现代应用程序开发的要求在过去 15 年中发生了根本性的变化。 越来越多的数据需要越来越快地存储、处理和更新。 在管理大量数据时，非关系数据库（也称为 NoSQL 数据库）一段时间以来一直是流行的选择。 但 NoSQL 到底是什么？ 这种现代数据存储方法有哪些优点？
在数字化时代，数据的规模和复杂性不断增长，传统的关系型数据库在面对大数据、实时数据以及半结构化数据方面显得力不从心。这时候，NoSQL（Not Only SQL）数据库应运而生，作为一种创新的数据管理解决方案，不仅具备了传统关系型数据库的功能，还带来了许多独特的优势。将探索 NoSQL 数据库的功能和优势，帮助读者更好地了解和利用这一先进技术。
NoSQL 有哪些功能和优势
什么是 NoSQL？
NoSQL 代表“不仅仅是 SQL”，这个名称概括了数据库模型。 它不是一个单独的替代方案，而是对传统关系 SQL 数据库的增强和有用补充。 NoSQL 数据库通过使用替代数据库模型克服了关系系统的限制。 但这并不一定意味着 NoSQL 数据库不使用任何 SQL 系统。 还有许多混合变体使用这两种解决方案，但仍然属于 NoSQL 的范畴。
直到 2000 年代末，SQL 数据库才是应用程序开发的终极选择。 其他方法，例如面向对象数据库，由于其复杂的处理和实现而从未达到如此流行的程度。 NoSQL 数据库是为了解决关系数据库通常无法满足现代应用程序开发的要求的限制和问题而开发的，作为 SQL 的可行替代方案。 NoSQL 数据库使用云服务器等创新来提供替代数据模型，可以在其中存储和处理许多不同类型的数据。 由此产生的数据结构功能强大且灵活，可以快速响应不断变化的需求。
NoSQL 数据库通常称为结构化数据存储，以强调 NoSQL 和关系 SQL 数据库之间的主要区别。 NoSQL 数据库不使用严格的表格模式，在存储之前必须定义数据。 他们使用更灵活的方法，可以轻松添加新的数据集，并在应用程序中不断更新。 NoSQL 解决方案对于处理非结构化或未知数据也很有用，而这对于关系数据库来说是不可能的。
NoSQL 数据库如何工作？
与基于 SQL 的关系数据库不同，NoSQL 数据库不使用具有行和列的传统表来存储数据。 相反，他们使用灵活的技术（例如文档、图表、值对和列）来组织大量数据。 这使得 NoSQL 数据库成为必须处理大量数据并因此需要灵活结构的应用程序的理想选择。 NoSQL数据库采用硬件集群和云服务器，容量分布均匀，即使数据量很大，数据库也能平稳运行。 与随着数据量的增加而迅速降低性能的关系数据库相比，NoSQL 数据库即使在处理大量数据时也是一种强大、灵活且可扩展的解决方案。
水平扩展是 NoSQL 数据库的另一个特色。 关系 SQL 数据库可垂直扩展并在单个服务器上运行。 要增加其容量，您必须投资购买更强大的服务器。 从长远来看，这是昂贵的，并且限制了应用程序开发的可能性。 NoSQL 解决方案通常将数据分布在多个服务器上。 如果数据量增加，只需添加新服务器即可。 这使得 NoSQL 数据库能够轻松存储和处理大量数据，使其成为大数据应用程序的理想选择。
NoSQL 数据库的四种最重要类型是什么？
与关系数据库不同，结构化数据存储不使用固定模式，因此非常适合大数据应用程序。 许多不同的 NoSQL 数据库已在世界各地使用，其中大多数是开源的，并且根据提供商和要求的不同而具有不同的结构。 尽管系统差异很大，但不同的 NoSQL 方法可分为四个主要类别。
面向文档的数据库
在面向文档的 NoSQL 数据库中，数据直接存储在不同长度的文档中。 数据不必结构化。 数据被分配了可用于搜索文档内容的各种属性或标签。 面向文档的 NoSQL 数据库对于内容管理系统和博客特别有用。 最常用的数据格式是 JSON（JavaScript 对象表示法），它允许在应用程序之间快速交换数据。
图数据库
图数据库使用节点和边来表示数据之间的关系。 数据之间的关系网络是使用节点及其相互连接来组织的。 对于信息高度互连的数据集，NoSQL 图形数据库提供比关系 SQL 数据库更好的性能。 它们主要用于社交媒体应用程序，例如表示 Twitter 或 Instagram 上关注者之间的关系。
