SQL 與 NoSQL 數據庫

SQL 和 NoSQL 數據庫是當今最流行的兩種數據庫管理系統。 雖然它們有一些相似之處，但它們也有一些重要的區別。 在本文中，我們將仔細研究這兩種類型的數據庫以及如何實現它們。 SQL 數據庫通常用於存儲結構化數據，而 NoSQL 數據庫更適合存儲非結構化數據。 SQL 數據庫使用關係模型，這意味著數據被組織到具有行和列的表中。 NoSQL 數據庫使用各種不同的模型，例如鍵值對、面向文檔和基於圖形。 要實施 SQL 數據庫，您需要使用數據庫管理系統 (DBMS)，例如 MySQL、Oracle 或 Microsoft SQL Server。 要實施 NoSQL 數據庫，您可以使用各種不同的技術，例如 MongoDB、Apache Cassandra 或 Apache HBase。 選擇數據庫時，重要的是要考慮您的特定需求。 如果您需要存儲大量數據並且需要能夠快速輕鬆地查詢這些數據，那麼 SQL 數據庫是一個不錯的選擇。 如果您需要存儲不斷變化的數據，或者需要更靈活的查詢方式，NoSQL 數據庫是更好的選擇。

Robert Sheldon 在本文中解釋了 NoSQL 和關係數據庫之間的區別。 它們各有優缺點，但在設計方式和數據存儲方式上有所不同。 了解這些差異將使您能夠就哪種類型的機器最適合您的工作負載做出明智的決定。 關係數據庫的優勢在於它們能夠處理結構化數據，而半結構化和非結構化數據則不能。 當我們談論 NoSQL 數據庫時，我們通常不是指 SQL，甚至根本不是 SQL。 四種 NoSQL 模型中的每一種都包含一個產品。 NoSQL 數據庫的靈活性使開發人員更容易創建項目，因為它們沒有嚴格的數據結構。 因為 NoSQL 數據庫不如關係數據庫成熟，所以它們不能保證相同級別的數據完整性。 對於您打算支持的工作負載，SQL 和 NoSQL 是兩個主要選項。

SQL用於查詢語言； 它不用於 NoSQL 數據庫。 NoSQL 和 SQL 之間存在語言相似性。 SQL 是 NoSQL 數據庫的常用搜索引擎。

SQL 數據庫是基於表的，而 NoSQL 數據庫是文檔、鍵值、圖形或寬列存儲數據庫。 MySQL、Oracle、PostgreSQL 和 Microsoft SQL Server 是 SQL 數據庫的示例。 MongoDB、BigTable、Redis、RavenDB Cassandra、HBase、Neo4j 和 CouchDB 只是一些 NoSQL 數據庫的例子。

SQL 數據庫是極其結構化且需要 ACID 合規性的數據結構的絕佳選擇。 另一方面，如果您的數據要求不明確或者您的數據是非結構化的，NoSQL 可能是您的最佳選擇。 NoSQL 數據庫中使用的模式不需要像 SQL 數據庫中使用的模式那樣進行預定義。

為了從 SQL 遷移到 NoSQL，關係表中的主鍵成為 NoSQL 表中的主鍵。 RDBMS 表必須連接到其他表才能檢索業務對象，並且必須將那些密切相關的表組合成單個 NoSQL 表。

Sql和Nosql數據庫如何做？

SQL 數據庫是將數據存儲在具有行和列的表中的關係數據庫，它們使用結構化查詢語言 (SQL) 進行數據庫訪問。 NoSQL 數據庫是非關係數據庫，通常將數據存儲為文檔。 他們使用各種查詢語言，例如 JavaScript 或 XML。

SQL 是一種自 1970 年代以來就存在的結構化查詢語言。 NoSQL 數據庫不包含層次結構，與 SQL 數據庫相比，允許開髮用戶可以訪問的獨特結構。 通常，NoSQL 數據庫可以垂直擴展，這意味著您可以增加服務器的負載。 NoSQL 數據庫可用於處理來自各種來源的數據。 因為 NoSQL 數據庫不需要關係數據庫，所以它們不像在關係數據庫中那樣將數據存儲在行和表中。 它們減少了規劃和組織非結構化數據的需要，因為它們允許動態模式。 SQL 和關係數據庫支持輕鬆訪問大量數據、擴展並允許擴展各種數據類型。

