衡量 NoSQL 數據庫質量的最佳方法

這個問題沒有千篇一律的答案，因為衡量NoSQL 數據庫質量的最佳方法取決於使用它的組織的具體需求和目標。 但是，評估 NoSQL 數據庫質量的一些常見方法包括查看其性能、可擴展性、穩定性和安全性。 此外，重要的是要考慮數據庫與組織現有系統的集成程度以及它的易用性。

在傳統的關係環境中，從本機表單中提取大量數據用於將數據轉換為 SQL。 傳入數據是 ETL 過程的重要組成部分，因為必須對其進行檢查和更正。 借助 MarkLogic 警報，可以自動執行這些任務中的大部分工作，以提供更好的數據質量。 在從主要來源加載數據時，MarkLogic 採用直觀模式，這需要創建元數據來協調和豐富數據。 在信封模式繼續按原樣存儲原始數據的同時，它還維護了一個元數據部分，用於豐富和規範化信息。 創建警報是為了在處理數據質量場景時捕獲已知的數據質量問題。 如果根據預定義的查詢攝取新內容，用戶將收到通知。 這些問題可以使用專門的索引來解決，對系統性能的影響很小。 使用 MarkLogic 警報可以大大提高數據質量，同時還可以減少生成數據所需的時間和精力。

擴展 Nosql 的評估標準是什麼？

Cattell 確定了NoSQL 系統的六個關鍵特性，他認為這些特性被更正式地定義為：1) 水平可伸縮性，2) 跨多台服務器的複制，3) 簡單的接口或協議，4) 與 RDB 相比的事務並發性，5) RAM 和分佈式索引存儲，以及 6) 高性能。

NoSQL 數據庫可以水平擴展。 數據可以很容易地存儲在多個節點中，而不需要用戶複製數據或修改應用程序。 通過擴展集群，可以在不影響應用程序性能的情況下增加節點數量。 由於缺乏傳統的 SQL 功能，NoSQL 數據庫不如 SQL 數據庫穩定。 因為數據庫需要特定的交互，所以應用程序很難與之交互。 此外，由於NoSQL 缺少索引，因此很難找到數據。 儘管存在這些限制，NoSQL 數據庫仍有可能跨多個平台進行擴展。 NoSQL 應用程序非常適合存儲大量數據，同時將性能水平保持在可接受的水平。

如何擴展和 Nosql 數據庫擴展？

有兩種擴展數據庫的方法：垂直擴展（增加現有數據庫機器上的 CPU 或 RAM）或水平擴展（增加數據庫中的行數）。 您可以通過選擇哪些機器處理哪些數據子集來向數據庫集群添加更多機器以進行水平擴展。

為什麼 Nosql 更適合擴展？

與水平可擴展的 NoSQL 數據庫相比，它們可以通過添加更多服務器來應對流量的增加。 與同類數據庫相比，NoSQL 數據庫有能力變得更大、更強大，這使它們成為大型且不斷變化的數據集的理想選擇。

Nosql 數據建模需要考慮的重要因素是什麼？

高效查詢數據的能力是 NoSQL 系統之間的主要區別。 文檔數據庫提供了所有數據庫中最多的功能，允許它們在廣泛的應用程序中工作。 通過從鍵值存儲中選擇一個主鍵，您可以訪問兩種類型的存儲中的數據。

Nosql 數據庫的 3 個共同特徵是什麼？

在 NoSQL 數據庫中，橫向擴展、複製和靈活的數據結構是三個主要特徵（見圖 1）。

非關係數據庫，例如 NoSQL 數據庫，以不同於表結構的格式存儲數據。 NoSQL 不需要固定的模式，不需要連接，而且很容易擴展。 NoSQL 數據庫旨在處理大規模數據存儲，這需要高級別的存儲。 例如，Twitter、Facebook 和 Google 等公司每天收集數 TB 的用戶數據。 分佈式NoSQL數據庫被認為沒有單一的控制單元，也沒有存儲，說明它是一個沒有單一控制單元的分佈式數據庫。 不再需要為相同的數據存儲和管理不同的數據庫。 因為數據總是與其他副本分開，所以使用分佈式數據庫可以提供連續的數據流。

鍵值存儲是一個人的所有財產都作為鍵和值保存的地方。 列族存儲是一種存儲和處理來自各種機器的大量數據的機器。 文檔數據庫本質上是其他鍵值集合版本的集合。 文檔根據其結構分為幾種類型，例如 JSON。 SQL 和其他高級聲明性查詢語言不適用於圖形數據庫。 查詢語言不是這種情況，它是數據驅動的，並且是為數據模型量身定制的。 RESTful 數據接口可以構建到各種NoSQL 平台中。

圖數據庫是一種多關係數據庫，與關係數據庫相對，其中表是鏈接但不一定統一的。 圖數據庫旨在用於在單個後端處理多個數據模型。 隨著多模型數據庫的引入，NoSQL 世界即將經歷一​​場革命。 可以在 http://db-engines.com/en/ranking 找到最流行的數據庫列表。

