在 NoSQL 數據庫中使用 ID 字段的優缺點

Nosql 數據庫因其可擴展性和靈活性而經常被使用。 然而，當談到使用 id 字段時，對於 nosql 數據庫是否應該使用它存在一些爭論。 一方面，有人認為 id 字段在 nosql 數據庫中是不必要的。 這是因為 nosql 數據庫通常被設計為可擴展的，而 id 字段會增加不必要的複雜性。 此外，nosql 數據庫通常比關係數據庫更靈活，而使用 id 字段會阻礙這種靈活性。 另一方面，其他人認為 id 字段在 nosql 數據庫中是必不可少的。 這是因為 id 字段有助於確保數據完整性並可用於跟踪更改。 此外，id 字段可用於提高性能，因為它可以幫助索引數據。 最終，是否在 nosql 數據庫中使用 id 字段的決定是一個有爭議的問題。 使用 id 字段有利有弊，是否使用應根據數據庫的具體需求來決定。

MongoDB 集合中的每個文檔都必須有一個唯一的 _id 字段用作主鍵。 在沒有 _id 字段的情況下插入文檔會導致 MongoDB 驅動程序自動為其生成一個 ObjectID。

所有 MongoDB 文檔都必須有一個填充的 *id 字段。 當一個文檔沒有被分配一個 _id 值時，MongoDB 會自動生成一個。

我不知道為什麼MongoDB id沒有像那些一樣暴露給外界。 始終最好驗證您的輸入，不要讓任何人在沒有足夠安全性的情況下未經授權訪問您的數據庫。

為什麼 Nosql 不適用於事務處理？

對 NoSQL 數據庫最常見的批評之一是缺乏對多文檔事務的 ACID（原子性、一致性、隔離性和持久性）支持。 因為模式應該設計為支持單記錄原子性，所以它對許多應用程序來說是可以接受的。

儘管 NoSQL 解決方案的事務語義比關係數據庫少，但它們仍然為某些功能提供原子操作。 如果您熟悉 Node.js 或 Ruby/Rack，Heroku.com 是從小型模型開始的絕佳去處。 因為這是一個新特性，我還沒有實現它。 數據庫執行用戶操作需要事務的 ACID 屬性。 因為大多數 NoSQL 工具簡化了操作使用的一致性標準，所以它們更容易擴展。 為此，使用內存中的、面向列的和分佈式 SQL/ACID 數據庫（例如 VoltDB）至關重要。 使用“樂觀事務”可以做到這一點，但我要提醒您了解數據庫實現的原子性保證（例如，哪些操作是原子操作，哪些不是）。

我聽說網上有一些關於 HBase 事務的討論。 這是什麼一回事呢？ 根據 NoSQL，通常使用鍵/值數據存儲：您可以在您喜歡的 RDBMS 中實現它並保留諸如事務屬性、ACID 支持、DBA 支持等好的東西，同時還認識到 NoSQL 性能和靈活性的好處. 如果它支持比較和對比事務，NoSQL 解決方案可以與樂觀事務相結合。

從廣義上講，NoSQL 數據庫因其性能、可擴展性、數據可用性和管理而脫穎而出。 術語“nosql”數據庫不僅僅指 SQL 數據庫。 這些產品有多種款式可供選擇，每種款式都旨在滿足特定客戶的需求。 例如，文檔數據庫可以存儲大量文本數據。 它們比傳統數據庫更適合性能和可擴展性，因為它們不需要與傳統數據庫相同級別的數據一致性和冗餘。 鍵值數據庫可用於在短時間內存儲大量數據，而無需在多個服務器之間進行同步。 此外，由於其高級別的數據訪問，它們提供了出色的性能和可擴展性。 因為它們非常大，所以寬列數據庫非常適合存儲必須快速搜索的數據。 因為它們可以處理大量數據，所以它們具有出色的性能和可擴展性。 圖形數據庫是一個新的NoSQL領域，它使用圖形格式來存儲數據。 與傳統關係數據庫相比，NoSQL 數據庫通常具有許多優勢。 與其他類型的查詢處理平台相比，它們速度更快、可擴展性更強且可用性更高，這使它們成為複雜查詢的更好選擇。

