NoSQL是一个数据库管理系统，用于处理复杂的工作大数据．与SQL不同，NoSQL不以关系格式存储数据。
NoSQL不是标准化的。NoSQL的每个实现都提供了自己的解决方案来处理大型异构数据集。甚至NoSQL这个名字也不是标准化的，各方都声称它代表非关系SQL、非SQL或不仅仅是SQL。
SQL和NoSQL的区别是什么?
SQL和NoSQL是针对不同问题的解决方案。SQL通过将结构化数据存储在规范化表系统中来处理结构化数据，这些表通过关系连接起来。模式定义表，每个单元格保存一个值，通常是简单的数据类型，如字符串或整数。
NoSQL可以处理所有数据，无论是结构化的，半结构化的，非结构化，或多态。表和关系更加灵活，具有适应数据的动态模式。数据存储格式多种多样，包括键值对或JSON文档。
像SQL这样的关系数据库坚持ACID原则:原子性、一致性、隔离性、持久性。NoSQL使用BASE原则:
- 主要提供:数据的版本在任何时候都是可用的。
- 软状态:即使没有任何输入，数据库的状态也可以改变。
- 最终一致性:随着时间的推移，数据库趋于一致性。
主要的SQL与NoSQL的区别是:
- 模式: SQL是写时模式，NoSQL更灵活。
- 关系结构SQL表是关系型的，NoSQL结构是非关系型的。
- 文件存储:大多数版本的SQL不支持JSON等文档，而许多NoSQL版本可以保存这些文档。
- 列结构: SQL表具有严格的列结构。NoSQL允许动态表结构。
- 查询:SQL具有用于检索结果的标准查询语言。每个版本的NoSQL都有自己的检索数据库结果的方法。
从结构的角度来看，另一个主要区别是可伸缩性。SQL是垂直可扩展的，这意味着您只有一个SQL服务器，可以通过添加磁盘空间和RAM等资源来扩展。万博手机登录平台
NoSQL是水平可扩展的，因此一台服务器达到容量时，可以创建另一台NoSQL服务器并行运行。这种方法非常适合大数据和分布式计算架构。
NoSQL最常见的版本是什么?
NoSQL旨在解决一个主要问题:如何以可搜索的方式存储异构大数据。
NoSQL有很多实现，其中很多都找到了解决这个问题的新方案。许多解决方案可以分为以下四类:
- 文档存储
- 键-值数据库
- 宽栏商店
- 图形数据库
它们的基本结构各不相同。
键-值数据库
键值结构是NoSQL最基本的方法之一。数据以一对形式存在:一个键(短字符串)和一个值(数据所有者想要存储的任何数据段)。值可以是简单的整数，也可以是大型二进制文件。为了从数据库中检索值，管理员搜索相应的键。
这种简单的结构意味着数据库功能非常基本。键值数据库非常适合存储不受频繁事务影响的大数据集，例如缓存和系统日志。
键值NoSQL数据库示例:
- Apache管理员
- 复述,
- Oracle NoSQL数据库
文档数据库
文档结构在结构上类似于键值数据库，并以一对的形式存储数据。虽然键还是一个短字符串，但这里的值实际上是一个包含更详细数据的文档。
这些文档通常是json或类似的文档，它们以类似于Java或c++中对象属性的格式保存数据。例如，与单个客户相关的文档可能是这样的:
类型|客户名称| B凯里地址| 1187 Park West, 78910电话| +555123456 CRM Ref | AZ010196这样做的好处是每个客户记录都是一个离散的对象。管理员可以进行任何更改，包括添加或删除字段。在关系数据库中，这是不可能的。
文档数据库示例:
- MongoDB
- Apache CouchDB
- Lotus Notes
- Amazon SimpleDB
宽栏商店
这种方法最初由谷歌开发，有点类似于关系数据库。有带行和列的表，但有一个主要区别:每一行可以有不同的列。
考虑描述产品的关系数据库中的下表:万博max手机网页登录
ID | |电池所需的物品名称 -----|-------------------|------------------- 0786 |袖珍手电筒| 2 x AA在关系数据库中，这个表中的每一项都有一个“电池所需”的值，即使大多数产品不需要电池。万博max手机网页登录随着数据库规模的扩大和变得更加复杂，这种不灵活性可能成为一个问题。
在宽列存储中，每行包含一系列键-值关系，每个键充当列标题的位置。这个数据库可以像SQL数据库一样将数据存储为行，但是每一行都有一个独立的结构。结果结构是高度动态的，同时也更容易查询。
宽列存储的例子:
- 谷歌Bigtable
- Apache Cassandra
图形数据库
图数据库使用关系结构，但类型不同。这些数据库存储节点，节点是离散的数据实体，如客户、产品或地点。万博max手机网页登录每个节点可以与其他节点有多个关系或边。
使用节点和边组成的系统，查询可以非常快速地揭示复杂的数据结构。一个常见的用例是推荐引擎。这些引擎研究人与产品之间的关系。万博max手机网页登录例如，它可以识别出购买产品A、产品B和产品C的人最终会购买产品D。使用这些信息，推荐引擎可以找到已万博max手机网页登录经购买过产品A、产品B和产品C的人。然后，它会向这些人推荐他们购买产品D。
通过将数据组织在节点和边中，可以更容易地识别复杂的关系。这就是为什么图形数据库在社交网络和物流系统等场景中很受欢迎。
图数据库的例子:
- Apache Giraph
- AllegroGraph