不同類型的 NoSQL 數據庫

Nosql 數據庫與過去幾十年一直是主流的傳統關係數據庫有很大不同。 它們通常更快、更可擴展且更靈活。 但它們是如何工作的？ Nosql 數據庫通過使用簡單的鍵值存儲來工作。 也就是說，它們將數據存儲在一個帶有鍵和值的簡單表中。 鍵是用來查找值的，值就是數據本身。 這個簡單的鍵值存儲可用於存儲任何類型的數據，包括 JSON 或 XML 等結構化數據。 nosql 數據庫通常用於存儲不斷變化的數據，例如用戶數據或會話數據。 Nosql 數據庫經常用於 Web 應用程序，因為它們可以非常容易地擴展。 當傳統的關係數據庫達到某個點時，它會變得非常緩慢且難以擴展。 但是 nosql 數據庫可以繼續添加更多的服務器和更多的密鑰，它們將繼續運行良好。 然而，Nosql 數據庫並不完美。 如果您習慣於關係數據庫，它們可能很難使用。 它們的安全性也可能較低，因為數據未以標準化格式存儲。 但總的來說，nosql 數據庫是許多應用程序的絕佳選擇。 它們快速、可擴展且靈活。 如果您正在尋找傳統關係數據庫的替代品，那麼 nosql 絕對值得考慮。

NoSQL 是不包含 SQL 的數據庫集合的名稱。 NoSQL 數據庫系統可以分為四種類型。 每種類型的NoSQL 數據模型的工作方式都存在顯著差異。 另一方面，NoSQL 數據庫缺乏使 NoSQL 數據庫流行的大部分特性。 架構、數據集群、複製支持和最終一致性都是必需的。 使用鍵值數據庫的 Web 應用程序非常適合會話管理和緩存。 存儲數據時，首選寬列存儲中的列。

NoSQL 和 SQL 有五個主要方面：API、數據模型、模式要求、可伸縮性和數據完整性。 數據可以以無模式的方式存儲，可以自由存儲，也可以存儲在自由格式的 NoSQL 數據庫中。 這種方法提供的靈活性允許程序員更快地完成他們的任務。 在 NoSQL 和 SQL 數據庫中，數據完整性的管理方式不同於應用程序和用戶創建、讀取、更新和刪除數據的方式。 ACID 事務要么產生正確的結果，要么以一致的數據庫狀態終止，以較大者為準。 一些數據庫，例如那些在關係管理系統 (RDBMS) 之前構建的數據庫，可以被認為是 NoSQL。 “大規模數據庫集群”一詞最常用於描述 2000 年代初為雲和 Web 應用程序部署而構建的數據庫。

可以寫成列的 NoSQL 數據庫包括 Cassandra、HBase 和 Hypertable。

此外，由於 NoSQL 缺少動態操作，因此無法處理它們。 不能保證該化合物具有酸性。 在執行金融交易（例如信用卡處理）時，SQL 數據庫可能是首選。 如果您需要維護一個穩定一致的應用程序，您也應該避免使用 NoSQL。

數據可以以不同於關係數據庫的方式存儲在 NoSQL 數據庫（也稱為 SQL 數據庫）中。 NoSQL 數據庫可以具有多種功能，具體取決於它們的數據模型。 文檔、鍵值、寬列和圖表形式是最常見的文檔類型。

瑞安航空是世界上最賺錢的航空公司，它開發了一款移動應用程序，得益於 NoSQL，該應用程序擁有 300 萬用戶。 因此，萬豪為其預訂系統採用了 NoSQL，該系統每年產生 380 億美元的收入。 全球最大的報紙出版商印度時報使用 NoSQL 管理其內容管理系統 Presto，該系統為 Gannett 專有。

Nosql 數據庫如何工作？

Nosql 數據庫旨在提供高水平的性能和可擴展性。 它們通過將數據存儲在鍵值對中來工作，這使得它們非常快速和靈活。 使用 nosql 數據庫的最大好處之一是它們可以根據需要輕鬆擴展或縮小，這使得它們非常適合大型應用程序。

文檔數據庫比表數據庫更可能存儲數據。 由於它們的靈活性、可擴展性和對業務數據管理需求的響應能力，它們是當今要求苛刻的組織的理想選擇。 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。 因此，全球 2000 家企業正在迅速採用 NoSQL 數據庫來支持任務關鍵型應用程序。 由於五個主要趨勢，大多數關係數據庫都被技術挑戰所淹沒。 關係數據庫由於其固定的數據模型，極難開發敏捷軟件。 應用程序模型定義了 NoSQL 中的數據模型。