Nosql需要Schema嗎？

NoSQL 是否包含模式？ NoSQL 數據庫的數據庫架構不像關係數據庫那樣嚴格。 四種主要類型的 NoSQL 數據庫中的每一種都以不同的方式存儲數據。

NoSQL 數據庫需要模式嗎？ NoSQL 數據庫中的這一新學科正在引起轟動。 NoSQL 主要填補了 SQL 中 SQL 無法填補的空白。 因為 NoSQL 可以以多種數據模型存儲數據，所以不需要模式。 在可以處理多項任務的代碼和足夠靈活以處理所有任務的代碼之間找到平衡至關重要。 主鍵是數據庫要查詢的數據，必須先設計主鍵，數據庫才能查詢到。 它可以包括業務實體描述、用戶需求規範和查詢模式。

以下步驟將使您更好地了解每個 NoSQL 數據庫的主鍵的實現。 如果讓 NoSQL 任其自生自滅，它通常會導致無政府狀態，從而導致模式的形成。 可以使用模式作為框架。 無需設計索引，因為與前面的步驟一樣，價格由您選擇的數字決定。

NoSQL 數據庫的日益流行有多種原因。 它們被視為無模式存儲結構，允許更大的靈活性。 此外，這些數據庫通常可以非常快速地執行索引和檢索功能，使它們成為數據分析的理想選擇。

在 Nosql 數據庫中使用模式的優點和缺點

模式在 NoSQL 數據庫中的使用有多種原因，儘管它們有一些缺點。 在設計數據庫和對用戶實施其結構時，模式可能是有益的。 另一方面，模式可用於阻止數據的輸入和操作。 大多數 NoSQL 數據庫不需要模式，但它們可能對特定類型的數據有益。

哪個不適用於 Nosql？

當可伸縮性比數據一致性更重要時，通常會使用 Nosql 數據庫。
它們可以處理大量數據，並且通常比關係數據庫更快。
Nosql 數據庫不受關係數據庫規則的約束，因此可以更加靈活。
但是，這種靈活性也會使 nosql 數據庫更難查詢。

SQL 經常用於結構化數據的管理。 它具有紮實的關係數據庫理論基礎，非常適合數據分析和報告。
它非常適合管理 NoSQL 系統中的非結構化數據。 非規範化是NoSQL 系統的非規範化標準，由社區“社區採納”。
出於多種原因，NoSQL 系統優於 SQL 系統。 它們的擴展速度更快、更容易，數據損壞的可能性更小，並且在訪問數據方面具有更大的靈活性。
SQL 和 NoSQL 技術在許多方面是互補的。 每個人都是獨一無二的，因為他或她有明顯的優點和缺點。 最後，在決定最佳解決方案時必須考慮應用程序的需求。

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。 它們更具可擴展性，可以更輕鬆地分發，並且通常性能更高。 它們在數據模式方面通常也更靈活，使它們更容易用於許多應用程序。

傳統的關係數據庫是為特定目的而設計的，而 NoSQL 數據庫是為了方便而設計的。 NoSQL 數據庫通常比關係數據庫更大、更穩定。 其數據模型的靈活性和易用性使其成為雲計算環境的理想選擇，與關係模型相比，雲計算環境的開發速度更快。 存儲或檢索數據集時，發生轉換所需的時間更少。 現在幾乎任何類型的數據都可以輕鬆存儲和檢索。 開發人員通常控制許多 NoSQL 數據庫的模式。 因此，數據庫更容易適應新的數據類型。

NoSQL 數據庫中的數據以原生格式存儲，這意味著開發人員無需將其轉換為可存儲格式。 大量的 NoSQL 數據庫是與大量開發人員密切合作開發的。 在數據庫的實施中使用集群計算機允許數據庫自動擴展和收縮容量。

需要敏捷性、性能和規模的企業越來越多地採用 NoSQL 數據庫。 MongoDB 是一種 NoSQL 數據庫，可以存儲大型數據集並提供實時探索性和預測性分析，這兩者都是出色的特性。

Nosql代表

NoSQL 數據庫的範圍是什麼？ NoSQL 數據庫中的信息存儲在 JSON 文檔中，而不是關係數據庫中的列和行。 NoSQL 只能定義為“不僅是 SQL”，而且是“根本沒有 SQL”。

