NoSQL 是您應用程序的正確選擇嗎？

這個問題沒有明確的答案，因為它取決於應用程序的特定需求。 但是，可以遵循一些一般準則。 如果數據結構不佳或者需要頻繁更新，那麼 NoSQL 解決方案可能是更好的選擇。 NoSQL 數據庫也比傳統的關係數據庫更具可擴展性。

有一些工具和技術今天比一年前更適合您的應用程序，但明天可能就沒那麼好了。 為應用程序選擇合適的數據庫不僅重要，而且困難重重。 我們將在本文中討論一些非關係數據庫選項，以及如何選擇一個而不是另一個。 NoSQL 數據庫已經存在了很長時間，最早出現在 1960 年代，但它們的名字是在 21 世紀初創造的。 關係數據庫中的數據是固定的，並以固定和預定​​義的結構預定義。 沒有必要指定哪些數據類型與 NoSQL 數據庫兼容。 它基於具有無主對等計算的開源 NoSQL 數據庫。

數據在集群中的多個節點之間進行分區和平衡，以達到最佳效果。 只要執行幾個簡單的命令，新服務器就會被添加到集群中。 此外，通過使用可伸縮性，您可以讓數據無限期地正常運行，這非常有用。 當服務器端應用程序的所有其他組件都設計為無縫且快速集成時，NoSQL 數據庫中的數據不會面臨風險。 由於 NoSQL 處理大量數據的速度非常快，因此非常適合需要它的應用程序。 SQL 數據庫最適合某些項目，而 NoSQL 數據庫最適合其他項目。

NoSQL 最吸引人的特性之一是它的可擴展性、簡單性和低級代碼。 NoSQL 平台缺乏以下缺點：它們不太成熟，靈活性較低，並且需要較少的數據存儲。 因此，查詢不太靈活。 NoSQL 的目標不是自行擴展。

NoSQL 在數據存儲的靈活性方面有很多優勢。 與大多數其他數據結構方法一樣，傳統的 RDMS 依賴於靜態數據結構； 然而，最佳做法要求在開始任何編碼之前建立數據庫模式。

如果有多行事務和復雜連接，通常建議使用 RDBMS。 例如，文檔（或複雜對象）語句可以鏈接到 NoSQL 數據庫（如 MongoDB）中的多個表，這意味著一致性。

SQL 數據庫是處理結構化數據的最佳選擇，因為它們可以處理所有類型的數據，而 NoSQL 數據庫可以處理所有類型的數據（無論是結構化數據還是非結構化數據）。 與 NoSQL 數據庫相比，SQL 數據庫是複雜查詢的更好選擇，但它們在處理複雜查詢方面不如 NoSQL 數據庫有效。

您什麼時候會選擇 Nosql 數據庫？

選擇 NoSQL 數據庫而不是 SQL 數據庫的原因有很多。 一些原因包括：數據是非結構化的或結構未知的，數據很大或增長很快，數據需要高度可用或可擴展，或者數據正在被許多用戶同時訪問。

長期以來，關係數據庫一直是數據存儲的標準。 非關係數據庫可能是下一件大事。 該數據庫的非結構化性質需要從關係數據庫進行重大轉變。 在存儲大量數據方面，數據庫比文件系統更靈活。 使用非關係數據庫，開發人員可以快速輕鬆地創建數據庫系統。 它們通過 CAP 定理 [一致性、可用性和容差分區] 及其行為來區分。 SQL 有多種方言，但大多數使用的句法和文法與標準 SQL 語言中使用的語法和文法相似。

可以使用動態模式為 NoSQL 數據庫提供替代結構。 文檔數據庫、鍵值存儲、列式數據庫和圖形數據庫是 NoSQL 數據庫的四種類型。 NoSQL 數據庫基於一組稱為 CAP 定理的算法。 SQL 數據庫以上述特徵區分。 初學者可以在 Internet 上找到各種指南。

以靈活模式存儲大量數據的 NoSQL 數據庫可能會因數據結構缺乏一致性和靈活性而失敗。 在查詢效率方面，它們不如關係數據庫高效，並且需要大量時間來設置和查詢數據。 對於需要更快的數據處理和查詢能力的企業，以及需要對結構化數據進行複雜查詢的企業，NoSQL 數據庫是更好的選擇。

我應該選擇 Nosql 還是 Sql？

NoSQL 查詢運行起來快速且簡單，但速度要慢得多。 這是由於您的高交易量。 SQL 數據庫更穩定並保證數據的完整性，使其成為重型或複雜事務的更好選擇。 您必須確保 ACID 合規。

