非关系型数据库-MongoDB技术(二)

本文涉及的产品
云数据库 MongoDB,独享型 2核8GB
推荐场景:
构建全方位客户视图
云原生数据库 PolarDB MySQL 版,通用型 2核8GB 50GB
云原生数据库 PolarDB PostgreSQL 版,标准版 2核4GB 50GB
简介: 非关系型数据库-MongoDB技术(二)

今天先分享下关于nosql下吧!!!!

* 什么是NoSQL数据库

* NoSQL数据库有哪些特征和种类

* NoSQL数据库与RDB有什么区别,该如何去选择

一、什么是NoSQL数据库

1⃣️、NoSQL是非关系型数据库的统称,而且NoSQL中数据之间的关联较少,因此更容易分散存储。随着Web2.0网站的应用越来越广泛,网站所收集的数据量大到我们难以想象,一般关系型数据库越来越难适应这一类的应用场景,而NoSQL数据库在存储这些大量的数据时,是并没有什么绝对的固定的格式的,数据是独立存在的。

2⃣️、MongoDB它除了NoSQL数据库的优势之外,还扩展了关系型数据库的一些实用功能。

a、MongoDB具有直观且完善的数据处理指令,对新手来说很容易上手

b、MongoDB提供了驱动(Driver)和丰富的API。

c、MongoDB还提供了完善的管理模式和配置方式,对于DB人员来说很方便

二、NoSQL数据库有哪些特征和种类

1⃣️、可扩展

NoSQL去掉了关系型数据库的关联特性,因此数据之间没有任何的关联,更容易扩展。

2⃣️、Base理论特征

基本可用性,可伸缩性,最终一致性。但相比关系型数据库的ACID特征,NoSQL数据库仅仅保证具有Base特征。

3⃣️、大数据量,高性能

因为数据的关联性较小且数据结构单纯,所以更容易实现并发处理,所以NoSQL更有很高的读/写的性能。

4⃣️、很灵活的数据模型

不需要事先定义数据字段,可以随时去自定义的数据格式,这样很容易的去新增一个字段。这样就很容易的保存格式多变的非结构化数据或者半结构化数据。

半结构化数据:是一种介于结构化数据和非结构化数据之间的数据,比如,json,xml,html文件。

5⃣️、高可用

可以通过副本集实现故障转移,保证高可用。

种类:

1⃣️、文档型数据库:即将单个实体的所有数据都存在一个文档中, 而文档是存在集合中的。例如:MongoDB技术。

2⃣️、key-value的数据库:用数据库中的键来查找特定数据的value。

优点:在存储时不采用任何的模式,因此极易添加数据。

缺点:只针对“值”来查找的性能就会比较差,如果一对一来查找的话性能就较高。适用于大量数据的高访问负载场景,比如日志系统,例如:Redis。

3⃣️、列存储数据库:以”列“为单位的来存储数据,更适合于批量数据来处理和实时数据查询,和压缩。缺点:不适用于实时的删除或者更新的操作。

4⃣️、图存储数据库:采用图形理论来存储实体之间的关系信息。如社交关系网络。

三、NoSQL数据库与RDB该怎么去选择

NoSQL数据库并不能完全取代于关系型数据库,NoSQL数据库主要被用来处理大量且多元数据的存储以及计算的问题。

1⃣️、数据模型的关联性要求

a、需要多表关联,采用RDB。

b、对象实体关联少,更适合NoSQL。其中MongoDB可支持复杂度相对高的数据结构。可以文档嵌套文档的方式存储,从而减少shu句之间的关联操作。

2⃣️、数据库的性能来看

如果数据量比较多而且速度要求很高的话可以使用NoSQL数据库。

3⃣️、数据的一致性来看

NoSQL数据库很难同时满足强一致性和高并发性。如果程序对性能很高的话,NoSQL数据库只能做到最终一致性。

4⃣️、数据的可能性

NoSQL数据库提供了强大的数据可用性。

所以说:一个项目中并不是只用一种数据库,RDB特性的数据可以放入到RDB中去管理,比如交易系统。其他数据可以放入到NoSQL中,如日志系统,每日的交易记录。

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