NoSQL 數據庫：優點和缺點

近年來， NoSQL 數據庫已成為一種流行的數據存儲和管理解決方案。 NoSQL 數據庫的一個關鍵優勢是它們不需要模式，這可以使數據管理更加靈活和容易。 然而，一些專家認為，缺少模式也可能是一個缺點，因為它會使查詢和分析數據變得更加困難。 此外，一些人認為缺少模式會導致數據不一致。 所以你怎麼看？ 缺少模式會使 NoSQL 數據庫更有利還是更不利？

NoSQL 數據庫需要模式嗎？ NoSQL 領域最近成為數據庫管理領域的熱門話題。 SQL，在其最近的化身中，很難填補 NoSQL 在很大程度上填補的空白。 由於缺少模式，NoSQL 數據庫可以將數據存儲在範圍廣泛的數據模型中。 編寫代碼時要記住的最重要的事情是使其與它所服務的其他功能保持一定距離，以便它能夠滿足所有這些功能。 下一步是設計數據庫的主鍵，也就是要查詢的數據。 業務實體的需求、用戶需求和查詢模式都被考慮在內。

此步驟需要了解 NoSQL 數據庫如何使用它們的主鍵來實現它們。 未聲明模式的NoSQL 數據庫可能成為無政府狀態的平台，從而導致創建 NoSQL 數據庫。 模式有多種應用。 與前面的步驟一樣，需要設計索引，並且根據份額的數量會有很大差異。

數據科學家和機器學習工程師可以使用 NoSQL 數據庫來存儲數據、模型的元數據、特徵和操作參數。 另一方面，數據工程師可以使用它們來存儲和檢索清理後的數據。

MongoDB 作為 NoSQL 數據庫，被稱為無模式，因為它不需要像關係數據庫那樣嚴格的、預定義的模式。 在寫入數據時，數據庫管理系統 (DBMS) 強制執行部分模式，明確列出集合和索引。

什麼是架構？ 架構是一個對象，它以 JSON 格式指定數據的結構和內容。 Atlas App Services 的 BSON 模式是 JSON 模式標準的擴展，可用於定義應用程序的數據模型並在創建、更改或刪除文檔時驗證文檔。

系統模式是 MySQL 數據庫的一個組件。 MySQL 服務器需要跟踪存儲在其中包含的表中的所有數據。 MySQL 模式包括存儲數據庫對像元數據的數據字典表和用於其他操作的系統表。

Nosql 數據庫中的模式是什麼？

NoSQL 數據庫中的模式沒有正式定義，但通常可以將其視為存儲在數據庫中的數據的結構或格式。 這可能像具有幾列的單個表一樣簡單，也可能是包含多個表和它們之間的關係的更複雜的結構。 定義模式的方式沒有對錯之分，由各個數據庫設計者決定哪種方式最適合他們的特定應用程序。

數據庫模式是數據庫的藍圖。 數據在關係數據庫中的組織方式由該模塊定義。 文檔結構是數據庫管理系統 (DBMS) 中文檔管理的重要工具。 數據庫模式分為三種類型：概念、邏輯和物理。 星型模式代表不同層次的數據庫，而雪花模式代表不同層次的數據庫。 星型模式可以由單個表和圍繞它的維度表組成。 starschema 通常被認為看起來像星星，而 snowflake schema 看起來像雪花。

開發人員經常使用模式，因為它們使他們能夠在創建數據庫之前對其進行設計。 此外，他們確保數據庫在創建後正確且準確地創建。 數據庫的正確性對其操作至關重要，因為它允許用戶訪問其數據並從中獲利。 模式可用於創建任何數據庫類型。 例如，數據庫模式在關係數據庫中用於組織數據。 模式或表結構是關係數據庫的基本結構，由 DBMS 使用。 表包含文件的方式與文件夾在文件系統中的方式相同。 每個表都包含有關一組不同對象的信息。 它可用於創建非關係數據庫以及模式。 例如，非關係數據庫是不使用模式的數據庫。 非關係數據庫比關係數據庫更難創建和維護，但它們可以更靈活。

Nosql Schema 是免費的嗎？

這個問題沒有明確的答案，因為它在很大程度上取決於所討論的特定 NoSQL 數據庫。 然而，一般來說，NoSQL 數據庫比它們的關係數據庫更無模式，這意味著它們更靈活，並且在數據結構方面需要更少的前期規劃。 這在某些情況下可能是一個好處，但也意味著可能會出現更多的數據不一致。

