Nosql 數據庫是數據管理的未來

Nosql 數據庫是為了以非關係方式存儲數據而創建的。 在數據管理方面需要速度和靈活性的公司經常使用這種類型的數據庫。 Nosql 數據庫也經常被尋求替代更傳統的關係數據庫的開發人員使用。

眾所周知，NoSQL 數據庫支持多種功能，易於開發，並且可以擴展以滿足當今要求苛刻的數據中心的需求。 它們越來越多地用於實時應用程序，例如數據分析和 Web 應用程序。 NoSQL 數據庫管理系統 (DBMS) 是一種下一代數據庫管理系統。 傳統 RDBMS的語法是 SQL（結構化查詢語言），它只存儲和檢索結構化數據。 許多企業正在遷移到 NoSQL 數據庫，以獲得更大的靈活性和可擴展性，同時保留與關係數據庫相同的功能。 由於 NoSQL 數據庫靈活且開放的數據模型，因此可以使用 NoSQL 數據庫存儲多媒體內容。 數據管理是當今商業中最重要的問題之一。

例如，數據科學家和機器學習工程師可以使用 NoSQL 數據庫來存儲模型的元數據、特徵和操作。 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。

鍵值存儲 NoSQL 數據庫是眾所周知的，包括 DynamoDB、Riak 和 Redis。

NoSQL 數據庫建立在雲計算、Web 和大數據之上，被企業和組織廣泛使用。 LinkedIn、Google、Amazon 和 Facebook 等熱門互聯網公司最近採用 NoSQL 證明了 RDBMS 長期以來的效率低下。

NoSQL 數據庫不支持事務數據庫（僅支持簡單事務）。 關係數據庫可以支持事務（也稱為連接事務）。 為了在快速增長的環境中處理大量數據，使用了 NoSQL 數據庫。 當數據移動緩慢時，使用關係數據庫來處理它。

誰使用 Nosql？

人們可能會選擇使用 NoSQL 數據庫的原因有很多。 也許最大的原因是 NoSQL 數據庫通常比傳統的關係數據庫更具可擴展性。 這是因為 NoSQL 數據庫被設計成分佈式的，這意味著它們可以分佈在多個服務器上，甚至分佈在多個數據中心。 這使它們更能抵抗故障並允許它們處理更多的流量。
選擇 NoSQL 數據庫的其他原因包括它們通常比關係數據庫更易於設計和實現，並且它們是處理大量非結構化數據的不錯選擇。

NoSQL 數據庫是一種非關係數據庫，其中數據以不同於關係數據庫的格式存儲。 要查詢 NoSQL 數據庫，可以使用聲明式結構化查詢語言創建 API，或者可以創建查詢語言的實例。 它們是敏捷開發的理想選擇，因為它們通過快速適應不斷變化的需求在各個方面都很敏捷。 直到最近，關係數據庫還是所有數據庫模型中使用最廣泛的。 數據庫 NoSQL 數據庫可以配置為提供架構結構的靈活性並支持多種數據模型。 由於其高性能，它適用於創建具有大數據量和低延遲或響應時間的應用程序。 如果您對 NoSQL 數據庫不確定，那麼立即開始使用它並不是一個好主意。

某些應用程序之間的數據關係未使用引用建模，因為它們使用較少的表（或容器）。 NoSQL 數據庫除了體積大之外，還提供快速、簡單的數據訪問。 開發人員還會發現使用這些數據庫進行編程要容易得多。 NoSQL 數據庫的擴展基於利用其水平擴展功能的過程。 它們更適合以更高效的方式處理大量數據。

因此，MongoDB 是為不需要大規模更改且易於查詢的應用程序創建數據庫的絕佳選擇。 但是，如果您需要一個一致且快速運行的數據庫，您應該避免完全使用 MongoDB，而是使用更傳統的 SQL 數據庫。

