SQL Server：关系数据库管理系统

SQL Server 是 Microsoft 开发的关系数据库管理系统 (RDBMS)。 它是 Microsoft Server 产品线的产品，该产品线还包括 Windows Server 操作系统。 SQL Server 用于存储和检索其他软件应用程序请求的数据，这些应用程序可能在同一台计算机上运行，​​也可能在网络（包括 Internet）上的另一台计算机上运行。

NoSQL 数据库是在 2000 年代后期开发的，旨在解决扩展性、速度和易用性等问题。 NoSQL 数据库易于开发人员使用，因为它们具有广泛的数据模型并且可以水平扩展。 通过关系数据库访问的 SQL（结构化查询语言）数据库通常包含严格、复杂的表格模式，具有昂贵的垂直扩展要求。 MongoDB 4.0 增加了对多文档 ACID 事务的支持，4.2 增加了对分片集群的支持，这在 MongoDB 4.0 中可用。 No.3 中没有数据模型。因为 NoSQL 数据库针对查询语言进行了优化，它们并不是为了减少数据重复。

压缩也是一些 No.NoSQL 数据库的一种选择，以减少存储空间。 例如，图形数据库非常适合分析关系，但它们可能不是检索日常数据的最佳方式。 根据 Where to Use MongoDB 白皮书，您可以确定 MongoDB 或其他数据库是否适合您的目的。 使用 MongoDB Atlas 是开始使用 NoSQL 数据库的最直接方式。 MongoDB 大学的在线培训课程是完全免费的，它会带您完成学习 MongoDB 的步骤。

NoSQL 数据库有哪些不同类型？ Microsoft SQL Server 是 Microsoft 专有的数据库管理系统。

在 SQL 到 NoSQL 的迁移中，关系表中的主键被转换为 NoSQL 表中的主键。 如果需要额外的表来检索业务对象，则应将 RDBMS 表连接到那些密切相关的表。

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 无疑比 NoSQL 更安全，因为它遵循 ACID 属性。

与SQL 数据库不同，NoSQL 数据库缺少许多与 SQL 数据库相同的安全功能。 他们没有任何类型的机密性或完整性。 此外，由于它们没有明确定义的模式，也没有固定的权限，因此无法划分权限。

Sql 和 Nosql 有什么区别？

SQL 中的数据库管理基于编程语言。 关系数据库或关系数据库是一种在行和表之间采用逻辑连接的数据模型。 NoSQL 等数据库管理系统(DBM) 不需要 SQL 即可运行。

结构化查询语言 (SQL) 是关系数据库管理中最流行的编程语言之一。 与以多种格式存储和检索的表格数据相比，NoSQL 提供了一种存储和检索数据的机制。 对两者的优点和缺点进行了更详细的讨论，并对每个都有透彻的了解。 SQL是RDBMS最常用的编程语言，NoSQL是最常用的存储结构化、非结构化和半结构化数据的软件。 根据您的要求和您正在进行的项目，您可能更喜欢其中一种。 另一方面，前者侧重于具有 ACID 属性的复杂查询，而后者是基于对象的，适用于大量数据类型。

除了文档或 JSON 等非结构化数据之外，SQL 数据库比 NoSQL 数据库更适合多行事务。 SQL 数据库，除了 SQL 数据库之外，通常被用作建立在关系数据库结构上的遗留系统。 就速度而言，NoSQL 数据库通常比 SQL 更快，尤其是对于键值存储； 但是，NoSQL 数据库可能不完全支持 ACID 事务，这可能会导致数据不一致。

Nosql 的好处

NoSQL 数据库相对于关系数据库的优势很多。 它们可以水平扩展，允许它们在不占用额外存储空间的情况下增长，并且它们处理的数据比传统数据库更多。 它们也更适合事务处理，因为它们可以一次处理多行数据。 数据库管理员必须使用比 SQL 数据库更难管理的 NoSQL 数据库，但它们提供更大的灵活性并且通常更快。

Sql是什么数据库？

什么是sql数据库？ SQL，也称为关系数据库，是一种用结构化数据原语 (SQL) 编写的编程语言。 数据可以以这种方式存储，以便更加严格和结构化。

关系数据库由创建、存储、更新和检索数据的结构化查询语言 (SQL) 组件组成。 它是所有类型的关系数据库管理系统(RDBMS) 的基础编程语言，包括 Oracle、Sybase 等。 它在各种操作功能中发挥着重要作用，例如事务处理、分析和商业智能。 在大多数组织中，关系数据库用于从传统桌面系统到基于云的平台的所有事物。 最常见的系统类型是开源或闭源系统。 非结构化数据，例如照片、视频和文章，可以在单个文档中存储在 NoSQL 数据库中。

