NoSQL 數據庫是高速數據檢索的完美解決方案！

NoSQL 數據庫通常用於連接速度太慢或創建過多數據重複的情況。 此外，許多 NoSQL 數據庫被設計為可水平擴展，這意味著它們可以輕鬆地跨多個服務器進行分片。 連接不太適合水平擴展，因為它們要求所有數據都在一台服務器上。

在更傳統的數據庫（例如 Oracle）中使用的通用連接運算符不支持 Oracle NoSQL 數據庫。 但是，它確實支持同一表層次結構中的表之間的單獨類型的連接。 位於同一位置的行可能允許高效連接，因為只能連接具有相同坐標的行。

該過程通過在 JOIN 子句中使用它們之間的相關列來組合來自兩個或多個表的行。 在大多數 Oracle NoSQL 數據庫中，當用戶試圖從層次關係已被區分的表中提取數據時，會使用連接。

嵌入是 MongoDB 中常見的模式之一。 當流程的各個部分分解為單獨的組件時，就會發生規範化。 這些片段通常是 ​​mongo 中的單個文檔，因此不需要連接。

你為什麼不加入？ 面向文檔的數據庫（如 MongoDB）旨在存儲非規範化數據。 集合之間應該沒有任何關係。 如果兩份或多份文件中要求提供相同的數據，則應重複填寫。

在 Nosql 中可以加入嗎？

是的，在 nosql 數據庫中可以進行連接。 但是，它們並不像在關係數據庫中那樣常見，因為 nosql 數據庫通常被設計為更具可擴展性和性能。 聯接可用於組合來自多個 nosql 集合的數據，但它們可能比其他操作更昂貴。

新的 $lookup 運算符允許您使用 MongoDB 3.2 $lookup 運算符對兩個或多個集合執行左外連接操作。 聚合比簡單的查找查詢更難理解，通常需要更長的時間才能完成。 它們在復雜的搜索操作中功能強大且必不可少，但它們也很脆弱。 MongoDB 的聚合查詢以與任何其他查詢相同的方式運行，傳遞管道運算符數組。 除了文本、日期和評級信息之外，文檔還包含日期、評級和對編寫它的用戶的引用。 目前，我們根據用戶評分按時間倒序顯示最近的 20 個帖子。 $lookup 特性是 MongoDB 3.2 的一個重要補充。

在 NoSQL 數據庫中使用少量關係數據時，克服一些更困難的問題可能是有益的。 不應定期使用 $lookup 運算符。 如果您需要大量數據，請使用關係數據庫 (SQL)。

Mongodb 適合連接嗎？

由於為 MongoDB 集合連接操作引入了新的查找操作，MongoDB 3.2 現在支持MongoDB 連接功能。

MongoDB 不懼怕使用非結構化數據。 將 MongoDB 連接與 Merge 連接和散列連接進行比較時，我們還不能進行 Merge 連接和散列連接。 通過提供一個允許它從一個索引連接到另一個索引的嵌套循環的索引，我們可以協助查找。 然而，就任何“JOIN”的性能的顯著改進而言，我們無法做到這一點。 對於以下查詢，我們藉助 MongoDB 的圖形用戶界面 Studio 3T 中的 SQL 查詢功能運行以下 MongoDB 腳本。 結果揭示了單個訂單的數量以及這些訂單的總價值，這兩者都是通過單個客戶和商店聯繫人的數量來衡量的。 本說明中討論了該索引。

如果您只需要集合中的幾個字段，則使用包含這些字段和實際查詢條件的“覆蓋索引”可以做得更好。 因此，我們創建了一個銷售索引。 人的身份證號碼。 與個人相關的實體 ID 和銷售額。 用於銷售的 OrderHeaders 在這些類型的字段中使用類似於聚集索引的單個 _id 字段。 連接順序中反映的聚合順序反映了 Studio 3T 中的連接順序，從而使執行時間縮短了 4.2 秒。 MongoDB 和 SQL Server 共享同一個服務器，後者在 160 毫秒內管理同一個MongoDB 聚合。

在這種情況下，我們正在查看發票的交易記錄。 他們不應該改變的理由有很多，他們也沒有改變。 我們只需以 MongoDB 的預製格式準備和維護我們的歷史數據。 通過與這樣的中間集合進行預聚合，我們將報告的時間減少到 25 毫秒。 可以在此處找到完整的代碼示例：這將在我的機器上聚合 120 毫秒，當您考慮所涉及的步驟時，這是相當令人印象深刻的。 同樣，銷售人員的報告必須準確無誤。 這是通過組合“銷售”和“職位”這兩個詞在幾秒鐘內完成的。

