NoSQL 數據庫和臨時查詢：您需要知道的

這個問題沒有千篇一律的答案，因為是否使用 NoSQL 數據庫進行臨時查詢的決定取決於許多因素。 但是，一般來說，NoSQL 數據庫非常適合即席查詢，因為它們旨在處理大量數據並且可以輕鬆擴展。 此外，NoSQL 數據庫通常提供比關係數據庫更靈活的模式選項，這使得它更容易適應數據的更改或添加。

Mongodb 是否允許臨時查詢？

借助臨時查詢支持，開發人員可以實時更新他們的臨時查詢，從而顯著提高性能。 MongoDB 中有多種數據庫類型可用，包括字段查詢、範圍查詢和正則表達式搜索。 有一些可以返回的字段以及一些用戶定義的函數。

MongoDB 可以毫無困難地處理四毫秒的查詢。 它可以處理有關字段、範圍、位置、值甚至正則表達式的查詢。 它在處理動態查詢的能力方面有別於 CouchDB。 有些查詢需要大量時間才能生成數據。 它是唯一支持地理空間特性的免費文檔存儲 NoSQL 數據庫。 使用創新的Sharding，可以非常輕鬆地水平擴展數據庫，這是非常獨特的。 我們針對多個基於服務器的應用程序對其進行了測試，發現它的性能優於 CouchDB，但同樣，我們的用例深受 MongoDB 的影響。

分片數據庫以提高性能

有關分片的更多信息，請參閱我們的指南。

什麼時候不應該使用Nosql？

此外，NoSQL 不支持動態操作。 不能保證它具有 ACID 屬性。 例如，如果您要處理財務報表之類的事務，SQL 數據庫可能是一個不錯的選擇。 如果應用程序的性能受限於其按需運行的能力，則應避免使用 NoSQL。

由於 NoSQL 數據庫的流行，各種規模的組織都開始使用它們。 本文旨在解釋為什麼 NoSQL 越來越受歡迎以及 NoSQL 有什麼好處？ 早期的互聯網先驅們在 NoSQL 上玩得很開心，NoSQL 是由於他們對傳統數據庫技術感到沮喪而創建的。 當開始使用 NoSQL 數據庫時，需要闡明如何使用。 NoSQL 中經常使用數據庫結構和數據模型。 在本次討論中，我們從 NoSQL 的各種應用程序的角度來審視它，並確定其被廣泛採用的最常見原因。 由於雲時代的到來，NoSQL 數據庫已經迅速適應了作為雲一部分的自動化。 在 NoSQL 數據庫中，實時流技術通常更為有效。 如果您想詳細了解 MongoDB 這一使用最廣泛的 NoSQL 數據庫，可以免費試用 MongoDB Atlas。

NoSQL 數據庫與關係數據庫的不同之處在於它不依賴於表和列。 數據結構不是圖、樹或集合，而是用於創建圖、樹和集合。 它們非常適合具有更高級別靈活性和可擴展性的應用程序。 此外，與傳統的關係數據庫相比，NoSQL 數據庫更高效、更快速。 他們不依賴表掃描來提高性能，而是使用針對性能優化的算法。 NoSQL 數據庫是需要更靈活和可擴展數據庫的現代應用程序的絕佳選擇。 用戶體驗出色，在速度和效率上往往比傳統關係型數據庫更高效。

Nosql 數據庫並不總是正確的選擇

儘管存在缺陷，但 NoSQL 數據庫可以對企業有益。 此外，NoSQL 數據庫不支持關係數據庫本身支持的功能。 需要各種可靠性特性，例如原子性、一致性、隔離性和持久性。
NoSQL 數據庫經常被認為存在與 SQL 指令的兼容性問題、缺乏標準化以及難以支持工作查詢等缺點。 另一方面，SQL 數據庫更適合重型或複雜事務，因為它們更穩定並且具有更好的數據完整性。 SQL 數據庫除了更易於在需要 ACID 合規性的環境中使用外，更適合此類業務。

