NoSQL 数据库：用于高流量和大数据集的 Web 级数据库

Nosql 数据库是网络规模的数据库，可以处理高流量和大型数据集。 它们被设计为可扩展并处理高负载。 可以通过向系统添加更多服务器来横向扩展 nosql 数据库。 这允许系统处理更多流量并存储更多数据。

对复杂应用程序的需求增加需要更大的灵活性。 选择易于扩展和高效运行的数据存储同样重要。 最重要的问题是“ASL”或“NoSQL”数据库是否更适合运行应用程序。 SQL 数据库已经使用了很长一段时间，但众所周知，NoSQL 数据库更易于扩展。 对于 NoSQL 数据库，假设应该在所有操作中执行分片。 节点可以通过限定函数来标识，这是数据库中每个数据操作所期望的。 因为数据存储在多台机器上，所以即使在最基本的机器上处理数据操作也是非常高效的。

有了这个特性，简单的商用机器就可以用来扩展 NoSQL 存储。 NoSQL 假定用户可以规划和构建数据，以便仅在给定时间点从同一节点检索任何给定操作。 此外，可以执行跨节点数据（用于启动的预煮数据）的反规范化。 NoSQL 连接有一席之地，但不要指望它们是 SQL 丰富的或经过优化的。 实际上，假定数据将始终与 NoSQL 应用程序保持一致。 如果一致性很重要，则有许多 NoSQL 系统提供了随时间修改一致性的开关。 任何架构决策的目标，如评估用例的目标，都是选择合适的数据存储。

可以通过向其中添加更多机器来扩展水平扩展资源池，而可以通过向其中添加更多机器来扩展垂直扩展资源池。

SQL 数据库和 NoSQL 数据库由于数据的存储方式（相关表与不相关集合）而使用垂直缩放，而 NoSQL 数据库使用水平缩放，因为它们不使用相关表。

NoSQL 支持的扩展类型是水平的。

为了水平扩展，MongoDB 采用了一种允许您跨多个服务器移动数据的内置机制。 此过程称为分片，您可以通过按 Atlas UI 配置页面上的切换按钮来执行它。 除此之外，该过程也可以在不停机的情况下完成。

Nosql 中的横向扩展是如何工作的？

NoSQL 数据库中的水平扩展意味着可以通过向系统添加更多机器来扩展数据库，而不是让单个机器更快或更强大。 这允许系统处理更多的流量和数据，而不会遇到性能问题。

水平缩放的优点很多：您可以轻松地添加更多服务器来处理增加的流量，并且您不必担心同时从多个服务器加载行。 因此，NoSQL 数据库是希望按需存储数据同时节省数据存储成本的企业的绝佳选择。

Nosql 数据库更适合处理大型数据集

由于关系数据库的局限性，它们无法处理大型数据集。 NoSQL 数据库（例如 MongoDB）以独立的文档格式存储您的数据，允许您跨多个节点分布数据。 有了这个特性，数据库就能够快速、轻松地处理大型数据集。

Mongodb 如何横向扩展？

MongoDB 可以通过使用分片来水平扩展。 分片是跨多个服务器拆分数据的过程。 每个服务器都有自己的数据集部分，数据均匀分布在服务器上。 发出请求时，MongoDB 服务器将确定哪个服务器具有所请求的数据，并从该服务器检索数据。 这个过程允许 MongoDB 水平扩展并处理大量数据。

在扩展基础架构方面，许多企业发现他们遇到了困难。 MongoDB 数据库即服务平台支持广泛的扩展选项，并内置于其后端。 水平缩放的技术称为分片（因为它是首选）。 术语“分层扩展”是指单个服务器或集群向上扩展的能力。 它是一种水平缩放方法，涉及跨多个节点分布数据。 MongoDB Atlas 平台会自动配置一个shard key，这个还是由我们自己决定。 很明显，副本集和分片是相似的，但数据集不一样。

此外，它们可能会导致应用程序的大量写入事务出现问题。 MongoDB Atlas 还支持水平和垂直缩放。 分片集群的部署可以实现水平扩展。 简而言之，垂直扩展就像配置集群层一样简单。 在完全关闭的情况下，可以暂停集群以保持集群为 0，有效地将整个集群扩展为 0，除了存储。

MongoDB 是一个出色的 NoSQL 数据库，也是一个需要水平扩展以处理大型数据集的现代应用程序。 MongoDB 有一个简单的 API，使开发人员可以轻松访问和操作数据，其无模式存储使存储和检索数据变得简单。 此外，由于 MongoDB 支持复制，因此可以轻松地在多个服务器之间复制数据，确保数据始终可用以供将来使用。

Mongodb 的可扩展性

MongoDB 是最具弹性的编程语言之一。 在像 MongoDB 这样的面向文档的数据库中，数据存储在类似 JSON 的文档中。 MongoDB 进程通过使用分片进行水平扩展。 Srave 是一种数据分发技术，它使用多个集合和机器跨数据库和机器分发数据。

Sql Db 是否可水平扩展？

在水平扩展中，添加或删除数据库以执行特定任务，例如增加或减少整体容量或性能。 水平缩放通常是通过组合来自多个结构相同的数据库的数据，然后将它们分离到单独的表中来实现的。

每个数据库每天都必须扩展以处理生成的数据量。 缩放分为两种类型：垂直和水平。 2TB 服务器的内存足以存储更多数据。 它正在以极高的价格购买大型服务器。 向服务器添加更多机器称为水平扩展。 它的目标是将数据集拆分成多个服务器或分片。 基于去规范化的单一事实点是毫无意义的。 这种方法有一个缺点：如果 master 在执行写入时未能更新从属副本，则 master 将不会更新从属副本。