我們可以通過首先從 $null 銷售人員（郵購客戶）中刪除所有記錄來在 48 毫秒內刪除所有記錄。 應該推遲排序，直到您擁有最終報告所需的文檔以及所有查找的列表。 在開始之前，您應該開始匹配和投影。 當管道通過每個文檔時，保持精簡至關重要，確保只將您需要的數據輸入其中。 最後，找到在聚合管道中執行各個階段的順序至關重要。

這允許在執行數據分析時有更廣泛的選擇，因為它允許聚合來自兩個或多個來源的數據。 此外，由於能夠將數據分組到特定類別中，因此可以將數據分類為特定類別並易於查找。
MongoDB 的結構在許多方面不同於其他數據庫系統。 這樣可以實現更快的數據檢索以及更好的數據管理和存儲。 此外，由於數據庫可容納大量數據，因此能夠按比例放大。
由於其強大的功能，MongoDB 具有其他數據庫系統所沒有的幾個特性。 因此，它是一種非常有效的數據分析和數據存儲方法。

Mongodb 的 Join 函數

MongoDB 允許您將兩個集合合併到一個數據庫中，這是一項非常受歡迎的功能。 MongoDB 的連接語法比 SQL Server 更強大，連接操作更高效。
但是，MongoDB 不支持集合之間的查詢連接。 在 MongoDB 中，$lookup 聚合函數可用於執行連接操作。

為什麼你不應該使用 Nosql？

NoSQL 平台也不支持動態操作。 不能保證酸的性質是恆定的。 例如，如果您要處理敏感數據，則可以選擇 SQL 數據庫。 此外，如果您需要運行時靈活性，則應避免使用 NoSQL。

與數據庫NoSQL 相比，數據庫 NoSQL 針對更小的存儲區域和更少的 CPU 和內存進行了優化。 它也不太靈活，但在大規模使用時更有效。 同一類型數據的多個集合受到異常數據結構的影響。 結果，索引和同步節點的數量增加，這增加了數據量，從而增加了更新它們的時間。 傳統的 NoSQL 服務器旨在維護最終一致性，因此在進行更改之前不需要通過索引或節點傳播更改。 一些 NoSQL 成員可能會隱藏新索引的創建（例如 RavenDB 創建自動索引）。 其他人可以掃描整個 MongoDB 數據庫而無需對其進行索引。

如果要使用 NoSQL 數據庫，則必須將其設計為滿足訪問模式。 如果它們未知或經常更改，則可能需要更改。 面向文檔的 NoSQL 數據庫不適合原子消費，因為 OLAP 系統必須對數據進行切片和切塊。 To Be Continued 選項可用於解決 NoSQL 中的數據完整性問題（基於圖形的 NoSQL 除外）。 Amazon DynamoDB 在這場比賽中來得有點晚，因為它去年才符合 ACID 標準。

NoSQL 數據庫有一些缺點，包括 SQL 指令與 NoSQL 數據庫的不兼容以及它們缺乏對與性能數據相關的性能問題的支持。 此外，noSQL 數據庫不遵循與關係數據庫相同的規範，這使得查找和使用兼容軟件變得更加困難。

為什麼 SQL 數據庫優於 Nosql

使用 SQL 數據庫比使用 nosql 數據庫更穩定、更快。

Nosql 連接等價物

在 nosql 中沒有直接等效的連接，但是有幾種方法可以達到類似的結果。 最常見的方法是對數據進行非規範化，這意味著您在多個文檔中復制數據。 這可以手動完成，或者您可以使用像 MongoMapper 這樣的工具來為您處理。 另一種方法是使用 map/reduce，這有點複雜，但可以更靈活。

加入關係數據庫

關係數據庫中的連接操作有何相似之處？
關係數據庫中的 SQL 連接類似於管道操作，因為它們執行查詢、篩选和分組操作。

Mongodb 加入

MongoDB 連接是 MongoDB 將兩個數據集合連接在一起的一種方式。 當您需要組合來自多個集合的數據以創建單個結果時，這很有用。 例如，您可以使用聯接將來自用戶集合的數據與其帖子集合相結合。

MongoDB 開源NoSQL 數據庫是存儲大量數據的絕佳選擇。 傳統數據庫和 MongoDB 之間的主要區別在於它們使用表和行而不是集合和文檔。 鍵值對是 MongoDB 最基本的單元之一。 在這篇博客中，我們將向您展示如何使用 MongoDB 連接，這是連接和查找的關鍵類型。 MongoDB 3.2 引入了一個新的 Lookup 操作，可以對 Collections 進行 Join 操作。 相關子查詢的語法在 MongoDB 5.0 及更高版本中使用起來很簡單。 使用 MongoDB 連接時必須遵守一些限制和限制。

