適合您項目的數據庫解決方案

這個問題沒有千篇一律的答案，因為給定項目的最佳數據庫解決方案取決於許多因素。 但是，一般來說， SQL 數據庫更適合於易於查詢的結構化數據，而 nosql 數據庫更適合於易於擴展的非結構化數據。

任何數據科學子領域的支柱都是數據。 如果需要，數據通常存儲在數據庫管理系統 (DBMS) 中。 與 DBMS 交互和通信需要 DBMS 語言。 SQL 是用於與 DBMS 交互的編程語言（結構化 NoSQL 數據庫是一種在數據庫領域越來越流行的數據庫的別稱。數據不存儲在 NoSQL 數據庫的表或記錄中，它們是非關係數據庫。另一方面，數據存儲結構已根據特定要求進行了定制。數據庫模型主要有四種類型：面向列、面向文檔、鍵值對和圖形數據庫。

MongoDB 面向文檔的數據庫是 Python 可以用它做什麼的一個很好的例子。 使用 NoSQL 數據庫開發數據結構時，您有更多的選擇自由。 另一方面， SQL 數據庫具有更嚴格的結構和更不靈活的數據類型。 對於剛接觸 SQL 的人來說，遷移到 NoSQL 可能是最好的選擇。 您應該根據其優點和缺點以及應用程序和可訪問性來選擇適合您需求的語言。 沒有明確的區別，SQL 並不天生優於 NoSQL 或它的編寫方式。 聆聽您的數據並做出正確的決定。

SQL 與 NoSQL 的比較

由於使用歷史悠久，SQL 數據庫比 NoSQL 數據庫更發達。 因此，初學者如果想更多地了解編程，應該從 SQL 開始，然後轉向 NoSQL。

NoSQL 數據庫在組織、建模和存儲結構化、半結構化和非結構化數據方面通常比傳統數據庫更有效。

在 NoSQL 數據庫中可以找到許多與在關係數據庫中相同的好處。 NoSQL 的數據庫系統使用各種靈活的數據模型，可以水平擴展，具有極快的查詢速度，並且易於實現。 在 NoSQL 數據庫中，模式通常非常靈活。

我應該使用 Nosql 還是 Sql？

可以運行 NoSQL 查詢，但速度要慢得多。 您的應用程序中存在大量事務活動。 SQL 數據庫是高級事務或大規模數據存儲的更好選擇，因為它們更穩定並確保數據完整性。 如果你想讓它工作，酸是必須的。

一些項目更適合 SQL 數據庫，而另一些項目則適用於 NoSQL 數據庫。 可以通過多種方式配置數據庫技術，但關鍵是要考慮哪種解決方案適合您。 出於廣泛的業務目的，企業通常會同時使用非關係數據庫和關係數據庫。 為了有效，您的數據必須以有組織的方式保存。 NoSQL 數據庫因其高速和可擴展性而變得流行。 如果您對大數據集成感興趣，NoSQL 提供了許多優勢，包括更低的成本、更簡單的可擴展性和開源環境。 從某種意義上說，NoSQL 是未來的方式，但其他人擔心它不遵守 ACID 標準，並不是真正的 NoSQL 技術。

NoSQL 數據庫在鍵值存儲方面通常比 SQL 數據庫表現更好。 唯一需要注意的是它們可能不支持 ACID 事務，這會導致數據不一致。 MongoDB 比 SQL 更快、可擴展性更強，而且比 SQL 大得多。

對於大數據，Sql 還是 Nosql 更好？

這個問題的答案取決於你所說的“大數據”是什麼意思。 如果你只是指大量的數據，那麼 SQL 或 NoSQL 都可以。 但是，如果您需要快速處理和分析大量數據，那麼 SQL 是更好的選擇。

在優化製造流程方面，大數據和分析是一項很有前途的技術進步。 它由各種類型的信息組成，包括結構化和非結構化數據。 製造數據可以從傳感器數據中收集，其中包括運輸集裝箱的移動、生產車間的攝像頭和消費設備。 在製造業中，NoSQL 架構更可取，因為大部分數據都是非結構化的，而 SQL 架構效率低下。 NoSQL 數據庫不需要模式，因為數據與所有其他元素存儲在同一個表中。 兩家公司將用於分離的數據的性質由分離線決定。 為了使事務在關係數據庫中正常運行，必須遵循四個基本原則。

