NoSQL 數據庫：優點和用例

出於各種原因，企業越來越多地使用 NoSQL 數據庫。 它們通常比傳統的關係數據庫更具可擴展性，可以更有效地處理大量數據，並且在數據模式方面通常更靈活。 NoSQL 數據庫也比關係數據庫更容易開發和部署，並且更具成本效益。

結構化、半結構化和非結構化數據都可以使用 NoSQL 數據庫進行存儲。 NoSQL 數據庫旨在用作大型不受信任系統的一部分。 在處理大數據負載時，它們比傳統關係數據庫更快、更具可擴展性。 NoSQL數據庫作為最流行的新型數據存儲技術，正在被用於存儲數據。 Oracle 於 1979 年開始開發可以在單個服務器上運行的數據庫系統。NoSQL 數據庫通常比關係數據庫更具可擴展性和性能。 根據 IBM Marketing Cloud 的一項研究，自 2016 年開始在互聯網上創建數據以來，互聯網上生成的數據中有 90% 來自互聯網。

隨著存儲和處理能力成本的下降，分佈式系統變得越來越普遍。 與分佈式系統中的傳統數據庫相比，NoSQL 數據庫的性能要好得多。 NoSQL 與 SQL 不同，它採用多種不同的模型。 數據庫有四種類型：鍵值對、面向列的類型、基於圖形的類型和麵向文檔的類型。 DynamoDB 數據庫將數據存儲在表和項目中，其他數據庫也是如此，例如行、記錄或元組。 在 DynamoDB 中，每個表最多可以存儲三個項目。 許多客戶在購買 NoSQLDB 時不考慮擁有它的成本，並且在評估它時忽略了許多因素。

NoSQL 數據庫的成本從幾百美元到幾萬美元不等。 維護 NoSQLDB 的成本可能因所使用的託管服務而有很大差異。 NoSQL 專家的數量明顯低於傳統數據庫專家的數量。 為了確保項目的成功，選擇 IT 諮詢合作夥伴的決定是明智的。

使用 NoSQL 數據庫存儲和檢索數據對預定義模式的要求最少或沒有要求是有利的。 隨著新類型的信息被添加到您的應用程序中，它可以快速適應以滿足這些要求，而無需修改表結構、索引等。

關係數據庫的模式是固定的。 只要保持相同的格式，NoSQL 數據庫就沒有一致性。 NoSQL 數據庫不支持事務（它們只支持簡單的事務）。 關係數據庫支持事務（除了連接）。

與傳統的關係數據庫相比，它們更快並且更容易擴展。 作為 NoSQL 的主要組件之一，它是大型數據集的低成本選擇。 您的架構將隨著您的應用程序的增長和您添加新字段而發展。

NoSQL 數據庫技術與雲計算、Web、大數據和龐大的用戶群結合使用。 已有 40 年曆史的 RDBMS 已被 NoSQL 取代，這使得 LinkedIn、Google、Amazon 和 Facebook 等流行的互聯網公司能夠克服其劣勢。

為什麼公司使用 Nosql 數據庫？

公司使用 NoSQL 數據庫的原因有很多。 原因之一是 NoSQL 數據庫比傳統的關係數據庫更具可擴展性。 這意味著他們可以更有效地處理大量數據。 另一個原因是 NoSQL 數據庫比傳統數據庫更靈活。 這意味著它們可以輕鬆定制以滿足公司的特定需求。 最後，在處理大量數據時，NoSQL 數據庫通常比傳統數據庫更高效。 這使它們成為擁有需要快速處理的大量數據集的公司的不錯選擇。

開發人員將來不太可能開發 NoSQL 數據庫。 隨著流行應用程序的興起，數據庫變得越來越重要，以便為它們提供動力。 一些流行的應用程序可能不了解 NoSQL 數據庫，也不知道它們對它們有益的原因。 福布斯是第一個在 1996 年推出網站的商業刊物。 福布斯為其 1.4 億在線用戶遷移到 MongoDB Atlas，以便為他們提供服務。 在 COVID-19 大流行期間，使用基於雲的基礎設施使該出版物能夠快速響應。 Accenture 選擇 BangDB 作為其主要評分應用程序的 NoSQL 數據庫。

