NoSQL 数据库和临时查询：您需要知道的

这个问题没有千篇一律的答案，因为是否使用 NoSQL 数据库进行临时查询的决定取决于许多因素。 但是，一般来说，NoSQL 数据库非常适合即席查询，因为它们旨在处理大量数据并且可以轻松扩展。 此外，NoSQL 数据库通常提供比关系数据库更灵活的模式选项，这使得它更容易适应数据的更改或添加。

Mongodb 是否允许临时查询？

借助临时查询支持，开发人员可以实时更新他们的临时查询，从而显着提高性能。 MongoDB 中有多种数据库类型可用，包括字段查询、范围查询和正则表达式搜索。 有一些可以返回的字段以及一些用户定义的函数。

MongoDB 可以毫无困难地处理四毫秒的查询。 它可以处理有关字段、范围、位置、值甚至正则表达式的查询。 它在处理动态查询的能力方面有别于 CouchDB。 有些查询需要大量时间才能生成数据。 它是唯一支持地理空间特性的免费文档存储 NoSQL 数据库。 使用创新的Sharding，可以非常轻松地水平扩展数据库，这是非常独特的。 我们针对多个基于服务器的应用程序对其进行了测试，发现它的性能优于 CouchDB，但同样，我们的用例深受 MongoDB 的影响。

分片数据库以提高性能

有关分片的更多信息，请参阅我们的指南。

什么时候不应该使用Nosql？

此外，NoSQL 不支持动态操作。 不能保证它具有 ACID 属性。 例如，如果您要处理财务报表之类的事务，SQL 数据库可能是一个不错的选择。 如果应用程序的性能受限于其按需运行的能力，则应避免使用 NoSQL。

由于 NoSQL 数据库的流行，各种规模的组织都开始使用它们。 本文旨在解释为什么 NoSQL 越来越受欢迎以及 NoSQL 有什么好处？ 早期的互联网先驱们在 NoSQL 上玩得很开心，NoSQL 是由于他们对传统数据库技术感到沮丧而创建的。 当开始使用 NoSQL 数据库时，需要阐明如何使用。 NoSQL 中经常使用数据库结构和数据模型。 在本次讨论中，我们从 NoSQL 的各种应用程序的角度来审视它，并确定其被广泛采用的最常见原因。 由于云时代的到来，NoSQL 数据库已经迅速适应了作为云一部分的自动化。 在 NoSQL 数据库中，实时流技术通常更为有效。 如果您想详细了解 MongoDB 这一使用最广泛的 NoSQL 数据库，可以免费试用 MongoDB Atlas。

NoSQL 数据库与关系数据库的不同之处在于它不依赖于表和列。 数据结构不是图、树或集合，而是用于创建图、树和集合。 它们非常适合具有更高级别灵活性和可扩展性的应用程序。 此外，与传统的关系数据库相比，NoSQL 数据库更高效、更快速。 他们不依赖表扫描来提高性能，而是使用针对性能优化的算法。 NoSQL 数据库是需要更灵活和可扩展数据库的现代应用程序的绝佳选择。 用户体验出色，在速度和效率上往往比传统关系型数据库更高效。

Nosql 数据库并不总是正确的选择

尽管存在缺陷，但 NoSQL 数据库可以对企业有益。 此外，NoSQL 数据库不支持关系数据库本身支持的功能。 需要各种可靠性特性，例如原子性、一致性、隔离性和持久性。
NoSQL 数据库经常被认为存在与 SQL 指令的兼容性问题、缺乏标准化以及难以支持工作查询等缺点。 另一方面，SQL 数据库更适合重型或复杂事务，因为它们更稳定并且具有更好的数据完整性。 SQL 数据库除了更易于在需要 ACID 合规性的环境中使用外，更适合此类业务。

Nosql 的局限性是什么？

NoSQL数据库有什么缺点？ 对 NoSQL 数据库最常见的批评之一是它们无法支持跨多个文档的 ACID 事务（原子性、一致性、隔离性、持久性）。 当架构设计正确时，多个应用程序可以以单个记录原子性运行。

NoSQL 数据库是一种开源数据库，已成为一种重要的新型数据存储技术。 他们中的大多数并不完美。 在本文中，我们将探讨 NoSQL 存储的一些缺点和局限性。 ACID 事务是一种确保数据在多个数据库中保持一致的常用技术，在 NoSQL 数据库中并不常见。 NoSQL 的目标不是成为数据库或编程语言之间的接口。 因此，学习 NoSQL 数据库更加困难。 有许多 NoSQL 存储产品具有明显的缺点。 在评估不同 NoSQL 解决方案的优缺点时，有许多选项可供选择。

NoSQL 数据库不像传统数据库那样成熟、灵活或易于扩展。 由于缺乏标准化，他们在支持工作查询方面遇到了更大的困难。

Nosql 数据库的优缺点

与关系数据库相比，Nosql 数据库具有许多优势，包括可扩展性和易用性。 尽管如此，它们确实有一些缺点，包括缺乏事务支持和高内存要求。

您可以将 Nosql 用于关系数据吗？

关系可以存储在 NoSQL 数据库中，它们在结构和存储方面与关系数据库不同。 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关系数据更容易，因为相关数据不需要分区。

