Nosql 技术：一类新型高性能数据库

Nosql 技术是指一类新的数据库管理系统，旨在提供高性能、可扩展性和灵活性。 Nosql 数据库用于各种应用程序，包括大数据分析、Web 应用程序和移动应用程序。 Nosql 数据库在很多方面都不同于传统的关系数据库。 它们通常设计为可水平扩展，这意味着它们可以通过向集群添加更多节点来轻松扩展。 它们在数据模型方面也往往更加灵活，允许使用无模式或模式可选的方法。 这允许更快的开发，因为不需要预先定义严格的模式。 最后，nosql 数据库通常在设计时考虑了高可用性和容错性，使其成为关键任务应用程序的理想选择。

NoSQL 数据库相对于关系数据库的主要优势是它们可以以不同于关系数据库的格式存储数据。 可以使用惯用语言 API、声明式结构化查询语言或按示例查询的查询语言来查询 NoSQL 数据库。 因此，它们为敏捷开发范例带来了快速适应不断变化的需求的能力。 几十年前，使用最广泛的模型是关系数据库。 许多 NoSQL 数据库都可以配置模式，这些模式可以进行调整以满足不同数据模型的需要。 它们非常适合开发需要大量数据和低延迟的应用程序。 避免使用 NoSQL 数据库。

一些应用程序之间的数据关系没有参考建模，它们的表（或容器）通常更少。 NoSQL 数据库被创建为非常易于使用和存储大量数据。 开发人员还可以使用这些数据库更快地创建软件。 NoSQL 数据库的横向扩展基于使用称为缩放的过程的水平扩展。 据他们称，他们可以以更有效的方式处理极其大量的数据。

NoSQL 最显着的优势是它的可扩展性、易维护性、低代码要求和易于扩展性。 NoSQL 数据库不太成熟且不够灵活，这些都是缺点。 查询更难操作。 NoSQL 数据库的设计目的不是在规模上自给自足。

它避免了关节，不需要固定的模式，并且可以扩展以满足各种工作负载的需求。 在未来几年，NoSQL 数据库将成为下一代数据库的基础。 NoSQL 数据库系统用于存储海量数据，例如整个国家或一个国家的国家的数据。

LinkedIn 是最流行的应用程序之一，它使用 NoSQL 图形数据库来增强系统内的关系。 海量网络平台管理数据的滚动状态，允许用户在需要的时间和地点使用数据，即使数据没有直接连接到网络。

RavenDB 是一个 NoSQL 文档数据库，它利用了关系数据库的所有功能，同时还提供了 NoSQL 数据库的优势。 此外，它还包括完全事务性 (ACID) 数据完整性，可与现有 SQL 数据库结合使用以实现最佳结果。

Nosql 是什么意思？

Nosql 是不使用传统关系模型的数据库的术语。 nosql 数据库可以是键值存储、文档存储或图形存储。

NoSQL 数据库已集成到越来越多的大数据和实时 Web 应用程序中。 NoSQL 系统有时被称为 Not only SQL，以区别于基于 SQL 的查询系统。 CAP 定理指出，许多 NoSQL 数据库为了速度和可用性而牺牲一致性（在一致性的意义上）。 真正的 ACID 事务在 NoSQL 数据库中很少可用，尽管一些数据库已经将它们集成到它们的设计中。 为了最大限度地减少数据丢失，一些 NoSQL 系统提供了诸如预写日志记录之类的概念。 数据库语义和参照完整性内置于关系数据库中，因此它们不会跨越数据库。

尽管存在这些区别，但 GCP 和 SQL 为大型数据业务提供了许多相同的优势，包括快速数据处理、灾难恢复和业务敏捷性。
SQL 是一种众所周知的数据库管理系统 (DBMS)，与 GCP 的 NoSQL 数据库服务一样，它具有许多优势。 即便如此，NoSQL 由于其独特的特性，可能在某些数据类型和应用程序中更有用。 例如，NoSQL 可以处理不受模式限制的大型动态数据集。 该平台的性能非常出色，使其成为搜索和社交媒体等需要快速处理大量数据的应用程序的绝佳选择。 此外，NoSQL 数据库更灵活，并且由于缺乏预定义模式而可以轻松扩展。 虽然 SQL 仍然是许多数据密集型应用程序的绝佳选择，但 NoSQL 对某些应用程序来说可能是更好的选择。

