不同类型的数据库管理系统

有许多不同类型的数据库管理系统，每种都有自己的优点和缺点。 SQL 数据库非常强大，可以处理大量数据，但很难扩展。 NoSQL 数据库更容易扩展，但它们不如 SQL 数据库强大。

选择正确的数据存储可以使您的应用程序更容易使用。 透彻了解数据库的工作原理对于评估备选方案至关重要。 可以在 OLTP 应用程序中读取和写入单个记录的数据存储必须具有低延迟。 Blob Storage 可以在超大规模 Hadoop 分布中找到，可用于存储非结构化数据。 表数据存储可用于存储结构化数据。 标准 sql 语言 (SQL) 用于查询和事务。 关系数据库旨在执行优化事务操作。

事务更新多个表中的多个记录并且以低延迟写入，因为多个记录在多个表中更新。 数据库列用于现代数据仓库。 键值、宽列、文档（树）和图形类型是 NoSQL 数据存储支持的四种主要数据类型。 具有多列的数据存储极难分区。 它是一个二维键值存储，每个单元格值都被分配了一个时间戳。 文档存储存储和检索表示文档的嵌套对象。 文档树可以用图形数据库代替，图形数据库类似于文档存储，但旨在显示图形。

RDBMS 数据库主要用于管理已映射到关系数据库的规范化结构化（表格）数据。 使用 NoSQL 技术的数据存储旨在更高效地处理大量数据流。 数据甚至不需要表格化，也没有关系约束。 在分析用例方面，NoSQL 数据库通常比表格列更合适。 为了实现高水平的性能，具有内置操作功能的数据存储是首选。 维护不可变分类帐是保存不变且（加密）可验证交易日志的过程。 时间序列数据库通常由宽列存储和用编程语言编写的日期时间函数组成。

它是可以存储的地理数据（如城市、国家等）的集合。 为满足地学查询和几何运算的需要，对其进行了优化。 在业务应用方面，使用列式数据库可能更可取。 文本搜索经常在非结构化（自然）或半结构化文本上执行。 Elasticsearch在这方面被证明是一个有效的工具。

大数据应用随处可见。 由于其处理大量数据的速度，NoSQL 是大数据应用程序的绝佳选择。 当服务器端应用程序的所有其他组件都设计为无缝且快速时，您可以使用 NoSQL 数据库来确保数据不会成为瓶颈。

NoSQL 数据库通常比其他类型的数据库更适合在单个数据库中存储和建模结构化、半结构化和非结构化数据。

区分 NoSQL 和 SQL 很重要，因为 SQL 最适合高事务相关的工作负载。 NoSQL 是满足超大交易需求的可行解决方案。 这不是用于此目的的最佳选择。 不可能以分层方式存储分层数据。 因为分层数据存储和存储大数据集是分层数据存储的特​​点，所以两者都适合使用。

许多现代应用程序，例如移动、Web 和游戏，都需要功能强大、适应性强、可扩展性和高性能的数据库，而 NoSQL 数据库非常适合这些类型的应用程序。

为什么选择 Nosql 而不是 SQL？

NoSQL 相对于传统数据存储方法的优势在于它可以一次存储所有类型的数据，而无需提前确定您需要存储哪种类型的数据。 您拥有的数据量将需要按比例放大、缩小和分阶段进行。 如前所述，NoSQL 提供了更大的灵活性和按需管理成本的能力。

选择云数据库将取决于诸如数据大小、查询方式以及扩展方式等因素。 SQL（结构化查询语言）和NoSQL（不仅仅是SQL）这两种数据库几乎肯定会在数据库的情况下发挥作用。 这是云中大数据系列文章的第三篇。 NoSQL 数据库更适合存储非结构化数据，例如网站上的文本内容、社交媒体帖子和其他类型的数据。 数据可以存储在列存储、面向文档的数据结构或基于图形的数据结构中。 NoSQL 数据库旨在支持可扩展性和灵活性。 随着公司的扩展，您的数据库也会随之增长。

由于 NoSQL 数据库的规模不同，您必须考虑您的数据集将如何随时间演变。 近年来，人们越来越希望结合这两种类型数据库的最佳特性。 无论您使用的是本地数据库还是云数据库，您都会有很多选择。 您需要做出的最重要的决定是将数据存储在 NoSQL 数据库中，还是将 NoSQL 数据库作为您的主要 NoSQL 存储源。 在我们的下一篇文章中，我们将研究云数据存储组件，例如数据仓库和数据湖。

