如何在 NoSQL 數據庫中存儲結構化數據

NoSQL 數據庫常用於存儲非結構化數據，但也可用於存儲結構化數據。 在 NoSQL 數據庫中存儲結構化數據有幾種不同的方法，最合適的方法將取決於具體數據和期望的結果。 在 NoSQL 數據庫中存儲結構化數據的一種方法是使用面向文檔的方法。 這意味著數據存儲在文檔中，然後將其組織成集合。 在 NoSQL 數據庫中存儲結構化數據的另一種方法是使用鍵值方法。 這意味著數據存儲在鍵值存儲中，其中每個鍵對應一個值。 最後，面向圖的方法也可用於在 NoSQL 數據庫中存儲結構化數據。 這意味著數據存儲在圖中，其中節點代表數據，邊代表數據之間的關係。

“非結構化數據”一詞具有廣泛的含義，可能對不同的人有不同的含義。 RDBMS，因為它希望你定義一切，希望你以一種預先的方式這樣做（特別是，例如，很難管理具有列名和類型的數據（例如這個）。當用戶上次訪問時一個特定的國家，您想知道他們訪問它的頻率。在 No. SQL 數據庫中，可以以單元格名稱對應於表名稱的方式對錶進行建模。BLOB 可以安全地存儲在任何RDBMS中，包括Oracle數據庫和其他關係數據庫。CLOB和BLOB的情況下不能指定鍵值。因為它們是半結構化的（JSON，XML，不是所有字段都知道），所以它們是有區別的由於它們的非結構化性質。

NoSQL 數據庫經常用於處理半結構化數據。 IIoT 設備實時生成結構化、非結構化和半結構化數據。 當結構由賣方定義時，管理和處理結構化數據很簡單。

Hadoop 可以幫助公司構建和理解隱藏在從各種來源生成的大量數據中的模式和趨勢，尤其是在海量數據時代。 顯而易見，Hadoop 對非結構化數據的優越能力怎麼強調都不為過，但它也可以用來解決複雜的結構化數據問題。

對於處理和分析大量不同的非結構化數據（例如大數據）的企業，NoSQL 是更好的選擇。 NoSQL 數據庫在存儲數據方面沒有與關係數據庫相同的限制。

Mongodb可以存儲結構化數據嗎？

是的，MongoDB 可以存儲結構化數據。 它通過使用 BSON（二進制 JSON）以二進制格式存儲數據來實現這一點。 BSON 是 JSON 的超集，因此任何 JSON 文檔都可以存儲在MongoDB 數據庫中。

例如，由於各種因素，MongoDB 近年來越來越受歡迎。 數據無法結構化且必須以靈活方式存儲的大規模應用程序非常適合雲存儲。 由於 MongoDB 被歸類為非結構化數據庫，因此它採用不同的數據存儲方法。 因為 JSON 是一種可以以多種方式格式化的數據類型，所以文本文件和其他非結構化資產都以這種格式保存。 MongoDB 非常適合處理大量數據，因為它就是為此目的而構建的。 MongoDB 可以輕鬆處理大量數據，因為它在物理上是不可能處理的。

Nosql存儲什麼類型的數據？

NoSQL 數據庫用於存儲非結構化數據，這意味著它不適合傳統的表格格式。 這可能包括社交媒體帖子、評論、圖像或任何其他不適合傳統數據庫結構的內容。 由於 NoSQL 數據庫更加靈活，因此對於需要快速輕鬆訪問大量數據的應用程序來說，它們是一個不錯的選擇。

術語“非關係數據庫”是指沒有固定結構的數據庫。 鍵值存儲、面向列、基於文檔、圖形和圖形數據庫是最常見的數據庫類型。 在 NoSQL 世界中，鍵值數據庫是使用起來最簡單的數據庫類型之一。 使用一組簡單的函數存儲、收集和刪除數據。 鍵值存儲數據庫沒有可以使用的查詢語言。 數據類型由處理它們的應用程序的要求決定。 鍵值數據庫最常見的用例是記錄需要登錄的應用程序中的會話。

除了更一般的用例之外，購物車還允許電子商務網站存儲有關每個用戶購物會話的數據。 當假日銷售和特別促銷活動進行時，鍵值存儲的可擴展性非常有用。 此外，該系統具有內置冗餘，因此購物車中的任何物品都不會丟失。 鍵值數據庫服務於一個特定的目的，包括一些增加價值同時限制其他人的特性。

MongoDB 編程語言不僅流行，而且非常靈活。 因此，您可以擴展服務器的數量來處理額外的負載。 除此之外，MongoDB 的複制功能確保數據始終是最新的並且位於多個位置。 因此，對於希望保持數據可靠和一致的大型組織來說，MongoDB 是一個非常有吸引力的選擇。

