nosqlsql區(qū)別,NoSQL是一種

nosql為什么比sql快

因為索引多。同一條個數據，NOSQL占用空間是一般SQL數據庫的3-5倍。

在寧津等地區(qū)，都構建了全面的區(qū)域性戰(zhàn)略布局，加強發(fā)展的系統(tǒng)性、市場前瞻性、產品創(chuàng)新能力，以專注、極致的服務理念，為客戶提供成都做網站、網站建設、外貿營銷網站建設網站設計制作按需搭建網站,公司網站建設,企業(yè)網站建設,高端網站設計,全網營銷推廣,外貿網站制作,寧津網站建設費用合理。

你可以理解成NOSQL默認開啟全字段索引和全文索引什么的。

其實在十萬級以下的數據，只要SQL建好索引的情況并不比NOSQL慢。NOSQL主要是用于千萬上億級的時候。

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。

物聯網設備具有連接到互聯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。

SQL 和 NoSQL 的區(qū)別

簡單說來：sql是關系型數據庫的結構化查詢語言，而nosql，一般代指菲關系型數據庫，sql語句就不能用來，不過有些有l(wèi)eisql的查詢語言，且nosql數據庫沒有統(tǒng)一的查詢語言。

newsql和nosql的區(qū)別和聯系

在大數據時代，“多種架構支持多類應用”成為數據庫行業(yè)應對大數據的基本思路，數據庫行業(yè)出現互為補充的三大陣營，適用于事務處理應用的OldSQL、適用于數據分析應用的NewSQL和適用于互聯網應用的NoSQL。但在一些復雜的應用場景中，單一數據庫架構都不能完全滿足應用場景對海量結構化和非結構化數據的存儲管理、復雜分析、關聯查詢、實時性處理和控制建設成本等多方面的需要，因此不同架構數據庫混合部署應用成為滿足復雜應用的必然選擇。不同架構數據庫混合使用的模式可以概括為：OldSQL+NewSQL、OldSQL+NoSQL、NewSQL+NoSQL三種主要模式。下面通過三個案例對不同架構數據庫的混合應用部署進行介紹。

OldSQL+NewSQL 在數據中心類應用中混合部署

采用OldSQL+NewSQL模式構建數據中心，在充分發(fā)揮OldSQL數據庫的事務處理能力的同時，借助NewSQL在實時性、復雜分析、即席查詢等方面的獨特優(yōu)勢，以及面對海量數據時較強的擴展能力，滿足數據中心對當前“熱”數據事務型處理和海量歷史“冷”數據分析兩方面的需求。OldSQL+NewSQL模式在數據中心類應用中的互補作用體現在，OldSQL彌補了NewSQL不適合事務處理的不足，NewSQL彌補了OldSQL在海量數據存儲能力和處理性能方面的缺陷。

商業(yè)銀行數據中心采用OldSQL+NewSQL混合部署方式搭建，OldSQL數據庫滿足各業(yè)務系統(tǒng)數據的歸檔備份和事務型應用，NewSQL MPP數據庫集群對即席查詢、多維分析等應用提供高性能支持，并且通過MPP集群架構實現應對海量數據存儲的擴展能力。

商業(yè)銀行數據中心存儲架構

與傳統(tǒng)的OldSQL模式相比，商業(yè)銀行數據中心采用OldSQL+NewSQL混合搭建模式，數據加載性能提升3倍以上，即席查詢和統(tǒng)計分析性能提升6倍以上。NewSQL MPP的高可擴展性能夠應對新的業(yè)務需求，可隨著數據量的增長采用集群方式構建存儲容量更大的數據中心。

OldSQL+NoSQL 在互聯網大數據應用中混合部署

在互聯網大數據應用中采用OldSQL+NoSQL混合模式，能夠很好的解決互聯網大數據應用對海量結構化和非結構化數據進行存儲和快速處理的需求。在諸如大型電子商務平臺、大型SNS平臺等互聯網大數據應用場景中，OldSQL在應用中負責高價值密度結構化數據的存儲和事務型處理，NoSQL在應用中負責存儲和處理海量非結構化的數據和低價值密度結構化數據。OldSQL+NoSQL模式在互聯網大數據應用中的互補作用體現在，OldSQL彌補了NoSQL在ACID特性和復雜關聯運算方面的不足，NoSQL彌補了OldSQL在海量數據存儲和非結構化數據處理方面的缺陷。

