在 NoSQL 数据库中使用 ID 字段的优缺点

Nosql 数据库因其可扩展性和灵活性而经常被使用。 然而，当谈到使用 id 字段时，对于 nosql 数据库是否应该使用它存在一些争论。 一方面，有人认为 id 字段在 nosql 数据库中是不必要的。 这是因为 nosql 数据库通常被设计为可扩展的，而 id 字段会增加不必要的复杂性。 此外，nosql 数据库通常比关系数据库更灵活，而使用 id 字段会阻碍这种灵活性。 另一方面，其他人认为 id 字段在 nosql 数据库中是必不可少的。 这是因为 id 字段有助于确保数据完整性并可用于跟踪更改。 此外，id 字段可用于提高性能，因为它可以帮助索引数据。 最终，是否在 nosql 数据库中使用 id 字段的决定是一个有争议的问题。 使用 id 字段有利有弊，是否使用应根据数据库的具体需求来决定。

MongoDB 集合中的每个文档都必须有一个唯一的 _id 字段用作主键。 在没有 _id 字段的情况下插入文档会导致 MongoDB 驱动程序自动为其生成一个 ObjectID。

所有 MongoDB 文档都必须有一个填充的 *id 字段。 当一个文档没有被分配一个 _id 值时，MongoDB 会自动生成一个。

我不知道为什么MongoDB id没有像那些一样暴露给外界。 始终最好验证您的输入，不要让任何人在没有足够安全性的情况下未经授权访问您的数据库。

为什么 Nosql 不适用于事务处理？

对 NoSQL 数据库最常见的批评之一是缺乏对多文档事务的 ACID（原子性、一致性、隔离性和持久性）支持。 因为模式应该设计为支持单记录原子性，所以它对许多应用程序来说是可以接受的。

尽管 NoSQL 解决方案的事务语义比关系数据库少，但它们仍然为某些功能提供原子操作。 如果您熟悉 Node.js 或 Ruby/Rack，Heroku.com 是从小型模型开始的绝佳去处。 因为这是一个新特性，我还没有实现它。 数据库执行用户操作需要事务的 ACID 属性。 因为大多数 NoSQL 工具简化了操作使用的一致性标准，所以它们更容易扩展。 为此，使用内存中的、面向列的和分布式 SQL/ACID 数据库（例如 VoltDB）至关重要。 使用“乐观事务”可以做到这一点，但我要提醒您了解数据库实现的原子性保证（例如，哪些操作是原子操作，哪些不是）。

我听说网上有一些关于 HBase 事务的讨论。 这是什么一回事呢？ 根据 NoSQL，通常使用键/值数据存储：您可以在您喜欢的 RDBMS 中实现它并保留诸如事务属性、ACID 支持、DBA 支持等好的东西，同时还认识到 NoSQL 性能和灵活性的好处. 如果它支持比较和对比事务，NoSQL 解决方案可以与乐观事务相结合。

从广义上讲，NoSQL 数据库因其性能、可扩展性、数据可用性和管理而脱颖而出。 术语“nosql”数据库不仅仅指 SQL 数据库。 这些产品有多种款式可供选择，每种款式都旨在满足特定客户的需求。 例如，文档数据库可以存储大量文本数据。 它们比传统数据库更适合性能和可扩展性，因为它们不需要与传统数据库相同级别的数据一致性和冗余。 键值数据库可用于在短时间内存储大量数据，而无需在多个服务器之间进行同步。 此外，由于其高级别的数据访问，它们提供了出色的性能和可扩展性。 因为它们非常大，所以宽列数据库非常适合存储必须快速搜索的数据。 因为它们可以处理大量数据，所以它们具有出色的性能和可扩展性。 图形数据库是一个新的NoSQL领域，它使用图形格式来存储数据。 与传统关系数据库相比，NoSQL 数据库通常具有许多优势。 与其他类型的查询处理平台相比，它们速度更快、可扩展性更强且可用性更高，这使它们成为复杂查询的更好选择。

