SQL Server：關係數據庫管理系統

SQL Server 是 Microsoft 開發的關係數據庫管理系統 (RDBMS)。 它是 Microsoft Server 產品線的產品，該產品線還包括 Windows Server 操作系統。 SQL Server 用於存儲和檢索其他軟件應用程序請求的數據，這些應用程序可能在同一台計算機上運行，也可能在網絡（包括 Internet）上的另一台計算機上運行。

NoSQL 數據庫是在 2000 年代後期開發的，旨在解決擴展性、速度和易用性等問題。 NoSQL 數據庫易於開發人員使用，因為它們具有廣泛的數據模型並且可以水平擴展。 通過關係數據庫訪問的 SQL（結構化查詢語言）數據庫通常包含嚴格、複雜的表格模式，具有昂貴的垂直擴展要求。 MongoDB 4.0 增加了對多文檔 ACID 事務的支持，4.2 增加了對分片集群的支持，這在 MongoDB 4.0 中可用。 No.3 中沒有數據模型。因為 NoSQL 數據庫針對查詢語言進行了優化，它們並不是為了減少數據重複。

壓縮也是一些 No.NoSQL 數據庫的一種選擇，以減少存儲空間。 例如，圖形數據庫非常適合分析關係，但它們可能不是檢索日常數據的最佳方式。 根據 Where to Use MongoDB 白皮書，您可以確定 MongoDB 或其他數據庫是否適合您的目的。 使用 MongoDB Atlas 是開始使用 NoSQL 數據庫的最直接方式。 MongoDB 大學的在線培訓課程是完全免費的，它會帶您完成學習 MongoDB 的步驟。

NoSQL 數據庫有哪些不同類型？ Microsoft SQL Server 是 Microsoft 專有的數據庫管理系統。

在 SQL 到 NoSQL 的遷移中，關係表中的主鍵被轉換為 NoSQL 表中的主鍵。 如果需要額外的表來檢索業務對象，則應將 RDBMS 表連接到那些密切相關的表。

在數據一致性、數據完整性和數據冗餘方面，對於復雜查詢，SQL 無疑比 NoSQL 更安全，因為它遵循 ACID 屬性。

與SQL 數據庫不同，NoSQL 數據庫缺少許多與 SQL 數據庫相同的安全功能。 他們沒有任何類型的機密性或完整性。 此外，由於它們沒有明確定義的模式，也沒有固定的權限，因此無法劃分權限。

Sql 和 Nosql 有什麼區別？

SQL 中的數據庫管理基於編程語言。 關係數據庫或關係數據庫是一種在行和表之間採用邏輯連接的數據模型。 NoSQL 等數據庫管理系統(DBM) 不需要 SQL 即可運行。

結構化查詢語言 (SQL) 是關係數據庫管理中最流行的編程語言之一。 與以多種格式存儲和檢索的表格數據相比，NoSQL 提供了一種存儲和檢索數據的機制。 對兩者的優點和缺點進行了更詳細的討論，並對每個都有透徹的了解。 SQL是RDBMS最常用的編程語言，NoSQL是最常用的存儲結構化、非結構化和半結構化數據的軟件。 根據您的要求和您正在進行的項目，您可能更喜歡其中一種。 另一方面，前者側重於具有 ACID 屬性的複雜查詢，而後者是基於對象的，適用於大量數據類型。

除了文檔或 JSON 等非結構化數據之外，SQL 數據庫比 NoSQL 數據庫更適合多行事務。 SQL 數據庫，除了 SQL 數據庫之外，通常被用作建立在關係數據庫結構上的遺留系統。 就速度而言，NoSQL 數據庫通常比 SQL 更快，尤其是對於鍵值存儲； 但是，NoSQL 數據庫可能不完全支持 ACID 事務，這可能會導致數據不一致。

