Nosql與sql

❶ nosql為什麼比sql快

因為索引多。同一條個數據，NOSQL佔用空間是一般SQL資料庫的3-5倍。
你可以理解成NOSQL默認開啟全欄位索引和全文索引什麼的。
其實在十萬級以下的數據，只要SQL建好索引的情況並不比NOSQL慢。NOSQL主要是用於千萬上億級的時候。

❷ nosql是什麼意思

NoSQL,指的是非關系型的資料庫。

NoSQL(NoSQL = Not Only SQL )，意即"不僅僅是SQL"。

在現代的計算系統上每天網路上都會產生龐大的數據量。

這些數據有很大一部分是由關系資料庫管理系統（RDBMS）來處理。 1970年 E.F.Codd's提出的關系模型的論文 "A relational model of data for large shared data banks"，這使得數據建模和應用程序編程更加簡單。

通過應用實踐證明，關系模型是非常適合於客戶伺服器編程，遠遠超出預期的利益，今天它是結構化數據存儲在網路和商務應用的主導技術。

NoSQL 是一項全新的資料庫革命性運動，早期就有人提出，發展至2009年趨勢越發高漲。NoSQL的擁護者們提倡運用非關系型的數據存儲，相對於鋪天蓋地的關系型資料庫運用，這一概念無疑是一種全新的思維的注入。

分布式系統

分布式系統（distributed system）由多台計算機和通信的軟體組件通過計算機網路連接（本地網路或廣掘散域網）組成。

分布式系統是建立在網路之上的軟體系統。正是因為軟體的特性，所以分布式系統具有高度的內聚性和透明性。

因此，網路和分布式系統之間的區別更多的在於高層軟體（特別是操作系統），而不是硬體。

分布式系統可以應用在不同的平台上如：判飢氏Pc、工作站、區域網和廣域網上等。肢吵

❸ nosql資料庫庫和sql資料庫的區別

一、概念

SQL(StructuredQueryLanguage)資料庫，指關系型資料庫。主要代表：SQLServer，Oracle，MySQL(開源)，PostgreSQL(開源)。

NoSQL（NotOnlySQL）泛指非關系型資料庫。主要代表：MongoDB，Redis，CouchDB。

二、區別

1、存儲方式

SQL數據存在特定結構的表中；而NoSQL則更加靈活和可擴展，存儲方式可以省是JSON文檔、哈希表或者其他方式。SQL通常以資料庫表形式存儲數據。舉個栗子，存個學生借書數據：

4、SQL中的JOIN查詢

SQL中可以使用JOIN表鏈接方式將多個關系數據表中的數據用一條簡單的查詢語句查詢出來。NoSQL暫未提供類似JOIN的查詢方式對多個數據集中的數據做查詢。所以大部分NoSQL使用非規范化的數據存儲方式存儲數據。

5、數據耦合性

SQL中不允許刪除已經被使用的外部數據，例如審核人表中的"熊三"已經被分配給了借閱人熊大，那麼在審核人表中將不允許刪除熊三這條數據，以保證數據完整性。而NoSQL中則沒有這種強耦合的概念，可以隨時刪除任何數據。

6、事務

SQL中如果多張表數據需要同批次被更新，即如果其中一張表更新失敗的話其他表也不能更新成功。這種場景可以通過事務來控制，可以在所有命令完成後再統一提交事務。而NoSQL中沒有事務這個概念，每一個數據集的操作都是原子級的。

7、增刪改查語法

8、查詢性能

在相同水平的系統設計的前提下，因為NoSQL中省略了JOIN查詢的消耗，故理論上性能上是優於SQL的。

❹ NoSQL會取代SQL資料庫嗎

對此，前Google工程師，Milo（本地商店搜索引擎）創始人Ted Dziuba最近發表標題驚人的博客「I Can't Wait for NoSQL to Die」，對NoSQL的適用范圍進行了分析。他認為，
NoSQL也會帶來一連串的新問題，並不會成為主流，無法取代關系型資料庫。
他的理由是：Cassandra等NoSQL資料庫在使用上並不方便，比如，修改column family定義時就需要重啟。而且NoSQL更適合Google那樣的規模，而一般的互聯網公司都不是Google，早早地去考慮Google那樣的規模的可擴展性，純粹是浪費時間，存在巨大的商業風險。
他還透露，即使在Google，AdWords這樣的關鍵產品也是基於MySQL實現的。
他在文中最後表示，NoSQL當然死不了，但是
它最終會被邊緣化，就像Rails被NoSQL邊緣化一樣
Dziuba的文章因為言辭激烈，在社區里引起了強烈反應。
SQL資料庫陣營贊同者大有人在。craigslist工程師、著名的MySQL專家Jeremy Zawodny表示，在讀此文的時候，不時會心一笑。他說，
NoSQL運動只是軟體不斷進化進程中的正常現象
。關系型資料庫也會繼續發展，MySQL社區不斷推出的XtraDB或InnoDB插件, PBXT, Drizzle都是證據。各種技術競爭的結果是，我們獲得了更多解決問題的選擇。
drizzle項目開發者Eric Day也表示，NoSQL有很多值得學習的，但是目前大部分實際項目的最佳選擇還是關系型資料庫。
NoSQL陣營當然不會坐視不理，Cassandra項目組的Eric Evans表示，Dziuba提到Cassandra修改column family定義的問題其實很容易解決。而且，NoSQL並不是要取代MySQL，事實上Twitter仍然在用MySQL。如果關系型資料庫能夠承擔負荷，那就用好了；如果不行，請考慮NoSQL。
而德國知名博客Code Monkeyism則嘲笑Dziuba看起來並沒有用MySQL做過真實項目，因為MySQL如果沒有memcache，基本上無法應付網站項目。他認為，NoSQL將使SQL資料庫邊緣化，而且一個重要理由恰恰是可以節省DBA的開銷。
digg的前任首席架構師現在也在創業的Joe Stump說，自己現在的創業項目就是用NoSQL，而且列舉了一系列問題挑戰SQL陣營。