數據存儲在 NoSQL 數據庫而不是傳統的關係數據庫中，因為它們更易於讀取。 文檔類型、鍵值類型、寬列類型和圖形是最常見的。 由於存儲成本的快速下降，NoSQL 數據庫近年來越來越受歡迎。 開發人員可以使用它們來存儲大量非結構化數據，並具有很大的靈活性。 文檔數據庫、鍵值數據庫、寬列存儲和圖形數據庫只是 NoSQL 數據庫中可用的一些功能。 不需要連接就可以完成高速查詢。 可以使用範圍廣泛的用例，從高度關鍵的（例如財務數據）到更輕鬆的（例如從智能貓砂箱中獲取物聯網讀數）。

在本教程中，我們將了解 NoSQL 數據庫的優缺點。 此外，我們還將了解一些最常見的 NoSQL 誤解。 據 DB-Engines 的數據科學家稱，MongoDB 是世界上最受歡迎的非關係數據庫。 在本教程中，我們將向您展示如何在沒有計算機的情況下查詢 MongoDB 數據庫。 集群是存儲 MongoDB 數據庫的位置。 設置好 Atlas 後，您就可以開始存儲數據了。 如果您願意，您可以使用 Atlas Data Explorer、 MongoDB Shell或 MongoDB Compass 創建您自己的數據庫，或者您可以使用您喜歡的編程語言。

此場景將讓您導入 Atlas 的樣本數據。 除了靈活的數據模型、水平擴展、閃電般快速的查詢和易用性之外，NoSQL 數據庫還有許多優勢。 Data Explorer 可用於插入新文檔、編輯現有文檔以及刪除它們。 使用聚合框架，您可以進行廣泛的數據分析。 Atlas 和 Atlas Data Lake 中的圖表數據是查看數據的最簡單方法之一。

DynamoDB 的性能在需要快速數據訪問的應用程序中也很高，例如那些需要非常高的吞吐量的應用程序。 在此遊戲中，每個集群最多有 1000 萬個項目，每個表最多有 100 萬個項目。 DynamoDB 有能力存儲長期數據而不用擔心損壞或丟失。 Cloud Bigtable 是一種高性能的 NoSQL 數據庫服務，它是完全託管的，可以在 99% 的正常運行時間進行訪問。 可以在大型分析和運營工作負載中快速可靠地訪問數據。 Bigtable 用於各種工作負載，可以通過 AWS 管理控制台、AWS CLI 或NoSQL WorkBench訪問。 此外，Bigtable 可以長時間存儲數據，而不必擔心數據損壞或丟失。

Nosql 數據庫的好處

由於 NoSQL 數據庫將數據存儲在更簡單、不太複雜的數據結構中，因此與使用更複雜數據結構的 SQL 數據庫相比，它們正變得越來越流行。 此外，NoSQL 數據庫允許開發人員自己直接更改數據的結構。

什麼是 Nosql 數據庫

NoSQL 數據庫是一種非關係數據庫，不使用傳統的基於表的關係數據庫結構。 NoSQL 數據庫通常用於大規模數據存儲，並且設計為可擴展且易於使用。

NoSQL 不僅解決了 SQL，它還解決了系統的其他方面。 基於稱為 NoSQL 的算法的數據庫系統分為四種類型。 NoSQL 類型使用的數據模型類型存在顯著差異。 NoSQL 數據庫並不存在，這是 NoSQL 的一個常見特性。 數據結構、數據集群、複製和一致性都是一致結果所必需的。 它非常適合在使用鍵值數據庫的 Web 應用程序中管理會話持久性和緩存。 按列查看數據時，大列是大列存儲的理想選擇。

API、數據模型、模式要求、可伸縮性和數據完整性是決定 NoSQL 或 SQL 哪個更好的五個最重要的因素。 NoSQL 數據庫平台允許生成自由格式或無模式的數據。 由於這種方法增加了靈活性，程序員可以縮短完成項目所需的時間。 NoSQL 和 SQL 數據庫都使用不同的方法來確保數據在用戶和應用程序創建、讀取、更新和刪除時的完整性。 當在一致的數據庫狀態下執行時，可以完成質量和效果一致的事務。 關係管理系統 (RDBMS) 之前的一些數據庫被稱為 NoSQL 數據庫。 雲和 Web 應用程序通常被稱為大型數據庫，建於 2000 年代初期，用於支持大型數據庫集群。

因此，NoSQL 數據庫更具適應性和靈活性，可以滿足現代企業的需求。 DynamoDB 也不例外。 由於該系統在構建時考慮了可擴展性，因此可以擴展以支持更多用戶，同時保持性能穩定。 此外，由於其易於使用，您可以立即開始使用。
如果您需要一個能夠處理大量數據的數據庫，DynamoDB 就是您的最佳選擇。

