NoSQL 数据库：高写入吞吐量和水平扩展的最佳选择

NoSQL 数据库针对高写入吞吐量和水平扩展进行了优化。 这使它们成为插入密集型或写入密集型应用程序的不错选择，例如社交媒体应用程序、实时分析和电子商务。 对于需要快速扩展或具有大量数据的应用程序，NoSQL 数据库也是一个不错的选择。 对于具有复杂的非结构化数据的应用程序，它们也是一个不错的选择。

根据术语，NoSQL 数据库本质上是非关系数据库。 NoSQL 数据库通常设计用于以容错方式存储大量数据。 根据 CAP 定理，分布式计算机不能同时保证以下三种结果。 2007 年至 2013 年间，我撰写了《NoSQL 帝国的兴衰》一书。 SQL和NoSQL哪个更适合大数据应用？ 考虑在新的 IT 项目中使用 NoSQL 技术。 451 Research 的“Windows Azure 数据存储地图（完整 PDF）”报告讨论了 NoSQL 及其在 Windows Azure 上的应用。 NoSQL数据库分为四种半。

停机不是一种选择。 就 NoSQL 而言，没有比零停机时间更重要的方面了。 无主架构使数据的多个副本可以同时跨多个节点存储。

NoSQL 系统是一种分布式的非关系型数据库，可以存储海量数据，也可以在大型商用服务器上以极高的速度处理海量数据。

如果您有非常结构化的数据并且优先考虑 ACID 合规性，那么 SQL 是一个很好的选择。 如果您的数据要求不明确或者您的数据是非结构化的，NoSQL 可能是最佳选择。 NoSQL 数据库中不需要预定义模式，而 SQL 数据库中有。

NoSQL 数据库可以存储无限类型的非结构化数据，即任何给定结构上的大量数据。 此外，除了能够随时更改数据类型之外，它还能够即时更改数据类型。 基于文档的数据库存储在该数据库中。 数据类型在编译之前没有定义。

什么数据适合Nosql？

使用 NoSQL 数据库有很多好处，包括可扩展性、性能和灵活性。 NoSQL 数据库通常比传统的关系数据库更具可扩展性，因为它们可以分布在多个服务器上。 这允许水平扩展，这意味着可以根据需要添加更多服务器来处理增加的流量。 NoSQL 数据库也可以比关系数据库更高效，因为它们旨在处理大型数据集。 NoSQL 数据库也比关系数据库更灵活，因为它们可以以多种格式存储数据，包括文档、键值对和列。

重要的是要记住 NoSQL 和 SQL 是两种不同的技术。 NoSQL 是比大数据更好的应用程序吗？ NoSQL 数据库能够处理范围广泛的数据类型。 该设备使用户能够随时随地更改数据类型。 此功能使企业应用程序能够处理 PB 级数据而不会遇到数据瓶颈。 NoSQL 数据库分布在多个设备上，并采用横向扩展技术。 大数据应用程序最重要的方面之一是它的可扩展性，这是通过可以按需处理负载的基于节点的集群实现的。

对于关系数据库的可扩展性，NoSQL 至关重要，拥有合适的硬件也很重要。 NoSQL 数据库是一种不同于关系数据库的数据模型。 由于其非关系性质和面向文档的性质，NoSQL 为用户提供了他们所需的灵活性。 该模型不具有与其他模型相同的灵活性，因为复制是一个问题，但它没有相同级别的存储。 如果你想了解NoSQL数据库的真正含义，你必须花时间和精力去学习Hadoop和其他大数据应用。

在键值数据库中，键的值映射到数据。 键值数据库包含一个唯一的键，对应于数据库中的每个字段。 键值数据库由字符串或数字组成。 宽列数组将数据存储在列中而不是行中。 存储维度数据时，最好使用宽列存储。 图数据库是独一无二的，因为它可以连接数据项。 复杂且时间敏感的数据可以存储在图形数据库中。

