組織和管理 NoSQL 數據庫

已發表: 2023-01-10

近年來，隨著公司和組織產生的數據量呈指數級增長， NoSQL 數據庫變得越來越流行。 NoSQL 數據庫是存儲大量數據的絕佳解決方案，因為它們具有高度可擴展性和靈活性。但是，組織和管理 NoSQL 數據庫可能是一項挑戰。在本文中，我們將討論組織和管理 NoSQL 數據庫的一些技巧。

RDBMS 和 NoSQL 是兩種完全不同的數據存儲方法。 NoSQL 解決方案有多種形式，具體取決於數據模型和復制數據的方法。此處提供了每種類型及其應用領域的示例（實施）。 region_id 和 industry_id 表示外部表的鏈接，而不是“西雅圖地區”或“慈善事業”等文本字符串。多種因素促成了這一決定。如果要存儲 ID 或文本字符串，這是重複數據的問題。數據庫必須能夠處理具有不同技術能力水平的多種關係，以便對其進行規範化；例如，Couchbase 不支持具有不同技術能力水平的多個關係。

此外，NoSQL 無法執行動態操作。不保證產品具有酸性。如果您需要進行金融交易或其他任務，您可以使用 SQL 數據庫。如果您需要應用程序運行方式的靈活性，也應避免使用 NoSQL。

Nosql 數據庫是如何構建的？

NoSQL 數據庫（也稱為 SQL 數據庫）是以不同於關係數據庫的方式存儲數據的非表格數據庫。基於其數據模型的數據庫模型在各種 NoSQL 數據庫中可用。文檔類型、鍵值類型、寬列類型和圖形類型是最常見的。

存儲在 NoSQL 數據庫中的數據與存儲在關係數據庫中的數據不同。文檔類型包括鍵值表、寬列表和圖形。存儲成本一直在急劇下降，這導致了 2000 年代後期 NoSQL 數據庫的發展。這些系統允許開發人員存儲大量非結構化數據並具有很大的靈活性。文檔數據庫、鍵值數據庫、寬列存儲和圖形數據庫只是 NoSQL 數據庫中的一些功能。因為不需要連接，所以查詢花費的時間更少。智能數據有多種用途，從關鍵數據（例如財務數據）到更有趣的數據（例如讀取物聯網讀數的智能貓砂盆）。

在本教程中，我們將了解何時以及為何應使用 NoSQL 數據庫。此外，我們將回顧一些關於 NoSQL 數據庫的誤解。根據 DB-Engines，MongoDB 是世界上最流行的非關係數據庫。本教程將引導您完成搜索 MongoDB 數據庫的過程，而無需在您的計算機上安裝任何東西。如果您創建一個集群，您就有一個地方可以存儲您的 MongoDB 數據庫。建立集群後，Atlas 中的數據可以存儲在集群中。您可以使用不同的編程語言（例如 Ruby、Python 或 PHP）創建數據庫，也可以使用 Atlas Data Explorer 手動創建數據庫。

本例將導入Atlas的示例數據。除了靈活的數據模型、水平縮放、閃電般快速的查詢和開發人員的易用性之外，NoSQL 數據庫還具有多種優勢。插入新文檔、編輯現有文檔和刪除文檔都可以使用數據資源管理器完成。它是分析數據的強大工具。 Atlas 和 Atlas Data Lake 中的圖表數據使信息可視化變得簡單。

Nosql 數據庫非常適合管理非結構化數據

自年初以來，NoSQL 數據庫因其比傳統關係數據庫更高的性能和靈活性而變得非常流行。它們不適合大規模數據處理，因為它們還不夠大，無法處理非結構化數據，但它們對非結構化數據管理很有用。

Nosql 是有組織和結構化的嗎？

Nosql 數據庫的組織或結構方式與傳統關係數據庫不同。它們通常更靈活和可擴展，但這是以關係數據庫提供的某些功能為代價的，例如嚴格的模式。

Nosql 是無模式的嗎？

nosql 是無模式的嗎？與結構化數據庫不同，NoSQL 數據庫沒有預定義的模式。他們使用更靈活的數據模型，允許更多樣化的數據存儲和檢索機制，以及更大的數據存儲和檢索靈活性。

Nosql 有模式嗎？

NoSQL 有模式嗎？ SQL 數據庫和 NoSQL 數據庫沒有與關係數據庫相同的模式結構。 NoSQL 數據庫的底層結構是存儲數據的結構，所有四種類型的 NoSQL 數據庫都使用它。

NoSQL 數據庫擅長使用模式嗎？ NoSQL 數據庫開發中最令人興奮的主題之一是使用非關係數據開發算法和數據庫。多年來，SQL 一直在努力填補 NoSQL 的巨大空白。沒有模式，NoSQL 可以以許多不同的數據類型存儲數據。編寫代碼時，在提供多種功能和使其足夠簡單以滿足所有功能之間取得平衡至關重要。在下一步中，將創建數據庫的主鍵。以下部分可以包括業務實體、用戶要求和規範。

