Sql 和 Nosql 數據庫如何擴展

隨著 Web 應用程序的日益普及及其生成的數據量，對能夠快速高效擴展的數據庫的需求比以往任何時候都更加重要。 SQL 和 NoSQL 數據庫是尋求可擴展數據庫解決方案的開發人員最常用的兩種選擇。 SQL 數據庫已經存在了幾十年，是許多應用程序的傳統選擇。 它們使用固定模式，這意味著數據庫的結構是預先定義的，所有數據都必須符合該模式。 當數據集又大又復雜時，這會使 SQL 數據庫更難使用。 另一方面，NoSQL 數據庫相對較新，旨在處理大型複雜數據集。 它們具有靈活的模式，這意味著可以根據需要更改數據庫的結構。 這可以使 NoSQL 數據庫更易於使用，但這也意味著它們可能不如 SQL 數據庫可靠。 在可擴展性方面，SQL 和 NoSQL 數據庫各有利弊。 SQL 數據庫更難使用，但更可靠。 NoSQL 數據庫更易於使用，但可能不那麼可靠。

根據數據庫的類型，可以將不同的擴展技術和原則應用於數據庫。 擴展對於 NoSQL 和非 NoSQL 數據庫都至關重要，數據庫分片的概念是一個關鍵組成部分。 當服務器分佈式時，我們獲得了能夠存儲更多數據的好處，同時也繼承了分佈式系統的問題。 工程師將不得不手動編寫邏輯來處理大型機數據庫中的自動分片，因為它不支持它。 作為解決方案，在查詢服務和數據庫之前放置一個代理，例如負載平衡器。 如果分片太大，可以重新啟動代理，這樣可以更快地執行查詢。 人們普遍認為，擴展 NoSQL 數據庫是一個高度自動化的過程，只有最終用戶才能看到。

主從架構基於一次性交易，而基於分片的架構基於隨機交易。 針對從分片的讀取查詢將減少主分片上的負載。 我們可以在數據中心級別複製數據庫，以確保我們有備份。 節點可以通過交換信息相互通信。 節點與預定數量的其他節點通信是很常見的。 Cassandra 中的一個節點可以簡單地將其數據複製到其他節點中，因為這些節點被認為是平等的。 八卦協議是整個節點概念的一個子集。

您可能會放棄分佈式數據庫中的某些屬性以獲得更多屬性。 複製數據以保持可用性幾乎總是至關重要的。 一開始您的數據庫的一致性會略有不同，但隨著時間的推移會有所改善。 SQL 數據庫用於金融系統中更高精度的數據，而 NoSQL 數據庫用於不太重要的數據，例如視圖計數。

擴展數據庫的兩種方法是垂直擴展和增加現有數據庫機器的 CPU 或 RAM。 向數據庫集群添加更多機器以處理總數據的一個子集，以便水平擴展。

互聯網和雲計算時代促成了 NoSQL 數據庫的創建，這使得橫向擴展架構的實施變得更加容易。 橫向擴展架構需要將數據存儲和處理數據所需的工作分散到大量計算機上。

處理大量數據的能力也是有利的。 SQL 數據庫可以垂直擴展，允許您加載具有更多 CPU、RAM 和 SSD 能力的更大服務器。

Nosql 數據庫如何擴展？

由於 SQL 數據庫具有垂直可擴展性，因此您可以通過增加 SQL 數據庫的 RAM、SSD 或 CPU 來增加單個服務器的負載。 另一方面，NoSQL 數據庫是可水平擴展的，這意味著它們可以通過添加更多服務器來更輕鬆地處理增加的流量。

來自 Couchbase 的 Rahim Yaseen 向我們介紹了一些關鍵點。 大量數據湧入組織，他們正在尋找管理、存儲和利用這些數據的方法。 數據庫管理的關鍵決定是橫向擴展還是縱向擴展。 手動分片，其中每個註冊被分配到不同的亭，使註冊能夠分佈在多個登記亭。 因為有一個明確定義的預定義方案，所以它有效。 如果你有自動撥號，你需要去每個展位尋找姓 S 的人。一個文檔數據庫有許多關鍵的直接訪問模式，需要通過一個鍵直接訪問數據，然後通過一個鍵導航到另一個文檔。一個相關的鍵。 二級索引和查詢是處理分佈式數據時的兩大挑戰。

因為每個節點都必須參與查詢執行才能運行查詢，所以不需要使用 map-reduce 技術。 隨著數據量的增長，按 RDBMS 方式擴展變得越來越不實用。 大數據集下的縱向擴展架構的失敗幾乎肯定會導致一個大的故障點。 作為超大規模、無共享集群的典型例子，互聯網就是其中之一。

NoSQL 數據庫可以橫向擴展以滿足廣泛用戶的需求。 可以在任何機器上使用它們，而不需要專門的硬件。 因此，NoSQL 是需要快速擴展能力或不需要廣泛知識的系統的絕佳選擇。

SQL 數據庫如何擴展？

刻度是小數點右邊有一個值的數字。 例如，這個數字的精度為 5，小數位數為 2。在 SQL Server 中，數字和小數數據類型可以達到 38 位的最大精度。 早期版本中的默認 SQL Server 最大值為 28。

