不同類型的數據庫管理系統

有許多不同類型的數據庫管理系統，每種都有自己的優點和缺點。 SQL 數據庫非常強大，可以處理大量數據，但很難擴展。 NoSQL 數據庫更容易擴展，但它們不如 SQL 數據庫強大。

選擇正確的數據存儲可以使您的應用程序更容易使用。 透徹了解數據庫的工作原理對於評估備選方案至關重要。 可以在 OLTP 應用程序中讀取和寫入單個記錄的數據存儲必須具有低延遲。 Blob Storage 可以在超大規模 Hadoop 分佈中找到，可用於存儲非結構化數據。 表數據存儲可用於存儲結構化數據。 標準 sql 語言 (SQL) 用於查詢和事務。 關係數據庫旨在執行優化事務操作。

事務更新多個表中的多個記錄並且以低延遲寫入，因為多個記錄在多個表中更新。 數據庫列用於現代數據倉庫。 鍵值、寬列、文檔（樹）和圖形類型是 NoSQL 數據存儲支持的四種主要數據類型。 具有多列的數據存儲極難分區。 它是一個二維鍵值存儲，每個單元格值都被分配了一個時間戳。 文檔存儲存儲和檢索表示文檔的嵌套對象。 文檔樹可以用圖形數據庫代替，圖形數據庫類似於文檔存儲，但旨在顯示圖形。

RDBMS 數據庫主要用於管理已映射到關係數據庫的規範化結構化（表格）數據。 使用 NoSQL 技術的數據存儲旨在更高效地處理大量數據流。 數據甚至不需要表格化，也沒有關係約束。 在分析用例方面，NoSQL 數據庫通常比表格列更合適。 為了實現高水平的性能，具有內置操作功能的數據存儲是首選。 維護不可變分類帳是保存不變且（加密）可驗證交易日誌的過程。 時間序列數據庫通常由寬列存儲和用編程語言編寫的日期時間函數組成。

它是可以存儲的地理數據（如城市、國家等）的集合。 為滿足地學查詢和幾何運算的需要，對其進行了優化。 在業務應用方面，使用列式數據庫可能更可取。 文本搜索經常在非結構化（自然）或半結構化文本上執行。 Elasticsearch在這方面被證明是一個有效的工具。

大數據應用隨處可見。 由於其處理大量數據的速度，NoSQL 是大數據應用程序的絕佳選擇。 當服務器端應用程序的所有其他組件都設計為無縫且快速時，您可以使用 NoSQL 數據庫來確保數據不會成為瓶頸。

NoSQL 數據庫通常比其他類型的數據庫更適合在單個數據庫中存儲和建模結構化、半結構化和非結構化數據。

區分 NoSQL 和 SQL 很重要，因為 SQL 最適合高事務相關的工作負載。 NoSQL 是滿足超大交易需求的可行解決方案。 這不是用於此目的的最佳選擇。 不可能以分層方式存儲分層數據。 因為分層數據存儲和存儲大數據集是分層數據存儲的特點，所以兩者都適合使用。

許多現代應用程序，例如移動、Web 和遊戲，都需要功能強大、適應性強、可擴展性和高性能的數據庫，而 NoSQL 數據庫非常適合這些類型的應用程序。

為什麼選擇 Nosql 而不是 SQL？

NoSQL 相對於傳統數據存儲方法的優勢在於它可以一次存儲所有類型的數據，而無需提前確定您需要存儲哪種類型的數據。 您擁有的數據量將需要按比例放大、縮小和分階段進行。 如前所述，NoSQL 提供了更大的靈活性和按需管理成本的能力。

選擇雲數據庫將取決於諸如數據大小、查詢方式以及擴展方式等因素。 SQL（結構化查詢語言）和NoSQL（不僅僅是SQL）這兩種數據庫幾乎肯定會在數據庫的情況下發揮作用。 這是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，例如網站上的文本內容、社交媒體帖子和其他類型的數據。 數據可以存儲在列存儲、面向文檔的數據結構或基於圖形的數據結構中。 NoSQL 數據庫旨在支持可擴展性和靈活性。 隨著公司的擴展，您的數據庫也會隨之增長。

由於 NoSQL 數據庫的規模不同，您必須考慮您的數據集將如何隨時間演變。 近年來，人們越來越希望結合這兩種類型數據庫的最佳特性。 無論您使用的是本地數據庫還是雲數據庫，您都會有很多選擇。 您需要做出的最重要的決定是將數據存儲在 NoSQL 數據庫中，還是將 NoSQL 數據庫作為您的主要 NoSQL 存儲源。 在我們的下一篇文章中，我們將研究雲數據存儲組件，例如數據倉庫和數據湖。

