为什么 Nosql 数据库非常适合查询具有关系的数据

Nosql 数据库通常用于存储大量非结构化或难以结构化到传统关系数据库中的数据。 但是，nosql 数据库也可用于查询存储在具有关系的表中的数据。 使用 nosql 查询具有关系的数据有很多好处，包括水平扩展的能力、数据建模的更大灵活性以及改进的性能。

NoSQL 数据库比其他数据库有优势，因为它们可以以非结构化形式存储数据，例如文档或键值对。 在关系数据库中以结构化和规范化的方式存储数据至关重要。 在某些情况下，定义明确的数据库与关系数据库相结合可能会提供显着的性能优势。 例如，NoSQL 数据库是不符合结构化数据格式的数据库的集合。 数据库 NoSQL 可以水平扩展，因为它们具有高级别的分区容错性。 此外，由于数据库没有一套规则，因此在连接查询时效率不高。 Hevo Data Pipeline 是一种无代码数据流处理器，可让您以最少的编程知识从数据库中集成或复制数据。

这是一个你必须考虑你的需求与其他人的需求有何不同的领域，你所做的决定是基于你的用例中的信息。 在关系数据库和 NoSQL 数据库之间进行选择时，应考虑以下因素。 如果您的应用程序需要处理超过 PB 级的数据，则最好从一开始就使用 NoSQL 数据库。 谈到 NoSQL 数据库，一致性几乎总是唯一浮现在脑海中的东西。 因此，您的应用程序可能会读取旧数据，直到它传播到所有节点。 RDBMS 的查询能力和复杂的连接非常出色。 当数据以与将被使用的格式相同的格式存储时，NoSQL 数据库最适合此目的。

为了处理数 TB 的数据类型，具有关系功能的数据库通常需要高端专用硬件。 此功能的有效性取决于您拥有的数据量和与分布式数据库的连接数。 Hevo 是一种无代码数据管道，可用于从各种广泛使用的源和目标数据库复制和加载数据。 Hevo 平台为开发人员和分析师提供了最短的复制操作生产时间，使他们能够专注于自己的核心业务逻辑。 以 Hevo 为例。 您可以通过注册免费试用来免费试用 Hevo 14 天。

您可以将 Nosql 用于关系数据吗？

NoSQL 数据库中的关系数据对于关系是唯一的，它不同于关系数据库。 NoSQL 数据库具有较低级别的相关数据，这些数据必须在表之间拆分，这使得它们比关系数据库更容易建模。

云原生应用程序中的数据库系统通常分为关系型或非关系型。 不可能以相同的方式构建和访问它们。 无 SQL 数据库以键值对或文档的形式存储非结构化或半结构化数据，并且没有 SQL 处理。 当大量服务需要亚秒级响应时间时，首选 NoSQL 数据存储。 如果您查询一个一致的系统以获取当前正在更新的项目，您将等到所有副本都成功更新后再做出决定。 无论是否存在最新数据，节点都会立即响应。 Partition Tolerance 确保即使复制的数据节点发生故障，系统也能继续运行。

数据库即服务 (DBaaS) 是云原生应用程序的首选，因为它提供对大量数据服务的访问。 这些服务包括内置的安全性、可扩展性和监控，是企业的理想选择。 通过添加 Azure 虚拟机，您可以为每项服务设置您选择的数据库。 可以通过关系数据库或 NoSQL 数据库将云原生微服务用于您的环境独有的数据需求。 它可作为 Azure 上四个托管关系数据库的服务 (DBaaS) 使用。 它们都具有现收现付定价和准时制能力。 SQL Server 是 Microsoft 的旗舰数据库，并得到多种开源替代产品的支持。

您可以通过分配计算、内存和存储资源在几分钟内创建一个 Azure 数据库。 微软通过提供流行的开源数据库的托管版本，在致力于使 Azure 成为一个开放平台方面向前迈进了一步。 当无服务器计算层未使用时，数据库会自动暂停，只允许在非活动期间扣除存储费用。 当 Oracle 收购 Sun Microsystems 时，它创建了一个名为 MariaDB 的 MySQL 分支。 Azure Database for MariaDB 服务通过 Azure 云在云中提供完全托管的关系数据库。 该服务基于 MariaDB 社区版服务器引擎。 它以可预测的性能和动态可扩展性支持云中的任务关键型工作负载。

要将 PostgreSQL 数据库迁移到 Azure，可以使用命令行界面工具和 Azure 数据迁移服务。 全局 MongoDB DB 支持主动/主动集群，允许您设置任何数据库区域以支持写入和读取。 一组开发人员可以轻松地将现有的 Mongo、Gremlin 或 Cassandra 数据库迁移到 CosmosDB，而无需对数据或代码进行少量更改或无需更改。 使用 Azure 表存储的微服务可以使用 Azure 表存储轻松迁移到 Cosmos DB 表 API。 图 5-13 中概述的五个一致性模型在 Azure CosmosDB 中定义明确。 使用这些选项可以在性能、可用​​性和一致性之间实现精细的权衡。 下表显示了彼此之间的一致性级别。

