这只是市场上主流数据库的一小部分，实际上还有很多其他数据库类型和实现。选择适合项目需求的数据库类型通常取决于数据模型、性能需求、可扩展性等因素。
抛开成熟度和工具先不谈，NOSQL的优势是我们需要关注的点，即为什么需要NOSQL数据库。
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MongoDB 是由 C++语言编写的，是一个基于分布式文件存储的开源数据库系统。 在高负载的情况下，添加更多的节点，可以保证服务器性能。 MongoDB 旨在给 WEB 应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。
95道MongoDB面试题（含答案），1万字详细解析！
微服务和分布式数据管理的问题 单体应用程序通常具有单个关系数据库。 使用关系数据库的一个主要优点是您的应用程序可以使用ACID事务，这些事务提供了一些重要的保证： 原子性 - 原子性变化 一致性 - 数据库的状态总是一致的 隔离 ----即使并发执行事务，它似乎是连续执行的 持久性 - 一旦交易已经提交，它不会被撤销 因此，您的应用程序可以简单地开始事务，更改（插入，更新和删除）多个行，并提交事务。 使用关系数据库的另一大优点是它提供SQL，它是一种丰
最近，当开发人员David Glasser了解MongoDB默认执行脏读的糟糕方式时，MongoDB再次成为Reddit的佼佼者。在本文中，我们将解释什么是隔离级别和脏读以及如何在流行的数据库中实现它们。
在数据库世界中，有两种主要的解决方案：SQL和NoSQL（或关系数据库和非关系数据库）。他们俩的构建方式、存储的信息类型以及他们使用的存储方法。
本文介绍了NoSQL数据库的概念、应用场景、优缺点以及未来发展趋势。NoSQL数据库是一种非关系型数据库，它克服了传统关系型数据库在数据扩展性、高并发访问和实时数据访问等方面的局限性。NoSQL数据库主要适用于高并发读写、海量数据存储和实时数据应用等场景。然而，NoSQL数据库也存在一些局限性，如数据一致性、完整性和安全性等问题。未来，数据库市场或将出现更多像NoSQL这样的数据库技术，以满足不断变化的业务需求。"，"author":"唐阳","source":"InfoQ","date":"2022-05-24
关系数据库管理系统（RDBMS） SQLServer：世界最有活力的数据库； MySQL：世界最流行的开源数据库； PostgreSQL：世界最先进的开源数据库； Oracle 数据库：对象-关系型数据库管理系统。 框架 Apache Hadoop：分布式处理架构，结合了 MapReduce（并行处理）、YARN（作业调度）和HDFS（分布式文件系统）； Tigon：高吞吐量实时流处理框架。 分布式编程 AddThis Hydra ：最初在AddThis上开发的分布式数据处理和存储系统；
NoSQL数据库的选择通常取决于具体的应用需求，包括数据模型、性能要求、可伸缩性需求以及对一致性和事务的要求。
物联网云平台是一个连接设备和互联网的系统，通过传感器、设备和网络进行数据采集和传输，需要一个可靠和高效的存储系统来存储和管理大量的物联网数据。存储的意义在于提供数据的持久性和可访问性，使得数据可以在任意时间被查询、分析和应用。
1.NoSQL的诞生原因 随着互联网快速发展，各种类型的应用层出不穷，所以导致在这个云计算的时代，对技术提出了更多的需求，主要体现在下面这四个方面： 低延迟的读写速度：应用快速地反应能极大地提升用户的满意度; 原因：当数据量达到一定规模时，由于关系型数据库的系统逻辑非常复杂，使得其非常容易发生死锁等的并发问题，所以导致其读写速度下滑非常严重; 支撑海量的数据和流量：对于搜索这样大型应用而言，需要利用PB级别的数据和能应对百万级的流量; 原因：有限的支撑容量：现有关系型解决方案还无法支撑Google这样海量的
