為什麼Nosql不一致

Nosql 數據庫以其高性能和可擴展性著稱。 然而，他們經常被批評為“不一致”。 在本文中，我們將探討 nosql 數據庫不總是一致的原因。 nosql 數據庫不一致的主要原因之一是因為它們旨在犧牲一致性來換取性能。 這意味著 nosql 數據庫可以提供高性能和可擴展性，但它們可能並不總是準確的。 nosql 數據庫不一致的另一個原因是因為它們經常使用最終一致的模型。 這意味著數據庫中的數據可能不會立即一致，但最終會收斂到單一狀態。 最後，nosql 數據庫也可能不太一致，因為它們通常是分佈式的。 這意味著數據分佈在多個服務器上，這可能會導致不一致。 總的來說，nosql 數據庫並不總是一致的。 但是，它們提供高性能和可擴展性。

在大多數 NoSQL 數據庫中，一致性優先於強一致性。 不支持數據庫事務，因為它們無法確保數據的一致性。 當所有更新都一致時，到達所有副本的機會很低。

使用 NoSQL，您可以存儲所有類型的數據，而無需記住要保留哪些數據。 隨著數據的增長，您必須擴大和縮小數據。 如前所述，NoSQL 為您提供了更大的靈活性以及隨著數據變化調整成本的能力。

數據庫 NoSQL 是指不使用算法並以不同於 SQL 等傳統數據庫的方式存儲數據的數據庫。 基於數據模型，NoSQL 數據庫可以分為幾種類型。 文檔、鍵值、寬列和圖形形式是最常見的。

此外，NoSQL 數據庫可水平擴展，這意味著它們只需添加更多服務器即可處理增加的流量。 隨著數據集的發展，NoSQL 數據庫變得越來越流行，從而使它們變得更大、更強大。

為什麼 Nosql 數據庫不一致？

Nosql 數據庫不一致，因為它們不使用與關係數據庫相同的規則。 Nosql 數據庫旨在比關係數據庫更靈活和可擴展，但這是以一致性為代價的。

還有一種查詢語言，CQL，它對 SQL 非常熟悉（但有一點限制）。 它還提供可調一致性——這意味著對於某些數據位，您可以實現完全一致性。 Cassandra 的鍵值存儲是圍繞一組有序的鍵值對構建的。 可以使用頂級鍵值創建數據分區（分片）。 這種方法可以讓您更有效地組織和保存時間序列數據。 但是，它不保證使用全文搜索引擎。 然而，這並不少見，因為它與 Lucene 和 Solr 等搜索引擎相結合。

Nosql 數據庫：不像您想像的那樣可擴展或可靠

nosql 數據庫的擴展能力受到威脅，因為它們缺乏 ACID 事務支持。 此外，由於 nosql 數據庫不像傳統數據庫那樣與操作系統緊密集成，因此它們的可靠性較低。

Nosql 是否一致？

因此，NoSQL 數據庫必須降低其一致性以保持高可用性。 它們不是提供強大的一致性，而是作為持續成功的基礎。 因此，定期保證基值的數據存儲有時會無法返回最近 WRITE 的結果。

要修復關係模型中的文檔數據存儲實現，您需要深入研究細節。 此外，來自飛行存儲的數據必須以比來自 RDBMS 的數據複雜得多的方式進行分解。 那些不了解或害怕一旦犯錯就會失去工作的人將無法參與。 他們不會注意到應該是原子交易的東西被分解成各種塊，而是會繼續複製和延遲，從而將第三方拖入交易中。 到那一天，整個系統都會被扔掉，部門會外包，維護的責任會轉移到外部。

文檔存儲、鍵值存儲、圖形存儲和搜索引擎都是 NoSQL 數據庫的示例。 例如，文檔存儲允許以有組織的方式存儲文檔，每個文檔都有多個字段。 圖存儲在圖上存儲數據，而鍵值存儲按鍵順序存儲值。 與關係數據庫相比，NoSQL 數據庫有許多優勢。 他們還以更快的方式處理和更新數據，從而提高運營效率。 此外，它們更具可擴展性，這意味著它們可以處理更多數據而不會減慢速度。 它們與關係數據庫一樣，不能很好地處理必須以特定方式操作的數據。 對於某些類型的數據，NoSQL 數據庫優於關係數據庫。

從副本讀取時，時間和版本之間有什麼區別？

當在進行讀取時從集群中的副本進行讀取時，它被稱為時間讀取。 它是指根據最新版本的數據從副本中讀取。 此集群不允許從任何副本讀取。
Absolute 設置有嚴格的限制，確保每個客戶端進程始終跟隨一個副本。 使用時間設置，客戶端進程將從具有最新時間戳的副本讀取。 設置 Version 設置後，客戶端進程將能夠根據最新版本從副本讀取數據。 當設置 no 設置時，集群中所有啟用副本的進程將從客戶端進程讀取。