Nosql 數據庫：數據存儲的新標準

NoSQL 數據庫越來越受歡迎，因為它能夠以一種傳統 SQL 數據庫不容易複製或管理的方式存儲和建模複雜數據集。 根據文中所述，NoSQL 數據庫比 SQL 數據庫更適合存儲半結構化或非結構化數據，後者更適合大規模事務和數據完整性管理。 雖然可以配置 NoSQL 數據庫以滿足 ACID 合規性標準，但 SQL 數據庫必須。

為什麼要使用 Nosql 數據庫？

在 NoSQL 數據庫中，結構化、半結構化或非結構化數據經常存儲在一個地方並建模。

NoSQL 數據庫不支持傳統的關係數據庫，NoSQL 數據庫的創建是為了解決它們的局限性。 與關係數據庫相比，NoSQL 數據庫往往更具可擴展性和性能。 它們具有靈活性和易用性，使它們能夠以比關係模型更快速、更有效的方式使用，尤其是在雲計算環境中。 當存儲或檢索數據以供將來使用時，需要的轉換更少。 有許多類型的數據可以更快地存儲和檢索。 許多 NoSQL 數據庫允許創建由開發人員控制的聲明性模式。 要使數據庫適應新的數據類型，可以使用此方法。

因為 NoSQL 數據庫以原生格式存儲數據，開發人員不需要將其轉換為存儲。 通常，NoSQL 數據庫是在大量開發人員的協助下構建的。 計算機集群還可以自動配置和擴展數據庫的容量。

處理大量數據的最佳選擇之一是 NoSQL。 它能夠存儲無限量的數據，並且可以配置為動態更改數據類型。 因此，對於不需要預先定義數據類型的基於文檔的數據庫來說，這是一個不錯的選擇。 它還是一個出色的工具，因為它能夠快速處理數據。 因此，對於在短時間內處理大量數據的應用程序來說，它是一個不錯的選擇。

Sql 與 Nosql 數據庫的優缺點

由於 NoSQL 數據庫以比 SQL 數據庫更簡單、更易於理解的形式存儲數據，因此它們變得越來越流行。 NoSQL 數據庫除了允許開發人員直接更改數據結構外，還經常允許聲明式數據結構。
如果您需要遵守 ACID 要求，SQL 是非常結構化數據的不錯選擇。 當涉及到數據需求時，如果不清楚或者您的數據是非結構化的，最好的選擇可能是使用 NoSQL。 在 NoSQL 數據庫中存儲數據時，您不需要像在 SQL 數據庫中存儲數據時那樣需要預定義的模式。 在某些情況下，以這種方式存儲和檢索數據可能是有利的，這允許更多的自由。

Nosql 數據庫最適合做什麼？

Nosql 數據庫最適合存儲大量非傳統方式結構化的數據。 它們也適用於處理高流量負載和需要實時數據訪問的應用程序。

由於 NoSQL 的流行，越來越多的各種規模的組織都在採用 NoSQL 數據庫。 本文旨在解釋為什麼 NoSQL 越來越受歡迎以及它何時成為構建應用程序的最佳選擇？ 早期的互聯網先驅對傳統數據庫技術感到沮喪，這激發了 NoSQL 的創建。 說到 NoSQL 數據庫，沒有固定的時間和地點開始使用它們； 因此，沒有合適的設定點。 NoSQL 可以支持範圍廣泛的數據庫結構和數據模型。 本次討論討論了使用 NoSQL 的主要原因，認識到將它們作為一個整體來對待的重要性。 具有非關係數據的數據庫系統正在集成到雲時代，因為它們是在那個時代創建的。 NoSQL 數據庫通常與實時流技術更兼容。 當開始使用最流行的 NoSQL 數據庫 MongoDB 時，您可以免費試用 MongoDB Atlas。

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，包括更快的數據訪問、更好的存儲以及更大的數據類型存儲容量。 此外，它們在大數據應用程序中很受歡迎，因為與傳統數據結構相比，它們更易於處理。

