NoSQL 數據庫：傳統關係數據庫的替代品

NoSQL 數據庫作為傳統關係數據庫的替代品越來越受歡迎。 NoSQL 數據庫不需要固定的模式並且易於擴展。 隊列是一種 NoSQL 數據存儲。 隊列是一種以先進先出（FIFO）方式存儲數據的數據結構。 隊列通常用於存儲需要按順序處理的數據，例如要完成的任務列表。 隊列是一種 NoSQL 數據存儲，因為它不需要固定的模式。 隨著任務數量的增加，隊列可以很容易地擴展。

如果我要使用 MongoDB 或 RavenDB 作為消息隊列，我更喜歡哪個？ 消息對象可以通過客戶端發送到 Web 服務，然後由 Web 服務檢索。 執行工作的服務然後可以根據可能出現的任何標準選擇消息類型。 我可以根據場景創建索引以加快速度。 如果您只是構建一個隊列，那麼您應該只考慮 NoSQL。 如果您決定要使用哪種實現，它很可能會對性能、可靠性和效率產生更大的影響。

除了非表格之外，NoSQL 數據庫（也稱為 SQL）存儲數據的方式與關係數據庫不同。 根據其數據模型，NoSQL 數據庫可能有多種不同的類型。 文檔類型、鍵值類型、寬列類型和圖形是最常用的。

Datastore 是一種高度可擴展的 NoSQL 數據庫，支持廣泛的應用程序。 因此，Datastore 會自動管理分片和復制，讓您可以使用高度可用且持久的數據庫，該數據庫會自動擴展以處理應用程序的負載。

哪個是 Nosql 數據存儲？

有許多不同類型的 NoSQL 數據存儲，每種都有自己的優點和缺點。 最流行的 NoSQL 數據存儲是 MongoDB、Cassandra 和 HBase。

基於文檔的 NoSQL 數據庫比關係數據庫更有效地存儲數據。 它們旨在具有適應性、可擴展性，並且能夠快速響應數據管理的業務需求。 通常稱為 NoSQL 的數據庫類型包括純文檔數據庫、鍵值存儲、寬列數據庫和圖形數據庫。 全球 2000 家企業正在迅速採用 NoSQL 數據庫來支持任務關鍵型應用程序。 這是由於五種趨勢帶來的技術挑戰導致大多數關係數據庫難以使用。 數據庫管理是敏捷開發的主要障礙，因為它們缺乏支持敏捷開發必不可少的固定數據模型的能力。 應用程序模型定義了 NoSQL 中的數據模型。

在 NoSQL 中對數據建模不是靜態的。 JSON 格式是在面向文檔的數據庫中存儲數據的默認格式。 這消除了對 ORM 框架的需求並改進了開發過程。 N1QL（發音為 nickel）是一種將 SQL 擴展到 JSON 的強大查詢語言，已作為 Couchbase Server 4.0 的一部分發布。 此外，它還包括對標準 SELECT / FROM / WHERE 語句以及聚合 (GROUP BY)、排序 (SORT BY)、連接 (LEFT OUTER / INNER) 等的支持。 由於其橫向擴展架構和無單一故障點，NoSQL 分佈式數據庫具有引人注目的操作優勢。 隨著越來越多的客戶通過在線和移動應用程序與公司互動，可用性正成為一個主要問題。

NoSQL 數據庫易於安裝、配置和擴展。 通過分佈式讀取、寫入和存儲，它們旨在簡化讀取、寫入和存儲。 它們可以在各種規模上運行，包括管理和監控不同規模集群的規模。 無需開發軟件在數據中心之間進行複制； 分佈式 NoSQL 數據庫包括數據中心之間的內置複製。 此外，它允許應用程序執行自己的故障轉移，而不是等待數據庫檢測到問題並執行基於數據庫的恢復過程。 由於 NoSQL 數據庫易於使用和易於集成，因此越來越多地用於 Web、移動和物聯網應用程序。

對於未存儲在關係數據庫中的數據，表存儲是一種出色的解決方案。 表存儲使您能夠將數據存儲在一個足夠靈活的容器中，以適應應用程序的增長。 表存儲系統可用於存儲難以存儲在關係模型中的數據，例如視頻或圖像數據。