除了 NoSQL 數據庫提供的數據敏捷性和改進性能的明顯優勢外，它們的水平擴展能力是最吸引人的方面之一。 因此，您無需擔心擴展集群時數據丟失的問題。
這對於 Web 和業務應用程序來說都是一個巨大的優勢，因為它允許您在需求增加時輕鬆添加更多容量。 由於 NoSQL 數據庫沒有特定的通用平台，因此它們可用於執行範圍廣泛的任務。
對於那些尋找沒有停機時間的 NoSQL 數據庫的人來說，MongoDB、Apache HBase 和 Cassandra 是最佳選擇。

Nosql 數據庫的優勢

具有 nosql 模式的數據庫系統可以在各種處理器上運行。 因為它們可以承受高速，所以這些輪子非常適合高性能應用。 傳統數據庫不易訪問的數據可以存儲在 NoSQL 數據庫中。 非關係數據庫使用針對存儲的數據類型優化的存儲模型，而不是具有整體存儲模型。 因此，它們可用於存儲不易通過傳統數據庫訪問的數據。

Nosql 數據庫如何擴展？

Nosql 數據庫能夠水平擴展，這意味著它們可以通過向系統添加更多服務器來處理越來越多的流量或數據。 這與傳統數據庫形成對比，傳統數據庫通過向單個服務器添加更多處理能力或存儲來垂直擴展。

根據數據庫的類型，縮放需要各種技術和原則。 數據庫分片是擴展 NoSQL 和非 NoSQL 數據庫的一個重要方面。 隨著服務器的分佈式，我們獲得了能夠存儲更多數據的好處，但我們也繼承了分佈式系統帶來的問題。 由於單體數據庫缺乏自動分片支持，工程師需要手動編寫邏輯來處理工作負載。 當代理解決方案不可用時，可以使用負載均衡器（如負載均衡器）來為查詢服務提供服務。 如果有足夠數量的分片，我們可以使用不同的代理來加速查詢。 因為 NoSQL 數據庫是自動縮放的，所以這對最終用戶來說基本上是不可見的。

與主從架構相比，每個分片都被類似地對待。 如果您希望減少主分片上的負載，讀取查詢將定向到從分片。 例如，我們可以在數據中心級別複製數據庫以確保我們有備份。 節點通過交換信息實時相互通信。 節點與預定數量的節點進行通信是很常見的。 因為節點在 Cassandra 中被認為是平等的，所以一個節點可以簡單地在其他節點之間複製數據。 它通常被稱為八卦協議，因為它涉及節點之間的信息交換。

在分佈式數據庫中，您可能願意放棄某些屬性來獲得其他屬性。 數據複製的主要目標是確保可用性。 當你的數據庫被異步複製時，一開始它並不總是完全一致，但隨著時間的推移會有所改善。 SQL 數據庫將首選用於需要高精度數據的高性能金融系統，而 NoSQL 數據庫將首選用於視圖等不太重要的數據。

有些企業開始意識到 NoSQL 數據庫的好處，並開始遷移他們的數據存儲。 但是，在遷移到 NoSQL 數據庫之前需要考慮一些事項。 了解 NoSQL 數據庫的第一個也是最重要的一點是它們不是 SQL 數據庫的替代品。 換句話說，它是一個可以與 SQL 數據庫結合使用的補充數據庫。 遷移到 NoSQL 數據庫時要記住的一件事是縮放並不總是自動的。 必須考慮數據庫的結構及其使用方式，以確保以最有效的方式存儲數據。 NoSQL 數據庫提高數據存儲可擴展性的能力是一項強大的功能。 了解縮放過程以及確保有效存儲數據所需的步驟是您可以做的最重要的兩件事。

Sql和Nosql數據庫的優缺點

因為 NoSQL 數據庫可以水平擴展，所以您可以添加更多服務器來處理增加的負載，而不必擔心數據不同步。 與 NoSQL 數據庫不同，SQL 數據庫使用基於表的數據結構，而 NoSQL 數據庫使用文檔、鍵值、圖形或寬列結構。 另一方面，文檔數據庫更適合非結構化數據，例如文檔或 JSON，而表數據庫更適合多行事務。 由於 NoSQL 數據庫可以處理文檔或 JSON 等非結構化數據，因此它們作為企業和社交媒體平台的解決方案正變得越來越流行。 SQL 數據庫在處理單行事務時比 NoSQL 數據庫表現更好，而 NoSQL 數據庫在處理非結構化數據時表現更好。 SQL 數據庫的安裝和維護成本高於 NoSQL 數據庫。 SQL 數據庫通常受到具有復雜數據需求的大型企業的青睞，而 NoSQL 數據庫則受到具有簡單數據需求的小型企業的青睞。