nosql數據庫內容,什么是NOSQL數據庫

什么是NoSQL數據庫？

NoSQL,指的是非關系型的數據庫。

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NoSQL 是Not Only SQL 的縮寫,意思是“不僅僅是 SQL”,而不是“不使用 SQL”。

NoSQL 的出現(xiàn)可以解決傳統(tǒng)關系型數據庫所不能解決的問題。

NoSQL是怎樣的數據庫？

NoSQL就是非關系型數據庫...主要是應付日漸牛逼的web2.0而出現(xiàn)的...當下的主流還是關系型數據庫...但是由于web2.0的火速發(fā)展...關系型數據庫已經對其超大量數據等內容顯得力不從心...因此出現(xiàn)了NoSQL運動便出現(xiàn)了...其特點是:

它們可以處理超大量的數據。

它們運行在便宜的PC服務器集群上。

PC集群擴充起來非常方便并且成本很低，避免了“sharding”操作的復雜性和成本。

它們擊碎了性能瓶頸。

NoSQL的支持者稱，通過NoSQL架構可以省去將Web或Java應用和數據轉換成SQL友好格式的時間，執(zhí)行速度變得更快。

“SQL并非適用于所有的程序代碼，” 對于那些繁重的重復操作的數據，SQL值得花錢。但是當數據庫結構非常簡單時，SQL可能沒有太大用處。

沒有過多的操作。

雖然NoSQL的支持者也承認關系數據庫提供了無可比擬的功能集合，而且在數據完整性上也發(fā)揮絕對穩(wěn)定，他們同時也表示，企業(yè)的具體需求可能沒有那么多。

Bootstrap支持

因為NoSQL項目都是開源的，因此它們缺乏供應商提供的正式支持。這一點它們與大多數開源項目一樣，不得不從社區(qū)中尋求支持。

nosql數據庫的幾大類型

1. 鍵值數據庫

相關產品：Redis、Riak、SimpleDB、Chordless、Scalaris、Memcached

應用：內容緩存

優(yōu)點：擴展性好、靈活性好、大量寫操作時性能高

缺點：無法存儲結構化信息、條件查詢效率較低

使用者：百度云（Redis）、GitHub（Riak）、BestBuy（Riak）、Twitter（Ridis和Memcached）

2. 列族數據庫

相關產品：BigTable、HBase、Cassandra、HadoopDB、GreenPlum、PNUTS

應用：分布式數據存儲與管理

優(yōu)點：查找速度快、可擴展性強、容易進行分布式擴展、復雜性低

使用者：Ebay（Cassandra）、Instagram（Cassandra）、NASA（Cassandra）、Facebook（HBase）

3. 文檔數據庫

相關產品：MongoDB、CouchDB、ThruDB、CloudKit、Perservere、Jackrabbit

應用：存儲、索引并管理面向文檔的數據或者類似的半結構化數據

優(yōu)點：性能好、靈活性高、復雜性低、數據結構靈活

缺點：缺乏統(tǒng)一的查詢語言

使用者：百度云數據庫（MongoDB）、SAP（MongoDB）

4. 圖形數據庫

圖形數據庫-使用圖作為數據模型來存儲數據。

相關產品：Neo4J、OrientDB、InfoGrid、GraphDB

應用：大量復雜、互連接、低結構化的圖結構場合，如社交網絡、推薦系統(tǒng)等

優(yōu)點：靈活性高、支持復雜的圖形算法、可用于構建復雜的關系圖譜

缺點：復雜性高、只能支持一定的數據規(guī)模

使用者：Adobe（Neo4J）、Cisco（Neo4J）、T-Mobile（Neo4J）

nosql數據庫的四種類型

nosql數據庫的四種類型如下：

1.key-value鍵值存儲數據庫:

相關產品: Redis、Riak、SimpleDB、Chordless、Scalaris、Memcached.

主要應用: 內容緩存,處理大量數據的高負載訪問,也用于系統(tǒng)日志。

優(yōu)點:查找速度快,大量操作時性能高。

2.列存儲數據庫:

相關產品: BigTable、HBase、Cassandra、HadoopDB、GreenPlum、PNUTS.

主要應用: 分布式數據的儲存與管理。

優(yōu)點:查找速度快,可擴展性強,容易進行分布式擴展。

缺點:功能相對局限。

3.文檔型數據庫

相關產品:MongoDB、CouchDB、ThruDB、CloudKit、Perservere、Jackrabbit.

主要應用: web應用,管理面向文檔的數據或者類似的半結構化數據。

優(yōu)點:數據結構靈活,表結構可變,復雜性低。

缺點:查詢效率低,且缺乏統(tǒng)一的查詢語言。

4.Graph圖形數據庫

相關產品: Neo4J、OrientDB、InfoGrid、GraphDB.

