不同类型的 NoSQL 数据库

Nosql 数据库与过去几十年一直是主流的传统关系数据库有很大不同。 它们通常更快、更可扩展且更灵活。 但它们是如何工作的？ Nosql 数据库通过使用简单的键值存储来工作。 也就是说，它们将数据存储在一个带有键和值的简单表中。 键是用来查找值的，值就是数据本身。 这个简单的键值存储可用于存储任何类型的数据，包括 JSON 或 XML 等结构化数据。 nosql 数据库通常用于存储不断变化的数据，例如用户数据或会话数据。 Nosql 数据库经常用于 Web 应用程序，因为它们可以非常容易地扩展。 当传统的关系数据库达到某个点时，它会变得非常缓慢且难以扩展。 但是 nosql 数据库可以继续添加更多的服务器和更多的密钥，它们将继续运行良好。 然而，Nosql 数据库并不完美。 如果您习惯于关系数据库，它们可能很难使用。 它们的安全性也可能较低，因为数据未以标准化格式存储。 但总的来说，nosql 数据库是许多应用程序的绝佳选择。 它们快速、可扩展且灵活。 如果您正在寻找传统关系数据库的替代品，那么 nosql 绝对值得考虑。

NoSQL 是不包含 SQL 的数据库集合的名称。 NoSQL 数据库系统可以分为四种类型。 每种类型的NoSQL 数据模型的工作方式都存在显着差异。 另一方面，NoSQL 数据库缺乏使 NoSQL 数据库流行的大部分特性。 架构、数据集群、复制支持和最终一致性都是必需的。 使用键值数据库的 Web 应用程序非常适合会话管理和缓存。 存储数据时，首选宽列存储中的列。

NoSQL 和 SQL 有五个主要方面：API、数据模型、模式要求、可扩展性和数据完整性。 数据可以以无模式的方式存储，可以自由存储，也可以存储在自由格式的 NoSQL 数据库中。 这种方法提供的灵活性允许程序员更快地完成他们的任务。 在 NoSQL 和 SQL 数据库中，数据完整性的管理方式不同于应用程序和用户创建、读取、更新和删除数据的方式。 ACID 事务要么产生正确的结果，要么以一致的数据库状态终止，以较大者为准。 一些数据库，例如那些在关系管理系统 (RDBMS) 之前构建的数据库，可以被认为是 NoSQL。 “大规模数据库集群”一词最常用于描述 2000 年代初为云和 Web 应用程序部署而构建的数据库。

可以写成列的 NoSQL 数据库包括 Cassandra、HBase 和 Hypertable。

此外，由于 NoSQL 缺少动态操作，因此无法处理它们。 不能保证该化合物具有酸性。 在执行金融交易（例如信用卡处理）时，SQL 数据库可能是首选。 如果您需要维护一个稳定一致的应用程序，您也应该避免使用 NoSQL。

数据可以以不同于关系数据库的方式存储在 NoSQL 数据库（也称为 SQL 数据库）中。 NoSQL 数据库可以具有多种功能，具体取决于它们的数据模型。 文档、键值、宽列和图表形式是最常见的文档类型。

瑞安航空是世界上最赚钱的航空公司，它开发了一款移动应用程序，得益于 NoSQL，该应用程序拥有 300 万用户。 因此，万豪为其预订系统采用了 NoSQL，该系统每年产生 380 亿美元的收入。 全球最大的报纸出版商印度时报使用 NoSQL 管理其内容管理系统 Presto，该系统为 Gannett 专有。

Nosql 数据库如何工作？

Nosql 数据库旨在提供高水平的性能和可扩展性。 它们通过将数据存储在键值对中来工作，这使得它们非常快速和灵活。 使用 nosql 数据库的最大好处之一是它们可以根据需要轻松扩展或缩小，这使得它们非常适合大型应用程序。

文档数据库比表数据库更可能存储数据。 由于它们的灵活性、可扩展性和对业务数据管理需求的响应能力，它们是当今要求苛刻的组织的理想选择。 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。 因此，全球 2000 家企业正在迅速采用 NoSQL 数据库来支持任务关键型应用程序。 由于五个主要趋势，大多数关系数据库都被技术挑战所淹没。 关系数据库由于其固定的数据模型，极难开发敏捷软件。 应用程序模型定义了 NoSQL 中的数据模型。