NoSQL 的本質要求創建模型而不是靜態結構。 在面向文檔的數據庫中，JSON 被用作存儲數據的默認格式。 通過這種方法，可以消除 ORM 框架並簡化應用程序開發。 N1QL（發音為 nickel）是一種功能強大的查詢語言，可以使 SQL 在 JSON 中進行解釋。 除了標準的SELECT/FROM/WHERE語句外，它還支持聚合（GROUP BY）、排序（SORT BY）、連接（LEFT OUTER/INNER）等功能。 這種類型的數據庫可以很容易地擴展和縮減，並且沒有單點故障。 隨著越來越多的客戶通過應用程序和網站進行在線交易，這些服務的可用性變得越來越重要。

NoSQL 數據庫易於安裝、配置和擴展。 它們被設計成除了分發之外還可以容納讀取、寫入和存儲。 它們可以在任何規模和級別上運行，能夠管理和監控不同規模的集群。 NoSQL 數據庫可以在多個數據中心之間進行複制，而無需額外的軟件。 此外，它允許硬件路由器立即進行故障轉移，因此應用程序無需等待數據庫發現問題然後執行自己的恢復。 隨著 NoSQL 被用作當今 Web、移動和物聯網 (IoT) 應用程序的主要數據庫技術，該技術有望成為未來的主要數據庫技術。

為什麼 Nosql 數據庫正在流行

NoSQL 數據庫變得越來越流行有幾個原因。 與傳統的關係數據庫相比，這些數據庫具有許多優勢。 通常，NoSQL 數據庫被設計為易於使用，並且可以構建在 MongoDB 等知名平台之上。 數據庫靈活性 NoSQL 數據庫支持創建範圍廣泛的數據模型，並且易於實施。 由於缺乏嚴格的模式和處理數據的方式，NoSQL 數據庫往往比傳統數據庫更快。

Nosql 的結構是怎樣的？

沒有標準的方式來構造所有 nosql 數據庫。 這是因為 nosql 數據庫可以根據應用程序的需要以多種不同的方式構建。 構建 nosql 數據庫的一些常見方法包括使用鍵值對、面向文檔的存儲、面向列的存儲和基於圖形的存儲。

傳統的關係數據庫無法滿足為解決這些問題而開發的 NoSQL 數據庫的要求。 與關係數據庫相比，NoSQL 數據庫通常更具可擴展性並提供更高的性能。 這些數據模型的使用靈活性和易用性，特別是在雲計算環境中，可以幫助開發人員實現更快的開發。 存儲或檢索數據時，需要的轉換更少。 可以更輕鬆地存儲和檢索各種數據類型。 NoSQL 數據庫在設計時考慮了抽象，因此模式不斷變化。 通過這樣做，可以更容易地將數據庫轉換為新的數據形式。

當 NoSQL 數據庫以原生格式存儲數據時，開發人員無需將其轉換為存儲格式。 數據庫社區通常在 NoSQL 數據庫中很強大。 該數據庫還可以在隨計算機集群交付時自動擴展和收縮。

靈活的 Nosql 數據庫非常適合非結構化數據

NoSQL 數據庫可以處理多種格式的非結構化和半結構化數據。 不需要表、列、行或架構，這使它們非常適合併不總是以特定方式組織的數據。 另一方面，結構化數據可以由 NoSQL 數據庫管理。 相對於關係型數據庫只能存儲結構化數據，SQL數據庫中的數據是可以查看的。 當存在單點故障時，它們的某些功能可能不太可靠。

Nosql使用什麼編程語言？

與關係數據庫相比，NoSQL 數據庫（例如 MongoDb）可以為大型數據集提供更高的性能、更低的延遲、更高的可擴展性和更簡單的存儲策略。 也可以使用 C# 編程語言訪問 NoSQL 數據庫。

Paul Williams 的 DATAVERSITY 是對 UnQL 的檢查：NoSQL 數據庫的標準化獲取查詢語言。 SQLite 和 CouchDB 數據庫是用於開發 UnQL 的主要平台。 一般而言，UnQL 被視為函數的超集。 SQL 語言是為集合和文檔而不是表和行設計的。 當您使用 UnQL 在 NoSQL 數據庫中創建集合時，您會創建一個 cool_nosql_collection 語句。 預計未來對該語言的增強將允許使用 INSERT TO 語句直接創建集合。 目前沒有定義此行為的規範，儘管一些 UnQL 兼容的數據庫使用它。