使用关系型或 NoSQL 的数据库系统通常用于云原生应用程序。 它们都有自己的一组特征，包括内置技术、数据存储和可访问性。 无SQL数据库是不存储非结构化或半结构化数据的数据库； 它通常是键值对或文档。 NoSQL 数据存储最适合需要亚秒级响应时间的大容量服务。 如果您为当前正在更新的项目查询一个一致的系统，您将在对其进行任何更改之前等待该响应。 任何节点都会立即响应，无论何时收到该响应，即使它不是最新数据。 如果复制的数据节点发生故障，分区容错性可确保系统继续照常运行。

数据库即服务 (DBaaS) 是一种使用数据服务集合的云原生应用程序。 这些服务包含内置的安全性、可扩展性和监控功能。 您可以将您最喜欢的数据库放在 Azure 虚拟机中的每个服务上，然后设置 Azure 虚拟机。 可以根据数据要求实施采用关系型、NoSQL 或这两种技术的基于云原生的微服务。 Azure 可以在云中管理四个关系数据库，作为其 Azure 数据库即服务 (DBaaS) 服务的一部分。 他们都有现收现付的商业模式，在这种模式下他们可以处理即时负载。 除了 Microsoft 的旗舰 SQL Server 数据库和许多开源替代品之外，它也可用。

只需几分钟，您就可以通过选择所需的内存量、处理核心和存储量，将 Azure 数据库添加到您的系统中。 微软对 Azure 开放平台的持续承诺反映在该公司提供流行开源数据库的托管版本上。 非活动期间的数据库冻结由无服务器计算层自动处理，只允许收取存储费用。 例如，MariaDB 的托管版本是甲骨文收购 Sun Microsystems 的结果。 在 Azure 云中，无需为 MariaDB 运行单独的数据库； 相反，用于 MariaDB 的 Azure 数据库作为服务进行管理。 该服务采用 MariaDB 社区版服务器引擎。 该系统可以处理任务关键型工作负载，同时满足动态可扩展性要求。

命令行界面工具或 Azure 数据迁移服务可用于将 Postgres 数据库迁移到 MongoDB。 此外，CosmosDB 允许您配置任何数据库区域以支持写入和读取，方法是允许您在全局范围内支持主动/主动集群。 开发人员只需对数据或代码进行最少的更改，即可将现有的 Mongo、Gremlin 或 Cassandra 数据库快速迁移到 CosmosDB。 如果它们使用 Azure 表存储，则使用 CosmosDB 表 API 的微服务很容易迁移。 Azure CosmosDB 附带了图 5-13 中的五个一致性模型，每个模型都有明确的定义。 可以使用这些选项在一致性、可用性和性能方面进行精细的权衡。 下表显示了列表中的一致性级别。

Microsoft 项目经理 Jeremy Likness 对这五个模型中的每一个都提供了出色的解释。 NewSQL技术旨在通过结合NoSQL的分布式可扩展性和关系数据库的ACID保证来取代关系数据库。 新的 SQL 数据库旨在在短暂的云环境中蓬勃发展，虚拟机可以在其中随意重启和重新安排。 作为上图的结果，云原生计算基金会提供了指向上面列出的开源项目的链接。 使用服务构造，客户端可以轻松地从单个 DNS 条目寻址一组相同的 NewSQL 数据库进程。 我们的方法使我们能够在不中断现有应用程序实例的情况下通过将数据库实例与服务地址断开链接来进行扩展。 每次向任何服务发送请求时，您总是会得到相同的结果。

由于其性能、可扩展性和无锁定性，它在 NoSQL 数据库中越来越受欢迎。 它们能够存储数据、模型的元数据、特征和操作参数。
数据科学家可以使用它们来存储数据、模型的元数据、特征和操作参数。 机器学习工程师可以使用它们来存储模型的元数据、特征和操作参数等。
它们可用于存储和检索数据工程师清理过的数据。

为什么 Nosql 数据库越来越流行

NoSQL 数据库之所以流行，是因为它们可以处理更多的数据项，因此比关系数据库使用更少的内存。 处理不适合关系模式的数据的能力也是它们的一个流行特性。
关系数据库仍然是最流行的数据库类型。 它非常适合需要系统查询的数据，例如具有复杂数据结构的表。
由于容量大，NoSQL 数据库更适合处理关系数据库无法容纳的数据。 很多人发现他们可以分析数据，而无需经过系统的数据搜索过程。

何时不使用 Nosql

您可能不想使用 NoSQL 数据库的几个主要原因：
-您的交易需要 ACID 合规性。 NoSQL 数据库通常不符合 ACID。
-您的数据是高度结构化的，您需要关系模型来维护该结构。
- 你有大量的数据，你需要 NoSQL 数据库的可扩展性。 如果您的数据大小是可管理的，您可能不需要额外的可扩展性。
- 你需要实时分析。 NoSQL 数据库通常不是为实时分析而设计的。