Nosql需要Schema吗？

NoSQL 是否包含模式？ NoSQL 数据库的数据库架构不像关系数据库那样严格。 四种主要类型的 NoSQL 数据库中的每一种都以不同的方式存储数据。

NoSQL 数据库需要模式吗？ NoSQL 数据库中的这一新学科正在引起轰动。 NoSQL 主要填补了 SQL 中 SQL 无法填补的空白。 因为 NoSQL 可以以多种数据模型存储数据，所以不需要模式。 在可以处理多项任务的代码和足够灵活以处理所有任务的代码之间找到平衡至关重要。 主键是数据库要查询的数据，必须先设计主键，数据库才能查询到。 它可以包括业务实体描述、用户需求规范和查询模式。

以下步骤将使您更好地了解每个 NoSQL 数据库的主键的实现。 如果让 NoSQL 任其自生自灭，它通常会导致无政府状态，从而导致模式的形成。 可以使用模式作为框架。 无需设计索引，因为与前面的步骤一样，价格由您选择的数字决定。

NoSQL 数据库的日益流行有多种原因。 它们被视为无模式存储结构，允许更大的灵活性。 此外，这些数据库通常可以非常快速地执行索引和检索功能，使它们成为数据分析的理想选择。

在 Nosql 数据库中使用模式的优点和缺点

模式在 NoSQL 数据库中的使用有多种原因，尽管它们有一些缺点。 在设计数据库和对用户实施其结构时，模式可能是有益的。 另一方面，模式可用于阻止数据的输入和操作。 大多数 NoSQL 数据库不需要模式，但它们可能对特定类型的数据有益。

哪个不适用于 Nosql？

当可伸缩性比数据一致性更重要时，通常会使用 Nosql 数据库。
它们可以处理大量数据，并且通常比关系数据库更快。
Nosql 数据库不受关系数据库规则的约束，因此可以更加灵活。
但是，这种灵活性也会使 nosql 数据库更难查询。

SQL 经常用于结构化数据的管理。 它具有扎实的关系数据库理论基础，非常适合数据分析和报告。
它非常适合管理 NoSQL 系统中的非结构化数据。 非规范化是NoSQL 系统的非规范化标准，由社区“社区采纳”。
出于多种原因，NoSQL 系统优于 SQL 系统。 它们的扩展速度更快、更容易，数据损坏的可能性更小，并且在访问数据方面具有更大的灵活性。
SQL 和 NoSQL 技术在许多方面是互补的。 每个人都是独一无二的，因为他或她有明显的优点和缺点。 最后，在决定最佳解决方案时必须考虑应用程序的需求。

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。 它们更具可扩展性，可以更轻松地分发，并且通常性能更高。 它们在数据模式方面通常也更灵活，使它们更容易用于许多应用程序。

传统的关系数据库是为特定目的而设计的，而 NoSQL 数据库是为了方便而设计的。 NoSQL 数据库通常比关系数据库更大、更稳定。 其数据模型的灵活性和易用性使其成为云计算环境的理想选择，与关系模型相比，云计算环境的开发速度更快。 存储或检索数据集时，发生转换所需的时间更少。 现在几乎任何类型的数据都可以轻松存储和检索。 开发人员通常控制许多 NoSQL 数据库的架构。 因此，数据库更容易适应新的数据类型。

NoSQL 数据库中的数据以原生格式存储，这意味着开发人员无需将其转换为可存储格式。 大量的 NoSQL 数据库是与大量开发人员密切合作开发的。 在数据库的实施中使用集群计算机允许数据库自动扩展和收缩容量。

需要敏捷性、性能和规模的企业越来越多地采用 NoSQL 数据库。 MongoDB 是一种 NoSQL 数据库，可以存储大型数据集并提供实时探索性和预测性分析，这两者都是出色的特性。

Nosql代表

NoSQL 数据库的范围是什么？ NoSQL 数据库中的信息存储在 JSON 文档中，而不是关系数据库中的列和行。 NoSQL 只能定义为“不仅是 SQL”，而且是“根本没有 SQL”。

