NoSQL 数据库：优点和缺点

近年来， NoSQL 数据库已成为一种流行的数据存储和管理解决方案。 NoSQL 数据库的一个关键优势是它们不需要模式，这可以使数据管理更加灵活和容易。 然而，一些专家认为，缺少模式也可能是一个缺点，因为它会使查询和分析数据变得更加困难。 此外，一些人认为缺少模式会导致数据不一致。 所以你怎么看？ 缺少模式会使 NoSQL 数据库更有利还是更不利？

NoSQL 数据库需要模式吗？ NoSQL 领域最近成为数据库管理领域的热门话题。 SQL，在其最近的化身中，很难填补 NoSQL 在很大程度上填补的空白。 由于缺少模式，NoSQL 数据库可以将数据存储在范围广泛的数据模型中。 编写代码时要记住的最重要的事情是使其与它所服务的其他功能保持一定距离，以便它能够满足所有这些功能。 下一步是设计数据库的主键，也就是要查询的数据。 业务实体的需求、用户需求和查询模式都被考虑在内。

此步骤需要了解 NoSQL 数据库如何使用它们的主键来实现它们。 未声明模式的NoSQL 数据库可能成为无政府状态的平台，从而导致创建 NoSQL 数据库。 模式有多种应用。 与前面的步骤一样，需要设计索引，并且根据份额的数量会有很大差异。

数据科学家和机器学习工程师可以使用 NoSQL 数据库来存储数据、模型的元数据、特征和操作参数。 另一方面，数据工程师可以使用它们来存储和检索清理过的数据。

MongoDB 作为 NoSQL 数据库，被称为无模式，因为它不需要像关系数据库那样严格的、预定义的模式。 在写入数据时，数据库管理系统 (DBMS) 强制执行部分模式，明确列出集合和索引。

什么是模式？ 架构是一个对象，它以 JSON 格式指定数据的结构和内容。 Atlas App Services 的 BSON 模式是 JSON 模式标准的扩展，可用于定义应用程序的数据模型并在创建、更改或删除文档时验证文档。

系统模式是 MySQL 数据库的一个组件。 MySQL 服务器需要跟踪存储在其中包含的表中的所有数据。 MySQL 模式包括存储数据库对象元数据的数据字典表和用于其他操作的系统表。

Nosql 数据库中的模式是什么？

NoSQL 数据库中的模式没有正式定义，但通常可以将其视为存储在数据库中的数据的结构或格式。 这可能像具有几列的单个表一样简单，也可能是包含多个表和它们之间的关系的更复杂的结构。 定义模式的方式没有对错之分，由各个数据库设计者决定哪种方式最适合他们的特定应用程序。

数据库模式是数据库的蓝图。 数据在关系数据库中的组织方式由该模块定义。 文档结构是数据库管理系统 (DBMS) 中文档管理的重要工具。 数据库模式分为三种类型：概念、逻辑和物理。 星型模式代表不同层次的数据库，而雪花模式代表不同层次的数据库。 星型模式可以由单个表和围绕它的维度表组成。 starschema 通常被认为看起来像星星，而 snowflake schema 看起来像雪花。

开发人员经常使用模式，因为它们使他们能够在创建数据库之前对其进行设计。 此外，他们确保数据库在创建后正确且准确地创建。 数据库的正确性对其操作至关重要，因为它允许用户访问其数据并从中获利。 模式可用于创建任何数据库类型。 例如，数据库模式在关系数据库中用于组织数据。 模式或表结构是关系数据库的基本结构，由 DBMS 使用。 表包含文件的方式与文件夹在文件系统中的方式相同。 每个表都包含有关一组不同对象的信息。 它可用于创建非关系数据库以及模式。 例如，非关系数据库是不使用模式的数据库。 非关系数据库比关系数据库更难创建和维护，但它们可以更灵活。

Nosql Schema 是免费的吗？

这个问题没有明确的答案，因为它在很大程度上取决于所讨论的特定 NoSQL 数据库。 然而，一般来说，NoSQL 数据库比它们的关系数据库更无模式，这意味着它们更灵活，并且在数据结构方面需要更少的前期规划。 这在某些情况下可能是一个好处，但也意味着可能会出现更多的数据不一致。

