非结构性的数据库系统有哪些?

说实话，当我第一次接触NoSQL这个概念时，我很困惑。
高性能，说白了，就是处理有数千个类似查询的情况。
记得我做电商项目的时候，一次大促销，传统的关系型数据库崩溃了，我不得不暂时改用Redis缓存，否则用户连商品详情都看不到。

HugeStorage更直观，就像“我的数据太大了，连Excel都处理不了”。
例如，Facebook存储用户更新，或者淘宝存储大量产品评论。
传统数据库分表无法存储此类数据。
它必须使用像 HBase 这样的列存储才能查看它。
有趣的是，早期许多公司都坚持使用开源解决方案，并没有现成的商业产品。

高可扩展性和高可用性经常被一起提及。
我之前曾在一家初创公司工作过。
在云采用的早期，如果数据库宕机，所有数据库都会宕机，这给我们夜班工程师带来了很大的压力。
后来改用Cassandra，分布式架构确实搭建起来了，但是修复它是一个技术活，而且不是丢掉数据库就万事大吉了。
我记得有一天晚上，由于节点之间的网络丢包，花了两个小时才恢复服务。

当我做舆情分析时，我对非结构化数据很着迷。
用户在社交媒体上发布的随机想法有不同的形式，需要实时分析他们的情绪倾向。
当时，我们使用 Elasticsearch 进行全文搜索，并与机器学习模型合作。
虽然结果有时好有时坏，但至少能满足很多需求。
说实话，我自己从来没有做过这个技术，我指导过的实习生都用过它。
我记得数据每天都要处理几亿条记录，但我要问一下具体的准确性。

NoSQL=NotOnlySQL这句话在早期确实是很有争议的。
我们团队早期做项目的时候，甲方总是能接触到SQL他问是否同意我们的观点，这让我们很尴尬。
后来我发现，很多时候，用户要么不理解，要么传统的DBA思维方式太难了。
现在回想起来，2 009 年确实是技术的分水岭。
正是在那时，许多互联网公司开始广泛使用NoSQL。
技术没有绝对的好坏，要看具体情况。
传统数据库在事务一致性方面还是很擅长的，但是在海量数据和高并行性方面，NoSQL有其优势。
现在我教新人的时候总是要求他们先了解关系型数据库原理，然后再看NoSQL，否则很容易混淆。

SQL实战新手入门：前言

2 02 2 年到了北京，感觉信息太多了。
电视、互联网、邮箱里的广告都包含信息，所以人们会有点困惑。
后来我们发现信息量越来越大，但质量似乎在下降。
过去我看书、期刊、杂志，现在报纸、网页、博客，后来我看推特。
数据量呈指数级增长。
根据埃里克·施密特的说法；两天产生的数据量几乎是EB，这比人类到2 02 0年产生的数据量还要多。

数据以电子方式存储，有自己的规则。
了解数据；学习一些关系数据库理论并使用SQL来处理数据。
关系数据库和 SQL 正在迅速发展，但对于初学者来说可能并不直观。
本书教你如何理解SQL，包括它的功能和局限性。

这本书适合哪些人？计算机程序员；商务人士 对 SQL 感兴趣的人。
如果您已经有一些数据库经验，您可以跳过前两章。
简介： 本书强调SQL标准的使用以及不同数据库之间的差异。
IBM DB2 ；甲骨文微软SQL服务器； MySQL PostgreSQL Microsoft Access； OpenOffice 基础使用了很多示例，例如结构上，我们从整体概念开始，通过重建数据库逐步深入。

第一章介绍SQL最基本的概念和关系理论。
第 2 章更深入地讨论数据结构。
第 3 章介绍数据库设计和规范化以及 SQL 工具。
第 4 章讨论 SQL 的聚合特性和过程扩展。
第 5 章讨论汇总数据。
第 6 章讨论子查询，这是本书的重点。
讨论如何使用 JOIN 来替换子查询。

第 7 章讨论组合多个表中的数据。
第8 章讨论进一步SQL学习的方向。
第 9 章讨论性能优化。
第 1 0 章讨论并发数据访问。
第1 1 章是半结构化的；讨论非结构化和二进制数据处理。
第1 2 章，柱状数据库； NoSQL 讨论数据库的最新发展，例如对象数据库等。

数据库的附件；使用工具；学习软件开发等知识，学习本书，下载数据库软件安装最好。
支持网站和代码可以从 wrox 或 agilitator 下载。
勘误表可以在 wrox 网站上找到。
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