NoSQL 是您应用程序的正确选择吗？

这个问题没有明确的答案，因为它取决于应用程序的特定需求。 但是，可以遵循一些一般准则。 如果数据结构不佳或者需要频繁更新，那么 NoSQL 解决方案可能是更好的选择。 NoSQL 数据库也比传统的关系数据库更具可扩展性。

有一些工具和技术今天比一年前更适合您的应用程序，但明天可能就没那么好了。 为应用程序选择合适的数据库不仅重要，而且困难重重。 我们将在本文中讨论一些非关系数据库选项，以及如何选择一个而不是另一个。 NoSQL 数据库已经存在了很长时间，最早出现在 1960 年代，但它们的名字是在 21 世纪初创造的。 关系数据库中的数据是固定的，并以固定和预定义的结构预定义。 没有必要指定哪些数据类型与 NoSQL 数据库兼容。 它基于具有无主对等计算的开源 NoSQL 数据库。

数据在集群中的多个节点之间进行分区和平衡，以达到最佳效果。 只要执行几个简单的命令，新服务器就会被添加到集群中。 此外，通过使用可伸缩性，您可以让数据无限期地正常运行，这非常有用。 当服务器端应用程序的所有其他组件都设计为无缝且快速集成时，NoSQL 数据库中的数据不会面临风险。 由于 NoSQL 处理大量数据的速度非常快，因此非常适合需要它的应用程序。 SQL 数据库最适合某些项目，而 NoSQL 数据库最适合其他项目。

NoSQL 最吸引人的特性之一是它的可扩展性、简单性和低级代码。 NoSQL 平台缺乏以下缺点：它们不太成熟，灵活性较低，并且需要较少的数据存储。 因此，查询不太灵活。 NoSQL 的目标不是自行扩展。

NoSQL 在数据存储的灵活性方面有很多优势。 与大多数其他数据结构方法一样，传统的 RDMS 依赖于静态数据结构； 然而，最佳做法要求在开始任何编码之前建立数据库模式。

如果有多行事务和复杂连接，通常建议使用 RDBMS。 例如，文档（或复杂对象）语句可以链接到 NoSQL 数据库（如 MongoDB）中的多个表，这意味着一致性。

SQL 数据库是处理结构化数据的最佳选择，因为它们可以处理所有类型的数据，而 NoSQL 数据库可以处理所有类型的数据（无论是结构化数据还是非结构化数据）。 与 NoSQL 数据库相比，SQL 数据库是复杂查询的更好选择，但它们在处理复杂查询方面不如 NoSQL 数据库有效。

您什么时候会选择 Nosql 数据库？

选择 NoSQL 数据库而不是 SQL 数据库的原因有很多。 一些原因包括：数据是非结构化的或结构未知的，数据很大或增长很快，数据需要高度可用或可扩展，或者数据正在被许多用户同时访问。

长期以来，关系数据库一直是数据存储的标准。 非关系数据库可能是下一件大事。 该数据库的非结构化性质需要从关系数据库进行重大转变。 在存储大量数据方面，数据库比文件系统更灵活。 使用非关系数据库，开发人员可以快速轻松地创建数据库系统。 它们通过 CAP 定理 [一致性、可用性和容差分区] 及其行为来区分。 SQL 有多种方言，但大多数使用的句法和文法与标准 SQL 语言中使用的语法和文法相似。

可以使用动态模式为 NoSQL 数据库提供替代结构。 文档数据库、键值存储、列式数据库和图形数据库是 NoSQL 数据库的四种类型。 NoSQL 数据库基于一组称为 CAP 定理的算法。 SQL 数据库以上述特征区分。 初学者可以在 Internet 上找到各种指南。

以灵活模式存储大量数据的 NoSQL 数据库可能会因数据结构缺乏一致性和灵活性而失败。 在查询效率方面，它们不如关系数据库高效，并且需要大量时间来设置和查询数据。 对于需要更快的数据处理和查询能力的企业，以及需要对结构化数据进行复杂查询的企业，NoSQL 数据库是更好的选择。

我应该选择 Nosql 还是 Sql？

NoSQL 查询运行起来快速且简单，但速度要慢得多。 这是由于您的高交易量。 SQL 数据库更稳定并保证数据的完整性，使其成为重型或复杂事务的更好选择。 您必须确保 ACID 合规。

