一樣是數(shù)據(jù)庫(kù)
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NOSQL查詢速度快，但是占用空間也大（都去索引那邊了）
但是NOSQL查詢復(fù)雜的邏輯關(guān)系的時(shí)候，只能批量獲取到本地去統(tǒng)計(jì)而SQL能通過(guò)條件和關(guān)聯(lián)表等方式進(jìn)行篩選只顯示符合條件的語(yǔ)句。
NOSQL用于無(wú)條件或少條件下的存取。百億級(jí)數(shù)據(jù)也能快速取出。
SQL用于復(fù)雜的邏輯存取。在數(shù)據(jù)量不多的情況下也能跟NOSQL一樣用于數(shù)據(jù)存儲(chǔ)。
NoSQL 數(shù)據(jù)庫(kù)因其功能性、易于開(kāi)發(fā)性和可擴(kuò)展性而廣受認(rèn)可，它們?cè)絹?lái)越多地用于大數(shù)據(jù)和實(shí)時(shí) Web 應(yīng)用程序，在本文中，我們通過(guò)示例討論 NoSQL、何時(shí)使用 NoSQL 與 SQL 及其用例。
NoSQL是一種下一代數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng) (DBMS)。NoSQL 數(shù)據(jù)庫(kù)具有靈活的模式，可用于構(gòu)建具有大量數(shù)據(jù)和高負(fù)載的現(xiàn)代應(yīng)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(lái)就已經(jīng)存在類似的數(shù)據(jù)庫(kù)。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(shù)據(jù)時(shí)，任何關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng) (RDBMS) 的響應(yīng)時(shí)間都會(huì)變慢。為了解決這個(gè)問(wèn)題，我們可以通過(guò)升級(jí)現(xiàn)有硬件來(lái)“擴(kuò)大”信息系統(tǒng)，這非常昂貴。但是，NoSQL 可以更好地橫向擴(kuò)展并且更具成本效益。
NoSQL 對(duì)于非結(jié)構(gòu)化或非常大的數(shù)據(jù)對(duì)象（例如聊天日志數(shù)據(jù)、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(wǎng)巨頭中特別受歡迎的原因。
一些流行的 NoSQL 數(shù)據(jù)庫(kù)包括：
隨著企業(yè)更快地積累更大的數(shù)據(jù)集，結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和關(guān)系模式并不總是適合。有必要使用非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和大型對(duì)象來(lái)更好地捕獲這些信息。
傳統(tǒng)的 RDBMS 使用 SQL（結(jié)構(gòu)化查詢語(yǔ)言）語(yǔ)法來(lái)存儲(chǔ)和檢索結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，相反，NoSQL 數(shù)據(jù)庫(kù)包含廣泛的功能，可以存儲(chǔ)和檢索結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化和多態(tài)數(shù)據(jù)。
有時(shí)，NoSQL 也被稱為“ 不僅僅是 SQL ”，強(qiáng)調(diào)它可能支持類似 SQL 的語(yǔ)言或與 SQL 數(shù)據(jù)庫(kù)并列。SQL 和 NoSQL DBMS 之間的一個(gè)區(qū)別是 JOIN 功能。SQL 數(shù)據(jù)庫(kù)使用 JOIN 子句來(lái)組合來(lái)自兩個(gè)或多個(gè)表的行，因?yàn)?NoSQL 數(shù)據(jù)庫(kù)本質(zhì)上不是表格的，所以這個(gè)功能并不總是可行或相關(guān)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(shù)據(jù)庫(kù)傾向于以不同的方式解決類似的問(wèn)題。
一般來(lái)說(shuō)，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(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)，從而為某些業(yè)務(wù)應(yīng)用程序提供更高的靈活性和可擴(kuò)展性，下面給出了 NoSQL 數(shù)據(jù)庫(kù)的一些企業(yè)用例。
