何時使用 NoSQL 數據庫以及何時使用關係數據庫

NoSQL 數據庫有很多用途，但它們並不總是適合這項工作的工具。 下面介紹了何時應該使用 NoSQL 數據庫，以及何時應該堅持使用傳統的關係數據庫。 對於某些類型的查詢，NoSQL 數據庫通常比關係數據庫更快，NoSQL 數據庫通常比關係數據庫更具可擴展性，NoSQL 數據庫可能是高度非結構化數據的不錯選擇，但 NoSQL 數據庫可能比關係數據庫更難查詢，並且NoSQL 數據庫比關係數據庫更難管理。

如果您使用良好的設計原則，許多 NoSQL 技術都可以發揮作用。 如果您主要對網絡關係感興趣，那麼 Neo4J 和 InifiteGraph 等圖形數據庫是一個不錯的起點。 NoSQL 數據庫與產品或模型一樣，不是數據庫。 這是適用於任何非 SQL 數據存儲的籠統短語。 已經有許多社交網絡使用非關係數據庫。 任何收集大量用戶生成數據的系統都是 NoSQL 開發的絕佳候選者。 使用 NoSQL 解決方案安裝新服務器並設置新的數據庫分片。 通過採用水平縮放，該國不同地區之間將沒有明顯差異。

在 NoSQL 數據庫中存儲和建模結構化、半結構化和非結構化數據通常比在關係數據庫中有更好的機會。

有多種可用的 NoSQL 平台，包括 Apache Cassandra、MongoDB、Redis 和 Couchbase。 我不確定你的意思是什麼； 如果您使用的是 Cassandra，則很可能需要學習 Cassandra，而如果您使用的是 MongoDB，則很可能需要學習 MongoDB。

此外，NoSQL 比 MySQL 靈活得多。 需要注意的是，MySQL 數據庫管理包括多種報告工具，可以幫助確定應用程序的有效性。 另一方面，NoSQL 數據庫不提供用於性能測試和分析的報告工具​​。

由於其 ACID 屬性，SQL 在數據一致性、數據完整性和數據冗餘方面比 NoSQL 更安全。

Google 使用 Nosql 嗎？

這個問題沒有千篇一律的答案，因為 NoSQL 數據庫的使用因每個組織的具體需求而異。 然而，谷歌使用各種 NoSQL 數據庫來為其眾多服務提供支持通常是正確的。 這使 Google 能夠快速有效地擴展其服務，同時仍然提供高水平的數據一致性和可用性。

視頻共享網站 YouTube 在全球擁有龐大的用戶群。 此應用程序可用於上傳、共享和觀看視頻。 因此，企業可以向全球數百萬人銷售他們的產品和服務。 儘管如此，將所有視頻存儲在 YouTube 上可能很困難。 Google Cloud Datastore 是處理這個問題的好選擇。 Google Cloud Datastore 是一個在 Google Cloud 上運行的低延遲、可擴展的 MongoDB 數據庫。 您可以從 Google Megastore 和 Bigtable 購買產品。 因此，它不僅提供了 NoSQL 數據庫的可擴展性和特性，而且還提供了強大的一致性保證和高可用性。 企業可以使用 Google Cloud Datastore 輕鬆存儲所有視頻。 使用此功能，無需任何編程知識即可存儲所有視頻； 此外，它們可以被訪問。 企業可以使用此功能輕鬆地與客戶共享視頻。 此外，企業可以使用 Google Cloud Datastore 來存儲來自 Google Cloud 外部的數據。 因此，數據可以存儲在 Google Cloud Datastore 中，是企業的絕佳選擇。

Nosql 不適合做什麼？

此外，NoSQL 無法執行動態操作。 無法保證將保持 ACID 屬性。 例如，如果您需要進行金融交易，您可以使用SQL 數據庫。 如果您需要讓您的應用程序在連續循環中運行，那麼避免使用 NoSQL 也是一個好主意。