键值数据库
SQL 数据库使用严格的模式和表，而键值数据库以键值对的形式存储数据。 各个值与特定的键相关联，数据集本身充当键并代表值。 该键还形成可用于搜索数据库的索引。 NoSQL键值数据库的键总是唯一的，类似于关系数据库的主键。
面向列的数据库
与关系数据库模型不同，面向列的数据库将数据存储在列而不是行中。 这会带来更快的数据读取过程和更高的性能。 此 NoSQL 模型主要用于数据挖掘和分析应用程序。
NoSQL 相对于 SQL 有哪些优势？
根据应用程序的不同，NoSQL 可能比传统关系数据库具有某些优势。 SQL 系统可以快速扩展到容量（例如，处理大数据时），而 NoSQL 数据库则具有高性能、可扩展的模型，可以高速读取和处理大量数据。
NoSQL 数据库避免了 SQL 系统的严格模式，并使用更灵活的模型，非常适合处理大量数据。 由于 NoSQL 数据库将数据存储在分布式硬件集群上，因此它们不太容易出现中断。 它们也比安装单个高性能服务器便宜得多，因为后者的资源经常耗尽，然后必须更换。
| SQL 数据库 | NoSQL 数据库 | |
|---|---|---|
| 类型 | 一个数据库解决一切问题 | 多种数据库模型，例如面向文档的数据库、图数据库、键值数据库、面向列的数据库 |
| 数据存储 | 单个数据（例如“书名”）存储在表中的行中，并分配给特定属性（例如“作者”、“出版年份”等）。 数据集存储在单独的表中，并在复杂搜索期间由系统合并。 | NoSQL 数据库不使用表格，而是使用文档、键值、图表或列。 |
| 架构 | 数据类型和结构是预先定义的。 为了存储新信息，必须定制整个数据库（并离线）。 | 灵活的。 可以立即添加新的数据集。 结构化、半结构化、非结构化数据可以存储在一起； 无需事先转换。 |
| 规模化 | 垂直扩展：单个服务器必须支持整个数据库系统，当数据量很大时，导致性能下降。 | 水平扩展：每个管理员都可以添加新的商品和云服务器，NoSQL数据库自动将数据发送到所有服务器。 |
| 开发模型 | 开源软件（如 MySQL）和付费软件（Oracle 数据库） | 开源软件和付费软件 |
| ACID 属性：原子性、一致性、隔离性、耐久性 | SQL 数据库具有所有 ACID 属性。 | 为了保持 NoSQL 数据库的灵活性和水平可扩展性，通常不支持 ACID 事务。 相反，使用 BASE 模型（基本可用、软状态、最终一致）。 该模型优先考虑可用性而不是一致性。 |
| 性能 | 对大量数据使用索引。 必须优化查询、索引和结构以提高 SQL 系统的性能。 | NoSQL 数据库更加强大，因为它们使用云服务器和硬件集群。 |
| API | 使用结构化查询语言 (SQL) 提交存储和检索数据的查询 | 数据通过基于对象的 API 进行存储和查询。 |
五种流行的 NoSQL 解决方案一览
大多数 NoSQL 数据库使用任何互联网用户都可以下载的开源软件。 这使得开始使用它们变得更加容易。 您可以下载一系列免费的 NoSQL 应用程序，了解它们的工作原理，并首先使用它们来增强现有的 SQL 数据库。 以下 NoSQL 数据库已经很成熟：
Cassandra
Cassandra 是一种面向列的 NoSQL 数据库，针对存储和处理大型数据集进行了优化。
CouchDB
面向文档的数据库 CouchDB 使用直观的 HTTP/JSON API，可以应用于从大数据到移动和 Web 的任何应用领域。
Neo4j
Neo4j 允许您将数据集成到基于云的 NoSQL 图形数据库中。 最重要的是，它可以以图形方式表示各个数据集之间的关系并识别模式。
Redis
键值数据库 Redis 是一个内存数据库。 它将数据直接存储在缓存中以提高性能。
MongoDB
多年来，MongoDB 一直是最流行的 NoSQL 数据库之一。 该数据库采用 C++ 编程语言编写，以面向文档的方式工作，并以B SON 格式（二进制 JSON）存储信息。