在這篇文章中，我將提供一些關於擴展傳統關係數據庫的基本想法和建議。 人們普遍認為，擴展應該使用更好的硬件進行垂直（在單個數據庫服務器上）。 選擇數據類型時，平衡效率和功能始終至關重要。 數據規範化和非規範化是考慮最佳數據類型的兩種基本方法。 在分析大量數據時，預處理數據可能是有益的。 當在表上使用適當的索引時，可以大大提高性能。 我們必須確切地知道我們的查詢規劃器如何處理我們的查詢，以確保它正確地執行工作。

當我們查看我們的數據結構時，我們可以決定是添加索引還是重寫我們的查詢。 SQL:1992 標準中定義的四種基本隔離級別將極大地影響我們使用數據庫系統的方式。 在決定應用層上的壓縮是否會提供所需的好處之前，您應該首先檢查數據的存儲方式以及是否需要壓縮。 因為在特定位置插入列需要很長時間，所以最好在表的末尾插入新列。 數據庫的引擎蓋可能已經堆滿了壓縮數據。 我們可以通過添加更多服務器來水平擴展寫操作，但我們也可以使用只讀副本來擴展我們的容量。 類固醇分區允許我們將部分數據庫表（分片）存儲在不同的服務器上。

分片是將數據存儲在數據庫中的過程。 另一個數據庫擴展，如 TimescaleDb 或 PostGIS，可用於提高數據處理和存儲效率。 可以將數據從一個系統傳輸到另一個系統並在那裡進行處理。 我們也可以將其發送到分析數據庫，例如 Hadoop 或 Clickhouse。 Apache Spark 發行版是一款免費開源的分佈式集群計算軟件，可用於大規模數據計算。 其他移動數據的方法包括複製數據庫、使用 SQL 提取數據等。 如果您選擇 AWS 或 Azure 等雲提供商，您應該知道它們不支持託管 SQL 數據庫。

當處理分佈在多個節點上的大型數據集時，這種限制會被放大。 這些數據集被 MySQL 集群分解成可管理的塊，並並行分發到節點。 如果數據庫隨時有快照，則不需要等待查詢返回結果。 因此，您可以利用這種可擴展性優勢來實時分析大型數據集，或批量處理數據。 MySQL Cluster 易於使用，是需要簡單操作的工作負載的絕佳選擇，讓您可以節省金錢和時間，同時保留與傳統關係數據庫相同的功能。 MySQL Cluster 是希望在不犧牲性能的情況下水平擴展數據庫的企業的絕佳選擇。 與傳統的關係數據庫系統不同，企業可以通過使用 MySQL Cluster 來節省金錢和時間。

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Nosql 或 Sql 更具可擴展性嗎？

在大多數情況下，SQL 數據庫可以垂直擴展。 單個服務器可以升級為具有更多 CPU、RAM 或 SSD 容量以處理更多流量。 NoSQL 數據庫可以水平擴展。 通過分片，您可以增加 NoSQL 數據庫中的服務器數量，從而處理更多流量。

隨著應用程序變得越來越複雜，它們需要更多的可擴展性。 還應考慮可以高效、輕鬆地擴展的數據存儲。 兩者之間的主要區別在於數據庫應該是“ASL”還是“NoSQL”。 SQL 數據庫已經存在了很長時間，而 NoSQL 數據庫以其易於擴展而聞名。 NoSQL 數據庫中的每個操作都需要使用分片。 每個數據操作都必須包含一個限定方法，它標識數據所在的節點。 數據存儲在多台機器上，即使在低功率機器上也可以更輕鬆地進行數據操作。

為了更輕鬆地擴展NoSQL 存儲，使用了簡單的商用機器。 基於 NoSQL，用戶假設他們將預先規劃和構建數據，以便可以從同一節點一次獲取特定操作所需的所有數據。 數據也必須跨節點規範化（用於操作的預煮數據）才能規範化。 在 NoSQL 中，您可以連接文件，但不要指望具有優化結構的 SQL 樣式連接。 NoSQL 世界中的應用程序相信數據一致性會隨著時間的推移得到保證。 對於 NoSQL 系統來說，提供開關以對一致性進行更改並超出要求是有意義的。 與任何其他方面一樣，任何架構決策的一個重要方面是查看用例並選擇正確的數據存儲。

選擇正確的數據庫至關重要，因為它需要大量的用戶。 MongoDB、Apache HBase 和 Cassandra 是 NoSQL 數據庫，可以比標準數據庫更快地部署。 原因是它們不遵守 ACID 模型，這會導致性能下降。 另一方面，NoSQL 數據庫能夠在需要時以高水平執行。 選擇數據庫時，請確保它適合您的需要。

為什麼使用關係數據庫？

垂直擴展數據庫非常有意義，因為它受到良好保護並且具有低延遲。 與符合 ACID 的關係數據庫相反，非關係數據庫在性能和可伸縮性方面缺乏一致性和安全性。 NoSQL 數據庫是水平擴展的絕佳選擇，因為它對服務器數量沒有限制，並且由於處理速度低，可以快速擴展。

