使用關係數據庫和 NoSQL 數據庫進行元數據存儲的優缺點

關係數據庫和 NoSQL 數據庫之間的爭論已經存在多年。 過去，爭論主要集中在性能和可伸縮性上。 然而，近年來，爭論已經轉移到元數據上。 在決定是使用關係數據庫還是 NoSQL 數據庫來存儲元數據時，有幾個關鍵的考慮因素。 首先是元數據的大小和復雜性。 如果元數據小而簡單，NoSQL 數據庫可能是更好的選擇。 但是，如果元數據又大又復雜，關係數據庫可能是更好的選擇。 第二個考慮因素是元數據的結構。 如果元數據是高度結構化的，關係數據庫可能是更好的選擇。 但是，如果元數據的結構較少，NoSQL 數據庫可能是更好的選擇。 第三個考慮因素是元數據的可查詢性。 如果元數據是高度可查詢的，關係數據庫可能是更好的選擇。 但是，如果元數據的可查詢性較低，NoSQL 數據庫可能是更好的選擇。 最後，第四個考慮因素是元數據的可伸縮性。 如果元數據具有高度可擴展性，NoSQL 數據庫可能是更好的選擇。 但是，如果元數據的可擴展性較差，關係數據庫可能是更好的選擇。

具有關係和 NoSQL 功能的數據庫系統通常用於雲原生應用程序。 數據存儲方式不同，用戶和系統不一樣。 非結構化或半結構化數據通常存儲在 No-SQL 數據庫中的鍵值對或文檔中。 由於 NoSQL 數據存儲在大容量服務中執行亞秒級響應時間，因此它們優於其他類型的數據存儲。 當您查詢一致系統以獲取當前已更新的項目時，請等待該響應，直到所有副本都已成功更新。 如果返回立即響應，則為最新數據； 如果沒有，這是最近的回應。 如果設置了 Partition Tolerance，複製節點將失敗，但係統仍將運行。

數據庫即服務 (DBaaS) 是一種使用數據服務集合的雲原生應用程序。 您將擁有這些服務的內置安全性、可擴展性和監控功能。 每項服務都可以受益於擁有自己的 Azure 虛擬機，該虛擬機也可以配置合適的數據庫。 雲原生微服務可以根據數據需求使用關係數據庫或 NoSQL 數據庫。 Azure 為其客戶提供四種託管關係數據庫即服務 (DBaaS)。 這些模型都提供現收現付和準時制功能。 SQL Server 是微軟的旗艦數據庫，也是幾個開源的替代品。

通過選擇 Azure 數據庫所需的處理核心、內存和存儲的數量，您可以在幾分鐘內提供一個。 微軟通過提供流行的開源數據庫的託管版本作為平台開源產品的一部分來信守其對 Azure 的承諾。 無服務器計算層數據庫在非活動期間自動暫停，因此不會產生存儲費用。 由於 Sun Microsystems 被 Oracle 收購，MariaDB 的託管版本被創建為 MySQL 的一個分支。 作為 Azure 雲的一部分，您可以在 Azure Database for MariaDB 上運行完全託管的關係數據庫。 該服務建立在 MariaDB 社區版服務器引擎之上。 它能夠以可預測的性能和動態擴展來處理關鍵任務工作負載。

從命令行界面工具或 Azure 數據遷移服務檢索 PostgreSQL 數據庫。 通過允許主動/主動集群，您可以在全局級別指定哪些數據庫區域支持 CosmosDB 中的寫入和讀取。 Cosmos DB 可用於遷移現有的 Mongo、Gremlin 或 Cassandra 數據庫，而無需更改數據或代碼。 如果在微服務中使用 Azure 表存儲，則可以輕鬆遷移到 Cosmos DB 表 API。 Azure Cosmos DB 的五個一致性模型如圖 5-13 所示。 通過利用這些選項，您可以根據一致性、可用性和性能進行精細的權衡。 您可以看到您與下表的一致性。

Microsoft 的項目經理 Jeremy Likness 在這個出色的演示中詳細解釋了五個模型。 NewSQL技術是一種新興的數據庫技術，結合了NoSQL的分佈式可擴展性和關係數據庫的ACID保證。 NewSQL 數據庫專為在短暫的雲環境中蓬勃發展而設計，在這種環境中，底層虛擬機可以根據需要立即重新啟動或重新安排。 上圖基於雲原生計算基金會開發的開源項目。 通過使用微服務，客戶端可以使用服務將一組相同的 NewSQL 數據庫進程作為單個 DNS 條目進行尋址。 如果我們將數據庫實例與與其關聯的服務地址分離，我們就可以在不中斷現有應用程序的情況下進行擴展。 當您同時請求相同的服務時，它始終有效。