Nosql 的局限性是什麼？

NoSQL數據庫有什麼缺點？ 對 NoSQL 數據庫最常見的批評之一是它們無法支持跨多個文檔的 ACID 事務（原子性、一致性、隔離性、持久性）。 當架構設計正確時，多個應用程序可以以單個記錄原子性運行。

NoSQL 數據庫是一種開源數據庫，已成為一種重要的新型數據存儲技術。 他們中的大多數並不完美。 在本文中，我們將探討 NoSQL 存儲的一些缺點和局限性。 ACID 事務是一種確保數據在多個數據庫中保持一致的常用技術，在 NoSQL 數據庫中並不常見。 NoSQL 的目標不是成為數據庫或編程語言之間的接口。 因此，學習 NoSQL 數據庫更加困難。 有許多 NoSQL 存儲產品具有明顯的缺點。 在評估不同 NoSQL 解決方案的優缺點時，有許多選項可供選擇。

NoSQL 數據庫不像傳統數據庫那樣成熟、靈活或易於擴展。 由於缺乏標準化，他們在支持工作查詢方面遇到了更大的困難。

Nosql 數據庫的優缺點

與關係數據庫相比，Nosql 數據庫具有許多優勢，包括可擴展性和易用性。 儘管如此，它們確實有一些缺點，包括缺乏事務支持和高內存要求。

您可以將 Nosql 用於關係數據嗎？

關係可以存儲在 NoSQL 數據庫中，它們在結構和存儲方面與關係數據庫不同。 許多NoSQL數據庫用戶認為在NoSQL數據庫中建模關係數據比在關係數據庫中建模關係數據更容易，因為相關數據不需要分區。

使用關係型或 NoSQL 的數據庫系統通常用於雲原生應用程序。 它們都有自己的一組特徵，包括內置技術、數據存儲和可訪問性。 無SQL數據庫是不存儲非結構化或半結構化數據的數據庫； 它通常是鍵值對或文檔。 NoSQL 數據存儲最適合需要亞秒級響應時間的大容量服務。 如果您為當前正在更新的項目查詢一個一致的系統，您將在對其進行任何更改之前等待該響應。 任何節點都會立即響應，無論何時收到該響應，即使它不是最新數據。 如果復制的數據節點發生故障，分區容錯性可確保系統繼續照常運行。

數據庫即服務 (DBaaS) 是一種使用數據服務集合的雲原生應用程序。 這些服務包含內置的安全性、可擴展性和監控功能。 您可以將您最喜歡的數據庫放在 Azure 虛擬機中的每個服務上，然後設置 Azure 虛擬機。 可以根據數據要求實施採用關係型、NoSQL 或這兩種技術的基於雲原生的微服務。 Azure 可以在雲中管理四個關係數據庫，作為其 Azure 數據庫即服務 (DBaaS) 服務的一部分。 他們都有現收現付的商業模式，在這種模式下他們可以處理即時負載。 除了 Microsoft 的旗艦 SQL Server 數據庫和許多開源替代品之外，它也可用。

只需幾分鐘，您就可以通過選擇所需的內存量、處理核心和存儲量，將 Azure 數據庫添加到您的系統中。 微軟對 Azure 開放平台的持續承諾反映在該公司提供流行開源數據庫的託管版本上。 非活動期間的數據庫凍結由無服務器計算層自動處理，只允許收取存儲費用。 例如，MariaDB 的託管版本是甲骨文收購 Sun Microsystems 的結果。 在 Azure 雲中，無需為 MariaDB 運行單獨的數據庫； 相反，用於 MariaDB 的 Azure 數據庫作為服務進行管理。 該服務採用 MariaDB 社區版服務器引擎。 該系統可以處理任務關鍵型工作負載，同時滿足動態可擴展性要求。

