MDM 的 NoSQL 方法

MDM 系統通常包含大量相互關聯的數據實體。 NoSQL 數據庫可以提供靈活的架構，以適應 MDM 系統不斷變化的數據需求。 此外，NoSQL 數據庫可以橫向擴展以支持大量用戶和數據實體。

您可以在 MDM 中存儲一組主數據，從而允許您組織中的每個成員僅訪問相關位。 NoSQL 和 MDM 的概念是不兼容的——主數據庫是基於關係結構的。 就鍵值而言，這會很有趣，但與標準關係相比，它不會帶來太多好處。 Spectrum Master Data Hub 將 RDBMS 和 NoSQL 的所有優勢集成到基於圖形的 NoSQL 解決方案中。 該公司可以幫助您： • 為大批量處理（在多個函數中高速運行）實現基於 map-reduce 的實現。 如果不滿足 ACID，則無需擔心。 大型參考數據集可以存儲在內存中以進行內存緩存。

圖形數據庫可以保持符合 ACID 標準。 因為這個解決方案將允許我們將其與電子商務系統集成，我們將能夠獲得大量的主數據。 儘管這兩個概念現在無法融合，但未來是光明的； 有一些開箱即用且易於實施的解決方案。

什麼時候不應該使用Nosql？

此外，NoSQL 不支持動態操作。 不能保證該產品會產生酸性影響。 在這種情況下，您可能希望使用 SQL 數據庫。 如果您需要讓您的應用程序保持高速運行，則不應使用 NoSQL。

當 NoSQL 數據庫被優化時，最重要的數據請求被放置在更小的存儲空間中，佔用更少的 CPU 和 RAM 資源。 與其他類型的靈活技術相比，它們的適應性較差，成本效益更高，並且在規模上表現更好。 當一個或多個集合被非規範化時，它們的集合中就會有重複的數據。 結果，數據量更高，索引更新更頻繁，節點同步。 簡單的 NoSQL 服務器旨在確保最終一致性，而無需在發生更改時傳播索引或節點。 隱藏NoSQL 家族成員創建新索引是可能的（例如，RavenDB 創建自動索引）。 其他程序可以在不使用任何索引的情況下讀取 MongoDB 中的所有數據。

要訪問 NoSQL 數據庫，您必須了解其訪問模式。 如果數據庫結構仍然未知或更改過於頻繁，則可能需要進行修訂。 面向文檔的 NoSQL 數據庫不應該像 OLAP 系統所要求的那樣在原子級別使用，它對數據進行切片和切塊。 待續是解決 NoSQL 中缺乏數據完整性驗證的最佳方法（基於圖形的 NoSQL 除外）。 事實上， Amazon DynamoDB最近才符合 ACID 標準，這需要一些時間來適應。

由於缺乏模式定義，NoSQL 數據庫更難擴展。 能夠在不使用模式的情況下處理大量數據至關重要，但這在實踐中更難做到。
此外，NoSQL 數據庫在結構方面可能更難查詢。 這樣做的原因是模式在使用之前沒有定義，數據也沒有以標準化的方式排列。 因此，很難確定您要查找的信息。
NoSQL 數據庫的數據處理能力使其極其靈活。 雖然不需要在開始時指定模式，但數據庫不限制可以存儲的數據類型。 由於此功能，您可以根據需要添加新類型的數據。
NoSQL 數據庫有一個缺點，即它們不支持跨多個文檔的 ACID 事務。 擴展數據庫時，這可能很困難。 此外，由於無法定義模式，因此無法提前查詢 NoSQL 數據庫。

Nosql 數據庫的優缺點

在我看來，NoSQL 數據庫並不完美，也不應該完美。 除此之外，大多數 NoSQL 數據庫都缺乏作為關係數據庫標準功能的可靠性功能。 它被定義為在可靠性的世界中具有原子性、一致性、隔離性和持久性。 NoSQL 數據庫的缺點之一是 SQL 並不總是兼容。 當兩個數據庫組合在一起時，可能會導致兼容性問題，並使在 NoSQL 數據庫中查詢數據變得更加困難。 手頭的問題是使用 NoSQL 數據庫還是關係數據庫。 選擇正確的選項需要對其優點和缺點進行徹底檢查。

Nosql 數據庫最適合做什麼？

與多個數據庫相比，NoSQL 數據庫通常更有效地在一個數據庫中存儲結構化、半結構化和非結構化數據。

基於文檔的 NoSQL 數據庫存儲數據，而不是關係數據庫。 這些平台可以滿足現代業務需求，同時保持靈活性、可擴展性，並能夠快速響應不斷變化的數據管理需求。 文檔數據庫、鍵值存儲、寬列數據庫和圖形數據庫都是 NoSQL 數據庫的示例。 全球 2000 家企業正在迅速採用 NoSQL 數據庫來支持任務關鍵型應用程序。 有五種趨勢使得幾乎不可能構建可以與關係數據庫的功能競爭的關係數據庫。 由於其固定的數據模型，關係數據庫是敏捷開發的主要障礙，因為它無法執行敏捷開發所需的許多功能。 在 NoSQL 中，應用程序模型定義了數據模型。