NoSQL是一种不同于关系数据库的数据库管理系统设计方式，是对非关系型数据库的一类统称，它采用的数据模型并非传统关系数据库的关系模型，而是类似键/值、列族、文档等非关系模型。
针对Web开发人员，DBA，程序员，本文介绍了NoSQL数据库的基本概念，不同类型及其特性。
数据库是按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库，它产生于距今。 六十多年前，随着信息技术和市场的发展，特别是二十世纪九十年代以后，数据管理不再仅仅是存储和管理数据，而转变为用户所需要的各种数据管理的方式。 数据库有很多种类型，从最简单的存储有各种数据的表格到能够进行海量数据存储的大型数据库系统都在各方面得到了广泛的应用。 在信息化社会，充分有效地管理和利用各类信息资源，是进行科学研究和决策管理的前提条件。数据库技术是管理信息系统、办公自动化系统、决策支持系统等各类信息系统的核心部分，是进行科学决策和决策管理的重要技术手段。
作为一名程序猿，如今“大数据”， “AI”，这些词每天都会被媒体360度无死角轰炸我们，让我们很容易浮躁焦虑，但不得不承认，真是因为媒体的传播与吹捧，才推动了整个行业在飞速发展。每次动笔写文章，不带上几个高大上的词汇，都显得对不起他们。 📷 做过平台的小伙伴们，肯定了解DaaS（Data as a Service）数据即服务。谈到DaaS，首先总会去思考该怎么去选型，怎么去存储数据。而谈到存储就不得不提到数据库。数据存储适当，才能够在上层做深入数据分析。 📷 谈到百花齐放的数据存储 除了传统的关系型数据库M
SQL(结构化的查询语言)数据库是过去四十年间存储数据的主要方式。20世纪90年代末随着Web应用和MySQL、PostgreSQL和SQLite等开源数据库的兴起，用户爆炸式的增长。
作为地球上最坚硬的物质，钻石的用途令人惊讶地有限：锯片、钻头、结婚戒指和其他工业应用。 相比之下，自然界中较软的金属之一--铁，可以被改造成无尽的应用：最锋利的刀片、最高的摩天大楼、最先进的汽车, 巨大的轮船，而且很快，如果埃隆-马斯克是对的，就会有最有效的电动车电池。 换句话说，铁之所以有令人难以置信的用处，是因为它既是刚性的又是柔性的。 同样，数据库只有在既严格又灵活的情况下才对今天的实时分析有用。 传统的数据库，由于其完全灵活的结构，是很脆的。无模式的NoSQL数据库也是如此，它们能够摄取大量的数据，
在选择数据库时，最大的决策之一是选择关系（SQL）或非关系（NoSQL）数据结构。虽然两者都是可行的选择，但在做出决定时必须牢记两者之间存在某些关键差异。
创新的背后往往会刺激痛苦。这一点在PDD(我们亲切地称为痛处驱动开发)软件开发领域尤为真实。从上世纪80年代以来，我们就都知道如何处理关系型数据——只要把数据放到关系型数据库管理系统(RDBMS)中，就可以使用SQL语句操作数据。然而，在过去几年来，我们的行业采纳NoSQL数据库的趋势在增长，数据不见得都在关系型数据库中存储了。
数据是数据科学所有子领域的支柱。无论你正在构建的建筑物的大小或应用如何，你都需要获取和分析数据。大多数情况下，你需要的这些数据都存储在DBMS（数据库管理系统）中。
一文读懂非关系型数据库（NoSQL） 本文共11000字****，阅读全文约需30分钟****。本文为大家解析非关系型数据库（NoSQL）。 前言 NoSQL(NoSQL = Not Only SQL
本文共11000字，阅读全文约需30分钟。 本文为大家解析非关系型数据库（NoSQL）。[ 在数据派THU后台（非留言区）回复"综述"即可获取资源。] 前言 NoSQL(NoSQL = Not Only SQL )，意即"不仅仅是SQL"。 现代计算系统每天在网络上都会产生庞大的数据量。这些数据有很大一部分是由关系型数据库管理系统（RDBMSs）来处理，其严谨成熟的数学理论基础使得数据建模和应用程序编程更加简单。 但随着信息化的浪潮和互联网的兴起，传统的RDBMS在一些业务上开始出现问题。首先，对数