命令行界面工具或 Azure 數據遷移服務可用於將 Postgres 數據庫遷移到 MongoDB。 此外，CosmosDB 允許您配置任何數據庫區域以支持寫入和讀取，方法是允許您在全局範圍內支持主動/主動集群。 開發人員只需對數據或代碼進行最少的更改，即可將現有的 Mongo、Gremlin 或 Cassandra 數據庫快速遷移到 CosmosDB。 如果它們使用 Azure 表存儲，則使用 CosmosDB 表 API 的微服務很容易遷移。 Azure CosmosDB 附帶了圖 5-13 中的五個一致性模型，每個模型都有明確的定義。 可以使用這些選項在一致性、可用性和性能方面進行精細的權衡。 下表顯示了列表中的一致性級別。

Microsoft 項目經理 Jeremy Likness 對這五個模型中的每一個都提供了出色的解釋。 NewSQL技術旨在通過結合NoSQL的分佈式可擴展性和關係數據庫的ACID保證來取代關係數據庫。 新的 SQL 數據庫旨在在短暫的雲環境中蓬勃發展，虛擬機可以在其中隨意重啟和重新安排。 作為上圖的結果，雲原生計算基金會提供了指向上面列出的開源項目的鏈接。 使用服務構造，客戶端可以輕鬆地從單個 DNS 條目尋址一組相同的 NewSQL 數據庫進程。 我們的方法使我們能夠在不中斷現有應用程序實例的情況下通過將數據庫實例與服務地址斷開鏈接來進行擴展。 每次向任何服務發送請求時，您總是會得到相同的結果。

由於其性能、可擴展性和無鎖定性，它在 NoSQL 數據庫中越來越受歡迎。 它們能夠存儲數據、模型的元數據、特徵和操作參數。
數據科學家可以使用它們來存儲數據、模型的元數據、特徵和操作參數。 機器學習工程師可以使用它們來存儲模型的元數據、特徵和操作參數等。
它們可用於存儲和檢索數據工程師清理過的數據。

為什麼 Nosql 數據庫越來越流行

NoSQL 數據庫之所以流行，是因為它們可以處理更多的數據項，因此比關係數據庫使用更少的內存。 處理不適合關係模式的數據的能力也是它們的一個流行特性。
關係數據庫仍然是最流行的數據庫類型。 它非常適合需要係統查詢的數據，例如具有復雜數據結構的表。
由於容量大，NoSQL 數據庫更適合處理關係數據庫無法容納的數據。 很多人發現他們可以分析數據，而無需經過系統的數據搜索過程。

何時不使用 Nosql

您可能不想使用 NoSQL 數據庫的幾個主要原因：
-您的交易需要 ACID 合規性。 NoSQL 數據庫通常不符合 ACID。
-您的數據是高度結構化的，您需要關係模型來維護該結構。
- 你有大量的數據，你需要 NoSQL 數據庫的可擴展性。 如果您的數據大小是可管理的，您可能不需要額外的可擴展性。
- 你需要實時分析。 NoSQL 數據庫通常不是為實時分析而設計的。

SQL 比 MongoDB 更難用於分片，但 MongoDB 做起來容易得多。 我們可以使用分片進行水平擴展，這對我們的數據來說是一個巨大的優勢。 有些用戶可能對寫鎖不滿意。 NoSQL 數據庫的使用不能受到限制，所以接受他們可以做他們所做的事情。 就NoSQL而言，“nosql”這個詞肯定是非關係型的，如果忽略關係型模型，NoSQL永遠不會因為各種原因取代SQL。 我見過的大多數 NoSQL 解決方案似乎都是基於鍵值存儲或關係型的。 這些化合物的酸化更頻繁地發生。

另一方面，可以定制 NoSQL 數據庫，以更靈活和適應性更強的方式滿足特定組織的需求。 NoSQL 數據庫可用於存儲非結構化數據（如文本），而 SQL 數據庫可用於存儲結構化數據（如表格）。 作為一般規則，確定您組織的需求是選擇數據庫技術時最重要的考慮因素。

