为什么Nosql不一致

Nosql 数据库以其高性能和可扩展性着称。 然而，他们经常被批评为“不一致”。 在本文中，我们将探讨 nosql 数据库不总是一致的原因。 nosql 数据库不一致的主要原因之一是因为它们旨在牺牲一致性来换取性能。 这意味着 nosql 数据库可以提供高性能和可扩展性，但它们可能并不总是准确的。 nosql 数据库不一致的另一个原因是因为它们经常使用最终一致的模型。 这意味着数据库中的数据可能不会立即一致，但最终会收敛到单一状态。 最后，nosql 数据库也可能不太一致，因为它们通常是分布式的。 这意味着数据分布在多个服务器上，这可能会导致不一致。 总的来说，nosql 数据库并不总是一致的。 但是，它们提供高性能和可扩展性。

在大多数 NoSQL 数据库中，一致性优先于强一致性。 不支持数据库事务，因为它们无法确保数据的一致性。 当所有更新都一致时，到达所有副本的机会很低。

使用 NoSQL，您可以存储所有类型的数据，而无需记住要保留哪些数据。 随着数据的增长，您必须扩大和缩小数据。 如前所述，NoSQL 为您提供了更大的灵活性以及随着数据变化调整成本的能力。

数据库 NoSQL 是指不使用算法并以不同于 SQL 等传统数据库的方式存储数据的数据库。 基于数据模型，NoSQL 数据库可以分为几种类型。 文档、键值、宽列和图形形式是最常见的。

此外，NoSQL 数据库可水平扩展，这意味着它们只需添加更多服务器即可处理增加的流量。 随着数据集的发展，NoSQL 数据库变得越来越流行，从而使它们变得更大、更强大。

为什么 Nosql 数据库不一致？

Nosql 数据库不一致，因为它们不使用与关系数据库相同的规则。 Nosql 数据库旨在比关系数据库更灵活和可扩展，但这是以一致性为代价的。

还有一种查询语言，CQL，它对 SQL 非常熟悉（但有一点限制）。 它还提供可调一致性——这意味着对于某些数据位，您可以实现完全一致性。 Cassandra 的键值存储是围绕一组有序的键值对构建的。 可以使用顶级键值创建数据分区（分片）。 这种方法可以让您更有效地组织和保存时间序列数据。 但是，它不保证使用全文搜索引擎。 然而，这并不少见，因为它与 Lucene 和 Solr 等搜索引擎相结合。

Nosql 数据库：不像您想象的那样可扩展或可靠

nosql 数据库的扩展能力受到威胁，因为它们缺乏 ACID 事务支持。 此外，由于 nosql 数据库不像传统数据库那样与操作系统紧密集成，因此它们的可靠性较低。

Nosql 是否一致？

因此，NoSQL 数据库必须降低其一致性以保持高可用性。 它们不是提供强大的一致性，而是作为持续成功的基础。 因此，定期保证基值的数据存储有时会无法返回最近 WRITE 的结果。

要修复关系模型中的文档数据存储实现，您需要深入研究细节。 此外，来自飞行存储的数据必须以比来自 RDBMS 的数据复杂得多的方式进行分解。 那些不了解或害怕一旦犯错就会失去工作的人将无法参与。 他们不会注意到应该是原子交易的东西被分解成各种块，而是会继续复制和延迟，从而将第三方拖入交易中。 到那一天，整个系统都会被扔掉，部门会外包，维护的责任会转移到外部。

文档存储、键值存储、图形存储和搜索引擎都是 NoSQL 数据库的示例。 例如，文档存储允许以有组织的方式存储文档，每个文档都有多个字段。 图存储在图上存储数据，而键值存储按键顺序存储值。 与关系数据库相比，NoSQL 数据库有许多优势。 他们还以更快的方式处理和更新数据，从而提高运营效率。 此外，它们更具可扩展性，这意味着它们可以处理更多数据而不会减慢速度。 它们与关系数据库一样，不能很好地处理必须以特定方式操作的数据。 对于某些类型的数据，NoSQL 数据库优于关系数据库。