Nosql 的好處

NoSQL 數據庫相對於關係數據庫的優勢很多。 它們可以水平擴展，允許它們在不佔用額外存儲空間的情況下增長，並且它們處理的數據比傳統數據庫更多。 它們也更適合事務處理，因為它們可以一次處理多行數據。 數據庫管理員必須使用比 SQL 數據庫更難管理的 NoSQL 數據庫，但它們提供更大的靈活性並且通常更快。

Sql是什麼數據庫？

什麼是sql數據庫？ SQL，也稱為關係數據庫，是一種用結構化數據原語 (SQL) 編寫的編程語言。 數據可以以這種方式存儲，以便更加嚴格和結構化。

關係數據庫由創建、存儲、更新和檢索數據的結構化查詢語言 (SQL) 組件組成。 它是所有類型的關係數據庫管理系統(RDBMS) 的基礎編程語言，包括 Oracle、Sybase 等。 它在各種操作功能中發揮著重要作用，例如事務處理、分析和商業智能。 在大多數組織中，關係數據庫用於從傳統桌面系統到基於雲的平台的所有事物。 最常見的系統類型是開源或閉源系統。 非結構化數據，例如照片、視頻和文章，可以在單個文檔中存儲在 NoSQL 數據庫中。

SQL Server 已經存在超過 25 年，是市場上使用最廣泛的數據庫服務器之一。 從那時起，它已發展成為市場上功能最豐富、功能最強大的數據庫之一。
SQL Server 是一個強大的企業數據管理和數據倉庫平台。 它包括許多可用於幫助您管理範圍廣泛的數據集的功能，以及對大型事務和大型數據集的支持。
SQL Server 數據庫也適用於 BI 和分析應用程序。 該產品包含多種功能，包括數據可視化、報告和數據挖掘。
SQL Server 是一個功能強大的數據庫服務器，非常適合存儲和檢索公司數據。 SQL Server 也是商業智能 (BI) 和分析應用程序的絕佳選擇。

為什麼使用 Sql 而不是 Nosql？

SQL 數據庫與傳統數據庫不同，它更適合處理複雜的查詢和跨表的數據合併，使它們在處理結構化數據（例如臨時請求）時更易於使用。 NoSQL 數據庫的使用受到限制，因為它們缺乏跨產品的一致性以及查詢數據所需的額外工作，特別是在大量數據的情況下。

在選擇雲數據庫時，您必須考慮數據的佈局、查詢方法和縮放要求。 SQL（結構化查詢語言）和 NoSQL（不僅是 SQL）數據庫是可供選擇的兩個最重要的數據庫。 在我們雲中的大數據系列的第三篇文章中，我們探討了使用雲計算的好處。 可以存儲在 NoSQL 數據庫中的非結構化數據（例如文章、社交媒體帖子和其他數據源）更容易訪問。 數據存儲可以是存儲在列中或作為文檔的數據，也可以是基於圖形的數據或成對的值。 我們在考慮靈活性和可擴展性的基礎上創建了 NoSQL 數據庫。 隨著公司的發展，數據庫中的用戶數量也會增加。

由於 NoSQL 和 NoSQL 數據庫的規模不同，您必須考慮您的數據集將如何增長。 目前正在進行一項運動，以結合這兩種類型數據庫的最佳特性。 無論您是構建雲數據庫還是本地數據庫，都有許多可用的數據庫選項。 最重要的決定之一是您是要將數據存儲在 NoSQL 數據庫中還是單獨存儲在 NoSQL 數據庫中。 在接下來的文章中，我們將了解更多雲數據存儲組件，例如數據倉庫和數據湖。

開發人員可以使用 Cassandra、HBase 和 Hypertable 等列數據庫將數據存儲在易於理解的簡單數據結構中。 存儲在數據存儲中的數據允許開發人員更改數據的結構，這在處理特定格式時非常有用。

Sql 與 Nosql 數據庫的優缺點

在數據存儲和訪問方面，NoSQL 數據庫提供了更多的靈活性和敏捷性。 它們對於存儲無法以結構良好的方式讀取或需要不可預測的訪問的數據特別有用。 另一方面，SQL 數據庫更適合結構良好且需要頻繁訪問的數據。 在某些情況下，它們可以用來替代 NoSQL 數據庫。