使圖片看起來不同的舊版本軟件沒有問題，因為每條信息都存儲在同一位置。 如果您需要處理大量（或不斷變化的）數據，這也是一個不錯的選擇。 Facebook、谷歌等大公司使用 NoSQL 系統是因為它們需要大量數據才能運行。 Cassandra 是處理分佈在多個服務器上的大量數據的 NoSQL 數據庫之一。 如果您需要訪問沒有強大完整性保證的鍵值存儲，Redis 可能是最佳選擇。 當您需要復雜或靈活的搜索時，Elastic Search 是一個絕佳的選擇。

面向文檔的 NoSQL 數據庫包括 MongoDB、MySQL、DocumentDB 和 OrientDB。 這本書是虛構的作品列存儲用於大型列存儲，如 Cassandra 和 DynamoDB 來存儲數據。 數據使用有向圖數據結構存儲在圖形數據庫中，例如 Neo4j 或 OrientDB。 NoSQL 數據庫越來越受歡迎，主要是因為它們無需傳統 SQL 數據庫即可處理大量數據。 面向文檔的數據庫、鍵值數據庫、寬列存儲和圖形數據庫都是 NoSQL 數據庫的示例。 MongoDB 是世界上最流行的 NoSQL 數據庫，用於 Cassandra、HBase 和 Hypertable 等各種應用程序。 MongoDB 是一個面向文檔的數據庫，以鍵值格式存儲數據。 Redis 和 Sqoop 是兩種流行的 NoSQL 數據庫，它們是基於列的，並使用 Cassandra 作為它們的主要數據庫。 HBase 的基於列的 NoSQL 數據庫用於各種應用程序，包括 Bigtable 和 Cassandra。 Hypertable 是一種寬列存儲，用於 Neo4j 和 OrientDB 這兩個流行的應用程序。 Cassandra 和 MongoDB 等基於列的數據庫非常適合需要存儲大量數據而不需要傳統 SQL 數據庫的應用程序。 面向文檔的數據庫，如 MySQL 和 MongoDB，除了使用簡單之外，還可以用於需要文檔存儲和低延遲的應用程序。 Redis 和 Sqoop 是鍵值存儲的例子，它們以鍵值格式存儲數據，使其適用於存儲少量數據的應用程序。 Cassandra 和 DynamoDB 等寬列存儲將數據存儲在列存儲中，適用於需要保存大量數據的應用程序。 Neo4j 和 OrientDB 等圖數據庫以及許多其他圖數據庫支持用於數據存儲的有向圖數據結構，使其非常適合存儲圖數據的應用程序。

最適合您的數據庫

DBMS 由許多不同的優點和缺點組成。 選擇使用哪種 DBMS 完全取決於客戶的要求和需要。

Nosql和Sql如何選擇？

運行 NoSQL 查詢可以完成，但它們比運行傳統查詢要慢得多。 您的高事務應用程序需要執行。 SQL 數據庫中的數據庫管理更適合涉及重負載和復雜數據結構的事務，因為它們更穩定並確保數據完整性。 酸必須得到適當的監測。

數據是所有數據科學子領域的基礎。 在大多數情況下，您需要的數據存儲在數據庫管理系統 (DBMS) 中。 為了與 DBMS 進行交互和通信，所使用的語言必須精確。 SQL（結構化查詢語言）是 DBMS 交互中使用的編程語言的名稱。 近年來，數據庫領域出現了一個新名詞：NoSQL數據庫。 NoSQL 數據庫不將數據存儲在表或記錄中，因此稱為非關係數據庫。 它不是數據存儲結構，而是由特定的需求組成。

四種最流行的類型是圖形數據庫、面向列的數據庫、面向文檔的數據庫和鍵值對。 MongoDB是一個基於文檔的基於Python的文檔數據庫。 NoSQL 數據庫旨在為您提供更大的數據結構設計靈活性。 與 SQL 數據庫相比，它具有更嚴格的結構和更少的數據類型。 第一次，SQL 和 NoSQL 可能最適合初學者。 每一種都有自己的優點和缺點，因此您應該根據您的數據、它的應用程序以及使它更容易開發的因素來決定哪一種適合您。 誠然，SQL 比 NoSQL 更便宜、更高效，但這並不是說它就優越。 如果您聆聽您的數據，您將選擇最佳解決方案。