Nosql 數據庫可以處理這些模式概念嗎？

是的，NoSQL 數據庫可以很好地處理模式概念。 事實上，許多 NoSQL 數據庫專門設計為無模式，這使得它們更加靈活且更易於使用。 當然，權衡總是存在的，無模式數據庫可能不是每個項目的正確選擇。 但對於許多應用程序，它們可能非常適合。

NoSQL 數據庫旨在通過脫離行和列來脫離關係數據庫模型。 許多人誤認為 NoSQL 數據庫根本沒有數據模型。 在模式中，描述數據的組織方式至關重要。 NoSQL 數據庫的四種主要類型中的每一種的數據模型都會自然地發展以反映這些差異。 因此，應用程序的模式設計將隨著時間的推移分階段進行。 在根據您的需要決定 NoSQL 數據庫時，考慮您打算使用它的數據模型至關重要。 顧名思義，每個文檔中的數據都是以字段和值對的形式存儲的，有多種數據類型和數據結構用於增值。

可供查詢的字段值類型範圍很廣，並且已經開發出多種強大的查詢語言來輔助其選擇。 NoSQL 數據庫包含一個鍵和行中的相關列，這些列稱為列族。 NoSQL 數據庫的底層結構用於存儲四種主要類型的數據。 儘管如此，數據組織方式的細節可以非常靈活，即使它們被正式標記為“無模式”。 文檔數據庫、寬列數據庫和圖形數據庫通常使用一組查詢語言。

Nosql 數據庫將使用哪種模式？

此功能由 NoSQL 數據庫提供，它允許更快和更多的迭代開發。 NoSQL 數據庫擅長處理結構化和非結構化數據，因為它們使用靈活的數據模型。

哪種類型的數據庫支持模式？

模式是 SQL 的一個組件，幾乎所有關係數據庫都需要它。

Mongodb 需要 Schema 嗎？

因為 MongoDB 不需要嚴格的預定義模式，所以它被認為是 NoSQL 數據庫而不是關係數據庫。

Nosql模式

Nosql模式是一種不基於傳統的基於表的關係模型的數據庫模式。 相反，它基於更靈活的面向文檔的模型。 這使得它非常適合以非關係格式（例如 JSON 或 XML）存儲數據。

當談到 NoSQL 技術時，設計是最重要的，因為它們不是唯一解決所有用例的技術，例如 RDBMS。 我們開發一套真正定制化的NoSQL數據庫是很關鍵的。 本文將嘗試提供一個基於通用方法論開發 NoSQL 數據模型的模板。 NoSQL 實現必須基於查詢驅動的流程進行設計——在這種情況下，查詢可以根據需求進行更改——因此，必須迭代修改 NoSQL 實現。 第一步是使用查詢模式來識別容器。 我們使用此功能來聚合來自實體的所有查詢需求和屬性屬性，並在以後促進數據治理。 這需要使用敏捷流程，例如需求獲取和用戶故事分析。

可以通過使用嵌入/扁平化以及引用等技術來實現反規範化。 面向列的 NoSQL 中的屬性非規範化是通過從第二個實體創建列的平面列表（可選地按列族分組）來實現的。 此處描述的功能是使用特殊數據類型結構構建的，例如列表、集合、映射和嵌入式結構。 Document Key 由一個 String of Value 和一個 Concatenation of type fields 組成，以 hash-map 的形式存儲在集群上。 在某些 NoSQL 數據庫中，例如 HBase，可以使用二級索引。 在任何情況下，索引的設計都應類似於數據挖掘和非關鍵/數據密集型查詢。

模式的多種用途

SQL 數據庫由 SQL 語句和模式組成，模式描述了這些語句中的數據結構。 數據庫管理員能夠控制如何通過模式訪問數據。 用戶還可以使用模式來控制數據庫管理員處理數據的方式。
SQL 數據庫模式是一組描述數據結構的規則。 數據庫管理員可以使用這些規則來限制訪問數據的方式。 數據庫管理員也可以使用這些規則來限制他可以訪問的數據。

Nosql 數據模型

什麼是 NoSQL 數據模型？ 與關係數據庫管理系統 (RDBMS) 相比，它不依賴 DBMS 來加強它。 因此，沒有明確的方法來確定數據如何關聯——所有元素如何連接在一起。