數據魔方是淘寶網的一款數據產品，主要提供行業(yè)數據分析、店鋪數據分析。淘寶數據產品在存儲層采用OldSQL+NoSQL混合模式，由基于MySQL的分布式關系型數據庫集群MyFOX和基于HBase的NoSQL存儲集群Prom組成。由于OldSQL強大的語義和關系表達能力，在應用中仍然占據著重要地位，目前存儲在MyFOX中的統(tǒng)計結果數據已經達到10TB，占據著數據魔方總數據量的95%以上。另一方面，NoSQL作為SQL的有益補充，解決了OldSQL數據庫無法解決的全屬性選擇器等問題。

淘寶海量數據產品技術架構

基于OldSQL+NoSQL混合架構的特點，數據魔方目前已經能夠提供壓縮前80TB的數據存儲空間，支持每天4000萬的查詢請求，平均響應時間在28毫秒，足以滿足未來一段時間內的業(yè)務增長需求。

NewSQL+NoSQL 在行業(yè)大數據應用中混合部署

行業(yè)大數據與互聯網大數據的區(qū)別在于行業(yè)大數據的價值密度更高，并且對結構化數據的實時處理、復雜的多表關聯分析、即席查詢、數據強一致性等都比互聯網大數據有更高的要求。行業(yè)大數據應用場景主要是分析類應用，如：電信、金融、政務、能源等行業(yè)的決策輔助、預測預警、統(tǒng)計分析、經營分析等。

在行業(yè)大數據應用中采用NewSQL+NoSQL混合模式，充分利用NewSQL在結構化數據分析處理方面的優(yōu)勢，以及NoSQL在非結構數據處理方面的優(yōu)勢，實現NewSQL與NoSQL的功能互補，解決行業(yè)大數據應用對高價值結構化數據的實時處理、復雜的多表關聯分析、即席查詢、數據強一致性等要求，以及對海量非結構化數據存儲和精確查詢的要求。在應用中，NewSQL承擔高價值密度結構化數據的存儲和分析處理工作，NoSQL承擔存儲和處理海量非結構化數據和不需要關聯分析、Ad-hoc查詢較少的低價值密度結構化數據的工作。

當前電信運營商在集中化BI系統(tǒng)建設過程中面臨著數據規(guī)模大、數據處理類型多等問題，并且需要應對大量的固定應用，以及占統(tǒng)計總數80%以上的突發(fā)性臨時統(tǒng)計(ad-hoc)需求。在集中化BI系統(tǒng)的建設中采用NewSQL+NoSQL混搭的模式，充分利用NewSQL在復雜分析、即席查詢等方面處理性能的優(yōu)勢，及NoSQL在非結構化數據處理和海量數據存儲方面的優(yōu)勢，實現高效低成本。

集中化BI系統(tǒng)數據存儲架構

集中化BI系統(tǒng)按照數據類型和處理方式的不同，將結構化數據和非結構化數據分別存儲在不同的系統(tǒng)中：非結構化數據在Hadoop平臺上存儲與處理;結構化、不需要關聯分析、Ad-hoc查詢較少的數據保存在NoSQL數據庫或Hadoop平臺;結構化、需要關聯分析或經常ad-hoc查詢的數據，保存在NewSQL MPP數據庫中，短期高價值數據放在高性能平臺，中長期放在低成本產品中。

結語

當前信息化應用的多樣性、復雜性，以及三種數據庫架構各自所具有的優(yōu)勢和局限性，造成任何一種架構的數據庫都不能完全滿足應用需求，因此不同架構數據庫混合使用，從而彌補其他架構的不足成為必然選擇。根據應用場景采用不同架構數據庫進行組合搭配，充分發(fā)揮每種架構數據庫的特點和優(yōu)勢，并且與其他架構數據庫形成互補，完全涵蓋應用需求，保證數據資源的最優(yōu)化利用，將成為未來一段時期內信息化應用主要采用的解決方式。