Nosql 数据库可以处理这些模式概念吗？

是的，NoSQL 数据库可以很好地处理模式概念。 事实上，许多 NoSQL 数据库专门设计为无模式，这使得它们更加灵活且更易于使用。 当然，权衡总是存在的，无模式数据库可能不是每个项目的正确选择。 但对于许多应用程序，它们可能非常适合。

NoSQL 数据库旨在通过脱离行和列来脱离关系数据库模型。 许多人误认为 NoSQL 数据库根本没有数据模型。 在模式中，描述数据的组织方式至关重要。 NoSQL 数据库的四种主要类型中的每一种的数据模型都会自然地发展以反映这些差异。 因此，应用程序的模式设计将随着时间的推移分阶段进行。 在根据您的需要决定 NoSQL 数据库时，考虑您打算使用它的数据模型至关重要。 顾名思义，每个文档中的数据都是以字段和值对的形式存储的，有多种数据类型和数据结构用于增值。

可供查询的字段值类型范围很广，并且已经开发出多种强大的查询语言来辅助其选择。 NoSQL 数据库包含一个键和行中的相关列，这些列称为列族。 NoSQL 数据库的底层结构用于存储四种主要类型的数据。 尽管如此，数据组织方式的细节可以非常灵活，即使它们被正式标记为“无模式”。 文档数据库、宽列数据库和图形数据库通常使用一组查询语言。

Nosql 数据库将使用哪种模式？

此功能由 NoSQL 数据库提供，它允许更快和更多的迭代开发。 NoSQL 数据库擅长处理结构化和非结构化数据，因为它们使用灵活的数据模型。

哪种类型的数据库支持模式？

模式是 SQL 的一个组件，几乎所有关系数据库都需要它。

Mongodb 需要 Schema 吗？

因为 MongoDB 不需要严格的预定义模式，所以它被认为是 NoSQL 数据库而不是关系数据库。

Nosql模式

Nosql模式是一种不基于传统的基于表的关系模型的数据库模式。 相反，它基于更灵活的面向文档的模型。 这使得它非常适合以非关系格式（例如 JSON 或 XML）存储数据。

当谈到 NoSQL 技术时，设计是最重要的，因为它们不是唯一解决所有用例的技术，例如 RDBMS。 我们开发一套真正定制化的NoSQL数据库是很关键的。 本文将尝试提供一个基于通用方法论开发 NoSQL 数据模型的模板。 NoSQL 实现必须基于查询驱动的流程进行设计——在这种情况下，查询可以根据需求进行更改——因此，必须迭代修改 NoSQL 实现。 第一步是使用查询模式来识别容器。 我们使用此功能来聚合来自实体的所有查询需求和属性属性，并在以后促进数据治理。 这需要使用敏捷流程，例如需求获取和用户故事分析。

可以通过使用嵌入/扁平化以及引用等技术来实现反规范化。 面向列的 NoSQL 中的属性非规范化是通过从第二个实体创建列的平面列表（可选地按列族分组）来实现的。 此处描述的功能是使用特殊数据类型结构构建的，例如列表、集合、映射和嵌入式结构。 Document Key 由一个 String of Value 和一个 Concatenation of type fields 组成，以 hash-map 的形式存储在集群上。 在某些 NoSQL 数据库中，例如 HBase，可以使用二级索引。 在任何情况下，索引的设计都应类似于数据挖掘和非关键/数据密集型查询。

模式的多种用途

SQL 数据库由 SQL 语句和模式组成，模式描述了这些语句中的数据结构。 数据库管理员能够控制如何通过模式访问数据。 用户还可以使用模式来控制数据库管理员处理数据的方式。
SQL 数据库模式是一组描述数据结构的规则。 数据库管理员可以使用这些规则来限制访问数据的方式。 数据库管理员也可以使用这些规则来限制他可以访问的数据。

Nosql 数据模型

什么是 NoSQL 数据模型？ 与关系数据库管理系统 (RDBMS) 相比，它不依赖 DBMS 来加强它。 因此，没有明确的方法来确定数据如何关联——所有元素如何连接在一起。