Nosql是非結構化數據還是半結構化數據？

非關係數據庫用於存儲 NoSQL 中的結構化和非結構化數據（而不僅僅是結構化查詢語言）。 由於具有高可擴展性和易於搜索的特點，NoSQL 非常適合非結構化數據。

數據可以以多種格式存儲，例如電子表格、文本和視頻，甚至音頻文件。 它是一種存儲在存儲器中的數據類型，預計在存儲之前具有一些預定義的結構。 非結構化數據集是一種無法存儲在關係數據庫中的數據集，因為它缺少預定義的數據模型。 非結構化數據是一個術語，指的是非結構化數據，它是非結構化的，但包含某種形式的元數據，可用於查找數據的結構或數據的層次結構。 機器學習和人工智能領域的工程師和科學家使用機器學習和人工智能等技術分析此類數據，以提取意義（甚至高級結構）。 它包括格式相似的電子郵件和其他文檔，但包含允許用戶在特定級別訪問特定信息的元數據，而不管格式如何。 我們在本文中涵蓋了每種不同類型數據的一些真實示例，並且我們還研究了它們在現代組織中的使用方式。

結構化數據通常存儲在數據庫中（稍後用於數據倉庫）。 非結構化數據存儲在非關係數據庫或數據湖中，因為沒有必須遵循的預定義模式才能對數據進行分類。 對於半結構化和基於層次結構的數據，MongoDB 是一個不錯的選擇。

數據庫 NoSQL 系統因其可擴展性和靈活性而越來越受歡迎。 除了半結構化和非結構化數據之外，這種存儲數據的方法非常適合非結構化和半結構化數據。 因為以更敏捷的方式更容易處理數據，所以它們是迭代開發的理想選擇。

非結構化數據存儲

非結構化數據存儲系統是一種文件系統，不會對其存儲的數據強加任何結構。 數據只是存儲為一個平面文件，沒有文件系統強加的結構。 這種類型的存儲系統通常用於存儲不需要以任何特定方式組織的文本或二進制數據，例如圖像。

此類別包括大約 80% 的非結構化數據。 非結構化數據的數量、種類和速度使其難以存儲。 傳統上為處理大量非結構化數據而構建的存儲系統將來可能無法這樣做。 因此，您的數據存儲基礎架構必須能夠處理大量事務並能夠擴展。 在開發大數據項目時，企業提前計劃存儲非結構化數據至關重要。 選擇敏捷、經濟高效、可擴展且針對各種用例量身定制的存儲基礎架構至關重要。 Nosql (Norelational) 數據庫是存儲此信息的絕佳方式。

MongoDB Atlas 或其他雲數據庫，例如 MongoDB 即服務 (DaaS)，都是很好的選擇。 MongoDB 數據庫以基於文檔的 BSON（類 json）格式存儲數據。 文檔的屬性根據其數據類型而有所不同。 由於數據已備份且可複制，因此文檔存儲具有高度可擴展性並可用於設計。 MongoDB Atlas 數據庫即服務平台使用 AWS、Azure 和 Google Cloud 等主要雲平台來存儲數據庫。 在可以訪問數據倉庫之前，應對非結構化數據執行提取、轉換和加載步驟 (ETL)。 數據倉庫處理和存儲來自各種來源的數據，以確保它已準備好進行分析。 數據湖以其本機格式存儲所有數據，這是原始數據和已處理數據的混合。

由於其簡單、輕量級和易於處理，JSON 非常適合存儲非結構化數據。 它可以輕鬆轉換為多種格式，包括 HDFS、Cassandra 和 MongoDB，所有這些都受此應用程序的支持。 由於不需要加入數據，我們的解決方案實施起來很簡單。 通過使用 json_archive 函數，我們可以為每個 JSON 對象創建單獨的文件。 關係數據庫可以以多種方式存儲非結構化數據。 首先，關係數據庫是存儲和查詢大量非結構化數據的最有效方式。 它們支持對大量數據進行高效壓縮，並且在許多情況下包括查詢語言、語義和其他服務於特定數據類型的機制。 其次，關係數據庫的結構方便了數據查詢。 每條記錄都存儲為關係數據庫中的單個 JSON 對象，並且其所有數據都存儲為一個。 無論您是要查找特定記錄還是完整的記錄集，您都可以找到所需的信息。 關係數據庫的第三個優勢是它能夠處理大量數據。 除了能夠存儲數千萬條記錄外，它們還能夠處理複雜的查詢。

非結構化數據：存儲內容、位置和方式

儘管非結構化數據可以以任何格式存儲，但它通常以文本或非文本格式存儲。 通常，非結構化數據需要更大的存儲容量，因為它不適合預定義的結構。 雲存儲提供安全性和從任何位置訪問數據的能力，使其成為非結構化數據的絕佳選擇。 使用文件存儲是存儲大量數據以便組織它們的好方法。 該軟件基於路徑存儲，即使用文件夾和目錄來存儲數據。 如果要找到數據，了解數據在文件存儲系統中的位置至關重要。