SQL 与 NoSQL 数据库

SQL 和 NoSQL 数据库是当今最流行的两种数据库管理系统。 虽然它们有一些相似之处，但它们也有一些重要的区别。 在本文中，我们将仔细研究这两种类型的数据库以及如何实现它们。 SQL 数据库通常用于存储结构化数据，而 NoSQL 数据库更适合存储非结构化数据。 SQL 数据库使用关系模型，这意味着数据被组织到具有行和列的表中。 NoSQL 数据库使用各种不同的模型，例如键值对、面向文档和基于图形。 要实施 SQL 数据库，您需要使用数据库管理系统 (DBMS)，例如 MySQL、Oracle 或 Microsoft SQL Server。 要实施 NoSQL 数据库，您可以使用各种不同的技术，例如 MongoDB、Apache Cassandra 或 Apache HBase。 选择数据库时，重要的是要考虑您的特定需求。 如果您需要存储大量数据并且需要能够快速轻松地查询这些数据，那么 SQL 数据库是一个不错的选择。 如果您需要存储不断变化的数据，或者需要更灵活的查询方式，NoSQL 数据库是更好的选择。

Robert Sheldon 在本文中解释了 NoSQL 和关系数据库之间的区别。 它们各有优缺点，但在设计方式和数据存储方式上有所不同。 了解这些差异将使您能够就哪种类型的机器最适合您的工作负载做出明智的决定。 关系数据库的优势在于它们能够处理结构化数据，而半结构化和非结构化数据则不能。 当我们谈论 NoSQL 数据库时，我们通常不是指 SQL，甚至根本不是 SQL。 四种 NoSQL 模型中的每一种都包含一个产品。 NoSQL 数据库的灵活性使开发人员更容易创建项目，因为它们没有严格的数据结构。 因为 NoSQL 数据库不如关系数据库成熟，所以它们不能保证相同级别的数据完整性。 对于您打算支持的工作负载，SQL 和 NoSQL 是两个主要选项。

SQL用于查询语言； 它不用于 NoSQL 数据库。 NoSQL 和 SQL 之间存在语言相似性。 SQL 是 NoSQL 数据库的常用搜索引擎。

SQL 数据库是基于表的，而 NoSQL 数据库是文档、键值、图形或宽列存储数据库。 MySQL、Oracle、PostgreSQL 和 Microsoft SQL Server 是 SQL 数据库的示例。 MongoDB、BigTable、Redis、RavenDB Cassandra、HBase、Neo4j 和 CouchDB 只是一些 NoSQL 数据库的例子。

SQL 数据库是极其结构化且需要 ACID 合规性的数据结构的绝佳选择。 另一方面，如果您的数据要求不明确或者您的数据是非结构化的，NoSQL 可能是您的最佳选择。 NoSQL 数据库中使用的模式不需要像 SQL 数据库中使用的模式那样进行预定义。

为了从 SQL 迁移到 NoSQL，关系表中的主键成为 NoSQL 表中的主键。 RDBMS 表必须连接到其他表才能检索业务对象，并且必须将那些密切相关的表组合成单个 NoSQL 表。

Sql和Nosql数据库如何做？

SQL 数据库是将数据存储在具有行和列的表中的关系数据库，它们使用结构化查询语言 (SQL) 进行数据库访问。 NoSQL 数据库是非关系数据库，通常将数据存储为文档。 他们使用各种查询语言，例如 JavaScript 或 XML。

SQL 是一种自 1970 年代以来就存在的结构化查询语言。 NoSQL 数据库不包含层次结构，与 SQL 数据库相比，允许开发用户可以访问的独特结构。 通常，NoSQL 数据库可以垂直扩展，这意味着您可以增加服务器的负载。 NoSQL 数据库可用于处理来自各种来源的数据。 因为 NoSQL 数据库不需要关系数据库，所以它们不像在关系数据库中那样将数据存储在行和表中。 它们减少了规划和组织非结构化数据的需要，因为它们允许动态模式。 SQL 和关系数据库支持轻松访问大量数据、扩展并允许扩展各种数据类型。