Cassandra 是一個 NoSQL 數據庫，它允許 Facebook 擴展其 Messenger 操作而不必擔心失敗。 Google Bigtable 是一款允許 Google Mail 為世界上最大的在線公司處理付款的應用程序。 所有 LinkedIn 應用程序，從搜索到消息傳遞再到個人資料管理，都可以使用 Espresso 數據庫運行。 BangDB 現在可以免費下載以了解更多信息並查看它是否適合您。

NoSQL 數據庫是數據庫列表中的最新成員。 幾年前，它們首次被引入商業世界，但最近開始流行起來。 使用 NoSQL 數據庫最重要的優勢之一是它能夠存儲大量非結構化數據。
需要以非常靈活的方式存儲大量數據的企業應該考慮 NoSQL 數據庫。 因為 NoSQL 數據庫中沒有預定義的數據類型，所以任何東西都可以存儲在那裡。 您不必事先擔心數據類型或佈局，因為這就是您所需要的。
NoSQL 數據庫也可用於數據管理。 因為它們具有很大的用戶靈活性，您可以隨時更改數據類型。 換句話說，數據庫可以根據組織的需要進行定制。
NoSQL 數據庫在商業領域的使用正在增加。 除了能夠存儲大量非結構化數據之外，它們還可以受益於數據湖功能。 NoSQL 數據庫是企業尋找能夠管理複雜業務流程的數據庫的理想數據庫。

Netflix 使用 Nosql 數據庫獲得巨大回報

對於 Netflix 這樣的公司，使用 NoSQL 數據庫可以提供許多優勢。 他們使用的數據庫可以處理大量數據。 NoSQL 數據庫還提供了廣泛的性能選項，使 Netflix 能夠輕鬆擴展。 此外，通過使用這些數據庫，Netflix 可以確保其數據不斷更新，這對於像 Netflix 這樣的公司來說至關重要。

為什麼首選 Nosql？

出於多種原因，Nosql 數據庫優於傳統的sql 數據庫。 它們通常更具可擴展性，在數據模式方面更靈活，並且性能更高。 Nosql 數據庫通常也更適合處理大量非結構化數據。

儘管有些工具和技術今天比昨天更適合您的應用程序，但其他工具和技術將來可能無法使用。 除了選擇正確的數據庫之外，選擇正確的應用程序版本也是一個艱難的決定。 本文將討論非關係數據庫優於關係數據庫的一些場景。 從 1960 年代開始，NoSQL 數據庫就已經存在，但是“NoSQL”這個詞直到 21 世紀初才流行起來。 關係數據庫是存儲數據的固定和預定​​義結構。 您可以在 NoSQL 數據庫中存儲的數據類型沒有限制。 NoSQL 數據庫本質上是無主的、對等的和跨平台的。

作為數據分離和平衡過程的一部分，可以在集群中的多個節點之間對數據進行分區和平衡。 只需執行幾條命令即可添加集群。 此外，通過利用更大的存儲區域，性能得到提高，並且可以實現高讀/寫速度。 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時，可以防止數據成為瓶頸。 NoSQL 用於大數據應用程序更有意義，因為它可以非常快速地處理海量數據。 SQL 數據庫更適合某些項目，而 NoSQL 數據庫則更適合其他項目。

NoSQL 數據庫具有許多優勢，使其成為絕佳的選擇。 就目前的非結構化數據而言，它們使用簡單、高效，並且足夠大，可以支持大量的數據集合。 此外，它們用途廣泛，可用於廣泛的應用。
NoSQL 數據庫在幾個方面與關係數據庫不同。 這些系統比當前的非結構化數據系統更高效、更易於使用並且具有更好的規模。

Nosql 與 Sql：哪個數據庫最適合您的系統？

與關係數據庫相比，NoSQL 數據庫具有許多優勢。 NoSQL 數據庫易於使用，因為它們使用範圍廣泛的靈活數據模型、水平擴展、具有令人難以置信的快速查詢並且非常靈活。 NoSQL 數據庫的模式通常非常靈活。
文檔或 JSON 數據最適合 NoSQL 數據庫。 SQL 數據庫也常用於以關係數據庫結構構建的遺留系統中。 如果系統需要處理多行，SQL 數據庫是最佳選擇。 如果系統只需要處理非結構化數據，最好使用NoSQL數據庫。

