NoSQL 数据库：传统关系数据库的替代品

NoSQL 数据库作为传统关系数据库的替代品越来越受欢迎。 NoSQL 数据库不需要固定的模式并且易于扩展。 队列是一种 NoSQL 数据存储。 队列是一种以先进先出（FIFO）方式存储数据的数据结构。 队列通常用于存储需要按顺序处理的数据，例如要完成的任务列表。 队列是一种 NoSQL 数据存储，因为它不需要固定的模式。 随着任务数量的增加，队列可以很容易地扩展。

如果我要使用 MongoDB 或 RavenDB 作为消息队列，我更喜欢哪个？ 消息对象可以通过客户端发送到 Web 服务，然后由 Web 服务检索。 执行工作的服务然后可以根据可能出现的任何标准选择消息类型。 我可以根据场景创建索引以加快速度。 如果您只是构建一个队列，那么您应该只考虑 NoSQL。 如果您决定要使用哪种实现，它很可能会对性能、可靠性和效率产生更大的影响。

除了非表格之外，NoSQL 数据库（也称为 SQL）存储数据的方式与关系数据库不同。 根据其数据模型，NoSQL 数据库可能有多种不同的类型。 文档类型、键值类型、宽列类型和图形是最常用的。

Datastore 是一种高度可扩展的 NoSQL 数据库，支持广泛的应用程序。 因此，Datastore 会自动管理分片和复制，让您可以使用高度可用且持久的数据库，该数据库会自动扩展以处理应用程序的负载。

哪个是 Nosql 数据存储？

有许多不同类型的 NoSQL 数据存储，每种都有自己的优点和缺点。 最流行的 NoSQL 数据存储是 MongoDB、Cassandra 和 HBase。

基于文档的 NoSQL 数据库比关系数据库更有效地存储数据。 它们旨在具有适应性、可扩展性，并且能够快速响应数据管理的业务需求。 通常称为 NoSQL 的数据库类型包括纯文档数据库、键值存储、宽列数据库和图形数据库。 全球 2000 家企业正在迅速采用 NoSQL 数据库来支持任务关键型应用程序。 这是由于五种趋势带来的技术挑战导致大多数关系数据库难以使用。 数据库管理是敏捷开发的主要障碍，因为它们缺乏支持敏捷开发必不可少的固定数据模型的能力。 应用程序模型定义了 NoSQL 中的数据模型。

在 NoSQL 中对数据建模不是静态的。 JSON 格式是在面向文档的数据库中存储数据的默认格式。 这消除了对 ORM 框架的需求并改进了开发过程。 N1QL（发音为 nickel）是一种将 SQL 扩展到 JSON 的强大查询语言，已作为 Couchbase Server 4.0 的一部分发布。 此外，它还包括对标准 SELECT / FROM / WHERE 语句以及聚合 (GROUP BY)、排序 (SORT BY)、连接 (LEFT OUTER / INNER) 等的支持。 由于其横向扩展架构和无单一故障点，NoSQL 分布式数据库具有引人注目的操作优势。 随着越来越多的客户通过在线和移动应用程序与公司互动，可用性正成为一个主要问题。

NoSQL 数据库易于安装、配置和扩展。 通过分布式读取、写入和存储，它们旨在简化读取、写入和存储。 它们可以在各种规模上运行，包括管理和监控不同规模集群的规模。 无需开发软件在数据中心之间进行复制； 分布式 NoSQL 数据库包括数据中心之间的内置复制。 此外，它允许应用程序执行自己的故障转移，而不是等待数据库检测到问题并执行基于数据库的恢复过程。 由于 NoSQL 数据库易于使用和易于集成，因此越来越多地用于 Web、移动和物联网应用程序。

对于未存储在关系数据库中的数据，表存储是一种出色的解决方案。 表存储使您能够将数据存储在一个足够灵活的容器中，以适应应用程序的增长。 表存储系统可用于存储难以存储在关系模型中的数据，例如视频或图像数据。