数据存储在 NoSQL 数据库而不是传统的关系数据库中，因为它们更易于读取。 文档类型、键值类型、宽列类型和图形是最常见的。 由于存储成本的快速下降，NoSQL 数据库近年来越来越受欢迎。 开发人员可以使用它们来存储大量非结构化数据，并具有很大的灵活性。 文档数据库、键值数据库、宽列存储和图形数据库只是 NoSQL 数据库中可用的一些功能。 不需要连接就可以完成高速查询。 可以使用范围广泛的用例，从高度关键的（例如财务数据）到更轻松的（例如从智能猫砂箱中获取物联网读数）。

在本教程中，我们将了解 NoSQL 数据库的优缺点。 此外，我们还将了解一些最常见的 NoSQL 误解。 据 DB-Engines 的数据科学家称，MongoDB 是世界上最受欢迎的非关系数据库。 在本教程中，我们将向您展示如何在没有计算机的情况下查询 MongoDB 数据库。 集群是存储 MongoDB 数据库的位置。 设置好 Atlas 后，您就可以开始存储数据了。 如果您愿意，您可以使用 Atlas Data Explorer、 MongoDB Shell或 MongoDB Compass 创建您自己的数据库，或者您可以使用您喜欢的编程语言。

此场景将让您导入 Atlas 的示例数据。 除了灵活的数据模型、水平扩展、闪电般快速的查询和易用性之外，NoSQL 数据库还有许多优势。 Data Explorer 可用于插入新文档、编辑现有文档以及删除它们。 使用聚合框架，您可以进行广泛的数据分析。 Atlas 和 Atlas Data Lake 中的图表数据是查看数据的最简单方法之一。

DynamoDB 的性能在需要快速数据访问的应用程序中也很高，例如那些需要非常高的吞吐量的应用程序。 在此游戏中，每个集群最多有 1000 万个项目，每个表最多有 100 万个项目。 DynamoDB 有能力存储长期数据而不用担心损坏或丢失。 Cloud Bigtable 是一种高性能的 NoSQL 数据库服务，它是完全托管的，可以在 99% 的正常运行时间进行访问。 可以在大型分析和运营工作负载中快速可靠地访问数据。 Bigtable 用于各种工作负载，可以通过 AWS 管理控制台、AWS CLI 或NoSQL WorkBench访问。 此外，Bigtable 可以长时间存储数据，而不必担心数据损坏或丢失。

Nosql 数据库的好处

由于 NoSQL 数据库将数据存储在更简单、不太复杂的数据结构中，因此与使用更复杂数据结构的 SQL 数据库相比，它们正变得越来越流行。 此外，NoSQL 数据库允许开发人员自己直接更改数据的结构。

什么是 Nosql 数据库

NoSQL 数据库是一种非关系数据库，不使用传统的基于表的关系数据库结构。 NoSQL 数据库通常用于大规模数据存储，并且设计为可扩展且易于使用。

NoSQL 不仅解决了 SQL，它还解决了系统的其他方面。 基于称为 NoSQL 的算法的数据库系统分为四种类型。 NoSQL 类型使用的数据模型类型存在显着差异。 NoSQL 数据库并不存在，这是 NoSQL 的一个常见特性。 数据结构、数据集群、复制和一致性都是一致结果所必需的。 它非常适合在使用键值数据库的 Web 应用程序中管理会话持久性和缓存。 按列查看数据时，大列是大列存储的理想选择。

API、数据模型、模式要求、可伸缩性和数据完整性是决定 NoSQL 或 SQL 哪个更好的五个最重要的因素。 NoSQL 数据库平台允许生成自由格式或无模式的数据。 由于这种方法增加了灵活性，程序员可以缩短完成项目所需的时间。 NoSQL 和 SQL 数据库都使用不同的方法来确保数据在用户和应用程序创建、读取、更新和删除时的完整性。 当在一致的数据库状态下执行时，可以完成质量和效果一致的事务。 关系管理系统 (RDBMS) 之前的一些数据库被称为 NoSQL 数据库。 云和 Web 应用程序通常被称为大型数据库，建于 2000 年代初期，用于支持大型数据库集群。

因此，NoSQL 数据库更具适应性和灵活性，可以满足现代企业的需求。 DynamoDB 也不例外。 由于该系统在构建时考虑了可扩展性，因此可以扩展以支持更多用户，同时保持性能稳定。 此外，由于其易于使用，您可以立即开始使用。
如果您需要一个能够处理大量数据的数据库，DynamoDB 就是您的最佳选择。

