nosql數據庫的四種類型

一般將NoSQL數據庫分為四大類：鍵值(Key-Value)存儲數據庫、列存儲數據庫、文檔型數據庫和圖形(Graph)數據庫。它們的數據模型、優(yōu)缺點、典型應用場景。

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鍵值(Key-Value)存儲數據庫Key指向Value的鍵值對，通常用hash表來實現查找速度快數據無結構化(通常只被當作字符串或者二進制數據)內容緩存，主要用于處理大量數據的高訪問負載，也用于一些日志系統(tǒng)等。

列存儲數據庫，以列簇式存儲，將同一列數據存在一起查找速度快，可擴展性強，更容易進行分布式擴展功能相對局限分布式的文件系統(tǒng)。

文檔型數據庫，Key-Value對應的鍵值對，Value為結構化數據，數據結構要求不嚴格，表結構可變(不需要像關系型數據庫一樣需預先定義表結構)，查詢性能不高，而且缺乏統(tǒng)一的查詢語法，Web應用。

圖形(Graph)數據庫，圖結構，利用圖結構相關算法(如最短路徑尋址，N度關系查找等)，很多時候需要對整個圖做計算才能得出需要的信息，而且這種結構不太好做分布式的集群方案，社交網絡，推薦系統(tǒng)等。

nosql數據庫庫和sql數據庫的區(qū)別

一、概念

SQL?(Structured?Query?Language)?數據庫，指關系型數據庫。主要代表：SQL?Server，Oracle，MySQL(開源)，PostgreSQL(開源)。

NoSQL（Not?Only?SQL）泛指非關系型數據庫。主要代表：MongoDB，Redis，CouchDB。

二、區(qū)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通常以數據庫表形式存儲數據。舉個栗子，存?zhèn)€學生借書數據：

而NoSQL存儲方式比較靈活，比如使用類JSON文件存儲上表中熊大的借閱數據：

2、表/數據集合的數據的關系

在SQL中，必須定義好表和字段結構后才能添加數據，例如定義表的主鍵(primary?key)，索引(index),觸發(fā)器(trigger),存儲過程(stored?procedure)等。表結構可以在被定義之后更新，但是如果有比較大的結構變更的話就會變得比較復雜。在NoSQL中，數據可以在任何時候任何地方添加，不需要先定義表。例如下面這段代碼會自動創(chuàng)建一個新的"借閱表"數據集合：

NoSQL也可以在數據集中建立索引。以MongoDB為例，會自動在數據集合創(chuàng)建后創(chuàng)建唯一值_id字段，這樣的話就可以在數據集創(chuàng)建后增加索引。

從這點來看，NoSQL可能更加適合初始化數據還不明確或者未定的項目中。

3、外部數據存儲

SQL中如何需要增加外部關聯(lián)數據的話，規(guī)范化做法是在原表中增加一個外鍵，關聯(lián)外部數據表。例如需要在借閱表中增加審核人信息，先建立一個審核人表：

再在原來的借閱人表中增加審核人外鍵：

這樣如果我們需要更新審核人個人信息的時候只需要更新審核人表而不需要對借閱人表做更新。而在NoSQL中除了這種規(guī)范化的外部數據表做法以外，我們還能用如下的非規(guī)范化方式把外部數據直接放到原數據集中，以提高查詢效率。缺點也比較明顯，更新審核人數據的時候將會比較麻煩。

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(guī)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，那么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后再統(tǒng)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(tǒng)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(yōu)于SQL的。

NoSQL如何實現數據的增刪改查？

package basic;

import java.sql.Connection;

import java.sql.DriverManager;

import java.sql.PreparedStatement;

import java.sql.ResultSet;

import java.sql.SQLException;

import java.sql.Statement;

public class JDBC {

public void findAll() {

try {

// 獲得數據庫驅動

//由于長時間不寫，驅動名和URL都忘記了，不知道對不對，你應該知道的，自己改一下的哈

String url = "jdbc:oracle:thin:@localhost:1521:XE";

String userName = "system";

String password = "system";

Class.forName("oracle.jdbc.driver.OracleDriver");