使用 UnQL 語法，熟悉 SQL 語法和大多數面向對象語言中使用的點符號的開發人員不太可能遇到編程困難。 UnQL 是一個使用嵌套的 UPDATE 和 INSERT 語句動態插入新字段的程序。 UnQL 數據庫中的文檔文件不能以其原始格式存儲，但可以表示為 JSON 對象。 可以顯式創建索引語句，也可以使用 CREATE INDEX 語句自動創建它們。 諸如 UnQL 之類的數據庫查詢語言允許供應商從單一來源訪問面向文檔的數據庫。 根據 UnQL 的 Richard Hipp 的說法，這允許開發人員編寫可移植的應用程序而無需鎖定數據庫供應商。 今天 UnQL 工作的主要重點是面對語言規範的基本定義定義時與當前 NoSQL 數據庫的接口。 CouchDB 的 UnQL 接口由 Katz 開發，用於移動設備的 UnQLite 由 Hipp 開發。 盡快，最流行的 NoQL 數據庫將具有 UnQL 接口。

與傳統關係數據庫相比，NoSQL 數據庫有許多優勢，包括速度、可擴展性和靈活性。 不需要關係數據庫的全部功能的應用程序（例如 Web 應用程序、移動應用程序和文檔數據庫）是最受歡迎的。
MongoDB 可用於需要規模和靈活性的應用程序，但不需要關係數據庫的全部功能。 MongoDB 的性能很快，並且它支持範圍廣泛的數據類型和模式。 此外，源代碼是免費提供且易於使用的。

Nosql 數據庫：不是傳統的 Acid 模型

NoSQL 數據庫和關係數據庫之間有幾個區別，其中最主要的是 NoSQL 數據庫不基於傳統的 ACID 模型。 事務不能保證是原子的，並且可以回滾，這意味著對同一文檔的多次更新將被數據庫拒絕。

什麼是 Nosql 的示例？

NoSQL 數據庫是一種非關係型數據庫，不需要固定的模式，並且易於擴展。 NoSQL 數據庫通常用於大數據和實時 Web 應用程序。

數據庫 NoSQL 與關係數據庫的不同之處在於它沒有托盤結構，並且以不同的方式存儲數據。 NoSQL 的關鍵是簡單的設計、無縫的水平可擴展性和精細的可用性控制。 NoSQL 有優點也有缺點，但也有缺點。 例如，事務管理通常最好使用傳統數據庫來完成。 雖然關係數據庫仍用於各種業務目的，但 NoSQL 數據庫因此越來越受歡迎。 由於 Noql 數據庫可以實時處理實時數據，因此各個垂直市場的企業對它們的使用正在增加。 使用 NoSQL 解決方案可以實現跨所有節點具有一致屬性的無服務器、對等架構。

改進的性能帶來了改進的性能和持續可用性。 NoSQL 數據庫有五種主要類型：NoSQL、NoSQL、NoSQL Express 和 NoSQL Parallel。 沒有“理想”的變化； 企業必鬚根據其特定的業務需求來選擇數據庫類型。 鍵值對 NoSQL 在概念上類似於哈希表，因為它使用唯一鍵和指向特定數據項的指針。 Dynamo、Redis、Riak、Tokyo Cabinet/Tyrant、Voldemort、Amazon SimpleDB 和 Oracle BDB 都是市場上的 NoSQL 解決方案。 NoSQL 數據庫中的每一列都與數據庫的其餘部分分開處理。 這些數據庫中的大多數用於管理應用程序，例如商業智能、數據倉庫和借書證目錄。

數據庫 NoSQL 系統是多關係的並且基於圖形模型。 節點是存儲在數據中的關係，邊是存儲在數據中的實體。 由於數據已經存在，因此在這裡可以快速形成關係。 此類數據庫的主要應用包括社交網絡和空間數據分析。 MongoDB NoSQL 數據庫採用動態模式來存儲文檔，使其成為面向文檔的數據庫。 文檔索引、轉換和合併都是通過使用 JavaScript 完成的，該解決方案將 JavaScript 與 CouchDB 的 JSON 數據交換格式結合使用。 Oracle NoSQL 數據庫採用鍵值和 JSON 表數據模型，可在本地和雲端使用。

