Nosql 数据库是数据管理的未来

Nosql 数据库是为了以非关系方式存储数据而创建的。 在数据管理方面需要速度和灵活性的公司经常使用这种类型的数据库。 Nosql 数据库也经常被寻求替代更传统的关系数据库的开发人员使用。

众所周知，NoSQL 数据库支持多种功能，易于开发，并且可以扩展以满足当今要求苛刻的数据中心的需求。 它们越来越多地用于实时应用程序，例如数据分析和 Web 应用程序。 NoSQL 数据库管理系统 (DBMS) 是一种下一代数据库管理系统。 传统 RDBMS的语法是 SQL（结构化查询语言），它只存储和检索结构化数据。 许多企业正在迁移到 NoSQL 数据库，以获得更大的灵活性和可扩展性，同时保留与关系数据库相同的功能。 由于 NoSQL 数据库灵活且开放的数据模型，因此可以使用 NoSQL 数据库存储多媒体内容。 数据管理是当今商业中最重要的问题之一。

例如，数据科学家和机器学习工程师可以使用 NoSQL 数据库来存储模型的元数据、特征和操作。 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。

键值存储 NoSQL 数据库是众所周知的，包括 DynamoDB、Riak 和 Redis。

NoSQL 数据库建立在云计算、Web 和大数据之上，被企业和组织广泛使用。 LinkedIn、Google、Amazon 和 Facebook 等热门互联网公司最近采用 NoSQL 证明了 RDBMS 长期以来的效率低下。

NoSQL 数据库不支持事务数据库（仅支持简单事务）。 关系数据库可以支持事务（也称为连接事务）。 为了在快速增长的环境中处理大量数据，使用了 NoSQL 数据库。 当数据移动缓慢时，使用关系数据库来处理它。

谁使用 Nosql？

人们可能会选择使用 NoSQL 数据库的原因有很多。 也许最大的原因是 NoSQL 数据库通常比传统的关系数据库更具可扩展性。 这是因为 NoSQL 数据库被设计成分布式的，这意味着它们可以分布在多个服务器上，甚至分布在多个数据中心。 这使它们更能抵抗故障并允许它们处理更多的流量。
选择 NoSQL 数据库的其他原因包括它们通常比关系数据库更易于设计和实现，并且它们是处理大量非结构化数据的不错选择。

NoSQL 数据库是一种非关系数据库，其中数据以不同于关系数据库的格式存储。 要查询 NoSQL 数据库，可以使用声明式结构化查询语言创建 API，或者可以创建查询语言的实例。 它们是敏捷开发的理想选择，因为它们通过快速适应不断变化的需求在各个方面都很敏捷。 直到最近，关系数据库还是所有数据库模型中使用最广泛的。 数据库 NoSQL 数据库可以配置为提供架构结构的灵活性并支持多种数据模型。 由于其高性能，它适用于创建具有大数据量和低延迟或响应时间的应用程序。 如果您对 NoSQL 数据库不确定，那么立即开始使用它并不是一个好主意。

某些应用程序之间的数据关系未使用引用建模，因为它们使用较少的表（或容器）。 NoSQL 数据库除了体积大之外，还提供快速、简单的数据访问。 开发人员还会发现使用这些数据库进行编程要容易得多。 NoSQL 数据库的扩展基于利用其水平扩展功能的过程。 它们更适合以更高效的方式处理大量数据。

因此，MongoDB 是为不需要大规模更改且易于查询的应用程序创建数据库的绝佳选择。 但是，如果您需要一个一致且快速运行的数据库，您应该避免完全使用 MongoDB，而是使用更传统的 SQL 数据库。

Nosql 数据库：数据存储的新标准

NoSQL 数据库越来越受欢迎，因为它能够以一种传统 SQL 数据库不容易复制或管理的方式存储和建模复杂数据集。 根据文中所述，NoSQL 数据库比 SQL 数据库更适合存储半结构化或非结构化数据，后者更适合大规模事务和数据完整性管理。 虽然可以配置 NoSQL 数据库以满足 ACID 合规性标准，但 SQL 数据库必须。

为什么要使用 Nosql 数据库？

在 NoSQL 数据库中，结构化、半结构化或非结构化数据经常存储在一个地方并建模。

NoSQL 数据库不支持传统的关系数据库，NoSQL 数据库的创建是为了解决它们的局限性。 与关系数据库相比，NoSQL 数据库往往更具可扩展性和性能。 它们具有灵活性和易用性，使它们能够以比关系模型更快速、更有效的方式使用，尤其是在云计算环境中。 当存储或检索数据以供将来使用时，需要的转换更少。 有许多类型的数据可以更快地存储和检索。 许多 NoSQL 数据库允许创建由开发人员控制的声明性模式。 要使数据库适应新的数据类型，可以使用此方法。

