点赞的 NoSQL 数据库存储

如果您使用 NoSQL 数据库来存储数据，则可以通过几种不同的方式来存储点赞。 最常见的方式是以 JSON 格式存储数据。 这样，您可以将数据存储在一个键值对中，键是用户 ID，值是点赞数。 您还可以将数据存储为 XML 格式，它与 JSON 类似，但语法略有不同。

Nosql 可以存储关系数据吗？

关系可以存储在 NoSQL 数据库中，但它们不同于处理它们的数据库。 许多NoSQL数据库用户认为在NoSQL数据库中建模关系数据比在关系数据库中建模数据更容易，因为相关数据不需要从关联表中分离出来。

对象不能与面向文档的 (NoSQL) 数据库相互链接。 这篇博文解释了如何通过退出工作来停止关心数据库中的对象/关系。 执行通过 REST API 调用将对象添加到关系的过程。 在此示例中，我们将使用 PUT 动词将客户与特定问题以及负责人联系起来。 关系总是以有意义的方式表示。 数据库将在每次引用对象（即关系）后跟踪对原始文档所做的任何更改。 除了跟踪所有关系之外，数据库还可以告诉我们特定文档在关系中的使用位置。 要跟踪隐式引用，请参阅下表并使用特殊查询。

不同类型的 Nosql 数据库

在决定使用哪个数据库时，了解将要存储的数据至关重要。 尽管 NoSQL 数据库将数据存储在文档中而不是关系表中，但它们被归类为 SQL 或灵活数据模型。 NoSQL 数据库具有可扩展、性能良好且稳定的能力。 使用这些程序时，无需复杂的数据库管理系统即可快速有效地处理数据。 虽然它们在某些情况下可能会成功，但它们不太可能完全取代关系数据库。 它们可用于存储不需要以表格格式组织的数据。

您可以在 Nosql 数据库中存储什么？

有许多不同类型的 NoSQL 数据库，每一种都设计用于存储特定类型的数据。 例如，键值存储旨在以简单的键值格式存储数据，而文档数据库旨在以类似于 JSON 的格式存储数据。

文档 NoSQL 数据库将数据存储在文件中而不是行中。 因此，它们能够以多种方式满足现代业务数据管理需求，包括灵活、可扩展和响应快速变化的需求。 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 家公司正在迅速采用 NoSQL 数据库来支持任务关键型应用程序。 这五个趋势导致大多数数据库都在应对技术挑战。 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。 应用程序模型定义了 NoSQL 中的数据模型。

在 NoSQL 中，不能简单地通过从数据库中选择数据来建模数据。 JSON 标准是用于在面向文档的数据库中存储数据的最广泛使用的格式。 这消除了对 ORM 框架的需要，以及应用程序开发开销的需要。 Couchbase Server 4.0 添加了 N1QL（发音为 nickel），一种用于将 SQL 扩展为 JSON 的强大查询语言。 它还支持标准的 SELECT / FROM / WHERE 语句以及聚合（GROUP BY）、排序（SORT BY）、连接（LEFT OUTER / INNER）等功能。 NoSQL 分布式数据库的好处远远超出了性能； 它们采用横向扩展架构构建，没有单一故障点。 在通过 Web 和移动应用程序与在线客户互动的时代，应用程序的可用性变得越来越重要。

NoSQL 数据库易于安装、配置和扩展。 这些设备的目标是帮助人们组织他们的信息，包括书面笔记、文档和存储。 它们适用于任何规模，无论您管理的是小型集群还是大型集群。 使用分布式 NoSQL 数据库，无需单独的软件即可在数据中心之间复制数据。 它还可以通过硬件路由器启用即时故障，使应用程序无需等待数据库检测到问题并执行自己的恢复。 在接下来的几年中， NoSQL 数据库技术将在当今的 Web、移动和物联网 (IoT) 应用程序的开发中发挥越来越大的作用。

MongoDB 除了使用简单之外，还具有简化的界面，使其成为动态网站和 Web 应用程序的理想选择。 由于其可扩展性，它还可以扩展以满足大型项目的需求。 任何需要NoSQL 解决方案的项目都非常值得考虑使用 MongoDB 数据库。

Nosql 与 Sql：哪个在性能和易用性方面更好？

NoSQL 数据库通常比SQL 数据库更快，因为它们不需要索引。 此外，它们的性能优于传统的大容量数据中心。 由于许多 NoSQL 数据库旨在简单易用，因此在开发人员中很受欢迎。

Nosql 适合分析吗？

Nosql 数据库通常比传统的关系数据库更快、更具可扩展性，这使它们成为需要处理大量数据的分析应用程序的不错选择。 但是，nosql 数据库可能更难查询，并且可能不支持某些用户需要的所有功能。

如果您正在为您的 Mongo 数据寻找 BI 解决方案，我们的 MongoDB 分析页面是一个不错的起点。 在过去的几周里，关于是否应该使用 MongoDB 实例进行数据分析的讨论很多。 本文将讨论基于文档的 NoSQL 数据库（如 MongoDB）与传统关系数据库（如 SQL）（也称为关系数据库）之间的区别。 数百万开发人员使用 MongoDB，它是最流行的 NoSQL 数据库之一。 一些公司协助企业成功地将数据转移到数据仓库中。 如果要对 MongoDB 数据进行分析，可以使用关系版本而不是 SQL 版本。 作为 Knowi 秘密武器的一部分，该公司正在开发数据虚拟化。

用户可以直接通过我们的服务查询和操作 MongoDB 中的数据，但我们为此提供了一个高级接口。 点击式软件和本机 MongoDB 查询都可用于创建查询。 所有这些都是在实时的 MongoDB 实例上实时完成的，因此不需要进行数据转换。 毫无疑问，MongoDB 是第一个数据库，也不会是最后一个。 除了 MongoDB 数据，用户还可以利用 MongoDB 的数据分析和数据可视化功能，轻松地对其进行实时分析、数据科学和可视化。 有许多优秀的解决方案提供商正在研究在 MongoDB 中扩展分析的尖端方法。

对于希望在较短时间内处理大量多样化和非结构化数据（称为大数据）的企业来说，NoSQL 数据库是更好的选择。 固定的模式模型无法以这种方式复制，它在存储和处理数据方面更加灵活，并且可以通过分片进行水平扩展。