InfiniteGraph 是一個非常專業的圖數據庫，專注於圖數據模型。 這種基於雲的服務是可擴展的、跨平台的、由雲驅動的，旨在處理大量數據。 它使用其“DO”查詢語言來處理複雜的圖形和基於值的查詢。 除了醫療保健、電信、網絡安全、金融、製造和網絡之外，該解決方案還廣泛應用於其他行業。

SQL 是一種傳統的數據庫管理系統，已被大多數組織使用了很長時間。 這種語言的結構使其能夠處理存儲在關係數據庫中的數據。 另一方面，MongoDB 是一種非 SQL 數據庫，因其處理大型動態數據集的能力而廣受歡迎。 儘管有其局限性，但 MongoDB 的獨特之處在於它能夠在幾秒鐘內處理大量數據並且不需要特定的模式。

實例

Nosql 數據庫是存儲不太適合關係數據庫的數據的好方法。 例如，nosql 數據庫通常用於存儲高度非結構化的數據，例如社交媒體數據或傳感器數據。 nosql 數據庫的另一個優點是它們通常比關係數據庫更容易擴展。

數據庫 NoSQL（也稱為非關係數據庫）是一種以非關係格式存儲數據的數據庫。 NoSQL 的優勢在於易於擴展、避免連接並且根本不需要模式。 NoSQL 數據庫可以處理海量數據，旨在用於具有巨大存儲需求的分佈式數據存儲。 Twitter、Facebook 和 Google 等公司每天收集數 TB 的用戶數據。 在分佈式 NoSQL 數據庫中，沒有單個存儲或控制單元，這意味著沒有控制單元。 因此，無需為同一數據安裝、管理或部署多個數據庫。 分佈式數據庫中的數據始終可用，因為它連續分佈在多個副本之間。

除了作為鍵和值之外，所有內容都存儲在鍵值存儲中。 Column Family Stores 中有許多機器可以保存和處理大量數據。 文檔數據庫本質上是其他鍵值集合先前發布版本的存檔。 半結構化文檔也有 JSON 記錄。 與 SQL 等數據庫不同，數據庫圖不包含聲明性查詢語言。 該模型不是查詢這些數據庫，而是為這些數據庫量身定制。 RESTful 接口可以構建到許多 NoSQL 平台中。

與關係數據庫相反，圖形數據庫本質上是多維的。 在圖形數據庫中，單個後端用於處理多個數據模型。 NoSQL 數據庫是從無到有發展起來的，以後對這類數據庫的興趣會越來越大。 最流行的數據庫排名可以在 http://db-engines.com/en/ranking.html 找到。

NoSQL 數據庫因其簡單性和可擴展性而變得越來越流行。 有很多現實世界的應用程序使用關係數據庫，但是海量高可用性數據庫在速度和規模上也有限制。 例如，谷歌和亞馬遜在各自的大數據中心擁有數 TB 的數據。 NoSQL 以其可擴展性、簡單性、代碼減少和易於維護而聞名。 這是 NoSQL 的一個缺點，因為它需要不太成熟、不太靈活的查詢。 由於查詢的數量，它們不那麼靈活。 NoSQL 並不是為了能夠自行擴展而設計的。

Nosql 數據庫的好處

NoSQL 數據庫相對於 SQL 數據庫的優勢在於它們能夠在實時數據中心和 Web 中擴展並提高效率。 它們也被稱為 Not only SQL，因為它們常用於多語言持久架構中，並且可能支持類似 SQL 的查詢語言。

Nosql的優點

與傳統的關係數據庫相比，Nosql 數據庫具有許多優勢。 它們通常更容易擴展，並且可以更有效地處理大量數據。 Nosql 數據庫通常也更靈活，因為它們不像關係數據庫那樣需要嚴格的模式。 這可以使開發和數據管理更加容易。

它是一種數據庫管理技術，除了文檔、圖形和鍵值模型之外，還採用了多種數據模型。 NoSQL 數據庫的優點和缺點與其他數據庫類似。 NoSQL 數據庫具有最獨特的優勢之一，因為它們可以存儲大量數據。 NoSQL 不僅代表 SQL，還代表圖形。 可以在 NoSQL 數據庫中以結構化和非結構化形式存儲數據。 數據庫 NoSQL 數據庫還為用戶提供了存儲和恢復數據的能力，而無需他們採用所需的方案。 因此，該過程可用於將數據庫分佈到各個地理區域。