❺ 什麼是NoSQL資料庫

NoSQL,指的是非關系型的資料庫。
NoSQL 是Not Only SQL 的縮寫,意思是「不僅僅是 SQL」,而不是「不使用 SQL」。
NoSQL 的出現可以解決傳統關系型資料庫所不能解決的問題。

❻ NoSQL 資料庫：何時使用 NoSQL 與 SQL

NoSQL 資料庫因其功能性、易於開發性和可擴展性而廣受認可，它們越來越多地用於大數據和實時 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是一種下一代資料庫管理系統 (DBMS)。NoSQL 資料庫具有靈活的模式，可用於構建具有大量數據和高負載的現代應用程序。

「NoSQL」一詞最初是由 Carlo Strozzi 在 1998 年創造的，盡管自 1960 年代後期以來就已經存在類似的資料庫。然而，NoSQL 的發展始於 2009 年初，並且發展迅速。

在處理大量數據時，任何關系資料庫管理系統 (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有硬體來「擴大」信息系統，這非常昂貴。但是，NoSQL 可以更好地橫向擴展並且更具成本效益。

NoSQL 對於非結構化或非常大的數據對象（例如聊天日誌數據、視頻或圖像）非常有用，這就是為什麼 NoSQL 在微軟、谷歌、亞馬遜、Meta (Facebook) 等互聯網巨頭中特別受歡迎的原因。

一些流行的 NoSQL 資料庫包括：

隨著企業更快地積累更大的數據集，結構化數據和關系模式並不總是適合。有必要使用非結構化數據和大型對象來更好地捕獲這些信息。

傳統的 RDBMS 使用 SQL（結構化查詢語言）語法來存儲和檢索結構化數據，相反，NoSQL 資料庫包含廣泛的功能，可以存儲和檢索結構化、半結構化、非結構化和多態數據。

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 資料庫並列。SQL 和 NoSQL DBMS 之間的一個區別是 JOIN 功能。SQL 資料庫使用 JOIN 子句來組合來自兩個或多個表的行，因為 NoSQL 資料庫本質上不是表格的，所以這個功能並不總是可行或相關的。

但是，一些 NoSQL DBMS 可以執行類似於 JOIN的操作——就像 MongoDB 一樣。這並不意味著不再需要 SQL DBMS，相反，NoSQL 和 SQL 資料庫傾向於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：

許多行業都在採用 NoSQL，取代關系資料庫，從而為某些業務應用程序提供更高的靈活性和可擴展性，下面給出了 NoSQL 資料庫的一些企業用例。

內容管理是一組用於收集、管理、傳遞、檢索和發布任何格式的信息的過程，包括文本、圖像、音頻和視頻。NoSQL 資料庫可以通過其靈活和開放的數據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於 MongoDB 的定製內容管理系統，以更低的成本為他們提供了更大的敏捷性。

大數據是指太大而無法通過傳統處理系統處理的數據集，實時存儲和檢索大數據的系統在分析 歷史 數據的同時使用流處理來攝取新數據，這是一系列非常適合 NoSQL 資料庫的功能。

Zoom使用 DynamoDB（按需模式）使其數據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。

物聯網設備具有連接到互聯網或通信網路的嵌入式軟體和感測器，能夠在無需人工干預的情況下收集和共享數據。隨著數十億台設備生成數不清的數據，IoT NoSQL 資料庫為 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、非統一的數據集。

