如何在 NoSQL 数据库中存储结构化数据

NoSQL 数据库常用于存储非结构化数据，但也可用于存储结构化数据。 在 NoSQL 数据库中存储结构化数据有几种不同的方法，最合适的方法将取决于具体数据和期望的结果。 在 NoSQL 数据库中存储结构化数据的一种方法是使用面向文档的方法。 这意味着数据存储在文档中，然后将其组织成集合。 在 NoSQL 数据库中存储结构化数据的另一种方法是使用键值方法。 这意味着数据存储在键值存储中，其中每个键对应一个值。 最后，面向图的方法也可用于在 NoSQL 数据库中存储结构化数据。 这意味着数据存储在图中，其中节点代表数据，边代表数据之间的关系。

“非结构化数据”一词具有广泛的含义，可能对不同的人有不同的含义。 RDBMS，因为它希望你定义一切，希望你以一种预先的方式这样做（特别是，例如，很难管理具有列名和类型的数据（例如这个）。当用户上次访问时一个特定的国家，您想知道他们访问它的频率。在 No. SQL 数据库中，可以以单元格名称对应于表名称的方式对表进行建模。BLOB 可以安全地存储在任何RDBMS中，包括Oracle数据库和其他关系数据库。CLOB和BLOB的情况下不能指定键值。因为它们是半结构化的（JSON，XML，不是所有字段都知道），所以它们是有区别的由于它们的非结构化性质。

NoSQL 数据库经常用于处理半结构化数据。 IIoT 设备实时生成结构化、非结构化和半结构化数据。 当结构由卖方定义时，管理和处理结构化数据很简单。

Hadoop 可以帮助公司构建和理解隐藏在从各种来源生成的大量数据中的模式和趋势，尤其是在海量数据时代。 显而易见，Hadoop 对非结构化数据的优越能力怎么强调都不为过，但它也可以用来解决复杂的结构化数据问题。

对于处理和分析大量不同的非结构化数据（例如大数据）的企业，NoSQL 是更好的选择。 NoSQL 数据库在存储数据方面没有与关系数据库相同的限制。

Mongodb可以存储结构化数据吗？

是的，MongoDB 可以存储结构化数据。 它通过使用 BSON（二进制 JSON）以二进制格式存储数据来实现这一点。 BSON 是 JSON 的超集，因此任何 JSON 文档都可以存储在MongoDB 数据库中。

例如，由于各种因素，MongoDB 近年来越来越受欢迎。 数据无法结构化且必须以灵活方式存储的大规模应用程序非常适合云存储。 由于 MongoDB 被归类为非结构化数据库，因此它采用不同的数据存储方法。 因为 JSON 是一种可以以多种方式格式化的数据类型，所以文本文件和其他非结构化资产都以这种格式保存。 MongoDB 非常适合处理大量数据，因为它就是为此目的而构建的。 MongoDB 可以轻松处理大量数据，因为它在物理上是不可能处理的。

Nosql存储什么类型的数据？

NoSQL 数据库用于存储非结构化数据，这意味着它不适合传统的表格格式。 这可能包括社交媒体帖子、评论、图像或任何其他不适合传统数据库结构的内容。 由于 NoSQL 数据库更加灵活，因此对于需要快速轻松访问大量数据的应用程序来说，它们是一个不错的选择。

术语“非关系数据库”是指没有固定结构的数据库。 键值存储、面向列、基于文档、图形和图形数据库是最常见的数据库类型。 在 NoSQL 世界中，键值数据库是使用起来最简单的数据库类型之一。 使用一组简单的函数存储、收集和删除数据。 键值存储数据库没有可以使用的查询语言。 数据类型由处理它们的应用程序的要求决定。 键值数据库最常见的用例是记录需要登录的应用程序中的会话。

除了更一般的用例之外，购物车还允许电子商务网站存储有关每个用户购物会话的数据。 当假日销售和特别促销活动进行时，键值存储的可扩展性非常有用。 此外，该系统具有内置冗余，因此购物车中的任何物品都不会丢失。 键值数据库服务于一个特定的目的，包括一些增加价值同时限制其他人的特性。

MongoDB 编程语言不仅流行，而且非常灵活。 因此，您可以扩展服务器的数量来处理额外的负载。 除此之外，MongoDB 的复制功能确保数据始终是最新的并且位于多个位置。 因此，对于希望保持数据可靠和一致的大型组织来说，MongoDB 是一个非常有吸引力的选择。