NoSQL 數據庫的一個缺點是備份是它們最困難的功能之一。 NoSQL 數據庫被廣泛的組織使用。 每個系統都使用幾種不同的數據模型，每個模型都有自己獨特的一組特徵。 圖數據是存儲在前三大 NoSQL 數據庫節點中的組織數據。 文檔數據庫也稱為文檔存儲，用於存儲文檔。 DynamoDB、Aerospike、Redis 和 Riak 只是鍵值數據庫中的一部分。

因為 NoSQL 數據庫可以存儲無限的數據類型，所以它們可以一次處理大量數據。 文檔是 NoSQL 數據庫中可用的基本數據類型之一。 換句話說，您不需要提前指定數據類型。 因為 NoSQL 數據庫幾乎可以存儲任何類型的數據，所以這是一個巨大的優勢。
在數據檢索方面，NoSQL 數據庫具有速度極快的優勢。 因為這些數據庫都是基於文檔的，所以跟美國的很像。 此外，您可以在幾秒鐘內查詢數據。
NoSQL 數據庫也非常易於使用。 這是由於他們使用了文檔數據庫。 這也使 NoSQL 數據庫更易於使用，因為您可以訪問其中的數據。

Nosql 數據庫的優缺點

NoSQL 數據庫的日益流行源於多種因素。 由於易於管理，它們是需要存儲大量非結構化數據的應用程序的絕佳選擇。 此外，由於它們符合 ACID，因此它們可以處理事務並跟踪數據更改。 因此，對於需要在雲中存儲大量數據的企業來說，它們是一個很好的選擇，因為它們是基於雲的。 另一方面，NoSQL 數據庫有一些缺點。 如果您不熟悉這些數據庫中使用的查詢語言，它們可能難以使用。 其次，它們不能保證在傳統的關係數據庫中工作，因為它們沒有 SQL 指令。 此外，NoSQL 數據庫提供的服務可能比關係數據庫提供的服務更難理解。 這些數據庫各有優缺點，但也容易出現缺陷。 選擇 NoSQL 數據庫時，考慮其所有組件至關重要。

查詢

Nosql 查詢是一種用於從 nosql 數據庫中檢索數據的查詢。 Nosql 數據庫通常用於存儲需要快速訪問的大量數據。 Nosql 查詢通常比傳統的 sql 查詢更快。

從歷史上看，查詢和數據模型之間的關係非常密切。 由於我們可以從數據模型中抽像出查詢方法，因此我們將能夠設計優先考慮開發人員生產力的數據庫系統。 SABRE 是 IBM 的第一個商業數據庫，是與美國航空公司合作創建的，目的是提高機票效率。 NoSQL 數據庫在過去幾年中針對可擴展性、正常運行時間、冗餘性、靈活性和靈活性進行了優化，但可查詢性一直停滯不前。 MapReduce 也被添加到 NoSQL 平台，例如 CouchDB、Riak 和 MongoDB。 如果您正在構建一個可以輕鬆擴展的數據庫系統，那麼查詢不是您應該關心的事情。 文檔數據庫可能需要標準的查詢語言，這就是 XQuery 和 Jsoniq 旨在支持分層文檔數據的原因。

XQuery 由 MarkLogic 實現，MarkLogic 是一個使用 XML 的文檔數據庫，而 ArrangoDB 包括它自己的數據建模超集。 兩種語言的數據格式彼此緊密相關，並且都已用於商業目的。 在文檔數據庫中，有兩種​​相關的查詢語言。 它採用類似 SQL 的 N1QL 查詢語言作為其主要語言。 儘管沒有強制執行關係，但我們創建和存儲的文檔相互依賴。 為了以這些非關係方式查詢數據，Couchbase 和 Cassandra 都付出了努力。

什麼是 Nosql 與 Sql

NoSQL 數據庫是非關係數據庫，這意味著它們不使用關係數據庫的表格式。 SQL 數據庫是關係型的，這意味著它們使用表格格式。 NoSQL 數據庫通常比 SQL 數據庫更靈活和可擴展，但 SQL 數據庫更成熟並且具有更多功能。