微软五款机型的项目经理 Jeremy Likness 提供了全面的解释。 NewSQL 代表分布式 NoSQL，它结合了关系数据库的 ACID 保证和分布式 NoSQL 的可扩展性。 由于NewSQL 数据库的灵活性和可靠性，可以通过随时重启或重新安排底层虚拟机来维护短暂的云环境。 上图包括由 Cloud Native Computing Foundation 开发的开源项目。 当客户端运行 Kubernetes 时，它使用服务结构将一组相同的 NewSQL 数据库进程路由到单个 DNS 条目。 如果我们将数据库实例与服务地址分离，我们就可以在不中断现有应用程序实例的情况下进行扩展。 每次您发送对同一服务的请求时，它总是有效。

MongoDB 数据库是一种流行的非关系数据库，因为它具有可扩展性、性能和可靠性。 MongoDB Atlas 是一个基于云的数据库，可帮助初创公司更有效地管理其数据。

为什么 Nosql 数据库越来越流行

NoSQL 数据库作为解决关系数据库中某些问题的一种方式正变得越来越流行。 一般来说，高数据量、速度和一致性的问题在关系数据库中比在非关系数据库中更常见。 通过这种方式，NoSQL 数据库可以成为关系数据库的可行替代方案。
使用 NoSQL 数据库可以更有效地响应快速增长的数据量。 当数据快速流动时，关系数据库的事务可能难以管理。 此外，如果您有大量数据，NoSQL 数据库可能是更好的选择。 数据库 NoSQL 数据库不像关系数据库那样支持事务，但它们确实支持更复杂的事务。
在处理缓慢传入的数据时，关系数据库是更好的选择。 关系数据库中的数据比 NoSQL 数据库中的数据更容易访问。 在处理较少数据时，关系数据库也是一种更具成本效益的选择。 关系数据库可以处理比 NoSQL 数据库更多的数据。

Nosql 不适合做什么？

此外，NoSQL 不支持动态操作。 虽然它可以帮助降低 ACID 水平，但不能保证这样做的能力。 在这些情况下可以使用SQL 数据库，例如金融交易。 如果您的应用程序需要运行时灵活性，则也应避免使用 NoSQL。

尽管人们对 NoSQL 很感兴趣，但您应该走哪条路并不总是很明显。 随着数据在数量、速度和种类方面越来越大，NoSQL 对于应用程序数据变得越来越重要。 例如，优步证明，有时正确的技术可能与公司文化不相适应。 据 Etsy 的 CTO 称，该公司采用了少量知名工具，旨在帮助软件经久耐用。 他们选择了 MySQL，即使数据不适合 RDSM。

也可以存储结构化数据，尽管需要付出更大的努力。 第一步是定义数据类型。 为此，您必须首先创建架构。 第三步是创建表。 第四步是创建列。 您必须创建索引来解释它们。 需要第六次创建数据。 视图是第七个要求。 因此，您必须创建过程。 要完成第九步，您必须创建触发器。 还有一个步骤需要执行：您必须创建模式。 关系数据库也可用于存储结构化数据。 为此，必须投入大量的时间和精力。
NoSQL 数据库的使用很简单。 他们不需要编码。 它们也易于维护，因为它们不需要太多维护。 它不需要应用任何代码更新。 此外，它们是可扩展的。 它们可以处理大量数据，具体取决于它们的可用性。

Nosql 适合事务处理吗？

即使数据存放在受限位置，用户也可以轻松访问交易历史记录。 因为 NoSQL 数据库比关系数据库灵活得多，所以这不是这项技术的问题。 事务速度：事务数据库在毫秒内完成事务。

Mongodb 不是频繁更新的最佳选择

如果您的团队需要定期跟上多个文档或集合，那么使用 MongoDB 等 NoSQL 数据库可能不是一个好主意。 MongoDB 是执行读取操作的不错选择，但不如定期这样做可靠。 如果您只需要定期进行少量更新，则 NoSQL 数据库（如 MongoDB）可能是更好的选择。

Nosql 比关系数据库好吗？

NoSQL 数据库在任何给定时间都不容易出现故障。 与具有多个故障的数据库相比，只有一个故障点的数据库是理想的。 NoSQL 数据库存储海量数据的能力使其成为大规模数据存储的理想选择。 NoSQL 数据库的主要功能是处理有限数量的数据。

