2020-12-27 15:55发布
NoSQL,指的是非关系型的数据库。NoSQL有时也称作Not Only SQL的缩写,是对不同于传统的关系型数据库的数据库管理系统的统称。NoSQL用于超大规模数据的存储。这些类型的数据存储不需要固定的模式,无需多余操作就可以横向扩展。
NoSQL,是not only sql,是关系数据库,不同于oracle等关系数据库。hadoop,是分布式解决方案,即为Mapreduce(计算的)和HDFS(文件系统),使用Hadoop和NoSQL可以构造海量数据解决方案。
NoSQL就是非关系型数据库...主要是应付日渐牛逼的web2.0而出现的...当下的主流还是关系型数据库...但是由于web2.0的火速发展...关系型数据库已经对其超大量数据等内容显得力不从心...因此出现了NoSQL运动便出现了...其特点是:它们可以处理超大量的数据。 它们运行在便宜的PC服务器集群上。 PC集群扩充起来非常方便并且成本很低,避免了“sharding”操作的复杂性和成本。 它们击碎了性能瓶颈。 NoSQL的支持者称,通过NoSQL架构可以省去将Web或Java应用和数据转换成SQL友好格式的时间,执行速度变得更快。 “SQL并非适用于所有的程序代码,” 对于那些繁重的重复操作的数据,SQL值得花钱。但是当数据库结构非常简单时,SQL可能没有太大用处。 没有过多的操作。 虽然NoSQL的支持者也承认关系数据库提供了无可比拟的功能集合,而且在数据完整性上也发挥绝对稳定,他们同时也表示,企业的具体需求可能没有那么多。 Bootstrap支持 因为NoSQL项目都是开源的,因此它们缺乏供应商提供的正式支持。这一点它们与大多数开源项目一样,不得不从社区中寻求支持。
NoSQL 是 Not Only SQL 的缩写,意思是“不仅仅是 SQL”,而不是“不使用 SQL”。常见的 NoSQL 数据库有 MongoDB、Memcached、Redis、HBase、CouchDB、Neo4j、Cassandra、Riak 等。NoSQL 数据库是众多非关系型数据库的统称,它和关系型数据库一样,也是用来存储数据的仓库。
二者概念:1、SQL数据库,指关系型数据库。主要代表:SQL Server,Oracle,MySQL(开源),PostgreSQL(开源)。2、NoSQL泛指非关系型数据库。主要代表:MongoDB,Redis,CouchDB。二者区别:SQL数据与NOSQL数据的区别其实还是比较大的,总结起来基本可以从以下几个方面进行对比分析:(1)使用场景:SQL 是数字,它最适合明确的定义,精确规范的独立项目。典型的使用案例是在线商城和银行系统; NoSQL 是模拟,它最适合无固定要求的组织数据。典型的使用案例是社交网络,客户管理和网络分析系统。(2)存储方式:SQL数据存在特定结构的表中,SQL通常以数据库表形式存储数据。举个例子,存个学生借书数据。
NoSQL存储方式比较灵活,存储方式可以是JSON文档、哈希表或者其他方式。比如使用类JSON文件存储上表中熊大的借阅数据。
(3)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。例如需要在借阅表中增加审核人信息,先建立一个审核人表。
再在原来的借阅人表中增加审核人外键,这样如果我们需要更新审核人个人信息的时候只需要更新审核人表而不需要对借阅人表做更新。
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。
(4)数据耦合性 :SQL中不允许删除已经被使用的外部数据,例如审核人表中的"熊三"已经被分配给了借阅人熊大,那么在审核人表中将不允许删除熊三这条数据,以保证数据完整性;而NoSQL中则没有这种强耦合的概念,可以随时删除任何数据。 (5)查询性能: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。
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NoSQL,指的是非关系型的数据库。NoSQL有时也称作Not Only SQL的缩写,是对不同于传统的关系型数据库的数据库管理系统的统称。NoSQL用于超大规模数据的存储。这些类型的数据存储不需要固定的模式,无需多余操作就可以横向扩展。
