nosql和傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫有什么區(qū)別

NoSQL與關系型數(shù)據(jù)庫設計理念比較

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關系型數(shù)據(jù)庫中的表都是存儲一些格式化的數(shù)據(jù)結構，每個元組字段的組成都一樣，即使不是每個元組都需要所有的字段，但數(shù)據(jù)庫會為每個元組分配所有的字段，這樣的結構可以便于表與表之間進行連接等操作，但從另一個角度來說它也是關系型數(shù)據(jù)庫性能瓶頸的一個因素。而非關系型數(shù)據(jù)庫以鍵值對存儲，它的結構不固定，每一個元組可以有不一樣的字段，每個元組可以根據(jù)需要增加一些自己的鍵值對，這樣就不會局限于固定的結構，可以減少一些時間和空間的開銷。

特點：

它們可以處理超大量的數(shù)據(jù)。

它們運行在便宜的PC服務器集群上。

它們擊碎了性能瓶頸。

沒有過多的操作。

Bootstrap支持

缺點：

但是一些人承認，沒有正式的官方支持，萬一出了差錯會是可怕的，至少很多管理人員是這樣看。

此外，nosql并未形成一定標準，各種產(chǎn)品層出不窮，內(nèi)部混亂，各種項目還需時間來檢驗

什么是NoSQL數(shù)據(jù)庫？

NoSQL,指的是非關系型的數(shù)據(jù)庫。

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(shù)據(jù)庫所不能解決的問題。

哪項不屬于傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)存儲和管理技術

NoSQL數(shù)據(jù)庫

NoSQL數(shù)據(jù)庫這項不屬于傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)存儲和管理技術。

NoSQL 數(shù)據(jù)庫：何時使用 NoSQL 與 SQL？

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(diào)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(zhì)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 更可取：

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(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(nèi)容提供更好的選擇。

例如，福布斯在短短幾個月內(nèi)就構建了一個基于 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。

傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫與新型數(shù)據(jù)庫的優(yōu)缺點

一：傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫

(1）傳統(tǒng)索引不適于海量數(shù)據(jù)? ??

傳統(tǒng)行存數(shù)據(jù)庫索引需要手工設定，對應用不完全透明，隨場景和需求的變化需要不斷調(diào)整，人工維護成本很高。并且傳統(tǒng)索引占用存儲空間很大，甚至高于數(shù)據(jù)本身，造成查詢效率的下降。

（2）數(shù)據(jù)裝載速度慢

因為索引需要重新創(chuàng)建，加載性能會變的很糟糕。分析型架構系統(tǒng)要解決這些個問題，必須最大限度地減少磁盤 I/O ，提升查詢效率，減小人工維護成本。南大通用分析型數(shù)據(jù)庫GBase8a (以下簡稱GBase 8a)通過列存儲模式、數(shù)據(jù)壓縮、智能化的索引、并行處理、并發(fā)控制、高效的查詢優(yōu)化器等技術，使得上述問題得到有效解決。以下各節(jié)將描述 GBase 8a 的創(chuàng)新架構如何實現(xiàn)這些目標。

二：新型數(shù)據(jù)庫

新型數(shù)據(jù)庫采用分布式并行計算架構，部署于X86通用服務器，滿足大數(shù)據(jù)實時交易需求，成本低、擴展性高，突破了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫性能瓶頸。

分布式非關系型數(shù)據(jù)庫技術創(chuàng)新

非關系型數(shù)據(jù)庫即NoSQL，拋棄了關系數(shù)據(jù)庫復雜的關系操作、事務處理等功能，僅提供簡單的鍵值對(Key, Value)數(shù)據(jù)的存儲與查詢，換取高擴展性和高性能，滿足論壇、博客、SNS、微博等互聯(lián)網(wǎng)類應用場景下針對海量數(shù)據(jù)的簡單操作需求。主要技術創(chuàng)新為:

(1) 簡單的數(shù)據(jù)操作換取高效響應。NoSQL僅支持按照Key(關鍵字)來存儲和查詢Value(數(shù)據(jù))，不支持對非關鍵字數(shù)據(jù)列的高效查詢;因數(shù)據(jù)操作簡單、數(shù)據(jù)間一般不需要關聯(lián)操作，故系統(tǒng)可支持高并發(fā)和較快的響應速度。

(2) 多種一致性策略滿足業(yè)務需求。不同于傳統(tǒng)關系型數(shù)據(jù)庫僅支持強一致性策略，NoSQL還支持弱一致性和最終一致性等多種策略，可根據(jù)應用場景進行對應配置。例如，對寫入操作頻繁，但數(shù)據(jù)讀取最新版本要求并不嚴格的應用，如互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)頁數(shù)據(jù)的存儲和分析應用，可以采用最終一致性策略;而對訂購關系存儲的應用，則必須用強一致性策略，保證總是讀取最新版本數(shù)據(jù)