NoSQL 数据库是高速数据检索的完美解决方案！

NoSQL 数据库通常用于连接速度太慢或创建过多数据重复的情况。 此外，许多 NoSQL 数据库被设计为可水平扩展，这意味着它们可以轻松地跨多个服务器进行分片。 连接不太适合水平扩展，因为它们要求所有数据都在一台服务器上。

在更传统的数据库（例如 Oracle）中使用的通用连接运算符不支持 Oracle NoSQL 数据库。 但是，它确实支持同一表层次结构中的表之间的单独类型的连接。 位于同一位置的行可能允许高效连接，因为只能连接具有相同坐标的行。

该过程通过在 JOIN 子句中使用它们之间的相关列来组合来自两个或多个表的行。 在大多数 Oracle NoSQL 数据库中，当用户试图从层次关系已被区分的表中提取数据时，会使用连接。

嵌入是 MongoDB 中常见的模式之一。 当流程的各个部分分解为单独的组件时，就会发生规范化。 这些片段通常是 ​​mongo 中的单个文档，因此不需要连接。

你为什么不加入？ 面向文档的数据库（如 MongoDB）旨在存储非规范化数据。 集合之间应该没有任何关系。 如果两份或多份文件中要求提供相同的数据，则应重复填写。

在 Nosql 中可以加入吗？

是的，在 nosql 数据库中可以进行连接。 但是，它们并不像在关系数据库中那样常见，因为 nosql 数据库通常被设计为更具可扩展性和性能。 联接可用于组合来自多个 nosql 集合的数据，但它们可能比其他操作更昂贵。

新的 $lookup 运算符允许您使用 MongoDB 3.2 $lookup 运算符对两个或多个集合执行左外连接操作。 聚合比简单的查找查询更难理解，通常需要更长的时间才能完成。 它们在复杂的搜索操作中功能强大且必不可少，但它们也很脆弱。 MongoDB 的聚合查询以与任何其他查询相同的方式运行，传递管道运算符数组。 除了文本、日期和评级信息之外，文档还包含日期、评级和对编写它的用户的引用。 目前，我们根据用户评分按时间倒序显示最近的 20 个帖子。 $lookup 特性是 MongoDB 3.2 的一个重要补充。

在 NoSQL 数据库中使用少量关系数据时，克服一些更困难的问题可能是有益的。 不应定期使用 $lookup 运算符。 如果您需要大量数据，请使用关系数据库 (SQL)。

Mongodb 适合连接吗？

由于为 MongoDB 集合连接操作引入了新的查找操作，MongoDB 3.2 现在支持MongoDB 连接功能。

MongoDB 不惧怕使用非结构化数据。 将 MongoDB 连接与 Merge 连接和散列连接进行比较时，我们还不能进行 Merge 连接和散列连接。 通过提供一个允许它从一个索引连接到另一个索引的嵌套循环的索引，我们可以协助查找。 然而，就任何“JOIN”的性能的显着改进而言，我们无法做到这一点。 对于以下查询，我们借助 MongoDB 的图形用户界面 Studio 3T 中的 SQL 查询功能运行以下 MongoDB 脚本。 结果揭示了单个订单的数量以及这些订单的总价值，这两者都是通过单个客户和商店联系人的数量来衡量的。 本说明中讨论了该索引。

如果您只需要集合中的几个字段，则使用包含这些字段和实际查询条件的“覆盖索引”可以做得更好。 因此，我们创建了一个销售索引。 人的身份证号码。 与个人相关的实体 ID 和销售额。 用于销售的 OrderHeaders 在这些类型的字段中使用类似于聚集索引的单个 _id 字段。 连接顺序中反映的聚合顺序反映了 Studio 3T 中的连接顺序，从而使执行时间缩短了 4.2 秒。 MongoDB 和 SQL Server 共享同一个服务器，后者在 160 毫秒内管理同一个MongoDB 聚合。

在这种情况下，我们正在查看发票的交易记录。 他们不应该改变的理由有很多，他们也没有改变。 我们只需以 MongoDB 的预制格式准备和维护我们的历史数据。 通过与这样的中间集合进行预聚合，我们将报告的时间减少到 25 毫秒。 可以在此处找到完整的代码示例：这将在我的机器上聚合 120 毫秒，当您考虑所涉及的步骤时，这是相当令人印象深刻的。 同样，销售人员的报告必须准确无误。 这是通过组合“销售”和“职位”这两个词在几秒钟内完成的。