SQL Server 已经存在超过 25 年，是市场上使用最广泛的数据库服务器之一。 从那时起，它已发展成为市场上功能最丰富、功能最强大的数据库之一。
SQL Server 是一个强大的企业数据管理和数据仓库平台。 它包括许多可用于帮助您管理范围广泛的数据集的功能，以及对大型事务和大型数据集的支持。
SQL Server 数据库也适用于 BI 和分析应用程序。 该产品包含多种功能，包括数据可视化、报告和数据挖掘。
SQL Server 是一个功能强大的数据库服务器，非常适合存储和检索公司数据。 SQL Server 也是商业智能 (BI) 和分析应用程序的绝佳选择。

为什么使用 Sql 而不是 Nosql？

SQL 数据库与传统数据库不同，它更适合处理复杂的查询和跨表的数据合并，使它们在处理结构化数据（例如临时请求）时更易于使用。 NoSQL 数据库的使用受到限制，因为它们缺乏跨产品的一致性以及查询数据所需的额外工作，特别是在大量数据的情况下。

在选择云数据库时，您必须考虑数据的布局、查询方法和缩放要求。 SQL（结构化查询语言）和 NoSQL（不仅是 SQL）数据库是可供选择的两个最重要的数据库。 在我们云中的大数据系列的第三篇文章中，我们探讨了使用云计算的好处。 可以存储在 NoSQL 数据库中的非结构化数据（例如文章、社交媒体帖子和其他数据源）更容易访问。 数据存储可以是存储在列中或作为文档的数据，也可以是基于图形的数据或成对的值。 我们在考虑灵活性和可扩展性的基础上创建了 NoSQL 数据库。 随着公司的发展，数据库中的用户数量也会增加。

由于 NoSQL 和 NoSQL 数据库的规模不同，您必须考虑您的数据集将如何增长。 目前正在进行一项运动，以结合这两种类型数据库的最佳特性。 无论您是构建云数据库还是本地数据库，都有许多可用的数据库选项。 最重要的决定之一是您是要将数据存储在 NoSQL 数据库中还是单独存储在 NoSQL 数据库中。 在接下来的文章中，我们将了解更多云数据存储组件，例如数据仓库和数据湖。

开发人员可以使用 Cassandra、HBase 和 Hypertable 等列数据库将数据存储在易于理解的简单数据结构中。 存储在数据存储中的数据允许开发人员更改数据的结构，这在处理特定格式时非常有用。

Sql 与 Nosql 数据库的优缺点

在数据存储和访问方面，NoSQL 数据库提供了更多的灵活性和敏捷性。 它们对于存储无法以结构良好的方式读取或需要不可预测的访问的数据特别有用。 另一方面，SQL 数据库更适合结构良好且需要频繁访问的数据。 在某些情况下，它们可以用来替代 NoSQL 数据库。

Nosql和Mysql一样吗？

MongoDB、CouchDB 和其他 NoSQL 数据库都属于基于设计的数据库类别。 MySQL 是一种关系数据库类型。 在应用程序验证方面，MySQL 有许多报告工具，而 NoSQL 数据库则缺少这些工具。

Mystery 是 Microsoft 关系数据库管理系统的一个组件。 NoSQL 实现允许以既方便又符合用户需求的方式集成和操作未格式化和不相关的数据。 稍后我们将讨论两者之间的一些差异。 IT 领导者在决定使用哪个时应同时考虑 MyAdmin 和 NoSQL。 一些人认为 NoSQL 是通往未来的道路，而另一些人则认为其缺乏标准化阻碍了它的采用。 归根结底，决策取决于组织的要求及其消耗的数据量。

如果您需要构建更复杂的应用程序，SQL 可能不是完成这项工作的最佳工具。 可以使用 AWS 管理控制台创建、修改和删除表，但无法使用它查询数据。 此外，您无法使用控制台生成报告或创建高级视图。 借助 Google Cloud Datastore，可以更轻松地处理数据，因为它拥有更广泛的工具集。 可以使用 Cloud Datastore 数据存储区查询语言 (CQL) 查询数据。 除了 Cloud Datastore Tools for SQL (Cloud SQL) 之外，还可以处理数据。 Cloud Datastore 使创建复杂的应用程序变得简单，这些应用程序可以利用大量可用数据。 例如，适用于 SQL 的 Cloud Datastore Tools 可用于生成报告和创建高级数据视图。 除了 Cloud Datastore 查询语言之外，您还可以使用 Datastore 查询来查询数据。 Google Cloud Datastore 是一种高度可扩展且低延迟的 NoSQL 数据库，提供可扩展性和关系数据库的功能。 您可以使用 Cloud Datastore 在几分钟内创建使用数据的复杂应用程序。

Mysql 8.0 提供 Nosql 功能

MySQL 8.0 包含一个新的 NoSQL 选项。 此功能可通过 MySQL 的文档存储获得： 终极灵活性——您的开发团队不再需要在使用无模式数据库或关系数据库之间做出艰难的决定； 以及将文档图像保存在 MySQL 数据库中的选项。 MySQL 和 MongoDB 哪个相同？ 与彼此相反，它们是数据库管理系统 (DBMS)，允许您从网站提取数据并应用生成的报告。 MongoDB 基于文档而不是表结构数据库，而 MySQL 是一个遗留的表结构数据库系统。 SQL 或 NoSQL 数据库（例如 MongoDB）旨在在 NoSQL 环境中运行。 因此，可以定义和遵守传入数据的预定义结构，并且在某些情况下，集合中的不同文档可能根据需要具有不同的结构。 模式具有动态特性。