SQL 比 MongoDB 更难用于分片，但 MongoDB 做起来容易得多。 我们可以使用分片进行水平扩展，这对我们的数据来说是一个巨大的优势。 有些用户可能对写锁不满意。 NoSQL 数据库的使用不能受到限制，所以接受他们可以做他们所做的事情。 就NoSQL而言，“nosql”这个词肯定是非关系型的，如果忽略关系型模型，NoSQL永远不会因为各种原因取代SQL。 我见过的大多数 NoSQL 解决方案似乎都是基于键值存储或关系型的。 这些化合物的酸化更频繁地发生。

另一方面，可以定制 NoSQL 数据库，以更灵活和适应性更强的方式满足特定组织的需求。 NoSQL 数据库可用于存储非结构化数据（如文本），而 SQL 数据库可用于存储结构化数据（如表格）。 作为一般规则，确定您组织的需求是选择数据库技术时最重要的考虑因素。

Mongodb：适用于大量非结构化数据，但不适用于敏感信息

例如，MongoDB 是用于存储非结构化数据的优秀 NoSQL 数据库，但它不适合需要安全记录用户个人信息的应用程序。 因此，NoSQL 数据库不如 SQL 数据库安全，并且使它们对某些应用程序更有用的一些功能不可用。 SQL 数据库是任何需要保证数据安全的应用程序的绝佳选择。

数据库

Nosql 数据库是不使用传统关系模型的数据库。 相反，他们使用各种不同的模型，包括键值、文档、柱状和图形。 Nosql 数据库通常比关系数据库更具可扩展性和更易于管理，对于具有大量数据或需要高性能的应用程序来说是一个不错的选择。

NoSQL 数据库不依赖于关系数据库，而是将数据存储在文档中。 在当今快节奏的商业环境中，数据管理系统必须灵活、可扩展，并且能够快速响应不断变化的需求。 NoSQL 中的数据库类型包括文档数据库、键值存储、宽列数据库和图形数据库。 越来越多的全球 2000 强公司正在采用 NoSQL 数据库来支持任务关键型应用程序。 五个技术趋势对大多数关系数据库构成了最大的挑战。 由于固定的数据模型，敏捷开发人员很难在关系数据库中支持它们。 NoSQL 数据库模型可以由应用程序模型定义。

正如 NoSQL 明确指出的那样，数据建模不必是静态的。 JSON 是一种事实上在面向文档的数据库中的格式，是最常用于存储数据的格式。 使用这种方法，不再需要 ORM 框架，并且简化了应用程序开发。 它包括 N1QL（发音为 nickel），这是一种功能强大的 SQL 查询语言，可用于解释 JSON。 除了标准的SELECT/FROM/WHERE语句外，它还支持聚合（GROUP BY）、排序（SORT BY）、连接（LEFT OUTER/INNER）等。 NoSQL 分布式数据库有许多操作优势，因为它们旨在横向扩展并且没有单一故障点。 随着越来越多的客户通过移动应用程序和网站与品牌互动，拥有足够的应用程序和网络可用性变得越来越重要。

设置、配置和扩展 NoSQL 数据库非常简单。 它们旨在以统一的方式实现读取、写入和存储。 它们可用于各种规模的监控和管理，包括小型和大型集群。 NoSQL 数据库是分布式的，可以在多个数据中心之间复制，不需要任何额外的软件。 此外，它允许通过硬件路由器进行即时故障转移，允许应用程序执行它们自己的故障转移，而不是等待数据库通知它们出现问题。 随着 Web、移动和物联网应用程序的不断发展，NoSQL 数据库变得越来越普遍。

尽管如此，MongoDB 仍然是最受欢迎的 NoSQL 数据库，因为它具有大量的特性、性能和可扩展性。 有许多应用程序需要快速、可扩展且灵活的数据库。 MongoDB 除了是一个丰富的文档模型之外，还是一个合适的应用程序。

基于文档的 Nosql 数据库易于使用

基于文档的 NoSQL 数据库，例如 MongoDB 和 CouchDB，将数据存储在 JSON 或 XML 文件中。 您可以使用相同的命令以与在 XML 或 JSON 文件中相同的方式访问和查询这些数据库中的数据。 键值存储（例如 Redis）中的数据根据​​其类型进行排序。 因此，您可以通过使用相同的命令，以与处理文件相同的方式轻松地读取数据或向这些存储写入数据。 DynamoDB 和其他宽列存储可以将数据存储在比标准 64 位整数宽得多的列中。 就检索和处理速度而言，此方法非常适合大型数据集。 作为图中的节点和边，数据存储在Neo4j 数据存储中。 可以使用相同的命令集来查询和遍历这些存储中的数据，就像在图形中一样。