如何在 NoSQL 數據庫中創建表

已發表: 2022-11-23

在 NoSQL 中，數據存儲在鍵值對、文檔、列或對像中。 使用NoSQL 數據庫的主要目的是為了可擴展性和靈活性。 那麼，如何在 NoSQL 數據庫中創建表呢？ 有幾種方法可以在 NoSQL 數據庫中創建表。 最常見的方法是使用鍵值存儲，這是一種 NoSQL 數據庫。 在鍵值存儲中，每條數據都存儲為鍵值對。 鍵用於標識數據，值是實際數據。 在 NoSQL 數據庫中創建表的另一種方法是使用文檔存儲。 文檔存儲是一種將數據存儲在文檔中的 NoSQL 數據庫。 每個文檔都是鍵值對的集合。 鍵用於標識文檔，值是實際文檔。 最後，您還可以使用對象存儲在 NoSQL 數據庫中創建表。 對象存儲是一種將數據存儲在對像中的 NoSQL 數據庫。 每個對像都是鍵值對的集合。 鍵用於標識對象，值是實際對象。

NoSQL 數據庫非常通用且適應性強。 在本文中，我們將學習如何創建和查詢 Oracle 和 Amazon DB NoSQL 數據庫。 由於 Amazon DB 作為鍵值存儲的地位，它使用鍵來完成查詢請求。 因為這種方法，從頭開始也比較簡單。 Oracle NoSQL 數據庫專為高性能和高流量應用程序而設計。 例如，大數據和融合中間件就是包含它的 Oracle 產品示例。 在此環境中創建數據庫稍微複雜一些，只是因為它缺少與 AmazonDB 相同的接口。

如果要創建表，則必須使用 NoSQLClient#tableDDL 方法。 它是一個強大的工具，可供數據科學家和分析師使用。 要創建查詢，請使用 NoSQLClient#define 方法。 QueryResult 的 Promise 是一個返回結果的 Javascript 對像數組。 數據庫查詢語言往往非常豐富，所以你可以掌握它們。

Nosql 可以有表嗎？

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文檔的結構可以是相同的，也可以是不同的類型。 數據庫 SQL：NoSQL 數據庫中的數據可以存儲在具有類似於 RDBMS 的行和列的表中，但列的名稱和格式因行而異。 寬列數據庫顯示彼此相關的數據列。

NoSQL 在 2011 年被命名為系統架構中的下一件大事。許多 NoSQL 數據庫有不同的風格：其中一些甚至有表。 數據無法關聯，因為他們都同意。 您也可以在 NoSQL 數據庫中使用 SQL。 的確，NoSQL 和 SQL 在很多方面是兼容的。 因此，與傳統框架相比，NoSQL 不太可能導致原子性、一致性、隔離性或持久性。 作為數據分片的結果，受信任的管轄區可以將一些數據發送到不受信任的管轄區以換取少量數據（如果有的話）。

當您使用 NoSQL 數據庫時，您可以使用分片在多台機器上對數據進行分區，確保正確的數據在您需要時位於正確的位置。 數據可以在這些系統中存儲很長時間，因為它們不會隨著時間的推移發生太大變化或發生劇烈變化。 因為數據只是一個文件，所以您可以輕鬆地從網絡上的其他服務器複製備份。 儘管傳統數據庫提供了必要的約束、一致性和保護措施，但仍有許多應用程序需要這些特性。 在傳統的關係數據庫世界中，NoSQL 數據庫所承諾的新穎性隨著時間的推移而褪色。 從關係數據庫過渡到 NoSQL 數據庫是一項真正的任務，選擇合適的提供商和管理器可能很困難。 這些數據庫對需要 NoSQL 提供的那種速度的大公司有很高的需求，對 NoSQL 專家的需求也很高。 如果你能幫助別人的數據庫運行No relational or No non- relational databases ，就可以獲得一份不錯的薪水。

此方法使您能夠快速輕鬆地訪問所需的數據，而無需篩選整個表。 當您需要快速定位特定數據時，此方法特別有用。 列式數據庫的優點之一是速度快。 因為它們比關係數據庫更快地讀取和寫入數據，所以它們變得更快。