我们可以通过首先从 $null 销售人员（邮购客户）中删除所有记录来在 48 毫秒内删除所有记录。 应该推迟排序，直到您拥有最终报告所需的文档以及所有查找的列表。 在开始之前，您应该开始匹配和投影。 当管道通过每个文档时，保持精简至关重要，确保只将您需要的数据输入其中。 最后，找到在聚合管道中执行各个阶段的顺序至关重要。

这允许在执行数据分析时有更广泛的选择，因为它允许聚合来自两个或多个来源的数据。 此外，由于能够将数据分组到特定类别中，因此可以将数据分类为特定类别并易于查找。
MongoDB 的结构在许多方面不同于其他数据库系统。 这样可以实现更快的数据检索以及更好的数据管理和存储。 此外，由于数据库可容纳大量数据，因此能够按比例放大。
由于其强大的功能，MongoDB 具有其他数据库系统所没有的几个特性。 因此，它是一种非常有效的数据分析和数据存储方法。

Mongodb 的 Join 函数

MongoDB 允许您将两个集合合并到一个数据库中，这是一项非常受欢迎的功能。 MongoDB 的连接语法比 SQL Server 更强大，连接操作更高效。
但是，MongoDB 不支持集合之间的查询连接。 在 MongoDB 中，$lookup 聚合函数可用于执行连接操作。

为什么你不应该使用 Nosql？

NoSQL 平台也不支持动态操作。 不能保证酸的性质是恒定的。 例如，如果您要处理敏感数据，则可以选择 SQL 数据库。 此外，如果您需要运行时灵活性，则应避免使用 NoSQL。

与数据库NoSQL 相比，数据库 NoSQL 针对更小的存储区域和更少的 CPU 和内存进行了优化。 它也不太灵活，但在大规模使用时更有效。 同一类型数据的多个集合受到异常数据结构的影响。 结果，索引和同步节点的数量增加，这增加了数据量，从而增加了更新它们的时间。 传统的 NoSQL 服务器旨在维护最终一致性，因此在进行更改之前不需要通过索引或节点传播更改。 一些 NoSQL 成员可能会隐藏新索引的创建（例如 RavenDB 创建自动索引）。 其他人可以扫描整个 MongoDB 数据库而无需对其进行索引。

如果要使用 NoSQL 数据库，则必须将其设计为满足访问模式。 如果它们未知或经常更改，则可能需要更改。 面向文档的 NoSQL 数据库不适合原子消费，因为 OLAP 系统必须对数据进行切片和切块。 To Be Continued 选项可用于解决 NoSQL 中的数据完整性问题（基于图形的 NoSQL 除外）。 Amazon DynamoDB 在这场比赛中来得有点晚，因为它去年才符合 ACID 标准。

NoSQL 数据库有一些缺点，包括 SQL 指令与 NoSQL 数据库的不兼容以及它们缺乏对与性能数据相关的性能问题的支持。 此外，noSQL 数据库不遵循与关系数据库相同的规范，这使得查找和使用兼容软件变得更加困难。

为什么 SQL 数据库优于 Nosql

使用 SQL 数据库比使用 nosql 数据库更稳定、更快。

Nosql 连接等价物

在 nosql 中没有直接等效的连接，但是有几种方法可以达到类似的结果。 最常见的方法是对数据进行非规范化，这意味着您在多个文档中复制数据。 这可以手动完成，或者您可以使用像 MongoMapper 这样的工具来为您处理。 另一种方法是使用 map/reduce，这有点复杂，但可以更灵活。

加入关系数据库

关系数据库中的连接操作有何相似之处？
关系数据库中的 SQL 连接类似于管道操作，因为它们执行查询、筛选和分组操作。

Mongodb 加入

MongoDB 连接是 MongoDB 将两个数据集合连接在一起的一种方式。 当您需要组合来自多个集合的数据以创建单个结果时，这很有用。 例如，您可以使用联接将来自用户集合的数据与其帖子集合相结合。

MongoDB 开源NoSQL 数据库是存储大量数据的绝佳选择。 传统数据库和 MongoDB 之间的主要区别在于它们使用表和行而不是集合和文档。 键值对是 MongoDB 最基本的单元之一。 在这篇博客中，我们将向您展示如何使用 MongoDB 连接，这是连接和查找的关键类型。 MongoDB 3.2 引入了一个新的 Lookup 操作，可以对 Collections 进行 Join 操作。 相关子查询的语法在 MongoDB 5.0 及更高版本中使用起来很简单。 使用 MongoDB 连接时必须遵守一些限制和限制。