为什么要使用Nosql？

NoSQL 数据库越来越受欢迎，因为它们以简单、直接的格式存储数据，比 SQL 数据库更容易理解。 此外，NoSQL 数据库经常允许开发人员自己直接更改数据的结构。

Nosql代表

Nosql代表的不仅仅是sql。 这是一种思考数据库的新方式。

Oracle NoSQL 数据库旨在满足现代应用程序的需求。 Oracle NoSQL 数据库支持低延迟和灵活的数据模型，使其能够为当今要求最苛刻的应用程序提供支持。 AWS 管理控制台、AWS CLI 和 NoSQL WorkBench 使使用 Oracle NoSQL 数据库和 DynamoDB 变得简单，使其成为用于管理云中数据的多功能且强大的工具。

什么是 Nosql 数据库

Nosql 数据库用于存储和检索非传统关系数据库结构化的数据。 这些数据库通常用于数据不断变化且需要快速访问的大数据应用程序。

数据存储在文档中，而不是 NoSQL 数据库中的表中。 由于它们的灵活性、可扩展性和快速响应时间，很明显它们是现代企业数据管理需求的理想选择。 NoSQL 数据库可以存储多种数据类型，包括文档、键值存储、宽列数据库和图形数据库。 研究表明，全球 2000 家企业越来越多地转向使用 NoSQL 数据库来支持任务关键型应用程序。 讨论的五个趋势是大多数关系数据库无法应对的技术挑战。 因为关系型数据库模型是基于固定数据的，所以很难支持敏捷开发。 应用程序模型定义了 NoSQL 中的数据模型。

NoSQL 中的数据模型不是静态的，而是动态的。 数据以 JSON 作为面向文档的数据库的实际格式存储。 消除了 ORM 框架的开销，简化了应用程序开发。 N1QL（发音为 nickel）是一种功能强大的查询语言，已添加到 Couchbase Server 4.0 编程环境中。 它支持标准的 SELECT、FROM、WHERE 语句以及聚合 (GROUP BY)、排序 (SORT BY)、连接 (LEFT OUTER / INNER) 以及更多功能。 NoSQL 分布式数据库以其高级操作和无单点故障而著称。 由于通过网络和移动应用程序在线进行的客户参与量不断增加，满足需求变得越来越困难。

NoSQL 数据库易于设置、配置和扩展。 它们旨在通过在整个设备上分布读取、写入和存储来提供一致的阅读体验。 它们可以在大范围和小范围内进行管理和监控。 无需安装单独的软件即可在分布式 NoSQL 数据库中的数据中心之间执行复制。 此外，硬件路由器允许应用程序立即开始应用程序级故障转移，这样数据库就无需检测问题并启动自己的恢复过程。 如今，NoSQL 数据库对于 Web、移动和物联网 (IoT) 应用程序变得越来越重要。

在横向扩展方面，MongoDB 无疑是明显的赢家。 因为数据库可以水平扩展，所以可以在不改变数据库工作方式的情况下向系统添加额外的服务器。 此外，MongoDB 可以垂直扩展，允许在多个服务器之间拆分数据。 更有效的资源分配以及更快的性能是这项技术的好处。 此外，MongoDB 具有非常灵活的数据结构，以及非常丰富的数据类型集。 它可用于存储多种格式的数据，包括 JSON、BSON 和文档存储。 因为访问和存储数据非常简单，所以更容易恢复。 MongoDB 是一个非常棒的 NoSQL 数据库，任何人都可以使用。 其快速的处理速度、大型数据库支持和横向扩展能力使其适用于多种数据类型。