SQL 數據庫現在在性能和功能方面是一個更完整的系統。 然而，NoSQL 數據庫正變得越來越流行，而且它們在未來很可能會變得更加普遍。

Sql和Nosql數據庫有什麼用？

SQL 數據庫可以在結構化數據環境中跨表處理查詢和聯接數據，從而更容易對結構化數據執行複雜查詢，例如臨時請求。 隨著查詢複雜性的增加，NoSQL 數據庫通常需要更多的工作來查詢數據。

SQL 是一種自 1970 年代以來就存在的結構化查詢語言。 因為 NoSQL 數據庫是非關係型的，所以可以用多種方式編寫，包括 SQL 數據庫。 NoSQL 數據庫可以垂直擴展，讓您可以更高效地加載服務器。 使用 NoSQL 系統，您可以使用數據庫中的各種數據結構。 NoSQL 數據庫不將數據存儲在行和表中，因為它不是關係數據庫。 由於能夠組織非結構化數據，因此可以使用動態模式對數據進行結構化和組織。 SQL 和關係數據庫使管理大量數據變得簡單，同時還允許以各種方式靈活地訪問數據。

因為每條信息都存儲在一個位置，所以不太可能將查看者與以前的版本混淆。 此外，NoSQL 非常適合處理大量（或不斷變化的）數據。 NoSQL 系統被許多大公司使用，包括 Facebook、Google 和其他公司，因為它們的數據量很大。 許多服務器處理大量數據，因此像 Cassandra 這樣的 NoSQL 數據庫處理大量數據。 訪問沒有強完整性保證的鍵值存儲的最佳選擇是 Redis。 當您需要進行複雜或靈活的搜索時，Elastic Search 是一個絕佳的選擇。

NoSQL 數據庫可以處理大量數據並每秒執行數百萬個事務。 它們提供了數據存儲方式的靈活性，允許在各種業務應用程序中存儲數據。
NoSQL 數據庫是現代數據存儲最重要的方面之一，因為它們支持創建不同類型的數據結構。 如果您需要具有大量數據輸入的數據庫，NoSQL 數據庫可能是您的最佳選擇。

隨著開發人員尋求 SQL 的替代品，Nosql 數據庫興起

由於各種原因，NoSQL 數據庫在開發人員中越來越受歡迎。 與 SQL 數據庫相關的費用之一是維護和擴展。 此外，許多開發人員認為他們不需要 SQL 數據庫提供的所有功能。 許多企業正在遷移到存儲更多數據的基於雲的模型，NoSQL 數據庫更適合這種類型的環境。

什麼時候使用關係數據庫而不是 Nosql？

NoSQL 數據庫中的事務支持僅限於簡單事務。 可以使用關係數據庫執行事務（也稱為連接）。 NoSQL 數據庫用於處理快速到達的大量數據。 低速數據由關係數據庫處理。

許多現代應用程序依賴於 NoSQL（不僅是 SQL）數據庫，而不是關係數據庫。 NoSQL 是一種數據存儲技術，它使用任意數量的方法以分散的方式存儲數據，而不是關係數據庫。 在推出新應用或服務時，NoSQL 的重要性怎麼強調都不為過。 NoSQL 數據庫不是單個整體服務器，而是水平分佈在多個主機上。 因此，遷移 NoSQL 數據庫的速度更快、成本更低，從而能夠滿足不斷增長的需求。 此外，由於 NoSQL 是一種去中心化技術，對於希望將數據庫遷移到雲端的組織來說，它是一個更好的選擇。 NoSQL 避免鎖定事務，因為它在性能和一致性之間進行了權衡。 正因為如此，它為需要同時訪問的大量用戶提供了更好的選擇。 在需要存儲具有有限數量的個人或應用程序的可預測結構化數據的組織中，關係數據庫是最佳選擇。

MongoDB 靈活的模式使其適用於大量非結構化數據，統一這些類型數據的過程不需要單個連接。
這個數據庫也是一個快速的數據庫，允許它擴展並用於事務支持。
通常，當數據最有可能被結構化時，關係數據庫是最佳解決方案。 在關係數據庫中引用它們之間的表可能很困難並提供一致的數據集。
還可以加速數據庫功能，使其成為大型應用程序的絕佳選擇。
如果無法將大量非結構化數據合併成一致的模式，MongoDB 是最佳選擇。 MongoDB 的靈活模式使其成為大型非結構化數據集合的絕佳選擇，因為它不需要集成不同的組件。