此過程中最重要的步驟之一是了解 NoSQL 數據庫如何實現其主鍵。 NoSQL 數據庫，例如 NoSQL 數據庫，可能會被單獨放置，因此無法進行架構化，這可能會導致無政府狀態。使用模式可能很有用。索引設計與上面的步驟類似，但它是基於需要的；它根據所選點的數量而有很大差異。

Json 數據庫可用於存儲不需要以任意順序多次請求的數據，因為它們使用簡單、高效且查詢速度快。隨著 JSON 數據庫越來越流行，開發人員對這種新數據結構的了解越來越多，他們應該開始尋找將其整合到應用程序中的方法。

Nosql 數據庫的好處和風險

因此，可以顯式編寫 NoSQL 數據庫以實現模式靈活性。該過程可能有利於非結構化和半結構化數據。由於沒有對數據進行控制，因此 NoSQL 數據庫可能會演變成使數據貶值的手工數據。

我應該在 Nosql 中存儲什麼？

Nosql 數據庫用於存儲非傳統方式結構化的數據。這意味著 nosql 數據庫通常用於存儲沒有預定義模式的數據，例如來自社交媒體或網絡日誌的非結構化數據。

數據科學涵蓋了數據科學的所有子領域，並且是所有這些子領域的基礎。絕大多數時候，您需要使用數據庫管理系統 (DBMS)。交互和通信需要 DBMS 的語言。 SQL（結構化查詢語言）是用於與 DBMS 交互的語言。同一個術語在數據庫領域已經使用了一段時間，它也被稱為 NoSQL 數據庫。 NoSQL 數據庫不將數據存儲在表或記錄中；相反，它將信息存儲在一系列記錄和表格中。它不僅根據標準格式存儲數據，還經過設計和優化以滿足特定要求。

圖數據庫是一種數據結構，可以是面向圖的，也可以是面向文檔的，也可以是面向鍵值對的，也可以是面向列的。 MongoDB 是一個基於面向文檔模型的 Python 數據庫。根據其支持者的說法，NoSQL 數據庫允許您創建一種對環境變化反應更靈敏的數據結構。另一方面，SQL 數據庫更嚴格，數據類型更不靈活，結構更嚴格。如果您是初學者，SQL 和 NoSQL 可能是您的最佳選擇。其中一個可能是有益的，而另一個可能是有害的，您應該根據您的數據、應用程序和開發速度選擇最符合您需求的。最後，我不能說 SQL 優於 NoSQL 或它的編寫方式。如果您傾聽您的數據，您將做出最佳決定。

據該公司稱，有幾個因素促成了 MongoDB 的流行。
本產品使用簡單。用戶數量是可擴展的。可以處理大量數據。需要強大、可擴展且簡單的數據庫的企業可以選擇 MongoDB。 MongoDB 處理大量數據的能力使其成為需要能夠響應快速變化需求的解決方案的企業的理想選擇。

Nosql 數據庫：並不總是最好的解決方案

NoSQL 數據庫的市場在軟件開發行業正在擴大。比 SQL 數據庫更複雜的數據可以更有效地存儲在這些數據庫中。儘管如此，NoSQL 數據庫還是需要一些時間來查詢數據。此外，它們更難管理和設置。因此，確定使用 NoSQL 數據庫是否是您項目的最佳解決方案至關重要。存在不同類型的 NoSQL 數據庫，每種都有自己的優點和缺點。鍵值數據庫是 NoSQL 數據庫架構的一個很好的例子。鍵值數據庫中的每個項目都可以通過其唯一標識符及其值來區分。一般來說，這種類型的 NoSQL 數據庫比其他類型的數據庫使用起來更簡單，查詢時間也更快。另一種類型的 NoSQL 數據庫是寬列存儲，這是一種使用起來更簡單的數據庫。表、行或動態列是它存儲的信息。這種類型的數據庫對於在大量文件上存儲大量數據很有用。 SQL 數據庫通常比 NoSQL 數據庫查詢速度更快，但 NoSQL 數據庫可以比 SQL 數據庫更快地運行查詢。此外，在 NoSQL 數據庫中維護數據完整性可能比在 SQL 數據庫中維護數據完整性更困難。您必須為手頭的特定項目選擇正確的數據庫類型。 SQL 和 NoSQL 都是現代軟件開發的重要組成部分。因為兩者各有長處和短處，所以為每個項目選擇合適的一個需要花很多心思。

Nosql數據庫設計

它是一種面向應用程序的 NoSQL 數據建模方法，它更多地關注應用程序如何查詢數據，而不是數據中的關係是如何在語義上定義的。因此，NoSQL 數據庫設計原則比關係數據庫設計原則更加強調數據靈活性。

NoSQL 數據庫的目標是擺脫關係數據庫模型的行和列。人們普遍認為 NoSQL 數據庫缺乏任何一種數據模型。模式是通過描述數據的組織方式而形成的。這些差異自然會反映在四種主要 NoSQL 數據庫類型的數據模型中。因此，模式設計將在應用程序的整個生命週期中迭代。評估用例的最佳數據模型是選擇 NoSQL 數據庫的重要組成部分。每個文檔都有兩對字段和值，它們通常存儲在各種數據類型和數據結構中。