例如，以下代碼片段使用以下文檔創建包含餐廳和訂單的集合：餐廳。 必須為這兩個系列下訂單。 餐廳的名稱和地址是什麼？ 有必要提供名稱以及訂單之間的數組匹配。 按照以下順序，您會找到飲料和飲料。 將提供以下結果。

數據庫

Nosql 數據庫是不使用大多數數據庫使用的傳統關係模型的數據庫。 相反，他們使用更靈活的無模式方法。 這使它們更具可擴展性，並且更易於用於許多應用程序。

NoSQL 數據庫中的數據存儲在文檔中，而不是關係數據庫中。 它們的功能包括靈活性、可擴展性和滿足快速變化的數據管理要求的能力。 文檔數據庫、鍵值存儲、寬列數據庫和圖形數據庫都是 NoSQL 數據庫的示例。 全球 2000 家組織正在迅速採用 NoSQL 數據庫來支持任務關鍵型應用程序。 這樣做的原因是有五個趨勢對於大多數關係數據庫來說太難處理了。 關係型數據庫與MongoDB數據庫不同，它基於固定的數據模型，不能用於敏捷開發。 應用程序模型定義了使用 NoSQL 時的數據模型。

NoSQL 沒有對數據建模強加任何固定的方法。 面向文檔的數據庫通常存儲在 JSON 中，作為存儲數據的實際格式。 在這種情況下，不再需要 ORM 框架，因為沒有開銷。 N1QL（發音為 nickel）作為一種強大的查詢語言在 Couchbase Server 4.0 中引入，可用於將 SQL 擴展為 JSON。 它不僅支持標準的SELECT/FROM/WHERE語句，還可以支持聚合（GROUP BY）、排序（SORT BY）、連接（LEFT OUTER/INNER）等。 NoSQL 分佈式數據庫的主要優勢之一是其橫向擴展架構和無單點故障。 隨著越來越多的客戶互動通過網絡和移動應用程序在線進行，服務的可用性正成為一個越來越重要的考慮因素。

NoSQL 數據庫易於安裝、配置和擴展，是各種應用程序的理想選擇。 它們旨在組織一本書的內容、寫下筆記並存儲它。 它也可以用於任何規模——從小集群到大集群。 運行 NoSQL 數據庫不需要單獨的軟件； 它是分佈式的，包括數據中心之間的內置複製。 此外，它允許通過硬件路由器立即進行故障轉移，這樣應用程序就不必等待數據庫發現故障並執行自己的恢復。 NoSQL 越來越受歡迎，使其成為當今 Web、移動和物聯網 (IoT) 應用程序最流行的數據庫技術。

MongoDB 在各種關鍵指標上都是明顯的領導者。
如果您正在尋找一個具有高度流行性和穩定性的數據庫，MongoDB 是您的不二之選。 許多應用程序更喜歡它，因為它具有大量特性，使其成為市場上最受歡迎的數據庫之一。 因為 MongoDB 不支持 ACID 事務，所以在做決定時牢記這一點可能會有所幫助。

Nosql 數據庫：概述

基於文檔的 NoSQL 數據庫可以以 JSON 和 XML 格式存儲數據。 這是一個基於文檔的 NoSQL 數據庫，具有基於列的存儲模型。 鍵值 NoSQL 數據庫中的數據成對存儲。 Redis NoSQL 數據庫是鍵值數據庫的一個很好的例子。 SQL 數據庫通常包含大於 NoSQL 數據庫維度的列。 MongoDB 是寬列 NoSQL 數據庫的一個例子，是一種流行的 NoSQL 數據庫。 使用基於圖形的 NoSQL 數據庫將數據存儲在圖形中。 Neo4j 是一個使用 MongoDB 的基於圖形的 NoSQL 數據庫。

Oracle Nosql 數據庫

Oracle NoSQL 數據庫是一種分佈式鍵值數據庫，旨在提供高可用性和水平可擴展性，而無需或很少進行數據庫管理。 Oracle NoSQL 數據庫基於 Berkeley DB Java 版，使用具有豐富數據類型的簡單鍵值模型。

用於 Spring Data 的 Oracle NoSQL SDK 的 Spring Data 實現模塊內置於 SDK 中。 它可用於連接或連接到 Oracle NoQL 數據庫集群或 Oracle NoQL 雲服務。 通過將 maven 依賴項合併到項目的 pom.xml 文件中，您可以使用 SDK。 如果您可以選擇以下內容作為起點，那將會很方便。 Oracle.com 上提供了 Oracle Spring。 NosqlDbConfig中使用的方法如下。 應定義實體類。

應該創建存儲庫來存儲Nosql 數據。 然後編寫應用程序的主類。 通過安裝 org.springframework.boot:spring-boot，您可以訪問所有組件。