使用关系数据库和 NoSQL 数据库进行元数据存储的优缺点

关系数据库和 NoSQL 数据库之间的争论已经存在多年。 过去，争论主要集中在性能和可伸缩性上。 然而，近年来，争论已经转移到元数据上。 在决定是使用关系数据库还是 NoSQL 数据库来存储元数据时，有几个关键的考虑因素。 首先是元数据的大小和复杂性。 如果元数据小而简单，NoSQL 数据库可能是更好的选择。 但是，如果元数据又大又复杂，关系数据库可能是更好的选择。 第二个考虑因素是元数据的结构。 如果元数据是高度结构化的，关系数据库可能是更好的选择。 但是，如果元数据的结构较少，NoSQL 数据库可能是更好的选择。 第三个考虑因素是元数据的可查询性。 如果元数据是高度可查询的，关系数据库可能是更好的选择。 但是，如果元数据的可查询性较低，NoSQL 数据库可能是更好的选择。 最后，第四个考虑因素是元数据的可伸缩性。 如果元数据具有高度可扩展性，NoSQL 数据库可能是更好的选择。 但是，如果元数据的可扩展性较差，关系数据库可能是更好的选择。

具有关系和 NoSQL 功能的数据库系统通常用于云原生应用程序。 数据存储方式不同，用户和系统不一样。 非结构化或半结构化数据通常存储在 No-SQL 数据库中的键值对或文档中。 由于 NoSQL 数据存储在大容量服务中执行亚秒级响应时间，因此它们优于其他类型的数据存储。 当您查询一致系统以获取当前已更新的项目时，请等待该响应，直到所有副本都已成功更新。 如果返回立即响应，则为最新数据； 如果没有，这是最近的回应。 如果设置了 Partition Tolerance，复制节点将失败，但系统仍将运行。

数据库即服务 (DBaaS) 是一种使用数据服务集合的云原生应用程序。 您将拥有这些服务的内置安全性、可扩展性和监控功能。 每项服务都可以受益于拥有自己的 Azure 虚拟机，该虚拟机也可以配置合适的数据库。 云原生微服务可以根据数据需求使用关系数据库或 NoSQL 数据库。 Azure 为其客户提供四种托管关系数据库即服务 (DBaaS)。 这些模型都提供现收现付和准时制功能。 SQL Server 是微软的旗舰数据库，也是几个开源的替代品。

通过选择 Azure 数据库所需的处理核心、内存和存储的数量，您可以在几分钟内提供一个。 微软通过提供流行的开源数据库的托管版本作为平台开源产品的一部分来信守其对 Azure 的承诺。 无服务器计算层数据库在非活动期间自动暂停，因此不会产生存储费用。 由于 Sun Microsystems 被 Oracle 收购，MariaDB 的托管版本被创建为 MySQL 的一个分支。 作为 Azure 云的一部分，您可以在 Azure Database for MariaDB 上运行完全托管的关系数据库。 该服务建立在 MariaDB 社区版服务器引擎之上。 它能够以可预测的性能和动态扩展来处理关键任务工作负载。

从命令行界面工具或 Azure 数据迁移服务检索 PostgreSQL 数据库。 通过允许主动/主动集群，您可以在全局级别指定哪些数据库区域支持 CosmosDB 中的写入和读取。 Cosmos DB 可用于迁移现有的 Mongo、Gremlin 或 Cassandra 数据库，而无需更改数据或代码。 如果在微服务中使用 Azure 表存储，则可以轻松迁移到 Cosmos DB 表 API。 Azure Cosmos DB 的五个一致性模型如图 5-13 所示。 通过利用这些选项，您可以根据一致性、可用性和性能进行精细的权衡。 您可以看到您与下表的一致性。

Microsoft 的项目经理 Jeremy Likness 在这个出色的演示中详细解释了五个模型。 NewSQL技术是一种新兴的数据库技术，结合了NoSQL的分布式可扩展性和关系数据库的ACID保证。 NewSQL 数据库专为在短暂的云环境中蓬勃发展而设计，在这种环境中，底层虚拟机可以根据需要立即重新启动或重新安排。 上图基于云原生计算基金会开发的开源项目。 通过使用微服务，客户端可以使用服务将一组相同的 NewSQL 数据库进程作为单个 DNS 条目进行寻址。 如果我们将数据库实例与与其关联的服务地址分离，我们就可以在不中断现有应用程序的情况下进行扩展。 当您同时请求相同的服务时，它始终有效。

