为什么 Nosql 数据库正在取代数据仓库

长期以来，数据仓库一直是企业存储和分析数据的主要方式。 但 Nosql 数据库越来越多地被用来补充甚至取代数据仓库。 这种转变有很多原因。 Nosql 数据库通常比传统的数据仓库更具可扩展性和更易于使用。 它们还可以更具成本效益，因为它们不需要相同级别的硬件和软件投资。 Nosql 数据库还可以比数据仓库更灵活，更容易集成新的数据源并适应不断变化的业务需求。 尽管有这些优势，但 Nosql 数据库并不是万灵药。 它们的管理可能比数据仓库更复杂，并且它们可能不支持企业所需的所有特性和功能。 尽管如此，Nosql 数据库越来越多地被用于补充甚至取代许多组织中的数据仓库。 随着企业越来越熟悉这些技术，我们预计在未来几年会看到更广泛的采用。

NoSQL 和数据仓库都能够执行 SQL 查询。 数据仓库和 NoSQL 不是一回事。 他们共享能够处理大量数据的概念，因为他们有能力这样做。 与维度模型相比，数据仓库通常具有大量事实和维度（或 3NF 模型中的大量实体）。

Nosql数据库是如何存储数据的？

NoSQL 数据库不是关系数据库，而是将数据存储在文档中。 从这个意义上说，它们被归类为“不仅仅是SQL”，被细分为多种灵活的数据模型。 NoSQL 数据库可以由纯文档数据库、键值存储、宽列数据库或图数据库组成。

使用 NoSQL 数据库可以快速存储大量不相关的数据。 NoSQL 不是 NoSQL 类型，因为它不包含任何关系数据结构。 在 20 世纪 70 年代，关系数据库是数据存储的标准。 在与 CBT 培训师 Ben Finkel 的对话中，NoSQL 认为速度和灵活性比一致性和效率更重要。 尽管速度和效率很高，但关系数据库需要大量的努力来构建和维护。 NoSQL 数据库在实施前无需设计或规划。 因此，开发人员将能够更快地创建、制作原型和部署应用程序。

它们也可以用于更传统的敏捷开发过程。 与传统数据库相比，NoSQL 数据库能够处理范围广泛的数据类型，并且不需要正则化。 数据库 NoSQL 需要比关系数据库更多的计算能力。 NoSQL 数据库可以很容易地在 Raspberry Pi 上运行，但是要处理 Web 服务器的负载会比较困难。 与键值对或文档相比，图相当抽象。 节点和边被分为图的两个部分。 节点包含有关对象（人、地点、事物、想法等）的信息

存储在内存块中。 在节点的边之间建立逻辑连接。 宽列数据模型类似于关系数据库，因为它由行和列组成。

横向扩展是 NoSQL 数据库在不牺牲性能的情况下扩大规模的能力。 NoSQL 数据库自行复制数据的能力称为复制。 借助数据结构的灵活性，可以轻松地将数据映射到各种格式。 NoSQL 数据库通常比传统数据库更适合存储和建模结构化、半结构化和非结构化数据。 NoSQL 数据库的三大特性，横向扩展、复制和灵活性都是存储非整齐地组织成表和列的数据的重要因素。 横向扩展 NoSQL 数据库的能力确保它在提供性能的同时保持可行性。 因为这不是行或列，所以在处理无法放入标准表中的单个行或列的大型数据集时特别有用。 在复制中，NoSQL 数据库的数据被复制到一个单独的数据库中，这样如果一个数据库出现故障，可以从另一个数据库中恢复数据，而无需从头开始。 如果您保留可能在灾难中丢失的敏感数据，这一点尤其重要。 此技术非常适合存储未整齐地组织到表和列中的数据，例如文本和图像。