为您的项目找到合适的数据库将对其进行方式产生影响。 Amazon 等 NoSQL 数据库中的数据库管理。 DynamoDB 使设计数据库的过程变得不那么复杂。 缺少已定义的模式使得创建动态模式变得更加容易。 因此，对于频繁更改数据结构的大型项目来说，它是一个极好的工具。 ACID 和 BASE 等数据库模型试图以多种方式解决 CAP 定理的局限性。 NoSQL 数据库模型基于称为 Base 的数据库模型。 如果您有大量数据或需要灵活的架构，NoSQL 数据库（例如Amazon DynamoDB ）是理想之选。

虽然 NoSQL 数据库可能起源于只读世界，但它们现在能够支持写入密集型系统。 散列和一致性散列技术的使用对于确定哪个分片路由应用程序查询至关重要，因为数据分布在多个服务器/stab 上。 由于这两个数据库已经存在了相当长的一段时间，因此没有办法替换它们，而且看起来它将继续如此。 只有当 NoSQL 能够找到一种方法来确保数据立即一致并且仍然允许查询速度时，NoSQL 数据库才会成为 SQL 数据库的可行替代方案。

大数据的最佳 Nosql 数据库

Nosql 数据库是大型数据集的最佳选择。

你可以在 Nosql 中查询吗？

是的，你可以在nosql中查询。 有很多方法可以做到这一点，具体取决于您使用的 nosql 数据库的类型。 例如，在 MongoDB 中，您可以使用 find() 函数来查询数据库。

NOSQL 的后端文档由NOSQL 查询语言提供。 MongoDB 已用作此查询语言的基础。 查询也可用于使用通用比较运算符将对象字段的值与其常量值进行比较。 AND 表达式、OR 表达式或 UNION 查询都可以用于表达式。 NoSQL 数据库由 JSON 对象组成。 AND 表达式由两部分组成：键值表达式和键值元素。 当查询聚合字段时，通过使用聚合运算符来应用聚合运算符。 通过选择 NoSQL 查询作为过滤器，您可以向其添加变量，从而增加查询的多样性。 Backand 的算法通过自上而下的转换将 JSON 转换为 SQL。

Mongodb 中的 Nosql 查询

[ 0.results.info 属性是获取有关特定结果的附加信息的好方法。 Items = queryResult.items; var title = items[0].title; var url = items[0].url; var items = queryResult.items。

何时使用 Nosql

当数据是非结构化的或数据的结构经常变化时，使用 Nosql 数据库。 当需要快速访问数据或可伸缩性很重要时，也会使用它们。

各种规模的组织现在都在使用 NoSQL 数据库技术。 这篇文章的目的是解释为什么 NoSQL 越来越受欢迎，什么时候它是构建应用程序的好选择？ 早期的互联网先驱对传统数据库技术感到沮丧，这激发了 NoSQL 的创建。 随着 NoSQL 数据库越来越受欢迎，教育用户如何有效使用它们的需求也越来越大。 它指的是范围广泛的数据库结构和模型类型。 讨论主要集中在一般的 NoSQL 上，并将其视为一个群体，确定人们使用它的主要原因。 NoSQL 数据库，诞生于云时代，已经很好地适应了云自动化，现在也在云中使用。 NoSQL 数据库具有能够与实时流技术集成的优势。 在试用最流行的 NoSQL 数据库 MongoDB Atlas 时，您可以免费开始使用。

Rdbms 与 Nosql

RDBMS 中的数据可以表格形式存储。 表头包含列名，这些列名对应于包含列名值的行。 NoSQL 数据库中的数据可以是结构化、半结构化或非结构化的。 常规 DBMS 在 ACID 强制执行后不会保留数据。

市场上有多种类型的数据库。 开发人员可能会对 RDBMS、NoSQL、大数据和数据库设备等感到困惑。 许多大型企业已经在使用替代数据库以节省资金。 NoSQL 数据库的主要优点是它们不需要使用固定的表间距和水平扩展。 数据不是计划好的或固定的。 由于数据库较小，因此无需预定义模式即可更轻松地将数据插入 NoSQL 数据库。 SQL 无法随时更改格式或数据模型是它最令人头疼的问题之一，因为很难在不中断或更改管理的情况下保持应用程序运行。 运行和开源也更便宜。 NoSQL 数据库通常价格低廉且开源。

SQL 与 Nosql

与 SQL 数据库相比，NoSQL 数据库具有垂直可扩展性优势。 NoSQL 数据库是文档、键值、图形或宽列存储，而 SQL 数据库是基于表的。 NoSQL 数据库更适合非结构化数据，例如文档或 JSON，而 SQL 数据库更适合多行事务。

SQL 对比Nosql：哪个更快？

就性能而言，SQL 通常比 NoSQL 快。 虽然 NoSQL 数据库可能能够支持 ACID 事务，但它们可能无法完全支持它们。 NoSQL 数据库通常比一般数据库更可取，因为它们包含更多数据。