MySQL 和 NoSQL 数据库的优缺点

多年来，像 MySQL 这样的关系数据库一直是 Web 应用程序的首选。 但随着越来越多的组织希望扩展其数据和应用程序，他们正在转向 NoSQL 数据库。 NoSQL 数据库比关系数据库更具可扩展性并提供更好的可用性。 但他们并非没有自己的挑战。 在本文中，我们将比较这两种数据库类型并讨论每种类型的优缺点。

在选择云数据库时，您应该考虑您的数据是什么样的，您希望如何查询它，以及您希望您的可扩展性如何。 根据您要使用的数据库类型，SQL（结构化查询语言）或 NoSQL（不仅是 SQL）将是您的最佳选择。 这是关于云中大数据的系列文章中的第三篇。 在存储文章内容、社交媒体帖子和其他类型的数据等非结构化数据时，NoSQL 数据库比关系数据库具有更多优势。 数据存储可以由列、文档、图形或键值对组成。 NoSQL 数据库在设计时就考虑了可扩展性和灵活性。 您的数据库的增长将取决于您的业务增长。

将来，您必须考虑与 NoSQL 数据库相比，您的数据集将如何增长，因为 NoSQL 数据库的规模不同。 为了利用两种类型数据库的最佳特性，出现了一种运动。 有多种数据库类型可用，无论您选择内部部署数据库还是云数据库。 您必须做出的最重要的选择之一是您应该使用 NoSQL 数据库作为您的主要数据存储还是使用 NoSQL 数据库作为您的辅助数据存储。 之后，我们将了解更多云数据存储组件，例如数据仓库和数据湖。

如果您需要基于事务的高结果，nosql 是更好的选择。 NoSQL 是用于大规模事务目的的出色工具。 尽管如此，这并不是最好的解决方案。 我不认为分层数据存储适合存储。 此存储卡适用于分层数据存储和大数据集（例如，Big Data），每列 14 行。

Nosql 是高可用的吗？

我如何开始了解高可用性 NoSQL 数据库？ 在高可用性 NoSQL 数据库中，操作系统不会因服务中断而中断。 对于许多基于 Web 的企业而言，不间断地访问数据服务的能力至关重要。

在分布式集群中，您的数据库的多个副本被不断维护和更新，允许您在节点之间共享数据。 尚不具备复制到另一个数据库的能力的集群节点可以用作该数据库的备份节点。 RavenDB 具有多个节点同时读写请求的能力，是边缘部署的理想平台。

如何保护您的数据安全

当主节点发生故障时，正在镜像数据和更新的从节点将切换到最新的数据副本，也称为主节点。

为什么 Nosql 优于 SQL？

由于SQL 数据库设计为仅在一台服务器上运行，因此扩展 SQL 数据库很困难。 NoSQL 数据库可以水平扩展，允许您添加更多服务器来支持您的增长。 这是 NoSQL 相对于 SQL 的主要优势之一。

NoSQL 和 Mongo 之间的区别取决于您需要存储的数据类型和最佳存储方法。 数据只是以不同的方式保存在两种类型的存储中。 因为有时需要做出决定，所以许多团队更喜欢同时使用两者。 NoSQL 引擎的目标是使用云计算进行横向扩展。 通过向外扩展，云计算提供了显着的可扩展性优势。 NoSQL 非常适合高度敏捷的开发团队。 NoSQL在处理复杂的数据结构时更容易遇到棘手的问题。

如果您要处理大量数据或多种数据类型，NoSQL 就显得有些过分了。 如果您不介意数据一致性或 100% 的数据完整性，您可能希望使用 NoSQL。 您可以通过使用 NoSQL 获得更大的灵活性，并在数据发生变化时控制成本。 将它们一起使用还是单独使用通常取决于应用程序和用户的需求。 Integrant 的工程师们热烈讨论 Java 还是 JavaScript 作为中间件项目的解决方案。 在这个简短的概述中，Integrant 提出了一些关于在软件开发项目中分配资源的建议。

NoSQL 数据库非常适合需要灵活、可扩展、高性能和高功能数据库的各种现代应用程序。 与关系数据库不同，NoSQL 数据库没有标准或广泛接受的模型。 它们建立在与关系数据库不同的数学和理论模型之上。 由于 NoSQL 数据库被设计为具有不需要事务的简单数据模型，因此它们的设计存在许多差异。
基于 NoSQL 的数据库模型与基于关系数据库的数据库模型没有显着差异。 因此，他们的适应能力更强，能够更快地响应技术行业的变化。 此外，NoSQL 数据库通常比关系数据库更快、更高效。 因此，它们是具有高性能要求的应用程序的绝佳选择。
由于其灵活性和高性能，NoSQL 数据库越来越受欢迎。 它们非常适合需要高性能和功能的各种现代应用。

Mongodb 是数据库的绝佳选择

MongoDB 还可以很好地用作服务器，因为它的扩展性非常好。 该应用程序旨在毫无问题地处理数千万份文档。 易于学习是 MongoDB 的优势之一。 任何具有最少编程知识的人都可以使用它。

Nosql 和 Sql 哪个更好？

NoSQL 不支持数据类型之间的关系。 可以运行 NoSQL 查询，但速度要慢得多。 您的应用程序正在用于大量交易。 SQL 数据库非常适合重型或复杂事务，因为它们更稳定并确保数据完整性。

