适合您项目的数据库解决方案

这个问题没有千篇一律的答案，因为给定项目的最佳数据库解决方案取决于许多因素。 但是，一般来说， SQL 数据库更适合于易于查询的结构化数据，而 nosql 数据库更适合于易于扩展的非结构化数据。

任何数据科学子领域的支柱都是数据。 如果需要，数据通常存储在数据库管理系统 (DBMS) 中。 与 DBMS 交互和通信需要 DBMS 语言。 SQL 是用于与 DBMS 交互的编程语言（结构化 NoSQL 数据库是一种在数据库领域越来越流行的数据库的别称。数据不存储在 NoSQL 数据库的表或记录中，它们是非关系数据库。另一方面，数据存储结构已根据特定要求进行了定制。数据库模型主要有四种类型：面向列、面向文档、键值对和图形数据库。

MongoDB 面向文档的数据库是 Python 可以用它做什么的一个很好的例子。 使用 NoSQL 数据库开发数据结构时，您有更多的选择自由。 另一方面， SQL 数据库具有更严格的结构和更不灵活的数据类型。 对于刚接触 SQL 的人来说，迁移到 NoSQL 可能是最好的选择。 您应该根据其优点和缺点以及应用程序和可访问性来选择适合您需求的语言。 没有明确的区别，SQL 并不天生优于 NoSQL 或它的编写方式。 聆听您的数据并做出正确的决定。

SQL 与 NoSQL 的比较

由于使用历史悠久，SQL 数据库比 NoSQL 数据库更发达。 因此，初学者如果想更多地了解编程，应该从 SQL 开始，然后转向 NoSQL。

NoSQL 数据库在组织、建模和存储结构化、半结构化和非结构化数据方面通常比传统数据库更有效。

在 NoSQL 数据库中可以找到许多与在关系数据库中相同的好处。 NoSQL 的数据库系统使用各种灵活的数据模型，可以水平扩展，具有极快的查询速度，并且易于实现。 在 NoSQL 数据库中，模式通常非常灵活。

我应该使用 Nosql 还是 Sql？

可以运行 NoSQL 查询，但速度要慢得多。 您的应用程序中存在大量事务活动。 SQL 数据库是高级事务或大规模数据存储的更好选择，因为它们更稳定并确保数据完整性。 如果你想让它工作，酸是必须的。

一些项目更适合 SQL 数据库，而另一些项目则适用于 NoSQL 数据库。 可以通过多种方式配置数据库技术，但关键是要考虑哪种解决方案适合您。 出于广泛的业务目的，企业通常会同时使用非关系数据库和关系数据库。 为了有效，您的数据必须以有组织的方式保存。 NoSQL 数据库因其高速和可扩展性而变得流行。 如果您对大数据集成感兴趣，NoSQL 提供了许多优势，包括更低的成本、更简单的可扩展性和开源环境。 从某种意义上说，NoSQL 是未来的方式，但其他人担心它不遵守 ACID 标准，并不是真正的 NoSQL 技术。

NoSQL 数据库在键值存储方面通常比 SQL 数据库表现更好。 唯一需要注意的是它们可能不支持 ACID 事务，这会导致数据不一致。 MongoDB 比 SQL 更快、可扩展性更强，而且比 SQL 大得多。

对于大数据，Sql 还是 Nosql 更好？

这个问题的答案取决于你所说的“大数据”是什么意思。 如果你只是指大量的数据，那么 SQL 或 NoSQL 都可以。 但是，如果您需要快速处理和分析大量数据，那么 SQL 是更好的选择。

在优化制造流程方面，大数据和分析是一项很有前途的技术进步。 它由各种类型的信息组成，包括结构化和非结构化数据。 制造数据可以从传感器数据中收集，其中包括运输集装箱的移动、生产车间的摄像头和消费设备。 在制造业中，NoSQL 架构更可取，因为大部分数据都是非结构化的，而 SQL 架构效率低下。 NoSQL 数据库不需要模式，因为数据与所有其他元素存储在同一个表中。 两家公司将用于分离的数据的性质由分离线决定。 为了使事务在关系数据库中正常运行，必须遵循四个基本原则。