Nosql 數據庫：大數據量應用程序的好選擇

MongoDB、DynamoDB、Cassandra、Redis 和 HBase 是最流行的 NoSQL 數據庫。 Web 應用程序、電子商務網站、移動應用程序和大數據都可以使用它們存儲數據。 對於數據量大、延遲低、數據模型靈活的應用，NoSQL 數據庫是一個很好的選擇。 它們針對需要大數據量、低延遲和靈活數據模型的應用程序進行了優化，並且可以通過放寬其他數據庫中的一些數據一致性限制來啟用它們。

Nosql 數據庫與 SQL

SQL 數據庫是垂直可擴展的，而 NoSQL 數據庫是水平擴展的。 基於表的數據庫是 SQL，而 NoSQL 數據庫是文檔、鍵值、圖形或大列存儲數據庫。 SQL 數據庫在多行事務方面優於 NoSQL 數據庫，而 NoSQL 數據庫在非結構化數據（例如文檔或 JSON）方面優於 SQL 數據庫。

2000 年代後期是 NoSQL 數據庫發展的分水嶺，因為它們專注於擴展、快速查詢結果和簡化編程。 NoSQL 數據庫可以水平擴展，具有易於使用的數據模型，並且足夠靈活，可供開發人員構建解決方案。 SQL（結構化查詢語言）數據庫具有嚴格、複雜和表格模式，以及昂貴的垂直擴展，是通過 SQL 訪問的常見關係數據庫。 在 MongoDB 4.0 中，增加了 Multi-Document ACID 事務支持，MongoDB 4.2 擴展了 Multi-Document ACID 事務以跨越多個 MongoDB 集群。 下表完整地展示了數據模型。 NoSQL 數據庫中的數據通常針對查詢進行了優化，而不是針對數據重複減少進行了優化。 一些號碼也可以壓縮。

否。用於減少存儲空間的 SQL 數據庫。 圖數據庫非常適合研究關係，但它們可能無法為日常使用提供相同的信息。 在 Where to Use MongoDB 白皮書中，您將了解如何在您的環境中使用 MongoDB。 最直接的入門方法是使用 MongoDB Atlas，它是最流行的 NoSQL 數據庫之一。 您可以在MongoDB 大學免費在線學習 MongoDB，它將逐步引導您完成整個過程。

儘管 NoSQL 數據庫有許多優秀的特性，但它們不可能完美無缺。 這些數據庫的問題之一是它們並不總是一致的，這意味著存儲在其中的數據可能與從中查找的數據不同。 數據庫必須篩選所有數據才能找到所需的信息，這可能會導致查詢速度問題。
NoSQL 數據庫可用於解決某些應用程序的特定問題，但它們並不總是適用於所有應用程序。 儘管易於開發和維護，MySQL 仍然是大多數應用程序最流行的選擇。

Sql 與 Nosql 數據庫的優缺點

SQL數據庫更穩定，讓數據更安全。 它們更適合繁重和復雜的交易，而且效率更高。 儘管如此，NoSQL 數據庫還是有很多優勢，例如數據模型的靈活性、水平擴展的能力、令人難以置信的快速查詢能力以及易用性。

數據庫

NoSQL 數據庫是不使用傳統關係數據庫模型的數據庫。 相反，他們使用各種不同的模型，包括鍵值、文檔、柱狀和圖形。 NoSQL 數據庫通常比關係數據庫更具可擴展性和性能，並且通常更適合大數據應用程序。

文檔數據庫而不是關係數據庫包含數據。 這些解決方案的靈活性、可擴展性和適應性使其能夠滿足各種規模企業的需求。 NoSQL 數據庫可用於存儲各種格式的大量數據，包括圖形數據庫和純文檔數據庫。 全球 2000 強組織正在迅速採用 NoSQL 數據庫來支持任務關鍵型應用程序。 原因之一是有五個主要趨勢對大多數關係數據庫來說太難處理了。 關係型和 Web 等數據庫類型經常是爭論的主要來源，因為它們的固定數據結構不能很好地支持敏捷開發。 應用程序模型定義了一個 NoSQL 數據模型。