因为 NoSQL 数据库以原生格式存储数据，开发人员不需要将其转换为存储。 通常，NoSQL 数据库是在大量开发人员的协助下构建的。 计算机集群还可以自动配置和扩展数据库的容量。

处理大量数据的最佳选择之一是 NoSQL。 它能够存储无限量的数据，并且可以配置为动态更改数据类型。 因此，对于不需要预先定义数据类型的基于文档的数据库来说，这是一个不错的选择。 它还是一个出色的工具，因为它能够快速处理数据。 因此，对于在短时间内处理大量数据的应用程序来说，它是一个不错的选择。

Sql 与 Nosql 数据库的优缺点

由于 NoSQL 数据库以比 SQL 数据库更简单、更易于理解的形式存储数据，因此它们变得越来越流行。 NoSQL 数据库除了允许开发人员直接更改数据结构外，还经常允许声明式数据结构。
如果您需要遵守 ACID 要求，SQL 是非常结构化数据的不错选择。 当涉及到数据需求时，如果不清楚或者您的数据是非结构化的，最好的选择可能是使用 NoSQL。 在 NoSQL 数据库中存储数据时，您不需要像在 SQL 数据库中存储数据时那样需要预定义的模式。 在某些情况下，以这种方式存储和检索数据可能是有利的，这允许更多的自由。

Nosql 数据库最适合做什么？

Nosql 数据库最适合存储大量非传统方式结构化的数据。 它们也适用于处理高流量负载和需要实时数据访问的应用程序。

由于 NoSQL 的流行，越来越多的各种规模的组织都在采用 NoSQL 数据库。 本文旨在解释为什么 NoSQL 越来越受欢迎以及它何时成为构建应用程序的最佳选择？ 早期的互联网先驱对传统数据库技术感到沮丧，这激发了 NoSQL 的创建。 说到 NoSQL 数据库，没有固定的时间和地点开始使用它们； 因此，没有合适的设定点。 NoSQL 可以支持范围广泛的数据库结构和数据模型。 本次讨论讨论了使用 NoSQL 的主要原因，认识到将它们作为一个整体来对待的重要性。 具有非关系数据的数据库系统正在集成到云时代，因为它们是在那个时代创建的。 NoSQL 数据库通常与实时流技术更兼容。 当开始使用最流行的 NoSQL 数据库 MongoDB 时，您可以免费试用 MongoDB Atlas。

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，包括更快的数据访问、更好的存储以及更大的数据类型存储容量。 此外，它们在大数据应用程序中很受欢迎，因为与传统数据结构相比，它们更易于处理。

为什么 Netflix 使用 Nosql？

Netflix 使用 NoSQL 数据库是因为它们比传统的关系数据库更具可扩展性并提供更快的性能。 NoSQL 数据库也更灵活，允许 Netflix 轻松添加新数据类型和更改数据结构，而无需重建整个数据库。

Netflix 云和系统基础架构总监 Yury Izrailevsky 解释了该公司如何以及为何将其部分系统迁移到 NoSQL。 除了 SimpleDB、HBase 和 Cassandra 之外，Netflix 还使用了三种 NoSQL 工具。 他还写道，高可用性（又名卓越的客户服务）通常比强一致性更重要。 Netflix 发布了一份关于使用 MongoDB 作为 NoSQL 数据库的白皮书和博客文章。 该公司使用 HBase 作为其 Hadoop 集成平台，并使用 Cassandra 以实现可扩展性和无单点故障。 Anand 的解决方案是避免瓶颈和垂直可扩展性限制。

Netflix 和 Linkedin 拥抱 Simpledb 和 Hbase

Netflix 是世界上最受欢迎的流媒体服务之一，它正在从 Cassandra 迁移到 Amazon Web Services 上的 SimpleDB、HBase 和 Cassandra。 SimpleDB 是他们的Node.js NoSQL 架构的重要组成部分，它根据他们的多活动拓扑、全球一致的二级索引、全球事务和开源需求扩展数据库。 此外，他们打算使用 Cassandra 作为其全球分布式流媒体产品的关键基础架构组件。 LinkedIn 是世界上最大和最受欢迎的社交网站之一，除了现有的数据库之外，它还使用图形 NoSQL 数据库来增强用户之间的关系。

何时不使用 Nosql

您可能不想使用 NoSQL 数据库的几个主要原因：
1. 您的交易需要 ACID 合规性。
2. 您的数据非常结构化，您需要对架构进行精确控制。
3. 您需要跨数据集执行复杂的连接。
4. 你的数据大部分是静态的，不会经常改变。
NoSQL 数据库不适合需要保持高度数据一致性的应用程序或需要复杂数据关系的应用程序。 如果你的数据比较简单，不需要严格控制，那么 NoSQL 数据库可能是一个不错的选择。