NoSQL 社區在不斷壯大，但並不總是適合您。 隨著數據變得越來越大、越來越多樣化（按數量、速度和種類來衡量），NoSQL 的使用變得越來越流行。 然而，正如優步所展示的那樣，良好的技術契合度也可能導致文化契合度不佳。 Etsy 的 CTO 相信使用少數知名工具，旨在確保軟件的長期可操作性。 他們這樣做的方法是使用 MySQL，即使數據不可用於 RDSM。

由於其靈活性和可擴展性，NoSQL 數據庫正變得越來越流行。 這些數據庫在處理大型數據集時提供更好的性能，並且比傳統數據庫更易於管理。 但是，它們確實不支持 ACID 事務，這在某些情況下可能會出現問題。

Nosql 與 SQL

SQL 數據庫是關係型的，這意味著它們將數據存儲在由關係鏈接的表中。 NoSQL 數據庫是非關係型的，這意味著它們以文檔形式存儲數據。 NoSQL 數據庫通常比 SQL 數據庫速度更快、可擴展性更強，但查詢起來不那麼容易。

在過去的幾十年裡，SQL 數據庫在數據庫技術中一直佔據著至高無上的地位。 儘管如此，隨著大數據變得更加普遍以及查詢響應時間的縮短，NoSQL 數據庫正在捲土重來。 與 SQL 相比，NoSQL 數據庫是不依賴於 SQL 的分佈式非關係數據庫。 NoSQL 數據庫比 SQL 數據庫處理更多的數據，從而使它們能夠更好地處理大量數據。 此外，由於 NoSQL 數據庫本質上不是關係型的，因此它們可以比 SQL 數據庫更快地響應查詢。 儘管做出了這些努力，NoSQL 數據庫仍未開發出確保數據始終可用的方法，這使其成為替代 SQL 數據庫的障礙。

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結構。 NoSQL 數據庫通常用於大數據和實時 Web 應用程序。

文檔 NoSQL 數據庫存儲數據而不是表 NoSQL 數據庫。 現代業務要求需要使用靈活、可擴展且能夠快速響應變化的數據管理系統。 NoSQL 數據庫可以寫成純文檔數據庫、鍵值存儲、寬列數據庫或圖形數據庫。 全球 2000 強組織越來越多地採用 NoSQL 數據庫來運行關鍵任務應用程序。 由於五個技術趨勢，大多數關係數據庫無法應對這些挑戰。 數據庫管理是敏捷開發的一個主要問題，因為它們缺乏固定數據模型所需的靈活性。 應用程序模型定義了 NoSQL 中的數據模型。

數據必鬚根據需要建模，但 NoSQL 沒有定義必須如何建模的靜態方法。 JSON 是用於在面向文檔的數據庫中存儲數據的實際格式。 消除了 ORM 框架的開銷，從而簡化了應用程序開發過程。 N1QL（發音為 nickel）是一種功能強大的 SQL 查詢語言，已添加到 Couchbase Server 4.0 庫中。 它還可以處理標準的 SELECT / FROM / WHERE 語句，並可以支持聚合 (GROUP BY)、排序 (SORT BY)、連接 (LEFT OUTER / INNER) 等。 NoSQL 分佈式數據庫的好處很多，包括不會導致單個故障實例的橫向擴展架構。 隨著越來越多的客戶在線參與，為客戶提供在線或移動友好體驗的能力變得越來越重要。

NoSQL 數據庫易於設置和配置，並且可以擴展。 它們的設計目標是分佈讀取、寫入和存儲。 這些系統可用於任何級別，包括管理和監控不同規模的集群。 不需要任何軟件的分佈式 NoSQL 數據庫包括數據中心之間的內置複製。 此外，硬件路由器可用於通過允許應用程序響應數據庫故障而無需等待數據庫恢復服務來提供即時災難恢復。 當今的 Web、移動和物聯網 (IoT) 應用程序嚴重依賴 NoSQL 數據庫。