Nosql和Mysql一樣嗎？

MongoDB、CouchDB 和其他 NoSQL 數據庫都屬於基於設計的數據庫類別。 MySQL 是一種關係數據庫類型。 在應用程序驗證方面，MySQL 有許多報告工具，而 NoSQL 數據庫則缺少這些工具。

Mystery 是 Microsoft 關係數據庫管理系統的一個組件。 NoSQL 實現允許以既方便又符合用戶需求的方式集成和操作未格式化和不相關的數據。 稍後我們將討論兩者之間的一些差異。 IT 領導者在決定使用哪個時應同時考慮 MyAdmin 和 NoSQL。 一些人認為 NoSQL 是通往未來的道路，而另一些人則認為其缺乏標準化阻礙了它的採用。 歸根結底，決策取決於組織的要求及其消耗的數據量。

如果您需要構建更複雜的應用程序，SQL 可能不是完成這項工作的最佳工具。 可以使用 AWS 管理控制台創建、修改和刪除表，但無法使用它查詢數據。 此外，您無法使用控制台生成報告或創建高級視圖。 借助 Google Cloud Datastore，可以更輕鬆地處理數據，因為它擁有更廣泛的工具集。 可以使用 Cloud Datastore 數據存儲區查詢語言 (CQL) 查詢數據。 除了 Cloud Datastore Tools for SQL (Cloud SQL) 之外，還可以處理數據。 Cloud Datastore 使創建複雜的應用程序變得簡單，這些應用程序可以利用大量可用數據。 例如，適用於 SQL 的 Cloud Datastore Tools 可用於生成報告和創建高級數據視圖。 除了 Cloud Datastore 查詢語言之外，您還可以使用 Datastore 查詢來查詢數據。 Google Cloud Datastore 是一種高度可擴展且低延遲的 NoSQL 數據庫，提供可擴展性和關係數據庫的功能。 您可以使用 Cloud Datastore 在幾分鐘內創建使用數據的複雜應用程序。

Mysql 8.0 提供 Nosql 功能

MySQL 8.0 包含一個新的 NoSQL 選項。 此功能可通過 MySQL 的文檔存儲獲得： 終極靈活性——您的開發團隊不再需要在使用無模式數據庫或關係數據庫之間做出艱難的決定； 以及將文檔圖像保存在 MySQL 數據庫中的選項。 MySQL 和 MongoDB 哪個相同？ 與彼此相反，它們是數據庫管理系統 (DBMS)，允許您從網站提取數據並應用生成的報告。 MongoDB 基於文檔而不是表結構數據庫，而 MySQL 是一個遺留的表結構數據庫系統。 SQL 或 NoSQL 數據庫（例如 MongoDB）旨在在 NoSQL 環境中運行。 因此，可以定義和遵守傳入數據的預定義結構，並且在某些情況下，集合中的不同文檔可能根據需要具有不同的結構。 模式具有動態特性。

SQL 與 Nosql 數據庫

SQL 數據庫是關係型的，這意味著它們將數據存儲在表中以及它們之間的關係中。 NoSQL 數據庫是非關係型的，這意味著它們將數據存儲為文檔。

有許多數據庫可供選擇，每個數據庫都為組織提供了獨特的好處。 有兩種類型的數據庫：關係型和非關係型。 NoSQL 和 SQL 之間的主要區別在於，NoSQL 對數據採用“適合工作的工具”方法。 因此，NoSQL 正迅速成為傳統 RDBMS事實上的數據庫類別替代品。 它是一種新的數據庫類型，旨在基於一組靈活的數據結構創建模式和數據模型。 由於 NoSQL 數據庫處理的數據集比大多數其他數據庫大得多，因此它們可用於存儲大量數據。 在評估這兩個選項時，確定屬性、數據結構性能和社區的重要性。