使用 MongoDB 可以进行简单的分片，这比 SQL 简单得多。 由于分片，我们可以横向扩展，它为我们的数据增加了很多价值。 有些人可能对写锁有困难。 换句话说， NoSQL DBMS的功能没有限制。 如果NoSQL要用于广泛的用途，那么它一定意味着SQL以外的东西，如果忽略关系模型，NoSQL将永远无法替代SQL用于广泛的用途。 我见过的大多数 NoSQL 解决方案似乎都属于键值存储方法，而不是关系方法。 随着时间的推移，这些化合物往往会失去其酸性。

Nosql 数据库的类型

NoSQL 数据库有很多种，每种都有自己的长处和短处。 最流行的类型是文档、键值、列族和图形数据库。 文档数据库（例如 MongoDB）最适合存储具有灵活架构的数据。 数据存储在文档中，类似于 JSON 对象。 这使得根据需要添加和删除字段变得容易。 Key-Value 数据库（例如 Redis）针对存储可以通过键查询的数据进行了优化。 值可以是从简单数字到复杂数据结构的任何内容。 Key-Value 数据库通常用作缓存或消息队列。 列族数据库（例如 Cassandra）最适合存储按列组织的数据。 Column-Family 数据库具有高度可扩展性，可以轻松地分布在多个服务器上。 图形数据库（例如 Neo4j）最适合存储以复杂方式相关的数据。 图数据库擅长处理具有多种关系的数据。

传统 SQL 数据库的替代系统称为 NoSQL，代表非结构化数据。 这种类型的数据库管理系统采用的数据模型与关系数据库中使用的传统行列表模型不同。 还有许多 NoSQL 数据库可供选择。 最广泛使用的文档数据库类型通常采用横向扩展架构来实现。 电子商务平台、交易平台和移动应用程序开发平台只是用例的几个例子。 本文考察了顶级 NoSQL 数据库，包括 MongoDB 和 PostgreSQL。 由于列可以聚合的速度，列可以在列式数据库中快速聚合。

他们必须能够以难以保持一致的方式写入数据。 优化图形数据库以搜索和捕获彼此相关的数据元素至关重要。 在 SQL 中，它们消除了与 JOINING 多个表相关的开销。

Nosql 数据库示例

基于列的 NoSQL 数据库包括 Cassandra、HBase 和 Hypertable。

NoSQL 数据库不需要单一模式，也不需要使用任何关系数据结构。 NoSQL 数据库可以用于大规模数据存储，因为它们可以分布在具有巨大存储需求的用户之间。 Twitter、Facebook 和 Google 等公司使用 NoSQL 来存储大量数据并创建实时 Web 应用程序。 重要值数据库将数据存储和检索为键值对。 这种类型的 NoSQL 数据库可以用作集合、字典或用作关联语句的数组。 文档类型主要用于内容管理系统、博客平台、实时分析和电子商务。 基于图形的数据库经常用于分析空间数据、物流数据和社交网络。

您可以使用 MapReduce 在 CouchDB 中定义视图。 根据这项研究，分布式数据存储仅提供三项保证中的两项。 数据一致性：即使在执行操作后也应保持数据一致性。 如果服务器之间的通信不可靠，则不应停止系统运行。

Nosql 数据库用在哪里？

由于大数据和实时 Web 应用程序的增长，NoSQL 数据库变得越来越普遍。 NoSQL 系统也被称为 Not only SQL 除了被称为类似 SQL 的查询语言外，还被称为多语言持久数据存储。

使用 Nosql 数据库的三个理由

NoSQL 数据库流行的原因有很多。 这些解决方案旨在简单易用、快速且可扩展。 它们可用于各种应用程序，包括 Web 应用程序、移动应用程序和大数据分析。 它还因其易用性和灵活性而广受欢迎。

Nosql数据库结构

NoSQL 数据库不是将数据存储在表中，而是将数据存储在文档中。 因此，我们将它们归类为“不仅是 SQL”，而且我们将它们细分为各种灵活的数据模型。 NoSQL 数据库可以有任意多种不同的类型，例如纯文档数据库、键值存储、宽列数据库或图形数据库。

NoSQL 数据库是非结构化数据库。 它们缺乏传统关系数据库的固定结构。 因此，传统数据库变得越来越难以扩展和良好运行。 NoSQL 数据库不需要获得许可，可以在廉价的硬件上运行。 在大多数 NoSQL 数据库中，没有可用于关系数据库的本机支持的可靠性功能。 从这个意义上讲，他们必须在保持一致性的同时努力提高性能。 除了实现自己的专有代码外，开发人员还必须编写系统的代码。

