為什麼 Nosql 數據庫非常適合查詢具有關係的數據

Nosql 數據庫通常用於存儲大量非結構化或難以結構化到傳統關係數據庫中的數據。 但是，nosql 數據庫也可用於查詢存儲在具有關係的表中的數據。 使用 nosql 查詢具有關係的數據有很多好處，包括水平擴展的能力、數據建模的更大靈活性以及改進的性能。

NoSQL 數據庫比其他數據庫有優勢，因為它們可以以非結構化形式存儲數據，例如文檔或鍵值對。 在關係數據庫中以結構化和規範化的方式存儲數據至關重要。 在某些情況下，定義明確的數據庫與關係數據庫相結合可能會提供顯著的性能優勢。 例如，NoSQL 數據庫是不符合結構化數據格式的數據庫的集合。 數據庫 NoSQL 可以水平擴展，因為它們具有高級別的分區容錯性。 此外，由於數據庫沒有一套規則，因此在連接查詢時效率不高。 Hevo Data Pipeline 是一種無代碼數據流處理器，可讓您以最少的編程知識從數據庫中集成或複制數據。

這是一個你必須考慮你的需求與其他人的需求有何不同的領域，你所做的決定是基於你的用例中的信息。 在關係數據庫和 NoSQL 數據庫之間進行選擇時，應考慮以下因素。 如果您的應用程序需要處理超過 PB 級的數據，則最好從一開始就使用 NoSQL 數據庫。 談到 NoSQL 數據庫，一致性幾乎總是唯一浮現在腦海中的東西。 因此，您的應用程序可能會讀取舊數據，直到它傳播到所有節點。 RDBMS 的查詢能力和復雜的連接非常出色。 當數據以與將被使用的格式相同的格式存儲時，NoSQL 數據庫最適合此目的。

為了處理數 TB 的數據類型，具有關係功能的數據庫通常需要高端專用硬件。 此功能的有效性取決於您擁有的數據量和與分佈式數據庫的連接數。 Hevo 是一種無代碼數據管道，可用於從各種廣泛使用的源和目標數據庫複製和加載數據。 Hevo 平台為開發人員和分析師提供了最短的複制操作生產時間，使他們能夠專注於自己的核心業務邏輯。 以 Hevo 為例。 您可以通過註冊免費試用來免費試用 Hevo 14 天。

您可以將 Nosql 用於關係數據嗎？

NoSQL 數據庫中的關係數據對於關係是唯一的，它不同於關係數據庫。 NoSQL 數據庫具有較低級別的相關數據，這些數據必須在表之間拆分，這使得它們比關係數據庫更容易建模。

雲原生應用程序中的數據庫系統通常分為關係型或非關係型。 不可能以相同的方式構建和訪問它們。 無 SQL 數據庫以鍵值對或文檔的形式存儲非結構化或半結構化數據，並且沒有 SQL 處理。 當大量服務需要亞秒級響應時間時，首選 NoSQL 數據存儲。 如果您查詢一個一致的系統以獲取當前正在更新的項目，您將等到所有副本都成功更新後再做出決定。 無論是否存在最新數據，節點都會立即響應。 Partition Tolerance 確保即使復制的數據節點發生故障，系統也能繼續運行。

數據庫即服務 (DBaaS) 是雲原生應用程序的首選，因為它提供對大量數據服務的訪問。 這些服務包括內置的安全性、可擴展性和監控，是企業的理想選擇。 通過添加 Azure 虛擬機，您可以為每項服務設置您選擇的數據庫。 可以通過關係數據庫或 NoSQL 數據庫將雲原生微服務用於您的環境獨有的數據需求。 它可作為 Azure 上四個託管關係數據庫的服務 (DBaaS) 使用。 它們都具有現收現付定價和準時制能力。 SQL Server 是 Microsoft 的旗艦數據庫，並得到多種開源替代產品的支持。

您可以通過分配計算、內存和存儲資源在幾分鐘內創建一個 Azure 數據庫。 微軟通過提供流行的開源數據庫的託管版本，在致力於使 Azure 成為一個開放平台方面向前邁進了一步。 當無服務器計算層未使用時，數據庫會自動暫停，只允許在非活動期間扣除存儲費用。 當 Oracle 收購 Sun Microsystems 時，它創建了一個名為 MariaDB 的 MySQL 分支。 Azure Database for MariaDB 服務通過 Azure 雲在雲中提供完全託管的關係數據庫。 該服務基於 MariaDB 社區版服務器引擎。 它以可預測的性能和動態可擴展性支持雲中的任務關鍵型工作負載。

要將 PostgreSQL 數據庫遷移到 Azure，可以使用命令行界面工具和 Azure 數據遷移服務。 全局 MongoDB DB 支持主動/主動集群，允許您設置任何數據庫區域以支持寫入和讀取。 一組開發人員可以輕鬆地將現有的 Mongo、Gremlin 或 Cassandra 數據庫遷移到 CosmosDB，而無需對數據或代碼進行少量更改或無需更改。 使用 Azure 表存儲的微服務可以使用 Azure 表存儲輕鬆遷移到 Cosmos DB 表 API。 圖 5-13 中概述的五個一致性模型在 Azure CosmosDB 中定義明確。 使用這些選項可以在性能、可用​​性和一致性之間實現精細的權衡。 下表顯示了彼此之間的一致性級別。