選擇關係型和非關係型數據庫是 DBA 可以做出的最重要的決定。 這兩個數據庫之間有許多區別，了解它們對於做出使用哪個數據庫的明智決定至關重要。 採用動態模式設計的 NoSQL 數據庫更適合處理大量數據，因為需要靈活性。 根據要求，它們可以是鍵值對、基於文檔、圖形數據庫或寬列存儲。 因此，可以在沒有定義結構的情況下創建文檔，允許每個文檔都有自己的結構。 關於 NoSQL 有很多問題，尤其是在涉及大數據和數據分析時。 一些 NoSQL 數據庫需要社區支持，而另一些則需要外部專家協助設置和管理數據庫。

NoSQL 可以自行讀寫數據，但速度不如 SQL。 谷歌、雅虎、亞馬遜和許多其他公司已經為大數據創建了 NoSQL 數據庫。 現有的關係數據庫無法處理當今數據日益增長的處理需求。 NoSQL 數據庫可水平擴展，因此可以根據需要變得更大、更強大。 它適用於沒有特定模式定義的應用程序，例如內容管理系統、大數據應用程序和實時分析。

有兩種類型的數據庫：SQL 數據庫和 NoSQL 數據庫。 哪個適合我？
供應商之間的 SQL 數據庫通常具有更高的可靠性和支持，因此，它們更有可能包含在您的默認數據庫配置中。 在某些情況下，NoSQL 數據庫速度更快且可擴展性更強，因此非常適合具有高速要求的應用程序。
根據我們的測試，在鍵值存儲方面，NoSQL 數據庫的性能優於 SQL 數據庫。 NoSQL 數據庫可能不完全支持 ACID 事務，這可能會導致數據之間的不一致。 在做決定時，您應該考慮速度和可靠性的好處。
這兩個數據庫最好的方面之一是它們可以用於多種目的。 你可以選擇拿走哪一個。

Nosql 數據庫：好的、壞的和最好的選擇

NoSQL數據庫除了數據模型靈活、可水平擴展、查詢性能優異外，比關係型數據庫更靈活易用。 由於它們的靈活性，這些系統中的模式對於初學者來說是一個不錯的選擇。 儘管 NoSQL 數據庫存在劣勢，但它們的發展不如 SQL 數據庫，因此對於有經驗的開發人員來說，從 SQL 入手可能是最好的選擇。 它最終取決於您的喜好和需求。

為什麼 Nosql 數據庫並不總是一個好的選擇？

事務型 NoSQL 並不總是提供原子性、一致性、隔離性和持久性等 ACID 屬性。 大多數關係數據庫都有 ACID，它確保數據在傳輸時在整個數據庫中保持一致。

首次引入 NoSQL 技術時，數據庫無法滿足規模要求。 除了冷存儲和批量訪問外，NoSQL 還使 PB 級數據可訪問且具有成本效益。 由於急於解決大數據挑戰，NoSQL 放棄了數據庫的核心功能，這些功能使它們具有高性能和易於使用的特點。 因為這是擴展的唯一方式，所以它成為谷歌、Facebook、微軟和雅虎構建大型系統的唯一選擇。 MySpace 在 2000 年代末迅速發展，需要使用大量 SQL Server 來管理其擴展。 因此，很明顯，這些新的數字服務需要一種新的方式來攝取、管理和顯示數據。 在這兩種情況下都使用 ACID 和 BASE 模型。

這被稱為 ACID，代表原子、一致、隔離和長期。 當一個系統普遍可用、具有軟狀態並且在某種程度上是一致的時，它被稱為基礎。 當應用程序在進行任何更改之前不需要等待寫入出現時，一致的寫入更容易維護。 架構師和開發人員應該可以選擇在數據系統中設置一致的一致性級別。 一致性是成功的必要組成部分，但它不是唯一的解決方案。 良好的模式設計需要仔細規劃，並且需要設計人員付出高水平的努力。 缺少模式允許工程師更快地將數據放入系統。

儘管如此，它還是讀者想出解決方案的催化劑。 文檔數據存儲（和鍵/值）應該是現代數據庫的一個特性，而不僅僅是產品的一個可選特性。 MongoDB 的設計基於簡化軟件安裝和首次使用體驗的概念。 然而，事實證明，關係模型本身就非常強大。 在任何不是最微不足道的系統中，您總是必須返回並以不同的方式查看數據。 在過去十年中，NoSQL 在試圖讓世界變得更美好方面取得的成功有限。 特別是，在任何類型的服務級別協議下執行分析查詢時，具有良好的性能至關重要。