內(nèi)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(guò)程，包括文本、圖像、音頻和視頻。NoSQL 數(shù)據(jù)庫(kù)可以通過(guò)其靈活和開(kāi)放的數(shù)據(jù)模型為存儲(chǔ)多媒體內(nèi)容提供更好的選擇。
例如，福布斯在短短幾個(gè)月內(nèi)就構(gòu)建了一個(gè)基于 MongoDB 的定制內(nèi)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(shù)據(jù)是指太大而無(wú)法通過(guò)傳統(tǒng)處理系統(tǒng)處理的數(shù)據(jù)集，實(shí)時(shí)存儲(chǔ)和檢索大數(shù)據(jù)的系統(tǒng)在分析 歷史 數(shù)據(jù)的同時(shí)使用流處理來(lái)攝取新數(shù)據(jù)，這是一系列非常適合 NoSQL 數(shù)據(jù)庫(kù)的功能。
Zoom使用 DynamoDB（按需模式）使其數(shù)據(jù)能夠在沒(méi)有性能問(wèn)題的情況下進(jìn)行擴(kuò)展，即使該服務(wù)在 COVID-19 大流行的早期使用量激增。
物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備具有連接到互聯(lián)網(wǎng)或通信網(wǎng)絡(luò)的嵌入式軟件和傳感器，能夠在無(wú)需人工干預(yù)的情況下收集和共享數(shù)據(jù)。隨著數(shù)十億臺(tái)設(shè)備生成數(shù)不清的數(shù)據(jù)，IoT NoSQL 數(shù)據(jù)庫(kù)為 IoT 服務(wù)提供商提供了可擴(kuò)展性和更靈活的架構(gòu)。
Freshub就是這樣的一項(xiàng)服務(wù)，它從 MySQL 切換到 MongoDB，以更好地處理其大型、動(dòng)態(tài)、非統(tǒng)一的數(shù)據(jù)集。
擁有數(shù)十億智能手機(jī)用戶，可擴(kuò)展性正成為在移動(dòng)設(shè)備上提供服務(wù)的企業(yè)面臨的最大挑戰(zhàn)。具有更靈活數(shù)據(jù)模型的 NoSQL DBMS 通常是完美的解決方案。
例如，The Weather Channel使用 MongoDB 數(shù)據(jù)庫(kù)每分鐘處理數(shù)百萬(wàn)個(gè)請(qǐng)求，同時(shí)還處理用戶數(shù)據(jù)并提供天氣更新。
sqlserver是微軟旗下一款數(shù)據(jù)庫(kù)軟件，今天一起看一下如何使用sqlserver來(lái)實(shí)現(xiàn)多表連接查詢。
設(shè)備：聯(lián)想電腦
系統(tǒng)：win10
系統(tǒng)：sqlserver 2019
1、打開(kāi)電腦后再開(kāi)始界面中找到sqlserver 2019，雙擊打開(kāi)sqlserver 2019。
2、可以看到當(dāng)前有兩個(gè)數(shù)據(jù)表，一個(gè)班級(jí)表，一個(gè)學(xué)生表。加下來(lái)要將兩張表里面的數(shù)據(jù)查詢出來(lái)。
3、在文本域中輸入：select *? from banji select *? from student點(diǎn)擊執(zhí)行按鈕。
4、這時(shí)就可以分別查詢出班級(jí)和學(xué)生的信息，如圖所示，只不過(guò)此時(shí)查詢出的數(shù)據(jù)是分開(kāi)的，多表查詢就完成了。
AWS推出了與SQL兼容的查詢語(yǔ)言PartiQL，只要數(shù)據(jù)庫(kù)查詢引擎提供PartiQL支持，使用者就能以PartiQL單一查詢關(guān)聯(lián)式數(shù)據(jù)庫(kù)的結(jié)構(gòu)化資料，以及開(kāi)放資料格式中的巢狀資料或是半結(jié)構(gòu)化資料，甚至還能用來(lái)查詢NoSQL或是文件數(shù)據(jù)庫(kù)中無(wú)固定結(jié)構(gòu)（Schema-less）的資料。除了AWS自家的數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)，NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)Couchbase Server也承諾將會(huì)支持PartiQL。