使用云计算框架与NoSQL 系统一起工作是有益的，因为它们可以很好地与云系统集成。 通过将 NoSQL 与制造执行系统 ​​(MES) 集成，NoSQL 可用于实时优化制造过程。 这种方法是通过使用大数据分析来实现的，它可以更快地响应不断变化的条件。 因此，NoSQL 数据库易于设置并可用于分析。 使用 NoSQL 等响应速度更快的数据库，使管理层能够进行更好的模拟，从而更好地决定销售什么。 因为NoSQL数据库容易受到跨站攻击、注入攻击、暴力破解等攻击，所以应该考虑。 注入攻击是一种将数据加载到 NoSQL 查询命令和存储语句中的方法。

制造业尤其表达了对 NoSQL 架构的担忧。 如果攻击者成功攻击系统并实施拒绝服务或注入攻击，则生产系统的规范可能会被更改。 在竞争激烈的市场中，这可能会为竞争对手提供优势。

NoSQL 数据库可以水平扩展。

哪个数据库最适合大数据？

Amazon Redshift、Azure Synapse Analytics、Microsoft SQL Server、Oracle Database、MySQL、IBM DB2 等只是可用于构建网站的部分工具。

SQL适合大数据吗？

SQL-on-Hadoop 引擎可以通过使用 Hadoop 的 API 来处理海量数据库。 因此，目前没有证据表明“大数据对于 SQL 系统来说太大了”的说法是正确的。 没有神话这样的东西。 SQL是一种众所周知的编程语言，广泛应用于大数据领域。

哪个数据库最适合存储数据？

这个问题没有单一的答案，因为它取决于许多因素，包括存储的数据类型、预期的工作负载、所需的可用性和性能水平以及预算。 一些最流行的数据库管理系统包括 MySQL、Microsoft SQL Server、Oracle 数据库和 PostgreSQL。

多个用户可以同时安全高效地访问和维护数据库中存储的信息、更新信息和编辑信息。 现代数据库可以根据其优点和缺点分为多种类别。 我们将研究关系数据库管理系统 (RDBMS) 和非关系数据库管理系统 (NoSQL) 之间的区别。 您可以以更随意的方式组织数据，而不是将数据存储在关系数据库中。 此外，它们还支持 JSON 等 NoSQL 格式，这对于基于 Web 的应用程序至关重要。 文档存储是具有可以通过多种方式修改的模式的数据库，最适合半结构化数据。 尽管图形存储可能不是最具可扩展性的，但它们可以有效地用于预防欺诈和其他业务案例。

垂直扩展选项更适合服务器，因为它增加了计算能力而不是向系统添加更多服务器。 多亏了 NoSQL 数据库，企业可以通过横向扩展变得更有弹性。 数据库如文档的速度比ACID合规性更重要，所以最好选择非关系型数据库。 Myso 是 Oracle 拥有和管理的免费 RDBMS。 PostgreSQL 开源数据库引擎具有无限的扩展选项，并且可以免费使用。 它同时运行现场和按需数据库，使其适用于基于云的环境和现场环境。 微软还在其 Azure 存储服务的 2016 年更新中添加了时态数据查询功能。

MongoDB 开源数据库引擎专为存储非结构化数据的应用程序而设计。 它几乎可以在任何操作系统上使用，因为它可以很好地与各种数据库以及 Linux 集成。 因为 Postgres 是完全免费且无可扩展性的，所以它是任何规模公司的绝佳选择。 如果您正在创建数据仓库来分析数据，您可能需要考虑使用不同的平台。 借助 Integrate.io，您可以将所有数据源集成到一个易于使用的平台中。 大数据允许将数据从一个位置移动到另一个位置，而无需代码或低代码。 无需编程技能或代码即可分析数据库。