// 創(chuàng)建連接

Connection conn = DriverManager.getConnection(url, userName,

password);

// 新建發(fā)送sql語句的對象

Statement st = conn.createStatement();

// 執(zhí)行sql

String sql = "select * from users";

ResultSet rs = st.executeQuery(sql);

// 處理結果

while(rs.next()){

//這個地方就是給你的封裝類屬性賦值

System.out.println("UserName："+rs.getString(0));

}

// 關閉連接

rs.close();

st.close();

conn.close();

} catch (ClassNotFoundException e) {

// TODO Auto-generated catch block

e.printStackTrace();

} catch (SQLException e) {

// TODO Auto-generated catch block

e.printStackTrace();

}

}

public void delete(){

try {

//步驟還是那六個步驟，前邊的兩步是一樣的

String url = "jdbc:oracle:thin:@localhost:1521:XE";

String userName = "system";

String password = "system";

Class.forName("oracle.jdbc.driver.OracleDriver");

Connection conn = DriverManager.getConnection(url,userName,password);

//這里的發(fā)送sql語句的對象是PreparedStatement,成為預處理sql對象，因為按條件刪除是需要不定值的

String sql = "delete from users where id = ?";

PreparedStatement ps = conn.prepareStatement(sql);

ps.setInt(0, 1);

int row = ps.executeUpdate();

if(row!=0){

System.out.println("刪除成功！");

}

// 關閉連接

rs.close();

st.close();

conn.close();

} catch (ClassNotFoundException e) {

// TODO Auto-generated catch block

e.printStackTrace();

} catch (SQLException e) {

// TODO Auto-generated catch block

e.printStackTrace();

}

}

}

NoSql如何查詢數據，除了可用SQL語言查，是否還可以用其他高級編程語言査?

每種nosql都有自己的語法。跟t-sql類數據庫的方式類似。但。不是用sql語句。而是他自身定義的讀取語句

NoSQL 數據庫：何時使用 NoSQL 與 SQL？

NoSQL 數據庫因其功能性、易于開發(fā)性和可擴展性而廣受認可，它們越來越多地用于大數據和實時 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是一種下一代數據庫管理系統(tǒng) (DBMS)。NoSQL 數據庫具有靈活的模式，可用于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(chuàng)造的，盡管自 1960 年代后期以來就已經存在類似的數據庫。然而，NoSQL 的發(fā)展始于 2009 年初，并且發(fā)展迅速。

在處理大量數據時，任何關系數據庫管理系統(tǒng) (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件來“擴大”信息系統(tǒng)，這非常昂貴。但是，NoSQL 可以更好地橫向擴展并且更具成本效益。

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

一些流行的 NoSQL 數據庫包括：

隨著企業(yè)更快地積累更大的數據集，結構化數據和關系模式并不總是適合。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(tǒng)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 數據庫包含廣泛的功能，可以存儲和檢索結構化、半結構化、非結構化和多態(tài)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 數據庫并列。SQL 和 NoSQL DBMS 之間的一個區(qū)別是 JOIN 功能。SQL 數據庫使用 JOIN 子句來組合來自兩個或多個表的行，因為 NoSQL 數據庫本質上不是表格的，所以這個功能并不總是可行或相關的。

但是，一些 NoSQL DBMS 可以執(zhí)行類似于 JOIN的操作——就像 MongoDB 一樣。這并不意味著不再需要 SQL DBMS，相反，NoSQL 和 SQL 數據庫傾向于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(yè)都在采用 NoSQL，取代關系數據庫，從而為某些業(yè)務應用程序提供更高的靈活性和可擴展性，下面給出了 NoSQL 數據庫的一些企業(yè)用例。

內容管理是一組用于收集、管理、傳遞、檢索和發(fā)布任何格式的信息的過程，包括文本、圖像、音頻和視頻。NoSQL 數據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于 MongoDB 的定制內容管理系統(tǒng)，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(tǒng)處理系統(tǒng)處理的數據集，實時存儲和檢索大數據的系統(tǒng)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 數據庫的功能。