Azure 的 Nosql 数据库：Documentdb、Graph 和 Keyvalue

Azure 中的三种 NoSQL 数据库是 Azure DocumentDB、Azure Graph 和 Azure KeyValue。 使用 Azure DocumentDB，无需管理服务器上的数据文件或从存档中检索它们； 它是无服务器的，键值对的，每秒可以处理多达一百万个请求。 这是一个图形数据库，可用于在应用程序中跨多个层查询和管理数据。 Azure Graph 是一个图形数据库，可用于在应用程序中跨多个层查询和管理数据。 它使你能够在 Azure KeyValue 的排序和筛选列表中组织和筛选数据。

队列是数据库吗？

这个问题没有明确的答案，因为它取决于您如何定义数据库。 一般来说，数据库是以特定方式组织的数据集合，以便可以根据需要访问和更新。 队列是一种数据结构，允许您以特定顺序存储和检索数据。 因此，如果您将队列视为数据集合，则可以将其视为数据库。 但是，如果您只将数据库视为可以访问和更新的数据集合，那么队列就不会被视为数据库。

什么时候是为基于队列的系统使用数据库的合适时机？ 为了尽快处理所有请求，保持有序、有组织的队列至关重要。 有一个消息队列旨在处理这种情况，使消息出队或排队变得简单。 想象一下，在任何给定时间，您的数据库中都有数百个 PDF 创建请求。 希望能够在连续的基础上每秒处理更多的请求。 无需连接更多工作人员（处理请求的进程），因为您可以扩展您的解决方案。 要接收请求，工作人员将需要提供一条额外的信息。

消息队列不需要用户执行任何事务来确保消息被存储和处理。 消息队列是实时推送的，而不是从数据库中手动轮询消息。 如果您在连接太多连接或执行其他需要大量 CPU 的任务时耗尽 CPU 能力，您可以使用更多 CPU 能力来为您的消息队列服务器提供动力。 在需要大量异步消息的情况下，强烈建议使用消息队列。 如果工作人员在执行任务时死亡，则应将其保留在队列中，直到请求得到解决。 当收到并处理消息时，工作人员将确认发送回消息队列以通知他们进度。

队列是一种数据结构，可以按逻辑顺序存储项目的集合。 放入队列中的项目在添加到队列后会尽快处理。 当您想要按特定顺序处理项目时，队列会很有用。 SELECT 语句是一种可用于更改队列内容的方法。 SELECT 语句是一种方法，允许您从队列中选择项目并将它们发送到另一个位置（如果您愿意）。 SELECT 语句还用于将项目从另一个位置发送到适当的队列，以及将它们插入到队列中。 INSERT、UPDATE、DELETE 或 TRUNCATE 语句不能尝试以队列为目标。 如果您需要按特定顺序处理项目，队列很有用； 但是，您不应修改队列中的项目。

队列系统在数据库系统中的重要性

具有队列机制的数据库是任何数据中心的绝佳补充。 为队列系统提供 DBMS 功能至关重要，因为它们可用于多种用途。 通过将队列功能集成到标准数据库系统中，其他应用程序可以获得对它们的更大访问权限。 通过这次更新，队列系统更加强大和通用，它们的实用性和潜力也得到了提升。

Mongodb 有队列吗？

队列是根据文档的创建数据或基于给定优先级的文档排名以升序插入 MongoDB 数据库的文档集合。

如果您已经在使用 MongoDB，则可以使用此方法通过漂亮的 API 创建队列。 如果您有 MongoDB v3 驱动程序或较旧的数据库，建议使用 mongodb- [email protected] 选项。 此软件包被归类为功能完整且稳定。 尽管它被广泛使用，但几乎没有什么新的发展。 如果您有任何问题或使用不当，请告诉我们。 您创建的每个队列都将是它自己的队列之一。 可以创建一个名为 resizing-image-queue 或 notify-owner-queue 的 MongoDB 集合，这两者都可以使用。