NoSQL 的本质要求创建模型而不是静态结构。 在面向文档的数据库中，JSON 被用作存储数据的默认格式。 通过这种方法，可以消除 ORM 框架并简化应用程序开发。 N1QL（发音为 nickel）是一种功能强大的查询语言，可以使 SQL 在 JSON 中进行解释。 除了标准的SELECT/FROM/WHERE语句外，它还支持聚合（GROUP BY）、排序（SORT BY）、连接（LEFT OUTER/INNER）等功能。 这种类型的数据库可以很容易地扩展和缩减，并且没有单点故障。 随着越来越多的客户通过应用程序和网站进行在线交易，这些服务的可用性变得越来越重要。

NoSQL 数据库易于安装、配置和扩展。 它们被设计成除了分发之外还可以容纳读取、写入和存储。 它们可以在任何规模和级别上运行，能够管理和监控不同规模的集群。 NoSQL 数据库可以在多个数据中心之间进行复制，而无需额外的软件。 此外，它允许硬件路由器立即进行故障转移，因此应用程序无需等待数据库发现问题然后执行自己的恢复。 随着 NoSQL 被用作当今 Web、移动和物联网 (IoT) 应用程序的主要数据库技术，该技术有望成为未来的主要数据库技术。

为什么 Nosql 数据库正在流行

NoSQL 数据库变得越来越流行有几个原因。 与传统的关系数据库相比，这些数据库具有许多优势。 通常，NoSQL 数据库被设计为易于使用，并且可以构建在 MongoDB 等知名平台之上。 数据库灵活性 NoSQL 数据库支持创建范围广泛的数据模型，并且易于实施。 由于缺乏严格的模式和处理数据的方式，NoSQL 数据库往往比传统数据库更快。

Nosql 的结构是怎样的？

没有标准的方式来构造所有 nosql 数据库。 这是因为 nosql 数据库可以根据应用程序的需要以多种不同的方式构建。 构建 nosql 数据库的一些常见方法包括使用键值对、面向文档的存储、面向列的存储和基于图形的存储。

传统的关系数据库无法满足为解决这些问题而开发的 NoSQL 数据库的要求。 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。 这些数据模型的使用灵活性和易用性，特别是在云计算环境中，可以帮助开发人员实现更快的开发。 存储或检索数据时，需要的转换更少。 可以更轻松地存储和检索各种数据类型。 NoSQL 数据库在设计时考虑了抽象，因此模式不断变化。 通过这样做，可以更容易地将数据库转换为新的数据形式。

当 NoSQL 数据库以原生格式存储数据时，开发人员无需将其转换为存储格式。 数据库社区通常在 NoSQL 数据库中很强大。 该数据库还可以在随计算机集群交付时自动扩展和收缩。

灵活的 Nosql 数据库非常适合非结构化数据

NoSQL 数据库可以处理多种格式的非结构化和半结构化数据。 不需要表、列、行或架构，这使它们非常适合并不总是以特定方式组织的数据。 另一方面，结构化数据可以由 NoSQL 数据库管理。 相对于关系型数据库只能存储结构化数据，SQL数据库中的数据是可以查看的。 当存在单点故障时，它们的某些功能可能不太可靠。

Nosql使用什么编程语言？

与关系数据库相比，NoSQL 数据库（例如 MongoDb）可以为大型数据集提供更高的性能、更低的延迟、更高的可扩展性和更简单的存储策略。 也可以使用 C# 编程语言访问 NoSQL 数据库。

Paul Williams 的 DATAVERSITY 是对 UnQL 的检查：NoSQL 数据库的标准化获取查询语言。 SQLite 和 CouchDB 数据库是用于开发 UnQL 的主要平台。 一般而言，UnQL 被视为函数的超集。 SQL 语言是为集合和文档而不是表和行设计的。 当您使用 UnQL 在 NoSQL 数据库中创建集合时，您会创建一个 cool_nosql_collection 语句。 预计未来对该语言的增强将允许使用 INSERT TO 语句直接创建集合。 目前没有定义此行为的规范，尽管一些 UnQL 兼容的数据库使用它。