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。 它们更具可扩展性，可以更轻松地分发，并且通常性能更高。 它们在模式方面通常也更灵活，这在某些情况下可能是一个巨大的优势。

由于传统关系数据库的局限性，NoSQL 数据库的使用应运而生。 与关系数据库相比，NoSQL 数据库通常更具可扩展性并提供更高的性能。 基于其灵活性和易用性的数据模型有助于加速开发过程，尤其是在云计算环境中。 对于存储或检索使用的数据，需要的转换更少。 得益于广泛的数据存储选项，可以更方便地存储和检索更多数据。 许多 NoSQL 数据库中的模式具有适应性，开发人员可以通过多种方式对其进行修改。 因此，数据库可用于更轻松地创建新类型的数据。

由于 NoSQL 数据库以原生格式存储数据，因此开发人员无需将数据转换为存储格式。 大量的NoSQL数据库是由大量的开发人员构建的。 此外，当使用计算机集群构建数据库时，它可以自动扩展和配置以增加和减少其容量。

SQL 数据库每秒只能处理几百个事务，而 NoSQL 数据库每秒可以处理数百万个事务。 因为NoSQL的架构，这是由于它的基于文档的架构，可以让数据存储有更大的灵活性。
文档和 JSON 是公司可能拥有的非结构化数据的示例。 此数据应存储在 NoSQL 数据库中，例如 MongoDB，因为它每秒能够处理数百万个事务。 MongoDB 基于文档的架构允许在数据存储方面具有更大的灵活性，这也是造成这种情况的原因之一。
使用像 MongoDB 这样的 NoSQL 数据库的一个优势是它的易用性。 公司可以随时更改现场的数据类型，而不会影响系统的性能。 MongoDB 的灵活性允许在移动中更改数据类型，这是造成这种情况的原因之一。

Nosql 与 SQL

SQL 是一种编程语言，用于连接关系数据库。 表和行被类比数据库描述为记录，它们之间具有逻辑链接。 NoSQL 是一种不具有关系属性的数据库，通常不具有 SQL 功能。

数据是数据科学各个方面的基础。 大多数时候，数据存储在数据库管理系统 (DBMS) 中。 为了与 DBMS 进行交互和通信，必须使用 DBMS 语言。 SQL（结构化查询语言）是一种用于与数据库交互的编程语言。 在数据库领域出现的另一个术语是 NoSQL 数据库。 NoSQL 数据库不将数据存储在表或记录中，用于执行此操作。 数据存储结构是为满足特定要求而定制的。

图数据库分为四种类型：面向列的、面向文档的、键值对和键值对。 MongoDB 是一个面向文档的数据库，是 Python 中面向文档的数据库的一个例子。 与传统数据库相比，您可以更好地控制 NoSQL 数据库中的数据结构。 另一方面，SQL 数据库具有更严格的结构和更不灵活的数据类型。 从 SQL 开始，逐步升级到 NoSQL 可能是初学者的最佳选择。 每个都有自己的优点和缺点，因此您应该根据您的数据、应用程序以及使过程更容易的因素来选择一个。 事实上，SQL 无法与 NoSQL 或它的编写方式相提并论。 通过聆听您的数据，您将选择最佳选项。

Nosql 与 Sql：哪个更快更安全？

在速度方面，NoSQL 的性能优于 SQL，尤其是在我们涉及键值存储的实验中。 尽管 NoSQL 数据库在某些情况下可能不支持 ACID 事务，但这可能会导致数据不一致。
在数据一致性、数据完整性和数据冗余方面，对于复杂查询，SQL 是比 NoSQL 更好的选择。 虽然 NoSQL 数据库是 SQL 数据库的可行选择，但如果它们可以保持数据一致并保持在相同的查询范围内，则它们必须能够保持查询速度。

