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什么是 NoSQL？
NoSQL 或 NoSQL 数据库是指“非 SQL”或“不仅仅是 SQL”数据库时使用的术语。 NoSQL 数据库以与传统关系数据库管理系统不同的格式存储数据。 这就是为什么 NoSQL 通常与术语“非关系”数据库相关联的原因。 简而言之，NoSQL 数据库是具有高度灵活性、卓越性能和可扩展性的现代数据库。 当您在处理大型数据结构时需要低延迟和高可扩展性时，可以使用这些数据库。 与 MySQL 或 DB2 等关系数据库模型相比，NoSQL 的多功能性是由于其不受限制的性质。
SQL 与 NoSQL 比较
SQL 和 NoSQL 数据库类型之间存在多种差异。 在下表中，我们将比较一些最关键的变化。
| 查询语句 | 无SQL |
| 关系数据结构数据库 | 非关系型数据结构数据库 |
| 更适合多行事务 | 更适合文档和 JSON 文件 |
| 基于表的数据库 | 数据库是文档、键值、图形或宽列存储 |
| SQL 数据库可垂直扩展 | NoSQL 数据库可水平扩展 |
| 使用预定义的模式 | 使用动态模式 |
| 结构化查询语言 (SQL) | 无查询语言 |
NoSQL 数据库类型
NoSQL 数据库有四种主要类型。
- 键值数据存储
- 文件存储
- 宽栏店
- 图商店
我们将回顾这些类型中的每一种并解释它们的用途。
键值数据存储
这些类型的数据库使用键值作为在数据库中存储数据的方法。 每个键值都是唯一的，并在执行查询时用作标识符。 主键分为分区键和排序键。 例如，分区键将存储产品 ID，排序键将存储产品类型。
这些数据库中存储的值可以是任何东西，从最简单的二进制对象（如 JSON 文档）到视频或其他大量复杂的项目。 我们的应用程序将完全控制这些值，这就是键值数据存储被认为是最灵活的 NoSQL 模型的原因。 必须提到的是，键值通常不支持事务，因为存储在其中的数据是在整个集群中分区和使用的。
文件存储
顾名思义，NoSQL 数据库是一种非关系型无模式数据库，它在类似于 JSON 文件的文档中存储和查询数据。 与传统的 MySQL 表不同，文档存储数据库将来自给定实体的所有数据收集到文档中。 与该实体关联的所有数据也存储在该单个文档中。
因此，一方面，您拥有将商品数据存储到表中的关系数据库，并且该数据分布在多个表中。 另一方面，您有一个文档存储非关系数据库，它将所有数据存储到一个文件中。
宽列商店
这些数据库的第二个名称是可扩展记录存储。 与文档存储一样，这些宽列数据库也是无模式数据库。 该数据库使用表、行和列，就像关系数据库一样。
但有一点不同！ 没有一个列或记录键是固定的，这意味着名称和格式可能会有所不同。 这就是为什么宽列数据库通常被视为二维键值存储的原因。
图商店
Graph Stores 数据库是围绕一个简单的数据结构构建的：
节点——关系——节点
这些数据库具有三种类型的数据字段。 这些字段称为顶点，由节点、边和属性组成。 这些字段用于存储和表示 Graph 存储中的数据。
图通过收集节点内的数据来存储工作，边存储每个节点之间的关系。 每条边都有四个组件：开始节点、结束节点、类型和方向。 需要这种结构是因为一个节点可以拥有无限数量的关系。
最终类型的数据字段、属性、存储特征以及与边和关系相关的附加信息。 属性的一个示例称为“边的权重”。此属性可以节省成本、距离、范围、长度或两个节点之间关系的任何其他度量。
NoSQL 系统示例
现在我们知道了我们拥有哪些类型的 NoSQL 数据库，我们将回顾这些类型中最常用的一些数据库管理系统。
| 数据库类型 | 最常用的管理系统 |
| 键值数据存储 | Redis 是迄今为止最常用的 NoSQL 管理系统。 Redis 可用于其他操作，例如缓存，但数据库管理是其主要功能。
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| 文件存储 | MongoDB 被宣传为“现代应用程序中最受欢迎的数据库”。 MongoDB 实际上不仅仅是一个数据库管理系统。 它是一个完整的数据平台，其中包含许多可供开发人员和数据科学家使用的工具。
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| 宽列商店 | Apache 动视、Hulu、优步、沃尔玛和其他数十家知名公司都在使用 Cassandra。 根据官方页面，财富 100 强公司中有 40% 在日常运营中使用 Cassandra。 这样做的原因是简单的。 当您需要一个用于提供最佳可扩展性和可用性而不影响性能的宽列商店的管理系统时，Cassandra 是最佳选择。
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| 图商店 | Neo4j 是一个原生图形数据库，从头开始构建以利用节点和关系。 Neo4j 在存储数据时在数据之间建立连接，以几乎不可能实现的速度启用从未想象过的查询类型。
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我们现在知道不同类型的 NoSQL 数据库。 我们也知道它们背后的基础知识。 最后，让我们回顾一下将这些数据库中的每一个付诸实践的最佳方法是什么。
NoSQL 数据库的最佳用例
- 键值存储数据库：这些数据库最适合用于各种购物车。 这仅仅是因为 Key-Value 数据库可以处理数百万或数十亿的订单。 处理大量传入数据而不会损失性能。 这些数据库还具有内置冗余，因此您不必担心数据丢失。
- 文档存储数据库: 这些数据库最好用于各种目录。 这可以再次连接到您的电子商务业务，您需要在其中存储有关我们产品的数千种不同属性。 由于数据存储在单个文档中，因此产品的管理既快速又容易。
- 宽列商店：这些数据库最适合用于地理信息、报告系统、传感器日志等。 我们之所以这么说是因为宽列存储以表格格式使用多维映射（行值、列值和时间戳），以实现大规模可扩展性。 如果您曾经使用网站或应用程序在地图上检查从 A 到 B 的行驶距离，那么该网站或应用程序上使用 Wide-Column 商店的可能性很高。
- 图存储数据库：这些数据库最适合用于高于平均水平的欺诈检测系统。 假设我们有一个已知的欺诈案件，涉及特定的电子邮件或信用卡。 如果该人尝试使用该欺诈案例中的信息再次登录并购买商品，则系统会通知某人。 这是因为 Graph 存储数据库如何实时处理节点之间的关系。
结论
我们在日常生活中经常会在不知不觉中遇到 NoSQL 数据库的使用。 数据表明，NoSQL 的整体优势及其有效性是无法估量的。 希望本文能为您提供可操作的信息以及如何将 NoSQL 实施到您的业务方法中。 总之，我们很高兴能够展示 NoSQL 如何对您有益。
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