SQL 與 NoSQL 數據庫：優缺點

幾十年來， SQL 數據庫一直是存儲數據的標準。 然而，NoSQL 數據庫變得越來越流行的原因有很多。 原因之一是 NoSQL 數據庫比 SQL 數據庫更具可擴展性。 這意味著它們可以處理更多數據和更多用戶，而不會降低性能。 另一個原因是 NoSQL 數據庫比 SQL 數據庫更靈活。 這意味著它們可以輕鬆定制以滿足應用程序的特定需求。 最後，NoSQL 數據庫通常比 SQL 數據庫更易於使用。 這意味著開發人員無需學習大量複雜的 SQL 語法即可快速上手並運行。

在選擇雲數據庫時，您應該考慮數據的維度、查詢數據的方式以及擴展數據的方式。 決定數據庫的最重要因素是您要使用哪種數據庫類型——SQL（結構化查詢語言）或 NoSQL（不僅是 SQL）。 本文是我們雲中大數據系列文章的第三篇。 NoSQL 數據庫更適合存儲非結構化數據，例如文章、社交媒體帖子等。 數據可以存儲為列存儲或面向文檔、基於圖形的鍵對。 NoSQL 數據庫的靈活性和可擴展性都是一個考慮因素。 您的數據庫也會隨著公司的發展而增長。

由於 NoSQL 和 NoSQL 數據庫的規模不同，您必須考慮您的數據集在未來將如何增長。 有些人認為結合這兩種類型數據庫的最佳特性將使它們獲得更高的效率。 無論您是在本地還是在雲端，都有許多數據庫選項可供選擇。 在 NoSQL 和 NoSQL 數據庫之間進行選擇作為主要數據存儲是您必須做出的最重要的決定之一。 在下一篇文章中，我們將了解更多雲存儲組件，例如數據倉庫和數據湖。

與 SQL 數據庫相比，NoSQL 數據庫幾乎沒有 SQL 數據庫所具有的安全功能。 他們沒有必要的機密性或完整性。 此外，由於它們缺乏明確定義的架構，因此無法為它們分配權限。

為什麼 Nosql 比 SQL 更受歡迎？

在 NoSQL 中，數據類型之間沒有關係。 可以運行 NoSQL 查詢，但它比現有查詢慢得多。 您的應用程序具有高級別的事務活動。 SQL 數據庫具有更高的穩定性和數據完整性，因此非常適合重型或複雜事務。

數據是所有數據科學子領域的基礎。 數據通常存儲在數據庫管理系統 (DBMS) 中，作為存儲數據的主要方法。 DBMS 語言必須用於相互交互和通信。 SQL（結構化查詢語言）是一種用於與數據庫交互的編程語言。 近年來出現的另一個術語是 NoSQL 數據庫。 NoSQL 數據庫（例如非關係數據庫）不會將數據存儲在表或記錄中。 數據存儲結構是根據一組特定的要求量身定制的。

通常使用三種類型的數據庫：面向列的、面向文檔的和鍵值對。 MongoDB 是 Python 中面向文檔的數據庫的示例。 NoSQL 數據庫可以讓您更自由地創建數據結構。 另一方面，SQL 數據庫具有更嚴格的結構和更不靈活的數據類型。 如果您是初學者，學習 SQL 然後過渡到 NoSQL 可能是一個不錯的起點。 每一種都有自己的優點和缺點，您應該根據您的數據、應用程序以及它的易用性來選擇一種。 SQL 和 NoSQL 之間的主要區別在於，SQL 在性能方面並不是孤立無援的。 聆聽您的數據並做出最佳決策。

如何使用 MongoDB

您可以輕鬆使用 MongoDB，因為它使用起來非常簡單。 由於其高速度和靈活性，開發人員欣賞它的速度、可擴展性和處理大量數據的能力。

為什麼 Nosql 數據庫更好？

Nosql 數據庫更好，因為它們允許數據存儲方式更加靈活。 這在處理需要以不同於傳統關係數據庫的方式組織的大量數據時非常有用。 Nosql 數據庫也更容易擴展，因為它們可以分佈在多個服務器上。

NoSQL 數據庫最初是在 2000 年代後期開發的，其目標是減少擴展、執行快速查詢和編寫程序所需的時間。 與傳統數據庫相比，NoSQL 數據庫具有多種優勢，包括橫向擴展和提供多種數據類型的能力。 具有嚴格、複雜、表格模式的 SQL（結構化查詢語言）數據庫需要大的垂直擴展，並且通常通過關係數據庫訪問。 在 MongoDB 4.0 中，引入了多文檔 ACID 事務，MongoDB 4.2 在 MongoDB 中增加了對 spannable 集群的支持。 首先沒有數據模型。 使用 NoSQL 數據庫時，通常針對查詢而不是數據複製進行優化。 許多號