使图片看起来不同的旧版本软件没有问题，因为每条信息都存储在同一位置。 如果您需要处理大量（或不断变化的）数据，这也是一个不错的选择。 Facebook、谷歌等大公司使用 NoSQL 系统是因为它们需要大量数据才能运行。 Cassandra 是处理分布在多个服务器上的大量数据的 NoSQL 数据库之一。 如果您需要访问没有强大完整性保证的键值存储，Redis 可能是最佳选择。 当您需要复杂或灵活的搜索时，Elastic Search 是一个绝佳的选择。

面向文档的 NoSQL 数据库包括 MongoDB、MySQL、DocumentDB 和 OrientDB。 这本书是虚构的作品列存储用于大型列存储，如 Cassandra 和 DynamoDB 来存储数据。 数据使用有向图数据结构存储在图形数据库中，例如 Neo4j 或 OrientDB。 NoSQL 数据库越来越受欢迎，主要是因为它们无需传统 SQL 数据库即可处理大量数据。 面向文档的数据库、键值数据库、宽列存储和图形数据库都是 NoSQL 数据库的示例。 MongoDB 是世界上最流行的 NoSQL 数据库，用于 Cassandra、HBase 和 Hypertable 等各种应用程序。 MongoDB 是一个面向文档的数据库，以键值格式存储数据。 Redis 和 Sqoop 是两种流行的 NoSQL 数据库，它们是基于列的，并使用 Cassandra 作为它们的主要数据库。 HBase 的基于列的 NoSQL 数据库用于各种应用程序，包括 Bigtable 和 Cassandra。 Hypertable 是一种宽列存储，用于 Neo4j 和 OrientDB 这两个流行的应用程序。 Cassandra 和 MongoDB 等基于列的数据库非常适合需要存储大量数据而不需要传统 SQL 数据库的应用程序。 面向文档的数据库，如 MySQL 和 MongoDB，除了使用简单之外，还可以用于需要文档存储和低延迟的应用程序。 Redis 和 Sqoop 是键值存储的例子，它们以键值格式存储数据，使其适用于存储少量数据的应用程序。 Cassandra 和 DynamoDB 等宽列存储将数据存储在列存储中，适用于需要保存大量数据的应用程序。 Neo4j 和 OrientDB 等图数据库以及许多其他图数据库支持用于数据存储的有向图数据结构，使其非常适合存储图数据的应用程序。

最适合您的数据库

DBMS 由许多不同的优点和缺点组成。 选择使用哪种 DBMS 完全取决于客户的要求和需要。

Nosql和Sql如何选择？

运行 NoSQL 查询可以完成，但它们比运行传统查询要慢得多。 您的高事务应用程序需要执行。 SQL 数据库中的数据库管理更适合涉及重负载和复杂数据结构的事务，因为它们更稳定并确保数据完整性。 酸必须得到适当的监测。

数据是所有数据科学子领域的基础。 在大多数情况下，您需要的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，所使用的语言必须精确。 SQL（结构化查询语言）是 DBMS 交互中使用的编程语言的名称。 近年来，数据库领域出现了一个新名词：NoSQL数据库。 NoSQL 数据库不将数据存储在表或记录中，因此称为非关系数据库。 它不是数据存储结构，而是由特定的需求组成。

四种最流行的类型是图形数据库、面向列的数据库、面向文档的数据库和键值对。 MongoDB是一个基于文档的基于Python的文档数据库。 NoSQL 数据库旨在为您提供更大的数据结构设计灵活性。 与 SQL 数据库相比，它具有更严格的结构和更少的数据类型。 第一次，SQL 和 NoSQL 可能最适合初学者。 每一种都有自己的优点和缺点，因此您应该根据您的数据、它的应用程序以及使它更容易开发的因素来决定哪一种适合您。 诚然，SQL 比 NoSQL 更便宜、更高效，但这并不是说它就优越。 如果您聆听您的数据，您将选择最佳解决方案。

