衡量 NoSQL 数据库质量的最佳方法

这个问题没有千篇一律的答案，因为衡量NoSQL 数据库质量的最佳方法取决于使用它的组织的具体需求和目标。 但是，评估 NoSQL 数据库质量的一些常见方法包括查看其性能、可扩展性、稳定性和安全性。 此外，重要的是要考虑数据库与组织现有系统的集成程度以及它的易用性。

在传统的关系环境中，从本机表单中提取大量数据用于将数据转换为 SQL。 传入数据是 ETL 过程的重要组成部分，因为必须对其进行检查和更正。 借助 MarkLogic 警报，可以自动执行这些任务中的大部分工作，以提供更好的数据质量。 在从主要来源加载数据时，MarkLogic 采用直观模式，这需要创建元数据来协调和丰富数据。 在信封模式继续按原样存储原始数据的同时，它还维护了一个元数据部分，用于丰富和规范化信息。 创建警报是为了在处理数据质量场景时捕获已知的数据质量问题。 如果根据预定义的查询摄取新内容，用户将收到通知。 这些问题可以使用专门的索引来解决，对系统性能的影响很小。 使用 MarkLogic 警报可以大大提高数据质量，同时还可以减少生成数据所需的时间和精力。

扩展 Nosql 的评估标准是什么？

Cattell 确定了NoSQL 系统的六个关键特性，他认为这些特性被更正式地定义为：1) 水平可伸缩性，2) 跨多台服务器的复制，3) 简单的接口或协议，4) 与 RDB 相比的事务并发性，5) RAM 和分布式索引存储，以及 6) 高性能。

NoSQL 数据库可以水平扩展。 数据可以很容易地存储在多个节点中，而不需要用户复制数据或修改应用程序。 通过扩展集群，可以在不影响应用程序性能的情况下增加节点数量。 由于缺乏传统的 SQL 功能，NoSQL 数据库不如 SQL 数据库稳定。 因为数据库需要特定的交互，所以应用程序很难与之交互。 此外，由于NoSQL 缺少索引，因此很难找到数据。 尽管存在这些限制，NoSQL 数据库仍有可能跨多个平台进行扩展。 NoSQL 应用程序非常适合存储大量数据，同时将性能水平保持在可接受的水平。

如何扩展和 Nosql 数据库扩展？

有两种扩展数据库的方法：垂直扩展（增加现有数据库机器上的 CPU 或 RAM）或水平扩展（增加数据库中的行数）。 您可以通过选择哪些机器处理哪些数据子集来向数据库集群添加更多机器以进行水平扩展。

为什么 Nosql 更适合扩展？

与水平可扩展的 NoSQL 数据库相比，它们可以通过添加更多服务器来应对流量的增加。 与同类数据库相比，NoSQL 数据库有能力变得更大、更强大，这使它们成为大型且不断变化的数据集的理想选择。

Nosql 数据建模需要考虑的重要因素是什么？

高效查询数据的能力是 NoSQL 系统之间的主要区别。 文档数据库提供了所有数据库中最多的功能，允许它们在广泛的应用程序中工作。 通过从键值存储中选择一个主键，您可以访问两种类型的存储中的数据。

Nosql 数据库的 3 个共同特征是什么？

在 NoSQL 数据库中，横向扩展、复制和灵活的数据结构是三个主要特征（见图 1）。

非关系数据库，例如 NoSQL 数据库，以不同于表结构的格式存储数据。 NoSQL 不需要固定的模式，不需要连接，而且很容易扩展。 NoSQL 数据库旨在处理大规模数据存储，这需要高级别的存储。 例如，Twitter、Facebook 和 Google 等公司每天收集数 TB 的用户数据。 分布式NoSQL数据库被认为没有单一的控制单元，也没有存储，说明它是一个没有单一控制单元的分布式数据库。 不再需要为相同的数据存储和管理不同的数据库。 因为数据总是与其他副本分开，所以使用分布式数据库可以提供连续的数据流。

键值存储是一个人的所有财产都作为键和值保存的地方。 列族存储是一种存储和处理来自各种机器的大量数据的机器。 文档数据库本质上是其他键值集合版本的集合。 文档根据其结构分为几种类型，例如 JSON。 SQL 和其他高级声明性查询语言不适用于图形数据库。 查询语言不是这种情况，它是数据驱动的，并且是为数据模型量身定制的。 RESTful 数据接口可以构建到各种NoSQL 平台中。

图数据库是一种多关系数据库，与关系数据库相对，其中表是链接但不一定统一的。 图数据库旨在用于在单个后端处理多个数据模型。 随着多模型数据库的引入，NoSQL 世界即将经历一场革命。 可以在 http://db-engines.com/en/ranking 找到最流行的数据库列表。