使用 UnQL 语法，熟悉 SQL 语法和大多数面向对象语言中使用的点符号的开发人员不太可能遇到编程困难。 UnQL 是一个使用嵌套的 UPDATE 和 INSERT 语句动态插入新字段的程序。 UnQL 数据库中的文档文件不能以其原始格式存储，但可以表示为 JSON 对象。 可以显式创建索引语句，也可以使用 CREATE INDEX 语句自动创建它们。 诸如 UnQL 之类的数据库查询语言允许供应商从单一来源访问面向文档的数据库。 根据 UnQL 的 Richard Hipp 的说法，这允许开发人员编写可移植的应用程序而无需锁定数据库供应商。 今天 UnQL 工作的主要重点是面对语言规范的基本定义定义时与当前 NoSQL 数据库的接口。 CouchDB 的 UnQL 接口由 Katz 开发，用于移动设备的 UnQLite 由 Hipp 开发。 尽快，最流行的 NoQL 数据库将具有 UnQL 接口。

与传统关系数据库相比，NoSQL 数据库有许多优势，包括速度、可扩展性和灵活性。 不需要关系数据库的全部功能的应用程序（例如 Web 应用程序、移动应用程序和文档数据库）是最受欢迎的。
MongoDB 可用于需要规模和灵活性的应用程序，但不需要关系数据库的全部功能。 MongoDB 的性能很快，并且它支持范围广泛的数据类型和模式。 此外，源代码是免费提供且易于使用的。

Nosql 数据库：不是传统的 Acid 模型

NoSQL 数据库和关系数据库之间有几个区别，其中最主要的是 NoSQL 数据库不基于传统的 ACID 模型。 事务不能保证是原子的，并且可以回滚，这意味着对同一文档的多次更新将被数据库拒绝。

什么是 Nosql 的示例？

NoSQL 数据库是一种非关系型数据库，不需要固定的模式，并且易于扩展。 NoSQL 数据库通常用于大数据和实时 Web 应用程序。

数据库 NoSQL 与关系数据库的不同之处在于它没有托盘结构，并且以不同的方式存储数据。 NoSQL 的关键是简单的设计、无缝的水平可扩展性和精细的可用性控制。 NoSQL 有优点也有缺点，但也有缺点。 例如，事务管理通常最好使用传统数据库来完成。 虽然关系数据库仍用于各种业务目的，但 NoSQL 数据库因此越来越受欢迎。 由于 Noql 数据库可以实时处理实时数据，因此各个垂直市场的企业对它们的使用正在增加。 使用 NoSQL 解决方案可以实现跨所有节点具有一致属性的无服务器、对等架构。

改进的性能带来了改进的性能和持续可用性。 NoSQL 数据库有五种主要类型：NoSQL、NoSQL、NoSQL Express 和 NoSQL Parallel。 没有“理想”的变化； 企业必须根据其特定的业务需求来选择数据库类型。 键值对 NoSQL 在概念上类似于哈希表，因为它使用唯一键和指向特定数据项的指针。 Dynamo、Redis、Riak、Tokyo Cabinet/Tyrant、Voldemort、Amazon SimpleDB 和 Oracle BDB 都是市场上的 NoSQL 解决方案。 NoSQL 数据库中的每一列都与数据库的其余部分分开处理。 这些数据库中的大多数用于管理应用程序，例如商业智能、数据仓库和借书证目录。

数据库 NoSQL 系统是多关系的并且基于图形模型。 节点是存储在数据中的关系，边是存储在数据中的实体。 由于数据已经存在，因此在这里可以快速形成关系。 此类数据库的主要应用包括社交网络和空间数据分析。 MongoDB NoSQL 数据库采用动态模式来存储文档，使其成为面向文档的数据库。 文档索引、转换和合并都是通过使用 JavaScript 完成的，该解决方案将 JavaScript 与 CouchDB 的 JSON 数据交换格式结合使用。 Oracle NoSQL 数据库采用键值和 JSON 表数据模型，可在本地和云端使用。