目前在國內市場上，OldSQL主要為Oracle、IBM等國外數據庫廠商所壟斷，達夢、金倉等國產廠商仍處于追趕狀態(tài);南大通用憑借國產新型數據庫GBase 8a異軍突起，與EMC的Greenplum和HP的Vertica躋身NewSQL市場三強;NoSQL方面用戶則大多采用Hadoop開源方案。

nosql和傳統(tǒng)的數據庫有什么區(qū)別

NoSQL與關系型數據庫設計理念比較

關系型數據庫中的表都是存儲一些格式化的數據結構，每個元組字段的組成都一樣，即使不是每個元組都需要所有的字段，但數據庫會為每個元組分配所有的字段，這樣的結構可以便于表與表之間進行連接等操作，但從另一個角度來說它也是關系型數據庫性能瓶頸的一個因素。而非關系型數據庫以鍵值對存儲，它的結構不固定，每一個元組可以有不一樣的字段，每個元組可以根據需要增加一些自己的鍵值對，這樣就不會局限于固定的結構，可以減少一些時間和空間的開銷。

特點：

它們可以處理超大量的數據。

它們運行在便宜的PC服務器集群上。

它們擊碎了性能瓶頸。

沒有過多的操作。

Bootstrap支持

缺點：

但是一些人承認，沒有正式的官方支持，萬一出了差錯會是可怕的，至少很多管理人員是這樣看。

此外，nosql并未形成一定標準，各種產品層出不窮，內部混亂，各種項目還需時間來檢驗

NoSQL和MySQL的區(qū)別大嗎？

即非關系型數據庫和關系型數據庫。

MySQL的優(yōu)點：事務處理—保持數據的一致性；由于以標準化為前提，數據更新的開銷很小（相同的字段基本上只有一處）；可以進行Join等復雜查詢

NoSQL的優(yōu)點：首先它是基于內存的，也就是數據放在內存中，而不是像數據庫那樣把數據放在磁盤上，而內存的讀取速度是磁盤讀取速度的幾十倍到上百倍，所以NoSQL工具的速度遠比數據庫讀取速度要快得多，滿足了高響應的要求。即使NoSQL將數據放在磁盤中，它也是一種半結構化的數據格式，讀取到解析的復雜度遠比MySQL要簡單，這是因為MySQL存儲的是經過結構化、多范式等有復雜規(guī)則的數據，還原為內存結構的速度較慢。NoSQL在很大程度上滿足了高并發(fā)、快速讀/和響應的要求，所以它也是Java互聯網系統(tǒng)的利器。

簡單的擴展：典型例子是Cassandra，由于其架構是類似于經典的P2P，所以能通過輕松地添加新的節(jié)點來擴展這個集群;

低廉的成本：這是大多數分布式數據庫共有的特點，因為主要都是開源軟件，沒有昂貴的License成本;

NoSQL的缺點：大多數NoSQL數據庫都不支持事務，也不像 SQL Server和Oracle那樣能提供各種附加功能，比如BI和報表等; 不提供對SQL的支持

那么該如何選擇？

如果規(guī)模和性能比24小時的數據一致性更重要，那NoSQL是一個理想的選擇（NoSQL依賴于BASE模型——基本可用、軟狀態(tài)、最終一致性）。

但如果要保證到“始終一致”，尤其是對于機密信息和財務信息，那么MySQL很可能是最優(yōu)的選擇（MySQL依賴于ACID模型——原子性、一致性、獨立性和耐久性）。

如果關系數據庫在你的應用場景中，完全能夠很好的工作，而你又是非常善于使用和維護關系數據庫的，那么我覺得你完全沒有必要遷移到NoSQL上面，除非你是個喜歡折騰的人。如果你是在金融，電信等以數據為王的關鍵領域，目前使用的是Oracle數據庫來提供高可靠性的，除非遇到特別大的瓶頸，不然也別貿然嘗試NoSQL。

然而，在WEB2.0的網站中，關系數據庫大部分都出現了瓶頸。在磁盤IO、數據庫可擴展上都花費了開發(fā)人員相當多的精力來優(yōu)化，比如做分表分庫（database sharding）、主從復制、異構復制等等，然而，這些工作需要的技術能力越來越高，也越來越具有挑戰(zhàn)性。如果你正在經歷這些場合，那么我覺得你應該嘗試一下NoSQL了。

具體問題具體分析

MySQL體積小、速度快、成本低、結構穩(wěn)定、便于查詢，可以保證數據的一致性，但缺乏靈活性。

NoSQL高性能、高擴展、高可用，不用局限于固定的結構，減少了時間和空間上的開銷，卻又很難保證數據一致性。

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原文鏈接：

新聞標題：nosqlsql區(qū)別,NoSQL是一種
轉載來于：http://chinadenli.net/article3/dsgeiis.html

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