企業(yè)資料分散在關(guān)聯(lián)式數(shù)據(jù)庫(kù)、非關(guān)聯(lián)式數(shù)據(jù)庫(kù)以及資料湖泊中。高度結(jié)構(gòu)化的資料，儲(chǔ)存在SQL數(shù)據(jù)庫(kù)或是資料倉(cāng)儲(chǔ)；無(wú)固定結(jié)構(gòu)的資料則由鍵值儲(chǔ)存、圖形數(shù)據(jù)庫(kù)（Graph Database）、分類帳數(shù)據(jù)庫(kù)或是時(shí)間序列數(shù)據(jù)庫(kù)等NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)處理；而在資料湖泊中的資料，可能也有部分缺乏結(jié)構(gòu)，或是可能為巢狀或是多值結(jié)構(gòu)。不同的資料類型適用于不同的使用案例，而每種類型的資料，可能都有自己的查詢語(yǔ)言。
不同的資料儲(chǔ)存對(duì)應(yīng)不同的查詢語(yǔ)言，當(dāng)企業(yè)更換資料格式或是數(shù)據(jù)庫(kù)引擎時(shí)，可能還需要跟著改變應(yīng)用程式和查詢語(yǔ)法，AWS提到，這對(duì)于資料的應(yīng)用，特別是使用資料湖泊的靈活性與效率，有著很大的阻礙。為了統(tǒng)一不同類型數(shù)據(jù)庫(kù)存取方法，AWS發(fā)布了查詢語(yǔ)言PartiQL，這是個(gè)與SQL兼容的查詢語(yǔ)言，可以用來(lái)查詢以各種格式儲(chǔ)存在各地的資料。
用戶可以使用PartiQL來(lái)查詢關(guān)聯(lián)式數(shù)據(jù)庫(kù)，像是在Redshift實(shí)作交易或是資料分析等應(yīng)用，或?qū)τ贏mazon S3資料湖泊的開(kāi)放資料格式，同樣能使用PartiQL對(duì)巢狀資料與半結(jié)構(gòu)化資料例如Amazon Ion格式進(jìn)行查詢，另外，PartiQL也可用于文件數(shù)據(jù)庫(kù)等NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)，查詢無(wú)固定結(jié)構(gòu)的資料。
AWS表示，PartiQL的出現(xiàn)，是為了滿足自家查詢和轉(zhuǎn)換大量資料的需求，其提供嚴(yán)格的SQL兼容性，可與標(biāo)準(zhǔn)SQL混合使用，執(zhí)行連接（Join）、過(guò)濾（Filtering）與聚合（Aggregation）操作，并以最小擴(kuò)充支持巢狀和半結(jié)構(gòu)化資料，讓開(kāi)發(fā)者以簡(jiǎn)單且一致的方法，不需要更改查詢語(yǔ)言，就能查詢各種格式和服務(wù)的資料。
PartiQL具格式獨(dú)立性與儲(chǔ)存獨(dú)立性，PartiQL語(yǔ)法和語(yǔ)義不依賴任何資料格式，無(wú)論使用者是要查詢JSON、Parquet、ORC、CSV還是Ion等格式，查詢語(yǔ)句的寫法都相同，PartiQL的查詢?cè)诰C合邏輯類型系統(tǒng)上運(yùn)作，才對(duì)應(yīng)到不同底層的格式。而PartiQL也不相依于特定資料儲(chǔ)存，因此適用于不同的底層資料儲(chǔ)存。
雖然過(guò)去針對(duì)跨不同類型數(shù)據(jù)庫(kù)查詢的問(wèn)題，已有不少解決方案，AWS指出，像是Postgres JSON同樣也兼容于SQL，但是卻無(wú)法良好地處理JSON巢狀資料；而半結(jié)構(gòu)化查詢語(yǔ)言，雖然能良好處理巢狀資料，但卻無(wú)法與SQL語(yǔ)言兼容。AWS提到，PartiQL是第一個(gè)能夠完全解決這些問(wèn)題的查詢語(yǔ)言。
目前AWS已在自家多項(xiàng)服務(wù)支持PartiQL，包括Amazon S3 Select、Amazon Glacier Select、Amazon Redshift Spectrum、Amazon QLDB，接下來(lái)幾個(gè)月將會(huì)有更多的AWS服務(wù)支持PartiQL，Couchbase也公布將加入支持PartiQL的行列?，F(xiàn)在PartiQL以Apache2.0授權(quán)許可開(kāi)源，公開(kāi)教學(xué)、規(guī)范以及參考實(shí)作，所有社群都能使用并參與貢獻(xiàn)。
一般將NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)分為四大類：鍵值(Key-Value)存儲(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)、列存儲(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)、文檔型數(shù)據(jù)庫(kù)和圖形(Graph)數(shù)據(jù)庫(kù)。它們的數(shù)據(jù)模型、優(yōu)缺點(diǎn)、典型應(yīng)用場(chǎng)景。