实例

Nosql 数据库用于频繁读取或写入数据且数据结构未明确定义的各种应用程序。 一些示例包括社交媒体应用程序、电子商务网站和内容管理系统。

非关系数据库（例如 NoSQL 数据库）以不同于关系数据库的格式存储数据。 使用 NoSQL 进行扩展更简单，因为它不需要模式，不需要连接，也不需要固定的结构。 NoSQL 数据库用于为分布式应用程序存储大量数据。 例如，Twitter、Facebook 和 Google 每天收集数 TB 的用户数据。 在分布式 NoSQL 数据库中，没有单一的存储或控制单元，这意味着没有单一的控制单元。 因此，无需管理和部署多个数据库来存储相同的数据。 在分布式数据库中，数据保存在一个地方，因为保留了数据的多个副本。

有键值存储，其中所有信息都存储为一个值。 Column Family Store是一个运行在大量计算机上的超大数据存储和处理系统。 文档数据库类似于数据库系统，因为它们是其他已修改的键值集的集合。 它们以JSON等格式存储，用于存储半结构化数据。 图数据库不支持 SQL 和其他声明式查询语言。 不是简单地从这些数据库中获取数据，而是将对它们的查询设计为数据驱动的。 RESTful 数据接口可以构建到许多 NoSQL 平台中。

与经常松散连接的关系数据库相比，图形数据库本质上是多维的。 图数据库的主要优势在于它们能够在单个后端处理各种数据模型。 目前能够处理多模型数据的 NoSQL 数据库只有少数，未来还会有更多。 Database engines.com 编制了一份最流行的数据库排名以及它们在用户数量方面的扩展情况。

是 Nosql DBMS 的示例吗？

MongoDB 是一种流行的 NoSQL 数据库。 它是最流行的开源 NoSQL 系统之一。 MongoDB 是一个面向文档的数据库，它以动态模式存储类似 JSON 的文档。 Apache CouchDB 有一个免费版本。 Apache 数据库是一个开源的、面向网络的数据库。

Json：Nosql 数据库的完美格式

Web 开发人员发现 JSON 是一种轻量级数据标记格式，易于处理和读取。 此文件还可以转换为其他格式，例如 XML 和 JSON-LD。
JSON 是 NoSQL 数据库的绝佳选择，因为它允许为大型数据集提供多种存储选项。

什么是非关系数据库的例子？

NoSQL 数据库解决方案包括 MongoDB、Apache Cassandra、Redis、Couchbase 和 Apache HBase 等。 如果您想快速开发应用程序，这些是最好的选择。

不要费心尝试将 Excel 工作表变成数据库

Excel 电子表格能够创建关系数据库，但这需要大量的工作。 此外，Excel 电子表格不能导出为关系数据库模块 (RDM)。 因此，在使用关系数据库之前，用户必须创建电子表格的副本。

Nosql教程

Nosql 是一个强大的数据库系统，可以处理大量数据。 它易于扩展并具有许多功能，使其成为大型组织的理想选择。

NoSQL 数据库是一种非关系数据管理系统，不需要架构，可以扩展以满足组织的需求。 您将在本教程中学习一些关键的 NoSQL 概念。 NoSQL 数据库在谷歌、Facebook、亚马逊和其他处理大量数据的大型互联网集团中越来越受欢迎。 Carlo Strozzi 于 1998 年发明了 NoSQL，作为一种描述包含文件的数据库的方式。 Eric Evans 在 2009 年提出了这个术语来描述当前非关系数据库增加的趋势。 在 2009 年和 2010 年，举行了 NoSQL 会议。 去年在亚特兰大举办的NoSQL East也在那里举行。

Nosql 是您下一个项目的正确选择吗？

学习 NoSQL 并不难，但找到合适的应用程序可能很困难。 重要的是要了解 NoSQL 不遵循与关系数据库相同的基本原则，例如固定模式、规范化数据和表达查询。 另一方面，NoSQL 数据库可用于多种用途，使其适用于广泛的应用程序。 例如，在 Amazon Web Services 上，您不仅可以学习 SQL，还可以学习如何使用 DynamoDB 为可扩展应用程序构建 NoSQL。