為什麼選擇 Nosql

Nosql 數據庫因其眾多優勢而變得越來越流行。 它們具有高度可擴展性，可以處理大量數據，並且非常靈活。 它們也易於使用，可以很容易地集成到現有系統中。

NoSQL 數據庫是一種非關係數據庫，它以一種不如關係數據庫常見的格式存儲數據。 LDA、聲明式結構化查詢語言和示例查詢語言是 NoSQL 數據庫的示例，可以使用 API、聲明式結構化查詢語言或示例查詢語言進行查詢。 敏捷開發是他們為響應快速變化的需求而開始採用的模型。 直到最近，關係數據庫還是使用最廣泛的數據庫模型。 NoSQL 數據庫可用於創建各種數據模型和模式。 它非常適合構建使用大量數據並需要低延遲或響應時間的應用程序。 什麼時候應該停止使用 NoSQL 數據庫？

一些應用程序（或容器）使用較少的表（或容器）並且它們的數據關係不使用引用建模。 NoSQL 數據庫的創建是為了通過簡單易懂的查詢來滿足快速擴展數據集的需求。 這些數據庫還使開發人員的編程變得更加容易。 使用這種方法，NoSQL 數據庫可以水平擴展。 當涉及大量數據時，雲可以更高效。

為什麼 Mongodb 是最受歡迎的 Nosql 數據庫

越來越流行的數據庫 NoSQL 與傳統的關係數據庫相比具有許多優勢。 基於低延遲的大型數據庫可以實現海量數據的存儲和查詢，使應用能夠快速響應變化。 此外，對於需要處理多種數據類型的應用程序來說，NoSQL 數據庫是一個不錯的選擇，因為它們具有足夠的適應性來處理多種數據模型。 儘管有許多 NoSQL 數據庫，但 MongoDB 佔據了主導地位。

什麼是 Nosql 與 Sql

Nosql 和Sql 數據庫有很多區別，但最突出的是Nosql 數據庫是無模式的，而Sql 數據庫不是。 這意味著 Nosql 數據庫可以更容易地適應數據模型的變化，而對 Sql 數據庫的更改需要仔細規劃，並可能導致數據丟失。 此外，Nosql 數據庫通常能夠比 Sql 數據庫更高效地處理更多數據。

Nosql 數據庫示例

NoSQL 數據庫有幾個示例，例如 MongoDB、Apache Cassandra 和 Redis。 這些數據庫旨在為大型數據集提供高性能、可伸縮性和可用性。

與關係數據庫相比，NoSQL 數據庫不以相同的格式存儲數據。 因為 NoSQL 沒有固定的模式，可以避免連接，並且易於擴展，所以對於許多用戶來說是一個不錯的選擇。 NoSQL 數據庫用於具有巨大存儲需求的分佈式數據存儲。 Twitter、Facebook 和 Google 等公司每天收集數 TB 的用戶信息。 基於無共享架構，分佈式 NoSQL 數據庫沒有單一的控制單元或存儲系統。 因此，無需為相同數據部署和管理數據庫。 因為數據仍然分佈在分佈式數據庫的多個副本中，所以它始終可用。

一切都作為鍵和值存儲在鍵值存儲中。 列族存儲存儲和處理通過大量計算機發送的大量數據。 文檔數據庫本質上是版本化文檔的集合，其中包含以前未知的鍵值記錄。 半結構化文檔以 JSON 等格式存儲。 另一方面，SQL 提供了一種具有高度詳細信息的聲明性查詢語言。 這些數據庫不依賴於數據模型查詢，而是僅可按名稱查詢。 RESTful 接口經常可用於NoSQL 平台，以便在它們之間交換數據。

另一方面，圖形數據庫是一種多關係數據庫，在關係數據庫中沒有鬆散連接的表。 圖數據庫可以處理多個數據模型以及單個後端。 多模型數據庫還沒有完全被NoSQL世界所接受，但未來會受到更多的關注。 訪問 http://db-engines.com/en/ranking.html 可以對最流行的數據庫進行排名並了解它們是如何改進的。