SQL 數據庫比 NoSQL 數據庫更受歡迎，部分原因在於它們的優勢。 例如，NoSQL 數據庫不需要數據庫管理員的服務，這可能是有益的。 此外，NoSQL 數據庫更易於使用和處理更大量的數據。
然而，值得注意的是，NoSQL 數據庫有其缺陷。 SQL 數據庫中的數據訪問和操作級別明顯低於 NoSQL 數據庫。 因此，如果您要執行諸如連接表或使用高級 SQL 函數之類的操作，則需要使用不同的數據庫。
您可以選擇最符合您要求的數據庫。 如果您是 SQL 數據庫的新手，如果您需要執行更複雜的任務，請先了解如何使用它們，然後再繼續使用 NoSQL 數據庫。 應始終使用 NoSQL 數據庫而不是其他數據庫。

Nosql 數據庫示例

MongoDB、CouchDB 和 Cassandra 都是 NoSQL 數據庫的例子。 這些數據庫設計為高度可擴展並提供高性能。 它們通常用於傳統關係數據庫無法處理數據量或類型的情況。

數據庫 NoSQL 是一種不以與關係數據庫相同的格式存儲數據的數據庫。 使用 NoSQL，您無需擔心固定架構，無需加入，也無需擴展。 具有高存儲要求的數據存儲可以使用 NoSQL 數據庫進行編譯。 例如，Twitter、Facebook、谷歌和其他公司每天收集數 TB 的用戶數據。 分佈式 NoSQL 數據庫的架構意味著數據庫沒有單一的控制單元或存儲。 因此，無需為同一數據部署和管理多個數據庫。 因為數據總是連續分佈的，所以分佈式數據庫使您能夠無限期地訪問它。

在鍵值存儲中，所有數據都被視為一個鍵和一個值。 大量運行 Column Family Stores 的機器以各種大小的列存儲和處理數據。 文檔數據庫本質上是先前創建的包含其他鍵值集合的文檔的版本。 半結構化文檔可以以 JSON 等格式存儲。 與 SQL 相比，數據庫管理員缺乏生成高級聲明性查詢結果的能力。 不是從這些數據庫中獲取數據，而是使用查詢模型。 RESTful 接口是 NoSQL 平台的共同特徵。

與鬆散存儲信息的關係數據庫相比，圖形數據庫是多關係的。 圖數據庫旨在通過單一集成後端支持範圍廣泛的數據模型。 多模型數據庫是 NoSQL 中的一個新概念，隨著時間的推移，人們對這一類別的興趣會越來越大。 可以在 http://db-engines.com/en/ranking.html 找到十大最受歡迎的數據庫的排名。

RavenDB 作為面向文檔的數據庫，提供了 NoSQL 數據庫的所有優點以及關係數據庫的便利性。 此外，它可以與現有的 SQL 數據庫相結合，以從兩種類型的數據完整性中獲益，從而讓您從兩種類型的數據中獲得最大收益。 RavenDB 的 NoSQL 數據庫可用於實際應用程序和 NoSQL 數據庫。

Nosql數據庫結構

NoSQL數據庫將數據存儲在文檔中而不是表中。 這導致了各種靈活的數據模型被細分為“不僅僅是 SQL”集群。 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。

與關係數據庫相反，文檔數據庫將數據存儲在文檔中。 這些解決方案具有適應性、可擴展性，可以在幾分鐘內響應現代業務需求。 文檔數據庫、鍵值存儲、寬列數據庫和圖形數據庫只是 NoSQL 數據庫中的一小部分。 全球 2000 家公司正在迅速採用 NoSQL 數據庫來支持任務關鍵型應用程序。 有五種趨勢對此做出了貢獻，而大多數數據庫無法處理它們。 由於其固定的數據模型，關係數據庫由於其性能不佳而成為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。

不可能簡單地通過 NoSQL 來定義數據必須如何建模。 作為在面向文檔的數據庫中存儲數據的實際格式，使用了 JSON。 它消除了對 ORM 框架的需求，從而加快了應用程序開發過程。 N1QL（發音為 nickel）是一種功能強大的 SQL 查詢語言，已添加到 Couchbase Server 4.0 版本中。 本應用的array數組不僅支持標準的SELECT/FROM/WHERE語句，還支持聚合（GROUP BY）、排序（SORT BY）、連接（LEFT OUTER/INNER）等。 NoSQL 分佈式數據庫採用橫向擴展架構且沒有單點故障，具有一系列極具吸引力的運營優勢。 隨著客戶參與在線和移動交易，可用性正成為一個越來越重要的問題。