NoSQL 數據庫處理範圍廣泛的數據結構的能力使其更容易組織數據。 與傳統數據庫相比，NoSQL 數據庫通常更適合在同一數據庫中存儲和建模結構化、半結構化和非結構化數據。

NoSQL 和關係數據庫技術最有效的結合是什麼？ 很大一部分數據是非結構化的，一些非結構化數據被連接起來。 模式中需要快速擴展和事務支持 2。

由於與SQL 數據庫中使用的數據模型相比，NoSQL 數據庫中的數據易於理解，因此它們越來越受歡迎。 此外，開發人員可以直接更改 NoSQL 數據庫中的數據結構。

當查詢和報告要求特別重要時，RDBMS 是一個不錯的選擇。 NoSQL 環境傾向於為運營數據提供比傳統分析更好的實時分析。 此外，在從多個上游系統收集數據以創建單個應用程序（而不僅僅是報告）的情況下，NoSQL 是必不可少的組件。

什麼時候使用 Nosql 與關係數據庫？

NoSQL 數據庫不支持事務（它們只支持簡單的事務）。 事務數據可以存儲在關係數據庫中（作為連接或事務）。 當需要高速數據時，使用 NoSQL 數據庫。 當數據速度有限時，使用關係數據庫。

了解哪種數據庫技術適合您至關重要：NoSQL 數據庫在處理和演化多種類型數據的結構方面比關係數據庫更具適應性和可用性。 NoSQL 數據庫的優勢之一是它們更易於處理、存儲和建模結構化、半結構化甚至非結構化數據。 可以快速更改數據模型，同時保持其準確性。 如果您的數據是結構化的或適合高度規範化，SQL 可能是您的最佳選擇。 NoSQL 數據庫包含一種擴展策略，使它們無需停機即可擴展流量。 它還可能涉及使用移動應用程序訪問您的數據庫的用戶數量急劇波動的情況。

自從近年來引入 NoSQL 數據庫以來，許多因素促成了它們的流行。 靈活的數據存儲是他們的專長之一。 傳統的 RDMS 使用靜態數據結構，而最佳實踐要求在任何編碼之前創建數據庫模式。 由於 NoSQL 數據庫，數據存儲變得更加靈活。 這些系統可用於任何涉及數據點的信息需求，這些數據點有可能相互鏈接並且必須以安全、基於規則、一致的方式進行管理。 它們在滿足特定應用程序的需求方面更具適應性，因為它們不依賴於特定結構。 NoSQL 數據庫，除了它們的擴展能力外，正變得越來越流行。 眾所周知，關係型數據庫容易出現可擴展性問題，當需求發生變化時，響應速度慢，數據量大，處理緩慢，難以管理。 然而，當涉及到 NoSQL 數據庫時，它們更加靈活，可以處理大量數據而不遲鈍。 儘管關係數據庫仍然是許多應用程序的事實標準，但 NoSQL 數據庫作為一種更具適應性和可擴展性的存儲解決方案正迅速流行起來。

什麼時候不應該使用Nosql？

此外，NoSQL 不支持動態操作。 無法保證產品的 ACID 屬性。 例如，如果您需要進行金融交易，SQL 數據庫可能是一個不錯的選擇。 此外，如果您的應用程序需要有限的運行時靈活性，您應該避免使用 NoSQL。

與 NoSQL 數據庫相比，NoSQL 數據庫針對更小的存儲大小進行了優化，從而減少了 CPU 和內存消耗。 這使它們在大規模使用時更具適應性和效率。 非規範化數據的多個集合可能難以組織並且包含重複數據。 需要的數據量更大，更新所有索引、同步節點等難度更大。 傳統的 NoSQL 服務器在設計時考慮了最終一致性，因此更改可以通過節點和索引傳遞，而無需等待更改傳播。 NoSQL 家族的一些成員，例如 RavenDB，可以在 NoSQL 家族存在的情況下創建自己的索引。 其他 MongoDB 服務將在不使用索引文件的情況下掃描整個數據庫。

創建適合每種訪問模式的 NoSQL 數據庫至關重要。 當它們未知或頻繁更改時，可能需要重新考慮數據庫結構。 面向文檔的 NoSQL 數據庫不打算在原子級別使用，而 OLAP 系統需要原子級別來對數據進行切片和切塊。 即使 NoSQL 缺少數據完整性驗證（基於圖形的 NoSQL 除外），待續也可以用來克服這個問題。 由於加入 ACID 協議的時間較晚，Amazon DynamoDB 的加入有點晚了。

