延迟对 NoSQL 和 RDBMS 的影响

延迟是处理请求和返回响应所需的时间。 在 nosql 和 rdbms 之间做出选择时，延迟是一个重要的考虑因素，因为它会影响应用程序的性能。 如果您正在处理大量数据或实时数据，那么您需要了解可能发生的潜在延迟问题。

Jnan Dash 是硅谷高管和技术远见者，也是一名顾问。 在过去十年中，他曾在 Oracle Corporation 和 IBM 工作，担任过各种数据库领导职务。 Dash 曾在各种董事会和咨询委员会任职，包括 MongoDB。 本文的目的是解释如何确定 NoSQL 是否适合未来或现在的特定应用程序。 因为 NoSQL 是面向 Web 的业务，所以用户经常需要更大的灵活性。 许多基于 RDBMS的网站可能会由于数据库规模的增长或用户的增加而变得极其缓慢甚至失败。 特别是 NoSQL 数据库已被证明是面向对象数据库的更好选择。

当涉及到大数据时，NoSQL 提供了大量的一致性选项，必须根据具体情况进行评估。 当涉及到多行事务和复杂连接时，通常建议使用 RDBMS。 过去，Oracle 和 DB2 用于处理查询密集型工作负载。 AnRDBMS 用于准备和切片来自生产系统的数据（通过 ETL 过程），并将其转换为提取和转换的数据。 MongoDB API、数据表示、查询语言和有线协议已添加到 IBM 的平台。 未来可能会产生新一代基于多数据系统的灵活应用。 如果你是一家财富 1000 强公司，你应该考虑 NoSQL 数据库解决方案。

在 SQL 数据库中，数据被规范化为一系列逻辑表，以消除冗余数据和数据重复。 在这种情况下，SQL 数据库在连接、执行查询等方面通常比 NoSQL 数据库更快。

与传统数据库相比，NoSQL 数据库通常具有更高的可扩展性和更好的性能。 此外，它们的数据模型灵活且易于使用，非常适合在云中进行开发，尤其是关系数据库。

在我们的实验中，我们发现 NoSQL 数据库通常比 SQL 数据库更快，特别是对于键值存储； 但是，NoSQL 数据库可能不支持完全 ACID 事务，这可能会导致数据不一致。

Rdbms 和 Nosql 之间如何选择？

RDBMS 数据库与 NoSQL 数据库的不同之处主要在于它们用于规范化结构化（表格）数据并且不依赖于压缩或内存管理。 NoSQL 数据存储的主要目的是存储非关系数据，例如文档树或图形。

RDBMS，即关系数据库管理系统，最早于 1976 年开发。使用最广泛的数据库平台 Oracle 数据库创建于 1979 年。在过去十年中，另一种数据库 NoSQL 数据库作为传统数据库的绝佳替代品。 下面对这两种类型的数据库进行图解对比和比较。 结构化查询语言，也称为 SQL，是最常用的 RDBMS 语言。 NoSQL 数据库不是使用关系数据模型来组织数据的数据库。 另一方面，NoSQL 数据库通常采用四种备用数据存储模型中的一种。

尽管这些方法中的每一种都采用了不同的方法，但它们可以帮助我们更有效地构建和组织数据。 虽然 NoSQL 是一个相对较新的平台，但没有理由相信 RDBMS 或 NoSQL 更优越。 它们广泛部署在当今各种规模的应用程序中，从遗留环境到云原生环境，它们还用于混合云环境。 然而，它们非常适合广泛的应用。 NoSQL 的优势不仅限于它在这种情况下组织和存储数据的能力。 此外，在处理具有不同大小和结构的数据时，NoSQL 可能更有效。 RDBMS 是管理更小、更简单的数据集的更好工具，而 NoSQL 引擎是管理大型数据集的更好工具。

如果您想在应用程序中实现敏捷性和灵活性，NoSQL 数据库是您的不二之选。 由于没有预定义的模式，您可以轻松地添加、删除和更改数据，而不必担心破坏您的应用程序。 因此，NoSQL 是需要频繁更新和需要快速扩展的应用程序的绝佳选择。 SQL 数据库适用于具有预定义模式结构的应用程序。 使用预定义的架构，您将能够保持数据的一致性和组织性。 因此，SQL 是需要稳定且可预测的数据库的应用程序的绝佳选择。

Nosql 和关系数据库哪个更好？

关系数据库除了非常有条理之外，也非常严格。 顾名思义，NoSQL 可以更轻松地将所有类型的数据存储在同一位置，并且不需要同一组 SQL 过程。 由于其灵活性和可扩展性，它是管理大量数据的理想数据管理工具。