主要應用: 復雜,互連接,低結構化的圖結構場合, 專注構建關系圖譜。

優(yōu)點: 利用圖結構相關算法, 可用于構建復雜的關系圖譜。

缺點: 復雜度高。

NoSQL 數據庫：何時使用 NoSQL 與 SQL？

NoSQL 數據庫因其功能性、易于開發(fā)性和可擴展性而廣受認可，它們越來越多地用于大數據和實時 Web 應用程序，在本文中，我們通過示例討論 NoSQL、何時使用 NoSQL 與 SQL 及其用例。

NoSQL是一種下一代數據庫管理系統(tǒng) (DBMS)。NoSQL 數據庫具有靈活的模式，可用于構建具有大量數據和高負載的現(xiàn)代應用程序。

“NoSQL”一詞最初是由 Carlo Strozzi 在 1998 年創(chuàng)造的，盡管自 1960 年代后期以來就已經存在類似的數據庫。然而，NoSQL 的發(fā)展始于 2009 年初，并且發(fā)展迅速。

在處理大量數據時，任何關系數據庫管理系統(tǒng) (RDBMS) 的響應時間都會變慢。為了解決這個問題，我們可以通過升級現(xiàn)有硬件來“擴大”信息系統(tǒng)，這非常昂貴。但是，NoSQL 可以更好地橫向擴展并且更具成本效益。

NoSQL 對于非結構化或非常大的數據對象（例如聊天日志數據、視頻或圖像）非常有用，這就是為什么 NoSQL 在微軟、谷歌、亞馬遜、Meta (Facebook) 等互聯(lián)網巨頭中特別受歡迎的原因。

一些流行的 NoSQL 數據庫包括：

隨著企業(yè)更快地積累更大的數據集，結構化數據和關系模式并不總是適合。有必要使用非結構化數據和大型對象來更好地捕獲這些信息。

傳統(tǒng)的 RDBMS 使用 SQL（結構化查詢語言）語法來存儲和檢索結構化數據，相反，NoSQL 數據庫包含廣泛的功能，可以存儲和檢索結構化、半結構化、非結構化和多態(tài)數據。

有時，NoSQL 也被稱為“ 不僅僅是 SQL ”，強調它可能支持類似 SQL 的語言或與 SQL 數據庫并列。SQL 和 NoSQL DBMS 之間的一個區(qū)別是 JOIN 功能。SQL 數據庫使用 JOIN 子句來組合來自兩個或多個表的行，因為 NoSQL 數據庫本質上不是表格的，所以這個功能并不總是可行或相關的。

但是，一些 NoSQL DBMS 可以執(zhí)行類似于 JOIN的操作——就像 MongoDB 一樣。這并不意味著不再需要 SQL DBMS，相反，NoSQL 和 SQL 數據庫傾向于以不同的方式解決類似的問題。

一般來說，在以下情況下，NoSQL 比 SQL 更可?。?/p>

許多行業(yè)都在采用 NoSQL，取代關系數據庫，從而為某些業(yè)務應用程序提供更高的靈活性和可擴展性，下面給出了 NoSQL 數據庫的一些企業(yè)用例。

內容管理是一組用于收集、管理、傳遞、檢索和發(fā)布任何格式的信息的過程，包括文本、圖像、音頻和視頻。NoSQL 數據庫可以通過其靈活和開放的數據模型為存儲多媒體內容提供更好的選擇。

例如，福布斯在短短幾個月內就構建了一個基于 MongoDB 的定制內容管理系統(tǒng)，以更低的成本為他們提供了更大的敏捷性。

大數據是指太大而無法通過傳統(tǒng)處理系統(tǒng)處理的數據集，實時存儲和檢索大數據的系統(tǒng)在分析 歷史 數據的同時使用流處理來攝取新數據，這是一系列非常適合 NoSQL 數據庫的功能。

Zoom使用 DynamoDB（按需模式）使其數據能夠在沒有性能問題的情況下進行擴展，即使該服務在 COVID-19 大流行的早期使用量激增。

物聯(lián)網設備具有連接到互聯(lián)網或通信網絡的嵌入式軟件和傳感器，能夠在無需人工干預的情況下收集和共享數據。隨著數十億臺設備生成數不清的數據，IoT NoSQL 數據庫為 IoT 服務提供商提供了可擴展性和更靈活的架構。

Freshub就是這樣的一項服務，它從 MySQL 切換到 MongoDB，以更好地處理其大型、動態(tài)、非統(tǒng)一的數據集。

擁有數十億智能手機用戶，可擴展性正成為在移動設備上提供服務的企業(yè)面臨的最大挑戰(zhàn)。具有更靈活數據模型的 NoSQL DBMS 通常是完美的解決方案。

例如，The Weather Channel使用 MongoDB 數據庫每分鐘處理數百萬個請求，同時還處理用戶數據并提供天氣更新。

什么是nosql數據庫

Nosql全稱是Not Only SQL，是一種不同于關系型數據庫的數據庫管理系統(tǒng)設計方式。對NoSQL最普遍的解釋是“非關系型的”，強調Key-Value Stores和文檔數據庫的優(yōu)點，而不是單純的反對RDBMS

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文章源于：http://muchs.cn/article26/pheejg.html

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