鍵值(Key-Value)存儲(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)Key指向Value的鍵值對(duì)，通常用hash表來(lái)實(shí)現(xiàn)查找速度快數(shù)據(jù)無(wú)結(jié)構(gòu)化(通常只被當(dāng)作字符串或者二進(jìn)制數(shù)據(jù))內(nèi)容緩存，主要用于處理大量數(shù)據(jù)的高訪問(wèn)負(fù)載，也用于一些日志系統(tǒng)等。
列存儲(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)，以列簇式存儲(chǔ)，將同一列數(shù)據(jù)存在一起查找速度快，可擴(kuò)展性強(qiáng)，更容易進(jìn)行分布式擴(kuò)展功能相對(duì)局限分布式的文件系統(tǒng)。
文檔型數(shù)據(jù)庫(kù)，Key-Value對(duì)應(yīng)的鍵值對(duì)，Value為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)要求不嚴(yán)格，表結(jié)構(gòu)可變(不需要像關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)一樣需預(yù)先定義表結(jié)構(gòu))，查詢性能不高，而且缺乏統(tǒng)一的查詢語(yǔ)法，Web應(yīng)用。
圖形(Graph)數(shù)據(jù)庫(kù)，圖結(jié)構(gòu)，利用圖結(jié)構(gòu)相關(guān)算法(如最短路徑尋址，N度關(guān)系查找等)，很多時(shí)候需要對(duì)整個(gè)圖做計(jì)算才能得出需要的信息，而且這種結(jié)構(gòu)不太好做分布式的集群方案，社交網(wǎng)絡(luò)，推薦系統(tǒng)等。
而傳統(tǒng)的關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)在應(yīng)付web2.0網(wǎng)站，特別是超大規(guī)模和高并發(fā)的SNS類型的web2.0純動(dòng)態(tài)網(wǎng)站已經(jīng)顯得力不從心，暴露了很多難以克服的問(wèn)題，例如：
1、High performance - 對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)高并發(fā)讀寫的需求
web2.0網(wǎng)站要根據(jù)用戶個(gè)性化信息來(lái)實(shí)時(shí)生成動(dòng)態(tài)頁(yè)面和提供動(dòng)態(tài)信息，所以基本上無(wú)法使用動(dòng)態(tài)頁(yè)面靜態(tài)化技術(shù)，因此數(shù)據(jù)庫(kù)并發(fā)負(fù)載非常高，往往要達(dá)到每秒上萬(wàn)次讀寫請(qǐng)求。關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)應(yīng)付上萬(wàn)次SQL查詢還勉強(qiáng)頂?shù)米。菓?yīng)付上萬(wàn)次SQL寫數(shù)據(jù)請(qǐng)求，硬盤IO就已經(jīng)無(wú)法承受了。其實(shí)對(duì)于普通的BBS網(wǎng)站，往往也存在對(duì)高并發(fā)寫請(qǐng)求的需求。
2、Huge Storage - 對(duì)海量數(shù)據(jù)的高效率存儲(chǔ)和訪問(wèn)的需求
對(duì)于大型的SNS網(wǎng)站，每天用戶產(chǎn)生海量的用戶動(dòng)態(tài)，以國(guó)外的Friendfeed為例，一個(gè)月就達(dá)到了2.5億條用戶動(dòng)態(tài)，對(duì)于關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)來(lái)說(shuō)，在一張2.5億條記錄的表里面進(jìn)行SQL查詢，效率是極其低下乃至不可忍受的。再例如大型web網(wǎng)站的用戶登錄系統(tǒng)，例如騰訊，盛大，動(dòng)輒數(shù)以億計(jì)的帳號(hào)，關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)也很難應(yīng)付。
3、High Scalability High Availability- 對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)的高可擴(kuò)展性和高可用性的需求
