为什么 Nosql 数据库比关系数据库更具可扩展性

由于多种原因，Nosql 数据库比它们的关系数据库更具可扩展性。 首先，nosql 数据库被设计为从头开始分布式，这意味着它们本质上更具可扩展性。 其次，nosql 数据库通常使用比关系数据库更简单的数据模型，这使得它们更具可扩展性。 最后，nosql 数据库在模式和数据结构方面往往更灵活，这也使它们更具可扩展性。

它是能够支持具有极高请求率和极低延迟的超大型数据库的系统。 一个网站要想成功，就必须具备可扩展性和高可用性，以及拥有庞大的用户群。 为了在服务器上同时运行多个实例，通常使用水平扩展。

NoSQL 数据库通常使用 BASE 模型而不是 ACID 模型。 它们提供可扩展性以换取放弃 A、C 和/或 D 要求。 如果你想要 ACID 的保证，你可以在某些情况下注册它们，比如 Cassandra。 虽然 NoSQL 数据库通常更具可扩展性，但它们并不总能实现这一点。

SQL 数据库与 NoSQL 数据库一样，可以水平扩展，而 NoSQL 数据库可以垂直扩展。 SQL 和 NoSQL 数据库的数据库架构不同之处在于，SQL 数据库是基于表的，而 NoSQL 数据库是基于文档、键值、图形或宽列的数据库。 数据库 NoSQL 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。

另一方面，NoSQL 允许您横向扩展真实世界的 Web 和业务应用程序。 Apache HBase、MongoDB 和 Cassandra 是一些最流行的 NoSQL 数据库。

为什么 Nosql 数据库更具可扩展性？

Nosql 数据库通常比对应的 sql 数据库更具可扩展性，因为它们旨在处理大数据。 它们在模式方面也更加灵活，这意味着它们可以处理更多的数据类型和结构。 最后，nosql数据库往往被设计成分布式的，这意味着它们可以分布在多个服务器上，这可以进一步提高可扩展性。

应用程序能够扩展变得越来越重要。 同样，拥有可以快速高效扩展的数据存储也至关重要。 在主要辩论中，使用“ASL”数据库还是“NoSQL”数据库更好？ SQL 数据库已经存在了很长时间，而 NoSQL 数据库以易于扩展而闻名。 NoSQL 数据库只能在某些操作中分片的假设是其设计中固有的。 数据库在每次运行数据操作时都希望有一个资格来标识数据所在的节点。 数据存储在多台机器上这一事实使得即使在效率最低的机器上运行数据操作也变得非常简单。

因此，NoSQL 数据库可以使用简单的商用机器进行扩展。 当使用 NoSQL 系统时，它假设用户将以这样一种方式规划和构建数据，即可以同时检索特定操作所需的所有数据。 对数据进行非规范化的目的是避免数据损坏（用于操作的预煮数据）。 NoSQL 中的联接预计不会功能丰富或经过优化，尽管它们是可能的。 实际上，NoSQL 应用程序假定数据会随着时间的推移保持一致。 出于一致性原因，许多 NoSQL 系统还提供开关来调整整个系统的一致性。 选择架构时，一个重要的组成部分是评估用例并根据它选择合适的数据存储。

文档数据库是水平扩展应用程序的绝佳选择，因为它们可以分布在多个节点上。 数据存储在 MongoDB 的独立类 MongoDB 文档中，这些文档是类 JSON 文件。 这允许通过在水平缩放范围内分布文档来轻松访问多个节点。 MongoDB 也非常健壮，因为它使用了分片集群，允许在多个节点之间传输数据。 NoSQL 数据库除了灵活的数据模型、水平扩展、闪电般的快速查询和易用性之外，还有许多优势。 文档数据库、键值数据库、宽列存储和图形数据库只是 NoSQL 数据库类型中的几种。 NoSQL 数据库非常适合需要水平扩展的应用程序，因为它很容易分布在多个节点上。 MongoDB 是需要水平扩展平台的应用程序的绝佳选择，因为它很容易分布在多个平台上。

