NoSQL 數據庫：何時使用 NoSQL 與 SQL？

NoSQL 數據庫因其功能性、易于開發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。

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NoSQL是一種下一代數據庫管理系統 (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 的發展始于 2009 年初，并且發展迅速。

在處理大量數據時，任何關系數據庫管理系統 (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件來“擴大”信息系統，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：

許多行業都在采用 NoSQL，取代關系數據庫，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 數據庫的一些企業用例。

內容管理是一組用于收集、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 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，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 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、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 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。

常用嵌入式數據庫有哪些

嵌入式數據庫還是有很多的，這里舉幾個吧：

1.Berkeley DB常用嵌入式數據庫有哪些

Berkeley

DB(BDB)是一個高效的嵌入式數據庫編程庫，C語言、C++、Java、Perl、Python、Tcl以及其他很多語言都有其對應的API。

Berkeley DB可以保存任意類型的鍵/值對(Key/Value Pair)，而且可以為一個鍵保存多個數據。Berkeley

DB支持讓數千的并發線程同時操作數據庫，支持最大256TB的數據，廣泛用于各種操作系統，其中包括大多數類Unix操作系統、Windows操作系統

以及實時操作系統。

2.Couchbase Lite

Couchbase Lite

是一個為滿足在線和離線的移動應用所開發的超輕量的，可靠的，并且安全的JSON數據庫。即使在最不確定的網絡條件下，亦可以給您的移動應用提供富有成效

的和可靠的信譽。除此之外，’同步門戶’功能亦可以提供協作， 社交互動或者是用戶的更新。

3.LevelDB

LevelDB是Google開源出的一個Key/Value存儲引擎，它采用C++編寫的，支持高并發訪問和寫入，特別適合對于高寫入業務環境。

4. SQLite

SQLite 是一個開源的嵌入式關系數據庫，實現自包容、零配置、支持事務的SQL數據庫引擎。

其特點是高度便攜、使用方便、結構緊湊、高效、可靠。 與其他數據庫管理系統不同，SQLite 的安裝和運行非常簡單，在大多數情況下 -

只要確保SQLite的二進制文件存在即可開始創建、連接和使用數據庫。

5.UnQLite

UnQLite是，由Symisc

Systems公司出品的一個嵌入式C語言軟件庫，它實現了一個自包含、無服務器、零配置、事務化的NoSQL數據庫引擎。UnQLite是一個文檔存儲

數據庫，類似于MongoDB、Redis、CouchDB等。同時，也是一個標準的Key/Value存儲，與BerkeleyDB和LevelDB等