為什麼 Netflix 使用 Nosql？

Netflix 使用 NoSQL 數據庫是因為它們比傳統的關係數據庫更具可擴展性並提供更快的性能。 NoSQL 數據庫也更靈活，允許 Netflix 輕鬆添加新數據類型和更改數據結構，而無需重建整個數據庫。

Netflix 雲和系統基礎架構總監 Yury Izrailevsky 解釋了該公司如何以及為何將其部分系統遷移到 NoSQL。 除了 SimpleDB、HBase 和 Cassandra 之外，Netflix 還使用了三種 NoSQL 工具。 他還寫道，高可用性（又名卓越的客戶服務）通常比強一致性更重要。 Netflix 發布了一份關於使用 MongoDB 作為 NoSQL 數據庫的白皮書和博客文章。 該公司使用 HBase 作為其 Hadoop 集成平台，並使用 Cassandra 以實現可擴展性和無單點故障。 Anand 的解決方案是避免瓶頸和垂直可擴展性限制。

Netflix 和 Linkedin 擁抱 Simpledb 和 Hbase

Netflix 是世界上最受歡迎的流媒體服務之一，它正在從 Cassandra 遷移到 Amazon Web Services 上的 SimpleDB、HBase 和 Cassandra。 SimpleDB 是他們的Node.js NoSQL 架構的重要組成部分，它根據他們的多活動拓撲、全球一致的二級索引、全球事務和開源需求擴展數據庫。 此外，他們打算使用 Cassandra 作為其全球分佈式流媒體產品的關鍵基礎架構組件。 LinkedIn 是世界上最大和最受歡迎的社交網站之一，除了現有的數據庫之外，它還使用圖形 NoSQL 數據庫來增強用戶之間的關係。

何時不使用 Nosql

您可能不想使用 NoSQL 數據庫的幾個主要原因：
1. 您的交易需要 ACID 合規性。
2. 您的數據非常結構化，您需要對架構進行精確控制。
3. 您需要跨數據集執行複雜的連接。
4. 你的數據大部分是靜態的，不會經常改變。
NoSQL 數據庫不適合需要保持高度數據一致性的應用程序或需要復雜數據關係的應用程序。 如果你的數據比較簡單，不需要嚴格控制，那麼 NoSQL 數據庫可能是一個不錯的選擇。

使用 MongoDB 可以進行簡單的分片，這比 SQL 簡單得多。 由於分片，我們可以橫向擴展，它為我們的數據增加了很多價值。 有些人可能對寫鎖有困難。 換句話說， NoSQL DBMS的功能沒有限制。 如果NoSQL要用於廣泛的用途，那麼它一定意味著SQL以外的東西，如果忽略關係模型，NoSQL將永遠無法替代SQL用於廣泛的用途。 我見過的大多數 NoSQL 解決方案似乎都屬於鍵值存儲方法，而不是關係方法。 隨著時間的推移，這些化合物往往會失去其酸性。

Nosql 數據庫的類型

NoSQL 數據庫有很多種，每種都有自己的長處和短處。 最流行的類型是文檔、鍵值、列族和圖形數據庫。 文檔數據庫（例如 MongoDB）最適合存儲具有靈活架構的數據。 數據存儲在文檔中，類似於 JSON 對象。 這使得根據需要添加和刪除字段變得容易。 Key-Value 數據庫（例如 Redis）針對存儲可以通過鍵查詢的數據進行了優化。 值可以是從簡單數字到復雜數據結構的任何內容。 Key-Value 數據庫通常用作緩存或消息隊列。 列族數據庫（例如 Cassandra）最適合存儲按列組織的數據。 Column-Family 數據庫具有高度可擴展性，可以輕鬆地分佈在多個服務器上。 圖形數據庫（例如 Neo4j）最適合存儲以復雜方式相關的數據。 圖數據庫擅長處理具有多種關係的數據。