使用 Nosql 數據庫簡化數據庫開發

NoSQL 數據庫提供了多種功能，可以更快地開發數據庫驅動的應用程序。 這些系統需要 SQL。 AWS 管理控制台、Amazon Web Services CLI 和NoSQL WorkBench都是臨時運行 DynamoDB 的方法。

Nosql 數據庫列表

Nosql 數據庫是不使用標準 SQL 語言查詢數據的數據庫。 相反，他們使用旨在更具可擴展性和更易於使用的替代查詢語言。 一些最流行的 nosql 數據庫包括 MongoDB、Cassandra 和 Redis。

與關係數據庫相比，NoSQL 數據庫是一種非概念性數據庫，可以以不同的方式存儲數據。 在這篇文章中，我們將看看按容量計算排名前 10 位的 NoSQL 數據庫，包括 MongoDB、Cassandra、Elastica、Amazon DynamoDB、HBase 等。 如果我們的組織需要全文搜索，使用這個數據庫是最有效的選擇。 利用這個數據庫可以查看和保存大量數據。 Amazon DynamoDB 的主要目標是允許高性能應用程序在廣泛的平台上運行。 這個數據庫可以在一天內處理 10 萬億次請求，有 700 個組織在使用它。 如果我們需要在一個簡單的key-value查詢中處理大量的key-value查詢，DynamoDB是最好的選擇。 他們可以處理 PB 級的數據，但是當我們有少量數據時，他們將得不到我們想要的。 如果我們想要隨機和實時訪問數據，我們將針對特定用例查看此數據庫。

最流行的 Nosql 數據庫的優缺點

根據 Stack Overflow 開發人員調查，MongoDB 是最受歡迎的 NoSQL 數據庫。 MongoDB是一個面向文檔的數據庫，在結構上與傳統數據庫不同。 文檔在 MongoDB 中用於創建平台使用的數據模型。 MongoDB 中的文檔 ID 由 JSON 字符串表示。 MongoDB 除了其基於索引的搜索功能外，還提供對大量數據的訪問。 NoSQL 數據庫目前分為鍵值數據庫、基於列的數據庫、基於文檔的數據庫和基於圖形的數據庫，每種數據庫都有自己的特點、優缺點，本文將對此進行更詳細的討論。 最好的產品是什麼？

數據庫

Nosql 數據庫是不使用傳統關係數據庫模型的數據庫。 相反，他們使用各種不同的模型，包括鍵值、文檔、柱狀和圖形。 Nosql 數據庫通常比關係數據庫更具可擴展性和更易於使用，它們通常用於大數據應用程序。

NoSQL 數據庫相對於傳統數據庫的主要優勢在於其靈活性。 NoSQL 數據庫通常將數據包含在單個數據結構中，例如文檔，而不是典型的表格格式。 與基於模式的數據庫設計相比，這種非關係數據庫設計具有多項優勢，包括能夠在很短的時間內管理大型且通常非結構化的數據集。 NoSQL 數據庫的概念不需要表的連接。 提供多樣化數據結構的能力正是 NoSQL 所提供的，它可以用於數據分析、社交網絡和移動應用程序。 儘管每種類型的數據庫都有其自身的優勢，但大多數企業更喜歡 NoSQL 和關係數據庫。 文檔數據庫的主要目的是將數據保存在一起，以便在應用程序中使用。

文檔數據庫經常用於管理內容管理系統中的用戶配置文件和內容。 數據庫寬列數據庫將信息存儲在列中，允許用戶僅訪問他們需要的列。 除了 Apache HBase 和 Apache Cassandra 之外，許多其他數據庫都是這種類型的示例。 圖數據庫用作存儲和管理圖中元素之間的連接的資源。 數據存儲在主內存而不是主磁盤中，從而更容易訪問信息。 像微服務這樣的服務很有吸引力是有道理的，因為它們消除了所有應用程序對單一共享數據存儲的需求。 使用 IBM 的產品，您可以為各種業務應用程序創建範圍廣泛的 NoSQL 和 NoSQL 數據庫。 IBM Data Management Platform for MongoDB Enterprise Advanced 是一個免費的附加組件，可與 IBM Cloud Pak for Data 配合使用。 您可以將該服務與流行的 Web 和移動開發堆棧一起使用，因為它是包括 Apache CouchDB、PouchDB 和庫在內的開源生態系統的一部分。