什么是 Rdbms 中的延迟？

延迟是数据库响应查询所需的时间。 数据库的延迟会受到多种因素的影响，包括数据库的大小、用户数量、查询数量以及查询的复杂性。

数据从源到目的地所花费的时间在计算机网络和互联网通信中称为数据延迟。 网络延迟越低，网络的速度和性能就越高。 当往返在不到一秒内完成时，延迟通常以毫秒或秒为单位进行测量。 您可以通过打开控制台或 Windows 终端并在搜索框中输入 ping 域名来查看整个网站的延迟。 Traceroute 提供了数据到达其目的地所采用的路径的完整图片。 数据包传送系统将三个数据包传送到每一跳，允许数据在网络中从一个路由器传输到另一个路由器所需时间的一小部分。 网络中的带宽和延迟量决定了它的速度和性能。

他们相互协作，但他们各自负责自己的任务。 数据到达目的地所需的时间称为延迟，两个节点上可用的数据量称为带宽。 当 Internet 服务提供商的网络具有高数据延迟时，它会对性能产生立竿见影的影响。

网络和 Web 应用程序的延迟是需要考虑的重要因素。 由于数据包需要很长时间才能从一个位置传输并返回到另一个位置，因此高延迟网络会导致性能不佳。 当数据传输速度更快时，可以使用 CDN 和专用网络骨干网。 您将能够提高您的工作效率和收入，因为您的网络和应用程序的延迟将减少。

什么是 Rdbms 中的延迟？

长延迟定义为存储或检索数据包所需的时间量。 就商业智能 (BI) 而言，数据延迟是指业务用户从数据仓库或仪表板检索数据所花费的时间。

减少网站延迟以获得更好的用户体验

当用户尝试通过浏览器与网站交互时，高延迟会对整体用户体验产生重大影响。 较长的延迟会使网页加载时间显得缓慢，以及网站交互速度变慢。 了解不同类型的延迟以及如何减少延迟以确保您的网站响应迅速至关重要。

什么是数据库中的写入延迟？

在 OLTP 工作负载中，您通常会写入存储并执行小读取。 OLTP 工作负载使用物理读写延迟来评估存储性能。 当延迟较低时，数据库等待其读写到达存储的时间会短得多。

延迟和吞吐量有什么区别？

影响数据库性能的最重要因素之一是延迟。 数据库需要很长时间才能响应用户发出的请求。 延迟可能会受到多种因素的影响，包括网络连接速度、访问数据库的用户数量以及数据库的大小。
在谈到闪存时，吞吐量和延迟之间经常存在混淆。 通常，子系统对单个请求或事务的响应时间从几秒到几分钟不等。 使用闪存时，读取延迟是通过浏览各种网络连接所需的时间来衡量的。 它被定义为每秒成功发送的数据量，吞吐量是成功发送的数据包数量，延迟是这些数据包到达目的地所花费的时间。 它们都指的是数据传输和速度。 尽管它们是同一枚硬币的两面，但它们的指标却大不相同。
尽管延迟会对系统的整体性能产生重大影响，但它仍然是一个需要牢记的因素。 例如，如果延迟很高，用户可能需要等待更长的时间才能处理他们的请求。 因此，用户满意度甚至放弃系统可能会受到影响。
就闪存而言，最重要的指标是吞吐量，但关注系统延迟也始终很重要。 为了处理请求，请尽一切努力将所需的网络流量降至最低。 结果，系统将能够运行得更快。

您如何处理数据库延迟？

在预测外部延迟时，检查用户的位置以及他们从数据库获取数据所采用的路径。 Ping 表可用于估计跃点之间的网络延迟。

如何为游戏玩家修复高延迟

升级网络带宽可以大大减少延迟，这是游戏玩家的主要烦恼。 如果您的互联网连接出现高延迟，您可能需要仔细检查您的带宽包，看看是否可以升级到更高带宽的包。 任何超过 100 毫秒的时间通常都被认为是好的，但任何低于 20 毫秒的时间都可能有害。

什么是数据延迟？

这是衡量从传感器获取数据到向公众发布数据所需的总时间。

延迟对于良好的用户体验有多重要？

为了让用户有好的体验，应该有延迟。 在设计良好的用户体验时考虑延迟至关重要，因为它会对用户与网站或应用程序交互的速度产生重大影响。 例如，低延迟会使输入网址变得困难，从而降低页面速度。 在某些情况下，延迟还会导致请求失败，从而导致性能下降。
可以通过考虑网络速度、网络流量和其他因素来确定延迟。 有一种基于毫秒（ms）的网络延迟评估，数字越小越好。 在设计网站或应用程序时，应考虑与其交互的延迟，因为它会影响用户交互的速度。