Apache Hadoop：分布式处理架构，结合了 MapReduce（并行处理）、YARN（作业调度）和HDFS（分布式文件系统）；
在现代软件开发中，NoSQL数据库（如MongoDB、Redis等）因其灵活的数据模型和高并发性能被广泛应用。面试官常常会针对Python与这些NoSQL数据库的交互提出一系列问题，以评估候选人的实际操作能力和理解深度。本文将深入浅出地探讨Python与NoSQL数据库面试中的常见问题、易错点，以及如何避免这些问题，同时附上代码示例以供参考。
与传统的表格（或SQL）数据库相比，NoSQL数据库为软件开发人员和其他用户提供了更高的运行速度和更高的灵活性。
编辑手记：Oracle Sharding是为OLTP应用程序定制设计的一种可扩展、支持高可用功能的架构，能够在不具有共享硬件或软件的Oracle数据库池中分发和复制数据。事实上基于高可用和易扩展性开发的系统或数据库架构并不仅仅是Oacle Sharding 一个，我们来通过不同产品的对比来认识，sharding到底强大在哪里。 1、Oracle Sharding与Microsoft Azure弹性数据库的比较 Microsoft提供了一个分片式数据库架构，具有与Oracle Sharding相同的许多目标，
本文介绍了如何使用Pentaho Data Integration (Kettle) 和Pentaho Business Intelligence (Kibana)实现大数据的加载、转换、分析和可视化。首先介绍了如何使用Kettle从多个数据源加载数据，然后介绍了如何使用Kibana进行数据转换、分析和可视化。最后介绍了如何使用Kettle和Kibana进行大数据处理，包括数据转换、数据清洗、数据集成和数据可视化等。
NoSQL是一种非关系型DMS，不需要固定的架构，可以避免joins链接，并且易于扩展。NoSQL数据库用于具有庞大数据存储需求的分布式数据存储。NoSQL用于大数据和实时Web应用程序。例如，像Twitter，Facebook，Google这样的大型公司，每天可能产生TB级的用户数据。
在评估和选型数据库的时候，人们往往将重点放在数据建模的灵活性，一致性保证，线性可伸缩性，容错性，低延迟，高吞吐量和易于管理等方面。但怎么才能评判出这些指标呢？很多人往往会网上一通搜索和看官方文档，再加上自己的“经验”来得出这些指标。
数据库的七种武器，是我在工作维护和接触到的七种常用数据库，包括4种常用的关系型数据库，3种常用nosql数据库。
矢量数据库是为实现高维矢量数据的高效存储、检索和相似性搜索而设计的。使用一种称为嵌入的过程，将向量数据表示为一个连续的、有意义的高维向量。
关系型数据库是以行和列的形式存储数据，并以表的形式组成了数据库，其数据查询是用query来检索的。 NoSQL(Not Only SQL)，非关系数据库，顾名思义，则不或者不完全遵循该形式。 随着大数据对数据量存储和检索速度的要求越来越高，传统的关系型数据库在应付大规模和高并发的SNS（社交网络服务）类型和web2.0纯动态网站显得很吃力。NoSQL数据库在解决大规模数据和多重数据等方面的问题日益常见。 NoSQL数据库的适用要根据具体项目需求进行考虑。 NoSQL数据库的四大分类： 1.键值(Key-V
NoSQL(NoSQL = Not Only SQL )，意即“不仅仅是SQL”，是一项全新的数据库革命性运动，泛指非关系型的数据库。随着互联网web2.0网站的兴起，传统的关系数据库在应付web2.0网站，特别是超大规模和高并发的SNS类型的web2.0纯动态网站已经显得力不从心，暴露了很多难以克服的问题，而非关系型的数据库则由于其本身的特点得到了非常迅速的发展。NoSQL数据库的产生就是为了解决大规模数据集合多重数据种类带来的挑战，尤其是大数据应用难题。
本文作者系Scott（中文名陈晓辉），现任大连华信资深分析师 ，ORACLE数据库专家，曾就职于甲骨文中国。个人主页：segmentfault.com/u/db_perf ，经其本人授权发布。