SQL 数据库现在在性能和功能方面是一个更完整的系统。 然而，NoSQL 数据库正变得越来越流行，而且它们在未来很可能会变得更加普遍。

Sql和Nosql数据库有什么用？

SQL 数据库可以在结构化数据环境中跨表处理查询和联接数据，从而更容易对结构化数据执行复杂查询，例如临时请求。 随着查询复杂性的增加，NoSQL 数据库通常需要更多的工作来查询数据。

SQL 是一种自 1970 年代以来就存在的结构化查询语言。 因为 NoSQL 数据库是非关系型的，所以可以用多种方式编写，包括 SQL 数据库。 NoSQL 数据库可以垂直扩展，让您可以更高效地加载服务器。 使用 NoSQL 系统，您可以使用数据库中的各种数据结构。 NoSQL 数据库不将数据存储在行和表中，因为它不是关系数据库。 由于能够组织非结构化数据，因此可以使用动态模式对数据进行结构化和组织。 SQL 和关系数据库使管理大量数据变得简单，同时还允许以各种方式灵活地访问数据。

因为每条信息都存储在一个位置，所以不太可能将查看者与以前的版本混淆。 此外，NoSQL 非常适合处理大量（或不断变化的）数据。 NoSQL 系统被许多大公司使用，包括 Facebook、Google 和其他公司，因为它们的数据量很大。 许多服务器处理大量数据，因此像 Cassandra 这样的 NoSQL 数据库处理大量数据。 访问没有强完整性保证的键值存储的最佳选择是 Redis。 当您需要进行复杂或灵活的搜索时，Elastic Search 是一个绝佳的选择。

NoSQL 数据库可以处理大量数据并每秒执行数百万个事务。 它们提供了数据存储方式的灵活性，允许在各种业务应用程序中存储数据。
NoSQL 数据库是现代数据存储最重要的方面之一，因为它们支持创建不同类型的数据结构。 如果您需要具有大量数据输入的数据库，NoSQL 数据库可能是您的最佳选择。

随着开发人员寻求 SQL 的替代品，Nosql 数据库兴起

由于各种原因，NoSQL 数据库在开发人员中越来越受欢迎。 与 SQL 数据库相关的费用之一是维护和扩展。 此外，许多开发人员认为他们不需要 SQL 数据库提供的所有功能。 许多企业正在迁移到存储更多数据的基于云的模型，NoSQL 数据库更适合这种类型的环境。

什么时候使用关系数据库而不是 Nosql？

NoSQL 数据库中的事务支持仅限于简单事务。 可以使用关系数据库执行事务（也称为连接）。 NoSQL 数据库用于处理快速到达的大量数据。 低速数据由关系数据库处理。

许多现代应用程序依赖于 NoSQL（不仅是 SQL）数据库，而不是关系数据库。 NoSQL 是一种数据存储技术，它使用任意数量的方法以分散的方式存储数据，而不是关系数据库。 在推出新应用或服务时，NoSQL 的重要性怎么强调都不为过。 NoSQL 数据库不是单个整体服务器，而是水平分布在多个主机上。 因此，迁移 NoSQL 数据库的速度更快、成本更低，从而能够满足不断增长的需求。 此外，由于 NoSQL 是一种去中心化技术，对于希望将数据库迁移到云端的组织来说，它是一个更好的选择。 NoSQL 避免锁定事务，因为它在性能和一致性之间进行了权衡。 正因为如此，它为需要同时访问的大量用户提供了更好的选择。 在需要存储具有有限数量的个人或应用程序的可预测结构化数据的组织中，关系数据库是最佳选择。

MongoDB 灵活的模式使其适用于大量非结构化数据，统一这些类型数据的过程不需要单个连接。
这个数据库也是一个快速的数据库，允许它扩展并用于事务支持。
通常，当数据最有可能被结构化时，关系数据库是最佳解决方案。 在关系数据库中引用它们之间的表可能很困难并提供一致的数据集。
还可以加速数据库功能，使其成为大型应用程序的绝佳选择。
如果无法将大量非结构化数据合并成一致的模式，MongoDB 是最佳选择。 MongoDB 的灵活模式使其成为大型非结构化数据集合的绝佳选择，因为它不需要集成不同的组件。