NoSQL 數據庫沒有指定數據應該如何建模。 在面向文檔的數據庫中，JSON 是使用最廣泛的數據存儲格式。 它減少了使用 ORM 框架的需要，並使應用程序開發更快、更容易。 N1QL（發音為 nickel）作為 SQL-to-JSON 查詢語言在 Couchbase Server 4.0 中引入。 它不僅支持標準的SELECT/FROM/WHERE語句，還可以支持聚合（GROUP BY）、排序（SORT BY）、連接（LEFT OUTER/INNER）等多種類型的語句。 NoSQL 分佈式數據庫有可能提供引人注目的運營優勢，因為它採用橫向擴展架構設計並且不需要任何故障點。 隨著越來越多的客戶與在線企業互動，在 Web 和移動平台上保持可用性變得越來越困難。

大多數 NoSQL 數據庫都易於設置、配置和擴展。 它們的設計目標是分發範圍廣泛的書面和口頭說明。 它們可以在大範圍或小範圍內運行，並且可以管理和監視各種規模的集群。 可以從多個位置分佈或複制的 NoSQL 數據庫不需要任何單獨的軟件即可運行。 此外，它還支持通過硬件路由器立即進行應用程序故障轉移； 應用程序不需要等待數據庫發現問題並執行自己的恢復。 隨著 Web、移動和物聯網 (IoT) 應用程序越來越受歡迎，NoSQL 數據庫變得越來越重要。

什麼是 Nosql 的示例？

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

Nosql 如何為大企業提供動力

作為一種強大的數據存儲技術，人們對 NoSQL 的需求不斷增長。 Ryanair、Marriott 和 Gannett 只是使用 NoSQL 的幾家主要公司。 由於 NoSQL 能夠在短時間內處理大量數據，因此它對移動應用程序和預訂系統特別有用。

Mongo數據庫

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。

後端世界的一側是 MongoDB，而另一側是 SQL 數據庫。 後者可以處理非結構化數據，而前者可以處理結構化數據。 每種都有許多優點和缺點，它們可以用於各種應用程序。 在本文中，我們將詳細介紹 MongoDB 是什麼以及它與 SQL 數據庫的區別。 直到 2000 年代，SQL 數據庫才是查詢和分析的實際標準。 互聯網和 Web 2.0 的繁榮產生了大量的非結構化數據。 這種類型的數據無法正確映射到類似表的模式。

NoSQL 數據庫在這段時間開始流行。 一致性、可用性和分區是基於 CAP 定理的 MongoDB 的三個主要組件。 與包含 ACID 屬性的 SQL 數據庫相比，CAP 定理適用於 MongoDB。 它使用商用硬件在集群上運行並跨節點複製數據以實現高可用性和可靠性。 儘管互聯網應用程序和物聯網設備生成的許多數據無法存儲在傳統數據庫中，但它們確實會生成非結構化數據。 MongoDB 支持文檔查詢，但它不發達且受限。 如果 MongoDB 不足以進行分析，我們可以使用關係數據庫而不是 MongoDB 來加載數據並在那裡運行熟悉的查詢。

Tableau、Cognos 和其他流行的商業智能工具是使用 MongoDB BI 連接器的流行商業智能工具的示例。 數據倉庫是一個很好的選擇，但它也可能很昂貴且範圍有限。 此外，它們會強制您使用 NoSQL 數據庫，從而將您的數據轉換為關係模式。 如果您想將現有的 BI 工具連接到 MongoDB，MongoDB 連接器是一個不錯的選擇。 多個異構數據源使得連接來自多個源的數據變得困難。 您還可以創建連接到 MongoDB 的 Python 應用程序，從中收集數據並執行分析。 當我們在 MongoDB 上運行 PyMongo 時，我們可以從數據庫中檢索數據並將其寫回 MongoDB。 它可能比數據倉庫更好，但探索性分析會很有效，而商業應用程序可能不是最好的起點。

Mongodb：非結構化數據的最佳數據庫

此 NoSQL 數據庫的聲明性使其適合存儲類似 JSON 的數據。 MongoDB 的數據模型支持非結構化數據存儲，以及全索引，以及用於數據複製和索引的豐富直觀的 API。 與 SQL 服務器相反，MongoDB 更快、更靈活。 與 SQL 服務器不同，MongoDB 不支持 JOIN 或全局事務。 MS SQL 服務器通常只處理少量數據，而 MongoDB 處理的數據量要大得多。 MongoDB 使用 JSON 來保存非結構化數據。