复制是在集群中的节点之间交换数据的行为。 通过复制数据，您可以提高服务器的可用性和恢复能力。 此外，复制可用于跨多个节点集群分散负载。 组织可以将其数据水平划分为更小的块，并将这些块分布在多个节点上。 水平分区可以提高性能。 除了默认的 MongoDB 集群外，还有几种不同类型的MongoDB集群。 一般而言，单节点集群是最简单的集群类型，非常适合测试和开发。 双节点集群是最常见的集群类型，适用于中大型应用。 三节点集群也很流行，适合大规模应用。 例如，在双节点集群中，数据在每个节点上分为两个独立的分片。 在这种情况下，每个节点都有一份数据副本。 当一个节点的负载增长时，另一个节点可能能够处理负载。 负载平衡集群是最常见的集群类型之一。 三节点集群由三个独立的数据中心组成，每个数据中心包含三个独立的分片。 如果一个节点的负载上升，其他两个节点可能能够接管。 平衡集群是这些集群之一。 MongoDB 数据库是一个现代的基于文档的数据库，具有水平扩展能力：复制和水平分区（或分片）。 水平扩展数据库的过程涉及添加更多实例或节点来处理增加的需求。 当您需要更多容量时，只需向集群中添加更多服务器即可。 此外，服务器通常比用于桌面计算的服务器更小、更便宜。 它是在集群中的节点之间复制数据的过程。 水平分区数据将其分成更小的块，并将它们分布在分布式系统中的多个节点上。 有几种类型的 MongoDB 集群，每一种都有一组不同的特性。 三节点集群也很常见，尽管它们不如四节点集群有效。

使用关系数据库横向扩展

传统的 SQL 数据库通常不能水平扩展，因为它需要容纳更多的服务器，但我们仍然可以添加其他机器的副本。 Write Ahead Log 用于将所有写操作从主服务器传播到其他机器。 由于查询语法的灵活性，关系数据库无法水平扩展。 为确保在执行查询之前不会获取任何数据，SQL 允许您向数据添加如此多的条件和过滤器，以至于数据库无法预测将检索哪些部分。 因此，数据库在尝试处理大量数据时可能会变得缓慢。 由于关系数据库可以水平扩展，因此它们可以帮助覆盖 Spark 通常效率较低的领域，无论是作为 Spark Streaming 或批处理计算的存储介质。 云 SQL 平台本身不支持这些配置，但可以使用 ProxySQL 等行业工具来实现。 但是，Cloud SQL 的底层概念不适用于这些类型的场景。

为什么 Nosql 可以水平扩展

NoSQL 数据库可以根据需要水平或垂直扩展。 您可以通过分片 NoSQL 数据库来处理高流量情况，向流程中添加更多服务器。 NoSQL 数据库是大型且经常变化的数据集的首选，因为它们可以水平扩展而不是垂直扩展。

它应该能够以非常低的延迟处理具有非常高请求率的非常大的数据库。 扩展性和可用性是 eBay、Amazon、Twitter 和 Facebook 等大容量网站的关键要求。 当您能够同时在一台服务器上运行多个实例时，水平扩展是理想的选择。

由于其可扩展性和灵活性，与 SQL 数据库相比，NoSQL 数据库越来越受欢迎。 此外，与难以处理和存储的非结构化数据的基于表的数据库相比，它们的性能更好。

如何扩展 Nosql 数据库

这个问题没有千篇一律的答案，因为扩展 NoSQL 数据库的最佳方式取决于应用程序的特定需求和存储的数据。 然而，关于如何扩展 NoSQL 数据库的一些技巧包括向集群添加更多节点以增加容量和性能，使用分片将数据分布到多个节点，以及将数据复制到多个节点以确保高可用性。

Couchbase 的 Rahim Yaseen 向我们介绍了几个要点。 组织正争先恐后地管理、存储海量数据并从中获利。 一个重要的数据库决策是是否横向扩展。 注册以手动分片的方式分发到签到亭。 这是由于定义明确的预定义方案而实现的。 作为自动分片的一部分，您将不得不前往每个展位，找出以 S 开头的姓氏签到的人。文档数据库的访问模式要求用户通过特定的键导航到另一个文档并通过单一的访问数据。钥匙。 随着分布式数据集规模的增长，对其进行索引和查询变得越来越困难。

使用 map-reduce 技术毫无意义，因为查询中的每个节点都必须参与其中。 随着数据量的增长，扩展RDBMS 模型变得越来越不可行。 在大数据集的情况下，向上扩展架构的失败很可能是一个非常大的失败点。 互联网是超大规模、无共享集群的一个例子。

Nosql 数据库：可扩展性的未来

因为数据在 Nosql 数据库中跨多台机器发送，所以它们具有极强的可扩展性。 因此，无需购买需要专用设备的昂贵机器，我们可以轻松地增加 CPU 能力。 此外，Nosql 数据库可以无限制地存储大量数据，使其成为一个非常通用的数据管理系统。

sql数据库可以横向扩展吗

是的，SQL 数据库可以水平扩展。 这意味着它们可以分布在多个服务器上，每个服务器处理总数据的一部分。 这允许比单个服务器所能提供的更大的可扩展性。

为什么 SQL 数据库不能水平扩展？

由于查询语法的灵活性，关系型数据库不可能横向扩展。 作为 SQL 的结果，您可以向数据添加任意数量的条件和过滤器，以防止数据库系统在查询完成之前知道将返回哪些部分。

Sql为什么要垂直扩展？

垂直扩展的目标是增加现有系统的功耗和 RAM 容量，实质上是增加可用资源。 垂直缩放不仅更容易，而且成本也更低。 该问题也不需要长期修复。