為什麼 Nosql 不可靠？

NoSQL 數據庫不如 SQL 數據庫可靠的原因有幾個。 首先，NoSQL 數據庫通常不如 SQL 數據庫成熟，因此可能存在更多錯誤。 其次，NoSQL 數據庫有時會使用不太明確的模式，這會導致數據完整性問題。 最後，一些 NoSQL 數據庫不支持事務，這意味著如果出現斷電或其他系統故障，數據可能會丟失。

開發人員可以構建 NoSQL 數據庫，而無需將其內存結構轉換為關係數據庫。 它們不提供高級別的數據安全性這一事實是當今 IT 公司的主要關注點。 沒有數據庫可以自動化分片過程，分片將大型數據庫分成更小、更快、更易於管理的部分。 在 NoSQL 數據庫中，數據被劃分到多個節點集群中，允許它們用於有選擇地擴展具有大量計算資源的大型數據集。 關係數據庫的發展使它們能夠處理現代應用程序對它們提出的可伸縮性、可靠性和可用性要求。 NoSQL 的缺點可以通過多種方法來避免或克服。

NoSQL 數據庫相對於傳統數據庫的優勢很多。 此外，可擴展性、簡單性和代碼都是重要因素。 NoSQL 技術不太成熟，更容易出錯，並且需要較少的 SQL 指令。
因此，NoSQL 數據庫不能設計為自行擴展，它們可能需要額外的基礎設施來處理大量事務。 NoSQL 數據庫的靈活性不如 SQL 數據庫，對工作查詢問題的支持更複雜。 由於缺乏標準化，NoSQL 數據庫很難與其他系統集成。

Nosql一致性如何保證？

Nosql 一致性通常是通過使用法定人數來實現的，法定人數是系統中的大多數節點。 這意味著如果系統中超過一半的節點同意特定數據項的值，則該值被認為是正確的值。 這確保了系統中的數據是一致的，即使在節點出現故障的情況下也是如此。

數據庫和最終一致性

MongoDB 是隨時間維護的數據庫的一個很好的例子。 如果主成員出現故障，MongoDB 集群會通過暫停寫入來保持一致性，直到選出新的主成員。 當失敗的主節點作為輔助節點返回到集群時，將發生對失敗的主節點的不可恢復寫入的回滾。 客戶端將無法看到失敗的主要數據。
稱為最終一致性的數據建模概念可確保對分佈式 NoSQL 數據庫的更新始終反映在整個集群中。 如果兩個數據庫查詢相同，則每個查詢的結果將在一段時間後返回。 有一些應用程序可能會從中受益，即使它並不總是必要的。 MongoDB 數據庫是最終可以提供一致性的數據庫的一個很好的例子，它在某些情況下也很有用。

Nosql一致性

NoSQL 數據庫通常比它們的關係數據庫提供更鬆散的一致性。 CAP 定理指出，分佈式數據庫不可能同時提供以下三種保證中的兩種以上：
– 一致性：每次讀取都會收到最近的寫入或錯誤
– 可用性：每個請求都會收到一個（無錯誤）響應——但不保證它包含最新的寫入
– 分區容錯：儘管任意數量的消息被網絡丟棄或延遲，系統仍繼續運行

NoSQL 不可能實現一致性和高可用性。 Eric Brewer 在 CAP 定理中首先使用了這個表達式。 根據 CAP 定理，我們只能實現數據庫三個保證中的兩個。 這三個保證是如此獨特，任何系統都不能保證超過兩個。 RDBMS，或記錄數據管理系統，是其中的第一個。 這種類型的系統非常通用，因為有多種機器可以支持它。 此外，這樣的系統是分區容錯的，因為如果一台機器出現故障，其他機器將可以替代它。

SQL數據庫是強一致性的嗎？

SQL 數據庫中使用 ACID 一致性模型（強一致性或寫一致性）。 該系統最適合具有結構化數據和眾所周知的數據格式的系統，例如交易系統或審計系統。

Mongodb 提供比傳統數據庫更一致的數據

然而，一致性並不總是那麼容易或令人滿意。 考慮一個圍繞關係數據庫構建的 Web 應用程序。 如果數據庫不可用，Web 應用程序也將不可用。 與傳統數據庫不同，MongoDB 是一個 MongoDB 項目。 該數據庫中的數據存儲在文檔中，而不是表中，是一個面向文檔的數據庫。 如果所有客戶端同時讀取和寫入相同的數據，MongoDB 可以提供比標準數據庫更高的一致性級別。