SQL（結構化查詢語言）是世界上用於管理關係數據庫的最廣泛使用的編程語言。 在 NoSQL 中存儲和檢索的數據可以以非表格方式而非表格形式建模。 兩者各有優缺點，所以這裡綜合分析一下優缺點。 SQL 是最流行的 RDBMS 編程語言，而 NoSQL 是最流行的用於存儲結構化、非結構化和半結構化數據的編程語言。 您可以根據自己的要求和正在進行的項目在兩者之間進行選擇。 前者用於具有ACID屬性和數據一致性的大規模查詢，而後者更面向對象，適用於多種存儲類型。

作為一個 NoSQL 數據庫，DynamoDB 的創建目標是讓處理不斷變化的數據變得更加容易。 可以在幾分鐘內處理並存儲大量數據。
您必須熟悉 SQL 才能使用關係數據庫。 您可以在任何語言、工具或編程環境中構建 NoSQL 應用程序。 因此，您可以更輕鬆地創建基於您的數據庫的應用程序。

Nosql 比 SQL 快嗎？

NoSQL 數據庫通常比 SQL 數據庫更快，尤其是在我們的實驗中涉及鍵值存儲時； 但是，NoSQL 數據庫可能無法完全支持 ACID 事務，從而導致數據不一致。

為什麼選擇 Nosql 數據庫？

NoSQL 數據庫如此受歡迎是有原因的：它們允許您以更高效和可管理的方式存儲數據。 選擇一個數據庫時，了解您想要數據庫中的哪些功能以及您願意妥協哪些功能是必不可少的。 如果您有興趣了解更多有關 NoSQL 數據庫及其工作原理的信息，它們可能是您的絕佳選擇。

Nosql 會取代 SQL 嗎？

截至目前，這兩個數據庫無法相互替代，而且在可預見的未來，它們似乎仍將保持這種狀態。 當 NoSQL 數據庫能夠找到一種方法來確保數據始終立即一致並且查詢時間保持一致時，它們將轉變為 SQL 數據庫的替代品。

為什麼 SQL 是最好的數據庫管理系統

SQL 在很多方面都是可靠和健壯的。 定制起來很簡單，因為它的語法定義明確並且使用有限。 維護和更新也很簡單。
SQL適應性強，應用範圍廣。 該工具旨在與各種數據應用程序一起使用，包括 Web 應用程序、電子商務平台和商業智能工具。
很容易閱讀SQL。 它具有在短時間內處理大量數據的能力。
SQL 是可靠的。 它還具有防篡改和加密功能。
您可以找到低成本的 SQL。 維護更新比較簡單，花錢也比較少。

Nosql 比 SQL 安全嗎？

因為 SQL 遵守 ACID 屬性，所以在數據一致性、數據完整性和冗餘性方面比 NoSQL 更容易執行複雜的查詢。

Nosql 數據庫和事務：不適合

事務模型通常易於建模，因此 NoSQL 數據庫不適合它們。 在具有復雜數據模型的數據庫中需要事務，例如包含多個列和行的表。 事務性數據不適合 NoSQL 數據庫，因為它缺乏複雜的數據模型。
事務不太適合 NoSQL 數據庫，因為它們不是在表中組織的。 包含表的數據庫需要事務，表分為行和列。 NoSQL 數據庫中的事務不是很好的匹配，因為沒有表結構。
事務數據，除了不按時間順序組織之外，是 NoSQL 數據庫不適合它的另一個原因。 在包含時間順序的數據庫中需要事務，例如包含已按時間順序更新的數據的表。 交易數據不適合 NoSQL 數據庫，因為它沒有時間順序。
重要的是要了解 NoSQL 數據庫由於缺乏標准或廣泛接受的數據模型、缺乏事務支持以及簡單的數據模型而無法用於事務處理。

Nosql MongoDB

MongoDB 是一個強大的面向文檔的數據庫系統。 它具有基於索引的搜索功能，使數據檢索變得快速和容易。 MongoDB 還提供可擴展性功能，使其能夠處理大規模數據。

MongoDB 是一個以 JSON 格式存儲數據的 NoSQL 數據庫。 與 SQL、Oracle 和 Oracle 等其他腳本/分析語言一樣，MongoDB 能夠執行高性能和可伸縮性，並提供高可用性和可伸縮性。 您將在本章中了解 NoSQL，其中將介紹它的優點和類型。

