NoSQL 数据库：何时使用 NoSQL 与 SQL？

NOSQL数据库的功能，易于开发和可伸缩性被广泛认可，并迅速用于大数据和真实的Web应用程序。
在本文中，我们在使用NOSQL和SQL以及通过示例使用的情况下讨论NOSQL。
NOSQL是下一代数据库管理系统（DBMS）。
NOSQL数据库包含灵活的方案，可用于制造具有大量数据和高负载的现代应用程序。
“ NOSQL”一词最初是由Carlostrozi在1 9 9 8 年创造的，尽管从1 9 6 0年代后期就存在类似的数据库。
但是，NOSQL的发展始于2 009 年初，并迅速增长。
处理大量数据时，任何关系数据库管理系统（RDBMS）的响应时间都会减慢。
为了解决此问题，我们可以通过升级现有硬件来“扩展”信息系统，这非常昂贵。
但是，NOSQL可以得分更好，并且更具成本效益。
NOSQL对于不必要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Microsoft，Google，Google，Amazon，Meta（Facebook）等Internet退伍军人中特别受欢迎的原因。
一些流行的NOSQL数据库包括：结构化数据和关系模式并不总是合适的，因为企业会更快地积累大数据集。
为了更好地捕获此信息，有必要使用不必要的数据和大型项目。
传统的RDBMS使用SQL（结构化查询语言）语法存储和恢复结构化数据是。
相反，NOSQL数据库包含可以存储和检索结构化的，半组成，武器和多态性数据的各种功能。
有时，NOSQL也被称为“ SQL”，强调它可以支持SQL之类的语言或与SQL数据库并肩。
SQL和NOSQLDBMS之间存在差异连接功能。
SQL数据库使用连接的子句将两个或多个表的行组合在一起，因为NOSQL数据库在本质上并非列表，因此此功能并非总是可能或相关的。
但是，有些人可以做类似的事情以加入nosqldbmss。
这并不意味着不再需要SQLDBMS，而是NOSQL和SQL数据库以不同的方式解决了类似的问题。
通常，在以下情况下，NOSQL对SQL更适合SQL：许多行业正在采用NOSQL，而不是关系数据库，为某些业务应用程序提供了更多的灵活性和头皮。
下面给出了一些用于NOSQL数据库的企业用例。
材料管理是一组用于收集，管理，获取和发布任何格式信息的过程，包括课程，图片，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，福布斯在几个月内创建了基于MongoDB的定制材料管理系统，以低成本为其提供了最大的敏捷性。
大数据指的是一个数据集传统处理要大得多，可以通过系统处理。
在分析历史数据时，实时存储和反叛大数据的系统使用流处理吞咽新数据。
这是一系列非常适合NOSQL数据库的任务。
Zoom使用DynamoDB（ON -DEMAND模式），即使在Kovid -1 9 流行病的早期，也可以在不执行问题的情况下得分得分。
IoT设备具有连接到Internet或通信网络的软件和传感器，该软件和传感器可以在无人干预的情况下收集和共享。
由于数十亿个设备生成了无数数据，因此IotNOSQL数据库IoT为服务提供商提供了可扩展性和更灵活的体系结构。
FreshB是一项服务，可以将其大型，动态的非人类形式数据集从MySQL转换为Mongob，以更好地处理。
对于数十亿个智能手机用户，对于在移动设备上提供服务的企业来说，可扩展性正成为最大的挑战。
具有更灵活的数据模型的NOSQLDBM通常是正确的解决方案。
例如，WeatherChannel使用MongoDB数据库每分钟处理数百万请求，而用户处理数据并提供天气更新。

内含面试|一文搞懂HBase的基本原理

本文深入分析了HBASE的基本原理，以下是主要内容的概述：HBASE基于Google Bigtable。
它是一个分布式，面向列，高性能，可扩展的数据库，旨在存储非结构化和半结构化的稀疏数据。
它使用MapReduce模型来处理数据，以及对GFS作为存储系统的基本支持，并通过Chubby协作服务进行管理。
Bigtable和HBASE比较表列出了两者之间的关键差异，包括数据存储，数据处理，协作服务等。
本文深入解释了CAP理论，指出分布式系统只能在一致性，可用性和分区容忍度上同时符合两个点，这是NOSQL Design的原理。
接下来，本文解释了NOSQL兴起的原因，主要是为了应对Web2 .0和大数据时代的挑战。
关系数据库很难满足大量非结构化数据的需求。
HBASE功能包括支持最终一致性，自动数据分割和分发，本地或HDF作为文件系统，对MAPREDUCE处理的支持，提供Java API和查询优化工具。
用法方案需要考虑数据量，关系数据库特征，硬件配置和数据分析要求。
HBASE适用于大规模数据存储，但并非所有场景都是合适的。
本文解释了HBASE表结构的概念模型，例如Rowkey，Column Family，Timestamp等，以及物理存储模型，强调存储效率和查询优化。
总体HBASE体系结构包括主服务器和eNigionServer服务器。
主负责协调诸如表构建和删除之类的操作，而RegionServer是数据存储的核心。
内部详细信息显示，区域服务器可以存储多个区域，每个区域都包含关键组件，例如商店，Memstore，WAL和数据持久过程。
在HBASE的旧版本和新版本中，区域定位机制不同。
旧版本采用三层查询，而新版本则优化为第二级地址。
客户端API用法介绍了数据读取过程中的组件，例如Memstore，BlockCache和Caching策略的作用。
本文最终总结了HBASE的高性能读取和写作原理，即LSM树结构的分类和数据分类机制以及商店和列家族之间的关系。
本文强调了HBASE的适用场景和局限性，并提供了共同令人困惑的知识点的解释，例如Memstore，BlockCache，数据删除机制等。
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