在基于web的架構(gòu)當(dāng)中，數(shù)據(jù)庫(kù)是最難進(jìn)行橫向擴(kuò)展的，當(dāng)一個(gè)應(yīng)用系統(tǒng)的用戶量和訪問(wèn)量與日俱增的時(shí)候，你的數(shù)據(jù)庫(kù)卻沒(méi)有辦法像web server和app server那樣簡(jiǎn)單的通過(guò)添加更多的硬件和服務(wù)節(jié)點(diǎn)來(lái)擴(kuò)展性能和負(fù)載能力。對(duì)于很多需要提供24小時(shí)不間斷服務(wù)的網(wǎng)站來(lái)說(shuō)，對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)進(jìn)行升級(jí)和擴(kuò)展是非常痛苦的事情，往往需要停機(jī)維護(hù)和數(shù)據(jù)遷移，為什么數(shù)據(jù)庫(kù)不能通過(guò)不斷的添加服務(wù)器節(jié)點(diǎn)來(lái)實(shí)現(xiàn)擴(kuò)展呢？
在上面提到的“三高”需求面前，關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)遇到了難以克服的障礙，而對(duì)于web2.0網(wǎng)站來(lái)說(shuō)，關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)的很多主要特性卻往往無(wú)用武之地，例如：
1、數(shù)據(jù)庫(kù)事務(wù)一致性需求
很多web實(shí)時(shí)系統(tǒng)并不要求嚴(yán)格的數(shù)據(jù)庫(kù)事務(wù)，對(duì)讀一致性的要求很低，有些場(chǎng)合對(duì)寫一致性要求也不高。因此數(shù)據(jù)庫(kù)事務(wù)管理成了數(shù)據(jù)庫(kù)高負(fù)載下一個(gè)沉重的負(fù)擔(dān)。
2、數(shù)據(jù)庫(kù)的寫實(shí)時(shí)性和讀實(shí)時(shí)性需求
對(duì)關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)來(lái)說(shuō)，插入一條數(shù)據(jù)之后立刻查詢，是肯定可以讀出來(lái)這條數(shù)據(jù)的，但是對(duì)于很多web應(yīng)用來(lái)說(shuō)，并不要求這么高的實(shí)時(shí)性。
3、對(duì)復(fù)雜的SQL查詢，特別是多表關(guān)聯(lián)查詢的需求
任何大數(shù)據(jù)量的web系統(tǒng)，都非常忌諱多個(gè)大表的關(guān)聯(lián)查詢，以及復(fù)雜的數(shù)據(jù)分析類型的復(fù)雜SQL報(bào)表查詢，特別是SNS類型的網(wǎng)站，從需求以及產(chǎn)品設(shè)計(jì)角度，就避免了這種情況的產(chǎn)生。往往更多的只是單表的主鍵查詢，以及單表的簡(jiǎn)單條件分頁(yè)查詢，SQL的功能被極大的弱化了。
因此，關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)在這些越來(lái)越多的應(yīng)用場(chǎng)景下顯得不那么合適了，為了解決這類問(wèn)題的非關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)應(yīng)運(yùn)而生。
NoSQL 是非關(guān)系型數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的廣義定義。它打破了長(zhǎng)久以來(lái)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)與ACID理論大一統(tǒng)的局面。NoSQL 數(shù)據(jù)存儲(chǔ)不需要固定的表結(jié)構(gòu)，通常也不存在連接操作。在大數(shù)據(jù)存取上具備關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)無(wú)法比擬的性能優(yōu)勢(shì)。該術(shù)語(yǔ)在 2009 年初得到了廣泛認(rèn)同。
當(dāng)今的應(yīng)用體系結(jié)構(gòu)需要數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在橫向伸縮性上能夠滿足需求。而 NoSQL 存儲(chǔ)就是為了實(shí)現(xiàn)這個(gè)需求。Google 的BigTable與Amazon的Dynamo是非常成功的商業(yè) NoSQL 實(shí)現(xiàn)。一些開(kāi)源的 NoSQL 體系，如Facebook 的Cassandra， Apache 的HBase，也得到了廣泛認(rèn)同。
重慶分公司
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