已經開發了許多強大的查詢語言來利用各種字段值類型。 NoSQL 數據庫由具有鍵和列族的行組成，列族稱為列。四種類型的 NoSQL 數據庫中的每一種都有一個存儲數據的結構。數據組織方式的靈活性令人嘆為觀止，無論它是否到了被標記為語義無關的地步。文檔數據庫、寬列數據庫和圖形數據庫通常使用特定的查詢語言來實現其查詢功能。

不同類型的 Nosql 數據架構

有許多可用的 NoSQL 數據架構模式。其中有幾個。 -分佈式數據庫*br>。 -分佈式數據庫*br>。 -分佈式數據庫*br>。 [br]商店。鍵值存儲位於鍵值存儲中。 br> 可以執行橫向擴展文件系統。

Nosql 數據庫圖

nosql 數據庫是一種非關係數據庫，它不使用關係數據庫傳統的基於表的模式。 Nosql 數據庫通常用於存儲不適合關係數據庫的大量數據。

NoSQL 中的數據建模圖沒有名稱或約束，類似於 ER 或類圖。 寬鬆的 NoSQL 關係規則的目標是為開發人員提供一個簡單的起點。在建模過程中提前計劃讀寫操作總是一個好主意。每當文檔數量增加時，切勿將文檔或其引用插入到另一個文檔中。因為總會有更多的項目要添加，我們不能將它們嵌入或添加它們的 id 作為產品參考的一部分。如果你想組織多個交易，你可以在另一個集合中這樣做，或者為同時進行的每個交易設置一個唯一的標識符字段（例如，id transaction）。 NoSQL 數據建模不使用與 SQL 相同的術語和設計原則。

為此，應始終包含圖表中使用的符號，以便讀者輕鬆閱讀。產品交易完全是可選的，可以根據要求進行定制。隨著應用程序的開發，基本圖表可能需要改進。

為什麼 Nosql 數據庫越來越流行

在設計nosql數據庫的時候，比設計關係型數據庫更加靈活。關係模型和關係數據庫之間的主要區別在於將數據規範化為具有固定結構的表的方式。 Nosql 數據庫使用靈活的數據模型將數據轉換為文檔。該模型允許更敏捷的數據模型，非常適合處理非結構化數據。 NoSQL 數據庫存儲數據越來越普遍。純文檔數據庫是一種DBMS，可以分為四種類型：鍵值存儲、寬列數據庫和圖形數據庫。文檔數據庫包含數據而不是純文檔數據庫中的表。因為它更敏捷，所以更容易管理可以更有效地處理的非結構化數據。鍵值存儲，就像純文檔數據庫一樣，也可以運行查找操作。數據庫寬列，與鍵值存儲和列式存儲一樣，提供列式存儲和鍵值存儲。圖數據庫類似於寬列數據庫，因為它們存儲圖形信息以及寬列數據。 NoSQL 模型在數據庫設計方面比關係模型更通用。

Nosql 數據庫架構示例

Nosql 數據庫沒有標準，因此每個數據庫都有自己特定的模式。但是，Nosql 數據庫的示例模式可能如下所示：
{
“數據庫”：{
“表”：{
“表格1”： {
“列”： {
“column1”：“數據類型1”，
“column2”：“數據類型2”
},
“行”：{
“第一行”：{
“列 1”：“值 1”，
“列 2”：“值 2”
},
“行 2”：{
“列 1”：“值 3”，
“列 2”：“值 4”
}
}
},
“表2”：{
“列”： {
“column1”：“數據類型1”，
“column2”：“數據類型2”
},
“行”：{
“第一行”：{
“列 1”：“值 1”，
“列 2”：“值 2”
},
“行 2”：{
“列 1”：“值 3”，
“列 2”：“值 4”
}
}
}
}
}

通常，NoSQL 數據庫不需要固定模式來管理數據。 NoSQL 數據庫是需要大量存儲的分佈式數據存儲的基礎。 Google、Twitter、Facebook 和其他公司都在將 NoSQL 用於大數據和實時 Web 應用程序。來自鍵值數據庫的數據作為鍵值對中的鍵存儲和檢索。在 NoSQL 數據庫中，數組可以用作關聯數組的示例，字典可以用於對數據進行分組和組織，等等。文檔類型通常用於內容管理系統、博客平台和實時分析。基於圖形的數據庫主要用於社交網絡、物流和空間數據。

可以使用 CouchDB 中的 MapReduce 進行視圖定義。根據此策略，具有分佈式模型的數據存儲不能保證三個條件中的兩個以上。數據一致性：即使在操作完成後，數據保持一致也很關鍵。由於系統的分區容錯性，服務器之間的通信即使不穩定也應該是穩定的。

Nosql 數據庫的優勢

隨著開發人員尋求利用 NoSQL 數據庫的彈性和速度優勢，NoSQL 數據庫變得越來越流行。 NoSQL 數據庫中的數據可以是結構化的和非結構化的。 NoSQL 數據庫非常適合各種應用程序，因為它們具有高度的靈活性。 NoSQL 數據庫包括 DynamoDB、Riak 和 Redis，此外還有 DynamoDB 和 Riak。