Redis 中的 8 種數據建模模式：綜合電子書是對 NoSQL 中數據建模的全面研究。 本書著眼於八種數據模型，開發人員可以使用這些模型來創建現代應用程序，而不會出現與傳統關係數據庫相關的問題。 NoSQL 數據庫可以在一個公共位置存儲兩個單獨的表或集合，一個表插入另一個表。 您可以找到所有相關數據並通過關注它們的關係更容易地理解它們的關係。 NoSQL 的每個表都提供自己的視圖作為其應用程序的一部分。 如果你想為一對多的關係建模，你可以在單獨的集合中嵌入無限列表（即已知維度的列表）。 在這種情況下，產品是唯一的； 變量是許多評論、作者姓名、出版日期、評級和評論。

一種模式遵循具有無限邊的多對多關係的發展。 關係數據庫中的每個產品都必須存儲在單獨的表中。 Redis Stack 使您能夠根據類型字段區分集合類型。 桶模式允許您連續聚合和存儲時間序列數據，從而消除了開銷。 Revision Pattern 有可能用於需要實時數據的各種情況。 這些模式可用於減少 NoSQL 中聯合操作的複雜性。 當與人力資源、CMS、產品目錄和社交網絡等繁重的 JOIN 操作一起使用時，此模式特別有用。

關係數據庫管理系統 (RDBMS) 無法複製此模型。 數據可以存儲在磁盤、內存或兩者上。 Redis Launchpad 網站包含許多 Redis 和 NoSQL 應用程序。

Nosql 數據庫的不同數據模型

MongoDB 等文檔數據庫不使用模式，但大多數其他 NoSQL 數據庫都使用。 這些數據庫中的數據只是可用於製作文檔的純文本文件。 MongoDB 的文件擴展名為 .mongo，而大多數其他文檔數據庫的文件擴展名為 .Json 或 . XML。 文件的集合類似於關係數據庫中的表，不同之處在於這些文件中的數據通常被劃分為集合。 集合中的每個文檔都由一個唯一的鍵標識，並且可以在集合中查看它們的方式與在集合中查看任何其他文檔的方式相同。 鍵值存儲是一種 NoSQL 數據庫數據模型。 鍵值存儲是一種數據庫，其中一對鍵和一個值存儲在一起。 在將文檔添加到鍵值存儲之前，您必須首先找到文檔的鍵並將其值輸入到適當的字段中。 寬列數據庫是 NoSQL 數據庫中使用的另一種數據模型。 寬列數據庫是一種將數據存儲在比標準 SQL 表更大的表中的數據庫。 如果您想要將未整齊地組織成行和列的數據組織起來，您可以使用寬列數據庫。 例如，寬列數據庫可以將數據保存在具有以下輪廓的表中。 描述項目。 我覺得我很幸運遇到了一個非常好的男人。 這個女孩很高興能在身邊。 圖形數據庫是 NoSQL 數據庫中使用的最後一個數據模型。 圖中的數據以數據結構的形式存儲在圖數據庫中。 圖中的節點和邊的排列方式使它們形成一個統一的實體。 節點是一個單獨的文檔，而邊是它與其餘部分之間的鏈接。 所有這些數據模型都有一些優點和缺點。 鍵值存儲易於使用，但不能用於進行交易。 寬列數據庫比單列數據庫更難使用，但它確實提供了更大的數據存儲和事務支持。 另一方面，圖形數據庫可以存儲更多數據並提供對象之間更複雜的關係，因為它更難使用。

Nosql 數據庫設計工具

當今市場上有許多可用的 nosql 數據庫設計工具。 每種工具都有自己的優點和缺點，因此為工作選擇合適的工具很重要。 一些最流行的 nosql 數據庫設計工具包括 MongoDB、Couchbase 和 Cassandra。

為了使 NoSQL 數據庫成功，必須首先選擇它。 因為 NoSQL 數據庫是非關係型的，所以它比 SQL 數據庫更靈活。 要訪問的業務數據實體必須首先由數據架構師和開發人員編目。 設計應用程序的第一步是定義使它們能夠更有效地查詢數據的鍵和索引。 使用 NoSQL 數據庫，可以保證高可用性和低延遲。 通過利用分區數據，數據架構師和操作員可以通過跨多個節點分配負載來規劃未來的增長。 創建一個將來不太可能更改的分區鍵，可用於生成極少的跨分區查詢。

Nosql數據庫設計用什麼工具？

Hackolade、DbSchema 和 Cassandra Data Modeler 是一些可以使用的NoSQL 數據庫模式設計工具。 Hackolade 的可視化模式設計適用於範圍廣泛的 NoSQL 數據庫。 DbSchema 將以前發布的 NoSQL 數據庫轉換為模式。