沒有像 NoSQL 這樣的東西指定必須如何建模數據。 Json 是在面向文檔的數據庫中存儲數據的默認格式。 這減少了 ORM 框架的開銷並簡化了應用程序開發。 N1QL（發音為 nickel）是一種將 SQL 擴展到 JSON 的強大查詢語言，在 Couchbase Server 4.0 中引入。 這種編程語言可用於支持標準的 SELECT / FROM / WHERE 語句，以及聚合（GROUP BY）、排序（SORT BY）、連接（LEFT OUTER / INNER）等功能。 其強大的運營優勢可歸功於其橫向擴展架構和無單點故障。 隨著越來越多的客戶通過網絡和移動應用程序在線參與業務，他們能夠可靠地訪問信息變得至關重要。

與關係數據庫不同，NoSQL 數據庫易於設置、配置和擴展。 這些設備旨在處理各種任務，例如讀取、寫入和存儲信息。 此外，無論是針對小型和大型集群還是針對大型組，它們都可以進行大規模的管理和監控。 分佈式 NoSQL 數據庫包括數據中心之間的內置複製——不需要額外的軟件。 此外，它允許應用程序通過硬件路由器執行自己的故障恢復，避免等待數據庫發現故障並執行自己的恢復。 使用 NoSQL 數據庫來支持 Web、移動和 IoT 應用程序的情況正在迅速增加。

MongoDB 文檔不必存儲在特定的模式中，它們可以按任意順序存儲並且具有多種字段。 對於需要靈活性和可擴展性的應用程序來說，這是一個很好的選擇。 ACID 事務集是一組屬性，所有數據庫系統都必須滿足這些屬性才能被認為是可靠的。 如果沒有它們，數據一致性就很難保證。 在 MongoDB 等 NoSQL 數據庫中，通常不支持 ACID 事務。 這些屬性不適合在具有這些要求的事務中使用。 MongoDB 數據庫的結構方式與結構化數據不同。 此外，它們不常用於需要結構化數據庫的應用程序中。 因此，現代應用程序通常不適合需要 ACID 事務的 NoSQL 數據庫。

Nosql 數據庫可以用作數據倉庫嗎？

數據倉庫最常用於商業和金融行業，SQL 系統與它們配合得很好，因為模式是為結構化數據集格式化的。 從這個意義上說，數據倉庫通常與 NoSQL 數據庫不兼容，因為它們將 SQL 數據庫優先於 NoSQL 數據庫。

NoSQL 和數據倉庫就是兩個例子。 數據倉庫和 NoSQL 沒有太多相似之處。 根據他們唯一的共同概念，他們都能夠分析大量數據。 在數據倉庫中，事實和維度的數量通常非常大，實體的數量也是如此（可以在維度或 3NF 模型中生成）。

Nosql Dbs 可以支持什麼類型的數據？

值可以是字符串、數字、布爾值、數組或一般對象。 鍵值數據庫是一個更簡單的數據庫，其中每個項目都有鍵和值。 寬列存儲中的數據存儲在表、行和動態列中。

它可用於描述 SQL 的任何替代數據庫系統。 他們在其數據模型中使用的數據模型不同於關係數據庫中的傳統行列表模型。 所有 NoSQL 數據庫以及任何其他類型的數據庫都具有不同的特徵。 具有橫向擴展架構的文檔數據庫最常被使用最廣泛的組織使用。 該平台的各種用例包括電子商務平台、交易平台和移動應用程序。 MongoDB 和 PostgreSQL 的比較提供了對兩個領先的 NoSQL 數據庫的全面分析。 只需輸入列值即可快速計算出列式數據庫的值。

由於數據的寫入方式，它們很難保持一致。 優化圖數據庫以捕獲和搜索數據元素之間的連接是很常見的。 由於開銷低，它們不需要 SQL 來輸入多個表。

例如，MongoDB 將數據存儲在 JSON 格式的文檔中。 文檔易於閱讀和更新，並且可以並行複制和更新，因為它們可以在出現時被閱讀和更新。 許多大公司，包括 Facebook、Google 和 Netflix，都使用 MongoDB 作為他們的數據庫。 Redis 和其他鍵值存儲也是存儲數據的絕佳選擇。 通過使用鍵和值的排序列表以這種方式存儲數據。 鍵是字符串，而值是字符串或任何其他類型的值。 Redis 是一種開源 Redis 服務，被許多企業使用，包括 Twitter 和 Reddit。 具有大量列的數據庫稱為企業數據庫，例如 Cassandra。 通過這種方式，他們可以在更小的空間中存儲更多數據，從而實現擴展。 包括 Twitter 和 Pinterest 在內的幾家公司都在使用 Cassandra。 圖形數據庫，例如 Neo4j，是一種新型的 NoSQL 數據庫，它採用圖形模型來存儲數據。 圖用於表示複雜的網絡和關係。 IBM 和 Twitter 等公司使用 Neo4j 來管理他們的數據中心。 由於 NoSQL 數據庫靈活、可擴展、高性能和高功能，它們可用於範圍廣泛的現代應用程序，例如移動、Web 和遊戲，所有這些都需要出色的用戶體驗。