NoSQL,是not only sql,是关系数据库,不同于oracle等关系数据库。hadoop,是分布式解决方案,即为Mapreduce(计算的)和HDFS(文件系统),使用Hadoop和NoSQL可以构造海量数据解决方案。
NoSQL就是非关系型数据库...主要是应付日渐牛逼的web2.0而出现的...当下的主流还是关系型数据库...但是由于web2.0的火速发展...关系型数据库已经对其超大量数据等内容显得力不从心...因此出现了NoSQL运动便出现了...其特点是:
它们可以处理超大量的数据。
它们运行在便宜的PC服务器集群上。
PC集群扩充起来非常方便并且成本很低,避免了“sharding”操作的复杂性和成本。
它们击碎了性能瓶颈。
NoSQL的支持者称,通过NoSQL架构可以省去将Web或Java应用和数据转换成SQL友好格式的时间,执行速度变得更快。
“SQL并非适用于所有的程序代码,” 对于那些繁重的重复操作的数据,SQL值得花钱。但是当数据库结构非常简单时,SQL可能没有太大用处。
没有过多的操作。
虽然NoSQL的支持者也承认关系数据库提供了无可比拟的功能集合,而且在数据完整性上也发挥绝对稳定,他们同时也表示,企业的具体需求可能没有那么多。
Bootstrap支持
因为NoSQL项目都是开源的,因此它们缺乏供应商提供的正式支持。这一点它们与大多数开源项目一样,不得不从社区中寻求支持。
NoSQL 是 Not Only SQL 的缩写,意思是“不仅仅是 SQL”,而不是“不使用 SQL”。常见的 NoSQL 数据库有 MongoDB、Memcached、Redis、HBase、CouchDB、Neo4j、Cassandra、Riak 等。
NoSQL 数据库是众多非关系型数据库的统称,它和关系型数据库一样,也是用来存储数据的仓库。
NoSQL,指的是非关系型的数据库。NoSQL有时也称作Not Only SQL的缩写,是对不同于传统的关系型数据库的数据库管理系统的统称。NoSQL用于超大规模数据的存储。这些类型的数据存储不需要固定的模式,无需多余操作就可以横向扩展。
NoSQL,指的是非关系型的数据库。NoSQL有时也称作Not Only SQL的缩写,是对不同于传统的关系型数据库的数据库管理系统的统称。NoSQL用于超大规模数据的存储。这些类型的数据存储不需要固定的模式,无需多余操作就可以横向扩展。
二者概念:
1、SQL数据库,指关系型数据库。主要代表:SQL Server,Oracle,MySQL(开源),PostgreSQL(开源)。
2、NoSQL泛指非关系型数据库。主要代表:MongoDB,Redis,CouchDB。
二者区别:
SQL数据与NOSQL数据的区别其实还是比较大的,总结起来基本可以从以下几个方面进行对比分析:
(1)使用场景:SQL 是数字,它最适合明确的定义,精确规范的独立项目。典型的使用案例是在线商城和银行系统; NoSQL 是模拟,它最适合无固定要求的组织数据。典型的使用案例是社交网络,客户管理和网络分析系统。
(2)存储方式:SQL数据存在特定结构的表中,SQL通常以数据库表形式存储数据。举个例子,存个学生借书数据。
NoSQL存储方式比较灵活,存储方式可以是JSON文档、哈希表或者其他方式。比如使用类JSON文件存储上表中熊大的借阅数据。
(3)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。例如需要在借阅表中增加审核人信息,先建立一个审核人表。
再在原来的借阅人表中增加审核人外键,这样如果我们需要更新审核人个人信息的时候只需要更新审核人表而不需要对借阅人表做更新。
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。
(4)数据耦合性 :SQL中不允许删除已经被使用的外部数据,例如审核人表中的"熊三"已经被分配给了借阅人熊大,那么在审核人表中将不允许删除熊三这条数据,以保证数据完整性;而NoSQL中则没有这种强耦合的概念,可以随时删除任何数据。
(5)查询性能: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。
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