Hypertable 集群中，数据被组织成物理存储在集群节点上的表。 表通常排列在分片中，每个实例管理总表空间的一个子集。