SQL 与 NoSQL 数据库：优缺点

几十年来， SQL 数据库一直是存储数据的标准。 然而，NoSQL 数据库变得越来越流行的原因有很多。 原因之一是 NoSQL 数据库比 SQL 数据库更具可扩展性。 这意味着它们可以处理更多数据和更多用户，而不会降低性能。 另一个原因是 NoSQL 数据库比 SQL 数据库更灵活。 这意味着它们可以轻松定制以满足应用程序的特定需求。 最后，NoSQL 数据库通常比 SQL 数据库更易于使用。 这意味着开发人员无需学习大量复杂的 SQL 语法即可快速上手并运行。

在选择云数据库时，您应该考虑数据的维度、查询数据的方式以及扩展数据的方式。 决定数据库的最重要因素是您要使用哪种数据库类型——SQL（结构化查询语言）或 NoSQL（不仅是 SQL）。 本文是我们云中大数据系列文章的第三篇。 NoSQL 数据库更适合存储非结构化数据，例如文章、社交媒体帖子等。 数据可以存储为列存储或面向文档、基于图形的键对。 NoSQL 数据库的灵活性和可扩展性都是一个考虑因素。 您的数据库也会随着公司的发展而增长。

由于 NoSQL 和 NoSQL 数据库的规模不同，您必须考虑您的数据集在未来将如何增长。 有些人认为结合这两种类型数据库的最佳特性将使它们获得更高的效率。 无论您是在本地还是在云端，都有许多数据库选项可供选择。 在 NoSQL 和 NoSQL 数据库之间进行选择作为主要数据存储是您必须做出的最重要的决定之一。 在下一篇文章中，我们将了解更多云存储组件，例如数据仓库和数据湖。

与 SQL 数据库相比，NoSQL 数据库几乎没有 SQL 数据库所具有的安全功能。 他们没有必要的机密性或完整性。 此外，由于它们缺乏明确定义的架构，因此无法为它们分配权限。

为什么 Nosql 比 SQL 更受欢迎？

在 NoSQL 中，数据类型之间没有关系。 可以运行 NoSQL 查询，但它比现有查询慢得多。 您的应用程序具有高级别的事务活动。 SQL 数据库具有更高的稳定性和数据完整性，因此非常适合重型或复杂事务。

数据是所有数据科学子领域的基础。 数据通常存储在数据库管理系统 (DBMS) 中，作为存储数据的主要方法。 DBMS 语言必须用于相互交互和通信。 SQL（结构化查询语言）是一种用于与数据库交互的编程语言。 近年来出现的另一个术语是 NoSQL 数据库。 NoSQL 数据库（例如非关系数据库）不会将数据存储在表或记录中。 数据存储结构是根据一组特定的要求量身定制的。

通常使用三种类型的数据库：面向列的、面向文档的和键值对。 MongoDB 是 Python 中面向文档的数据库的示例。 NoSQL 数据库可以让您更自由地创建数据结构。 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。 如果您是初学者，学习 SQL 然后过渡到 NoSQL 可能是一个不错的起点。 每一种都有自己的优点和缺点，您应该根据您的数据、应用程序以及它的易用性来选择一种。 SQL 和 NoSQL 之间的主要区别在于，SQL 在性能方面并不是孤立无援的。 聆听您的数据并做出最佳决策。

如何使用 MongoDB

您可以轻松使用 MongoDB，因为它使用起来非常简单。 由于其高速度和灵活性，开发人员欣赏它的速度、可扩展性和处理大量数据的能力。

为什么 Nosql 数据库更好？

Nosql 数据库更好，因为它们允许数据存储方式更加灵活。 这在处理需要以不同于传统关系数据库的方式组织的大量数据时非常有用。 Nosql 数据库也更容易扩展，因为它们可以分布在多个服务器上。

NoSQL 数据库最初是在 2000 年代后期开发的，其目标是减少扩展、执行快速查询和编写程序所需的时间。 与传统数据库相比，NoSQL 数据库具有多种优势，包括横向扩展和提供多种数据类型的能力。 具有严格、复杂、表格模式的 SQL（结构化查询语言）数据库需要大的垂直扩展，并且通常通过关系数据库访问。 在 MongoDB 4.0 中，引入了多文档 ACID 事务，MongoDB 4.2 在 MongoDB 中增加了对 spannable 集群的支持。 首先没有数据模型。 使用 NoSQL 数据库时，通常针对查询而不是数据复制进行优化。 许多号