选择关系型和非关系型数据库是 DBA 可以做出的最重要的决定。 这两个数据库之间有许多区别，了解它们对于做出使用哪个数据库的明智决定至关重要。 采用动态模式设计的 NoSQL 数据库更适合处理大量数据，因为需要灵活性。 根据要求，它们可以是键值对、基于文档、图形数据库或宽列存储。 因此，可以在没有定义结构的情况下创建文档，允许每个文档都有自己的结构。 关于 NoSQL 有很多问题，尤其是在涉及大数据和数据分析时。 一些 NoSQL 数据库需要社区支持，而另一些则需要外部专家协助设置和管理数据库。

NoSQL 可以自行读写数据，但速度不如 SQL。 谷歌、雅虎、亚马逊和许多其他公司已经为大数据创建了 NoSQL 数据库。 现有的关系数据库无法处理当今数据日益增长的处理需求。 NoSQL 数据库可水平扩展，因此可以根据需要变得更大、更强大。 它适用于没有特定模式定义的应用程序，例如内容管理系统、大数据应用程序和实时分析。

有两种类型的数据库：SQL 数据库和 NoSQL 数据库。 哪个适合我？
供应商之间的 SQL 数据库通常具有更高的可靠性和支持，因此，它们更有可能包含在您的默认数据库配置中。 在某些情况下，NoSQL 数据库速度更快且可扩展性更强，因此非常适合具有高速要求的应用程序。
根据我们的测试，在键值存储方面，NoSQL 数据库的性能优于 SQL 数据库。 NoSQL 数据库可能不完全支持 ACID 事务，这可能会导致数据之间的不一致。 在做决定时，您应该考虑速度和可靠性的好处。
这两个数据库最好的方面之一是它们可以用于多种目的。 你可以选择拿走哪一个。

Nosql 数据库：好的、坏的和最好的选择

NoSQL数据库除了数据模型灵活、可水平扩展、查询性能优异外，比关系型数据库更灵活易用。 由于它们的灵活性，这些系统中的模式对于初学者来说是一个不错的选择。 尽管 NoSQL 数据库存在劣势，但它们的发展不如 SQL 数据库，因此对于有经验的开发人员来说，从 SQL 入手可能是最好的选择。 它最终取决于您的喜好和需求。

为什么 Nosql 数据库并不总是一个好的选择？

事务型 NoSQL 并不总是提供原子性、一致性、隔离性和持久性等 ACID 属性。 大多数关系数据库都有 ACID，它确保数据在传输时在整个数据库中保持一致。

首次引入 NoSQL 技术时，数据库无法满足规模要求。 除了冷存储和批量访问外，NoSQL 还使 PB 级数据可访问且具有成本效益。 由于急于解决大数据挑战，NoSQL 放弃了数据库的核心功能，这些功能使它们具有高性能和易于使用的特点。 因为这是扩展的唯一方式，所以它成为谷歌、Facebook、微软和雅虎构建大型系统的唯一选择。 MySpace 在 2000 年代末迅速发展，需要使用大量 SQL Server 来管理其扩展。 因此，很明显，这些新的数字服务需要一种新的方式来摄取、管理和显示数据。 在这两种情况下都使用 ACID 和 BASE 模型。

这被称为 ACID，代表原子、一致、隔离和长期。 当一个系统普遍可用、具有软状态并且在某种程度上是一致的时，它被称为基础。 当应用程序在进行任何更改之前不需要等待写入出现时，一致的写入更容易维护。 架构师和开发人员应该可以选择在数据系统中设置一致的一致性级别。 一致性是成功的必要组成部分，但它不是唯一的解决方案。 良好的模式设计需要仔细规划，并且需要设计人员付出高水平的努力。 缺少模式允许工程师更快地将数据放入系统。

尽管如此，它还是读者想出解决方案的催化剂。 文档数据存储（和键/值）应该是现代数据库的一个特性，而不仅仅是产品的一个可选特性。 MongoDB 的设计基于简化软件安装和首次使用体验的概念。 然而，事实证明，关系模型本身就非常强大。 在任何不是最微不足道的系统中，您总是必须返回并以不同的方式查看数据。 在过去十年中，NoSQL 在试图让世界变得更美好方面取得的成功有限。 特别是，在任何类型的服务级别协议下执行分析查询时，具有良好的性能至关重要。