傳統 SQL 數據庫的替代系統稱為 NoSQL，代表非結構化數據。 這種類型的數據庫管理系統採用的數據模型與關係數據庫中使用的傳統行列表模型不同。 還有許多 NoSQL 數據庫可供選擇。 最廣泛使用的文檔數據庫類型通常採用橫向擴展架構來實現。 電子商務平台、交易平台和移動應用程序開發平台只是用例的幾個例子。 本文考察了頂級 NoSQL 數據庫，包括 MongoDB 和 PostgreSQL。 由於列可以聚合的速度，列可以在列式數據庫中快速聚合。

他們必須能夠以難以保持一致的方式寫入數據。 優化圖形數據庫以搜索和捕獲彼此相關的數據元素至關重要。 在 SQL 中，它們消除了與 JOINING 多個表相關的開銷。

Nosql 數據庫示例

基於列的 NoSQL 數據庫包括 Cassandra、HBase 和 Hypertable。

NoSQL 數據庫不需要單一模式，也不需要使用任何關係數據結構。 NoSQL 數據庫可以用於大規模數據存儲，因為它們可以分佈在具有巨大存儲需求的用戶之間。 Twitter、Facebook 和 Google 等公司使用 NoSQL 來存儲大量數據並創建實時 Web 應用程序。 重要值數據庫將數據存儲和檢索為鍵值對。 這種類型的 NoSQL 數據庫可以用作集合、字典或用作關聯語句的數組。 文檔類型主要用於內容管理系統、博客平台、實時分析和電子商務。 基於圖形的數據庫經常用於分析空間數據、物流數據和社交網絡。

您可以使用 MapReduce 在 CouchDB 中定義視圖。 根據這項研究，分佈式數據存儲僅提供三項保證中的兩項。 數據一致性：即使在執行操作後也應保持數據一致性。 如果服務器之間的通信不可靠，則不應停止系統運行。

Nosql 數據庫用在哪裡？

由於大數據和實時 Web 應用程序的增長，NoSQL 數據庫變得越來越普遍。 NoSQL 系統也被稱為 Not only SQL 除了被稱為類似 SQL 的查詢語言外，還被稱為多語言持久數據存儲。

使用 Nosql 數據庫的三個理由

NoSQL 數據庫流行的原因有很多。 這些解決方案旨在簡單易用、快速且可擴展。 它們可用於各種應用程序，包括 Web 應用程序、移動應用程序和大數據分析。 它還因其易用性和靈活性而廣受歡迎。

Nosql數據庫結構

NoSQL 數據庫不是將數據存儲在表中，而是將數據存儲在文檔中。 因此，我們將它們歸類為“不僅是 SQL”，而且我們將它們細分為各種靈活的數據模型。 NoSQL 數據庫可以有任意多種不同的類型，例如純文檔數據庫、鍵值存儲、寬列數據庫或圖形數據庫。

NoSQL 數據庫是非結構化數據庫。 它們缺乏傳統關係數據庫的固定結構。 因此，傳統數據庫變得越來越難以擴展和良好運行。 NoSQL 數據庫不需要獲得許可，可以在廉價的硬件上運行。 在大多數 NoSQL 數據庫中，沒有可用於關係數據庫的本機支持的可靠性功能。 從這個意義上講，他們必須在保持一致性的同時努力提高性能。 除了實現自己的專有代碼外，開發人員還必須編寫系統的代碼。

因此，許多應用程序可能難以確保交易的安全性和可靠性。 文檔存儲類似於鍵值存儲，因為它基於鍵值模型。 因此，它們缺乏數據庫級別的一致性，從而允許應用程序提供更多的可靠性和一致性功能。 在文檔存儲中，值用於對存儲的數據進行編碼。 XML、JSON 或 BSON（二進制編碼的 JSON）都是這些文檔可接受的編碼。 圖形數據庫使開發人員能夠專注於對象之間的關係而不是它們的屬性。 由於 MongoDB 具有靈活的模式存儲，因此在存儲對象時並不總是需要相同的結構和字段。