Nosql支持結構化數據嗎？

通常，NoSQL 數據庫提供靈活的模式，可以實現更快、更敏捷的開發。 基於靈活的數據模型，NoSQL 數據庫可以處理非結構化和半結構化數據。

Node Js 支持以下哪些 Nosql 數據庫？

數據庫對js的支持是通用的，不管是關係型數據庫還是NoSQL數據庫。 另一方面，Node 可以從 MongoDb 等 NoSQL 數據庫中獲益。

下面哪個Nosql數據庫適合做批量數據分析或者Olap？

Hadoop、NoSQL（不僅僅是 SQL）和其他腳本語言等大數據技術是批量分析數據庫的理想選擇。 對於分析，Hadoop 是分析大量冷數據集合的出色工具。

Nosql 數據庫示例

可以在 Cassandra、HBase 和 Hypertable 中找到基於列的 NoSQL 數據庫。

NoSQL 數據庫是一種不需要固定模式來管理數據的數據庫。 對於分佈式數據存儲，NoSQL 數據庫旨在滿足最高的存儲要求。 Twitter、Facebook 和 Google 都是使用 NoSQL 處理大量數據和構建實時 Web 應用程序的公司。 鍵值數據庫將數據存儲和檢索為一對鍵值。 這種類型的 NoSQL 數據庫通常與集合、字典、關聯數組或其他類型的 NoSQL 數據庫結合使用。 文檔類型最常用於 CMS 系統、博客平台、實時分析和電子商務。 大多數圖形數據庫用於社交網絡、物流和空間數據。

使用 MapReduce，用戶可以在 CouchDB 中定義視圖。 換句話說，如果分佈式數據存儲不提供超過三個保證中的兩個，它們將無法運行。 一致性很重要，因為無論執行操作後發生什麼，數據都應該是一致的。 即使服務器之間的通信不可靠，系統也應該繼續運行。

你應該決定哪一個？ 這是一個直截了當的答案。
SQL 數據庫是需要順序數據處理的基於表的應用程序的絕佳選擇。 它們也是需要集成結構化數據（例如客戶或產品信息）的應用程序的理想選擇。
NoSQL 數據庫的缺點是它們不太適合經常處理非結構化數據的應用程序。 它也更適合搜索引擎和社交媒體平台等必須快速處理大量數據的應用程序。
哪一個是最好的？ 它由應用程序決定。 如果您正在尋找基於表的數據庫，請選擇 SQL。 如果需要，NoSQL 數據庫是最佳選擇。

Nosql 數據庫的優缺點

NoSQL 數據庫有多種用途。 SQL 數據庫通常比用 HTML 編寫的數據庫更慢，但可擴展性更強。 此外，由於 NoSQL 數據庫比 SQL 數據庫更類似於 SQL 數據庫，因此更易於使用。 此外，NoSQL 系統更具適應性，允許更廣泛的應用程序和新用例。 儘管 NoSQL 數據庫有一些優點，但也有一些缺點。 一些人認為它們的功能不太適合某些類型的應用程序，包括用於數據管理和分析的傳統 SQL 數據庫。 總的來說，NoSQL 數據庫繼續流行，預計在未來也會如此。

Mongodb Nosql 數據庫

MongoDB 數據庫是沒有文檔層次結構的數據庫。 因此，它被稱為 NoSQL 數據庫（NoSQL = Not-only-sql），與 Oracle、MySQL 和 Microsoft SQL Server 等傳統關係數據庫有很大不同。

MongoDB 是使用最廣泛的 NoSQL 數據庫之一，它以 JSON 格式存儲數據。 就性能、可伸縮性和可用性而言，MongoDB 與 SQL、Oracle 和 Oracle 等其他數據庫腳本/編碼語言相似。 本章將介紹 NoSQL 的各種類型和優勢。

MongoDB 與 OrientDB 之爭已經升溫了一段時間。 雖然這兩個數據庫驚人地相似，但在做出決定時需要考慮一些重要的區別。 OrientDB 作為一個獨立的數據庫，並不提供 MongoDB 的所有功能。 MongoDB 數據庫還可以水平擴展，使數據庫大小保持在可及範圍內變得簡單。 OrientDB 是一個開源的 NoSQL 數據庫，作為 MongoDB 的替代品正變得越來越流行。 當您了解其 True Graph Engine 時，您將更好地理解圖形以外的數據類型。

Mongodb 的好處

MongoDB 的優點和缺點是什麼？
除了良好的擴展能力、對複雜數據結構的支持以及靈活性之外，MongoDB 還具有許多優勢。