NoSQL 數據庫：用於高流量和大數據集的 Web 級數據庫

Nosql 數據庫是網絡規模的數據庫，可以處理高流量和大型數據集。 它們被設計為可擴展並處理高負載。 可以通過向系統添加更多服務器來橫向擴展 nosql 數據庫。 這允許系統處理更多流量並存儲更多數據。

對複雜應用程序的需求增加需要更大的靈活性。 選擇易於擴展和高效運行的數據存儲同樣重要。 最重要的問題是“ASL”或“NoSQL”數據庫是否更適合運行應用程序。 SQL 數據庫已經使用了很長一段時間，但眾所周知，NoSQL 數據庫更易於擴展。 對於 NoSQL 數據庫，假設應該在所有操作中執行分片。 節點可以通過限定函數來標識，這是數據庫中每個數據操作所期望的。 因為數據存儲在多台機器上，所以即使在最基本的機器上處理數據操作也是非常高效的。

有了這個特性，簡單的商用機器就可以用來擴展 NoSQL 存儲。 NoSQL 假定用戶可以規劃和構建數據，以便僅在給定時間點從同一節點檢索任何給定操作。 此外，可以執行跨節點數據（用於啟動的預煮數據）的反規範化。 NoSQL 連接有一席之地，但不要指望它們是 SQL 豐富的或經過優化的。 實際上，假定數據將始終與 NoSQL 應用程序保持一致。 如果一致性很重要，則有許多 NoSQL 系統提供了隨時間修改一致性的開關。 任何架構決策的目標，如評估用例的目標，都是選擇合適的數據存儲。

可以通過向其中添加更多機器來擴展水平擴展資源池，而可以通過向其中添加更多機器來擴展垂直擴展資源池。

SQL 數據庫和 NoSQL 數據庫由於數據的存儲方式（相關表與不相關集合）而使用垂直縮放，而 NoSQL 數據庫使用水平縮放，因為它們不使用相關表。

NoSQL 支持的擴展類型是水平的。

為了水平擴展，MongoDB 採用了一種允許您跨多個服務器移動數據的內置機制。 此過程稱為分片，您可以通過按 Atlas UI 配置頁面上的切換按鈕來執行它。 除此之外，該過程也可以在不停機的情況下完成。

Nosql 中的橫向擴展是如何工作的？

NoSQL 數據庫中的水平擴展意味著可以通過向系統添加更多機器來擴展數據庫，而不是讓單個機器更快或更強大。 這允許系統處理更多的流量和數據，而不會遇到性能問題。

水平縮放的優點很多：您可以輕鬆地添加更多服務器來處理增加的流量，並且您不必擔心同時從多個服務器加載行。 因此，NoSQL 數據庫是希望按需存儲數據同時節省數據存儲成本的企業的絕佳選擇。

Nosql 數據庫更適合處理大型數據集

由於關係數據庫的局限性，它們無法處理大型數據集。 NoSQL 數據庫（例如 MongoDB）以獨立的文檔格式存儲您的數據，允許您跨多個節點分佈數據。 有了這個特性，數據庫就能夠快速、輕鬆地處理大型數據集。

Mongodb 如何橫向擴展？

MongoDB 可以通過使用分片來水平擴展。 分片是跨多個服務器拆分數據的過程。 每個服務器都有自己的數據集部分，數據均勻分佈在服務器上。 發出請求時，MongoDB 服務器將確定哪個服務器具有所請求的數據，並從該服務器檢索數據。 這個過程允許 MongoDB 水平擴展並處理大量數據。

在擴展基礎架構方面，許多企業發現他們遇到了困難。 MongoDB 數據庫即服務平台支持廣泛的擴展選項，並內置於其後端。 水平縮放的技術稱為分片（因為它是首選）。 術語“分層擴展”是指單個服務器或集群向上擴展的能力。 它是一種水平縮放方法，涉及跨多個節點分佈數據。 MongoDB Atlas 平台會自動配置一個shard key，這個還是由我們自己決定。 很明顯，副本集和分片是相似的，但數據集不一樣。