Nosql 数据库：大数据量应用程序的好选择

MongoDB、DynamoDB、Cassandra、Redis 和 HBase 是最流行的 NoSQL 数据库。 Web 应用程序、电子商务网站、移动应用程序和大数据都可以使用它们存储数据。 对于数据量大、延迟低、数据模型灵活的应用，NoSQL 数据库是一个很好的选择。 它们针对需要大数据量、低延迟和灵活数据模型的应用程序进行了优化，并且可以通过放宽其他数据库中的一些数据一致性限制来启用它们。

Nosql 数据库与 SQL

SQL 数据库是垂直可扩展的，而 NoSQL 数据库是水平扩展的。 基于表的数据库是 SQL，而 NoSQL 数据库是文档、键值、图形或大列存储数据库。 SQL 数据库在多行事务方面优于 NoSQL 数据库，而 NoSQL 数据库在非结构化数据（例如文档或 JSON）方面优于 SQL 数据库。

2000 年代后期是 NoSQL 数据库发展的分水岭，因为它们专注于扩展、快速查询结果和简化编程。 NoSQL 数据库可以水平扩展，具有易于使用的数据模型，并且足够灵活，可供开发人员构建解决方案。 SQL（结构化查询语言）数据库具有严格、复杂和表格模式，以及昂贵的垂直扩展，是通过 SQL 访问的常见关系数据库。 在 MongoDB 4.0 中，增加了 Multi-Document ACID 事务支持，MongoDB 4.2 扩展了 Multi-Document ACID 事务以跨越多个 MongoDB 集群。 下表完整地展示了数据模型。 NoSQL 数据库中的数据通常针对查询进行了优化，而不是针对数据重复减少进行了优化。 一些号码也可以压缩。

否。用于减少存储空间的 SQL 数据库。 图数据库非常适合研究关系，但它们可能无法为日常使用提供相同的信息。 在 Where to Use MongoDB 白皮书中，您将了解如何在您的环境中使用 MongoDB。 最直接的入门方法是使用 MongoDB Atlas，它是最流行的 NoSQL 数据库之一。 您可以在MongoDB 大学免费在线学习 MongoDB，它将逐步引导您完成整个过程。

尽管 NoSQL 数据库有许多优秀的特性，但它们不可能完美无缺。 这些数据库的问题之一是它们并不总是一致的，这意味着存储在其中的数据可能与从中查找的数据不同。 数据库必须筛选所有数据才能找到所需的信息，这可能会导致查询速度问题。
NoSQL 数据库可用于解决某些应用程序的特定问题，但它们并不总是适用于所有应用程序。 尽管易于开发和维护，MySQL 仍然是大多数应用程序最流行的选择。

Sql 与 Nosql 数据库的优缺点

SQL数据库更稳定，让数据更安全。 它们更适合繁重和复杂的交易，而且效率更高。 尽管如此，NoSQL 数据库还是有很多优势，例如数据模型的灵活性、水平扩展的能力、令人难以置信的快速查询能力以及易用性。

数据库

NoSQL 数据库是不使用传统关系数据库模型的数据库。 相反，他们使用各种不同的模型，包括键值、文档、柱状和图形。 NoSQL 数据库通常比关系数据库更具可扩展性和性能，并且通常更适合大数据应用程序。

文档数据库而不是关系数据库包含数据。 这些解决方案的灵活性、可扩展性和适应性使其能够满足各种规模企业的需求。 NoSQL 数据库可用于存储各种格式的大量数据，包括图形数据库和纯文档数据库。 全球 2000 强组织正在迅速采用 NoSQL 数据库来支持任务关键型应用程序。 原因之一是有五个主要趋势对大多数关系数据库来说太难处理了。 关系型和 Web 等数据库类型经常是争论的主要来源，因为它们的固定数据结构不能很好地支持敏捷开发。 应用程序模型定义了一个 NoSQL 数据模型。