从副本读取时，时间和版本之间有什么区别？

当在进行读取时从集群中的副本进行读取时，它被称为时间读取。 它是指根据最新版本的数据从副本中读取。 此集群不允许从任何副本读取。
Absolute 设置有严格的限制，确保每个客户端进程始终跟随一个副本。 使用时间设置，客户端进程将从具有最新时间戳的副本读取。 设置 Version 设置后，客户端进程将能够根据最新版本从副本读取数据。 当设置 no 设置时，集群中所有启用副本的进程将从客户端进程读取。

为什么 Nosql 不可靠？

NoSQL 数据库不如 SQL 数据库可靠的原因有几个。 首先，NoSQL 数据库通常不如 SQL 数据库成熟，因此可能存在更多错误。 其次，NoSQL 数据库有时会使用不太明确的模式，这会导致数据完整性问题。 最后，一些 NoSQL 数据库不支持事务，这意味着如果出现断电或其他系统故障，数据可能会丢失。

开发人员可以构建 NoSQL 数据库，而无需将其内存结构转换为关系数据库。 它们不提供高级别的数据安全性这一事实是当今 IT 公司的主要关注点。 没有数据库可以自动化分片过程，分片将大型数据库分成更小、更快、更易于管理的部分。 在 NoSQL 数据库中，数据被划分到多个节点集群中，允许它们用于有选择地扩展具有大量计算资源的大型数据集。 关系数据库的发展使它们能够处理现代应用程序对它们提出的可伸缩性、可靠性和可用性要求。 NoSQL 的缺点可以通过多种方法来避免或克服。

NoSQL 数据库相对于传统数据库的优势很多。 此外，可扩展性、简单性和代码都是重要因素。 NoSQL 技术不太成熟，更容易出错，并且需要较少的 SQL 指令。
因此，NoSQL 数据库不能设计为自行扩展，它们可能需要额外的基础设施来处理大量事务。 NoSQL 数据库的灵活性不如 SQL 数据库，对工作查询问题的支持更复杂。 由于缺乏标准化，NoSQL 数据库很难与其他系统集成。

Nosql一致性如何保证？

Nosql 一致性通常是通过使用法定人数来实现的，法定人数是系统中的大多数节点。 这意味着如果系统中超过一半的节点同意特定数据项的值，则该值被认为是正确的值。 这确保了系统中的数据是一致的，即使在节点出现故障的情况下也是如此。

数据库和最终一致性

MongoDB 是随时间维护的数据库的一个很好的例子。 如果主成员出现故障，MongoDB 集群会通过暂停写入来保持一致性，直到选出新的主成员。 当失败的主节点作为辅助节点返回到集群时，将发生对失败的主节点的不可恢复写入的回滚。 客户端将无法看到失败的主要数据。
称为最终一致性的数据建模概念可确保对分布式 NoSQL 数据库的更新始终反映在整个集群中。 如果两个数据库查询相同，则每个查询的结果将在一段时间后返回。 有一些应用程序可能会从中受益，即使它并不总是必要的。 MongoDB 数据库是最终可以提供一致性的数据库的一个很好的例子，它在某些情况下也很有用。

Nosql一致性

NoSQL 数据库通常比它们的关系数据库提供更松散的一致性。 CAP 定理指出，分布式数据库不可能同时提供以下三种保证中的两种以上：
– 一致性：每次读取都会收到最近的写入或错误
– 可用性：每个请求都会收到一个（无错误）响应——但不保证它包含最新的写入
– 分区容错：尽管任意数量的消息被网络丢弃或延迟，系统仍继续运行

NoSQL 不可能实现一致性和高可用性。 Eric Brewer 在 CAP 定理中首先使用了这个表达式。 根据 CAP 定理，我们只能实现数据库三个保证中的两个。 这三个保证是如此独特，任何系统都不能保证超过两个。 RDBMS，或记录数据管理系统，是其中的第一个。 这种类型的系统非常通用，因为有多种机器可以支持它。 此外，这样的系统是分区容错的，因为如果一台机器出现故障，其他机器将可以替代它。

SQL数据库是强一致性的吗？

SQL 数据库中使用 ACID 一致性模型（强一致性或写一致性）。 该系统最适合具有结构化数据和众所周知的数据格式的系统，例如交易系统或审计系统。

Mongodb 提供比传统数据库更一致的数据

然而，一致性并不总是那么容易或令人满意。 考虑一个围绕关系数据库构建的 Web 应用程序。 如果数据库不可用，Web 应用程序也将不可用。 与传统数据库不同，MongoDB 是一个 MongoDB 项目。 该数据库中的数据存储在文档中，而不是表中，是一个面向文档的数据库。 如果所有客户端同时读取和写入相同的数据，MongoDB 可以提供比标准数据库更高的一致性级别。