Nosql 数据库：速度和可扩展性的更好选择。

NoSQL 数据库通常比常规数据库具有更高的性能和可扩展性。 此外，它们易于使用且适应性强，非常适合必须快速访问的数据。

何时使用 Nosql 与 Mysql？

MySQL 等数据库技术用于关系数据库，而 NoSQL 数据库更多是基于设计的类型，例如 MongoDB、CouchDB 等。 MySQL 数据库具有广泛的报告工具来帮助维护应用程序稳定性，而 NoSQL 数据库缺乏用于分析和性能测试的工具。

Mystery 是微软关系数据库管理系统的一个组件。 它允许根据用户的特定要求放置和管理数据，而不管数据是未格式化的还是不相关的。 我们将在以下部分中了解它们之间的一些主要区别。 MyAdmin 和 NoSQL 之间的区别是 IT 领导者必须做出的决定。 NoSQL 被认为是未来，但其他人担心它缺乏标准化。 组织的要求和它消耗的数据量决定了哪个选项最适合它。

何时使用 Sql 与 Nosql Stackoverflow

当您具有需要查询的关系数据模型时，通常会使用 SQL 数据库。 当您需要存储大量数据并且不需要关系数据库的所有功能时，通常会使用 NoSQL 数据库。

公司实际使用哪个数据库？ 无法比较 SQL 和 NoSQL 数据库。 数据库类型比我以前意识到的要多样化得多。 SQL 语言用于执行 SQL 查询，例如删除或修改数据。 2019 年，大多数受访者 (60%) 表示它比 NoSQL 更受欢迎。 面向文档的 NoSQL 数据库如 MongoDB 很流行。 PostgreSQL 旨在支持大型数据库以及符合 SQL 的查询。 如果你要做大量的数据处理，你应该考虑使用 Postgres。 MongoDB 中的表和列应该是清晰的。

为什么我们使用 Nosql 而不是 Sql？

与关系数据库相比，NoSQL 数据库有许多优势。 NoSQL 数据库是开发人员的理想选择，因为它具有灵活的数据模型、可水平扩展并且具有极快的查询速度。 NoSQL 数据库通常具有非常灵活的模式。

Nosql 数据库：速度对比。 一致性

由于 NoSQL 数据库比传统数据库具有更大的灵活性和可扩展性，因此越来越受欢迎。 在我们的实验中，我们发现在存储键值对时，NoSQL 数据库的响应时间通常比 SQL 数据库快。 尽管 NoSQL 数据库可能不完全支持 ACID 事务，但这会导致数据不一致。 虽然 NoSQL 数据库总体上可能更快，但您应该首先考虑您的应用程序需要什么。

Uber 使用 Sql 还是 Nosql？

NoSQL 数据库通常用作数据存储设备。 由于 NoSQL 数据库缺乏索引支持（由于缺乏分布式事务），Uber 的执行团队将索引存储在单独的表中。

Airbnb 和 Nosql：一个爱情故事

Airbnb 一直是 NoSQL 的支持者。 他们是为数不多的在应用程序开发过程中使用图形数据库（如 Neo4j）的企业之一。 在过去的几年里，企业对图形数据库的使用增长迅速，因为它们提供了优于传统 SQL 数据库的众多优势。 使用图形数据库有很多优点，其中之一是它可以更有效地处理大量数据。 数据可以以有组织且更复杂的方式存储，从而更容易查找和访问信息。 图形数据库也比传统的 SQL 数据库更快。 大型数据集用于搜索这些算法，因为它们是专门为此设计的。 Airbnb 显然支持 NoSQL 技术，而且它无疑是实施这些技术最成功的公司之一。

何时使用 Nosql

这个问题没有明确的答案，因为它取决于项目的具体需求。 但是，一般来说，Nosql 数据库最适合需要高可扩展性和灵活性的项目，因为它们旨在水平扩展。 此外，当需要实时数据处理时，通常会使用 Nosql 数据库，因为它们通常比传统的关系数据库更快。

由于 NoSQL数据库技术的快速发展，各种规模的组织都在采用它。 这篇文章试图解释为什么 NoSQL 越来越受欢迎，以及什么时候 NoSQL 是构建应用程序的好选择？ 早期的互联网先驱对传统的数据库技术不满意，这就是开发 NoSQL 的原因。 由于越来越受欢迎，有必要阐明何时应该使用 NoSQL 数据库。 NoSQL 可用于描述范围广泛的数据库结构和数据模型。 本次讨论的目的是解释为什么人们如此频繁地使用 NoSQL，并根据他们的共同兴趣将他们分类。 在云时代，NoSQL 数据库被创建并尽快适应基于云的自动化。 使用 NoSQL 数据库，实时流数据通常更容易与数据库集成。 MongoDB Atlas 实用程序是免费学习 MongoDB 的最直接方式。