Nosql 數據庫：更好的選擇

因為它們提供了優於 SQL 數據庫的各種優勢，所以 NoSQL 數據庫通常比 SQL 數據庫更受青睞。 NoSQL 數據庫除了具有靈活的數據模型和水平擴展之外，速度極快、易於使用，並且具有極其靈活的數據結構。 NoSQL 數據庫具有廣泛的模式選項。

Nosql 數據庫示例

NoSQL 數據庫是非關係數據庫，通常比關係數據庫更具可擴展性和性能。 它們通常用於需要快速處理大量數據的大數據應用程序。 NoSQL 數據庫的一些示例包括 MongoDB、Cassandra 和 Hadoop。

使用 NoSQL 數據庫不需要使用模式作為數據管理系統。 NoSQL 數據庫的主要功能是在具有高存儲要求的分佈式數據庫中存儲大量數據。 Twitter、Facebook 和 Google 等公司使用 NoSQL 來創建大數據和實時 Web 應用程序。 通過創建鍵值數據庫，可以將數據作為鍵值對進行存儲和檢索。 用於此類集合、字典、關聯數組等的 NoSQL 數據庫。 文檔類型通常用於 CMS 系統、博客平台、實時分析和電子商務。 基於圖形的數據庫通常用於社交網絡、物流和空間數據。

MapsReduce 作為 CouchDB 的一個組件，允許您定義視圖。 根據這項研究，分佈式數據存儲無法提供超過三分之二的保證。 即使在特定操作完成後，數據也應保持一致。 即使服務器之間的通信中斷，也不應損害系統的分區容錯性。

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，例如鍵值、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。

與關係數據庫相反，文檔數據庫將數據存儲在文檔中。 這些解決方案可以是靈活的、可擴展的，並且可以高度響應當今的業務數據管理需求。 文檔數據庫、鍵值存儲、寬列數據庫和圖形數據庫只是 NoSQL 數據庫的幾個示例。 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。 五個趨勢對此負責，它們提出了在大多數關係數據庫中難以處理的技術挑戰。 由於其固定的數據模型，關係數據庫是敏捷開發的主要障礙。 應用程序模型定義了 NoSQL 中的數據模型。

數據必須在 nosql 中建模，因為 nosql 不提供數據的靜態模型。 面向文檔的數據庫使用 JSON 作為其事實上的數據存儲格式。 ORM 框架沒有開銷，使開發應用程序更加容易。 N1QL（發音為 nickel）是一種 SQL-to-JSON 查詢語言，在 Couchbase Server 4.0 中引入。 此外，它還支持SELECT/FROM/WHERE語句，以及聚合（GROUP BY）、排序（SORT BY）、連接（LEFT OUTER/INNER）等諸多功能。 使用採用橫向擴展架構設計且無單點故障的 NoSQL 分佈式數據庫的優勢很多。 由於移動應用程序使用的增加和在線客戶參與度的擴大，保持穩定的供應鏈至關重要。

可以安裝、配置和擴展 NoSQL 數據庫。 它們被設計成可以在一個地方讀取、寫入和存儲。 它們還可以用於各種規模，包括管理和監控各種規模的集群。 在分佈式 NoSQL 數據庫中，不需要安裝單獨的軟件來在數據中心之間複製數據。 此外，它允許應用程序利用硬件路由器執行自己的災難恢復——應用程序不需要等待數據庫發現問題並執行自己的恢復。 物聯網 (IoT) 和 Web 等由 NoSQL 技術提供支持的應用程序越來越受歡迎。

Nosql 數據庫的好處

許多人認為 NoSQL 數據庫存儲數據更高效，查詢操作更快，並且在數據建模方面更靈活。 它們非常適合難以存儲在關係數據庫中的數據，例如大數據、非結構化數據以及與數據庫完全沒有關係的數據。
如果您正在尋找可以處理更多數據和更好地擴展的數據庫，您可能需要考慮 NoSQL 數據庫。