No SQL DB是一種和關系型數(shù)據(jù)庫相對應的對象數(shù)據(jù)庫。按照數(shù)據(jù)模型保存性質將當前NoSQL分為四種：
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1.Key-value stores鍵值存儲, 保存keys+BLOBs
2.Table-oriented 面向表, 主要有Google的BigTable和Cassandra.
3.Document-oriented面向文本, 文本是一種類似XML文檔，MongoDB 和 CouchDB
4.Graph-oriented 面向圖論. 如Neo4J.
關系型數(shù)據(jù)庫的弊端：
關系型數(shù)據(jù)庫的歷史已經(jīng)有30余年了，因此，在某些情況下，關系型數(shù)據(jù)庫的弱點就會暴露出來：
1. “對象-關系 阻抗不匹配”。關系模型和面向對象模型在概念上存在天然的不匹配的地方，比如對象模型當中特有的“繼承”，“組合”，“聚合”，“依賴”的概念在關系模型當中是不存在的。
2. “模式演進”。即隨著時間的推移，需要對數(shù)據(jù)庫模式進行調整以便適應新的需求，然而，對數(shù)據(jù)庫模式的調整是的成本很高的動作，因此很多設計師在系統(tǒng)設計之初會設計一個兼容性很強的數(shù)據(jù)庫模式，以應對將來可能出現(xiàn)的需求，然而在現(xiàn)在的web系統(tǒng)開發(fā)過程中，系統(tǒng)的變更更加頻繁，幾乎無法預先設計出一種“萬能”的數(shù)據(jù)庫模式以滿足所有的需求，因此 模式演進的弊端就愈發(fā)凸顯。
3. 關系型數(shù)據(jù)庫處理 稀疏表時的性能非常差。
4. network-oriented data 很適合處理 人工智能、社交網(wǎng)絡中的一些需求。
所以，各種各樣的No SQL DB 出現(xiàn)了，這里只簡單介紹下Neo4J 的基本知識。
Neo 數(shù)據(jù)模型
Neo4J 是一個基于圖實現(xiàn)的No SQL DB, 其基本的數(shù)據(jù)類型有如下幾種：
Node, Relationship, Property.
Node 對應于圖中的 節(jié)點，Relationship 對應圖中的邊，Node 和 Relationship 都可以擁有Property，
Property 的數(shù)據(jù)結構為。
數(shù)據(jù)遍歷
Neo 提供了Traverser對數(shù)據(jù)中的數(shù)據(jù)進行遍歷。
sqlserver是微軟旗下一款數(shù)據(jù)庫軟件，今天一起看一下如何使用sqlserver來實現(xiàn)多表連接查詢。
設備：聯(lián)想電腦
系統(tǒng)：win10
系統(tǒng)：sqlserver 2019
1、打開電腦后再開始界面中找到sqlserver 2019，雙擊打開sqlserver 2019。
2、可以看到當前有兩個數(shù)據(jù)表，一個班級表，一個學生表。加下來要將兩張表里面的數(shù)據(jù)查詢出來。
3、在文本域中輸入：select *? from banji select *? from student點擊執(zhí)行按鈕。
4、這時就可以分別查詢出班級和學生的信息，如圖所示，只不過此時查詢出的數(shù)據(jù)是分開的，多表查詢就完成了。
MongoDB是文檔存儲型數(shù)據(jù)庫。它的存儲是給予操作系統(tǒng)中的文件存儲系統(tǒng)的。所以只要是文件系統(tǒng)可以存的，mongodb都可以存。
如果要保存一些二進制的大數(shù)據(jù)文件，可以用GridFS數(shù)據(jù)結構。
SQL 用于各種數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)類型：
一、MySQL 數(shù)據(jù)類型：
在 MySQL 中，有三種主要的類型：Text（文本）、Number（數(shù)字）和 Date/Time（日期/時間）類型。
1、Text 類型。
2、Number 類型。這些整數(shù)類型擁有額外的選項 UNSIGNED。通常，整數(shù)可以是負數(shù)或正數(shù)。如果添加 UNSIGNED 屬性，那么范圍將從 0 開始，而不是某個負數(shù)。
3、Date 類型。
即便 DATETIME 和 TIMESTAMP 返回相同的格式，它們的工作方式很不同。在 INSERT 或 UPDATE 查詢中，TIMESTAMP 自動把自身設置為當前的日期和時間。
TIMESTAMP 也接受不同的格式，比如 YYYYMMDDHHMMSS、YYMMDDHHMMSS、YYYYMMDD 或 YYMMDD。
二、SQL Server 數(shù)據(jù)類型：
1、String 類型。
2、Number 類型。
3、Date 類型。
4、其他數(shù)據(jù)類型。
擴展資料：
Microsoft Access的數(shù)據(jù)類型：
參考資料：
百度百科--SQL數(shù)據(jù)類型
臨時存儲的地方，其實說白了，一個txt文本也能相當一個數(shù)據(jù)庫。
什么是數(shù)據(jù)庫，就是可以存儲信息的地方。
當然它不一定具有
增刪改查的內置方法
但是你不能不承認。它存了東西，就可以被定義成數(shù)據(jù)庫
所以，緩存相當數(shù)據(jù)庫
可以理解。
NoSQL 數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)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(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng) (DBMS)。NoSQL 數(shù)據(jù)庫具有靈活的模式，可用于構建具有大量數(shù)據(jù)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(jīng)存在類似的數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)時，任何關系數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)對象（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)庫包括：
隨著企業(yè)更快地積累更大的數(shù)據(jù)集，結構化數(shù)據(jù)和關系模式并不總是適合。有必要使用非結構化數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)，相反，NoSQL 數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)。
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(shù)據(jù)庫并列。SQL 和 NoSQL DBMS 之間的一個區(qū)別是 JOIN 功能。SQL 數(shù)據(jù)庫使用 JOIN 子句來組合來自兩個或多個表的行，因為 NoSQL 數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)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(shù)據(jù)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(shù)據(jù)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(shù)據(jù)庫可以通過其靈活和開放的數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)是指太大而無法通過傳統(tǒng)處理系統(tǒng)處理的數(shù)據(jù)集，實時存儲和檢索大數(shù)據(jù)的系統(tǒng)在分析 歷史 數(shù)據(jù)的同時使用流處理來攝取新數(shù)據(jù)，這是一系列非常適合 NoSQL 數(shù)據(jù)庫的功能。
Zoom使用 DynamoDB（按需模式）使其數(shù)據(jù)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(wǎng)設備具有連接到互聯(lián)網(wǎng)或通信網(wǎng)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(shù)據(jù)。隨著數(shù)十億臺設備生成數(shù)不清的數(shù)據(jù)，IoT NoSQL 數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)集。
擁有數(shù)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(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)庫每分鐘處理數(shù)百萬個請求，同時還處理用戶數(shù)據(jù)并提供天氣更新。
重慶分公司
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