Nosql 數據庫：速度和可擴展性的更好選擇。

NoSQL 數據庫通常比常規數據庫具有更高的性能和可擴展性。 此外，它們易於使用且適應性強，非常適合必須快速訪問的數據。

何時使用 Nosql 與 Mysql？

MySQL 等數據庫技術用於關係數據庫，而 NoSQL 數據庫更多是基於設計的類型，例如 MongoDB、CouchDB 等。 MySQL 數據庫具有廣泛的報告工具​​來幫助維護應用程序穩定性，而 NoSQL 數據庫缺乏用於分析和性能測試的工具。

Mystery 是微軟關係數據庫管理系統的一個組件。 它允許根據用戶的特定要求放置和管理數據，而不管數據是未格式化的還是不相關的。 我們將在以下部分中了解它們之間的一些主要區別。 MyAdmin 和 NoSQL 之間的區別是 IT 領導者必須做出的決定。 NoSQL 被認為是未來，但其他人擔心它缺乏標準化。 組織的要求和它消耗的數據量決定了哪個選項最適合它。

何時使用 Sql 與 Nosql Stackoverflow

當您具有需要查詢的關係數據模型時，通常會使用 SQL 數據庫。 當您需要存儲大量數據並且不需要關係數據庫的所有功能時，通常會使用 NoSQL 數據庫。

公司實際使用哪個數據庫？ 無法比較 SQL 和 NoSQL 數據庫。 數據庫類型比我以前意識到的要多樣化得多。 SQL 語言用於執行 SQL 查詢，例如刪除或修改數據。 2019 年，大多數受訪者 (60%) 表示它比 NoSQL 更受歡迎。 面向文檔的 NoSQL 數據庫如 MongoDB 很流行。 PostgreSQL 旨在支持大型數據庫以及符合 SQL 的查詢。 如果你要做大量的數據處理，你應該考慮使用 Postgres。 MongoDB 中的表和列應該是清晰的。

為什麼我們使用 Nosql 而不是 Sql？

與關係數據庫相比，NoSQL 數據庫有許多優勢。 NoSQL 數據庫是開發人員的理想選擇，因為它具有靈活的數據模型、可水平擴展並且具有極快的查詢速度。 NoSQL 數據庫通常具有非常靈活的模式。

Nosql 數據庫：速度對比。 一致性

由於 NoSQL 數據庫比傳統數據庫具有更大的靈活性和可擴展性，因此越來越受歡迎。 在我們的實驗中，我們發現在存儲鍵值對時，NoSQL 數據庫的響應時間通常比 SQL 數據庫快。 儘管 NoSQL 數據庫可能不完全支持 ACID 事務，但這會導致數據不一致。 雖然 NoSQL 數據庫總體上可能更快，但您應該首先考慮您的應用程序需要什麼。

Uber 使用 Sql 還是 Nosql？

NoSQL 數據庫通常用作數據存儲設備。 由於 NoSQL 數據庫缺乏索引支持（由於缺乏分佈式事務），Uber 的執行團隊將索引存儲在單獨的表中。

Airbnb 和 Nosql：一個愛情故事

Airbnb 一直是 NoSQL 的支持者。 他們是為數不多的在應用程序開發過程中使用圖形數據庫（如 Neo4j）的企業之一。 在過去的幾年裡，企業對圖形數據庫的使用增長迅速，因為它們提供了優於傳統 SQL 數據庫的眾多優勢。 使用圖形數據庫有很多優點，其中之一是它可以更有效地處理大量數據。 數據可以以有組織且更複雜的方式存儲，從而更容易查找和訪問信息。 圖形數據庫也比傳統的 SQL 數據庫更快。 大型數據集用於搜索這些算法，因為它們是專門為此設計的。 Airbnb 顯然支持 NoSQL 技術，而且它無疑是實施這些技術最成功的公司之一。

何時使用 Nosql

這個問題沒有明確的答案，因為它取決於項目的具體需求。 但是，一般來說，Nosql 數據庫最適合需要高可擴展性和靈活性的項目，因為它們旨在水平擴展。 此外，當需要實時數據處理時，通常會使用 Nosql 數據庫，因為它們通常比傳統的關係數據庫更快。

由於 NoSQL數據庫技術的快速發展，各種規模的組織都在採用它。 這篇文章試圖解釋為什麼 NoSQL 越來越受歡迎，以及什麼時候 NoSQL 是構建應用程序的好選擇？ 早期的互聯網先驅對傳統的數據庫技術不滿意，這就是開發 NoSQL 的原因。 由於越來越受歡迎，有必要闡明何時應該使用 NoSQL 數據庫。 NoSQL 可用於描述範圍廣泛的數據庫結構和數據模型。 本次討論的目的是解釋為什麼人們如此頻繁地使用 NoSQL，並根據他們的共同興趣將他們分類。 在雲時代，NoSQL 數據庫被創建並儘快適應基於雲的自動化。 使用 NoSQL 數據庫，實時流數據通常更容易與數據庫集成。 MongoDB Atlas 實用程序是免費學習 MongoDB 的最直接方式。