在选择数据库时，通常首选关系数据库 (SQL) 或非关系数据库 (NoSQL)。 了解数据库和脚本语言之间的差异对于做出有关使用哪个数据库的明智决定至关重要。 大数据更适合 NoSQL 数据库，因为它们采用动态模式设计，这对于灵活性至关重要。 根据要求，它们可以是键值对、基于文档、图形数据库或宽列存储。 文档创建不需要使用定义的结构； 相反，每个文档可能由其自己的结构组成。 重要的是要了解 NoSQL 因各种原因而备受关注，尤其是在大数据和数据分析的背景下。 在 NoSQL 数据库中，社区是主要的知识来源，而其他数据库则需要专家的帮助。

NoSQL 在对单个数据实体执行读写操作时并不比 SQL 快多少，无论其速度如何。 谷歌、雅虎和亚马逊都是为大数据开发 NoSQL 数据库的公司。 由于现有的关系数据库无法处理数据处理所需的数据量，因此需要一个新的数据库。 NoSQL 数据库可以水平扩展，最终可以变得更大、更强大。 这些适用于不需要特定模式定义的应用程序，例如内容管理系统、大数据应用程序、实时分析等。

Nosql 是您数据库的正确选择吗？

另一方面，NoSQL将数据存储在文档数组中。 文档可能标有名称和 ID，但它也可能包含其他数据，例如地址、产品列表或时间戳。 因此，NoSQL 数据库可以被视为大量文档的集合。 另一方面，SQL 数据库更适合多行事务，而 NoSQL 数据库更适合文档等非结构化数据。 SQL 数据库还用于支持基于关系模型构建的遗留系统。 NoSQL 数据库并不总是在产品之间保持一致，并且由于查询复杂性高，在 NoSQL 数据库中查询数据所需的工作量经常超过在产品上花费的时间。 虽然 NoSQL 可能是非结构化数据的更好选择，但它可能不适用于表格组织不整齐的情况。

SQL 与 Nosql

SQL（结构化查询语言）是一种数据库查询语言，用于存储、操作和检索存储在关系数据库中的数据。 NoSQL（不仅是 SQL）是一种非关系数据库查询语言，它允许存储、操作和检索未存储在传统关系数据库中的数据。

SQL 数据库比 Nosql 数据库更容易分发

出于多种原因，SQL 数据库比 NoSQL 数据库更易于分发。 首先，SQL 语言比 NoSQL 数据库使用的各种查询语言更具可移植性。 其次，SQL 数据库往往更加标准化，更容易创建一致的复制策略。 最后，许多 SQL 数据库都带有内置的复制功能，这使得设置分布式系统变得更加简单。

何时使用 Nosql

这个问题没有明确的答案，因为它取决于应用程序的特定需求。 但是，一般来说，NoSQL 数据库最适合需要高性能和可扩展性的应用程序，以及数据不太适合关系模型的应用程序。 它们还经常用于需要灵活模式或数据不断变化的应用程序。

随着各种规模的组织转向 NoSQL 数据库，NoSQL 数据库正变得越来越流行。 这篇文章的目的是解释为什么 NoSQL 越来越受欢迎，NoSQL 什么时候是构建应用程序的好选择？ 早期的互联网先驱们在意识到他们无法适应传统的数据库技术后创建了 NoSQL。 NoSQL 数据库越来越受欢迎，这就需要在什么时候使用它们方面有更大的透明度。 NoSQL 涵盖了几种不同的数据库结构和数据模型。 人们出于各种原因使用 NoSQL，本讨论确定了最常见的原因。 在云时代，NoSQL 数据库被创建并很快适应了云自动化。 NoSQL 数据库通常更擅长与实时流技术集成。 要开始使用 MongoDB 作为免费的 NoSQL 数据库，请尝试 MongoDB Atlas 库。

Rdbms 与 Nosql

RDBMS 中的数据以表格形式存储。 表头包含表的列名和包含其对应值的行。 NoSQL 以结构化、半结构化和非结构化数据的形式提供数据存储。 数据未按照 ACID 程序存储在标准 DBMS中。

许多人将 NoSQL 误认为是 SQL，尽管 NoSQL 是一种非关系数据库。 关系数据库是具有预定义模式的表的集合。 NoSQL数据库没有aschema，不支持数据集群，需要用户授权才能复制。 在数据存储方面，速度和灵活性是他们的首要任务。 NoSQL数据库用于存储大量数据，因为它旨在用于对存储要求极高的分布式数据存储。 它们用于每天收集数 TB 数据并需要高度交互的用户体验的应用程序。 这些数据库由收集数据的应用程序使用，可以快速可靠地摄取和交付数据。

数据库管理系统分为两类：关系系统和非关系系统。 RDBMS，也称为关系数据库，基于 EF Codd 开发的关系模型。 NoSQL 数据库的创建是为了满足对大量数据集合的需求。

为什么 Nosql 是大数据和实时应用程序的绝佳选择

可以使用 NoSQL 执行实时数据处理和大数据分析。 Cassandra 的数据模型非常健壮，而且速度非常快。