NoSQL 數據庫可以比傳統的關係數據庫更快、更有效地處理大量數據，而且它們非常快速且易於設置。 事實證明，NoSQL 數據庫對大數據應用極為有利。 此類別中的數據庫旨在非常快速地處理大量數據，使其成為處理大量信息的應用程序的理想解決方案。 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地協同工作時，數據將受到 NoSQL 數據庫的保護。 對於存儲、建模和分析結構化、半結構化和非結構化數據的大型數據庫，通常有更好的替代方案。 通過使用此服務，您將能夠在幾分鐘內訪問有關客戶或銷售的信息。 現在沒有理由推遲將 NoSQL 數據庫用於大數據應用程序。 如果您正在尋找一種存儲和管理大量數據的方法，NoSQL 數據庫是一個理想的解決方案。

Nosql 對比Sql：哪個適合您的應用程序？

儘管 NoSQL 數據庫並不總是表現良好，但它們確實提供了靈活性和性能等優勢。 如果您需要大量事務或想要擴展您的應用程序，NoSQL 數據庫可能是更好的選擇。 但是，如果您需要一個安全且支持標準 SQL 指令的數據庫，那麼 SQL 數據庫可能是更好的選擇。

何時使用關係數據庫與 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，關係數據庫最適合需要復雜查詢或事務的項目，而NoSQL數據庫更適合需要高可擴展性或實時數據的項目。

許多現代應用程序需要 NoSQL 數據庫（非 SQL 數據庫）而不是關係數據庫。 與關係數據庫相反，NoSQL 數據庫在存儲數據的方法上是分散的。 例如，一個新的應用程序或服務可能需要使用 NoSQL 來處理其啟動。 NoSQL 數據庫，與單個整體服務器相反，可以跨多個主機水平擴展。 因此，遷移 NoSQL 數據庫以滿足持續增長的需求更具成本效益且速度更快。 將數據庫遷移到雲端的組織也最好使用 NoSQL，因為它是去中心化的。 NoSQL 模型不是使用鎖定的事務，而是關注維護一致性和性能。 當大量用戶需要同時訪問時，這會提高其性能。 對於需要可預測的結構化數據且用戶或應用程序數量有限的企業來說，關係數據庫仍然是最佳選擇。

數據碎片：關係數據庫可用於管理數據碎片。 該系統將數據組織到表中，並提供定義它們之間關係的模式。 如果您使用關係數據庫，您還可以連接表以獲得您需要的數據。 數據碎片化是非關係型數據庫無法解決的問題。 雜亂無章的數據優於組織充分的數據。
在性能方面，關係數據庫比非關係數據庫更快地檢索數據。 它還可以處理大量數據。

到 Sql 還是 Nosql？

關係數據庫的好處遠遠超出了數據管理和數據處理。 但是，在某些情況下，NoSQL 數據庫可能是更好的選擇。 例如，NoSQL 數據庫通常比傳統數據庫更具可擴展性並提供更高的性能。 此外，他們數據模型的靈活性和易用性，以及在雲環境中運行的能力，使他們成為加快應用程序開發的有效工具。 選擇數據存儲解決方案時，考慮應用程序的要求至關重要。 在某些情況下，使用關係數據庫可能更可取，但在其他情況下，使用 NoSQL 數據庫可能更可取。 但是，最好對潛在存儲解決方案的性能進行基準測試，以確保它們滿足應用程序的需求。

Nosql 與關係用例

Nosql 數據庫是為可擴展性而構建的，通常用於處理大量數據。 它們對於數據結構不佳或模式不斷變化的情況也很有用。 關係數據庫更適合數據結構良好且模式相對穩定的應用程序。

NoSQL 除了 SQL 之外，還用於其他類型的存儲而不僅僅是存儲數據。 與關係數據庫沒有直接關係的數據庫。 NoSQL 數據庫不再局限於傳統關係數據庫的死板、表格方法。 在 NoSQL 和傳統數據庫之間做出選擇並不總是一個容易的決定。 欺詐者既大膽又隨機應變。 為了打破封印，他們不斷尋找新的方法。 您必須實時分析大量歷史和實時數據。

它為世界前 20 大銀行中的 19 家提供實時支付功能。 他們的交易量驚人，每天轉移數万億美元。 為了檢測和驗證身份，不僅可以分析交易信息。 在這種環境下，需要 NoSQL 數據庫的靈活性； 任何類型的數據元素都可以快速添加到其中。 NoSQL 數據庫已被證明是高度可靠和可預測的，具有可預測、經濟高效和水平可擴展性。 在當今快節奏、個性化的客戶體驗中，NoSQL 數據庫不再是一個明顯的優勢。 麥格理銀行能夠在兩年內從缺乏零售銀行業務迅速擴張，成為數字銀行領域的頂級競爭者。 如何找到無 SQL 用例？ 安排 DataStax Astra DB 的演示，這是一個基於 Apache Cassandra 構建的 Nosql 數據庫。