Azure 的 Nosql 數據庫：Documentdb、Graph 和 Keyvalue

Azure 中的三種 NoSQL 數據庫是 Azure DocumentDB、Azure Graph 和 Azure KeyValue。 使用 Azure DocumentDB，無需管理服務器上的數據文件或從存檔中檢索它們； 它是無服務器的，鍵值對的，每秒可以處理多達一百萬個請求。 這是一個圖形數據庫，可用於在應用程序中跨多個層查詢和管理數據。 Azure Graph 是一個圖形數據庫，可用於在應用程序中跨多個層查詢和管理數據。 它使你能夠在 Azure KeyValue 的排序和篩選列表中組織和篩選數據。

隊列是數據庫嗎？

這個問題沒有明確的答案，因為它取決於您如何定義數據庫。 一般來說，數據庫是以特定方式組織的數據集合，以便可以根據需要訪問和更新。 隊列是一種數據結構，允許您以特定順序存儲和檢索數據。 因此，如果您將隊列視為數據集合，則可以將其視為數據庫。 但是，如果您只將數據庫視為可以訪問和更新的數據集合，那麼隊列就不會被視為數據庫。

什麼時候是為基於隊列的系統使用數據庫的合適時機？ 為了盡快處理所有請求，保持有序、有組織的隊列至關重要。 有一個消息隊列旨在處理這種情況，使消息出隊或排隊變得簡單。 想像一下，在任何給定時間，您的數據庫中都有數百個 PDF 創建請求。 希望能夠在連續的基礎上每秒處理更多的請求。 無需連接更多工作人員（處理請求的進程），因為您可以擴展您的解決方案。 要接收請求，工作人員將需要提供一條額外的信息。

消息隊列不需要用戶執行任何事務來確保消息被存儲和處理。 消息隊列是實時推送的，而不是從數據庫中手動輪詢消息。 如果您在連接太多連接或執行其他需要大量 CPU 的任務時耗盡 CPU 能力，您可以使用更多 CPU 能力來為您的消息隊列服務器提供動力。 在需要大量異步消息的情況下，強烈建議使用消息隊列。 如果工作人員在執行任務時死亡，則應將其保留在隊列中，直到請求得到解決。 當收到並處理消息時，工作人員將確認發送回消息隊列以通知他們進度。

隊列是一種數據結構，可以按邏輯順序存儲項目的集合。 放入隊列中的項目在添加到隊列後會盡快處理。 當您想要按特定順序處理項目時，隊列會很有用。 SELECT 語句是一種可用於更改隊列內容的方法。 SELECT 語句是一種方法，允許您從隊列中選擇項目並將它們發送到另一個位置（如果您願意）。 SELECT 語句還用於將項目從另一個位置發送到適當的隊列，以及將它們插入到隊列中。 INSERT、UPDATE、DELETE 或 TRUNCATE 語句不能嘗試以隊列為目標。 如果您需要按特定順序處理項目，隊列很有用； 但是，您不應修改隊列中的項目。

隊列系統在數據庫系統中的重要性

具有隊列機制的數據庫是任何數據中心的絕佳補充。 為隊列系統提供 DBMS 功能至關重要，因為它們可用於多種用途。 通過將隊列功能集成到標準數據庫系統中，其他應用程序可以獲得對它們的更大訪問權限。 通過這次更新，隊列系統更加強大和通用，它們的實用性和潛力也得到了提升。

Mongodb 有隊列嗎？

隊列是根據文檔的創建數據或基於給定優先級的文檔排名以升序插入 MongoDB 數據庫的文檔集合。

如果您已經在使用 MongoDB，則可以使用此方法通過漂亮的 API 創建隊列。 如果您有 MongoDB v3 驅動程序或較舊的數據庫，建議使用 mongodb- [email protected] 選項。 此軟件包被歸類為功能完整且穩定。 儘管它被廣泛使用，但幾乎沒有什麼新的發展。 如果您有任何問題或使用不當，請告訴我們。 您創建的每個隊列都將是它自己的隊列之一。 可以創建一個名為 resizing-image-queue 或 notify-owner-queue 的 MongoDB 集合，這兩者都可以使用。