NoSQL 數據庫（例如 MongoDB）的眾多優勢之一是它們能夠處理大量數據。 MongoDB 靈活的模式要求非常適合處理大量非結構化數據。 此外，MongoDB 具有許多獨特的功能，使其成為出色的數據分析工具。 它的索引和排序功能使查找和分析數據變得更加容易。
然而，由於大多數 BI 工具（例如 Looker）不支持 MongoDB 查詢，因此數據管理人員更傾向於使用 SQL 數據庫。 由於其作為數據分析工具的流行，SQL 數據庫更常用。 之所以會這樣，是因為絕大多數的BI工具都是使用SQL來查詢數據的。 此外，大多數 BI 工具旨在與 SQL 數據庫一起使用。 這意味著他們可以輕鬆地查找有關 MongoDB 的信息。

什麼是Nosql？

使用 NoSQL 數據庫時，您只需存儲一組鍵值對。 文檔可以是任何內容，從一條推文到一份預算提案。 因為可以使用游標訪問鍵和值，所以 SQL 數據庫和鍵值對在功能上非常相似。
文檔存儲可以以寬列格式存儲，就像面向列的存儲可以以寬列格式存儲一樣。 使用這種方法可以實現更高效的數據檢索以及更複雜的查詢。
圖數據庫是一種相對較新的 NoSQL 數據庫。 圖是網絡中常見的一種數據結構。 圖形數據庫可用於以比傳統數據庫更有效的方式存儲和檢索數據。

輕量級 Nosql 數據庫

輕量級 NoSQL 數據庫是不使用傳統的基於表的關係數據庫模型的數據庫。 相反，它使用更簡單的結構，更易於擴展和管理。 這些數據庫通常用於基於 Web 的應用程序，其中數據不斷變化，結構不如內容重要。

PoloDB 有一個輕量級的 NoSQL 數據庫，可以隨時隨地部署。 此外，它具有類似於 MongoDB 的 API，這意味著可以使用精簡且易於使用的功能。 無需壓縮或格式化數據庫文件即可使用。 PoloDB 是用 Rust 編寫的，可以針對各種平台進行編譯。 PoloDB 是一個支持原子事務（transactions）的全功能數據庫。 它是一個支持原子事務的關​​係數據庫。 PoloDB 將在未來繼續添加新功能。 GitHub 是所有已獲得麻省理工學院許可的代碼的來源。 由於數據庫的結構，您可以在需要時隨時讀取數據。

實體框架Nosql

這個問題沒有千篇一律的答案，因為使用 Entity Framework 和 NoSQL 數據庫的最佳方法會因項目的具體需求而異。 但是，開始使用此組合的一些技巧包括熟悉適用於實體框架的可用 NoSQL 提供程序，以及選擇提供您所需功能的提供程序。 此外，了解關係數據模型和 NoSQL 數據模型之間的差異以及這些差異將如何影響您的實體框架代碼也很重要。

Entity Framework Core 不適用於 Mongodb

Entity Framework Core 是 Java 框架的一個組件，用於創建數據庫支持的應用程序。 該工具不打算與非關係數據庫技術 MongoDB 結合使用。 您必須創建自己的 Entity Framework Core DbContext 類的實現才能將其與 MongoDB 一起使用。 因為此類是 MongoDB 數據庫橋接器，所以它充當您的代碼和數據庫之間的中間步驟。

Nosql技術

Nosql 技術是一種不使用傳統的基於表的關係模型的數據庫。 相反，他們使用更靈活的無模式設計。 這允許更快速的開發和更容易的可擴展性。

NoSQL 數據庫是一種存儲和檢索數據的數據庫。 NoSQL 數據庫首次出現於 1960 年代後期，直到 21 世紀初流行度大幅上升後才開始流行起來。 在實時 Web 應用程序和大數據中越來越多地使用 NoSQL 數據庫是一種趨勢。 真正的 ACID 事務（原子性、一致性、隔離性和持久性）在 NoSQL 數據庫中並不常見，但一些數據庫，如 MarkLogic、Aerospike、FairCom c-treeACE、Google Spanner、Symas LMDB 和 OrientDB，已經取得了NoSQL 系統丟失寫入數據或其他類型數據的風險。