Nosql 数据库如何扩展？

另一方面，NoSQL 数据库是可水平扩展的，这意味着它们可以通过添加更多服务器来处理增加的流量。 NoSQL 数据库除了更大、更强大外，还可用于大型或不断变化的数据集。

正如 Couchbase 的 Rahim Yaseen 所解释的那样，我们可以获得对几个关键概念的理解。 随着数据的爆炸式增长，组织越来越多地寻找管理、存储数据并从中提取价值的方法。 我应该横向扩展还是纵向扩展我的数据库？ 手动分片系统允许在一系列登记亭中分发注册信息。 它之所以有效，是因为对计划的内容有一个很好的了解。 因此，在自动分片的情况下，您需要去每个展位找出谁以姓氏 S 签到。文档数据库中的密钥直接访问模式通常需要通过单个密钥访问特定文档，如以及通过相关键导航到另一个文档的能力。 为了完成这项任务，必须对大量数据集进行索引和查询。

因为每个节点都必须参与查询执行，所以实现 map-reduce 技术是没有意义的。 当数据量增长时，按 RDBMS 方式扩展的效率会越来越低。 支持大型数据集的纵向扩展架构很可能注定要失败，因为单个非常大的故障点也是如此。 Internet 是无共享集群的一个很好的例子，它非常大而且非常分散。

垂直缩放成本更高，在某些情况下可能不需要。 由于问题可以分布在更多的机器上，因此水平扩展更具成本效益。
选择正确的扩展解决方案至关重要，以避免因不正确的扩展决策而导致的性能问题、复杂性增加和数据丢失。
我什么时候应该扩大规模？
在决定是否扩大规模之前，有几个因素需要考虑。 您应该知道的第一件事是您的应用程序正在处理多少数据。 如果数据比较小，一台数据库机器可以处理比较大的数据。 更大的数据量预计也会导致应用程序运行所需的处理量更大，机器可能无法再处理。
如果数据相对较小，负载可能由单个数据库机器处理。
什么时候应该考虑横向扩展？
如果您遇到的问题可以通过将大量机器拆分为较小的机器来解决，那么横向扩展可能是您的最佳选择。 如果您的网站需要大量服务器并且没有足够的 CPU 或 RAM 将它们全部放入数据中心，您可以向数据中心添加更多服务器并让它们处理负载。
在某些情况下，增加数据中心的服务器数量可能更具成本效益，例如处理大量可以分散的机器。

扩展服务器：垂直和水平扩展的优缺点

垂直缩放通常更昂贵，因此很难达到相同的性能水平。 虽然水平缩放通常更有效，但设置起来可能更困难。

为什么 Nosql 数据库更好？

出于多种原因，Nosql 数据库通常被视为优于关系型数据库。 首先，它们通常更容易设置和使用——不需要复杂的模式设计或对象关系映射。 其次，它们具有高度可扩展性，可以轻松处理大量数据。 最后，它们在数据建模方面往往更加灵活，可以更轻松地存储和查询复杂的数据结构。

NoSQL 数据库行业在 2000 年代末发展壮大，重点是扩展、快速查询和简化编程。 NoSQL 数据库的灵活性，以及​​它们水平扩展和适应灵活数据模型的能力，使它们成为开发人员的理想选择。 SQL（结构化查询语言）数据库以其严格、复杂和表格模式以及高垂直扩展要求而著称。 在 4.0 版本中，MongoDB 增加了多文档 ACID 事务，在 4.2 版本中，MongoDB 扩展了对跨分片集群的支持。 No. 1 包含数据模型。 NoSQL 数据库中的数据通常针对查询而非数据复制进行了优化。

一些 NoSQL 数据库也提供压缩功能，以减少存储空间。 例如，图形数据库可用于分析关系，但它们可能无法为日常使用提供足够的信息。 如果您正在寻找用于特定用例的数据库，那么在哪里使用 MongoDB 白皮书可以帮助您找出适合您的数据库。 MongoDB Atlas 是一个很好的 NoSQL 数据库，因为它是最易于使用的数据库之一。 通过提供完全免费的在线培训的 MongoDB 大学，您可以在短短 24 小时内学习 MongoDB。