Nosql 数据库的好处

NoSQL 数据库用于实时存储大量数据。 它们特别适合客户 360 应用程序，例如在线购物、在线游戏、物联网、社交网络和在线广告。

Nosql可以做数据仓库吗？

数据仓库最常用于金融领域，它们与 SQL 系统的兼容性非常好，因为用于格式化数据的模式是为结构化数据集格式化的。 数据仓库充分利用了 SQL 数据库，同时省略了一些 NoSQL 数据库。

什么时候不应该使用Nosql？

如果您的应用程序需要运行时灵活性，请避免使用 NoSQL。 为了保持一致性，并且如果数据量不会发生任何重大变化，SQL 数据库是更好的选择。

Nosql 数据库的优缺点

NoSQL 数据库允许您存储和建模数据，这是您无法使用标准关系数据库完成的。 除了半结构化和非结构化数据之外，大而复杂的数据被认为是大而复杂的数据。 使用 NoSQL 数据库的优势之一是它们可以更敏捷地响应需求变化。 这是因为没有预定义的模式和更灵活的数据模型。 然而，NoSQL 数据库确实存在一些限制。 NoSQL 数据库最显着的缺点之一是它们不支持 ACID 事务。 因此，保持数据安全会变得更加困难。 除了维护成本更高之外，NoSQL 数据库也更难使用。 此外，它们可能不是需要高吞吐量的应用程序的最佳选择。

数据仓库可以是非关系型的吗？

数据仓库是关系数据库的传统领域，其原因有两个：(1) 它们主要由大型企业使用，这些大型企业在具有关系数据存储的遗留系统中创建大量数据集，(2) 它们仍在开发中，尽管非关系数据库正在迅速

数据仓库是数据存储的未来

传统的数据仓库方法称为关系计算。 关系数据库的主要目标不是处理事务，而是处理查询请求和分析数据。 它通常包括历史交易数据，但也可以包括来自其他来源的数据。 另一方面，这个模型有缺陷。 关系数据库的第一个缺点是它们需要高水平的维护和扩展。 此外，不需要将大量与以前的事务无关的数据存储在 Hadoop 集群中。 数据湖可以在这种情况下提供帮助。 它是一个旨在存储和处理大量数据的数据库。 它是一种可以存储来自各种来源的数据的设备，包括交易。 然而，值得注意的是，数据湖并非没有缺陷。 因此，它们并不是特别适合查询或分析。 这是因为它们是专门为处理交易而设计的。 在这种情况下需要数据仓库。 这是一个旨在用于查询和分析而不是事务处理的数据库。 数据仓库可以用作数据湖的替代方案，以提供多种优势。 维护和扩展数据仓库的成本通常低于构建物理仓库的成本。 它们也适合存储大量数据。 简而言之，数据仓库极有可能成为未来的主导存储和处理模型。 它们在查询和分析方面比数据湖表现更好，而且比传统数据库更便宜、更容易维护。

Nosql数据仓库

NoSQL 数据仓库是一种允许存储和检索未在传统关系数据库中组织的数据的系统。 NoSQL 数据仓库通常用于需要实时数据分析或处理大量数据的应用程序。

本文的目标是概述在这方面所做的工作。 NoSQL 数据库存储来自社交媒体、GPS、传感器数据、监控和其他来源的数据。 这种影响数据仓库 (DW) 和大数据处理 (Big ETL) 设计和实现的新范式值得研究。 面向列的NoSQL模型用于创建大数据仓库。 D. Mallek、H. Ghozzi、Teste、O. Gargouri、F.：BigDimETL：NoSQL 数据库。 挪威物理学家 NT Petter。 NoSQL数据分析框架讲解的第一步 本文介绍了基于提取和转换过程的NoSQL数据库框架的开发。