微軟五款機型的項目經理 Jeremy Likness 提供了全面的解釋。 NewSQL 代表分佈式 NoSQL，它結合了關係數據庫的 ACID 保證和分佈式 NoSQL 的可擴展性。 由於NewSQL 數據庫的靈活性和可靠性，可以通過隨時重啟或重新安排底層虛擬機來維護短暫的雲環境。 上圖包括由 Cloud Native Computing Foundation 開發的開源項目。 當客戶端運行 Kubernetes 時，它使用服務結構將一組相同的 NewSQL 數據庫進程路由到單個 DNS 條目。 如果我們將數據庫實例與服務地址分離，我們就可以在不中斷現有應用程序實例的情況下進行擴展。 每次您發送對同一服務的請求時，它總是有效。

MongoDB 數據庫是一種流行的非關係數據庫，因為它具有可擴展性、性能和可靠性。 MongoDB Atlas 是一個基於雲的數據庫，可幫助初創公司更有效地管理其數據。

為什麼 Nosql 數據庫越來越流行

NoSQL 數據庫作為解決關係數據庫中某些問題的一種方式正變得越來越流行。 一般來說，高數據量、速度和一致性的問題在關係數據庫中比在非關係數據庫中更常見。 通過這種方式，NoSQL 數據庫可以成為關係數據庫的可行替代方案。
使用 NoSQL 數據庫可以更有效地響應快速增長的數據量。 當數據快速流動時，關係數據庫的事務可能難以管理。 此外，如果您有大量數據，NoSQL 數據庫可能是更好的選擇。 數據庫 NoSQL 數據庫不像關係數據庫那樣支持事務，但它們確實支持更複雜的事務。
在處理緩慢傳入的數據時，關係數據庫是更好的選擇。 關係數據庫中的數據比 NoSQL 數據庫中的數據更容易訪問。 在處理較少數據時，關係數據庫也是一種更具成本效益的選擇。 關係數據庫可以處理比 NoSQL 數據庫更多的數據。

Nosql 不適合做什麼？

此外，NoSQL 不支持動態操作。 雖然它可以幫助降低 ACID 水平，但不能保證這樣做的能力。 在這些情況下可以使用SQL 數據庫，例如金融交易。 如果您的應用程序需要運行時靈活性，則也應避免使用 NoSQL。

儘管人們對 NoSQL 很感興趣，但您應該走哪條路並不總是很明顯。 隨著數據在數量、速度和種類方面越來越大，NoSQL 對於應用程序數據變得越來越重要。 例如，優步證明，有時正確的技術可能與公司文化不相適應。 據 Etsy 的 CTO 稱，該公司採用了少量知名工具，旨在幫助軟件經久耐用。 他們選擇了 MySQL，即使數據不適合 RDSM。

也可以存儲結構化數據，儘管需要付出更大的努力。 第一步是定義數據類型。 為此，您必須首先創建模式。 第三步是創建表。 第四步是創建列。 您必須創建索引來解釋它們。 需要第六次創建數據。 視圖是第七個要求。 因此，您必須創建過程。 要完成第九步，您必須創建觸發器。 還有一個步驟需要執行：您必須創建模式。 關係數據庫也可用於存儲結構化數據。 為此，必須投入大量的時間和精力。
NoSQL 數據庫的使用很簡單。 他們不需要編碼。 它們也易於維護，因為它們不需要太多維護。 它不需要應用任何代碼更新。 此外，它們是可擴展的。 它們可以處理大量數據，具體取決於它們的可用性。

Nosql 適合事務處理嗎？

即使數據存放在受限位置，用戶也可以輕鬆訪問交易歷史記錄。 因為 NoSQL 數據庫比關係數據庫靈活得多，所以這不是這項技術的問題。 事務速度：事務數據庫在毫秒內完成事務。

Mongodb 不是頻繁更新的最佳選擇

如果您的團隊需要定期跟上多個文檔或集合，那麼使用 MongoDB 等 NoSQL 數據庫可能不是一個好主意。 MongoDB 是執行讀取操作的不錯選擇，但不如定期這樣做可靠。 如果您只需要定期進行少量更新，則 NoSQL 數據庫（如 MongoDB）可能是更好的選擇。

Nosql 比關係數據庫好嗎？

NoSQL 數據庫在任何給定時間都不容易出現故障。 與具有多個故障的數據庫相比，只有一個故障點的數據庫是理想的。 NoSQL 數據庫存儲海量數據的能力使其成為大規模數據存儲的理想選擇。 NoSQL 數據庫的主要功能是處理有限數量的數據。