Nosql 提供了一种不同的数据处理方式

最好使用 NoSQL 来存储和管理数据。 该应用程序的简单性和可扩展性使其非常适合使用。 NoSQL 数据库更可靠并且具有更大的可访问性。

Nosql 与 SQL 可伸缩性

SQL 数据库是垂直可扩展的，这意味着它们可以通过向单个服务器添加更多资源（CPU、内存等）来扩展。 NoSQL 数据库是水平可扩展的，这意味着它们可以通过添加更多服务器来扩展。

很难区分当今可用的大量数据库系统。 DBA 应该熟悉 SQL、NoSQL 和各个 DBMS 之间的区别。 通常，缺乏关系属性的 NoSQL 数据库不依赖于传统的 RDBMS。 这两种产品有五个主要区别，以及一些将它们彼此区分开来的关键区别。 NoSQL 数据库的主从架构可以随着更多的服务器或节点横向扩展。 根据 CAP 定理，该定理指出在任何分布式数据库中，只能同时保证以下两个属性：支持和支持社区是至关重要的。 SQL 数据库已经存在了很长时间，众所周知，并且具有长期的可靠性记录。

NoSQL 数据库不如关系数据库安全，因为它们包含的数据结构较少。 但是，它们更具可扩展性，从而使它们变得更受欢迎。 尽管具有安全性，关系数据库可能并不是每个应用程序的最佳选择。

关系与非关系数据库的可扩展性

非关系数据库（例如文档数据库）的数据库扩展不同于关系数据库，后者只能垂直扩展（CPU、硬盘空间等）。 数据库复制需要在多个服务器上创建多个数据库，以保持数据同步。

IBM 的 EF Codd 在其 1970 年的研究论文《大型共享数据库的数据关系模型》中创造了“关系数据库”一词。 键用于链接关系数据库中多个表的信息。 Microsoft SQL Server、Oracle Database、MySQL 和 IBM DB2 是世界上使用最广泛的数据库。 使用关系数据库管理系统 (RDBMS) 是保持数据准确和一致的绝佳方式。 要实现参照完整性，必须同时使用主键和外键关系。 必须删除一条记录，无论它是指主键还是任何其他记录。 这可以防止保存孤立记录。

表、行、主键或外键无法在非关系数据库中找到，而在关系数据库中可以找到。 相比之下，NoSQL 数据库针对所存储的数据类型采用优化的存储模型。 文档数据存储、列式数据存储、键值存储、图形、索引和图形数据库是最常用的 NoSQL 数据库。 图形数据库旨在使实体之间的信息存储更加容易。 对象关系映射 (ORM) 是 NoSQL 数据库中引入的一项新功能，用于替代结构查询语言 (SQL)。 有许多 NoSQL 语言可用，包括 Java、Javascript、. NET 和 PHP。

区分两种类型的数据库至关重要，原因有二：它们本身的实用性，以及它们所服务的用例。 这两个数据库都不比另一个好，但也没有垄断优势。 在为您的项目选择数据库类型时，请考虑组织的需求及其应用程序的功能。

Cassandra 是一种旨在以低延迟处理大量数据的架构。 Cassandra 通过使用环形缓冲区复制方案来实现这一点。 系统中的环形缓冲区复制方案使其能够在两个或多个节点之间复制数据。 复制方案使系统能够在不影响数据可用性的情况下增长。 Apache Cassandra 也被设计成容错的。 因此，如果一个节点发生故障，系统中的另一个节点可能能够将数据复制到发生故障的节点。 允许系统增长而不会对数据可用性产生负面影响是这种容错的结果。 它是一个大型且可靠的数据库，可以高效地处理大量事务。

哪个更容易扩展 Rdbms 或 Nosql？

尽管缺乏扩展能力，RDBMS 通常不会横向扩展，而较新的 NoSQL 数据库旨在利用新节点，并且通常在设计时考虑了低成本的商品硬件。