Senda Bouaziz、Ahlem Nabli 和 Faiez Gargouri 也在其中。 巴哈大学位于沙特阿拉伯的利雅得省。 位于华盛顿奥本的机器智能研究实验室 MIR Labs 的首席执行官 Vincenzo Piuri 负责实验室的设计和运营。 立陶宛维尔纽斯格迪米纳斯技术大学建筑管理与房地产系。 波尔图高级工程师学院的 Arturas Kaklauskas 博士工程学院是一所享有盛誉的机构。 权利将于 2021 年生效。作者和 Springer Nature Switzerland AG 拥有出版该书的专有权。

Mongodb：快速、简单数据存储的绝佳选择

与传统的数据仓库相比，MongoDB 更像是一门数据科学。 尽管具有存储数据的能力，但 MongoDB 并不打算用作存储公司所有数据的集中存储库。 另一方面，MongoDB 最适合存储来自必须分散在多个平台上的各种业务功能的数据。 NoSQL 数据库越来越受欢迎，因为它们使用简单、使用高效且分布良好。 尽管 MongoDB 不是传统的数据仓库，但对于需要快速、易于使用的系统来存储来自各个业务部门的数据的企业来说，它是一个极好的选择。

数据库与数据仓库

数据库是以特定方式组织的数据集合，通常以表和字段的形式组织。 数据仓库是专门设计用于支持数据分析和报告的数据库。 数据仓库通常具有比数据库更非规范化的数据结构，并且它们通常包括数据集市等功能，数据集市是为特定用户组设计的数据仓库的子集。

数据仓库的定义很广泛。 了解他们在分析能力方面的独特之处。 在线事务处理应用程序经常使用数据库。 随着时间的推移，了解数据趋势如何变化可能会很有用。 有一个数据仓库可以帮助您这样做。 数据仓库使用数据表结构存储和索引列。 该技术使用列存储索引，既复杂又易于掌握。

因为数据库和数据仓库都使用关系数据结构，所以在最有用的地方使用它可能是值得的。 因此，基于行的数据库无法为您提供执行数据分析时所需的性能。 Microsoft Redshift、Google BigQuery 和 Google 的 BigQuery 只是一些最好的云数据仓库。 Fivetran 是用于从 OLTP 系统复制数据的最佳云数据仓库。

重要的是要记住，数据仓库和数据库都是为以多种方式处理数据而设计的。 数据仓库由数据读取和数据写入两部分组成。 在不干扰其交易系统的情况下，使用分析能力有效管理公司日常运营的能力是可能的。
有了数据仓库，还可以快速分析数据。 这是因为数据仓库处理不同于数据库处理。 数据仓库，除了提供更快的数据分析之外，还提供了它们。

数据仓库：主要差异和优势

与数据仓库相比，数据处理系统有助于快速准确地回答复杂问题。 例如，它具有进行大规模数据搜索的能力。

Nosql 数据库列表

NoSQL 数据库有很多种，每种都有自己的长处和短处。 最流行的 NoSQL 数据库是 MongoDB、Cassandra 和 Redis。

NoSQL 数据库可用于以更概念化的方式而不是关系数据库来存储数据。 在本文中，我们将介绍 MongoDB、Cassandra、Elasticsearch、Amazon DynamoDB、HBase 等，它们是大多数 NoSQL 数据库平台。 如果我们需要查找文章的全文，这是我们组织的数据库。 像这样的数据库对于保留和分析大量数据很有用。 Amazon DynamoDB 主要用于各种规模的高性能应用程序，并且可以通过多种方式进行配置。 大约 700 个组织使用这个数据库，它可以在一天内处理 10 万亿个请求。 在执行简单的键值查询时，DynamoDB 是处理大量查询的最佳选择。 有一个数据库可以处理 PB 级的数据，但是如果我们的数据量很小，他们将无法为我们提供我们想要的结果。 在我们的用例中，如果我们需要随机和实时访问数据，这个数据库是最佳选择。

Nosql 数据库的 5 种类型

因此，现在有五种类型的 nosql 数据库可用。
MongoDB 是最受欢迎的操作系统，其次是 Cassandra、HBase、Neo4j 和 Redis。