Redis 中的 8 种数据建模模式：综合电子书是对 NoSQL 中数据建模的全面研究。 本书着眼于八种数据模型，开发人员可以使用这些模型来创建现代应用程序，而不会出现与传统关系数据库相关的问题。 NoSQL 数据库可以在一个公共位置存储两个单独的表或集合，一个表插入另一个表。 您可以找到所有相关数据并通过关注它们的关系更容易地理解它们的关系。 NoSQL 的每个表都提供自己的视图作为其应用程序的一部分。 如果你想为一对多的关系建模，你可以在单独的集合中嵌入无限列表（即已知维度的列表）。 在这种情况下，产品是唯一的； 变量是许多评论、作者姓名、出版日期、评级和评论。

一种模式遵循具有无限边的多对多关系的发展。 关系数据库中的每个产品都必须存储在单独的表中。 Redis Stack 使您能够根据类型字段区分集合类型。 桶模式允许您连续聚合和存储时间序列数据，从而消除了开销。 Revision Pattern 有可能用于需要实时数据的各种情况。 这些模式可用于减少 NoSQL 中联合操作的复杂性。 当与人力资源、CMS、产品目录和社交网络等繁重的 JOIN 操作一起使用时，此模式特别有用。

关系数据库管理系统 (RDBMS) 无法复制此模型。 数据可以存储在磁盘、内存或两者上。 Redis Launchpad 网站包含许多 Redis 和 NoSQL 应用程序。

Nosql 数据库的不同数据模型

MongoDB 等文档数据库不使用模式，但大多数其他 NoSQL 数据库都使用。 这些数据库中的数据只是可用于制作文档的纯文本文件。 MongoDB 的文件扩展名为 .mongo，而大多数其他文档数据库的文件扩展名为 .Json 或 . XML。 文件的集合类似于关系数据库中的表，不同之处在于这些文件中的数据通常被划分为集合。 集合中的每个文档都由一个唯一的键标识，并且可以在集合中查看它们的方式与在集合中查看任何其他文档的方式相同。 键值存储是一种 NoSQL 数据库数据模型。 键值存储是一种数据库，其中一对键和一个值存储在一起。 在将文档添加到键值存储之前，您必须首先找到文档的键并将其值输入到适当的字段中。 宽列数据库是 NoSQL 数据库中使用的另一种数据模型。 宽列数据库是一种将数据存储在比标准 SQL 表更大的表中的数据库。 如果您想要将未整齐地组织成行和列的数据组织起来，您可以使用宽列数据库。 例如，宽列数据库可以将数据保存在具有以下轮廓的表中。 描述项目。 我觉得我很幸运遇到了一个非常好的男人。 这个女孩很高兴能在身边。 图形数据库是 NoSQL 数据库中使用的最后一种数据模型。 图中的数据以数据结构的形式存储在图数据库中。 图中的节点和边的排列方式使它们形成一个统一的实体。 节点是一个单独的文档，而边是它与其余部分之间的链接。 所有这些数据模型都有一些优点和缺点。 键值存储易于使用，但不能用于进行交易。 宽列数据库比单列数据库更难使用，但它确实提供了更大的数据存储和事务支持。 另一方面，图形数据库可以存储更多数据并提供对象之间更复杂的关系，因为它更难使用。

Nosql 数据库设计工具

当今市场上有许多可用的 nosql 数据库设计工具。 每种工具都有自己的优点和缺点，因此为工作选择合适的工具很重要。 一些最流行的 nosql 数据库设计工具包括 MongoDB、Couchbase 和 Cassandra。

为了使 NoSQL 数据库成功，必须首先选择它。 因为 NoSQL 数据库是非关系型的，所以它比 SQL 数据库更灵活。 要访问的业务数据实体必须首先由数据架构师和开发人员编目。 设计应用程序的第一步是定义使它们能够更有效地查询数据的键和索引。 使用 NoSQL 数据库，可以保证高可用性和低延迟。 通过利用分区数据，数据架构师和操作员可以通过跨多个节点分配负载来规划未来的增长。 创建一个将来不太可能更改的分区键，可用于生成极少的跨分区查询。

Nosql数据库设计用什么工具？

Hackolade、DbSchema 和 Cassandra Data Modeler 是一些可以使用的NoSQL 数据库模式设计工具。 Hackolade 的可视化模式设计适用于范围广泛的 NoSQL 数据库。 DbSchema 将以前发布的 NoSQL 数据库转换为模式。