NoSQL 数据库处理范围广泛的数据结构的能力使其更容易组织数据。 与传统数据库相比，NoSQL 数据库通常更适合在同一数据库中存储和建模结构化、半结构化和非结构化数据。

NoSQL 和关系数据库技术最有效的结合是什么？ 很大一部分数据是非结构化的，一些非结构化数据被连接起来。 模式中需要快速扩展和事务支持 2。

由于与SQL 数据库中使用的数据模型相比，NoSQL 数据库中的数据易于理解，因此它们越来越受欢迎。 此外，开发人员可以直接更改 NoSQL 数据库中的数据结构。

当查询和报告要求特别重要时，RDBMS 是一个不错的选择。 NoSQL 环境倾向于为运营数据提供比传统分析更好的实时分析。 此外，在从多个上游系统收集数据以创建单个应用程序（而不仅仅是报告）的情况下，NoSQL 是必不可少的组件。

什么时候使用 Nosql 与关系数据库？

NoSQL 数据库不支持事务（它们只支持简单的事务）。 事务数据可以存储在关系数据库中（作为连接或事务）。 当需要高速数据时，使用 NoSQL 数据库。 当数据速度有限时，使用关系数据库。

了解哪种数据库技术适合您至关重要：NoSQL 数据库在处理和演化多种类型数据的结构方面比关系数据库更具适应性和可用性。 NoSQL 数据库的优势之一是它们更易于处理、存储和建模结构化、半结构化甚至非结构化数据。 可以快速更改数据模型，同时保持其准确性。 如果您的数据是结构化的或适合高度规范化，SQL 可能是您的最佳选择。 NoSQL 数据库包含一种扩展策略，使它们无需停机即可扩展流量。 它还可能涉及使用移动应用程序访问您的数据库的用户数量急剧波动的情况。

自从近年来引入 NoSQL 数据库以来，许多因素促成了它们的流行。 灵活的数据存储是他们的专长之一。 传统的 RDMS 使用静态数据结构，而最佳实践要求在任何编码之前创建数据库模式。 由于 NoSQL 数据库，数据存储变得更加灵活。 这些系统可用于任何涉及数据点的信息需求，这些数据点有可能相互链接并且必须以安全、基于规则、一致的方式进行管理。 它们在满足特定应用程序的需求方面更具适应性，因为它们不依赖于特定结构。 NoSQL 数据库，除了它们的扩展能力外，正变得越来越流行。 众所周知，关系型数据库容易出现可扩展性问题，当需求发生变化时，响应速度慢，数据量大，处理缓慢，难以管理。 然而，当涉及到 NoSQL 数据库时，它们更加灵活，可以处理大量数据而不迟钝。 尽管关系数据库仍然是许多应用程序的事实标准，但 NoSQL 数据库作为一种更具适应性和可扩展性的存储解决方案正迅速流行起来。

什么时候不应该使用Nosql？

此外，NoSQL 不支持动态操作。 无法保证产品的 ACID 属性。 例如，如果您需要进行金融交易，SQL 数据库可能是一个不错的选择。 此外，如果您的应用程序需要有限的运行时灵活性，您应该避免使用 NoSQL。

与 NoSQL 数据库相比，NoSQL 数据库针对更小的存储大小进行了优化，从而减少了 CPU 和内存消耗。 这使它们在大规模使用时更具适应性和效率。 非规范化数据的多个集合可能难以组织并且包含重复数据。 需要的数据量更大，更新所有索引、同步节点等难度更大。 传统的 NoSQL 服务器在设计时考虑了最终一致性，因此更改可以通过节点和索引传递，而无需等待更改传播。 NoSQL 家族的一些成员，例如 RavenDB，可以在 NoSQL 家族存在的情况下创建自己的索引。 其他 MongoDB 服务将在不使用索引文件的情况下扫描整个数据库。

创建适合每种访问模式的 NoSQL 数据库至关重要。 当它们未知或频繁更改时，可能需要重新考虑数据库结构。 面向文档的 NoSQL 数据库不打算在原子级别使用，而 OLAP 系统需要原子级别来对数据进行切片和切块。 即使 NoSQL 缺少数据完整性验证（基于图形的 NoSQL 除外），待续也可以用来克服这个问题。 由于加入 ACID 协议的时间较晚，Amazon DynamoDB 的加入有点晚了。