Nosql 数据库示例

基于列的 NoSQL 数据库包括 Cassandra、HBase 和 Hypertable。

NoSQL 数据库是一种非关系数据库管理系统，这意味着它不需要部署固定的模式。 为了让 NoSQL 数据库满足分布式数据存储的高存储要求，它必须足够大以存储大量数据。 Twitter、Facebook 和 Google 只是使用 NoSQL 处理大量数据和开发实时 Web 应用程序的少数几家公司。 键值数据库存储数据并将其作为键值对检索。 这种类型的 NoSQL 数据库可用于创建集合、字典、关联数组等。 这种类型的文档通常用于内容管理系统、博客平台和实时分析。 Graph Base Database 主要用于社交网络和物流数据。

使用 MapReduce，您可以在 CouchDB 中定义视图。 根据该报告，分布式数据存储将无法提供超过三分之二的保证。 数据一致性：数据即使在执行后也应该保持一致。 维持一个稳定的分区是至关重要的，即使服务器之间的通信是断断续续的。

Nosql数据库的优缺点

与 SQL 数据库相比，NoSQL 数据库具有多种优势。 它们更具可扩展性，因为它们可以处理更大量的数据。 它们也更高效，因为它们使用更简单的算法来存储和检索数据。 它们也更具适应性，因为它们可以根据广泛的要求进行定制。
数据库 NoSQL 工具也可能非常昂贵，因此它们也有一些缺点。 重要的是要注意，SQL 数据库不为这些数据库提供尽可能多的支持。 此外，就易用性和复杂性而言，它们比 SQL 数据库更难学习和使用。 与 SQL 数据库相比，它们的标准化程度也较低，兼容性也较低。

数据库

NoSQL 数据库是一种非关系数据库，它不使用关系数据库传统的基于表的模式。 NoSQL 数据库通常用于大数据和实时 Web 应用程序。

数据可以存储在文档中，而不是 NoSQL 数据库中的关系表中。 现代企业需要对数据管理问题进行稳健、灵活、可扩展和快速响应。 NoSQL 数据库的类型包括文档数据库、键值存储、宽列数据库和图形数据库。 全球 2000 家组织正在迅速转向 NoSQL 数据库以支持任务关键型应用程序。 这可以归因于五个趋势，这些趋势提出了对大多数关系数据库来说太难的技术挑战。 数据库管理是敏捷开发的主要障碍，因为它们固定的数据模型严重限制了它与其他系统交互的能力。 定义数据模型的应用程序模型用于定义 NoSQL 模型。

相反，NoSQL 试图指定数据应该如何以动态方式建模。 在面向文档的数据库中，JSON 是事实上的数据存储格式。 这通过消除对 ORM 框架的需要并简化应用程序开发来节省资金。 这是 N1QL（发音为 nickel）查询语言的第一个版本，它在 Couchbase Server 4.0 中将 SQL 添加到 JSON。 除了标准的 SELECT / FROM / WHERE 语句外，它还可以处理聚合 (GROUP BY)、排序 (SORT BY)、连接 (LEFT OUTER / INNER) 和许多其他功能。 NoSQL 分布式数据库的内在价值在于它能够支持广泛的操作而没有单一故障点。 由于客户通过在线和移动设备参与业务，因此预计将提供越来越多的服务。

创建、配置和扩展 NoSQL 数据库非常简单。 它们用于存储信息、读取、写入和组织信息。 他们可以处理任何规模的集群，包括处于管理和监控阶段的集群。 通过 MongoDB 支持的数据中心之间的内置复制，可以在 MongoDB 支持的数据库之间复制数据，从而无需单独的软件。 因此，应用程序不需要等待数据库发现问题并执行自己的故障转移； 相反，硬件路由器允许立即可用。 在数据库技术方面，NoSQL 正迅速成为当今 Web、移动和物联网 (IoT) 应用程序的首选。

Nosql 数据库是一种多功能的数据管理工具。

有许多可用的 NoSQL 数据库，它们可用于各种应用程序，例如 Web 应用程序、移动应用程序、软件开发和数据仓库。 满足大数据量、低延迟、数据模型多样的应用需求。