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(lián)網設備具有連接到互聯(lián)網或通信網絡的嵌入式軟件和傳感器，能夠在無需人工干預的情況下收集和共享數據。隨著數十億臺設備生成數不清的數據，IoT NoSQL 數據庫為 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(tài)、非統(tǒng)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(yè)面臨的最大挑戰(zhàn)。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 數據庫每分鐘處理數百萬個請求，同時還處理用戶數據并提供天氣更新。

AWS開源可跨關聯(lián)式與NoSQL數據庫的查詢語言PartiQL

AWS推出了與SQL兼容的查詢語言PartiQL，只要數據庫查詢引擎提供PartiQL支持，使用者就能以PartiQL單一查詢關聯(lián)式數據庫的結構化資料，以及開放資料格式中的巢狀資料或是半結構化資料，甚至還能用來查詢NoSQL或是文件數據庫中無固定結構（Schema-less）的資料。除了AWS自家的數據庫服務，NoSQL數據庫Couchbase Server也承諾將會支持PartiQL。

企業(yè)資料分散在關聯(lián)式數據庫、非關聯(lián)式數據庫以及資料湖泊中。高度結構化的資料，儲存在SQL數據庫或是資料倉儲；無固定結構的資料則由鍵值儲存、圖形數據庫（Graph Database）、分類帳數據庫或是時間序列數據庫等NoSQL數據庫處理；而在資料湖泊中的資料，可能也有部分缺乏結構，或是可能為巢狀或是多值結構。不同的資料類型適用于不同的使用案例，而每種類型的資料，可能都有自己的查詢語言。

不同的資料儲存對應不同的查詢語言，當企業(yè)更換資料格式或是數據庫引擎時，可能還需要跟著改變應用程式和查詢語法，AWS提到，這對于資料的應用，特別是使用資料湖泊的靈活性與效率，有著很大的阻礙。為了統(tǒng)一不同類型數據庫存取方法，AWS發(fā)布了查詢語言PartiQL，這是個與SQL兼容的查詢語言，可以用來查詢以各種格式儲存在各地的資料。

用戶可以使用PartiQL來查詢關聯(lián)式數據庫，像是在Redshift實作交易或是資料分析等應用，或對于Amazon S3資料湖泊的開放資料格式，同樣能使用PartiQL對巢狀資料與半結構化資料例如Amazon Ion格式進行查詢，另外，PartiQL也可用于文件數據庫等NoSQL數據庫，查詢無固定結構的資料。

AWS表示，PartiQL的出現，是為了滿足自家查詢和轉換大量資料的需求，其提供嚴格的SQL兼容性，可與標準SQL混合使用，執(zhí)行連接（Join）、過濾（Filtering）與聚合（Aggregation）操作，并以最小擴充支持巢狀和半結構化資料，讓開發(fā)者以簡單且一致的方法，不需要更改查詢語言，就能查詢各種格式和服務的資料。

PartiQL具格式獨立性與儲存獨立性，PartiQL語法和語義不依賴任何資料格式，無論使用者是要查詢JSON、Parquet、ORC、CSV還是Ion等格式，查詢語句的寫法都相同，PartiQL的查詢在綜合邏輯類型系統(tǒng)上運作，才對應到不同底層的格式。而PartiQL也不相依于特定資料儲存，因此適用于不同的底層資料儲存。

雖然過去針對跨不同類型數據庫查詢的問題，已有不少解決方案，AWS指出，像是Postgres JSON同樣也兼容于SQL，但是卻無法良好地處理JSON巢狀資料；而半結構化查詢語言，雖然能良好處理巢狀資料，但卻無法與SQL語言兼容。AWS提到，PartiQL是第一個能夠完全解決這些問題的查詢語言。

目前AWS已在自家多項服務支持PartiQL，包括Amazon S3 Select、Amazon Glacier Select、Amazon Redshift Spectrum、Amazon QLDB，接下來幾個月將會有更多的AWS服務支持PartiQL，Couchbase也公布將加入支持PartiQL的行列。現在PartiQL以Apache2.0授權許可開源，公開教學、規(guī)范以及參考實作，所有社群都能使用并參與貢獻。

分享題目：nosql數據庫語法,什么是NoSQL數據庫
本文鏈接：http://chinadenli.net/article25/dsespci.html

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