另一個挑戰是管理分佈式系統的難度，其龐大的規模加劇了這一挑戰。 有些人在關係思維的世界裡接受過訓練和教育。 SingleStoreDB Self-Managed 7.0 包括快速同步複製功能以及同步持久性。 在這種情況下，它使用兩階段提交來確保 DDL 更改在集群中正確傳播。 使用 HA，您可以通過兩種方式將數據從一台機器複製到另一台機器：同步和異步。 如果你決定以後需要查詢的某些列是列，你可以對它們進行索引和投影。 SingleStore 是一個分佈式查詢處理系統。

該系統允許您使用標準 SQL 語法進行查詢並處理跨集群節點的查詢分佈。 您幾乎可以在支持所有 ANSI SQL 運算符的 SingleStore 中表達任何查詢。 事實一再證明關係模型是有效的。 它增加了許多新產品和服務，例如 SingleStore Universal Storage。 關係模型或查詢語法沒有固有的挑戰。 要利用橫向擴展架構，需要不同的存儲實現。

MongoDB 是一種 NoSQL 數據庫，由於其易用性和簡單性而廣受歡迎。 儘管如此，仍存在許多必須解決的安全和隱私問題。 客戶端能夠通過明文與服務器通信，這使其面臨受到攻擊的風險。 此外，MongoDB 缺乏外部加密工具，使其容易受到數據竊取的影響。 此外，由於文件未加密，它們很容易被盜和暴露。

Nosql 數據庫的優缺點

NoSQL 數據庫最常被提及的缺點之一是缺乏跨多個文檔的 ACID（原子性、一致性、隔離性、持久性）事務支持。 當模式設計合適時，單記錄原子性對於各種應用程序都是可以接受的。 NoSQL 數據庫有一些優點和缺點，但它們也可能對用戶有害。 例如，NoSQL 數據庫不支持事務性數據，這使得數據管理更加困難。 此外，NoSQL 數據庫在存儲結構化、半結構化或非結構化數據方面不如傳統數據庫，因此不太適合某些應用程序。 另一方面，儘管存在這些缺點，一些應用程序仍繼續使用 NoSQL 數據庫。 如果 NoSQL 數據庫允許更簡單地構建許多不同類型的數據並且更容易集成，那麼它在某些情況下可能很有用。 此外，NoSQL 數據庫通常更適合在單個數據庫中存儲和建模結構化、半結構化和非結構化數據，這可能對某些應用程序有益。 儘管 NoSQL 數據庫存在一些缺點，但它們在各種應用程序中仍然非常流行。

我應該使用 Nosql 嗎？

什麼時候是使用 NoSQL 的好時機？ NoSQL 數據庫可以以多種方式存儲數據，並且不需要像 SQL 數據庫那樣結構化。 因此，非關係數據庫更具適應性和靈活性，使其成為處理大量非結構化和無關數據時的絕佳選擇。

由於 NoSQL 數據庫的興起，各種規模的組織都在採用它們。 本文旨在解釋為什麼 NoSQL 越來越受歡迎，以及 NoSQL 什麼時候是構建應用程序的好選擇？ 早期的互聯網先驅們遇到了傳統數據庫技術的挫折，這激發了 NoSQL 的發展。 隨著 NoSQL 數據庫變得越來越流行，了解何時使用它們變得比以往任何時候都更加重要。 NoSQL除了提供範圍廣泛的數據庫結構和數據模型外，還提供範圍廣泛的數據庫結構和數據模型。 基於此討論，我們確定了人們通常選擇 NoSQL 作為首選解決方案的主要原因。 NoSQL 數據庫為響應云計算和自動化而迅速發展。 嵌入 NoSQL 數據庫的流技術通常更可靠。 要開始將 MongoDB 作為免費的 NoSQL 數據庫使用，您可以嘗試使用最流行的 MongoDB NoSQL 數據庫 MongoDB Atlas。

為什麼要使用 Nosql？

一般而言，NoSQL 數據庫比 SQL 數據庫更受歡迎，因為它們以簡單直接的形式包含數據，從而更容易理解它們。 此外，NoSQL 數據庫經常用於通過直接更改數據結構來簡化數據結構。

何時使用 Nosql

當您可能想要使用 NoSQL 數據庫時，有幾個關鍵原因：
– 當您需要一個可以水平擴展的數據庫時（即通過向系統添加更多機器/節點）
– 當您有大量數據需要存儲時
– 當您有高吞吐量要求時
– 當您需要低延遲時
– 當你有簡單的數據模型時
– 當您的模式需要靈活性時

