NoSQL 数据库：数据收集的更好选择

出于多种原因， Nosql 数据库更适合数据收集。 首先，它们被设计成可扩展的，因此它们可以处理大量数据。 其次，它们被设计为灵活的，因此它们可以轻松适应数据模型的变化。 第三，它们被设计成易于使用，因此可以被广泛的用户使用。 最后，它们被设计成高效的，因此即使在处理大量数据时也能提供高性能。

由于传统关系型数据库的局限性，NoSQL数据库针对这些弊端应运而生。 NoSQL 数据库在规模、性能和可伸缩性方面通常优于关系数据库。 基于云计算和其他类型数据的数据模型可以比关系模型更快地使用，特别是如果它们灵活且易于使用。 当存储或检索数据以备将来使用时，不太可能需要转换。 由于这种便利性，可以更轻松地存储和检索各种数据类型。 许多 NoSQL 数据库可以通过多种方式配置，模式通常由开发人员控制。 结果，可以以更快速和有效的方式在数据库中重新组织和重新排列数据。

开发人员不需要将数据从NoSQL 数据库转换为存储格式，因为它以本机格式存储数据。 因为许多 NoSQL 数据库是由内部社区构建的，所以它们拥有开发人员社区是很常见的。 除了自动扩展和收缩数据库的容量之外，在计算机集群上运行数据库可以使之更容易。

存储在 NoSQL 中的数据易于访问和搜索，允许您提前定义要保留的数据类型，而无需花时间定义它。 要存储数据，您必须按比例放大、缩小或缩小数据。如前几节所述，NoSQL 提供了更大的灵活性以及在数据变化时管理成本的能力。

灵活的模式使 NoSQL 数据库能够处理非结构化数据，并使分布式、数据驱动的应用程序的数据分析和存储变得简单。 因此，NoSQL 数据库可以为数据访问提供低延迟、可扩展性和高性能； 与SQL 数据库相比，NoSQL 数据库可用于数据一致性。

可以对 NoSQL 数据库中的预定义模式进行有限或无限制地存储和检索数据。 随着新类型信息的添加，您的应用程序可以通过删除或修改表结构、索引等来快速适应这些要求。

为什么 Nosql 更适合分析？

在处理大数据时，NoSQL 数据库（如 MongoDB）由于其灵活的模式要求而提供优于 SQL 的性能。 虽然 SQL 数据库通常用于数据分析，但它们在历史上一直是数据管理员的首选。 如果使用 Looker 等 BI 工具，将无法查询 NoSQL 数据库。

我将比较 NoSQL 和 SQL。 为什么 NoSQL 更适合大数据？ NoSQL 数据库有多种类型，它们可以存储范围广泛的数据。 在旅途中，您可以更改看到的数据类型。 当企业应用程序处理 PB 级数据时，这种方法可以消除数据瓶颈。 NoSQL 模型基于分布式技术和横向扩展架构。 大数据应用程序的关键要求之一是可扩展性，这由可以按需处理负载的基于节点的集群来确保。

管理 NoSQL 数据库的主要要求是可扩展性和硬件增强，这两者的成本都很高。 最近链接关系 (NNN) 和关系数据库是截然不同的数据模型。 由于 NoSQL 不存储信息，因此需要为用户提供灵活性。 无限存储，你不会失去灵活性； 然而，重复可能是个问题。 使用 Hadoop 和其他大数据应用程序可以帮助您了解 NoSQL 数据库。

适合您数据的最佳数据库

SQL 非常适合结构良好且符合 ACID 的数据。 MongoDB 的灵活性和易用性使其成为非结构化数据的理想选择，不需要使用预定义的模式。 Oracle 数据库还非常适合需要以高并发方式快速处理的大量数据。

Nosql 数据库最适合做什么？

NoSQL 数据库可用于构建和演化各种数据类型的结构。 在许多情况下，NoSQL 数据库更适合在单个数据库而不是多个数据库中存储、建模和分析结构化、半结构化和非结构化数据。