作者：薛菲 审稿：张远园 Aileen 写在前面 这篇是小白学数据系列的NoSQL数据库的第二篇：进阶篇。数据分析方向的从业人员可以从中获取数据仓库软件市场的现状和分析，以增加自己的知识储备，为可能的技术转型打基础。而工程师可以找到关于NoSQL主流产品的分析介绍以及选择数据库的一些准则。NoSQL不是万能药，采用技术最好不要跟风，选择适合自己数据和应用的才是最好的哟~没有看过NoSQL基础篇的读者可以在文末的历史文章回顾中找到。 小白问：上次问了NoSQL，SQL的区别，好像有点忘了，我们可以温故而知
导读：最近在做项目的过程中，发现一个问题，就是我们最开始的时候，传递参数包括返回类型，都有map类型。但是由于map每次都要匹配key值，很麻烦。所以在之后就将参数传递和返回类型全都改成了实体bean，并且让每个bean都实现了Serializable接口。然后，在这里的时候，就有点疑惑。首先：为什么要进行序列化；其次：每个实体bean都必须实现serializabel接口吗？最后：我做一些项目的时候，没有实现序列化，同样没什么影响，然后现在做项目需要序列化，到底什么时候应该进行序列化操作呢？ 本篇文章，是
在设计系统时，您将面临的最关键的系统设计选择之一是选择合适的数据库管理系统（DBMS）。SQL 与 NoSQL 数据库之间的选择可以极大地影响系统的整体性能、可扩展性和通常的成功。这就是为什么我们在系统设计中详细比较了SQL 与 NoSQL 数据库，以帮助您在设计可扩展系统时确定选择哪个数据库。我们还将讨论 SQL 或 NoSQL 数据库更适合的可能性、NoSQL 数据库的类型以及各种 SQL 服务器配置。
在选择数据存储时，经常会选择关系型数据库(SQL)和非关系型数据库(NoSQL)进行数据存储，这两种数据各有优缺点，下面进行简单对比
1961年通用电气公司的Charles Bachman 成功地开发出世界上第一个网状DBMS也是第一个数据库管理系统——集成数据存储（Integrated Data Store，IDS） 层次型DBMS是紧随网状型数据库而出现的。最著名最典型的层次数据库系统是IBM 公司在1968 年开发的IMS （Information Management System）网状数据库和层次数据库已经很好地解决了数据的集中和共享问题，但是在数据独立性和抽象级别上仍有很大欠缺。
自从软件开发的早期(1960年代)以来，解决大型软件系统中的复杂性一直是一项艰巨的任务。多年来，软件工程师和架构师为解决软件系统的复杂性进行了许多尝试：David Parnas的模块化和信息隐藏(1972)，Edsger W. Dijkstra的关注分离(1974)，面向服务的体系结构(1998)。
参考blog:http://blog.csdn.net/u012377333/article/details/50598519
数据库系统（DBMS）是指一个能为用户提供信息服务的系统。他实现了有组织地、动态地存储大量相关数据的功能，提供了数据处理和信息资源共享的便利手段。
尽管NoSQL数据库继续蓬勃发展，但关系型数据库仍然远未结束。但在关系型数据库中，有一个数据库在不断增长的同时，其他更成熟的数据库却付出了代价。是的，我说的是PostgreSQL。真正的问题不是为什么开发人员喜欢PostgreSQL，有很多原因可以解释。而是为什么开发人员现在如此喜欢它。
简单的说，数据库（因为Database）就是一个存放数据的仓库，这个仓库是按照一定的数据结构（数据结构是指数据的组织形式或数据之间的联系）来组织、存储的，我们可以通过数据库提供的多种方式来管理数据库里的数据。
SQL是用于管理和操作关系型数据库的语言。它遵循结构化模式，将数据组织成具有预定义关系的表格形式。以下是SQL的一些关键特点：
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