SQL 数据库比 NoSQL 数据库更受欢迎，部分原因在于它们的优势。 例如，NoSQL 数据库不需要数据库管理员的服务，这可能是有益的。 此外，NoSQL 数据库更易于使用和处理更大量的数据。
然而，值得注意的是，NoSQL 数据库有其缺陷。 SQL 数据库中的数据访问和操作级别明显低于 NoSQL 数据库。 因此，如果您要执行诸如连接表或使用高级 SQL 函数之类的操作，则需要使用不同的数据库。
您可以选择最符合您要求的数据库。 如果您是 SQL 数据库的新手，如果您需要执行更复杂的任务，请先了解如何使用它们，然后再继续使用 NoSQL 数据库。 应始终使用 NoSQL 数据库而不是其他数据库。

Nosql 数据库示例

MongoDB、CouchDB 和 Cassandra 都是 NoSQL 数据库的例子。 这些数据库设计为高度可扩展并提供高性能。 它们通常用于传统关系数据库无法处理数据量或类型的情况。

数据库 NoSQL 是一种不以与关系数据库相同的格式存储数据的数据库。 使用 NoSQL，您无需担心固定架构，无需加入，也无需扩展。 具有高存储要求的数据存储可以使用 NoSQL 数据库进行编译。 例如，Twitter、Facebook、谷歌和其他公司每天收集数 TB 的用户数据。 分布式 NoSQL 数据库的架构意味着数据库没有单一的控制单元或存储。 因此，无需为同一数据部署和管理多个数据库。 因为数据总是连续分布的，所以分布式数据库使您能够无限期地访问它。

在键值存储中，所有数据都被视为一个键和一个值。 大量运行 Column Family Stores 的机器以各种大小的列存储和处理数据。 文档数据库本质上是先前创建的包含其他键值集合的文档的版本。 半结构化文档可以以 JSON 等格式存储。 与 SQL 相比，数据库管理员缺乏生成高级声明性查询结果的能力。 不是从这些数据库中获取数据，而是使用查询模型。 RESTful 接口是 NoSQL 平台的共同特征。

与松散存储信息的关系数据库相比，图形数据库是多关系的。 图数据库旨在通过单一集成后端支持范围广泛的数据模型。 多模型数据库是 NoSQL 中的一个新概念，随着时间的推移，人们对这一类别的兴趣会越来越大。 可以在 http://db-engines.com/en/ranking.html 找到十大最受欢迎的数据库的排名。

RavenDB 作为面向文档的数据库，提供了 NoSQL 数据库的所有优点以及关系数据库的便利性。 此外，它可以与现有的 SQL 数据库相结合，以从两种类型的数据完整性中获益，从而让您从两种类型的数据中获得最大收益。 RavenDB 的 NoSQL 数据库可用于实际应用程序和 NoSQL 数据库。

Nosql数据库结构

NoSQL数据库将数据存储在文档中而不是表中。 这导致了各种灵活的数据模型被细分为“不仅仅是 SQL”集群。 文档数据库、键值存储、宽列数据库和图形数据库都是 NoSQL 数据库的示例。

与关系数据库相反，文档数据库将数据存储在文档中。 这些解决方案具有适应性、可扩展性，可以在几分钟内响应现代业务需求。 文档数据库、键值存储、宽列数据库和图形数据库只是 NoSQL 数据库中的一小部分。 全球 2000 家公司正在迅速采用 NoSQL 数据库来支持任务关键型应用程序。 有五种趋势对此做出了贡献，而大多数数据库无法处理它们。 由于其固定的数据模型，关系数据库由于其性能不佳而成为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。

不可能简单地通过 NoSQL 来定义数据必须如何建模。 作为在面向文档的数据库中存储数据的实际格式，使用了 JSON。 它消除了对 ORM 框架的需求，从而加快了应用程序开发过程。 N1QL（发音为 nickel）是一种功能强大的 SQL 查询语言，已添加到 Couchbase Server 4.0 版本中。 本应用的array数组不仅支持标准的SELECT/FROM/WHERE语句，还支持聚合（GROUP BY）、排序（SORT BY）、连接（LEFT OUTER/INNER）等。 NoSQL 分布式数据库采用横向扩展架构且没有单点故障，具有一系列极具吸引力的运营优势。 随着客户参与在线和移动交易，可用性正成为一个越来越重要的问题。