开发人员将来将不再使用 NoSQL 数据库。 这是流行应用程序发展的一个分水岭时刻，因为这些数据库现在被广泛用于为它们提供支持。 您可能不知道的一些流行应用程序是基于 NoSQL 数据库构建的，并且由于其高性能而非常适合这些应用程序。 福布斯是 1996 年第一家推出网站的商业刊物。福布斯将其服务迁移到 MongoDB Atlas，以便为 1.4 亿在线读者提供服务。 当 COVID-19 大流行来袭时，该出版物切换到云基础架构以更快地做出响应。 Accenture 选择 BangDB 作为其主要评分应用程序的 NoSQL 数据库。

Facebook 可以通过使用 NoSQL 数据库 Cassandra 来处理消息操作，而不会出现单点故障。 Google Bigtable 是一个强大的工具，为世界上最大的在线公司之一的 Google Mail 交易提供支持。 每个 LinkedIn 应用程序都保证可以与 LinkedIn 的 Espresso 数据库正常工作。 您可以立即获得 BangDB 的免费试用版，看看它是否适合您。

为什么要使用 Nosql 数据库？

大多数 NoSQL 数据库都基于简单、直接的数据结构，这使得它们比 SQL 数据库更容易理解。 此外，NoSQL 数据库通常为开发人员提供直接更改数据结构的能力。

为什么 Nosql 数据库正在流行

NoSQL 数据库因其多功能性和效率而变得越来越流行。 这是一个非常棒的系统，可以存储不需要严格控制的数据，也可以处理大量流量。

Nosql 数据库用在哪里？

大数据和实时 Web 应用程序越来越多地利用 NoSQL 数据库。 NoSQL 系统也可以称为 Not only SQL，以强调它可以处理类似于多语言持久体系结构中的 SQL 数据库的查询语言这一事实​​。

Nosql的优点

与传统的关系数据库相比，Nosql 数据库具有许多优势。 它们更容易扩展，因为它们可以分布在多个服务器上。 它们也更能容忍模式更改，因为它们不需要固定的模式。 这使得它们对于需要能够随时间发展的应用程序更加灵活。 最后，nosql 数据库通常比关系数据库快得多，因为它们被设计为以更直接的方式访问。

文档、图形和键值数据模型是 NoSQL 数据库中使用的一些数据模型类型。 NoSQL 数据库的一些优点和缺点与其他技术相似。 因为 NoSQL 数据库存储大量数据，所以它们的独特之处在于它们可以这样做。 NoSQL 一词不仅指 SQL，还指代各种数据结构。 NoSQL 数据库可以多种方式存储结构化和非结构化数据。 NoSQL 数据库还可用于存储和恢复数据，而无需用户创建自己的 NoSQL 方案。 它非常有能力在广泛的地理区域分布数据库。

NoSQL 数据库的一个缺点是它们对备份机制的依赖。 NoSQL 数据库是一种常见的数据库类型。 每个系统都采用不同的数据模型来区别于其他系统。 图数据是在 NoSQL 数据库中组织的数据，它作为节点存储在前三个数据库中。 文档数据库，除了被称为文档存储之外，在行业中也有使用。 有许多具有键值存储的数据库类型，例如 DynamoDB、Aerospike、Redis 和 Riak。

为什么 Nosql 更适合大数据

希望分析和快速处理大量多样化和非结构化数据（也称为大数据）的企业使用 NoSQL 更为合适。 与关系数据库不同，NoSQL 数据库不依赖于固定的模式模型。

大数据和分析有可能改变制造流程，这将是一项重大的技术进步。 它是一个海量数据集，可以包含结构化或非结构化的复杂、广泛、多样和范围广泛的信息。 装配线上的传感器、摄像头和消费设备都可以跟踪运输卡车、摄像头和其他组件，以收集制造过程中的大量数据。 由于制造业中的大部分数据都是非结构化的，因此 NoSQL 架构更适合此应用程序； 因此，它将无法处理诸如 SQL 之类的严格架构。 因为 NoSQL 数据库不需要模式，所以用户可以将数据存储在同一个数据库表中，而不管他们是否使用不同的结构。 两家公司使用的数据将根据其性质进行分类。 每个事务都必须遵循关系数据库中的四个基本操作。

在使用云计算框架时，NoSQL 系统可以很好地配合它们。 可以集成 PaaS 和 NoSQL 工具，以使用制造执行系统 ​​(MES) 实时优化制造流程。 借助大数据分析，可以更快速地响应条件变化。 NoSQL 数据库是存储要求低的工作负载的理想选择，因为它可以扩展以满足分析需求。 通过使用 NoSQL 等响应速度更快的数据库架构，组织的管理层可以进行更好的模拟，这可能会影响现实世界中特定产品的设计。 风力攻击、跨站攻击、注入攻击都是NoSQL数据库的可能。 当数据被添加到 NoSQL 查询命令或存储语句时，就会发生注入攻击。