NoSQL 数据库可以比传统的关系数据库更快、更有效地处理大量数据，而且它们非常快速且易于设置。 事实证明，NoSQL 数据库对大数据应用极为有利。 此类别中的数据库旨在非常快速地处理大量数据，使其成为处理大量信息的应用程序的理想解决方案。 当服务器端应用程序的所有其他组件都设计为无缝且快速地协同工作时，数据将受到 NoSQL 数据库的保护。 对于存储、建模和分析结构化、半结构化和非结构化数据的大型数据库，通常有更好的替代方案。 通过使用此服务，您将能够在几分钟内访问有关客户或销售的信息。 现在没有理由推迟将 NoSQL 数据库用于大数据应用程序。 如果您正在寻找一种存储和管理大量数据的方法，NoSQL 数据库是一个理想的解决方案。

Nosql 对比Sql：哪个适合您的应用程序？

尽管 NoSQL 数据库并不总是表现良好，但它们确实提供了灵活性和性能等优势。 如果您需要大量事务或想要扩展您的应用程序，NoSQL 数据库可能是更好的选择。 但是，如果您需要一个安全且支持标准 SQL 指令的数据库，那么 SQL 数据库可能是更好的选择。

何时使用关系数据库与 Nosql

这个问题没有明确的答案，因为它取决于项目的具体需求。 但是，一般来说，关系数据库最适合需要复杂查询或事务的项目，而NoSQL数据库更适合需要高可扩展性或实时数据的项目。

许多现代应用程序需要 NoSQL 数据库（非 SQL 数据库）而不是关系数据库。 与关系数据库相反，NoSQL 数据库在存储数据的方法上是分散的。 例如，一个新的应用程序或服务可能需要使用 NoSQL 来处理其启动。 NoSQL 数据库，与单个整体服务器相反，可以跨多个主机水平扩展。 因此，迁移 NoSQL 数据库以满足持续增长的需求更具成本效益且速度更快。 将数据库迁移到云端的组织也最好使用 NoSQL，因为它是去中心化的。 NoSQL 模型不是使用锁定的事务，而是关注维护一致性和性能。 当大量用户需要同时访问时，这会提高其性能。 对于需要可预测的结构化数据且用户或应用程序数量有限的企业来说，关系数据库仍然是最佳选择。

数据碎片：关系数据库可用于管理数据碎片。 该系统将数据组织到表中，并提供定义它们之间关系的模式。 如果您使用关系数据库，您还可以连接表以获得您需要的数据。 数据碎片化是非关系型数据库无法解决的问题。 杂乱无章的数据优于组织充分的数据。
在性能方面，关系数据库比非关系数据库更快地检索数据。 它还可以处理大量数据。

到 Sql 还是 Nosql？

关系数据库的好处远远超出了数据管理和数据处理。 但是，在某些情况下，NoSQL 数据库可能是更好的选择。 例如，NoSQL 数据库通常比传统数据库更具可扩展性并提供更高的性能。 此外，他们数据模型的灵活性和易用性，以及在云环境中运行的能力，使他们成为加快应用程序开发的有效工具。 选择数据存储解决方案时，考虑应用程序的要求至关重要。 在某些情况下，使用关系数据库可能更可取，但在其他情况下，使用 NoSQL 数据库可能更可取。 但是，最好对潜在存储解决方案的性能进行基准测试，以确保它们满足应用程序的需求。

Nosql 与关系用例

Nosql 数据库是为可扩展性而构建的，通常用于处理大量数据。 它们对于数据结构不佳或模式不断变化的情况也很有用。 关系数据库更适合数据结构良好且模式相对稳定的应用程序。

NoSQL 除了 SQL 之外，还用于其他类型的存储而不仅仅是存储数据。 与关系数据库没有直接关系的数据库。 NoSQL 数据库不再局限于传统关系数据库的死板、表格方法。 在 NoSQL 和传统数据库之间做出选择并不总是一个容易的决定。 欺诈者既大胆又随机应变。 为了打破封印，他们不断寻找新的方法。 您必须实时分析大量历史和实时数据。

它为世界前 20 大银行中的 19 家提供实时支付功能。 他们的交易量惊人，每天转移数万亿美元。 为了检测和验证身份，不仅可以分析交易信息。 在这种环境下，需要 NoSQL 数据库的灵活性； 任何类型的数据元素都可以快速添加到其中。 NoSQL 数据库已被证明是高度可靠和可预测的，具有可预测、经济高效和水平可扩展性。 在当今快节奏、个性化的客户体验中，NoSQL 数据库不再是一个明显的优势。 麦格理银行能够在两年内从缺乏零售银行业务迅速扩张，成为数字银行领域的顶级竞争者。 如何找到无 SQL 用例？ 安排 DataStax Astra DB 的演示，这是一个基于 Apache Cassandra 构建的 Nosql 数据库。