NoSQL 数据库没有指定数据应该如何建模。 在面向文档的数据库中，JSON 是使用最广泛的数据存储格式。 它减少了使用 ORM 框架的需要，并使应用程序开发更快、更容易。 N1QL（发音为 nickel）作为 SQL-to-JSON 查询语言在 Couchbase Server 4.0 中引入。 它不仅支持标准的SELECT/FROM/WHERE语句，还可以支持聚合（GROUP BY）、排序（SORT BY）、连接（LEFT OUTER/INNER）等多种类型的语句。 NoSQL 分布式数据库有可能提供引人注目的运营优势，因为它采用横向扩展架构设计并且不需要任何故障点。 随着越来越多的客户与在线企业互动，在 Web 和移动平台上保持可用性变得越来越困难。

大多数 NoSQL 数据库都易于设置、配置和扩展。 它们的设计目标是分发范围广泛的书面和口头说明。 它们可以在大范围或小范围内运行，并且可以管理和监视各种规模的集群。 可以从多个位置分布或复制的 NoSQL 数据库不需要任何单独的软件即可运行。 此外，它还支持通过硬件路由器立即进行应用程序故障转移； 应用程序不需要等待数据库发现问题并执行自己的恢复。 随着 Web、移动和物联网 (IoT) 应用程序越来越受欢迎，NoSQL 数据库变得越来越重要。

什么是 Nosql 的示例？

基于列的 NoSQL 数据库包括 Cassandra、HBase 和 Hypertable。

Nosql 如何为大企业提供动力

作为一种强大的数据存储技术，人们对 NoSQL 的需求不断增长。 Ryanair、Marriott 和 Gannett 只是使用 NoSQL 的几家主要公司。 由于 NoSQL 能够在短时间内处理大量数据，因此它对移动应用程序和预订系统特别有用。

Mongo数据库

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。

后端世界的一侧是 MongoDB，而另一侧是 SQL 数据库。 后者可以处理非结构化数据，而前者可以处理结构化数据。 每种都有许多优点和缺点，它们可以用于各种应用程序。 在本文中，我们将详细介绍 MongoDB 是什么以及它与 SQL 数据库的区别。 直到 2000 年代，SQL 数据库才是查询和分析的实际标准。 互联网和 Web 2.0 的繁荣产生了大量的非结构化数据。 这种类型的数据无法正确映射到类似表的模式。

NoSQL 数据库在这段时间开始流行。 一致性、可用性和分区是基于 CAP 定理的 MongoDB 的三个主要组件。 与包含 ACID 属性的 SQL 数据库相比，CAP 定理适用于 MongoDB。 它使用商用硬件在集群上运行并跨节点复制数据以实现高可用性和可靠性。 尽管互联网应用程序和物联网设备生成的许多数据无法存储在传统数据库中，但它们确实会生成非结构化数据。 MongoDB 支持文档查询，但它不发达且受限。 如果 MongoDB 不足以进行分析，我们可以使用关系数据库而不是 MongoDB 来加载数据并在那里运行熟悉的查询。

Tableau、Cognos 和其他流行的商业智能工具是使用 MongoDB BI 连接器的流行商业智能工具的示例。 数据仓库是一个很好的选择，但它也可能很昂贵且范围有限。 此外，它们会强制您使用 NoSQL 数据库，从而将您的数据转换为关系模式。 如果您想将现有的 BI 工具连接到 MongoDB，MongoDB 连接器是一个不错的选择。 多个异构数据源使得连接来自多个源的数据变得困难。 您还可以创建连接到 MongoDB 的 Python 应用程序，从中收集数据并执行分析。 当我们在 MongoDB 上运行 PyMongo 时，我们可以从数据库中检索数据并将其写回 MongoDB。 它可能比数据仓库更好，但探索性分析会很有效，而商业应用程序可能不是最好的起点。

Mongodb：非结构化数据的最佳数据库

此 NoSQL 数据库的声明性使其适合存储类似 JSON 的数据。 MongoDB 的数据模型支持非结构化数据存储，以及全索引，以及用于数据复制和索引的丰富直观的 API。 与 SQL 服务器相反，MongoDB 更快、更灵活。 与 SQL 服务器不同，MongoDB 不支持 JOIN 或全局事务。 MS SQL 服务器通常只处理少量数据，而 MongoDB 处理的数据量要大得多。 MongoDB 使用 JSON 来保存非结构化数据。