此外，它們可能會導致應用程序的大量寫入事務出現問題。 MongoDB Atlas 還支持水平和垂直縮放。 分片集群的部署可以實現水平擴展。 簡而言之，垂直擴展就像配置集群層一樣簡單。 在完全關閉的情況下，可以暫停集群以保持集群為 0，有效地將整個集群擴展為 0，除了存儲。

MongoDB 是一個出色的 NoSQL 數據庫，也是一個需要水平擴展以處理大型數據集的現代應用程序。 MongoDB 有一個簡單的 API，使開發人員可以輕鬆訪問和操作數據，其無模式存儲使存儲和檢索數據變得簡單。 此外，由於 MongoDB 支持複製，因此可以輕鬆地在多個服務器之間複製數據，確保數據始終可用以供將來使用。

Mongodb 的可擴展性

MongoDB 是最具彈性的編程語言之一。 在像 MongoDB 這樣的面向文檔的數據庫中，數據存儲在類似 JSON 的文檔中。 MongoDB 進程通過使用分片進行水平擴展。 Srave 是一種數據分發技術，它使用多個集合和機器跨數據庫和機器分發數據。

Sql Db 是否可水平擴展？

在水平擴展中，添加或刪除數據庫以執行特定任務，例如增加或減少整體容量或性能。 水平縮放通常是通過組合來自多個結構相同的數據庫的數據，然後將它們分離到單獨的表中來實現的。

每個數據庫每天都必須擴展以處理生成的數據量。 縮放分為兩種類型：垂直和水平。 2TB 服務器的內存足以存儲更多數據。 它正在以極高的價格購買大型服務器。 向服務器添加更多機器稱為水平縮放。 它的目標是將數據集拆分成多個服務器或分片。 基於去規範化的單一事實點是毫無意義的。 這種方法有一個缺點：如果 master 在執行寫入時未能更新從屬副本，則 master 將不會更新從屬副本。

複製是在集群中的節點之間交換數據的行為。 通過複製數據，您可以提高服務器的可用性和恢復能力。 此外，複製可用於跨多個節點集群分散負載。 組織可以將其數據水平劃分為更小的塊，並將這些塊分佈在多個節點上。 水平分區可以提高性能。 除了默認的 MongoDB 集群外，還有幾種不同類型的MongoDB集群。 一般而言，單節點集群是最簡單的集群類型，非常適合測試和開發。 雙節點集群是最常見的集群類型，適用於中大型應用。 三節點集群也很流行，適合大規模應用。 例如，在雙節點集群中，數據在每個節點上分為兩個獨立的分片。 在這種情況下，每個節點都有一份數據副本。 當一個節點的負載增長時，另一個節點可能能夠處理負載。 負載平衡集群是最常見的集群類型之一。 三節點集群由三個獨立的數據中心組成，每個數據中心包含三個獨立的分片。 如果一個節點的負載上升，其他兩個節點可能能夠接管。 平衡集群是這些集群之一。 MongoDB 數據庫是一個現代的基於文檔的數據庫，具有水平擴展能力：複製和水平分區（或分片）。 水平擴展數據庫的過程涉及添加更多實例或節點來處理增加的需求。 當您需要更多容量時，只需向集群中添加更多服務器即可。 此外，服務器通常比用於桌面計算的服務器更小、更便宜。 它是在集群中的節點之間複製數據的過程。 水平分區數據將其分成更小的塊，並將它們分佈在分佈式系統中的多個節點上。 有幾種類型的 MongoDB 集群，每一種都有一組不同的特性。 三節點集群也很常見，儘管它們不如四節點集群有效。