Nosql 數據庫示例

基於列的 NoSQL 數據庫包括 Cassandra、HBase 和 Hypertable。

NoSQL 數據庫是一種非關係數據庫管理系統，這意味著它不需要部署固定的模式。 為了讓 NoSQL 數據庫滿足分佈式數據存儲的高存儲要求，它必須足夠大以存儲大量數據。 Twitter、Facebook 和 Google 只是使用 NoSQL 處理大量數據和開發實時 Web 應用程序的少數幾家公司。 鍵值數據庫存儲數據並將其作為鍵值對檢索。 這種類型的 NoSQL 數據庫可用於創建集合、字典、關聯數組等。 這種類型的文檔通常用於內容管理系統、博客平台和實時分析。 Graph Base Database 主要用於社交網絡和物流數據。

使用 MapReduce，您可以在 CouchDB 中定義視圖。 根據該報告，分佈式數據存儲將無法提供超過三分之二的保證。 數據一致性：數據即使在執行後也應該保持一致。 維持一個穩定的分區是至關重要的，即使服務器之間的通信是斷斷續續的。

Nosql數據庫的優缺點

與 SQL 數據庫相比，NoSQL 數據庫具有多種優勢。 它們更具可擴展性，因為它們可以處理更大量的數據。 它們也更高效，因為它們使用更簡單的算法來存儲和檢索數據。 它們也更具適應性，因為它們可以根據廣泛的要求進行定制。
數據庫 NoSQL 工具也可能非常昂貴，因此它們也有一些缺點。 重要的是要注意，SQL 數據庫不為這些數據庫提供盡可能多的支持。 此外，就易用性和復雜性而言，它們比 SQL 數據庫更難學習和使用。 與 SQL 數據庫相比，它們的標準化程度也較低，兼容性也較低。

數據庫

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 數據庫通常用於大數據和實時 Web 應用程序。

數據可以存儲在文檔中，而不是 NoSQL 數據庫中的關係表中。 現代企業需要對數據管理問題進行穩健、靈活、可擴展和快速響應。 NoSQL 數據庫的類型包括文檔數據庫、鍵值存儲、寬列數據庫和圖形數據庫。 全球 2000 家組織正在迅速轉向 NoSQL 數據庫以支持任務關鍵型應用程序。 這可以歸因於五個趨勢，這些趨勢提出了對大多數關係數據庫來說太難的技術挑戰。 數據庫管理是敏捷開發的主要障礙，因為它們固定的數據模型嚴重限制了它與其他系統交互的能力。 定義數據模型的應用程序模型用於定義 NoSQL 模型。

相反，NoSQL 試圖指定數據應該如何以動態方式建模。 在面向文檔的數據庫中，JSON 是事實上的數據存儲格式。 這通過消除對 ORM 框架的需要並簡化應用程序開發來節省資金。 這是 N1QL（發音為 nickel）查詢語言的第一個版本，它在 Couchbase Server 4.0 中將 SQL 添加到 JSON。 除了標準的 SELECT / FROM / WHERE 語句外，它還可以處理聚合 (GROUP BY)、排序 (SORT BY)、連接 (LEFT OUTER / INNER) 和許多其他功能。 NoSQL 分佈式數據庫的內在價值在於它能夠支持廣泛的操作而沒有單一故障點。 由於客戶通過在線和移動設備參與業務，因此預計將提供越來越多的服務。

創建、配置和擴展 NoSQL 數據庫非常簡單。 它們用於存儲信息、讀取、寫入和組織信息。 他們可以處理任何規模的集群，包括處於管理和監控階段的集群。 通過 MongoDB 支持的數據中心之間的內置複製，可以在 MongoDB 支持的數據庫之間複製數據，從而無需單獨的軟件。 因此，應用程序不需要等待數據庫發現問題並執行自己的故障轉移； 相反，硬件路由器允許立即可用。 在數據庫技術方面，NoSQL 正迅速成為當今 Web、移動和物聯網 (IoT) 應用程序的首選。

Nosql 數據庫是一種多功能的數據管理工具。

有許多可用的 NoSQL 數據庫，它們可用於各種應用程序，例如 Web 應用程序、移動應用程序、軟件開發和數據倉庫。 滿足大數據量、低延遲、數據模型多樣的應用需求。