什么是 Nosql 数据库设计？

NoSQL 搜索数据库的主要目标是提供对半结构化数据的分析性能。 数据模型是内置于软件中的数据模型。 根据它，关系模型将数据规范化为由行和列组成的表。 表、行、列、索引以及表与其他数据库元素之间的关系都在模式中指定。

谷歌的 Nosql 数据库是大数据的理想选择

Google 的NoSQL 数据库服务是独一无二的，因为它们可以处理非常大的动态数据集，而不需要固定的模式。 因此，他们可以处理范围广泛的任务，包括实时事件处理、数据分析和创建搜索引擎。 Amazon 的关系数据库服务 (RDS) 是一套综合工具，可简化数据库驱动应用程序的开发。 所有这些工具都使用 SQL。 AWS 管理控制台、AWS CLI 或 NoSQL WorkBench 都可用于使用 DynamoDB 和执行临时任务。

Nosql 与 SQL

SQL 是一种与关系数据库一起运行的编程语言。 关系数据库将数据建模为行和表中的记录，它们之间具有逻辑连接。 通常使用 SQL 代替 NoSQLDBM，NoSQLDBM 是不需要 SQL 即可运行的非关系数据库。

所有数据科学子领域的基础都是数据。 数据库管理系统 (DBMS) 通常用于存储您需要的数据。 如果要与 DBMS 交互和通信，则必须使用它的语言。 DBMS（分布式 DBMS）查询使用 SQL（结构化数据库语言）进行寻址。 最近在数据库领域出现的另一个术语是 NoSQL 数据库。 数据库 NoSQL 数据库不在表和记录中存储信息。 它不是数据存储结构，而是专门为每个应用程序设计和优化的。

数据库有四种类型：面向列的、面向文档的、键值对和图数据库。 MongoDB 数据库是 Python 中面向文档的数据库的示例。 顾名思义，NoSQL 数据库允许您更自由地修改数据结构。 另一方面，SQL 数据库具有更严格的结构和更不灵活的数据类型。 可以合理地得出结论，SQL 和 NoSQL 是初学者最好的第一步。 它们中的每一个都有自己的优点和缺点，因此请根据您的数据、它的应用程序以及该过程如何使您受益来做出决定。 最后，SQL 并不比 NoSQL 或其他任何东西好。 您可以根据您的数据做出最佳决策。

另一方面，SQL 数据库很可能继续成为目前最流行的数据存储和检索格式。

Nosql数据库设计原则

NoSQL 数据库设计原则强调数据灵活性而不是严格的关系模式。 开发NoSQL框架时可以考虑复制和反规范化。 因为 NoSQL 数据库不在表之间共享数据，所以再次存储数据元素是可以接受的。

RDBMS 非规范化可用于了解关系范式。 在 NoSQL 数据库中对动态实体和半结构化聚合进行建模是有利的，因为它们可以进行半结构化建模。 您应该根据层次结构和聚合对 NoSQL 进行建模，而不是对实体和关系进行建模。 非规范化有效地将您的数据库关闭为 RDBMS 中的 NoSQL 兼容数据库。 当你需要一个聚合的聚合时，你必须加入代码，当你只需要一个聚合的一部分时，你必须解析它。 您必须尽快了解您的关系。

Nosql文档

NoSQL 数据库越来越受欢迎，因为与传统的关系数据库相比，它们在组织和访问数据的方式上具有更大的灵活性。 NoSQL 数据库是一种非关系数据库，它不使用关系数据库传统的基于表的结构。 相反，它使用更灵活的无模式数据模型，可以更轻松地扩展和更有效地利用资源。

与传统的列/行数据库相反，面向文档的数据库现在是一种基于 XML 的数据存储格式。 RDBMS 中的半结构化数据更难掌握； 在这种情况下，它可以应对更困难的挑战。 文档存储使敏捷软件开发人员成为自然而灵活的解决方案，从而可以更快地工作。 当使用表达查询语言时，您可以通过多种方式进行查询，具有多方面的索引。 执行 ACID 事务的能力允许您保持与关系数据库相同的安全级别。 如果您使用分布式系统，您的数据将更具可扩展性和弹性。 因为每个文档都是一个独立的单元，所以更容易跨服务器分发并避免数据局部性丢失。

