为什么 Nosql 数据库不是许多应用程序的好选择

一段时间以来，Nosql 数据库一直被吹捧为数据存储领域的下一件大事。 但是，对于许多应用程序来说，nosql 不是一个好的选择有很多原因。 原因之一是 nosql 数据库不支持事务。 这意味着如果你需要更新 nosql 数据库中的多条记录，你不能在一个原子操作中完成。 这会导致数据不一致和数据丢失。 nosql 不是一个好的选择的另一个原因是它不支持 SQL。 这意味着如果你需要在 nosql 数据库中查询你的数据，你将需要学习一门新的查询语言。 对于许多开发人员来说，这可能是一个重大的进入障碍。 最后，nosql 数据库的性能通常不如传统的关系数据库。 这是因为它们并非设计用于复杂查询。 由于这些原因，nosql 对于许多应用程序来说不是一个好的选择。

通过在 NoSQL 数据库中进行开发，开发人员不必将内存结构转换为关系结构。 此外，它们没有提供足够的数据安全性，这是现代 IT 公司的一个关键问题。 不可能在每个数据库中都进行 Saving，并且不可能所有数据库都自动执行将非常大的数据库分成更小、更快和更易于管理的部分的过程。 NoSQL 数据库的多节点支持数据分区，允许它们在消耗更多计算资源的同时选择性地扩展更大的数据集。 基于关系数据的数据库体系结构可以处理现代应用程序的可扩展性、可靠性和可用性要求。 有许多选项可以克服 NoSQL 的缺点并实现现代应用程序。

NoSQL 数据库的缺点是什么？ NoSQL 数据库最常见的缺点之一是它们不支持跨多个文档的 ACID（原子性、一致性、隔离性、持久性）事务。 如果模式合适，在广泛的应用程序中使用单记录原子性是可以接受的。

学习如何使用 NoSQL 数据库很简单。 挑战在于在正确的时间找到正确的地点。 关于 NoSQL，您需要了解的第一件事是它不遵循与关系数据库相同的原则，例如规范化模式、表达查询支持和固定数据库。

NoSQL 最显着的优点是它的可扩展性、低代码要求、易于维护和低维护要求。 NoSQL 的缺点包括较慢、不够成熟和不够灵活的查询。 查询的数量没有应有的弹性。 它无意自行扩展。

由于 SQL 和 NoSQL 与查询语言的相似性，它们在现代软件开发中占有一席之地。 他们每个人都有一套独特的优点和缺点。

为什么 Nosql 不是好的选择？

数据一致性：由于 NoSQL 数据库的一致性通常较低，因此它们通常不如 SQL 数据库可靠。 如果您需要应用程序数据的高度一致性，您可能会遇到这个问题。 例如，如果您需要处理金融交易，您可能不想使用 NoSQL 数据库。

NoSQL 的兴趣正在上升，但将它放在你的车库里也不是一个好主意。 由于数据变得越来越庞大，以数量、速度和种类来衡量，因此 NoSQL 平台越来越受应用程序数据的欢迎。 另一方面，优步的例子表明，有时候，好的技术可能不适合文化。 Etsy 的 CTO 认为，供应商应该投资于少数知名的工具，这些工具可以帮助软件保持长期的可操作性。 即使数据不适合 RDSM，他们也选择了 MySQL。

创建面向文档的数据库是为了将数据存储在基于文档的数据模型中。 文档可以包含多种数据类型，例如文本、图像和结构化数据。 NoSQL 数据库通常更适合存储和建模结构化、半结构化和非结构化数据。 MongoDB 被认为是最流行的 NoSQL 数据库，因为它是一个开源数据库，可以存储和建模结构化、半结构化和非结构化数据。 NoSQL 数据库在很多方面都比传统的关系数据库更高效。 使用它们可以更快、更有效地查询大型数据集。 此外，它们在数据模型方面更加灵活，这使得它们更难构建。 NoSQL 数据库非常适合存储与传统数据库不兼容的数据。 如果您需要对无法在关系数据库中建模的非结构化数据建模，它们是一个不错的选择。