Nosql是非结构化数据还是半结构化数据？

非关系数据库用于存储 NoSQL 中的结构化和非结构化数据（而不仅仅是结构化查询语言）。 由于具有高可扩展性和易于搜索的特点，NoSQL 非常适合非结构化数据。

数据可以以多种格式存储，例如电子表格、文本和视频，甚至音频文件。 它是一种存储在存储器中的数据类型，预计在存储之前具有一些预定义的结构。 非结构化数据集是一种无法存储在关系数据库中的数据集，因为它缺少预定义的数据模型。 非结构化数据是一个术语，指的是非结构化数据，它是非结构化的，但包含某种形式的元数据，可用于查找数据的结构或数据的层次结构。 机器学习和人工智能领域的工程师和科学家使用机器学习和人工智能等技术分析此类数据，以提取意义（甚至高级结构）。 它包括格式相似的电子邮件和其他文档，但包含允许用户在特定级别访问特定信息的元数据，而不管格式如何。 我们在本文中涵盖了每种不同类型数据的一些真实示例，并且我们还研究了它们在现代组织中的使用方式。

结构化数据通常存储在数据库中（稍后用于数据仓库）。 非结构化数据存储在非关系数据库或数据湖中，因为没有必须遵循的预定义模式才能对数据进行分类。 对于半结构化和基于层次结构的数据，MongoDB 是一个不错的选择。

数据库 NoSQL 系统因其可扩展性和灵活性而越来越受欢迎。 除了半结构化和非结构化数据之外，这种存储数据的方法非常适合非结构化和半结构化数据。 因为以更敏捷的方式更容易处理数据，所以它们是迭代开发的理想选择。

非结构化数据存储

非结构化数据存储系统是一种文件系统，不会对其存储的数据强加任何结构。 数据只是存储为一个平面文件，没有文件系统强加的结构。 这种类型的存储系统通常用于存储不需要以任何特定方式组织的文本或二进制数据，例如图像。

此类别包括大约 80% 的非结构化数据。 非结构化数据的数量、种类和速度使其难以存储。 传统上为处理大量非结构化数据而构建的存储系统将来可能无法这样做。 因此，您的数据存储基础架构必须能够处理大量事务并能够扩展。 在开发大数据项目时，企业提前计划存储非结构化数据至关重要。 选择敏捷、经济高效、可扩展且针对各种用例量身定制的存储基础架构至关重要。 Nosql (Norelational) 数据库是存储此信息的绝佳方式。

MongoDB Atlas 或其他云数据库，例如 MongoDB 即服务 (DaaS)，都是很好的选择。 MongoDB 数据库以基于文档的 BSON（类 json）格式存储数据。 文档的属性根据其数据类型而有所不同。 由于数据已备份且可复制，因此文档存储具有高度可扩展性并可用于设计。 MongoDB Atlas 数据库即服务平台使用 AWS、Azure 和 Google Cloud 等主要云平台来存储数据库。 在可以访问数据仓库之前，应对非结构化数据执行提取、转换和加载步骤 (ETL)。 数据仓库处理和存储来自各种来源的数据，以确保它已准备好进行分析。 数据湖以其本机格式存储所有数据，这是原始数据和已处理数据的混合。

由于其简单、轻量级和易于处理，JSON 非常适合存储非结构化数据。 它可以轻松转换为多种格式，包括 HDFS、Cassandra 和 MongoDB，所有这些都受此应用程序的支持。 由于不需要加入数据，我们的解决方案实施起来很简单。 通过使用 json_archive 函数，我们可以为每个 JSON 对象创建单独的文件。 关系数据库可以以多种方式存储非结构化数据。 首先，关系数据库是存储和查询大量非结构化数据的最有效方式。 它们支持对大量数据进行高效压缩，并且在许多情况下包括查询语言、语义和其他服务于特定数据类型的机制。 其次，关系数据库的结构方便了数据查询。 每条记录都存储为关系数据库中的单个 JSON 对象，并且其所有数据都存储为一个。 无论您是要查找特定记录还是完整的记录集，您都可以找到所需的信息。 关系数据库的第三个优势是它能够处理大量数据。 除了能够存储数千万条记录外，它们还能够处理复杂的查询。

非结构化数据：存储内容、位置和方式

尽管非结构化数据可以以任何格式存储，但它通常以文本或非文本格式存储。 通常，非结构化数据需要更大的存储容量，因为它不适合预定义的结构。 云存储提供安全性和从任何位置访问数据的能力，使其成为非结构化数据的绝佳选择。 使用文件存储是存储大量数据以便组织它们的好方法。 该软件基于路径存储，即使用文件夹和目录来存储数据。 如果要找到数据，了解数据在文件存储系统中的位置至关重要。