使用 NoSQL 数据库可以轻松设置、配置和扩展它们。 它们旨在使读取、写入和存储信息变得更加容易。 此外，他们可以处理任何规模的不同规模的集群，包括对不同规模集群的管理和监控。 NoSQL 数据库包括多个数据中心之间的内置复制，无需单独的软件。 此外，它允许应用程序通过使用硬件路由器来执行它们自己的故障溢出； 应用程序不需要等待数据库检测到问题并执行它们自己的故障转移。 当今的大多数 Web、移动和 IoT 应用程序都在 NoSQL 数据库上运行。

Nosql 数据库比关系数据库更具可扩展性

Nosql 可以存储大量数据吗？
当需要大量数据时，NoSQL 数据库非常灵活。 与结构化存储数据的关系数据库相反，NoSQL 数据库根本没有任何结构。 它减少了必须结构化的数据量，从而增加了数据的存储量。 此外，由于 NoSQL 数据库不依赖索引来加速数据检索，因此可以更轻松地进行扩展。

SQL 与 Nosql 示例

SQL 数据库是关系型的，这意味着它们将数据存储在由定义的关系链接的表中。 这种方法对于易于定义和搜索的结构化数据非常有用。 NoSQL 数据库是非关系型的，这意味着它们以灵活且基于键值对的格式存储数据。 这种方法最适用于不适合传统表格格式的非结构化数据。

在 NoSQL 和 MongoDB 之间做出决定时，您应该考虑要存储的信息类型以及存储信息的最佳方法。 对于每种类型的数据，数据以不同的方式存储。 有时选择一个比另一个更有利，但大多数团队更喜欢两者都使用。 NoSQL 引擎的主要目标是支持云计算的使用。 由于其横向扩展能力，云计算提供了更高的可扩展性。 在快节奏的敏捷环境中，NoSQL 与开发人员合作得很好。 从根本上说，NoSQL 解决方案更容易因解决难题而失败。

如果您要处理大量数据或多种数据类型，则应避免使用 NoSQL。 与其专注于数据一致性或确保 100% 的数据完整性，不如使用 NoSQL 来确保数据完整性。 除了更具适应性和能够适应不断变化的数据需求之外，NoSQL 还使您能够控制成本。 我们经常做出决定，而不是使用哪一个，而是在同一应用程序中何时何地使用两者。 为了解决一个涉及中间件的项目，Integrant 的工程师们就 JavaScript 和 Java 展开了激烈的争论。 Integrant 为软件开发项目分配资源的主要建议的简短摘要非常适合对如何有效分配资源感兴趣的任何人。

随着 NoSQL 数据库越来越受欢迎，为手头的任务选择合适的 NoSQL 数据库至关重要。 由于 SQL 数据库更有效地处理查询，它们更便于针对结构化数据进行复杂查询，并且它们跨表连接数据以减少查询处理时间。 NoSQL 数据库在产品之间不具有一致性，并且随着查询复杂性的增加，它们需要更多的工作来查询数据。
NoSQL 数据库在用于临时查询或没有大量数据可供查询时运行良好。 除了根据手头的任务选择 NoSQL 数据库外，开发人员还应该跟踪他们遇到的任何查询或问题。 总的来说，NoSQL 数据库越来越受欢迎，但必须谨慎选择，以免产生任何问题。

什么是 Nosql 的示例？

MongoDB被应用于多种行业，以满足广泛用户的需求。 使用的 NoSQL 数据库的类型决定了目的的性质。 例如，像 MongoDB 这样的数据库系统被归类为通用。 除了数据量大之外，键值数据库中的查找查询也很简单。

Netflix 使用 Sql 还是 Nosql？

我们基于云的基础架构需要针对各种不同的用例进行结构化存储访问。 Netflix 旨在利用最有效的工具来完成工作。 我们在本文中选择了 SimpleDB、Hadoop/HBase 和 Cassandra，因为我们认为它们都满足我们对 NoSQL 的要求。