InfiniteGraph 是一个非常专业的图数据库，专注于图数据模型。 这种基于云的服务是可扩展的、跨平台的、由云驱动的，旨在处理大量数据。 它使用其“DO”查询语言来处理复杂的图形和基于值的查询。 除了医疗保健、电信、网络安全、金融、制造和网络之外，该解决方案还广泛应用于其他行业。

SQL 是一种传统的数据库管理系统，已被大多数组织使用了很长时间。 这种语言的结构使其能够处理存储在关系数据库中的数据。 另一方面，MongoDB 是一种非 SQL 数据库，因其处理大型动态数据集的能力而广受欢迎。 尽管有其局限性，但 MongoDB 的独特之处在于它能够在几秒钟内处理大量数据并且不需要特定的模式。

实例

Nosql 数据库是存储不太适合关系数据库的数据的好方法。 例如，nosql 数据库通常用于存储高度非结构化的数据，例如社交媒体数据或传感器数据。 nosql 数据库的另一个优势是它们通常比关系数据库更容易扩展。

数据库 NoSQL（也称为非关系数据库）是一种以非关系格式存储数据的数据库。 NoSQL 的优势在于易于扩展、避免连接并且根本不需要模式。 NoSQL 数据库可以处理海量数据，旨在用于具有巨大存储需求的分布式数据存储。 Twitter、Facebook 和 Google 等公司每天收集数 TB 的用户数据。 在分布式 NoSQL 数据库中，没有单个存储或控制单元，这意味着没有控制单元。 因此，无需为同一数据安装、管理或部署多个数据库。 分布式数据库中的数据始终可用，因为它连续分布在多个副本之间。

除了作为键和值之外，所有内容都存储在键值存储中。 Column Family Stores 中有许多机器可以保存和处理大量数据。 文档数据库本质上是其他键值集合先前发布版本的存档。 半结构化文档也有 JSON 记录。 与 SQL 等数据库不同，数据库图不包含声明性查询语言。 该模型不是查询这些数据库，而是为这些数据库量身定制。 RESTful 接口可以构建到许多 NoSQL 平台中。

与关系数据库相反，图形数据库本质上是多维的。 在图形数据库中，单个后端用于处理多个数据模型。 NoSQL 数据库是从无到有发展起来的，以后对这类数据库的兴趣会越来越大。 最流行的数据库排名可以在 http://db-engines.com/en/ranking.html 找到。

NoSQL 数据库因其简单性和可扩展性而变得越来越流行。 有很多现实世界的应用程序使用关系数据库，但是海量高可用性数据库在速度和规模上也有限制。 例如，谷歌和亚马逊在各自的大数据中心拥有数 TB 的数据。 NoSQL 以其可扩展性、简单性、代码减少和易于维护而闻名。 这是 NoSQL 的一个缺点，因为它需要不太成熟、不太灵活的查询。 由于查询的数量，它们不那么灵活。 NoSQL 并不是为了能够自行扩展而设计的。

Nosql 数据库的好处

NoSQL 数据库相对于 SQL 数据库的优势在于它们能够在实时数据中心和 Web 中扩展并提高效率。 它们也被称为 Not only SQL，因为它们常用于多语言持久架构中，并且可能支持类似 SQL 的查询语言。

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。 它们通常更容易扩展，并且可以更有效地处理大量数据。 Nosql 数据库通常也更灵活，因为它们不像关系数据库那样需要严格的模式。 这可以使开发和数据管理更加容易。

它是一种数据库管理技术，除了文档、图形和键值模型之外，还采用了多种数据模型。 NoSQL 数据库的优点和缺点与其他数据库类似。 NoSQL 数据库具有最独特的优势之一，因为它们可以存储大量数据。 NoSQL 不仅代表 SQL，还代表图形。 可以在 NoSQL 数据库中以结构化和非结构化形式存储数据。 数据库 NoSQL 数据库还为用户提供了存储和恢复数据的能力，而无需他们采用所需的方案。 因此，该过程可用于将数据库分布到各个地理区域。