据许多专家称，制造公司担心 NoSQL 架构的安全性。 如果攻击者能够成功地对生产系统发起拒绝服务或注入攻击，那么他们就有可能修改规范。 竞争优势可能由此获得。

为什么 Nosql 在大数据方面优于 SQL？

NoSQL 数据库在许多方面优于关系数据库。 NoSQL 数据库易于使用，因为它们具有灵活的数据模型、水平扩展且速度极快。 NoSQL 数据库通常具有非常常见的非常灵活的模式结构。

Nosql 数据库：扩展的更好选择

除了扩展性，NoSQL 数据库在处理数据方面也比 SQL 数据库更好。 由于内存旨在处理更多数据，因此设备每秒可以处理更多请求。

哪个数据库最适合大数据？

Amazon Redshift、Azure Synapse Analytics、Microsoft SQL Server、Oracle 数据库、MySQL、IBM DB2 等只是其中的几个例子。

处理大数据的最佳实践

BCP 毫无问题地处理了数据。 如果要以压缩格式导出数据，则必须更改导出设置。 大数据的最佳实践是什么？ 一般来说，大数据是指传统数据库系统无法处理的大数据集。 MongoDB 是管理大量数据的优秀工具，因为它具有许多强大的数据操作功能，例如 CRUD 操作、聚合框架、文本搜索和 MapReduces。 SQL Server BCP 可用于从大表中导出数据。 1 亿行塞入一个 7.5 GB 的文件中。 在我们的第一个测试中，我们将使用默认值运行 SQL Server BCP 以导出 1 亿行。 MongoDB 是一个有价值的大数据工具，因为它也是一个优秀的数据操作工具，并且具有强大的 CRUD 操作、聚合、文本搜索和 MapReduce 工具。

为什么 Nosql 在大数据分析中很重要？

NoSQL 数据库系统不仅能够存储和管理业务应用程序数据，而且还提供集成数据分析，使用户能够快速轻松地理解复杂的数据集并做出战略决策。

Nosql 数据库的好处

在机器学习和数据科学中使用 NoSQL 数据库可以存储数据、模型元数据、特征和操作参数。 另一方面，数据工程师可以使用它们来存储和检索干净的数据。 NoSQL 数据库具有多种风格，包括适应性强的数据模型、水平扩展、闪电般的快速查询和易用性。 文档数据库、键值数据库、宽列存储和图形数据库都是 NoSQL 数据库的示例。 NoSQL 数据库非常适合存储非常具体的数据，例如日志数据、传感器数据和网络流量。 此外，它们非常适合存储与传统数据库模型不兼容的数据，例如时间序列数据、非结构化数据和以各种格式保存的数据。

大公司都用Nosql吗？

云计算、Web、大数据和大用户都在 NoSQL 数据库中发挥作用。 RDBMS 40岁没有后劲； NoSQL 正在引领 LinkedIn、Google、Amazon 和 Facebook 等流行的互联网公司克服这些缺点。

Instagram 的不同后端存储系统

PostgreSQL 和 Cassandra 是 Instagram 后端的两个主要存储系统。 PostgreSQL 仍然是最受欢迎的，但 Cassandra 正在流行起来。 虽然这两个数据库不能相互替代，但它们确实具有不同的功能。 PostgreSQL 的数据存储能力更适合存储经常查询的数据，例如评论和帖子。 Cassandra 比 Hadoop 更适合存储不经常访问的数据，例如用户配置文件和照片。 目前，预计 NoSQL 数据库不会取代网站后端存储成为最受欢迎的存储选项。 PostgreSQL 和 Cassandra 各有优缺点，而且似乎都不会很快被淘汰。

最佳 Nosql 数据库

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

ScyllaDB 与您现有的基础架构协作，使您能够利用其强大的功能。 如果你想用最高级别的 NoSQL 运行高吞吐量/低延迟的工作负载，你必须最快地使用这个框架。 ScyllaDB 是最流行的 NoSQL 数据库之一，因为它支持要求苛刻的键值和宽列用例。