Nosql是大数据应用的更好选择。

如果你需要走大数据br>，nosql比SQL Server好。 在存储和建模结构化、半结构化和非结构化数据方面，NoSQL 数据库通常优于传统数据库。 因此，它们是需要快速处理大量数据的大数据应用程序的绝佳选择。 另一方面，SQL 数据库通常更适合维护关系数据模型的任务，在该模型中，相互关联的表由行和列维护。

Nosql 哪个数据库用的最多？

这个问题没有明确的答案，因为它取决于用户的具体需求。 但是，一些最流行的 NoSQL 数据库包括 MongoDB、Apache Cassandra 和 Couchbase。

NOSQL 数据库已经发展成为一种流行的数据库。 与传统数据库一样，数据库的实施成本通常较低，并且可以处理范围广泛的数据类型。 半结构化数据也可以存储在它们上面，这使得它们非常适合分布式计算环境。

Nosql 数据库的类型

NoSQL 数据库是用于存储和检索数据的非关系数据库。 NoSQL 数据库通常用于需要存储大量数据的高流量网站和应用程序。 NoSQL 数据库通常比关系数据库更快、更具可扩展性。

使用 NoSQL 作为总称是指除 SQL 数据库之外的任何数据存储方法。 与关系数据库中使用的传统行列表模型相比，它们使用的数据模型不像这些模型那样结构化。 事实上，NoSQL 数据库之间有很大的不同。 具有横向扩展架构的文档数据库通常使用最广泛。 电子商务平台、交易平台和移动应用程序开发只是应用程序用例的几个示例。 MongoDB 和 PostgreSQL 比较提供了领先的 NoSQL 数据库的详细比较。 列式数据库可以快速聚合列的值。

由于他们这样做的方法，他们无法一致地写入数据。 图数据库的目标是搜索和捕获数据元素之间的联系。 它们减少了在 SQL 中连接多个表所需的开销。

近年来，NoSQL 数据库凭借各种优势越来越受欢迎。 这部分是因为它可以处理大量数据，可以复制数据以确保一致性，并且可以使用灵活的数据结构来轻松修改数据。
NoSQL 数据库是管理大型数据集合的绝佳选择。 与传统关系数据库相比，它们具有多种优势，包括处理大量数据的能力、复制数据以确保一致性的能力，以及使用灵活的数据结构，以便在必要时轻松更改数据。

Nosql 数据库的好处

NoSQL 数据库除了更加灵活和健壮之外，还可以以更有条理的格式存储数据。 此外，NoSQL 数据库更易于使用，并且不依赖于结构化数据结构 (SQL)。 不需要以特定方式组织的数据（例如博客文章或客户数据）非常适合他们。 NoSQL 数据库可以让您更有效、更高效地存储数据，因为它可以让您更轻松地做到这一点。 此外，它们非常适合大型数据集，因为它们比传统数据库需要更少的处理能力。 因此，它们非常适合需要存储大量数据的云存储和电子商务平台等应用程序。

用于数据分析的最佳 Nosql 数据库

有许多不同的 NoSQL 数据库可用于数据分析。 但是，某些数据库比其他数据库更适合此任务。 例如，MongoDB 是数据分析的热门选择，因为它易于使用且具有强大的查询语言。 其他不错的数据分析选择包括 Cassandra、HBase 和 Redis。

NoSQL 语言是一种非关系数据库，其数据与其数据表示方法之间没有任何关系。 因为它们具有高度可扩展性和可靠性，所以您可以在分布式环境中使用它们。 如果查询 NoSQL 数据库，则无需担心性能滞后，因为不需要昂贵的连接。 让我们来看看本节中一些不同类型的 NoSQL 数据库。 基于文档的 NoSQL 数据库包含存储数据的 JSON 对象。 数据以键值对的形式存储在键值数据库中。 宽列数据库可以存储大量动态列。

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