Nosql基础

Nosql 数据库是一种不使用 sql 数据库使用的传统关系模型的数据库。 Nosql 数据库通常用于大规模数据存储，并且通常比 sql 数据库更具可扩展性和性能。

许多组织继续使用关系数据库，但它们并不像人们现在认为的那样糟糕。 NoSQL 旨在填补 RDBMS 无法填补的空白。 要找到答案，请查询数据库，这将返回相关结果。 SQL 是用于此查询的查询语言。 表之间的关系或对表的添加可能会以某种方式发生变化。 数据库的 ACID 属性是其原子性、一致性、隔离性和持久性。 例如，每个额外的列都要求前面的所有行都包含值。

在 Cassandra 中，可以将列添加到行分区。 MongoDB 是一个首字母缩写词，不仅代表 SQL，还代表非关系数据库。 NoSQL 数据库分为四类。 三个键值存储是 Riak、Voldemort 和 Redis。 Cassandra 和 HBase 有大列。 文档数据库包括MongoDB Graph数据库、Neo4J数据库和HyperGraphDB数据库。 文档存储类似于键值数据库，因为它以半结构化格式存储数据。

图数据库只需要存储一次数据（一次或两次），节点之间的关系是可预先确定的。 与更改两个节点之间的关系相比，更改持久关系花费的时间要少得多。 您应该将此理解为学习 NoSQL 的第一步。

Mongodb：Nosql 数据库

面向文档的 NoSQL 数据库（如 MongoDB）以其基于列的结构而著称。 如果您正在寻找可以处理多部分事务的数据库，那么不符合 ACID 标准的数据库可能不是您的最佳选择。 MongoDB 是需要快速简单数据库的应用程序的热门选择。

SQL 与 Nosql

SQL 数据库是垂直可扩展的，而 NoSQL 数据库是水平扩展的。 SQL 数据库是基于表的数据库，而 NoSQL 数据库是文档、键值、图形或宽列存储数据库。 在多行事务中，SQL 数据库比 NoSQL 数据库表现更好，而 NoSQL 数据库可以更好地处理文档和 JSON 等非结构化数据。

数据是所有数据科学子领域的基础。 数据库管理系统 (DBMS) 是最常见的数据存储方式。 要与 DBMS 交互和通信，您必须使用它的语言。 DBMS 与 SQL（结构化查询语言）交互。 近年来，数据库开发中出现了一个新名词：NoSQL 数据库。 数据不能存储在非关系数据库的表或记录中。 它不是数据存储结构，而是为满足特定用户的需求而设计和优化的。

最常用的是面向列的表、面向文档的表、键值对和图数据库。 MongoDB 是可以在 Python 中使用的面向文档的数据库的示例。 人们普遍认为 NoSQL 数据库可以让您更灵活地开发数据结构。 SQL 数据库的结构更严格，灵活性更差，而关系数据库的结构更灵活。 从 SQL 开始，逐步升级到 NoSQL 可能是初学者的最佳选择。 每一种都有许多优点和缺点，您必须根据您的数据、应用程序以及使其更易于使用的因素来选择适合您的一种。 诚然，SQL 不如 NoSQL 或它今天的编写方式。 当你检查你的数据时，你会做出最好的决定。

一家拥有大量 600 多位客户的公司就是一个很好的例子。 因为将所有信用评分链接在一起很简单，关系数据库中的数据将是存储此信息的绝佳选择。 由于缺少连接，非关系数据库（如 MongoDB）可能不适合此任务。
MongoDB 具有存储数据的潜力，但无法以适合查询的方式将数据连接在一起。 这意味着该公司必须生成单独的查询以确定信用评分为 600 或更高的客户数量。
关系型数据库更适合这种情况。 它非常适合需要集成多条数据的复杂查询。

Nosql 数据库：优点和缺点

NoSQL 数据库的普及可以归因于它们本质上更具分析性。 它们旨在比传统关系数据库更有效地处理大量数据。 虽然 NoSQL 数据库比传统数据库有一些优势，但它们也有一些缺点。 作为第一步，不支持数据存储层次结构。 其次，键值存储在 SQL 数据库中要慢得多。