NoSQL 數據庫還包括壓縮以減少存儲空間。 例如，圖形數據庫可用於分析關係，但可能不足以滿足您的日常搜索需求。 在哪裡使用 MongoDB 白皮書將幫助您確定 MongoDB 或其他數據庫是否適合您的需求。 要開始使用 NoSQL 數據庫，最簡單的方法之一是使用 MongoDB Atlas。 您可以通過 MongoDB 大學免費在線學習 MongoDB，它提供有關該主題的全面培訓。

Nosql 相對於 SQL 的缺點

NoSQL 數據庫的優缺點是什麼？ NoSQL 數據庫的主要缺點之一是它們不支持各種文檔中的 ACID（原子性、一致性、隔離性、持久性）事務。 由於適當的模式設計，許多應用程序可以使用單個記錄的原子性。

值得注意的是，每個現代組織都在很大程度上依賴數據來取得成功。 SQL和NoSQL數據庫是公司中最常用的數據庫。 每個都有自己的獨特之處，每個都有一些弱點。 讓我們仔細看看每一個，看看它們中的任何一個是否是您的正確選擇。 當數據增長時，擴展數據庫就像玩一場永無止境的標籤遊戲，永遠知道完美的設置永遠不會可用。 由於橫向擴展，NoSQL 數據庫的設置更容易且成本更低。 由於其龐大且快速增長的數據集，它們可以用作雲計算工具。

因為 NoSQL 依賴分佈式服務器和區域，所以不存在單點故障。 因此，NoSQL 數據庫具有更高級別的穩定性和彈性，以及持續可用性和無停機時間。 可以配置 NoSQL 等數據庫類型以滿足特定用戶的需求，從而使開發人員能夠為他們的項目找到理想的組合。 許多組織選擇使用開源的 NoSQL 數據庫。 它非常適合雲計算，因為它可以快速有效地處理大量數據集。 NoSQL 查詢無法以標準語言執行。 因此，將需要更昂貴的員工，如開發人員和數據科學家，來執行查詢。

DataStax 的 Astra 是一種多雲數據庫即服務 (DBaaS)，它運行在 Apache Cassandra 和 Kubernetes 上，並採用微服務架構。 Astra 使用了一個名為 Stargate 的數據 API 層，這是一個以開源方式構建的來源。 您可以通過從下面的列表中選擇 Azure、Google Cloud Platform 或 AWS 來立即啟動您的雲服務。

MongoDB 與 SQL

結論是我們得出了結論。 MongoDB 作為數據庫，在模式特性方面要先進得多，能夠處理大型數據集。 SQL Server數據庫是一種關係數據庫管理系統（RDBMS），它管理數據庫系統並提供端到端的業務數據解決方案。 在非結構化數據的情況下，MongoDB 是一個極好的選擇。

MongoDB 和 SQL 數據庫世界是截然相反的。 混亂是非結構化數據的情況，而結構化數據是有組織的數據的情況。 世界意味著以不同的方式用於不同的目的，並且有自己的一系列優點和缺點。 本文的目的是深入比較 MongoDB 和 SQL 數據庫。 直到 2000 年代，SQL 數據庫才是使用最廣泛的查詢和分析數據庫。 互聯網和 Web 2.0 的繁榮創造了大量非結構化數據。 這種類型的數據無法以最有效的方式映射到類似表的模式。

NoSQL 數據庫在此期間首次出現。 關註一致性、可用性和分區的 CAP 定理是 MongoDB 的核心。 CAP 定理將 MongoDB 中的數據可用性描述為與 SQL 數據庫的 ACID 屬性相比的附加功能。 該系統由一組商品硬件提供支持，並允許跨多個節點複製數據以實現高可用性和可靠性。 大多數由互聯網連接設備和互聯網應用程序生成的數據都是非結構化的，這使得傳統數據庫毫無用處。 然而，它確實提供了文檔查詢支持，但它的設計很糟糕，並且沒有提供太多信息。 如果 MongoDB 無法處理分析，我們可以改為在關係數據庫上運行常規查詢。

MongoDB BI 連接器與許多流行的商業智能工具兼容，包括 Tableau、Cognos 等。 數據倉庫是一個很棒的選擇，可能會花費很多錢，但它們也有局限性。 此外，通過強迫您將數據分配給關係模式，它們還會破壞 NoSQL 數據庫的價值。 如果您有想要連接到 MongoDB 的現有商業智能工具，MongoDB 連接器是一個很好的選擇。 它的缺點之一是它無法連接來自多個異構源的數據。 另一種選擇是創建一個連接到 MongoDB 並獲取數據並對其執行分析的 Python 應用程序。 使用 PyMongo，我們可以檢索 MongoDB 數據並將數據寫回 MongoDB。 與探索性數據分析相比，它可能是數據倉庫的不錯選擇，但它可能並不總是商業客戶的最佳選擇。

Nosql 對比Sql：哪個更適合 Web 開發？

因為MongoDB是用任何可以存儲數據的語言編寫的，所以不需要學習SQL來使用它。 如果您打算在 Web 應用程序中使用 MongoDB，則必須熟悉查詢語言。