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什么是NoSQL数据库
什么是NoSQL数据库?从名称“非SQL”或“非关系型”衍生而来,这些数据库不使用类似SQL的查询语言,通常称为结构化存储。这些数据库自1960年就已经存在,但是直到现在一些大公司(例如Google和Facebook)开始使用它们时,这些数据库才流行起来。该数据库最明显的优势是摆脱了一组固定的列、连接和类似SQL的查询语言的限制。有时,NoSQL这个名称也可能表示“不仅仅SQL”,来确保它们可能支持SQL。 NoSQL数据库使用诸如键值、宽列、图形或文档之类的数据结构,并且可以如JSON之类的不同格式存储。
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什么是nosql
nosql是not only sql的意思。是近今年新发展起来的存储系统。当前使用最多的是key-value模型,用于处理超大规模的数据。
以下是摘自百度百科中的一部分
NoSQL 是非关系型数据存储的广义定义。它打破了长久以来关系型数据库与ACID理论大一统的局面。NoSQL 数据存储不需要固定的表结构,通常也不存在连接操作。在大数据存取上具备关系型数据库无法比拟的性能优势。该术语在 2009 年初得到了广泛认同。
当今的应用体系结构需要数据存储在横向伸缩性上能够满足需求。而 NoSQL 存储就是为了实现这个需求。Google 的BigTable与Amazon的Dynamo是非常成功的商业 NoSQL 实现。一些开源的 NoSQL 体系,如Facebook 的Cassandra, Apache 的HBase,也得到了广泛认同。从这些NoSQL项目的名字上看不出什么相同之处:Hadoop、Voldemort、Dynomite,还有其它很多。
NoSQL与关系型数据库设计理念比较
关系型数据库中的表都是存储一些格式化的数据结构,每个元组字段的组成都一样,即使不是每个元组都需要所有的字段,但数据库会为每个元组分配所有的字段,这样的结构可以便于表与表之间进行连接等操作,但从另一个角度来说它也是关系型数据库性能瓶颈的一个因素。而非关系型数据库以键值对存储,它的结构不固定,每一个元组可以有不一样的字段,每个元组可以根据需要增加一些自己的键值对,这样就不会局限于固定的结构,可以减少一些时间和空间的开销。
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NoSQL 数据库:何时使用 NoSQL 与 SQL?
NoSQL 数据库因其功能性、易于开发性和可扩展性而广受认可,它们越来越多地用于大数据和实时 Web 应用程序,在本文中,我们通过示例讨论 NoSQL、何时使用 NoSQL 与 SQL 及其用例。
NoSQL是一种下一代数据库管理系统 (DBMS)。NoSQL 数据库具有灵活的模式,可用于构建具有大量数据和高负载的现代应用程序。
“NoSQL”一词最初是由 Carlo Strozzi 在 1998 年创造的,尽管自 1960 年代后期以来就已经存在类似的数据库。然而,NoSQL 的发展始于 2009 年初,并且发展迅速。
在处理大量数据时,任何关系数据库管理系统 (RDBMS) 的响应时间都会变慢。为了解决这个问题,我们可以通过升级现有硬件来“扩大”信息系统,这非常昂贵。但是,NoSQL 可以更好地横向扩展并且更具成本效益。
NoSQL 对于非结构化或非常大的数据对象(例如聊天日志数据、视频或图像)非常有用,这就是为什么 NoSQL 在微软、谷歌、亚马逊、Meta (Facebook) 等互联网巨头中特别受欢迎的原因。
一些流行的 NoSQL 数据库包括:
随着企业更快地积累更大的数据集,结构化数据和关系模式并不总是适合。有必要使用非结构化数据和大型对象来更好地捕获这些信息。
传统的 RDBMS 使用 SQL(结构化查询语言)语法来存储和检索结构化数据,相反,NoSQL 数据库包含广泛的功能,可以存储和检索结构化、半结构化、非结构化和多态数据。
有时,NoSQL 也被称为“ 不仅仅是 SQL ”,强调它可能支持类似 SQL 的语言或与 SQL 数据库并列。SQL 和 NoSQL DBMS 之间的一个区别是 JOIN 功能。SQL 数据库使用 JOIN 子句来组合来自两个或多个表的行,因为 NoSQL 数据库本质上不是表格的,所以这个功能并不总是可行或相关的。
但是,一些 NoSQL DBMS 可以执行类似于 JOIN的操作——就像 MongoDB 一样。这并不意味着不再需要 SQL DBMS,相反,NoSQL 和 SQL 数据库倾向于以不同的方式解决类似的问题。
一般来说,在以下情况下,NoSQL 比 SQL 更可取:
许多行业都在采用 NoSQL,取代关系数据库,从而为某些业务应用程序提供更高的灵活性和可扩展性,下面给出了 NoSQL 数据库的一些企业用例。
内容管理是一组用于收集、管理、传递、检索和发布任何格式的信息的过程,包括文本、图像、音频和视频。NoSQL 数据库可以通过其灵活和开放的数据模型为存储多媒体内容提供更好的选择。
例如,福布斯在短短几个月内就构建了一个基于 MongoDB 的定制内容管理系统,以更低的成本为他们提供了更大的敏捷性。
大数据是指太大而无法通过传统处理系统处理的数据集,实时存储和检索大数据的系统在分析 历史 数据的同时使用流处理来摄取新数据,这是一系列非常适合 NoSQL 数据库的功能。
Zoom使用 DynamoDB(按需模式)使其数据能够在没有性能问题的情况下进行扩展,即使该服务在 COVID-19 大流行的早期使用量激增。
物联网设备具有连接到互联网或通信网络的嵌入式软件和传感器,能够在无需人工干预的情况下收集和共享数据。随着数十亿台设备生成数不清的数据,IoT NoSQL 数据库为 IoT 服务提供商提供了可扩展性和更灵活的架构。
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拥有数十亿智能手机用户,可扩展性正成为在移动设备上提供服务的企业面临的最大挑战。具有更灵活数据模型的 NoSQL DBMS 通常是完美的解决方案。
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