為您的項目找到合適的數據庫將對其進行方式產生影響。 Amazon 等 NoSQL 數據庫中的數據庫管理。 DynamoDB 使設計數據庫的過程變得不那麼複雜。 缺少已定義的模式使得創建動態模式變得更加容易。 因此，對於頻繁更改數據結構的大型項目來說，它是一個極好的工具。 ACID 和 BASE 等數據庫模型試圖以多種方式解決 CAP 定理的局限性。 NoSQL 數據庫模型基於稱為 Base 的數據庫模型。 如果您有大量數據或需要靈活的架構，NoSQL 數據庫（例如Amazon DynamoDB ）是理想之選。

雖然 NoSQL 數據庫可能起源於只讀世界，但它們現在能夠支持寫入密集型系統。 散列和一致性散列技術的使用對於確定哪個分片路由應用程序查詢至關重要，因為數據分佈在多個服務器/stab 上。 由於這兩個數據庫已經存在了相當長的一段時間，因此沒有辦法替換它們，而且看起來它將繼續如此。 只有當 NoSQL 能夠找到一種方法來確保數據立即一致並且仍然允許查詢速度時，NoSQL 數據庫才會成為 SQL 數據庫的可行替代方案。

大數據的最佳 Nosql 數據庫

Nosql 數據庫是大型數據集的最佳選擇。

你可以在 Nosql 中查詢嗎？

是的，你可以在nosql中查詢。 有很多方法可以做到這一點，具體取決於您使用的 nosql 數據庫的類型。 例如，在 MongoDB 中，您可以使用 find() 函數來查詢數據庫。

NOSQL 的後端文檔由NOSQL 查詢語言提供。 MongoDB 已用作此查詢語言的基礎。 查詢也可用於使用通用比較運算符將對象字段的值與其常量值進行比較。 AND 表達式、OR 表達式或 UNION 查詢都可以用於表達式。 NoSQL 數據庫由 JSON 對象組成。 AND 表達式由兩部分組成：鍵值表達式和鍵值元素。 當查詢聚合字段時，通過使用聚合運算符來應用聚合運算符。 通過選擇 NoSQL 查詢作為過濾器，您可以向其添加變量，從而增加查詢的多樣性。 Backand 的算法通過自上而下的轉換將 JSON 轉換為 SQL。

Mongodb 中的 Nosql 查詢

[ 0.results.info 屬性是獲取有關特定結果的附加信息的好方法。 Items = queryResult.items; var title = items[0].title; var url = items[0].url; var items = queryResult.items。

何時使用 Nosql

當數據是非結構化的或數據的結構經常變化時，使用 Nosql 數據庫。 當需要快速訪問數據或可伸縮性很重要時，也會使用它們。

各種規模的組織現在都在使用 NoSQL 數據庫技術。 這篇文章的目的是解釋為什麼 NoSQL 越來越受歡迎，什麼時候它是構建應用程序的好選擇？ 早期的互聯網先驅對傳統數據庫技術感到沮喪，這激發了 NoSQL 的創建。 隨著 NoSQL 數據庫越來越受歡迎，教育用戶如何有效使用它們的需求也越來越大。 它指的是范圍廣泛的數據庫結構和模型類型。 討論主要集中在一般的 NoSQL 上，並將其視為一個群體，確定人們使用它的主要原因。 NoSQL 數據庫，誕生於雲時代，已經很好地適應了云自動化，現在也在雲中使用。 NoSQL 數據庫具有能夠與實時流技術集成的優勢。 在試用最流行的 NoSQL 數據庫 MongoDB Atlas 時，您可以免費開始使用。

Rdbms 與 Nosql

RDBMS 中的數據可以表格形式存儲。 表頭包含列名，這些列名對應於包含列名值的行。 NoSQL 數據庫中的數據可以是結構化、半結構化或非結構化的。 常規 DBMS 在 ACID 強制執行後不會保留數據。

市場上有多種類型的數據庫。 開發人員可能會對 RDBMS、NoSQL、大數據和數據庫設備等感到困惑。 許多大型企業已經在使用替代數據庫以節省資金。 NoSQL 數據庫的主要優點是它們不需要使用固定的表間距和水平擴展。 數據不是計劃好的或固定的。 由於數據庫較小，因此無需預定義模式即可更輕鬆地將數據插入 NoSQL 數據庫。 SQL 無法隨時更改格式或數據模型是它最令人頭疼的問題之一，因為很難在不中斷或更改管理的情況下保持應用程序運行。 運行和開源也更便宜。 NoSQL 數據庫通常價格低廉且開源。

SQL 與 Nosql

與 SQL 數據庫相比，NoSQL 數據庫具有垂直可擴展性優勢。 NoSQL 數據庫是文檔、鍵值、圖形或寬列存儲，而 SQL 數據庫是基於表的。 NoSQL 數據庫更適合非結構化數據，例如文檔或 JSON，而 SQL 數據庫更適合多行事務。

SQL 對比Nosql：哪個更快？

就性能而言，SQL 通常比 NoSQL 快。 雖然 NoSQL 數據庫可能能夠支持 ACID 事務，但它們可能無法完全支持它們。 NoSQL 數據庫通常比一般數據庫更可取，因為它們包含更多數據。