另一个挑战是管理分布式系统的难度，其庞大的规模加剧了这一挑战。 有些人在关系思维的世界里接受过培训和教育。 SingleStoreDB Self-Managed 7.0 包括快速同步复制功能以及同步持久性。 在这种情况下，它使用两阶段提交来确保 DDL 更改在集群中正确传播。 使用 HA，您可以通过两种方式将数据从一台机器复制到另一台机器：同步和异步。 如果你决定以后需要查询的某些列是列，你可以对它们进行索引和投影。 SingleStore 是一个分布式查询处理系统。

该系统允许您使用标准 SQL 语法进行查询并处理跨集群节点的查询分布。 您几乎可以在支持所有 ANSI SQL 运算符的 SingleStore 中表达任何查询。 事实一再证明关系模型是有效的。 它增加了许多新产品和服务，例如 SingleStore Universal Storage。 关系模型或查询语法没有固有的挑战。 要利用横向扩展架构，需要不同的存储实现。

MongoDB 是一种 NoSQL 数据库，由于其易用性和简单性而广受欢迎。 尽管如此，仍存在许多必须解决的安全和隐私问题。 客户端能够通过明文与服务器通信，这使其面临受到攻击的风险。 此外，MongoDB 缺乏外部加密工具，使其容易受到数据窃取的影响。 此外，由于文件未加密，它们很容易被盗和暴露。

Nosql 数据库的优缺点

NoSQL 数据库最常被提及的缺点之一是缺乏跨多个文档的 ACID（原子性、一致性、隔离性、持久性）事务支持。 当模式设计合适时，单记录原子性对于各种应用程序都是可以接受的。 NoSQL 数据库有一些优点和缺点，但它们也可能对用户有害。 例如，NoSQL 数据库不支持事务性数据，这使得数据管理更加困难。 此外，NoSQL 数据库在存储结构化、半结构化或非结构化数据方面不如传统数据库，因此不太适合某些应用程序。 另一方面，尽管存在这些缺点，一些应用程序仍继续使用 NoSQL 数据库。 如果 NoSQL 数据库允许更简单地构建许多不同类型的数据并且更容易集成，那么它在某些情况下可能很有用。 此外，NoSQL 数据库通常更适合在单个数据库中存储和建模结构化、半结构化和非结构化数据，这可能对某些应用程序有益。 尽管 NoSQL 数据库存在一些缺点，但它们在各种应用程序中仍然非常流行。

我应该使用 Nosql 吗？

什么时候是使用 NoSQL 的好时机？ NoSQL 数据库可以以多种方式存储数据，并且不需要像 SQL 数据库那样结构化。 因此，非关系数据库更具适应性和灵活性，使其成为处理大量非结构化和无关数据时的绝佳选择。

由于 NoSQL 数据库的兴起，各种规模的组织都在采用它们。 本文旨在解释为什么 NoSQL 越来越受欢迎，以及 NoSQL 什么时候是构建应用程序的好选择？ 早期的互联网先驱们遇到了传统数据库技术的挫折，这激发了 NoSQL 的发展。 随着 NoSQL 数据库变得越来越流行，了解何时使用它们变得比以往任何时候都更加重要。 NoSQL除了提供范围广泛的数据库结构和数据模型外，还提供范围广泛的数据库结构和数据模型。 基于此讨论，我们确定了人们通常选择 NoSQL 作为首选解决方案的主要原因。 NoSQL 数据库为响应云计算和自动化而迅速发展。 嵌入 NoSQL 数据库的流技术通常更可靠。 要开始将 MongoDB 作为免费的 NoSQL 数据库使用，您可以尝试使用最流行的 MongoDB NoSQL 数据库 MongoDB Atlas。

为什么要使用 Nosql？

一般而言，NoSQL 数据库比 SQL 数据库更受欢迎，因为它们以简单直接的形式包含数据，从而更容易理解它们。 此外，NoSQL 数据库经常用于通过直接更改数据结构来简化数据结构。

何时使用 Nosql

当您可能想要使用 NoSQL 数据库时，有几个关键原因：
– 当您需要一个可以水平扩展的数据库时（即通过向系统添加更多机器/节点）
– 当您有大量数据需要存储时
– 当您有高吞吐量要求时
– 当您需要低延迟时
– 当你有简单的数据模型时
– 当您的模式需要灵活性时