因此，许多应用程序可能难以确保交易的安全性和可靠性。 文档存储类似于键值存储，因为它基于键值模型。 因此，它们缺乏数据库级别的一致性，从而允许应用程序提供更多的可靠性和一致性功能。 在文档存储中，值用于对存储的数据进行编码。 XML、JSON 或 BSON（二进制编码的 JSON）都是这些文档可接受的编码。 图形数据库使开发人员能够专注于对象之间的关系而不是它们的属性。 由于 MongoDB 具有灵活的模式存储，因此在存储对象时并不总是需要相同的结构和字段。

Hypertable 采用数据存储分布技术来最大化可以分布数据存储的节点数。 MongoDB 和 Cassandra 是两个最流行的 NoSQL 数据库管理系统。 面向文档的数据库，例如 MongoDB，是使用 C 构建的。编码数据（也称为文档）以其编码形式存储。 查询文档在数据库中创建，其中包含所需文档应位于其中的字段，以便检索它们。 跨多台机器（节点）对数据进行分区和分布称为数据分层。 它采用类似于 Cassandra 采用的数据复制方案。 由于自动化问题，管理员有时需要主从，而副本集更擅长处理故障并使它们自动化。

由于 MongoDB 是完全自动化的，因此减少了分片之间的数据共享（或它们之间共享数据），从而使数据库具有高度可扩展性。 NoSQL 数据库有许多不同的索引，包括 B-Tree、T-Tree 和 O2-Tree。 T-Tree 的三种节点类型是具有左右子节点的节点、没有子节点的叶节点和只有一个子节点的半叶节点。 O2-Tree 旨在用于提高当前索引方法的性能。 在更新方面，B-Tree除了更新比例为0外，明显不同步。 顶部为 T 形的树更有可能表现良好。 由于其高性能和可扩展性，NoSQL 数据库越来越受欢迎。

尽管有这些缺点，它们的特性仍然存在差距，无法保证一致性和可靠性。 新功能是 NoSQL DBMS 中可用的工具之一，可以应对这些挑战。 使用 NoSQL 数据库是解决一些重要问题的良好开端，但也存在一些问题。

Nosql 数据库不像关系数据库那样支持连接

Oracle的nosql是否加入？
NoSQL 数据库不像关系数据库那样提供连接。 以不同的方式使用连接，他们可以检索数据。

Nosql 数据库列表

有几种不同类型的 NoSQL 数据库，每种都有自己的优点和缺点。 最流行的 NoSQL 数据库是 MongoDB、Apache Cassandra 和 Redis。

术语 NoSQL 数据库指的是一种非概念性数据库，它可以以不同于关系数据库的方式存储数据。 我们将在本文中了解排名前五的 NoSQL 数据库：MongoDB、Cassandra、Elasticsearch、Amazon DynamoDB 和 HBase。 如果我们需要对我们的组织进行全文搜索，这个数据库是最好的选择。 该数据库可用于分析大量数据。 DynamoDB 主要用于大规模运行高性能应用程序。 这个数据库一天可以处理十万亿个请求，被近700个组织使用。 在很多情况下，如果我们需要处理大量的键值查询，DynamoDB 是最好的解决方案。 当我们的数据量很小的时候，这个数据库是不可能处理PB级的数据的，所以他们就收不到我们需要的东西。 如果我们需要实时访问用例中的数据，这个数据库将是最佳选择。

不同类型的 Nosql 数据库

NoSQL 数据库相对于传统关系数据库的优势包括速度、可扩展性和稳健性。 此外，它们使用起来更加人性化，可以根据特定需求进行定制。
通常，NoSQL 数据库分为四种类型：key-value、column-based、document-based 和 graph-based。 本文将对每一种方法进行简要概述，重点介绍其优点和缺点。
为了存储数据，键值数据库使用键值存储。 键值存储中的每条记录都有一个与之相关联的唯一键。 当您查询数据库时，将检索与键关联的值。
基于列的数据库，如键值存储，使用列而不是键。 在基于列的数据库中，每列都有一种数据类型（字符串、数字、日期等）。 当您查询数据库时，您将返回列中的所有值。
文档数据库建立在允许存储数据的文档模型之上。 基于文档的数据库由称为命名字段的数据项集合组成，这些数据项按数据类型组织。 当您查询数据库时，将返回文档中特定字段的值。
图数据库可以以直观的方式将数据存储在图模型中。 基于图形的数据库由链接在一起的节点和边的集合组成。 当您查询数据库时，将返回图中特定节点的值。