Mongodb：適用於大量非結構化數據，但不適用於敏感信息

例如，MongoDB 是用於存儲非結構化數據的優秀 NoSQL 數據庫，但它不適合需要安全記錄用戶個人信息的應用程序。 因此，NoSQL 數據庫不如 SQL 數據庫安全，並且使它們對某些應用程序更有用的一些功能不可用。 SQL 數據庫是任何需要保證數據安全的應用程序的絕佳選擇。

數據庫

Nosql 數據庫是不使用傳統關係模型的數據庫。 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管理，對於具有大量數據或需要高性能的應用程序來說是一個不錯的選擇。

NoSQL 數據庫不依賴於關係數據庫，而是將數據存儲在文檔中。 在當今快節奏的商業環境中，數據管理系統必須靈活、可擴展，並且能夠快速響應不斷變化的需求。 NoSQL 中的數據庫類型包括文檔數據庫、鍵值存儲、寬列數據庫和圖形數據庫。 越來越多的全球 2000 強公司正在採用 NoSQL 數據庫來支持任務關鍵型應用程序。 五個技術趨勢對大多數關係數據庫構成了最大的挑戰。 由於固定的數據模型，敏捷開發人員很難在關係數據庫中支持它們。 NoSQL 數據庫模型可以由應用程序模型定義。

正如 NoSQL 明確指出的那樣，數據建模不必是靜態的。 JSON 是一種事實上在面向文檔的數據庫中的格式，是最常用於存儲數據的格式。 使用這種方法，不再需要 ORM 框架，並且簡化了應用程序開發。 它包括 N1QL（發音為 nickel），這是一種功能強大的 SQL 查詢語言，可用於解釋 JSON。 除了標準的SELECT/FROM/WHERE語句外，它還支持聚合（GROUP BY）、排序（SORT BY）、連接（LEFT OUTER/INNER）等。 NoSQL 分佈式數據庫有許多操作優勢，因為它們旨在橫向擴展並且沒有單一故障點。 隨著越來越多的客戶通過移動應用程序和網站與品牌互動，擁有足夠的應用程序和網絡可用性變得越來越重要。

設置、配置和擴展 NoSQL 數據庫非常簡單。 它們旨在以統一的方式實現讀取、寫入和存儲。 它們可用於各種規模的監控和管理，包括小型和大型集群。 NoSQL 數據庫是分佈式的，可以在多個數據中心之間複製，不需要任何額外的軟件。 此外，它允許通過硬件路由器進行即時故障轉移，允許應用程序執行它們自己的故障轉移，而不是等待數據庫通知它們出現問題。 隨著 Web、移動和物聯網應用程序的不斷發展，NoSQL 數據庫變得越來越普遍。

儘管如此，MongoDB 仍然是最受歡迎的 NoSQL 數據庫，因為它具有大量的特性、性能和可擴展性。 有許多應用程序需要快速、可擴展且靈活的數據庫。 MongoDB 除了是一個豐富的文檔模型之外，還是一個合適的應用程序。

基於文檔的 Nosql 數據庫易於使用

基於文檔的 NoSQL 數據庫，例如 MongoDB 和 CouchDB，將數據存儲在 JSON 或 XML 文件中。 您可以使用相同的命令以與在 XML 或 JSON 文件中相同的方式訪問和查詢這些數據庫中的數據。 鍵值存儲（例如 Redis）中的數據根據其類型進行排序。 因此，您可以通過使用相同的命令，以與處理文件相同的方式輕鬆地讀取數據或向這些存儲寫入數據。 DynamoDB 和其他寬列存儲可以將數據存儲在比標準 64 位整數寬得多的列中。 就檢索和處理速度而言，此方法非常適合大型數據集。 作為圖中的節點和邊，數據存儲在Neo4j 數據存儲中。 可以使用相同的命令集來查詢和遍歷這些存儲中的數據，就像在圖形中一樣。