什麼是 Nosql 數據庫設計？

NoSQL 搜索數據庫的主要目標是提供對半結構化數據的分析性能。 數據模型是內置於軟件中的數據模型。 根據它，關係模型將數據規範化為由行和列組成的表。 表、行、列、索引以及表與其他數據庫元素之間的關係都在模式中指定。

谷歌的 Nosql 數據庫是大數據的理想選擇

Google 的NoSQL 數據庫服務是獨一無二的，因為它們可以處理非常大的動態數據集，而不需要固定的模式。 因此，他們可以處理範圍廣泛的任務，包括實時事件處理、數據分析和創建搜索引擎。 Amazon 的關係數據庫服務 (RDS) 是一套綜合工具，可簡化數據庫驅動應用程序的開發。 所有這些工具都使用 SQL。 AWS 管理控制台、AWS CLI 或 NoSQL WorkBench 都可用於使用 DynamoDB 和執行臨時任務。

Nosql 與 SQL

SQL 是一種與關係數據庫一起運行的編程語言。 關係數據庫將數據建模為行和表中的記錄，它們之間具有邏輯連接。 通常使用 SQL 代替 NoSQLDBM，NoSQLDBM 是不需要 SQL 即可運行的非關係數據庫。

所有數據科學子領域的基礎都是數據。 數據庫管理系統 (DBMS) 通常用於存儲您需要的數據。 如果要與 DBMS 交互和通信，則必須使用它的語言。 DBMS（分佈式 DBMS）查詢使用 SQL（結構化數據庫語言）進行尋址。 最近在數據庫領域出現的另一個術語是 NoSQL 數據庫。 數據庫 NoSQL 數據庫不在表和記錄中存儲信息。 它不是數據存儲結構，而是專門為每個應用程序設計和優化的。

數據庫有四種類型：面向列的、面向文檔的、鍵值對和圖數據庫。 MongoDB 數據庫是 Python 中面向文檔的數據庫的示例。 顧名思義，NoSQL 數據庫允許您更自由地修改數據結構。 另一方面，SQL 數據庫具有更嚴格的結構和更不靈活的數據類型。 可以合理地得出結論，SQL 和 NoSQL 是初學者最好的第一步。 它們中的每一個都有自己的優點和缺點，因此請根據您的數據、它的應用程序以及該過程如何使您受益來做出決定。 最後，SQL 並不比 NoSQL 或其他任何東西好。 您可以根據您的數據做出最佳決策。

另一方面，SQL 數據庫很可能繼續成為目前最流行的數據存儲和檢索格式。

Nosql數據庫設計原則

NoSQL 數據庫設計原則強調數據靈活性而不是嚴格的關係模式。 開發NoSQL框架時可以考慮複製和反規範化。 因為 NoSQL 數據庫不在表之間共享數據，所以再次存儲數據元素是可以接受的。

RDBMS 非規範化可用於了解關係範式。 在 NoSQL 數據庫中對動態實體和半結構化聚合進行建模是有利的，因為它們可以進行半結構化建模。 您應該根據層次結構和聚合對 NoSQL 進行建模，而不是對實體和關係進行建模。 非規範化有效地將您的數據庫關閉為 RDBMS 中的 NoSQL 兼容數據庫。 當你需要一個聚合的聚合時，你必須加入代碼，當你只需要一個聚合的一部分時，你必須解析它。 您必須盡快了解您的關係。

Nosql文檔

NoSQL 數據庫越來越受歡迎，因為與傳統的關係數據庫相比，它們在組織和訪問數據的方式上具有更大的靈活性。 NoSQL 數據庫是一種非關係數據庫，它不使用關係數據庫傳統的基於表的結構。 相反，它使用更靈活的無模式數據模型，可以更輕鬆地擴展和更有效地利用資源。

與傳統的列/行數據庫相反，面向文檔的數據庫現在是一種基於 XML 的數據存儲格式。 RDBMS 中的半結構化數據更難掌握； 在這種情況下，它可以應對更困難的挑戰。 文檔存儲使敏捷軟件開發人員成為自然而靈活的解決方案，從而可以更快地工作。 當使用表達查詢語言時，您可以通過多種方式進行查詢，具有多方面的索引。 執行 ACID 事務的能力允許您保持與關係數據庫相同的安全級別。 如果您使用分佈式系統，您的數據將更具可擴展性和彈性。 因為每個文檔都是一個獨立的單元，所以更容易跨服務器分發並避免數據局部性丟失。