NoSQL 数据库的一个缺点是备份是它们最困难的功能之一。 NoSQL 数据库被广泛的组织使用。 每个系统都使用几种不同的数据模型，每个模型都有自己独特的一组特征。 图数据是存储在前三大 NoSQL 数据库节点中的组织数据。 文档数据库也称为文档存储，用于存储文档。 DynamoDB、Aerospike、Redis 和 Riak 只是键值数据库中的一部分。

因为 NoSQL 数据库可以存储无限的数据类型，所以它们可以一次处理大量数据。 文档是 NoSQL 数据库中可用的基本数据类型之一。 换句话说，您不需要提前指定数据类型。 因为 NoSQL 数据库几乎可以存储任何类型的数据，所以这是一个巨大的优势。
在数据检索方面，NoSQL 数据库具有速度极快的优势。 因为这些数据库都是基于文档的，所以跟美国的很像。 此外，您可以在几秒钟内查询数据。
NoSQL 数据库也非常易于使用。 这是由于他们使用了文档数据库。 这也使 NoSQL 数据库更易于使用，因为您可以访问其中的数据。

Nosql 数据库的优缺点

NoSQL 数据库的日益流行源于多种因素。 由于易于管理，它们是需要存储大量非结构化数据的应用程序的绝佳选择。 此外，由于它们符合 ACID，因此它们可以处理事务并跟踪数据更改。 因此，对于需要在云中存储大量数据的企业来说，它们是一个很好的选择，因为它们是基于云的。 另一方面，NoSQL 数据库有一些缺点。 如果您不熟悉这些数据库中使用的查询语言，它们可能难以使用。 其次，它们不能保证在传统的关系数据库中工作，因为它们没有 SQL 指令。 此外，NoSQL 数据库提供的服务可能比关系数据库提供的服务更难理解。 这些数据库各有优缺点，但也容易出现缺陷。 选择 NoSQL 数据库时，考虑其所有组件至关重要。

查询

Nosql 查询是一种用于从 nosql 数据库中检索数据的查询。 Nosql 数据库通常用于存储需要快速访问的大量数据。 Nosql 查询通常比传统的 sql 查询更快。

从历史上看，查询和数据模型之间的关系非常密切。 由于我们可以从数据模型中抽象出查询方法，因此我们将能够设计优先考虑开发人员生产力的数据库系统。 SABRE 是 IBM 的第一个商业数据库，是与美国航空公司合作创建的，目的是提高机票效率。 NoSQL 数据库在过去几年中针对可扩展性、正常运行时间、冗余性、灵活性和灵活性进行了优化，但可查询性一直停滞不前。 MapReduce 也被添加到 NoSQL 平台，例如 CouchDB、Riak 和 MongoDB。 如果您正在构建一个可以轻松扩展的数据库系统，那么查询不是您应该关心的事情。 文档数据库可能需要标准的查询语言，这就是 XQuery 和 Jsoniq 旨在支持分层文档数据的原因。

XQuery 由 MarkLogic 实现，MarkLogic 是一个使用 XML 的文档数据库，而 ArrangoDB 包括它自己的数据建模超集。 两种语言的数据格式彼此紧密相关，并且都已用于商业目的。 在文档数据库中，有两种相关的查询语言。 它采用类似 SQL 的 N1QL 查询语言作为其主要语言。 尽管没有强制执行关系，但我们创建和存储的文档相互依赖。 为了以这些非关系方式查询数据，Couchbase 和 Cassandra 都付出了努力。

什么是 Nosql 与 Sql

NoSQL 数据库是非关系数据库，这意味着它们不使用关系数据库的表格式。 SQL 数据库是关系型的，这意味着它们使用表格格式。 NoSQL 数据库通常比 SQL 数据库更灵活和可扩展，但 SQL 数据库更成熟并且具有更多功能。

SQL（结构化查询语言）是世界上用于管理关系数据库的最广泛使用的编程语言。 在 NoSQL 中存储和检索的数据可以以非表格方式而非表格形式建模。 两者各有优缺点，所以这里综合分析一下优缺点。 SQL 是最流行的 RDBMS 编程语言，而 NoSQL 是最流行的用于存储结构化、非结构化和半结构化数据的编程语言。 您可以根据自己的要求和正在进行的项目在两者之间进行选择。 前者用于具有ACID属性和数据一致性的大规模查询，而后者更面向对象，适用于多种存储类型。