我应该选择 Nosql 还是 Sql？

尽管 NoSQL 速度更快，但它并不像在 SQL 中运行查询那么简单。 您的系统已处理大量交易。 SQL 数据库可以执行更复杂或繁重的事务，因为它们更稳定并提供更高的数据完整性。 必须正确监测 ACID。

为什么 Facebook 选择 Sql 而不是 Nosql

随着移动和基于 Web 的应用程序越来越受欢迎，SQL 已被选为支持 Facebook 社交图谱的数据库。 由于 SQL 的易用性和效率，在查询数据时使用 SQL 是有意义的。 此外，MySQL 是众所周知且使用广泛的数据库，这使其成为 FB 的轻松选择。 NoSQL 数据库在检索数据方面做得很好，但在处理查询方面可能效率不高。 此外，NoSQL 数据库通常在产品类型之间没有那么多的一致性，这使得从中查询数据变得更加困难。 整个FB都选择了SQL作为首选数据库。

Nosql 有哪些问题？

NoSQL 数据库最困难的方面之一是安全性和隐私性，因为这些要求差异很大。

Nosql 数据库的好处

NoSQL 数据库因其在数据存储和处理方面的灵活性和隐私性而日益流行。 尽管 SQL 更为人所知，但 NoSQL 数据库提供了一些优势，例如能够搜索任何字段或查询范围或执行正则表达式。 MongoDB 是一个 NoSQL 数据库，具有可以搜索任何字段或查询范围的高级功能。 为了水平扩展，MongoDB 采用了分片。

Sql 比 Nosql 好吗？

这个问题没有明确的答案，因为它取决于应用程序的特定需求。 SQL 数据库通常更适合需要复杂查询或事务的应用程序，而 NoSQL 数据库通常更适合需要高可扩展性或灵活性的应用程序。

在选择云数据库之前，您必须考虑数据的外观、查询方式以及数据库的大小。 根据您打算使用的数据库类型——SQL（结构化查询语言）或 NoSQL（不仅是 SQL）——您应该选择其中之一。 关于云中大数据的系列文章中的第三篇。 NoSQL 数据库比传统数据库更适合存储非结构化数据，例如文章、社交媒体帖子和其他类型的数据。 数据可以存储在列存储中，就像它在面向文档或基于图形的数据结构中一样，或者像在键值对中一样。 NoSQL 数据库在设计时就考虑了灵活性和可扩展性。 您的数据库将随着公司的扩张而增长。

因为 NoSQL 和 NoSQL 数据库都具有扩展性，所以您需要考虑将来如何扩展您的数据集。 一些组织正在努力结合这两种类型数据库的最佳特性，以获得更好的性能。 有多种数据库选项可供选择，包括内部部署和云数据库。 您必须做出的最重要的决定之一是是否使用 NoSQL 或 NoSQL 数据库作为您的主要数据存储平台。 之后，我们将研究下一个云数据存储组件，例如数据仓库和数据湖。

在键值存储方面，NoSQL 数据库优于关系数据库。 尽管如此，NoSQL 数据库可能不支持事务，这会导致数据不一致。 NoSQL 数据库比关系数据库更灵活，能够处理更大量的数据。

Nosql 不是 SQL 的替代品

尽管 NoSQL 很受欢迎，但它并不能替代 SQL。 这是获得修复的好选择。 SQL 数据库更适合某些项目，而 NoSQL 数据库更适合其他项目。 有些人可能更喜欢同时使用两者。 SQL 在这里成为一个区别点，因为它在数据模型方面与 NoSQL 完全不同。 在关系数据库中，行和列用于组织相互关联的表。 每个表都使用外键引用另一个表。 如果您要在 NoSQL 和其他选项之间做出选择，NoSQL 是您的不二之选。 尽管如此，SQL 数据库现在在继续提供 SQL 功能的同时提供 NoSQL 优势。 Oracle 和 SQL Server 等数据库提供程序允许您存储动态 JSON、使用索引以及基于数据执行其他功能。