在決定是使用 NoSQL 還是 MongoDB 時，您必須考慮要存儲的信息類型，以及這樣做的最佳方式。 無論數據以一種類型還是另一種類型存儲，都是一樣的。 在兩支球隊之間做出決定可能很困難，但許多人選擇了一支球隊。 NoSQL 引擎用於橫向擴展並在雲計算上運行。 因為雲可以擴展，所以可擴展性優勢將最大化。 NoSQL 和敏捷開發實踐可以很好地協同工作。 與更傳統的 NoSQL 系統相比，淺層 NoSQL 系統更容易遇到困難的問題。

使用 NoSQL 處理大量數據或多種數據類型是不合適的。 如果您不介意數據一致性或數據完整性，使用 NoSQL 可能是最佳選擇。 因為 NoSQL 提供了更大的靈活性和對成本的控制，所以您可以隨時更改數據。 應用程序同時使用兩者的情況並不少見，但它們如何使用以及何時使用？ 對於一個主要的 Java 項目，Integrant 的工程師們就 JavaScript 與 Java 進行了激烈的爭論。 本文簡要概述了 Integrant 在軟件開發項目中分配資源的主要建議。

Nosql 相對於 SQL 的缺點

為什麼 NoSQL 數據庫不好？ NoSQL 數據庫最常被提及的缺點之一是它們不支持跨多個文檔的 ACID（原子性、一致性、隔離性、持久性）事務。 在許多情況下，單記錄原子性在模式設計中是可以接受的。

數據在現代組織中的重要性是眾所周知的。 SQL 和 NoSQL 數據庫通常是大量企業的最佳選擇。 他們每個人都有自己的優點和缺點。 我們將審視各自的優缺點，並為您提供明確的決定。 這就像玩一場永無止境的捉迷藏遊戲：理想設置與正在處理的實際數據之間總是存在差距。 與具有共享存儲的數據庫相比，NoSQL 數據庫的主要優勢在於它們可以水平擴展，從而使擴展容量更容易且成本更低。 這是一款適用於雲計算的好產品，因為它可以處理極其龐大且快速增長的數據集。

當您使用 NoSQL 時，數據分佈在多個服務器和區域中，因此不會出現單一故障點。 因此，NoSQL 數據庫更加穩定和有彈性，具有連續可用性且無停機時間。 NoSQL 中的數據庫類型可以根據用例的需要進行選擇，這允許開發人員選擇適合他們的組合。 許多組織更喜歡開源 NoSQL 數據庫，因為它們價格低廉。 因為它們可以處理極其龐大且快速增長的數據集，所以它們是雲計算的絕佳選擇。 標準語言不支持 NoSQL 查詢。 要執行查詢，將需要更昂貴的員工，例如開發人員和數據科學家。

DataStax 的 Astra 是一種多雲數據庫即服務 (DBaaS)，運行在 Apache Cassandra 和 Kubernetes 上，基於微服務架構。 在 Astra 中，驅動程序結構被移除，以支持開源數據 API 層 Stargate。 您可以使用 Azure、Google Cloud Platform 或 Amazon Web Services 快速輕鬆地啟動和運行。

Sql和Nosql的優缺點

與其他範例相比，使用 NoSQL 進行擴展需要更高級別的資源效率。
與 NoSQL 數據庫相比，創建和維護 SQL 數據庫更容易。
SQL更適合高性能應用，而NoSQL更適合低延遲、低速度的應用。
SQL 數據庫的擴展運行成本高於 NoSQL 數據庫。

誰在使用 Nosql 數據庫

Nosql 數據庫被各種組織和個人出於各種原因使用。 有些人使用 nosql 數據庫，因為它們比傳統的關係數據庫更具可擴展性並且可以處理更多數據。 其他人使用 nosql 數據庫，因為它們更靈活並且可以輕鬆定制以滿足特定需求。 還有一些人使用 nosql 數據庫，因為它們比傳統數據庫更高效並且可以提供更好的性能。

使用 NoSQL 數據庫的原因有很多，包括它們的功能、易用性和可擴展性。 它們越來越多地用於實時 Web 應用程序和大數據中。 NoSQL 數據庫是一種下一代數據庫管理系統 (DBMS)。 RDBMS 中唯一的結構是它只存儲和檢索結構化數據。 由於NoSQL數據庫可以支持更多的業務應用，從而賦予它們比關係數據庫更大的靈活性和可擴展性，因此越來越受到行業的歡迎。 創建一個採用靈活且開放式數據模型的 NoSQL 數據庫可能是存儲多媒體內容的更好解決方案。 數據管理問題已成為現代企業的關鍵問題。