Nosql基礎

Nosql 數據庫是一種不使用 sql 數據庫使用的傳統關係模型的數據庫。 Nosql 數據庫通常用於大規模數據存儲，並且通常比 sql 數據庫更具可擴展性和性能。

許多組織繼續使用關係數據庫，但它們並不像人們現在認為的那樣糟糕。 NoSQL 旨在填補 RDBMS 無​​法填補的空白。 要找到答案，請查詢數據庫，這將返回相關結果。 SQL 是用於此查詢的查詢語言。 表之間的關係或對錶的添加可能會以某種方式發生變化。 數據庫的 ACID 屬性是其原子性、一致性、隔離性和持久性。 例如，每個額外的列都要求前面的所有行都包含值。

在 Cassandra 中，可以將列添加到行分區。 MongoDB 是一個首字母縮寫詞，不僅代表 SQL，還代表非關係數據庫。 NoSQL 數據庫分為四類。 三個鍵值存儲是 Riak、Voldemort 和 Redis。 Cassandra 和 HBase 有大列。 文檔數據庫包括MongoDB Graph數據庫、Neo4J數據庫和HyperGraphDB數據庫。 文檔存儲類似於鍵值數據庫，因為它以半結構化格式存儲數據。

圖數據庫只需要存儲一次數據（一次或兩次），節點之間的關係是可預先確定的。 與更改兩個節點之間的關係相比，更改持久關係花費的時間要少得多。 您應該將此理解為學習 NoSQL 的第一步。

Mongodb：Nosql 數據庫

面向文檔的 NoSQL 數據庫（如 MongoDB）以其基於列的結構而著稱。 如果您正在尋找可以處理多部分事務的數據庫，那麼不符合 ACID 標準的數據庫可能不是您的最佳選擇。 MongoDB 是需要快速簡單數據庫的應用程序的熱門選擇。

SQL 與 Nosql

SQL 數據庫是垂直可擴展的，而 NoSQL 數據庫是水平擴展的。 SQL 數據庫是基於表的數據庫，而 NoSQL 數據庫是文檔、鍵值、圖形或寬列存儲數據庫。 在多行事務中，SQL 數據庫比 NoSQL 數據庫表現更好，而 NoSQL 數據庫可以更好地處理文檔和 JSON 等非結構化數據。

數據是所有數據科學子領域的基礎。 數據庫管理系統 (DBMS) 是最常見的數據存儲方式。 要與 DBMS 交互和通信，您必須使用它的語言。 DBMS 與 SQL（結構化查詢語言）交互。 近年來，數據庫開發中出現了一個新名詞：NoSQL 數據庫。 數據不能存儲在非關係數據庫的表或記錄中。 它不是數據存儲結構，而是為滿足特定用戶的需求而設計和優化的。

最常用的是面向列的表、面向文檔的表、鍵值對和圖數據庫。 MongoDB 是可以在 Python 中使用的面向文檔的數據庫的示例。 人們普遍認為 NoSQL 數據庫可以讓您更靈活地開發數據結構。 SQL 數據庫的結構更嚴格，靈活性更差，而關係數據庫的結構更靈活。 從 SQL 開始，逐步升級到 NoSQL 可能是初學者的最佳選擇。 每一種都有許多優點和缺點，您必鬚根據您的數據、應用程序以及使其更易於使用的因素來選擇適合您的一種。 誠然，SQL 不如 NoSQL 或它今天的編寫方式。 當你檢查你的數據時，你會做出最好的決定。

一家擁有大量 600 多位客戶的公司就是一個很好的例子。 因為將所有信用評分鏈接在一起很簡單，關係數據庫中的數據將是存儲此信息的絕佳選擇。 由於缺少連接，非關係數據庫（如 MongoDB）可能不適合此任務。
MongoDB 具有存儲數據的潛力，但無法以適合查詢的方式將數據連接在一起。 這意味著該公司必須生成單獨的查詢以確定信用評分為 600 或更高的客戶數量。
關係型數據庫更適合這種情況。 它非常適合需要集成多條數據的複雜查詢。

Nosql 數據庫：優點和缺點

NoSQL 數據庫的普及可以歸因於它們本質上更具分析性。 它們旨在比傳統關係數據庫更有效地處理大量數據。 雖然 NoSQL 數據庫比傳統數據庫有一些優勢，但它們也有一些缺點。 作為第一步，不支持數據存儲層次結構。 其次，鍵值存儲在 SQL 數據庫中要慢得多。