哪个要求会促使您考虑选择 Nosql 而不是 Rdbms？

如果系统过于昂贵或由于云应用程序中用户并发性、数据速度或数据量的增加而中断，则 NoSQL 数据库是最佳选择。

今天，某些工具和技术最适合您的应用程序，但同样的技术明天可能就不再适用了。 为了有效地利用应用程序，还需要选择正确的数据库。 在本文中，我们将讨论非关系数据库优于关系数据库的一些场景。 自 1960 年代以来，NoSQL 数据库就出现了——但直到 20 世纪初，“NoSQL”一词才被创造出来。 它以固定和预定义的结构存储数据。 NoSQL 数据库的数据结构对数据的存储方式没有任何限制。 NoSQL 数据库可以通过对等系统进行分发。

数据在集群中的多个节点之间进行分区和平衡。 如果你简单地执行一些命令，新的服务器就会被添加到集群中。 此外，缩放可提高性能，从而实现连续可用性和非常高的读/写速度。 NoSQL 数据库中的数据不会成为瓶颈，因为服务器端应用程序的其他组件被设计为既无缝又快速。 NoSQL 处理大量数据的速度是它非常适合大数据应用程序的原因。 其他人可以很好地使用 NoSQL，而其他人则更喜欢 SQL 数据库。

除了是一个更 NoSQL 的数据库之外，它还有一个简化的数据模型。 这意味着您不必担心列或数据类型。 数据存储在节点中，并通过 NoSQL 数据库中的节点链接在一起。 该过程使数据管理更加容易，因为可以快速找到它。 在数据管理方面，NoSQL 数据库比标准数据库具有更大的灵活性。 当您开始使用应用程序时，不需要指定模式。 此外，NoSQL 数据库不限制您可以在其中存储的数据类型。 当您更改需求时，您可以添加更多类型。 只有提供格式的数据才能插入到 RDBMS 中，因为已经创建了适当的模式。 此数据结构对于所有表都是相同的。 RDBMS 已经实施了一些程序来帮助它理解和理解数据。 另一方面，NoSQL 数据库不包含任何存储过程。 NoSQL 数据库具有类似于 RDBMS 的简化数据模型。

Nosql 相对于 SQL 的缺点

Nosql 数据库近年来越来越流行，但与 sql 数据库相比仍然存在一些缺点。 最大的缺点之一是 nosql 数据库通常不如 sql 数据库成熟，功能也少。 这会使 nosql 数据库不太适合某些应用程序。 此外，nosql 数据库可能更难使用和查询，并且可能不支持 sql 数据库提供的一些更高级的功能。

NoSQL 数据库有许多优点和缺点。 NoSQL 数据库在以多种方式存储非结构化数据方面更加灵活，例如将其存储在云端。 另一方面，SQL 数据库在重型或复杂事务中使用时可提供更好的稳定性和数据完整性。

何时使用 Nosql

有许多不同类型的 NoSQL 数据库，每种都有自己的优点和缺点。 因此，对于何时使用 NoSQL 的问题，没有千篇一律的答案。 但是，一般来说，NoSQL 数据库最适合需要高性能、可扩展性和灵活性的应用程序。

随着 NoSQL 数据库技术的兴起，各种规模的组织都在采用它。 NoSQL 数据库是建立业务的好选择吗？ NoSQL 一词是由对传统数据库技术的局限性感到沮丧的早期互联网先驱创造的。 由于 NoSQL 数据库越来越受欢迎，现在了解何时使用它们变得至关重要。 NoSQL 数据库可以存储范围广泛的数据类型和结构。 它们都在这个上下文中单独讨论，我们确定了人们整体迁移到 NoSQL 的主要原因。 NoSQL 数据库是在云时代创建的，并且很快适应了云自动化。 通常，NoSQL 数据库与实时流技术配合使用效果更好。 如果你想开始免费使用 MongoDB 这个最流行的 NoSQL 数据库，你应该试试 MongoDB Atlas。

具有 NoSQL 数据库的数据仓库已成为流行的数据源，因为它们可以加快数据处理速度。 例如，文档数据库提供比键值存储和宽列存储更丰富的查询功能，因为它们可以处理范围广泛的应用程序。 相比之下，键值存储和宽列存储提供了一种通过简单地输入主键来访问数据的方式。
结构化数据不应存储在 NoSQL 数据库中。 NoSQL 数据库被认为比传统数据库更高效，因为它们允许存储非结构化数据。 结构化数据更易于搜索和检索，并且存储数据的效率更高，因为它可以通过特定字段访问。