擁有數十億智能手機用戶，可擴展性正成為在移動設備上提供服務的企業面臨的最大挑戰。具有更靈活數據模型的 NoSQL DBMS 通常是完美的解決方案。

例如，The Weather Channel使用 MongoDB 資料庫每分鍾處理數百萬個請求，同時還處理用戶數據並提供天氣更新。

❼ 什麼是NoSQL資料庫

2. 什麼是NoSQL？
2.1 NoSQL 概述
NoSQL(NoSQL = Not Only SQL )，意即「不僅僅是SQL」，
泛指非關系型的資料庫。隨著互聯網web2.0網站的興起，傳統的關系資料庫在應付web2.0網站，特別是超大規模和高並發的SNS類型的web2.0純動態網站已經顯得力不從心，暴露了很多難以克服的問題，而非關系型的資料庫則由於其本身的特點得到了非常迅速的發展。NoSQL資料庫的產生就是為了解決大規模數據集合多重數據種類帶來的挑戰，尤其是大數據應用難題，包括超大規模數據的存儲。
（例如谷歌或Facebook每天為他們的用戶收集萬億比特的數據）。這些類型的數據存儲不需要固定的模式，無需多餘操作就可以橫向擴展。
2.2 NoSQL代表
MongDB、 Redis、Memcache
3. 關系型資料庫與NoSQL的區別？
3.1 RDBMS
高度組織化結構化數據
結構化查詢語言（SQL）
數據和關系都存儲在單獨的表中。
數據操縱語言，數據定義語言
嚴格的一致性
基礎事務
ACID
關系型資料庫遵循ACID規則
事務在英文中是transaction，和現實世界中的交易很類似，它有如下四個特性：
A (Atomicity) 原子性
原子性很容易理解，也就是說事務里的所有操作要麼全部做完，要麼都不做，事務成功的條件是事務里的所有操作都成功，只要有一個操作失敗，整個事務就失敗，需要回滾。比如銀行轉賬，從A賬戶轉100元至B賬戶，分為兩個步驟：1）從A賬戶取100元；2）存入100元至B賬戶。這兩步要麼一起完成，要麼一起不完成，如果只完成第一步，第二步失敗，錢會莫名其妙少了100元。
C (Consistency) 一致性
一致性也比較容易理解，也就是說資料庫要一直處於一致的狀態，事務的運行不會改變資料庫原本的一致性約束。
I (Isolation) 獨立性
所謂的獨立性是指並發的事務之間不會互相影響，如果一個事務要訪問的數據正在被另外一個事務修改，只要另外一個事務未提交，它所訪問的數據就不受未提交事務的影響。比如現有有個交易是從A賬戶轉100元至B賬戶，在這個交易還未完成的情況下，如果此時B查詢自己的賬戶，是看不到新增加的100元的
D (Durability) 持久性
持久性是指一旦事務提交後，它所做的修改將會永久的保存在資料庫上，即使出現宕機也不會丟失。
3.2 NoSQL
代表著不僅僅是SQL
沒有聲明性查詢語言
沒有預定義的模式
鍵 - 值對存儲，列存儲，文檔存儲，圖形資料庫
最終一致性，而非ACID屬性
非結構化和不可預知的數據
CAP定理
高性能，高可用性和可伸縮性
分布式資料庫中的CAP原理(了解)
CAP定理：
Consistency(一致性), 數據一致更新，所有數據變動都是同步的
Availability(可用性), 好的響應性能
Partition tolerance(分區容錯性) 可靠性
P: 系統中任意信息的丟失或失敗不會影響系統的繼續運作。
定理：任何分布式系統只可同時滿足二點，沒法三者兼顧。
CAP理論的核心是：一個分布式系統不可能同時很好的滿足一致性，可用性和分區容錯性這三個需求，
因此，根據 CAP 原理將 NoSQL 資料庫分成了滿足 CA 原則、滿足 CP 原則和滿足 AP 原則三 大類：
CA - 單點集群，滿足一致性，可用性的系統，通常在可擴展性上不太強大。
CP - 滿足一致性，分區容忍性的系統，通常性能不是特別高。
AP - 滿足可用性，分區容忍性的系統，通常可能對一致性要求低一些。
CAP理論就是說在分布式存儲系統中，最多隻能實現上面的兩點。
而由於當前的網路硬體肯定會出現延遲丟包等問題，所以分區容忍性是我們必須需要實現的。
所以我們只能在一致性和可用性之間進行權衡，沒有NoSQL系統能同時保證這三點。
說明：C：強一致性 A：高可用性 P：分布式容忍性
舉例：
CA：傳統Oracle資料庫
AP：大多數網站架構的選擇
CP：Redis、Mongodb
注意：分布式架構的時候必須做出取捨。
一致性和可用性之間取一個平衡。多餘大多數web應用，其實並不需要強一致性。
因此犧牲C換取P，這是目前分布式資料庫產品的方向。
4. 當下NoSQL的經典應用
當下的應用是 SQL 與 NoSQL 一起使用的。
代表項目：阿里巴巴商品信息的存放。
去 IOE 化。
ps：I 是指 IBM 的小型機，很貴的，好像好幾萬一台；O 是指 Oracle 資料庫，也很貴的，好幾萬呢；M 是指 EMC 的存儲設備，也很貴的。
難點：
數據類型多樣性。
數據源多樣性和變化重構。
數據源改造而服務平台不需要大面積重構。