MongoDB：優點和缺點

MongoDB 的優點和缺點是什麼？ MongoDB 的可伸縮性、性能和靈活性都是眾所周知的優勢。 此外，MongoDB 是一個開源數據庫，這意味著它可以被廣泛的開發人員使用。 與其他 NoSQL 數據庫一樣，MongoDB 擁有龐大的開發人員社區和用戶。 使用 MongoDB 的優點和缺點是什麼？ 可以通過 MongoDB 訪問傳統數據庫系統不支持的許多功能。 例如，MongoDB 不支持事務和索引。 此外，MongoDB 並不像其他流行的數據庫平台那樣廣為人知。

最佳 Nosql 數據庫

關於最好的 NoSQL 數據庫，沒有明確的答案。 這實際上取決於項目的具體需求和要求。 一些更流行的 NoSQL 數據庫包括 MongoDB、Cassandra 和 Redis。

企業越來越依賴 NoSQL 數據庫，因為它們需要同時處理數千個請求並存儲大量複雜數據。 MarkLogic 的 ACID 數據原則合規性也可以確保您的數據庫查詢是一致的。 ScyllaDB 是一個 NoSQL 數據庫，結合使用時速度非常快。 面向文檔的數據庫稱為 MongoDB。 MongoDB 的水平橫向擴展架構使得處理大量數據和流量變得簡單。 Apache Cassandra 的速度與其他數據壓縮平台相似，對數據的準確性沒有負面影響。 與其他 NoSQL 數據庫相比，人們普遍認為 Couchbase 是一種更靈活的數據庫。

DynamoDB 是一種 NoSQL 數據庫，可以將整個數據集存儲在內存中。 因為它是 Amazon Web Services (AWS) 套件的一部分，所以您的公司使用起來很簡單。 此外，所有 DynamoDB 備份都可以通過 Amazon Web Services 平台訪問，數據加密設置為自動。 儘管存在 NoSQL 數據庫，但它們種類繁多； 本文將逐一介紹。 Web 應用程序的最佳 NoSQL 數據庫仍然可以根據應用程序的具體需求來確定。 隨著越來越多的 Web 應用程序使用 Amazon Web Services 創建，DynamoDB 正變得越來越流行，儘管它仍然是一個選項。

數據庫

Nosql databases are non-relational databases that are designed for modern web applications. They are often more scalable and performant than traditional relational databases.

A NoSQL database is more flexible than a traditional database in that it is a type of database that can be written in a variety of formats. In contrast to traditional relational databases, NoSQL databases store data in a single data structure, such as a document. Because this non-relational database design does not require a schema, it can manage large and frequently unstructured data sets without requiring any schema. Because NoSQL databases do not rely on tables, the need to connect them is eliminated. NoSQL is used to power a wide range of applications in the fields of data analytics, social networks, and mobile apps. Many businesses use both NoSQL and relational databases, but each database has its own set of benefits. The goal of document databases is to keep data together when it is used in applications by storing it as a document.

Document databases are frequently used to create user profiles and content management systems. A wide-column database is one that stores information in columns, allowing users to access only the columns they require. These types of databases include Apache HBase and Apache Cassandra, which are both well-known. A graph database is a type of database that stores and manages a network of connections between graph elements. The primary memory is used rather than the primary disk, allowing data access to be faster than in a traditional, disk-based database. As a result, microservices are becoming increasingly popular, in part because they eliminate the need for an entire application to store all of its data in a single location. With IBM, you can find a NoSQL database for every need. The IBM Data Management Platform for MongoDB Enterprise Advanced is included as part of the IBM Cloud Pak for Data family. Apache CouchDB, PouchDB, and other popular web and mobile development stack libraries are all compatible with the service.

Document Databases: The Ideal Solution For Flat, Document-centric Data

Document databases Document databases allow you to organize data that is not easily accessible by other types of databases because they are primarily based on documents. They use XML or JSON as their data schema, and they include insert, update, and delete operations in the documents, as well as query for specific values within the documents.
This database contains key-value databases. Data with a high level of key value is best suited for quick access and query in key-value databases. Using JSON or BSON data schemas, they can only perform read and write operations on key-value pairs.
It is possible to store the wide-column stores in a similar manner. Data stores with large columns are the best candidates for storing large amounts of data that requires quick and simple query and search. It employs a column-oriented data schema and is only capable of reading and writing scalar values.
Graph databases are typically referred to as br. Graph databases make it simple to organize data that is stored in a graph-like structure. Only operations on nodes and edges in graphs are supported by the schema.