作为一个 NoSQL 数据库，DynamoDB 的创建目标是让处理不断变化的数据变得更加容易。 可以在几分钟内处理并存储大量数据。
您必须熟悉 SQL 才能使用关系数据库。 您可以在任何语言、工具或编程环境中构建 NoSQL 应用程序。 因此，您可以更轻松地创建基于您的数据库的应用程序。

Nosql 比 SQL 快吗？

NoSQL 数据库通常比 SQL 数据库更快，尤其是在我们的实验中涉及键值存储时； 但是，NoSQL 数据库可能无法完全支持 ACID 事务，从而导致数据不一致。

为什么选择 Nosql 数据库？

NoSQL 数据库如此受欢迎是有原因的：它们允许您以更高效和可管理的方式存储数据。 选择一个数据库时，了解您想要数据库中的哪些功能以及您愿意妥协哪些功能是必不可少的。 如果您有兴趣了解更多有关 NoSQL 数据库及其工作原理的信息，它们可能是您的绝佳选择。

Nosql 会取代 SQL 吗？

截至目前，这两个数据库无法相互替代，而且在可预见的未来，它们似乎仍将保持这种状态。 当 NoSQL 数据库能够找到一种方法来确保数据始终立即一致并且查询时间保持一致时，它们将转变为 SQL 数据库的替代品。

为什么 SQL 是最好的数据库管理系统

SQL 在很多方面都是可靠和健壮的。 定制起来很简单，因为它的语法定义明确并且使用有限。 维护和更新也很简单。
SQL适应性强，应用范围广。 该工具旨在与各种数据应用程序一起使用，包括 Web 应用程序、电子商务平台和商业智能工具。
很容易阅读SQL。 它具有在短时间内处理大量数据的能力。
SQL 是可靠的。 它还具有防篡改和加密功能。
您可以找到低成本的 SQL。 维护更新比较简单，花钱也比较少。

Nosql 比 SQL 安全吗？

由于 SQL 遵循 ACID 属性，因此在数据一致性、数据完整性和冗余性方面比 NoSQL 更容易执行复杂的查询。

Nosql 数据库和事务：不适合

事务模型通常易于建模，因此 NoSQL 数据库不适合它们。 在具有复杂数据模型的数据库中需要事务，例如包含多个列和行的表。 事务性数据不适合 NoSQL 数据库，因为它缺乏复杂的数据模型。
事务不太适合 NoSQL 数据库，因为它们不是在表中组织的。 包含表的数据库需要事务，表分为行和列。 NoSQL 数据库中的事务不是很好的匹配，因为没有表结构。
事务数据，除了不按时间顺序组织之外，是 NoSQL 数据库不适合它的另一个原因。 在包含时间顺序的数据库中需要事务，例如包含已按时间顺序更新的数据的表。 交易数据不适合 NoSQL 数据库，因为它没有时间顺序。
重要的是要了解 NoSQL 数据库由于缺乏标准或广泛接受的数据模型、缺乏事务支持以及简单的数据模型而对事务没有用处。

Nosql MongoDB

MongoDB 是一个强大的面向文档的数据库系统。 它具有基于索引的搜索功能，使数据检索变得快速和容易。 MongoDB 还提供可扩展性功能，使其能够处理大规模数据。

MongoDB 是一个以 JSON 格式存储数据的 NoSQL 数据库。 与 SQL、Oracle 和 Oracle 等其他脚本/分析语言一样，MongoDB 能够执行高性能和可伸缩性，并提供高可用性和可伸缩性。 您将在本章中了解 NoSQL，其中将介绍它的优点和类型。

MongoDB：优点和缺点

MongoDB 的优点和缺点是什么？ MongoDB 的可伸缩性、性能和灵活性都是众所周知的优势。 此外，MongoDB 是一个开源数据库，这意味着它可以被广泛的开发人员使用。 与其他 NoSQL 数据库一样，MongoDB 拥有庞大的开发人员社区和用户。 使用 MongoDB 的优点和缺点是什么？ 可以通过 MongoDB 访问传统数据库系统不支持的许多功能。 例如，MongoDB 不支持事务和索引。 此外，MongoDB 并不像其他流行的数据库平台那样广为人知。