除了 NoSQL 数据库提供的数据敏捷性和改进性能的明显优势外，它们的水平扩展能力是最吸引人的方面之一。 因此，您无需担心扩展集群时数据丢失的问题。
这对于 Web 和业务应用程序来说都是一个巨大的优势，因为它允许您在需求增加时轻松添加更多容量。 由于 NoSQL 数据库没有特定的通用平台，因此它们可用于执行范围广泛的任务。
对于那些寻找没有停机时间的 NoSQL 数据库的人来说，MongoDB、Apache HBase 和 Cassandra 是最佳选择。

Nosql 数据库的优势

具有 nosql 模式的数据库系统可以在各种处理器上运行。 因为它们可以承受高速，所以这些轮子非常适合高性能应用。 传统数据库不易访问的数据可以存储在 NoSQL 数据库中。 非关系数据库使用针对存储的数据类型优化的存储模型，而不是具有整体存储模型。 因此，它们可用于存储不易通过传统数据库访问的数据。

Nosql 数据库如何扩展？

Nosql 数据库能够水平扩展，这意味着它们可以通过向系统添加更多服务器来处理越来越多的流量或数据。 这与传统数据库形成对比，传统数据库通过向单个服务器添加更多处理能力或存储来垂直扩展。

根据数据库的类型，缩放需要各种技术和原则。 数据库分片是扩展 NoSQL 和非 NoSQL 数据库的一个重要方面。 随着服务器的分布式，我们获得了能够存储更多数据的好处，但我们也继承了分布式系统带来的问题。 由于单体数据库缺乏自动分片支持，工程师需要手动编写逻辑来处理工作负载。 当代理解决方案不可用时，可以使用负载均衡器（如负载均衡器）来为查询服务提供服务。 如果有足够数量的分片，我们可以使用不同的代理来加速查询。 因为 NoSQL 数据库是自动缩放的，所以这对最终用户来说基本上是不可见的。

与主从架构相比，每个分片都被类似地对待。 如果您希望减少主分片上的负载，读取查询将定向到从分片。 例如，我们可以在数据中心级别复制数据库以确保我们有备份。 节点通过交换信息实时相互通信。 节点与预定数量的节点进行通信是很常见的。 因为节点在 Cassandra 中被认为是平等的，所以一个节点可以简单地在其他节点之间复制数据。 它通常被称为八卦协议，因为它涉及节点之间的信息交换。

在分布式数据库中，您可能愿意放弃某些属性来获得其他属性。 数据复制的主要目标是确保可用性。 当你的数据库被异步复制时，一开始它并不总是完全一致，但随着时间的推移会有所改善。 SQL 数据库将首选用于需要高精度数据的高性能金融系统，而 NoSQL 数据库将首选用于视图等不太重要的数据。

有些企业开始意识到 NoSQL 数据库的好处，并开始迁移他们的数据存储。 但是，在迁移到 NoSQL 数据库之前需要考虑一些事项。 了解 NoSQL 数据库的第一个也是最重要的一点是它们不是 SQL 数据库的替代品。 换句话说，它是一个可以与 SQL 数据库结合使用的补充数据库。 迁移到 NoSQL 数据库时要记住的一件事是缩放并不总是自动的。 必须考虑数据库的结构及其使用方式，以确保以最有效的方式存储数据。 NoSQL 数据库提高数据存储可扩展性的能力是一项强大的功能。 了解缩放过程以及确保有效存储数据所需的步骤是您可以做的最重要的两件事。

Sql和Nosql数据库的优缺点

因为 NoSQL 数据库可以水平扩展，所以您可以添加更多服务器来处理增加的负载，而不必担心数据不同步。 与 NoSQL 数据库不同，SQL 数据库使用基于表的数据结构，而 NoSQL 数据库使用文档、键值、图形或宽列结构。 另一方面，文档数据库更适合非结构化数据，例如文档或 JSON，而表数据库更适合多行事务。 由于 NoSQL 数据库可以处理文档或 JSON 等非结构化数据，因此它们作为企业和社交媒体平台的解决方案正变得越来越流行。 SQL 数据库在处理单行事务时比 NoSQL 数据库表现更好，而 NoSQL 数据库在处理非结构化数据时表现更好。 SQL 数据库的安装和维护成本高于 NoSQL 数据库。 SQL 数据库通常受到具有复杂数据需求的大型企业的青睐，而 NoSQL 数据库则受到具有简单数据需求的小型企业的青睐。