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SQL和NoSQL区别

发布时间: 2022-01-31 03:21:22

⑴ nosql与mysql的区别

nosql是一种数据库类型,mysql是一个数据库服务软件

⑵ 关系型数据库和nosql的区别

NoSQL与关系型数据库设计理念比较 关系型数据库中的表都是存储一些格式化的数据结构,每个元组字段的组成都一样,即使不是每个元组都需要所有的字段,但数据库会为每个元组分配所有的字段,这样的结构可以便于表与表之间进行连接等操作,但从另一个角度来说它也是关系型数据库性能瓶颈的一个因素。而非关系型数据库以键值对存储,它的结构不固定,每一个元组可以有不一样的字段,每个元组可以根据需要增加一些自己的键值对,这样就不会局限于固定的结构,可以减少一些时间和空间的开销。 特点: 它们可以处理超大量的数据。 它们运行在便宜的PC服务器集群上。 它们击碎了性能瓶颈。 没有过多的操作。 Bootstrap支持 缺点: 但是一些人承认,没有正式的官方支持,万一出了差错会是可怕的,至少很多管理人员是这样看。 此外,nosql并未形成一定标准,各种产品层出不穷,内部混乱,各种项目还需时间来检验

⑶ newsql和nosql的区别

你说的很乱,oracle是关系型数据库,mysql也是,两者并存甚至oracle要强势些。至于非关系型数据库,oracle也是有优势的,尤其在于数据量小的时候,特别明显。另外,oracle近几年也退出了很多框架来利用分布式存储来实现大数据,其本身也在不断推陈出新,取代是不太可能的

⑷ NoSQL和MySQL的区别大吗

即非关系型数据库和关系型数据库。

MySQL的优点:事务处理—保持数据的一致性;由于以标准化为前提,数据更新的开销很小(相同的字段基本上只有一处);可以进行Join等复杂查询

NoSQL的优点:首先它是基于内存的,也就是数据放在内存中,而不是像数据库那样把数据放在磁盘上,而内存的读取速度是磁盘读取速度的几十倍到上百倍,所以NoSQL工具的速度远比数据库读取速度要快得多,满足了高响应的要求。即使NoSQL将数据放在磁盘中,它也是一种半结构化的数据 格式,读取到解析的复杂度远比MySQL要简单,这是因为MySQL存储的是经过结构化、多范式等有复杂规则的数据,还原为内存结构的速度较慢。NoSQL在很大程度上满足了高并发、快速读/和响应的要求,所以它也是Java互联网系统的利器。
简单的扩展:典型例子是Cassandra,由于其架构是类似于经典的P2P,所以能通过轻松地添加新的节点来扩展这个集群;
低廉的成本:这是大多数分布式数据库共有的特点,因为主要都是开源软件,没有昂贵的License成本;

NoSQL的缺点:大多数NoSQL数据库都不支持事务,也不像 SQL Server和Oracle那样能提供各种附加功能,比如BI和报表等; 不提供对SQL的支持

那么该如何选择?
如果规模和性能比24小时的数据一致性更重要,那NoSQL是一个理想的选择 (NoSQL依赖于BASE模型——基本可用、软状态、最终一致性)。
但如果要保证到“始终一致”,尤其是对于机密信息和财务信息,那么MySQL很可能是最优的选择(MySQL依赖于ACID模型——原子性、一致性、独立性和耐久性)。

如果关系数据库在你的应用场景中,完全能够很好的工作,而你又是非常善于使用和维护关系数据库的,那么我觉得你完全没有必要迁移到NoSQL上面,除非你是个喜欢折腾的人。如果你是在金融,电信等以数据为王的关键领域,目前使用的是Oracle数据库来提供高可靠性的,除非遇到特别大的瓶颈,不然也别贸然尝试NoSQL。

然而,在WEB2.0的网站中,关系数据库大部分都出现了瓶颈。在磁盘IO、数据库可扩展上都花费了开发人员相当多的精力来优化,比如做分表分库(database sharding)、主从复制、异构复制等等,然而,这些工作需要的技术能力越来越高,也越来越具有挑战性。如果你正在经历这些场合,那么我觉得你应该尝试一下NoSQL了。

具体问题具体分析
MySQL体积小、速度快、成本低、结构稳定、便于查询,可以保证数据的一致性,但缺乏灵活性。
NoSQL高性能、高扩展、高可用,不用局限于固定的结构,减少了时间和空间上的开销,却又很难保证数据一致性。
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原文链接:https://blog.csdn.net/qq_37774171/article/details/85491721

⑸ SQL 和 NoSQL 的区别

简单说来:sql是关系型数据库的结构化查询语言,而nosql,一般代指菲关系型数据库,sql语句就不能用来,不过有些有leisql的查询语言,且nosql数据库没有统一的查询语言。