使用雲計算框架與NoSQL 系統一起工作是有益的，因為它們可以很好地與雲系統集成。 通過將 NoSQL 與製造執行系統 (MES) 集成，NoSQL 可用於實時優化製造過程。 這種方法是通過使用大數據分析來實現的，它可以更快地響應不斷變化的條件。 因此，NoSQL 數據庫易於設置並可用於分析。 使用 NoSQL 等響應速度更快的數據庫，使管理層能夠進行更好的模擬，從而更好地決定銷售什麼。 因為NoSQL數據庫容易受到跨站攻擊、注入攻擊、暴力破解等攻擊，所以應該考慮。 注入攻擊是一種將數據加載到 NoSQL 查詢命令和存儲語句中的方法。

製造業尤其表達了對 NoSQL 架構的擔憂。 如果攻擊者成功攻擊系統並實施拒絕服務或註入攻擊，則生產系統的規範可能會被更改。 在競爭激烈的市場中，這可能會為競爭對手提供優勢。

NoSQL 數據庫可以水平擴展。

哪個數據庫最適合大數據？

Amazon Redshift、Azure Synapse Analytics、Microsoft SQL Server、Oracle Database、MySQL、IBM DB2 等只是可用於構建網站的部分工具。

SQL適合大數據嗎？

SQL-on-Hadoop 引擎可以通過使用 Hadoop 的 API 來處理海量數據庫。 因此，目前沒有證據表明“大數據對於 SQL 系統來說太大了”的說法是正確的。 沒有神話這樣的東西。 SQL是一種眾所周知的編程語言，廣泛應用於大數據領域。

哪個數據庫最適合存儲數據？

這個問題沒有單一的答案，因為它取決於許多因素，包括存儲的數據類型、預期的工作負載、所需的可用性和性能水平以及預算。 一些最流行的數據庫管理系統包括 MySQL、Microsoft SQL Server、Oracle 數據庫和 PostgreSQL。

多個用戶可以同時安全高效地訪問和維護數據庫中存儲的信息、更新信息和編輯信息。 現代數據庫可以根據其優點和缺點分為多種類別。 我們將研究關係數據庫管理系統 (RDBMS) 和非關係數據庫管理系統 (NoSQL) 之間的區別。 您可以以更隨意的方式組織數據，而不是將數據存儲在關係數據庫中。 此外，它們還支持 JSON 等 NoSQL 格式，這對於基於 Web 的應用程序至關重要。 文檔存儲是具有可以通過多種方式修改的模式的數據庫，最適合半結構化數據。 儘管圖形存儲可能不是最具可擴展性的，但它們可以有效地用於預防欺詐和其他業務案例。

垂直擴展選項更適合服務器，因為它增加了計算能力而不是向系統添加更多服務器。 多虧了 NoSQL 數據庫，企業可以通過橫向擴展變得更有彈性。 數據庫如文檔的速度比ACID合規性更重要，所以最好選擇非關係型數據庫。 Myso 是 Oracle 擁有和管理的免費 RDBMS。 PostgreSQL 開源數據庫引擎具有無限的擴展選項，並且可以免費使用。 它同時運行現場和按需數據庫，使其適用於基於雲的環境和現場環境。 微軟還在其 Azure 存儲服務的 2016 年更新中添加了時態數據查詢功能。

MongoDB 開源數據庫引擎專為存儲非結構化數據的應用程序而設計。 它幾乎可以在任何操作系統上使用，因為它可以很好地與各種數據庫以及 Linux 集成。 因為 Postgres 是完全免費且無可擴展性的，所以它是任何規模公司的絕佳選擇。 如果您正在創建數據倉庫來分析數據，您可能需要考慮使用不同的平台。 借助 Integrate.io，您可以將所有數據源集成到一個易於使用的平台中。 大數據允許將數據從一個位置移動到另一個位置，而無需代碼或低代碼。 無需編程技能或代碼即可分析數據庫。