如果您在收到消息後 30 秒內沒有收到消息，它會被放回隊列中以便可以檢索。 輪詢死隊列以查看是否發現任何死消息。 當我們將原隊列中的所有消息返回到死隊列when.get()時，死隊列的payload就是消息。 如果一個項目從隊列中移除但沒有被確認，它將在下次嘗試離開時被移動到這個死隊列中。 如果一個項目從隊列中移除但沒有被確認，它將在下次嘗試離開時被移動到這個死隊列中。 仍然可以通過 ping 一條消息來查看隊列，告訴它您還活著並正在處理請求。 您在 ping 操作上傳遞的可見性時間也由方法 // 可見性時間決定（在這種情況下，此隊列已看到 %d 消息%d 消息%d 計數；）； // queue.ping(msg.ack, (err, id) = 最近 24 小時在隊列中的消息數，以及當前消息數。

我們可以計算收到但尚未激活的新消息的數量。 如果您添加 up.size() +.inFlight() +.done() 應該可以得到 get.total() 但這只是近似值，因為這兩個是用於計算總數的不同操作。 有時，季節非常不同。 使用 setInterval 選項定期清理系統。 Console.log('已處理的消息已從隊列中刪除')*)。

Mongodb 隊列

MongoDB 隊列（或消息隊列）提供了一種以有序、先進先出的方式存儲消息的機制。 消息可以隨時插入到隊列中，並按照收到的順序進行處理。 這使得 MongoDB隊列非常適合處理需要按特定順序執行的任務，或者適合可以異步處理的任務。

FloQast 的使命是使產品團隊能夠加速和自動化創新產品的開發。 傳統上，AWS SQS 一直充當我們的消息隊列服務。 這導致了維護可操作性和重複性方面的問題。 相反，我們選擇 MongoDB 作為我們的消息隊列。 在 AWS Lambda 中，您可以輕鬆地將消息添加到任何隊列。 它消除了升級現有服務以使用單獨的 Lambda 的需要。 訪問隊列時，該服務使用 MongoDB 的原子 findAndModify 方法獲取第一項並根據開發人員的指令調用 Lambda。

什麼是 Mongodb 中的變更流？

應用程序開發人員可以實時查看數據變化，而不必擔心跟踪他們的 oplog 或不得不處理複雜數據結構的複雜性和風險。 應用程序可以使用更改流來訂閱任何集合、數據庫或部署上的所有數據更改，並立即對它們做出反應。

使用觸發器自動化數據庫操作

通過使用觸發器機制，您可以自動化數據庫操作並使您的系統更加高效。 當從鏈接的 MongoDB Atlas 集群中添加、更新或刪除文檔時，觸發器可以處理服務器端邏輯。 您將能夠保持系統平穩運行，並因此實現數據庫操作的自動化。

Nosql 文檔數據庫

NoSQL數據庫，也稱為非關係數據庫，是一種不使用傳統的基於表的關係數據庫結構的數據庫。 NoSQL 數據庫通常用於大數據和實時 Web 應用程序。

面向文檔的數據庫是一種以 JSON 格式存儲數據的現代方式，而不是使用傳統的列和行。 這種半結構化數據可用於解決原本需要 RDBMS 的難題。 文檔存儲是一種自然而靈活的解決方案，可供希望更快地使用敏捷軟件的開發人員使用。 您可以使用富有表現力的查詢語言和多功能的索引功能以多種方式進行查詢。 關係數據庫有一組您在運行 ACID 事務時熟悉的保證。 擁有分佈式系統使您能夠以更高效和適應性更強的方式擴展和保護您的數據。 每個文檔都以一個獨立的單元分佈在多個服務器上，這減少了對數據局部性的需求。

文檔數據庫直觀且易於使用，數據速度比關係數據庫更快。 數據質量會降低，表格會死板。 由於無法進行原生的橫向擴展，如果要對傳統關係型數據庫進行分區，則必須購買昂貴的橫向擴展系統。 可以從面向文檔的數據庫中的多種文檔類型中進行選擇； 但是，每個商店中的字段可能是可選的。 每個文檔具有相同的結構，但其字段不同。 每個文檔都有自己唯一的 ID，可以用來添加、更改、刪除和查詢信息。 文檔編碼通常被認為是將封裝數據（或信息）轉換為標準格式的過程。

面向文檔的數據庫結構不那麼嚴格，因此不那麼容易出現不一致。 當您直接從文檔而不是從數據庫中的列查詢信息時，數據將更直接地存儲在文檔中。 可以使用包含與數據相關的信息字段的單個字段將數據添加到文檔存儲。