使用關係數據庫橫向擴展

傳統的 SQL 數據庫通常不能水平擴展，因為它需要容納更多的服務器，但我們仍然可以添加其他機器的副本。 Write Ahead Log 用於將所有寫操作從主服務器傳播到其他機器。 由於查詢語法的靈活性，關係數據庫無法水平擴展。 為確保在執行查詢之前不會獲取任何數據，SQL 允許您向數據添加如此多的條件和過濾器，以至於數據庫無法預測將檢索哪些部分。 因此，數據庫在嘗試處理大量數據時可能會變得緩慢。 由於關係數據庫可以水平擴展，因此它們可以幫助覆蓋 Spark 通常效率較低的領域，無論是作為 Spark Streaming 或批處理計算的存儲介質。 雲 SQL 平臺本身不支持這些配置，但可以使用 ProxySQL 等行業工具來實現。 但是，Cloud SQL 的底層概念不適用於這些類型的場景。

為什麼 Nosql 可以水平擴展

NoSQL 數據庫可以根據需要水平或垂直擴展。 您可以通過分片 NoSQL 數據庫來處理高流量情況，向流程中添加更多服務器。 NoSQL 數據庫是大型且經常變化的數據集的首選，因為它們可以水平擴展而不是垂直擴展。

它應該能夠以非常低的延遲處理具有非常高請求率的非常大的數據庫。 擴展性和可用性是 eBay、Amazon、Twitter 和 Facebook 等大容量網站的關鍵要求。 當您能夠同時在一台服務器上運行多個實例時，水平擴展是理想的選擇。

由於其可擴展性和靈活性，與 SQL 數據庫相比，NoSQL 數據庫越來越受歡迎。 此外，與難以處理和存儲的非結構化數據的基於表的數據庫相比，它們的性能更好。

如何擴展 Nosql 數據庫

這個問題沒有千篇一律的答案，因為擴展 NoSQL 數據庫的最佳方式取決於應用程序的特定需求和存儲的數據。 然而，關於如何擴展 NoSQL 數據庫的一些技巧包括向集群添加更多節點以增加容量和性能，使用分片將數據分佈到多個節點，以及將數據複製到多個節點以確保高可用性。

Couchbase 的 Rahim Yaseen 向我們介紹了幾個要點。 組織正爭先恐後地管理、存儲海量數據並從中獲利。 一個重要的數據庫決策是是否橫向擴展。 註冊以手動分片的方式分發到簽到亭。 這是由於定義明確的預定義方案而實現的。 作為自動分片的一部分，您將不得不前往每個展位，找出以 S 開頭的姓氏簽到的人。文檔數據庫的訪問模式要求用戶通過特定的鍵導航到另一個文檔並通過單一的訪問數據。鑰匙。 隨著分佈式數據集規模的增長，對其進行索引和查詢變得越來越困難。

使用 map-reduce 技術毫無意義，因為查詢中的每個節點都必須參與其中。 隨著數據量的增長，擴展RDBMS 模型變得越來越不可行。 在大數據集的情況下，向上擴展架構的失敗很可能是一個非常大的失敗點。 互聯網是超大規模、無共享集群的一個例子。

Nosql 數據庫：可擴展性的未來

因為數據在 Nosql 數據庫中跨多台機器發送，所以它們具有極強的可擴展性。 因此，無需購買需要專用設備的昂貴機器，我們可以輕鬆地增加 CPU 能力。 此外，Nosql 數據庫可以無限制地存儲大量數據，使其成為一個非常通用的數據管理系統。

sql數據庫可以橫向擴展嗎

是的，SQL 數據庫可以水平擴展。 這意味著它們可以分佈在多個服務器上，每個服務器處理總數據的一部分。 這允許比單個服務器所能提供的更大的可伸縮性。

為什麼 SQL 數據庫不能水平擴展？

由於查詢語法的靈活性，關係型數據庫不可能橫向擴展。 作為 SQL 的結果，您可以向數據添加任意數量的條件和過濾器，以防止數據庫系統在查詢完成之前知道將返回哪些部分。

Sql為什麼要垂直擴展？

垂直擴展的目標是增加現有系統的功耗和 RAM 容量，實質上是增加可用資源。 垂直縮放不僅更容易，而且成本也更低。 該問題也不需要長期修復。