在决定是使用 NoSQL 还是 MongoDB 时，您必须考虑要存储的信息类型，以及这样做的最佳方式。 无论数据以一种类型还是另一种类型存储，都是一样的。 在两支球队之间做出决定可能很困难，但许多人选择了一支球队。 NoSQL 引擎用于横向扩展并在云计算上运行。 因为云可以扩展，所以可扩展性优势将最大化。 NoSQL 和敏捷开发实践可以很好地协同工作。 与更传统的 NoSQL 系统相比，浅层 NoSQL 系统更容易遇到困难的问题。

使用 NoSQL 处理大量数据或多种数据类型是不合适的。 如果您不介意数据一致性或数据完整性，使用 NoSQL 可能是最佳选择。 因为 NoSQL 提供了更大的灵活性和对成本的控制，所以您可以随时更改数据。 应用程序同时使用两者的情况并不少见，但它们如何使用以及何时使用？ 对于一个主要的 Java 项目，Integrant 的工程师们就 JavaScript 与 Java 进行了激烈的争论。 本文简要概述了 Integrant 在软件开发项目中分配资源的主要建议。

Nosql 相对于 SQL 的缺点

为什么 NoSQL 数据库不好？ NoSQL 数据库最常被提及的缺点之一是它们不支持跨多个文档的 ACID（原子性、一致性、隔离性、持久性）事务。 在许多情况下，单记录原子性在模式设计中是可以接受的。

数据在现代组织中的重要性是众所周知的。 SQL 和 NoSQL 数据库通常是大量企业的最佳选择。 他们每个人都有自己的优点和缺点。 我们将审视各自的优缺点，并为您提供明确的决定。 这就像玩一场永无止境的捉迷藏游戏：理想设置与正在处理的实际数据之间总是存在差距。 与具有共享存储的数据库相比，NoSQL 数据库的主要优势在于它们可以水平扩展，从而使扩展容量更容易且成本更低。 这是一款适用于云计算的好产品，因为它可以处理极其庞大且快速增长的数据集。

当您使用 NoSQL 时，数据分布在多个服务器和区域中，因此不会出现单一故障点。 因此，NoSQL 数据库更加稳定和有弹性，具有连续可用性且无停机时间。 NoSQL 中的数据库类型可以根据用例的需要进行选择，这允许开发人员选择适合他们的组合。 许多组织更喜欢开源 NoSQL 数据库，因为它们价格低廉。 因为它们可以处理极其庞大且快速增长的数据集，所以它们是云计算的绝佳选择。 标准语言不支持 NoSQL 查询。 要执行查询，将需要更昂贵的员工，例如开发人员和数据科学家。

DataStax 的 Astra 是一种多云数据库即服务 (DBaaS)，运行在 Apache Cassandra 和 Kubernetes 上，基于微服务架构。 在 Astra 中，驱动程序结构被移除，以支持开源数据 API 层 Stargate。 您可以使用 Azure、Google Cloud Platform 或 Amazon Web Services 快速轻松地启动和运行。

Sql和Nosql的优缺点

与其他范例相比，使用 NoSQL 进行扩展需要更高级别的资源效率。
与 NoSQL 数据库相比，创建和维护 SQL 数据库更容易。
SQL更适合高性能应用，而NoSQL更适合低延迟、低速度的应用。
SQL 数据库的扩展运行成本高于 NoSQL 数据库。

谁在使用 Nosql 数据库

Nosql 数据库被各种组织和个人出于各种原因使用。 有些人使用 nosql 数据库，因为它们比传统的关系数据库更具可扩展性并且可以处理更多数据。 其他人使用 nosql 数据库，因为它们更灵活并且可以轻松定制以满足特定需求。 还有一些人使用 nosql 数据库，因为它们比传统数据库更高效并且可以提供更好的性能。

使用 NoSQL 数据库的原因有很多，包括它们的功能、易用性和可扩展性。 它们越来越多地用于实时 Web 应用程序和大数据中。 NoSQL 数据库是一种下一代数据库管理系统 (DBMS)。 RDBMS 中唯一的结构是它只存储和检索结构化数据。 由于NoSQL数据库可以支持更多的业务应用，从而赋予它们比关系数据库更大的灵活性和可扩展性，因此越来越受到行业的欢迎。 创建一个采用灵活且开放式数据模型的 NoSQL 数据库可能是存储多媒体内容的更好解决方案。 数据管理问题已成为现代企业的关键问题。