⑹ 分布式数据库和nosql区别吗

互联网公司常用的基本集中在以下几种,每种只举一个比较常见或者应用比较成功的例子吧。
1. In-Memory KV Store : Redis
in memory key-value store,同时提供了更加丰富的数据结构和运算的能力,成功用法是替代memcached,通过checkpoint和commit log提供了快速的宕机恢复,同时支持replication提供读可扩展和高可用。

2. Disk-Based KV Store: Leveldb
真正基于磁盘的key-value storage, 模型单一简单,数据量不受限于内存大小,数据落盘高可靠,Google的几位大神出品的精品,LSM模型天然写优化,顺序写盘的方式对于新硬件ssd再适合不过了,不足是仅提供了一个库,需要自己封装server端。

3. Document Store: Mongodb
分布式nosql,具备了区别mysql的最大亮点:可扩展性。mongodb 最新引人的莫过于提供了sql接口,是目前nosql里最像mysql的,只是没有ACID的特性,发展很快,支持了索引等特性,上手容易,对于数据量远超内存限制的场景来说,还需要慎重。

4. Column Table Store: HBase
这个富二代似乎不用赘述了,最大的优势是开源,对于普通的scan和基于行的get等基本查询,性能完全不是问题,只是只提供裸的api,易用性上是短板,可扩展性方面是最强的,其次坐上了Hadoop的快车,社区发展很快,各种基于其上的开源产品不少,来解决诸如join、聚集运算等复杂查询。

⑺ nosql和传统的数据库有什么区别

NoSQL与关系型数据库设计理念比较

关系型数据库中的表都是存储一些格式化的数据结构,每个元组字段的组成都一样,即使不是每个元组都需要所有的字段,但数据库会为每个元组分配所有的字段,这样的结构可以便于表与表之间进行连接等操作,但从另一个角度来说它也是关系型数据库性能瓶颈的一个因素。而非关系型数据库以键值对存储,它的结构不固定,每一个元组可以有不一样的字段,每个元组可以根据需要增加一些自己的键值对,这样就不会局限于固定的结构,可以减少一些时间和空间的开销。

特点:
它们可以处理超大量的数据。

它们运行在便宜的PC服务器集群上。

它们击碎了性能瓶颈。

没有过多的操作。

Bootstrap支持

缺点:

但是一些人承认,没有正式的官方支持,万一出了差错会是可怕的,至少很多管理人员是这样看。
此外,nosql并未形成一定标准,各种产品层出不穷,内部混乱,各种项目还需时间来检验

⑻ 想问下,nosql和mysql的使用有什么区别

Nosql是没有固定格式的数据,分散的
mysql是一个开源的数据库系统,以二维表的格式存储数据

⑼ newsql和nosql的区别和联系

TiDB 是 PingCAP 公司设计的开源分布式 HTAP (Hybrid Transactional and Analytical Processing) 数据库,结合了传统的 RDBMS 和 NoSQL 的最佳特性。TiDB 兼容 MySQL,支持无限的水平扩展,具备强一致性和高可用性。TiDB 的目标是为 OLTP (Online Transactional Processing) 和 OLAP (Online Analytical Processing) 场景提供一站式的解决方案。

TiDB 具备如下特性:

  • 高度兼容 MySQL

    大多数情况下,无需修改代码即可从 MySQL 轻松迁移至 TiDB,分库分表后的 MySQL 集群亦可通过 TiDB 工具进行实时迁移。

  • 水平弹性扩展

    通过简单地增加新节点即可实现 TiDB 的水平扩展,按需扩展吞吐或存储,轻松应对高并发、海量数据场景。

  • 分布式事务

    TiDB 100% 支持标准的 ACID 事务。

  • 真正金融级高可用

    相比于传统主从 (M-S) 复制方案,基于 Raft 的多数派选举协议可以提供金融级的 100% 数据强一致性保证,且在不丢失大多数副本的前提下,可以实现故障的自动恢复 (auto-failover),无需人工介入。

  • 一站式 HTAP 解决方案

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    TiDB 是为云而设计的数据库,支持公有云、私有云和混合云,配合TiDB Operator 项目可实现自动化运维,使部署、配置和维护变得十分简单。

  • TiDB 的设计目标是 100% 的 OLTP 场景和 80% 的 OLAP 场景,更复杂的 OLAP 分析可以通过TiSpark 项目来完成。

    TiDB 对业务没有任何侵入性,能优雅地替换传统的数据库中间件、数据库分库分表等 Sharding 方案。同时它也让开发运维人员不用关注数据库 Scale 的细节问题,专注于业务开发,极大地提升研发的生产力。