使用 NoSQL 數據庫可以輕鬆設置、配置和擴展它們。 它們旨在使讀取、寫入和存儲信息變得更加容易。 此外，他們可以處理任何規模的不同規模的集群，包括對不同規模集群的管理和監控。 NoSQL 數據庫包括多個數據中心之間的內置複製，無需單獨的軟件。 此外，它允許應用程序通過使用硬件路由器來執行它們自己的故障溢出； 應用程序不需要等待數據庫檢測到問題並執行它們自己的故障轉移。 當今的大多數 Web、移動和 IoT 應用程序都在 NoSQL 數據庫上運行。

Nosql 數據庫比關係數據庫更具可擴展性

Nosql 可以存儲大量數據嗎？
當需要大量數據時，NoSQL 數據庫非常靈活。 與結構化存儲數據的關係數據庫相反，NoSQL 數據庫根本沒有任何結構。 它減少了必須結構化的數據量，從而增加了數據的存儲量。 此外，由於 NoSQL 數據庫不依賴索引來加速數據檢索，因此可以更輕鬆地進行擴展。

SQL 與 Nosql 示例

SQL 數據庫是關係型的，這意味著它們將數據存儲在由定義的關係鏈接的表中。 這種方法對於易於定義和搜索的結構化數據非常有用。 NoSQL 數據庫是非關係型的，這意味著它們以靈活且基於鍵值對的格式存儲數據。 這種方法最適用於不適合傳統表格格式的非結構化數據。

在 NoSQL 和 MongoDB 之間做出決定時，您應該考慮要存儲的信息類型以及存儲信息的最佳方法。 對於每種類型的數據，數據以不同的方式存儲。 有時選擇一個比另一個更有利，但大多數團隊更喜歡兩者都使用。 NoSQL 引擎的主要目標是支持雲計算的使用。 由於其橫向擴展能力，雲計算提供了更高的可擴展性。 在快節奏的敏捷環境中，NoSQL 與開發人員合作得很好。 從根本上說，NoSQL 解決方案更容易因解決難題而失敗。

如果您要處理大量數據或多種數據類型，則應避免使用 NoSQL。 與其專注於數據一致性或確保 100% 的數據完整性，不如使用 NoSQL 來確保數據完整性。 除了更具適應性和能夠適應不斷變化的數據需求之外，NoSQL 還使您能夠控製成本。 我們經常做出決定，而不是使用哪一個，而是在同一應用程序中何時何地使用兩者。 為了解決一個涉及中間件的項目，Integrant 的工程師們就 JavaScript 和 Java 展開了激烈的爭論。 Integrant 為軟件開發項目分配資源的主要建議的簡短摘要非常適合對如何有效分配資源感興趣的任何人。

隨著 NoSQL 數據庫越來越受歡迎，為手頭的任務選擇合適的 NoSQL 數據庫至關重要。 由於 SQL 數據庫更有效地處理查詢，它們更便於針對結構化數據進行複雜查詢，並且它們跨表連接數據以減少查詢處理時間。 NoSQL 數據庫在產品之間不具有一致性，並且隨著查詢複雜性的增加，它們需要更多的工作來查詢數據。
NoSQL 數據庫在用於臨時查詢或沒有大量數據可供查詢時運行良好。 除了根據手頭的任務選擇 NoSQL 數據庫外，開發人員還應該跟踪他們遇到的任何查詢或問題。 總的來說，NoSQL 數據庫越來越受歡迎，但必須謹慎選擇，以免產生任何問題。

什麼是 Nosql 的示例？

MongoDB被應用於多種行業，以滿足廣泛用戶的需求。 使用的 NoSQL 數據庫的類型決定了目的的性質。 例如，像 MongoDB 這樣的數據庫系統被歸類為通用。 除了數據量大之外，鍵值數據庫中的查找查詢也很簡單。

Netflix 使用 Sql 還是 Nosql？

我們基於雲的基礎架構需要針對各種不同的用例進行結構化存儲訪問。 Netflix 旨在利用最有效的工具來完成工作。 我們在本文中選擇了 SimpleDB、Hadoop/HBase 和 Cassandra，因為我們認為它們都滿足我們對 NoSQL 的要求。