例如，以下代码片段使用以下文档创建包含餐厅和订单的集合：餐厅。 必须为这两个系列下订单。 餐厅的名称和地址是什么？ 有必要提供名称以及订单之间的数组匹配。 按照以下顺序，您会找到饮料和饮料。 将提供以下结果。

数据库

Nosql 数据库是不使用大多数数据库使用的传统关系模型的数据库。 相反，他们使用更灵活的无模式方法。 这使它们更具可扩展性，并且更易于用于许多应用程序。

NoSQL 数据库中的数据存储在文档中，而不是关系数据库中。 它们的功能包括灵活性、可扩展性和满足快速变化的数据管理要求的能力。 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 家组织正在迅速采用 NoSQL 数据库来支持任务关键型应用程序。 这样做的原因是有五个趋势对于大多数关系数据库来说太难处理了。 关系型数据库与MongoDB数据库不同，它基于固定的数据模型，不能用于敏捷开发。 应用程序模型定义了使用 NoSQL 时的数据模型。

NoSQL 没有对数据建模强加任何固定的方法。 面向文档的数据库通常存储在 JSON 中，作为存储数据的实际格式。 在这种情况下，不再需要 ORM 框架，因为没有开销。 N1QL（发音为 nickel）作为一种强大的查询语言在 Couchbase Server 4.0 中引入，可用于将 SQL 扩展为 JSON。 它不仅支持标准的SELECT/FROM/WHERE语句，还可以支持聚合（GROUP BY）、排序（SORT BY）、连接（LEFT OUTER/INNER）等。 NoSQL 分布式数据库的主要优势之一是其横向扩展架构和无单点故障。 随着越来越多的客户互动通过网络和移动应用程序在线进行，服务的可用性正成为一个越来越重要的考虑因素。

NoSQL 数据库易于安装、配置和扩展，是各种应用程序的理想选择。 它们旨在组织一本书的内容、写下笔记并存储它。 它也可以用于任何规模——从小集群到大集群。 运行 NoSQL 数据库不需要单独的软件； 它是分布式的，包括数据中心之间的内置复制。 此外，它允许通过硬件路由器立即进行故障转移，这样应用程序就不必等待数据库发现故障并执行自己的恢复。 NoSQL 越来越受欢迎，使其成为当今 Web、移动和物联网 (IoT) 应用程序最流行的数据库技术。

MongoDB 在各种关键指标上都是明显的领导者。
如果您正在寻找一个具有高度流行性和稳定性的数据库，MongoDB 是您的不二之选。 许多应用程序更喜欢它，因为它具有大量特性，使其成为市场上最受欢迎的数据库之一。 因为 MongoDB 不支持 ACID 事务，所以在做决定时牢记这一点可能会有所帮助。

Nosql 数据库：概述

基于文档的 NoSQL 数据库可以以 JSON 和 XML 格式存储数据。 这是一个基于文档的 NoSQL 数据库，具有基于列的存储模型。 键值 NoSQL 数据库中的数据成对存储。 Redis NoSQL 数据库是键值数据库的一个很好的例子。 SQL 数据库通常包含大于 NoSQL 数据库维度的列。 MongoDB 是宽列 NoSQL 数据库的一个例子，是一种流行的 NoSQL 数据库。 使用基于图形的 NoSQL 数据库将数据存储在图形中。 Neo4j 是一个使用 MongoDB 的基于图形的 NoSQL 数据库。

Oracle Nosql 数据库

Oracle NoSQL 数据库是一种分布式键值数据库，旨在提供高可用性和水平可扩展性，而无需或很少进行数据库管理。 Oracle NoSQL 数据库基于 Berkeley DB Java 版，使用具有丰富数据类型的简单键值模型。

用于 Spring Data 的 Oracle NoSQL SDK 的 Spring Data 实现模块内置于 SDK 中。 它可用于连接或连接到 Oracle NoQL 数据库集群或 Oracle NoQL 云服务。 通过将 maven 依赖项合并到项目的 pom.xml 文件中，您可以使用 SDK。 如果您可以选择以下内容作为起点，那将会很方便。 Oracle.com 上提供了 Oracle Spring。 NosqlDbConfig中使用的方法如下。 应定义实体类。

应该创建存储库来存储Nosql 数据。 然后编写应用程序的主类。 通过安装 org.springframework.boot:spring-boot，您可以访问所有组件。