類似。

NoSQL自動生成上千萬的數據可以有哪些方法

1. CouchDB

所用語言： Erlang

特點：DB一致性，易于使用

使用許可： Apache

協議： HTTP/REST

雙向數據復制，

持續進行或臨時處理，

處理時帶沖突檢查，

因此，采用的是master-master復制（見編注2）

MVCC – 寫操作不阻塞讀操作

可保存文件之前的版本

Crash-only（可靠的）設計

需要不時地進行數據壓縮

視圖：嵌入式 映射/減少

格式化視圖：列表顯示

支持進行服務器端文檔驗證

支持認證

根據變化實時更新

支持附件處理

因此， CouchApps（獨立的 js應用程序）

需要 jQuery程序庫

最佳應用場景：適用于數據變化較少，執行預定義查詢，進行數據統計的應用程序。適用于需要提供數據版本支持的應用程序。

例如： CRM、CMS系統。 master-master復制對于多站點部署是非常有用的。

（編注2：master-master復制：是一種數據庫同步方法，允許數據在一組計算機之間共享數據，并且可以通過小組中任意成員在組內進行數據更新。）

2. Redis

所用語言：C/C++

特點：運行異常快

使用許可： BSD

協議：類 Telnet

有硬盤存儲支持的內存數據庫，

但自2.0版本以后可以將數據交換到硬盤（注意， 2.4以后版本不支持該特性！）

Master-slave復制（見編注3）

雖然采用簡單數據或以鍵值索引的哈希表，但也支持復雜操作，例如 ZREVRANGEBYSCORE。

INCR co （適合計算極限值或統計數據）

支持 sets（同時也支持 union/diff/inter）

支持列表（同時也支持隊列；阻塞式 pop操作）

支持哈希表（帶有多個域的對象）

支持排序 sets（高得分表，適用于范圍查詢）

Redis支持事務

支持將數據設置成過期數據（類似快速緩沖區設計）

Pub/Sub允許用戶實現消息機制

最佳應用場景：適用于數據變化快且數據庫大小可遇見（適合內存容量）的應用程序。

例如：股票價格、數據分析、實時數據搜集、實時通訊。

（編注3：Master-slave復制：如果同一時刻只有一臺服務器處理所有的復制請求，這被稱為

Master-slave復制，通常應用在需要提供高可用性的服務器集群。）

3. MongoDB

所用語言：C++

特點：保留了SQL一些友好的特性（查詢，索引）。

使用許可： AGPL（發起者： Apache）

協議： Custom, binary（ BSON）

Master/slave復制（支持自動錯誤恢復，使用 sets 復制）

內建分片機制

支持 javascript表達式查詢

可在服務器端執行任意的 javascript函數

update-in-place支持比CouchDB更好

在數據存儲時采用內存到文件映射

對性能的關注超過對功能的要求

建議最好打開日志功能（參數 –journal）

在32位操作系統上，數據庫大小限制在約2.5Gb

空數據庫大約占 192Mb

采用 GridFS存儲大數據或元數據（不是真正的文件系統）

最佳應用場景：適用于需要動態查詢支持；需要使用索引而不是 map/reduce功能；需要對大數據庫有性能要求；需要使用

CouchDB但因為數據改變太頻繁而占滿內存的應用程序。

例如：你本打算采用 MySQL或 PostgreSQL，但因為它們本身自帶的預定義欄讓你望而卻步。

4. Riak

所用語言：Erlang和C，以及一些Javascript

特點：具備容錯能力

使用許可： Apache

協議： HTTP/REST或者 custom binary

可調節的分發及復制(N, R, W)