Hypertable 採用數據存儲分佈技術來最大化可以分佈數據存儲的節點數。 MongoDB 和 Cassandra 是兩個最流行的 NoSQL 數據庫管理系統。 面向文檔的數據庫，例如 MongoDB，是使用 C 構建的。編碼數據（也稱為文檔）以其編碼形式存儲。 查詢文檔在數據庫中創建，其中包含所需文檔應位於其中的字段，以便檢索它們。 跨多台機器（節點）對數據進行分區和分佈稱為數據分層。 它採用類似於 Cassandra 採用的數據複製方案。 由於自動化問題，管理員有時需要主從，而副本集更擅長處理故障並使它們自動化。

由於 MongoDB 是完全自動化的，因此減少了分片之間的數據共享（或它們之間共享數據），從而使數據庫具有高度可擴展性。 NoSQL 數據庫有許多不同的索引，包括 B-Tree、T-Tree 和 O2-Tree。 T-Tree 的三種節點類型是具有左右子節點的節點、沒有子節點的葉節點和只有一個子節點的半葉節點。 O2-Tree 旨在用於提高當前索引方法的性能。 在更新方面，B-Tree除了更新比例為0外，明顯不同步。 頂部為 T 形的樹更有可能表現良好。 由於其高性能和可擴展性，NoSQL 數據庫越來越受歡迎。

儘管有這些缺點，它們的特性仍然存在差距，無法保證一致性和可靠性。 新功能是 NoSQL DBMS 中可用的工具之一，可以應對這些挑戰。 使用 NoSQL 數據庫是解決一些重要問題的良好開端，但也存在一些問題。

Nosql 數據庫不像關係數據庫那樣支持連接

Oracle的nosql是否加入？
NoSQL 數據庫不像關係數據庫那樣提供連接。 以不同的方式使用連接，他們可以檢索數據。

Nosql 數據庫列表

有幾種不同類型的 NoSQL 數據庫，每種都有自己的優點和缺點。 最流行的 NoSQL 數據庫是 MongoDB、Apache Cassandra 和 Redis。

術語 NoSQL 數據庫指的是一種非概念性數據庫，它可以以不同於關係數據庫的方式存儲數據。 我們將在本文中了解排名前五的 NoSQL 數據庫：MongoDB、Cassandra、Elasticsearch、Amazon DynamoDB 和 HBase。 如果我們需要對我們的組織進行全文搜索，這個數據庫是最好的選擇。 該數據庫可用於分析大量數據。 DynamoDB 主要用於大規模運行高性能應用程序。 這個數據庫一天可以處理十萬億個請求，被近700個組織使用。 在很多情況下，如果我們需要處理大量的鍵值查詢，DynamoDB 是最好的解決方案。 當我們的數據量很小的時候，這個數據庫是不可能處理PB級的數據的，所以他們就收不到我們需要的東西。 如果我們需要實時訪問用例中的數據，這個數據庫將是最佳選擇。

不同類型的 Nosql 數據庫

NoSQL 數據庫相對於傳統關係數據庫的優勢包括速度、可擴展性和穩健性。 此外，它們使用起來更加人性化，可以根據特定需求進行定制。
通常，NoSQL 數據庫分為四種類型：key-value、column-based、document-based 和 graph-based。 本文將對每一種方法進行簡要概述，重點介紹其優點和缺點。
為了存儲數據，鍵值數據庫使用鍵值存儲。 鍵值存儲中的每條記錄都有一個與之相關聯的唯一鍵。 當您查詢數據庫時，將檢索與鍵關聯的值。
基於列的數據庫，如鍵值存儲，使用列而不是鍵。 在基於列的數據庫中，每列都有一種數據類型（字符串、數字、日期等）。 當您查詢數據庫時，您將返回列中的所有值。
文檔數據庫建立在允許存儲數據的文檔模型之上。 基於文檔的數據庫由稱為命名字段的數據項集合組成，這些數據項按數據類型組織。 當您查詢數據庫時，將返回文檔中特定字段的值。
圖數據庫可以以直觀的方式將數據存儲在圖模型中。 基於圖形的數據庫由鏈接在一起的節點和邊的集合組成。 當您查詢數據庫時，將返回圖中特定節點的值。