Nosql的优点

Nosql数据库与传统的sql数据库相比有很多优势。 它们更容易扩展，并且可以更有效地处理大量数据。 它们在数据模式方面也更加灵活，可以更轻松地随着时间的推移发展您的数据模型。 最后，nosql 数据库通常比对应的 sql 数据库更易于使用和直观。

传统的关系数据库没有足够的计算能力来支持 NoSQL 数据库。 数据库 NoSQL 数据库通常比标准关系数据库更具可扩展性和性能。 因为它们比关系模型更灵活、更易于使用，所以与关系模型相比，它们可以减少开发时间，尤其是在云计算环境中。 存储或检索数据时，需要的转换更少。 可以以多种格式轻松存储和检索更多数据。 NoSQL 数据库的架构通常很灵活，并且由其开发人员控制。 因此，更容易将数据库集成到新的数据类型中。

因为 NoSQL 数据库以原生格式存储数据，开发人员不必将其转换为存储格式。 NoSQL 数据库周围有一个庞大的开发人员社区是很常见的。 此外，通过使用计算机集群，您可以自动扩展和收缩数据库的容量。

MongoDB NoSQL 数据库有一些缺点。 数据存储对内存的高要求让MongoDB的内存需求成为一个挑战。 通常，文档的大小是有限的。 MongoDB 不支持事务处理，这对某些应用程序来说可能是个问题。 NoSQL 用于支持瑞安航空的移动应用程序，该应用程序在全球拥有超过 300 万用户。 万豪预订系统每年产生 380 亿美元的收入，其中使用了 NoSQL。 NoSQL 被美国第一大报纸出版商 Gannett 用于其专有内容管理系统 Presto。 其中三家公司选择 MongoDB 作为他们的首选数据库，因为它具有高度的灵活性和可靠性。 MongoDB 是一个非常快速且可靠的数据库，可以处理大量数据。 此外，它具有许多功能，使其成为许多应用程序的绝佳选择。

SQL 与 Nosql

SQL 数据库可以垂直扩展，而 NoSQL 数据库可以水平扩展。 数据库表用于构建 SQL 数据库，而文档、键值、图形或宽列存储用于构建 NoSQL 数据库。 SQL 数据库提供更好的多行事务结果，而 NoSQL 数据库在处理文档或 JSON 等非结构化数据时提供更好的结果。

数据科学家是使用数据解决世界各地问题的人。 在许多情况下，您需要将数据存储在数据库管理系统 (DBMS) 中。 为了与 DBMS 进行交互和通信，必须理解它。 SQL（结构化查询语言）是用于与 DBMS 交互的语言。 近年来出现的另一个术语是 NoSQL 数据库。 数据存储在表和记录中，而不是存储在 NoSQL 数据库等非关系数据库中。 相反，数据存储结构是为满足特定要求而定制的。

一些最流行的类型包括面向列、面向文档、键值对和图形数据库。 MongoDB 是 Python 中面向文档的数据库示例。 您可以使用 NoSQL 数据库轻松创建数据结构。 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。 如果您是 SQL 的新用户，NoSQL 框架可能是您的最佳选择。 每一种都有许多优点和缺点，您应该根据您的数据、应用程序以及使开发过程更容易的因素来比较它们。 最后，我不能说 SQL 比 NoSQL 或它的编写方式更好。 您可以根据您的数据做出正确的决定。

数据库 NoSQL 数据库效率低下，并且由于跨产品缺乏一致性而难以查询。 另一方面，SQL 数据库建立在大型开发人员社区长期开发的众所周知且受支持的技术之上。 此外，SQL 数据库建立在关系数据库管理系统 (RDBMS) 之上，该系统以其一致性、数据完整性和数据冗余而著称。 因此，SQL 数据库更适合需要复杂结构的查询类型。