Nosql 比 SQL 安全嗎？

SQL 相對於 NoSQL 的優勢是什麼？為什麼？ 由於 SQL 數據庫遵循保證可靠數據事務的 ACID 屬性，因此在這種情況下它們比 NoSQL 數據庫更安全。 SQL 數據庫除了使用基於角色的安全性外，還在行和列級別使用它。

結構化查詢語言 (SQL) 和關係數據庫管理系統(RDBMS) 是成功的數據庫操作的關鍵組件。 在 NoSQL 數據庫中，表空間較少，因此可以處理多種數據類型。 可以通過使用其“橫向擴展”模型來避免升級。 通過向集群添加新服務器，將不再需要新設備。 在非規範化數據模型中使用 NoSQL 時，所有數據都存儲在單個記錄中。 結果，系統將能夠更有效地運行，因為它的負載會更少。 NoSQL 的基本原則是 Basically Available, Soft State, and Consistent (BASE) 原則。

NoSQL 表不能使用權限進行分區。 用戶可能會遇到不同的快照，如果他們在過去看到過它們並且最近遇到了“競爭條件”，這會增加出錯的可能性。 此外，該服務缺乏完整性、保密性和安全性，難以快速獲取敏感數據。 由於其企業解決方案和傳統的數據庫管理方法，SQL 比 NoSQL 具有顯著優勢。

需要注意的是，NoSQL 並不是解決所有問題的靈丹妙藥。 SQL 沒有取代這個功能； 相反，它有助於它的發展。 它們存在缺陷，有一些局限性，並且並不總是按預期工作。 但總的來說，它們提供了許多優勢，包括更大的靈活性、更快的數據訪問和更高的存儲容量。
SQL 數據庫是最流行的數據庫類型之一，已經存在了很長時間。 這些產品推薦用於以結構化方式存儲數據並需要能夠創建複雜查詢以進行搜索的企業。
較新的 NoSQL 數據庫由於其優於 SQL 數據庫的優勢而越來越受歡迎。 NoSQL 數據庫和 SQL 數據庫之間的第一個區別是速度。 它們不必遵循與關係數據庫相同的規則，這使得數據搜索更加困難。
另一方面，SQL 數據庫比 NoSQL 數據庫更嚴格。 因此，它們可用於存儲不一定結構化的數據，包括根本不需要結構化的數據。
對於比 SQL 數據庫需要更多靈活性的公司，NoSQL 數據庫是一個不錯的選擇，但又不想犧牲查詢速度。

何時使用 Sql 與 Nosql

SQL 數據庫跨表處理和連接數據的能力使得對結構化數據執行複雜查詢（例如臨時請求）變得更加容易。 由於產品之間缺乏一致性，NoSQL數據庫通常需要查詢更多的數據，導致獲取數據的工作量更大。

您需要考慮要存儲在雲數據庫中的數據的外觀、查詢和擴展數據的方式以及可擴展性要求。 根據您使用的數據庫類型，您需要在 SQL（結構化查詢語言）和 NoSQL（不僅是 SQL）之間做出選擇。 在雲中的大數據系列的第三部分中，我們將介紹一些技巧。 NoSQL 數據庫更適合存儲非結構化數據，如文章內容、社交媒體帖子和其他類型的信息。 數據類型的範圍從列存儲到基於圖形的鍵值對，並且可以從文檔中派生。 NoSQL 數據庫在設計時考慮了可擴展性和靈活性。 您的數據庫將隨著公司的發展而增長。

當您從 NoSQL 數據庫過渡到 NoSQL 數據庫時，您需要考慮您的數據集將如何增長。 近年來，結合兩種類型數據庫的最佳特性變得越來越普遍。 無論您使用本地數據庫還是雲數據庫，您都將有多種選擇。 最重要的選擇之一是使用 NoSQL 還是 NoSQL 數據庫作為主要數據存儲選項。 在我們的下一篇文章中，我們將把數據倉庫和數據湖視為額外的雲存儲組件。

Nosql 與 Sql：哪個更適合您？

哪個更適合 DBA：nosql 還是 sql？
如果您需要更準確和完整的數據庫，您應該根據具體情況選擇一個。 儘管 MySQL 通常更受歡迎，但它也更適合高事務性應用程序。 NoSQL的另一大優勢是可以用於分層數據存儲，可以大量存儲海量數據。