它使用直观和实用的建模，而不是读取速度更快的关系数据库。 数据质量会降低，表格会死板。 由于关系数据库中没有本地横向扩展，您将需要购买昂贵的纵向扩展系统来分区（分片）您的传统数据库。 面向文档的数据库有不同类型的文档，可以设置可选字段。 每个文档的结构组成相同，但字段不同。 列表中的每个文档都有一个唯一的 ID，因此您可以对其进行添加、更改、删​​除和查询。 文档所有者通常负责以与文档意图一致的格式和格式编码封装数据（或信息）。

面向文档的数据库在结构上比其他数据库具有更大的灵活性。 执行查询时，信息直接从文档中检索，而不是从数据库中的列中检索。 唯一需要添加到数据集的数据字段是文档存储中与其相关的数据字段。

Mongodb：基于文档的 Nosql 数据库

基于文档的 NoSQL 数据库包括 MongoDB。

真正的 Nosql

这个问题没有明确的答案，因为它取决于正在构建的应用程序或系统的特定需求。 然而，一般来说，真正的 nosql 数据库是那些不遵循传统关系模型而是使用更灵活的无模式方法的数据库。 这可以使它们更容易扩展并且更能抵抗数据损坏。

在软件工程师面试中，求职者经常提到 NoSQL 以及不可扩展的 SQL。 这些是他们在会议上或从潜在雇主那里听到的最热门的流行语。 SQL 真的不能扩展吗？ 让我简要解释一下 NoSQL 和 SQL 背后的思维方式。 由于 NoSQL 数据库不会浪费资源连接数据，因此有时也称为无连接数据库。 这种情况下的关键可扩展性概念是关键是唯一可以访问您的数据的人（例如 user_id 以获取用户信息）。 对于数千台服务器（称为分片），无需在它们之间分配负载（CPU、内存）。

NoSQL 解决方案实施起来非常简单，但更复杂的解决方案需要单独实施。 使用密钥，您可以通过分片负载有效地扩展关系数据库。 在 FAANG 公司（Facebook、亚马逊、苹果、Netflix、谷歌、微软等）中越来越受欢迎的 SPHR 数据库被用来构建他们的数据库。 DynamoDB 程序在原子性和持久性的规模上为您提供类似于原子性和持久性的东西。 因此，由于 CAP 定理，您应该始终忘记完全一致性。 如果要实现全球规模，首先必须克服这些问题。 NoSQL 数据库总是可以在新列上创建新索引，但也可以插入它。

CPU 优化是 NoSQLDB 的一个显着特征。 SQL 程序使用三个第三方框架 (3NF) 执行磁盘空间优化。 在 No.SQL 中取得成功的关键（以及通常的高可伸缩性）是了解您的访问模式。

Nosql 数据库的好处

由于各种原因，NoSQL 数据库中的数据库功能随着时间的推移越来越受欢迎。 它们是管理大量分布式数据的理想选择，因为它们缺少任何结构化引用语言 (SQL) 功能。 此外，它们是当今世界上使用最广泛的数据库。

Nosql无政府状态

Nosql 无政府状态是一种心态，人们认为不需要中央集权或管理机构来维持秩序。 这种信念基于这样一种观念，即人类天生就有自治能力，我们不需要任何人告诉我们该怎么做才能和谐地生活。

关系数据库将您的数据组织到各种表中，每个表都链接到一个共享变量。 SQL 编程语言是最常用于从关系数据库编码和请求数据的语言。 有了数据，我们必须使用一种既可以用于数据分析又可以用于数据处理的专用编程语言。 由于关系数据库并非适用于所有情况的最佳选择，因此存在存储数据的新方法。 这些想法分为两类：更方便快捷的NoSQL和适应性更强的非NoSQL。 数据库关系数据库的完成时间比 NoSQL 数据库慢得多。 这种速度优势可以在同一级别的单个操作和整个系统内实现。

NoSQL 技术中不使用联接，因为它们不存在于其结构中。 当一个数据点被非规范化时，它会被自动复制。 然而，NewSQL 并不适用于所有情况，它是一个很有前途的发展方向。 许多运行大数据的专业软件需要各种数据库才能正常运行。 使用内存技术，数据可以存储在比传统硬盘驱动器更快的 RAM 中。