用 JavaScript or Erlang在操作前或操作后進行驗證和安全支持。

使用JavaScript或Erlang進行 Map/reduce

連接及連接遍歷：可作為圖形數據庫使用

索引：輸入元數據進行搜索（1.0版本即將支持）

大數據對象支持（ Luwak）

提供“開源”和“企業”兩個版本

全文本搜索，索引，通過 Riak搜索服務器查詢（ beta版）

支持Masterless多站點復制及商業許可的 SNMP監控

最佳應用場景：適用于想使用類似 Cassandra（類似Dynamo）數據庫但無法處理

bloat及復雜性的情況。適用于你打算做多站點復制，但又需要對單個站點的擴展性，可用性及出錯處理有要求的情況。

例如：銷售數據搜集，工廠控制系統；對宕機時間有嚴格要求；可以作為易于更新的 web服務器使用。

5. Membase

所用語言： Erlang和C

特點：兼容 Memcache，但同時兼具持久化和支持集群

使用許可： Apache 2.0

協議：分布式緩存及擴展

非常快速（200k+/秒），通過鍵值索引數據

可持久化存儲到硬盤

所有節點都是唯一的（ master-master復制）

在內存中同樣支持類似分布式緩存的緩存單元

寫數據時通過去除重復數據來減少 IO

提供非常好的集群管理 web界面

更新軟件時軟無需停止數據庫服務

支持連接池和多路復用的連接代理

最佳應用場景：適用于需要低延遲數據訪問，高并發支持以及高可用性的應用程序

例如：低延遲數據訪問比如以廣告為目標的應用，高并發的 web 應用比如網絡游戲（例如 Zynga）

6. Neo4j

所用語言： Java

特點：基于關系的圖形數據庫

使用許可： GPL，其中一些特性使用 AGPL/商業許可

協議： HTTP/REST（或嵌入在 Java中）

可獨立使用或嵌入到 Java應用程序

圖形的節點和邊都可以帶有元數據

很好的自帶web管理功能

使用多種算法支持路徑搜索

使用鍵值和關系進行索引

為讀操作進行優化

支持事務（用 Java api）

使用 Gremlin圖形遍歷語言

支持 Groovy腳本

支持在線備份，高級監控及高可靠性支持使用 AGPL/商業許可

最佳應用場景：適用于圖形一類數據。這是 Neo4j與其他nosql數據庫的最顯著區別

例如：社會關系，公共交通網絡，地圖及網絡拓譜

7. Cassandra

所用語言： Java

特點：對大型表格和 Dynamo支持得最好

使用許可： Apache

協議： Custom, binary (節約型)

可調節的分發及復制(N, R, W)

支持以某個范圍的鍵值通過列查詢

類似大表格的功能：列，某個特性的列集合

寫操作比讀操作更快

基于 Apache分布式平臺盡可能地 Map/reduce

我承認對 Cassandra有偏見，一部分是因為它本身的臃腫和復雜性，也因為 Java的問題（配置，出現異常，等等）

最佳應用場景：當使用寫操作多過讀操作（記錄日志）如果每個系統組建都必須用 Java編寫（沒有人因為選用

Apache的軟件被解雇）

例如：銀行業，金融業（雖然對于金融交易不是必須的，但這些產業對數據庫的要求會比它們更大）寫比讀更快，所以一個自然的特性就是實時數據分析

8. HBase

（配合 ghshephard使用）

所用語言： Java

特點：支持數十億行X上百萬列

使用許可： Apache

協議：HTTP/REST （支持 Thrift，見編注4）

在 BigTable之后建模

采用分布式架構 Map/reduce

對實時查詢進行優化

高性能 Thrift網關

通過在server端掃描及過濾實現對查詢操作預判

支持 XML, Protobuf, 和binary的HTTP

Cascading, hive, and pig source and sink modules

基于 Jruby（ JIRB）的shell

對配置改變和較小的升級都會重新回滾

不會出現單點故障

堪比MySQL的隨機訪問性能

最佳應用場景：適用于偏好BigTable:)并且需要對大數據進行隨機、實時訪問的場合。

例如： Facebook消息數據庫（更多通用的用例即將出現）

編注4：Thrift

是一種接口定義語言，為多種其他語言提供定義和創建服務，由Facebook開發并開源。

當然，所有的系統都不只具有上面列出的這些特性。這里我僅僅根據自己的觀點列出一些我認為的重要特性。與此同時，技術進步是飛速的，所以上述的內容肯定需要不斷更新。我會盡我所能地更新這個列表。

有沒有嵌入式NoSQL，像sqlite那么小巧的

常用的嵌入式數據庫：

Progress

SQLite

Empress（商業數據庫）

eXtremeDB

Firebird嵌入服務器版

mSQL

你可以選擇合適的數據庫移植使用。

數據庫的類型都有哪些?

數據庫有兩種類型，分別是關系型數據庫與非關系型數據庫。

數據庫，簡而言之可視為電子化的文件柜——存儲電子文件的處所，用戶可以對文件中的數據進行新增、截取、更新、刪除等操作。

關系型數據庫主要有：

Oracle、DB2、Microsoft SQL Server、Microsoft Access、MySQL等等。

非關系型數據庫主要有：

NoSql、Cloudant、MongoDb、redis、HBase等等。

擴展資料：

非關系型數據庫的優勢：

1、性能高：NOSQL是基于鍵值對的，可以想象成表中的主鍵和值的對應關系，而且不需要經過SQL層的解析，所以性能非常高。

2、可擴展性好：同樣也是因為基于鍵值對，數據之間沒有耦合性，所以非常容易水平擴展。

關系型數據庫的優勢：

1、可以復雜查詢：可以用SQL語句方便的在一個表以及多個表之間做非常復雜的數據查詢。

2、事務支持良好：使得對于安全性能很高的數據訪問要求得以實現。

參考資料來源：百度百科-數據庫

本文名稱：nosql嵌入式,嵌入式 nosql
瀏覽路徑：http://vcdvsql.cn/article24/dsdjdje.html

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