如果您在收到消息后 30 秒内没有收到消息，它会被放回队列中以便可以检索。 轮询死队列以查看是否发现任何死消息。 当我们将原队列中的所有消息返回到死队列when.get()时，死队列的payload就是消息。 如果一个项目从队列中移除但没有被确认，它将在下次尝试离开时被移动到这个死队列中。 如果一个项目从队列中移除但没有被确认，它将在下次尝试离开时被移动到这个死队列中。 仍然可以通过 ping 一条消息来查看队列，告诉它您还活着并正在处理请求。 您在 ping 操作上传递的可见性时间也由方法 // 可见性时间决定（在这种情况下，此队列已看到 %d 消息%d 消息%d 计数；）； // queue.ping(msg.ack, (err, id) = 最近 24 小时在队列中的消息数，以及当前消息数。

我们可以计算收到但尚未激活的新消息的数量。 如果您添加 up.size() +.inFlight() +.done() 应该可以得到 get.total() 但这只是近似值，因为这两个是用于计算总数的不同操作。 有时，季节非常不同。 使用 setInterval 选项定期清理系统。 Console.log('已处理的消息已从队列中删除')*)。

Mongodb 队列

MongoDB 队列（或消息队列）提供了一种以有序、先进先出的方式存储消息的机制。 消息可以随时插入到队列中，并按照收到的顺序进行处理。 这使得 MongoDB队列非常适合处理需要按特定顺序执行的任务，或者适合可以异步处理的任务。

FloQast 的使命是使产品团队能够加速和自动化创新产品的开发。 传统上，AWS SQS 一直充当我们的消息队列服务。 这导致了维护可操作性和重复性方面的问题。 相反，我们选择 MongoDB 作为我们的消息队列。 在 AWS Lambda 中，您可以轻松地将消息添加到任何队列。 它消除了升级现有服务以使用单独的 Lambda 的需要。 访问队列时，该服务使用 MongoDB 的原子 findAndModify 方法获取第一项并根据开发人员的指令调用 Lambda。

什么是 Mongodb 中的变更流？

应用程序开发人员可以实时查看数据变化，而不必担心跟踪他们的 oplog 或不得不处理复杂数据结构的复杂性和风险。 应用程序可以使用更改流来订阅任何集合、数据库或部署上的所有数据更改，并立即对它们做出反应。

使用触发器自动化数据库操作

通过使用触发器机制，您可以自动化数据库操作并使您的系统更加高效。 当从链接的 MongoDB Atlas 集群中添加、更新或删除文档时，触发器可以处理服务器端逻辑。 您将能够保持系统平稳运行，并因此实现数据库操作的自动化。

Nosql 文档数据库

NoSQL数据库，也称为非关系数据库，是一种不使用传统的基于表的关系数据库结构的数据库。 NoSQL 数据库通常用于大数据和实时 Web 应用程序。

面向文档的数据库是一种以 JSON 格式存储数据的现代方式，而不是使用传统的列和行。 这种半结构化数据可用于解决原本需要 RDBMS 的难题。 文档存储是一种自然而灵活的解决方案，可供希望更快地使用敏捷软件的开发人员使用。 您可以使用富有表现力的查询语言和多功能的索引功能以多种方式进行查询。 关系数据库有一组您在运行 ACID 事务时熟悉的保证。 拥有分布式系统使您能够以更高效和适应性更强的方式扩展和保护您的数据。 每个文档都以一个独立的单元分布在多个服务器上，这减少了对数据局部性的需求。

文档数据库直观且易于使用，数据速度比关系数据库更快。 数据质量会降低，表格会死板。 由于无法进行原生的横向扩展，如果要对传统关系型数据库进行分区，则必须购买昂贵的横向扩展系统。 可以从面向文档的数据库中的多种文档类型中进行选择； 但是，每个商店中的字段可能是可选的。 每个文档具有相同的结构，但其字段不同。 每个文档都有自己唯一的 ID，可以用来添加、更改、删​​除和查询信息。 文档编码通常被认为是将封装数据（或信息）转换为标准格式的过程。

面向文档的数据库结构不那么严格，因此不那么容易出现不一致。 当您直接从文档而不是从数据库中的列查询信息时，数据将更直接地存储在文档中。 可以使用包含与数据相关的信息字段的单个字段将数据添加到文档存储。