NoSQL 数据库还包括压缩以减少存储空间。 例如，图形数据库可用于分析关系，但可能不足以满足您的日常搜索需求。 在哪里使用 MongoDB 白皮书将帮助您确定 MongoDB 或其他数据库是否适合您的需求。 要开始使用 NoSQL 数据库，最简单的方法之一是使用 MongoDB Atlas。 您可以通过 MongoDB 大学免费在线学习 MongoDB，它提供有关该主题的全面培训。

Nosql 相对于 SQL 的缺点

NoSQL 数据库的优缺点是什么？ NoSQL 数据库的主要缺点之一是它们不支持各种文档中的 ACID（原子性、一致性、隔离性、持久性）事务。 由于适当的模式设计，许多应用程序可以使用单个记录的原子性。

值得注意的是，每个现代组织都在很大程度上依赖数据来取得成功。 SQL和NoSQL数据库是公司中最常用的数据库。 每个都有自己的独特之处，每个都有一些弱点。 让我们仔细看看每一个，看看它们中的任何一个是否是您的正确选择。 当数据增长时，扩展数据库就像玩一场永无止境的标签游戏，永远知道完美的设置永远不会可用。 由于横向扩展，NoSQL 数据库的设置更容易且成本更低。 由于其庞大且快速增长的数据集，它们可以用作云计算工具。

因为 NoSQL 依赖分布式服务器和区域，所以不存在单点故障。 因此，NoSQL 数据库具有更高级别的稳定性和弹性，以及持续可用性和无停机时间。 可以配置 NoSQL 等数据库类型以满足特定用户的需求，从而使开发人员能够为他们的项目找到理想的组合。 许多组织选择使用开源的 NoSQL 数据库。 它非常适合云计算，因为它可以快速有效地处理大量数据集。 NoSQL 查询无法以标准语言执行。 因此，将需要更昂贵的员工，如开发人员和数据科学家，来执行查询。

DataStax 的 Astra 是一种多云数据库即服务 (DBaaS)，它运行在 Apache Cassandra 和 Kubernetes 上，并采用微服务架构。 Astra 使用了一个名为 Stargate 的数据 API 层，这是一个以开源方式构建的来源。 您可以通过从下面的列表中选择 Azure、Google Cloud Platform 或 AWS 来立即启动您的云服务。

MongoDB 与 SQL

结论是我们得出了结论。 MongoDB 作为数据库，在模式特性方面要先进得多，能够处理大型数据集。 SQL Server数据库是一种关系数据库管理系统（RDBMS），它管理数据库系统并提供端到端的业务数据解决方案。 在非结构化数据的情况下，MongoDB 是一个极好的选择。

MongoDB 和 SQL 数据库世界是截然相反的。 混乱是非结构化数据的情况，而结构化数据是有组织的数据的情况。 世界意味着以不同的方式用于不同的目的，并且有自己的一系列优点和缺点。 本文的目的是深入比较 MongoDB 和 SQL 数据库。 直到 2000 年代，SQL 数据库才是使用最广泛的查询和分析数据库。 互联网和 Web 2.0 的繁荣创造了大量非结构化数据。 这种类型的数据无法以最有效的方式映射到类似表的模式。

NoSQL 数据库在此期间首次出现。 关注一致性、可用性和分区的 CAP 定理是 MongoDB 的核心。 CAP 定理将 MongoDB 中的数据可用性描述为与 SQL 数据库的 ACID 属性相比的附加功能。 该系统由一组商品硬件提供支持，并允许跨多个节点复制数据以实现高可用性和可靠性。 大多数由互联网连接设备和互联网应用程序生成的数据都是非结构化的，这使得传统数据库毫无用处。 然而，它确实提供了文档查询支持，但它的设计很糟糕，并且没有提供太多信息。 如果 MongoDB 无法处理分析，我们可以改为在关系数据库上运行常规查询。

MongoDB BI 连接器与许多流行的商业智能工具兼容，包括 Tableau、Cognos 等。 数据仓库是一个很棒的选择，可能会花费很多钱，但它们也有局限性。 此外，通过强迫您将数据分配给关系模式，它们还会破坏 NoSQL 数据库的价值。 如果您有想要连接到 MongoDB 的现有商业智能工具，MongoDB 连接器是一个很好的选择。 它的缺点之一是它无法连接来自多个异构源的数据。 另一种选择是创建一个连接到 MongoDB 并获取数据并对其执行分析的 Python 应用程序。 使用 PyMongo，我们可以检索 MongoDB 数据并将数据写回 MongoDB。 与探索性数据分析相比，它可能是数据仓库的不错选择，但它可能并不总是商业客户的最佳选择。

Nosql 对比Sql：哪个更适合 Web 开发？

因为MongoDB是用任何可以存储数据的语言编写的，所以不需要学习SQL来使用它。 如果您打算在 Web 应用程序中使用 MongoDB，则必须熟悉查询语言。