最佳 Nosql 数据库

关于最好的 NoSQL 数据库，没有明确的答案。 这实际上取决于项目的具体需求和要求。 一些更流行的 NoSQL 数据库包括 MongoDB、Cassandra 和 Redis。

企业越来越依赖 NoSQL 数据库，因为它们需要同时处理数千个请求并存储大量复杂数据。 MarkLogic 的 ACID 数据原则合规性也可以确保您的数据库查询是一致的。 ScyllaDB 是一个 NoSQL 数据库，结合使用时速度非常快。 面向文档的数据库称为 MongoDB。 MongoDB 的水平横向扩展架构使得处理大量数据和流量变得简单。 Apache Cassandra 的速度与其他数据压缩平台相似，对数据的准确性没有负面影响。 与其他 NoSQL 数据库相比，人们普遍认为 Couchbase 是一种更灵活的数据库。

DynamoDB 是一种 NoSQL 数据库，可以将整个数据集存储在内存中。 因为它是 Amazon Web Services (AWS) 套件的一部分，所以您的公司使用起来很简单。 此外，所有 DynamoDB 备份都可以通过 Amazon Web Services 平台访问，数据加密设置为自动。 尽管存在 NoSQL 数据库，但它们种类繁多； 本文将逐一介绍。 Web 应用程序的最佳 NoSQL 数据库仍然可以根据应用程序的具体需求来确定。 随着越来越多的 Web 应用程序使用 Amazon Web Services 创建，DynamoDB 正变得越来越流行，尽管它仍然是一个选项。

数据库

Nosql databases are non-relational databases that are designed for modern web applications. They are often more scalable and performant than traditional relational databases.

A NoSQL database is more flexible than a traditional database in that it is a type of database that can be written in a variety of formats. In contrast to traditional relational databases, NoSQL databases store data in a single data structure, such as a document. Because this non-relational database design does not require a schema, it can manage large and frequently unstructured data sets without requiring any schema. Because NoSQL databases do not rely on tables, the need to connect them is eliminated. NoSQL is used to power a wide range of applications in the fields of data analytics, social networks, and mobile apps. Many businesses use both NoSQL and relational databases, but each database has its own set of benefits. The goal of document databases is to keep data together when it is used in applications by storing it as a document.

Document databases are frequently used to create user profiles and content management systems. A wide-column database is one that stores information in columns, allowing users to access only the columns they require. These types of databases include Apache HBase and Apache Cassandra, which are both well-known. A graph database is a type of database that stores and manages a network of connections between graph elements. The primary memory is used rather than the primary disk, allowing data access to be faster than in a traditional, disk-based database. As a result, microservices are becoming increasingly popular, in part because they eliminate the need for an entire application to store all of its data in a single location. With IBM, you can find a NoSQL database for every need. The IBM Data Management Platform for MongoDB Enterprise Advanced is included as part of the IBM Cloud Pak for Data family. Apache CouchDB, PouchDB, and other popular web and mobile development stack libraries are all compatible with the service.

Document Databases: The Ideal Solution For Flat, Document-centric Data

Document databases Document databases allow you to organize data that is not easily accessible by other types of databases because they are primarily based on documents. They use XML or JSON as their data schema, and they include insert, update, and delete operations in the documents, as well as query for specific values within the documents.
This database contains key-value databases. Data with a high level of key value is best suited for quick access and query in key-value databases. Using JSON or BSON data schemas, they can only perform read and write operations on key-value pairs.
It is possible to store the wide-column stores in a similar manner. Data stores with large columns are the best candidates for storing large amounts of data that requires quick and simple query and search. It employs a column-oriented data schema and is only capable of reading and writing scalar values.
Graph databases are typically referred to as br. Graph databases make it simple to organize data that is stored in a graph-like structure. Only operations on nodes and edges in graphs are supported by the schema.