為什麼sql不能橫向擴展？

SQL 不可水平擴展，因為它是關係數據庫管理系統(RDBMS)。 RDBMS 並非設計用於水平擴展。 它們旨在垂直擴展，這意味著它們旨在通過向單個服務器添加更多資源（CPU、內存等）來進行擴展。

為什麼 Nosql 更適合橫向擴展？

NoSQL 數據庫可以水平擴展。 除了處理更高的流量外，分片還允許您向 NoSQL 數據庫添加更多服務器。 眾所周知，NoSQL 數據庫是大型且頻繁變化的數據集的首選，因為它們的水平擴展能力超過了垂直擴展能力。

如何擴展 Nosql 數據庫

擴展 nosql 數據庫是一個通過添加更多資源來增加系統容量以處理增加的工作負載的過程。 擴展 nosql 數據庫的過程可以分為兩種主要方法：垂直擴展和水平擴展。
垂直擴展是向系統中的單個節點添加更多資源的過程，例如添加更多 CPU 內核、內存或存儲。 這種方法可用於增加 nosql 數據庫的容量以處理更多數據或更多用戶。
水平擴展是向系統添加更多節點的過程。 這種方法可用於增加 nosql 數據庫的容量，通過向系統添加更多節點並在節點之間分配工作負載來處理更多數據或更多用戶。

如果您有一個可用的 Node.js 環境，您將能夠完成本教程。 我創建了一個名為 nodejs-dynamodb-sample 的文件夾，其中包含我導入的 DynamoDB 文件。 請查看我的 GitHub 頁面以獲取示例鏈接。 示例應用程序可用於從 DynamoDB 搜索和檢索電影數據。 在本文中，我們將使用 Amazon 的身份和訪問管理 (IAM) 服務將數據存儲在 S3 中並訪問 Amazon Web Services (AWS) 上的 DynamoDB。 您必須先註冊並創建用戶才能使用亞馬遜的 IAM 服務。 您可以通過輸入電影的名稱和年份來創建新的 POST /movies 帳戶。

如果您想跟踪特定年份的電影，請輸入一個鍵控字段。 然後，您可以繼續基於此創建您自己的應用程序。 如果您在表使用後不刪除它們，則可能會產生 AWS 託管和服務成本。 當您訪問 Amazon Web Services 上的 DynamoDB 控制台時，您可以看到您在 AWS 中有多少存儲空間。 您可以在 Items 表上查看表中的項目，從您的應用程序訪問指標，並通過單擊“電影”查看估計的每月費用。 這個練習的代碼可以在我的 GitHub 頁面上找到，https://github.com/adamfowleruk/nodejs-dynamodb-sample。

Nosql和Sql數據庫的優缺點

由於各種原因，NoSQL 數據庫已經成為傳統 SQL 數據庫的替代品。 擴展過程在很大程度上對最終用戶是不可見的，因為它在設計時就考慮到了擴展性。 因此，它們非常適合需要高吞吐量或低延遲的應用程序。 NoSQL 數據庫更適合非結構化數據，例如文檔，而 SQL 數據庫更適合多行事務。 通常，在每種類型的數據庫中處理事務的方式是不同的。 SQL數據庫以表行區分事務，NoSQL數據庫以文檔區分事務。 雖然這種差異並不總是很明顯，但在某些情況下可能很重要。

Nosql如何橫向擴展

Nosql 數據庫被設計成可擴展的，這意味著它們可以處理越來越多的數據和流量而不會減慢速度。 他們實現這一目標的一種方法是水平擴展，這意味著根據需要向系統添加更多服務器。 這與垂直擴展形成對比，垂直擴展意味著添加更強大的服務器。

Nosql 數據庫更容易橫向擴展

因為 NoSQL 數據庫是無模式的，所以更容易水平擴展，因為對象可以存儲在不同的服務器上而不必連接行。 作為水平擴展的一部分，您從多個服務器加載系統的數據庫。

Sql 和 Nosql 的區別

SQL 數據庫是使用結構化查詢語言存儲和檢索數據的關係數據庫。 NoSQL 數據庫是不使用結構化查詢語言的非關係數據庫，通常比 SQL 數據庫更具可擴展性和性能。

結構化查詢語言 (SQL) 是關係數據庫管理系統最常用和流行的編程語言之一。 在 NoSQL 模型中存儲和檢索的數據比表格形式更容易訪問。 列出的這兩種產品都充分了解了它們的優缺點，以便您清楚地了解它們的優缺點。 SQL 是 RDBMS 最流行的編程語言，用於存儲非結構化、半結構化和結構化數據，而 NoSQL 是最流行的用於存儲結構化、非結構化和半結構化數據的編程語言。 根據您的要求和您正在進行的項目，哪個更好是一個不錯的選擇。 這兩種類型之間存在區別：前者側重於具有數據一致性和 ACID 屬性的複雜查詢，而後者是基於對象的，可以處理範圍廣泛的數據類型。