什么是NoSQL数据库

什么是NoSQL数据库,第1张

什么是NoSQL数据?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。

在物联网应用系统中使用NoSQL数据库是一个不错的选择,因为NoSQL数据库可以处理海量、多变的数据,并且拥有优秀的横向扩展性。以下是适合物联网应用系统的几种NoSQL数据库类型:

1 文档型数据库:文档型数据库支持存储和查询结构化和非结构化数据,并且能够轻松地存储和检索复杂的数据类型,例如JSON和XML格式。在物联网应用程序中,文档型数据库可以快速存储传感器数据、日志、警报和配置数据等信息。

2 列族型数据库:列族型数据库适用于需要处理大量数据的应用程序,例如数据聚合和时间序列数据分析。在物联网应用程序中,使用列族型数据库可以存储和查询大量时间序列数据,例如传感器读数、状态数据和其他一些深度数据等信息。

3 Key-Value型数据库:Key-Value型数据库是一种简单易用的NoSQL数据库,每个键都关联着一个值。在物联网应用程序中,使用Key-Value型数据库可以存储和查询对象的属性,以及配置数据和元数据等信息。

以上是应用于物联网应用系统中的几种NoSQL数据库类型,也可以根据应用需求和数据类型选择其他适合的NoSQL数据库类型。

JAVA,C++,PHP,C#等。

根据nosql官网资料查询,nosql数据库可以基于python,JAVA,C++,PHP,C#等多种语言等高级语言访问 *** 作。

NoSQL(NotOnlySQL,不仅仅是SQL)泛指非关系型的数据库。

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 *** 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。

Freshub就是这样的一项服务,它从 MySQL 切换到 MongoDB,以更好地处理其大型、动态、非统一的数据集。

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。

例如,The Weather Channel使用 MongoDB 数据库每分钟处理数百万个请求,同时还处理用户数据并提供天气更新。

a SQL数据存在特定结构的表中;而NoSQL则更加灵活和可扩展,存储方式可以省是JSON文档、哈希表或者其他方式。

b 在SQL中,必须定义好表和字段结构后才能添加数据,例如定义表的主键(primary key),索引(index),触发器(trigger),存储过程(stored procedure)等。表结构可以在被定义之后更新,但是如果有比较大的结构变更的话就会变得比较复杂。在NoSQL中,数据可以在任何时候任何地方添加,不需要先定义表。

c SQL中如果需要增加外部关联数据的话,规范化做法是在原表中增加一个外键,关联外部数据表。而在NoSQL中除了这种规范化的外部数据表做法以外,我们还能用如下的非规范化方式把外部数据直

接放到原数据集中,以提高查询效率。缺点也比较明显,更新审核人数据的时候将会比较麻烦。

d SQL 中可以使用JOIN表链接方式将多个关系数据表中的数据用一条简单的查询语句查询出来。NoSQL暂未提供类似JOIN的查询方式对多个数据集中的数据做查询。所以大部分NoSQL使用非规范化的数据存储方式存储数据。

e SQL中不允许删除已经被使用的外部数据,而NoSQL中则没有这种强耦合的概念,可以随时删除任何数据。

f SQL中如果多张表数据需要同批次被更新,即如果其中一张表更新失败的话其他表也不能更新成功。这种场景可以通过事务来控制,可以在所有命令完成后再统一提交事务。而NoSQL中没有事务这个概念,每一个数据集的 *** 作都是原子级的。

g 在相同水平的系统设计的前提下,因为NoSQL中省略了JOIN查询的消耗,故理论上性能上是优于SQL的。

非关系型数据库(NoSQL)是一种不依赖于关系模型的数据库,它提供了一种更灵活、可扩展的数据存储方式。非关系型数据库主要包括以下几类:

列存储型数据库:这种数据库通常把数据存储在一列中,并支持快速的列计算和分布式计算。它适用于处理海量的结构化数据,比如日志、传感器数据等。

文档型数据库:这种数据库通常把数据存储在文档中,并支持对数据的灵活查询和复杂的聚

键值对存储数据库是最简单的nosql数据库。根据查询相关公开信息显示:键值存储是最简单的NoSQL数据模型,只能存键值对儿,只能按key查询,所存储的值对数据库系统不透明,无法根据值的特征查找或建立索引。

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