Nosql中的表叫什麼？

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這個問題沒有明確的答案，因為不同的 Nosql 數據庫的表可能有不同的命名約定。 但是，人們普遍認為 Nosql 數據庫中的表通常稱為“集合”。

另一方面，SQL 數據庫是表格形式的，並且以與 NoSQL 數據庫不同的方式處理數據存儲。 NoSQL 的主要特性包括簡單的設計、無縫的水平擴展和精細的可用性控制。 儘管 NoSQL 提供了許多優點，但也有一些缺點。 對於事務管理等應用程序，傳統數據庫是比基於雲的數據庫更好的選擇。 儘管關係數據庫仍在各種業務功能中使用，但 NoSQL 數據庫越來越受歡迎。 NoQL 數據庫現在被各個垂直行業的企業用來處理他們的實時雲、網絡和大數據應用程序。 在 NoSQL 解決方案中實現具有一致節點的無服務器、對等架構是可能的。

新版本提高了性能，允許更快的讀寫時間和數據的連續可用性。 NoSQL 數據庫可以是一個五層系統，每個系統都有自己的優點和缺點。 儘管沒有“理想”的數據庫類型，但企業應根據業務需求進行選擇。 從本質上講，NoSQL 中的鍵值對指的是哈希表，它使用唯一的鍵作為指向特定數據項的指針。 Dynamo、Redis、Riak、Tokyo Cabinet/Tyrant、Voldemort、Amazon SimpleDB 和 Oracle BDB 只是 NoSQL 數據庫的幾個例子。 基於列的 NoSQL 數據庫與基於列的數據庫的工作方式類似，因為每一列都是單獨處理的。 這些數據庫主要用於商業智能、數據倉庫、借書證目錄和 CRM 等。

NoSQL 數據庫是多層次的，並以圖形模型作為其主要結構。 在存儲過程中，節點關係存儲為邊，而節點關係存儲為節點。 由於現有數據集，這裡可以快速形成關係。 受益於此類數據庫的應用程序包括社交網絡和空間數據分析。 面向文檔的 MongoDB 是一個 NoSQL 數據庫，具有可以存儲文件的動態模式。 文檔索引、轉換和組合可以使用 CouchDB 的 JSON 數據交換格式，JavaScript 用於索引、轉換和組合文檔。 除了鍵值和JSON 表數據模型外，Oracle NoSQL 數據庫還支持鍵值和 JSON 表數據模型。

它旨在在本地或云端運行。 InfiniteGraph 是一個非常專業的圖形數據庫，包含基於模型的圖形數據。 它是雲驅動的、可擴展的，並且能夠處理各個級別的高吞吐量數據，包括平臺本身。 查詢語言旨在處理複雜的圖形和基於值的查詢。 醫療保健、電信、網絡安全、金融、製造和網絡是該解決方案最常見的應用。

與結構化數據相比，無模式存儲為分析提供了更靈活、更靈活的數據模型。 由於數據無法規範化，因此搜索數據庫的模式定義價值較低。 文檔文件可用於生成將數據聚合到特定文檔中的查詢。 基於雲的存儲平台（例如 Azure Table）可用於存儲非關係結構化數據。 因為它是無模式的，所以您可以輕鬆調整數據以滿足應用程序變得更加複雜的需求。 此外，NoSQL 搜索數據庫專為分析半結構化數據而設計，而表存儲提供了一種更靈活、更靈活的方法來分析半結構化數據。

在集群中組織數據的三種方法

Cassandra 將數據組織成跨節點集群複製的表，並且數據的組織方式易於閱讀。 每個Cassandra 表都由一個架構來區分，該架構定義了可以在表中使用的列和數據類型。 表通常組織成集群，每個實例管理總表空間的一個子集。 HBase 按物理位置組織數據並將其存儲在物理位於集群中的表中。 模式定義了可以存儲在表中的列和數據類型，以及相應的列和數據類型。 在 HBase 實例中，表通常被組織成區域，每個實例服務於整個表空間的一個子集。 在 Hypertable 集群中，數據被組織成物理存儲在集群節點上的表。 表通常排列在分片中，每個實例管理總表空間的一個子集。