SQL 与 Nosql 数据库

SQL 数据库是关系型的，这意味着它们将数据存储在表中以及它们之间的关系中。 NoSQL 数据库是非关系型的，这意味着它们将数据存储为文档。

有许多数据库可供选择，每个数据库都为组织提供了独特的好处。 有两种类型的数据库：关系型和非关系型。 NoSQL 和 SQL 之间的主要区别在于，NoSQL 对数据采用“适合工作的工具”方法。 因此，NoSQL 正迅速成为传统 RDBMS事实上的数据库类别替代品。 它是一种新的数据库类型，旨在基于一组灵活的数据结构创建模式和数据模型。 由于 NoSQL 数据库处理的数据集比大多数其他数据库大得多，因此它们可用于存储大量数据。 在评估这两个选项时，确定属性、数据结构性能和社区的重要性。

Nosql 数据库：更好的选择

因为它们提供了优于 SQL 数据库的各种优势，所以 NoSQL 数据库通常比 SQL 数据库更受青睐。 NoSQL 数据库除了具有灵活的数据模型和水平扩展之外，速度极快、易于使用，并且具有极其灵活的数据结构。 NoSQL 数据库具有广泛的模式选项。

Nosql 数据库示例

NoSQL 数据库是非关系数据库，通常比关系数据库更具可扩展性和性能。 它们通常用于需要快速处理大量数据的大数据应用程序。 NoSQL 数据库的一些示例包括 MongoDB、Cassandra 和 Hadoop。

使用 NoSQL 数据库不需要使用模式作为数据管理系统。 NoSQL 数据库的主要功能是在具有高存储要求的分布式数据库中存储大量数据。 Twitter、Facebook 和 Google 等公司使用 NoSQL 来创建大数据和实时 Web 应用程序。 通过创建键值数据库，可以将数据作为键值对进行存储和检索。 用于此类集合、字典、关联数组等的 NoSQL 数据库。 文档类型通常用于 CMS 系统、博客平台、实时分析和电子商务。 基于图形的数据库通常用于社交网络、物流和空间数据。

MapsReduce 作为 CouchDB 的一个组件，允许您定义视图。 根据这项研究，分布式数据存储无法提供超过三分之二的保证。 即使在特定操作完成后，数据也应保持一致。 即使服务器之间的通信中断，也不应损害系统的分区容错性。

数据库

Nosql 数据库是不使用传统关系模型的数据库。 相反，他们使用各种不同的模型，例如键值、文档、柱状和图形。 Nosql 数据库通常比关系数据库更具可扩展性和更易于管理。

与关系数据库相反，文档数据库将数据存储在文档中。 这些解决方案可以是灵活的、可扩展的，并且可以高度响应当今的业务数据管理需求。 文档数据库、键值存储、宽列数据库和图形数据库只是 NoSQL 数据库的几个示例。 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。 五个趋势对此负责，它们提出了在大多数关系数据库中难以处理的技术挑战。 由于其固定的数据模型，关系数据库是敏捷开发的主要障碍。 应用程序模型定义了 NoSQL 中的数据模型。

数据必须在 nosql 中建模，因为 nosql 不提供数据的静态模型。 面向文档的数据库使用 JSON 作为其事实上的数据存储格式。 ORM 框架没有开销，使开发应用程序更加容易。 N1QL（发音为 nickel）是一种 SQL-to-JSON 查询语言，在 Couchbase Server 4.0 中引入。 此外，它还支持SELECT/FROM/WHERE语句，以及聚合（GROUP BY）、排序（SORT BY）、连接（LEFT OUTER/INNER）等诸多功能。 使用采用横向扩展架构设计且无单点故障的 NoSQL 分布式数据库的优势很多。 由于移动应用程序使用的增加和在线客户参与度的扩大，保持稳定的供应链至关重要。

可以安装、配置和扩展 NoSQL 数据库。 它们被设计成可以在一个地方读取、写入和存储。 它们还可以用于各种规模，包括管理和监控各种规模的集群。 在分布式 NoSQL 数据库中，不需要安装单独的软件来在数据中心之间复制数据。 此外，它允许应用程序利用硬件路由器执行自己的灾难恢复——应用程序不需要等待数据库发现问题并执行自己的恢复。 物联网 (IoT) 和 Web 等由 NoSQL 技术提供支持的应用程序越来越受欢迎。

Nosql 数据库的好处

许多人认为 NoSQL 数据库存储数据更高效，查询操作更快，并且在数据建模方面更灵活。 它们非常适合难以存储在关系数据库中的数据，例如大数据、非结构化数据以及与数据库完全没有关系的数据。
如果您正在寻找可以处理更多数据和更好地扩展的数据库，您可能需要考虑 NoSQL 数据库。