Nosql 比 SQL 安全吗？

SQL 相对于 NoSQL 的优势是什么？为什么？ 由于 SQL 数据库遵循保证可靠数据事务的 ACID 属性，因此在这种情况下它们比 NoSQL 数据库更安全。 SQL 数据库除了使用基于角色的安全性外，还在行和列级别使用它。

结构化查询语言 (SQL) 和关系数据库管理系统(RDBMS) 是成功的数据库操作的关键组件。 在 NoSQL 数据库中，表空间较少，因此可以处理多种数据类型。 可以通过使用其“横向扩展”模型来避免升级。 通过向集群添加新服务器，将不再需要新设备。 在非规范化数据模型中使用 NoSQL 时，所有数据都存储在单个记录中。 结果，系统将能够更有效地运行，因为它的负载会更少。 NoSQL 的基本原则是 Basically Available, Soft State, and Consistent (BASE) 原则。

NoSQL 表不能使用权限进行分区。 用户可能会遇到不同的快照，如果他们在过去看到过它们并且最近遇到了“竞争条件”，这会增加出错的可能性。 此外，该服务缺乏完整性、保密性和安全性，难以快速获取敏感数据。 由于其企业解决方案和传统的数据库管理方法，SQL 比 NoSQL 具有显着优势。

需要注意的是，NoSQL 并不是解决所有问题的灵丹妙药。 SQL 没有取代这个功能； 相反，它有助于它的发展。 它们存在缺陷，有一些局限性，并且并不总是按预期工作。 但总的来说，它们提供了许多优势，包括更大的灵活性、更快的数据访问和更高的存储容量。
SQL 数据库是最流行的数据库类型之一，已经存在了很长时间。 这些产品推荐用于以结构化方式存储数据并需要能够创建复杂查询以进行搜索的企业。
较新的 NoSQL 数据库由于其优于 SQL 数据库的优势而越来越受欢迎。 NoSQL 数据库和 SQL 数据库之间的第一个区别是速度。 它们不必遵循与关系数据库相同的规则，这使得数据搜索更加困难。
另一方面，SQL 数据库比 NoSQL 数据库更严格。 因此，它们可用于存储不一定结构化的数据，包括根本不需要结构化的数据。
对于比 SQL 数据库需要更多灵活性的公司，NoSQL 数据库是一个不错的选择，但又不想牺牲查询速度。

何时使用 Sql 与 Nosql

SQL 数据库跨表处理和连接数据的能力使得对结构化数据执行复杂查询（例如临时请求）变得更加容易。 由于产品之间缺乏一致性，NoSQL数据库通常需要查询更多的数据，导致获取数据的工作量更大。

您需要考虑要存储在云数据库中的数据的外观、查询和扩展数据的方式以及可扩展性要求。 根据您使用的数据库类型，您需要在 SQL（结构化查询语言）和 NoSQL（不仅是 SQL）之间做出选择。 在云中的大数据系列的第三部分中，我们将介绍一些技巧。 NoSQL 数据库更适合存储非结构化数据，如文章内容、社交媒体帖子和其他类型的信息。 数据类型的范围从列存储到基于图形的键值对，并且可以从文档中派生。 NoSQL 数据库在设计时考虑了可扩展性和灵活性。 您的数据库将随着公司的发展而增长。

当您从 NoSQL 数据库过渡到 NoSQL 数据库时，您需要考虑您的数据集将如何增长。 近年来，结合两种类型数据库的最佳特性变得越来越普遍。 无论您使用本地数据库还是云数据库，您都将有多种选择。 最重要的选择之一是使用 NoSQL 还是 NoSQL 数据库作为主要数据存储选项。 在我们的下一篇文章中，我们将把数据仓库和数据湖视为额外的云存储组件。

Nosql 与 Sql：哪个更适合您？

哪个更适合 DBA：nosql 还是 sql？
如果您需要更准确和完整的数据库，您应该根据具体情况选择一个。 尽管 MySQL 通常更受欢迎，但它也更适合高事务性应用程序。 NoSQL的另一大优势是可以用于分层数据存储，可以大量存储海量数据。