它使用直觀和實用的建模，而不是讀取速度更快的關係數據庫。 數據質量會降低，表格會死板。 由於關係數據庫中沒有本地橫向擴展，您將需要購買昂貴的縱向擴展系統來分區（分片）您的傳統數據庫。 面向文檔的數據庫有不同類型的文檔，可以設置可選字段。 每個文檔的結構組成相同，但字段不同。 列表中的每個文檔都有一個唯一的 ID，因此您可以對其進行添加、更改、刪除和查詢。 文檔所有者通常負責以與文檔意圖一致的格式和格式編碼封裝數據（或信息）。

面向文檔的數據庫在結構上比其他數據庫具有更大的靈活性。 執行查詢時，信息直接從文檔中檢索，而不是從數據庫中的列中檢索。 唯一需要添加到數據集的數據字段是文檔存儲中與其相關的數據字段。

Mongodb：基於文檔的 Nosql 數據庫

基於文檔的 NoSQL 數據庫包括 MongoDB。

真正的 Nosql

這個問題沒有明確的答案，因為它取決於正在構建的應用程序或系統的特定需求。 然而，一般來說，真正的 nosql 數據庫是那些不遵循傳統關係模型而是使用更靈活的無模式方法的數據庫。 這可以使它們更容易擴展並且更能抵抗數據損壞。

在軟件工程師面試中，求職者經常提到 NoSQL 以及不可擴展的 SQL。 這些是他們在會議上或從潛在雇主那裡聽到的最熱門的流行語。 SQL 真的不能擴展嗎？ 讓我簡要解釋一下 NoSQL 和 SQL 背後的思維方式。 由於 NoSQL 數據庫不會浪費資源連接數據，因此有時也稱為無連接數據庫。 這種情況下的關鍵可擴展性概念是關鍵是唯一可以訪問您的數據的人（例如 user_id 以獲取用戶信息）。 對於數千台服務器（稱為分片），無需在它們之間分配負載（CPU、內存）。

NoSQL 解決方案實施起來非常簡單，但更複雜的解決方案需要單獨實施。 使用密鑰，您可以通過分片負載有效地擴展關係數據庫。 在 FAANG 公司（Facebook、亞馬遜、蘋果、Netflix、谷歌、微軟等）中越來越受歡迎的 SPHR 數據庫被用來構建他們的數據庫。 DynamoDB 程序在原子性和持久性的規模上為您提供類似於原子性和持久性的東西。 因此，由於 CAP 定理，您應該始終忘記完全一致性。 如果要實現全球規模，首先必須克服這些問題。 NoSQL 數據庫總是可以在新列上創建新索引，但也可以插入它。

CPU 優化是 NoSQLDB 的一個顯著特徵。 SQL 程序使用三個第三方框架 (3NF) 執行磁盤空間優化。 在 No.SQL 中取得成功的關鍵（以及通常的高可伸縮性）是了解您的訪問模式。

Nosql 數據庫的好處

由於各種原因，NoSQL 數據庫中的數據庫功能隨著時間的推移越來越受歡迎。 它們是管理大量分佈式數據的理想選擇，因為它們缺少任何結構化引用語言 (SQL) 功能。 此外，它們是當今世界上使用最廣泛的數據庫。

Nosql無政府狀態

Nosql 無政府狀態是一種心態，人們認為不需要中央集權或管理機構來維持秩序。 這種信念基於這樣一種觀念，即人類天生就有自治能力，我們不需要任何人告訴我們該怎麼做才能和諧地生活。

關係數據庫將您的數據組織到各種表中，每個表都鏈接到一個共享變量。 SQL 編程語言是最常用於從關係數據庫編碼和請求數據的語言。 有了數據，我們必須使用一種既可以用於數據分析又可以用於數據處理的專用編程語言。 由於關係數據庫並非適用於所有情況的最佳選擇，因此存在存儲數據的新方法。 這些想法分為兩類：更方便快捷的NoSQL和適應性更強的非NoSQL。 數據庫關係數據庫的完成時間比 NoSQL 數據庫慢得多。 這種速度優勢可以在同一級別的單個操作和整個系統內實現。

NoSQL 技術中不使用聯接，因為它們不存在於其結構中。 當一個數據點被非規範化時，它會被自動複製。 然而，NewSQL 並不適用於所有情況，它是一個很有前途的發展方向。 許多運行大數據的專業軟件需要各種數據庫才能正常運行。 使用內存技術，數據可以存儲在比傳統硬盤驅動器更快的 RAM 中。