Nosql 与 Sql：哪个数据库适合您的数据？

结构化、半结构化和非结构化数据可以在 NoSQL 数据库中轻松存储和建模。 因为 NoSQL 数据库允许更多的动态数据模型并且不需要像 SQL 数据库一样严格的模式，所以它们是一个理想的选择。 因此，在电子表格或数据库中并不总是整齐有序的数据更容易在其中找到。
SQL 数据库是重型和复杂事务的理想选择，因为它们更稳定并确保数据完整性。 确保 SQL 符合 ACID 也很重要。 当您使用此方法时，您必须维护一组一致的数据，这意味着必须在一个事务中对数据进行更改，并且如果发现错误则必须回滚对数据的更改。 控制 ACID 级别的能力对于在高容量、高压力应用程序中使用的数据至关重要。
在运行查询时，SQL 数据库可以比 NoSQL 数据库运行得更快，但这主要是由于两个数据库之间缺乏一致性。 如果您需要运行大量查询，SQL 数据库更适合这项工作。 如果您只需要偶尔运行几个查询并且不介意性能低下，NoSQL 数据库可能更可取，如果您只需要偶尔运行几个查询，它也可能更可取。

关系型与 Nosql 数据库的优缺点

关系数据库和 nosql 数据库各有利弊。 关系数据库适用于结构良好且不经常更改的数据。 它们易于查询，并且可以轻松地连接到其他数据集。 但是，它们对于大型数据集来说可能很慢并且不可扩展。 Nosql 数据库适用于非结构化或经常更改的数据。 它们易于扩展并且可以处理大型数据集。 但是，它们可能难以查询并且可能不支持关系数据库的所有功能。

绝大多数公司选择 SQL 和 NoSQL 数据库作为他们的主要数据库。 它们易于修改和改编，是开发人员的理想选择。 为了符合 ACID，关系数据库必须具有非常结构化的结构。 可以使用简单的关键短语来控制和查询数据库。 随着知识的进步，您将需要增加棘手的旅行空间，并且将需要更快的设备来支持您学习时复杂技术的发展。 每一次升级都将是一次经济和学业上的繁重经历。 NoSQL 数据库可以水平扩展以增加其潜力，这更容易实现，也更强大。

NoSQL 数据库跨多个服务器和区域存储数据，消除了单一故障点的需要。 不需要预定义 NoSQL 数据库模式来代替 SQL 数据库。 它们是动态的，能够处理任何类型的信息，包括结构化、半结构化和非结构化信息。 NoSQL 数据库模型由多种数据库组成，它允许构建者找到最适合其所服务的数据和环境的组合。 数据可以存储在生命/价格表、文档、宽列表、图形和多模型 NoSQL 数据库中。 不可能用标准语言执行NoSQL 查询。 数据库可以在与将使用分布式解决方案查询的服务器完全相同的时间返回不同的值。 ACID C 声明指出，信息在交易开始和结束时必须真实且一致。

当数据经常是非结构化数据时，NoSQL 和关系数据库解决方案是最佳选择。 要存储的最佳数据是结构化的，需要复杂的连接。 NoSQL 数据库在模式灵活性和规模方面快速且易于扩展。 NoSQL 和关系数据库结合时，也需要增加事务支持。

Nosql技术

大多数 NoSQL 数据库由文档而不是表组成。 我们认为它们“不仅是 SQL”，并且根据灵活性将它们分为各种类型。 文档数据库、键值存储、宽列数据库和图形数据库是一些可用的NoSQL 数据库类型。

NoSQL 数据库允许以简单高效的方式存储和检索数据。 直到 20 世纪初，NoSQL 数据库才开始流行起来，尽管它们在 1960 年代后期才出现。 数据库 NoSQL 越来越多地用于实时 Web 应用程序和大数据分析。 大多数NoSQL 存储缺少真正的 ACID 事务（Atomicity、Consistency、Isolation、Durability）事务，但少数数据库，如 MarkLogic、Aerospike、FairCom c-treeACE、Google Spanner、Symas LMDB 和 OrientDB，已经使它们丢失了写入和一些 NoSQL 系统中的其他形式的数据是可能的。

与传统的关系数据库不同，NoSQL 数据库可以存储大量非结构化数据。 MongoDB 等 NoSQL 数据库的优势超出了应用程序存储和处理大量数据的能力，允许更高效的数据存储和处理。 此外，这些数据库具有灵活的模式，这使得数据存储和处理更加高效，特别是对于处理大量数据的应用程序。

Nosql 数据库：未来之路？

NoSQL 数据库除了速度更快、可扩展性更强之外，与传统关系数据库相比还具有广泛的优势。 RavenDB 是一个很棒的 NoSQL 数据库，适合那些正在寻找结合了关系数据库的所有优点和 NoSQL 数据库的便利性的 NoSQL 数据库的人。