大多数数据库被分类为关系型或非关系型。 非关系数据库也称为“NoSQL”，代表 Not Only SQL，它们之间的主要区别在于它们存储信息的方式。 非关系数据库以非表格格式存储数据，比基于 SQL 的典型关系数据库设计更通用。 它不遵循关系数据库管理系统提供的典型关系模型。 在这里，您将了解非关系数据库如何使用示例以及不同类型。
什么是非关系数据库？
非关系数据库（也称为 NoSQL 数据库）与标准关系数据库的不同之处在于它们的数据以非表格格式存储。 文档可以非常详尽，同时还包括各种格式的各种不同类型的信息。 非关系数据库比关系数据库灵活得多，因为它们能够同时摄取和组织多种类型的信息。
非关系数据库经常用于组织大量复杂多样的数据。 例如，一家大型商店可能有一个数据库，每个客户都有自己的文档，其中包含他们的所有信息，从姓名和地址到订单历史记录和信用卡信息。 尽管格式不同，但所有这些信息都可以保存在同一个文档中。
非关系数据库通常更快，因为查询不必像关系数据库那样经常查看多个表来获得响应。 因此，非关系数据库适用于存储快速变化的数据或处理各种数据类型的应用程序。 它们可用于支持需要动态数据库的快速开发应用程序，该数据库可以快速更改并容纳大量复杂的非结构化数据。
在开始一个项目时，评估关系数据库和非关系数据库之间的差异，以便更好地了解项目的最佳解决方案。 您还可以考虑两者的不同应用程序，以及何时选择一个而不是另一个。
非关系数据库的类型
“非关系数据库”一词实际上指的是四种不同类型的数据库。 四种类型如下：
#1。 图数据库
每条数据都作为一个节点保存，节点之间的关系（称为边）同样重要。 图数据库特别适合评估大量看似不相关的数据点并发现这些点之间的联系。 一些应用程序包括需要检测欺诈的金融公司、需要更好地了解疾病进展的医疗保健从业者，当然还有需要管理用户交互的社交网络。
#2。 键值存储
每个数据项都有一个与某个值相对应的不同键。 该数据库的结构在概念上与 Javascript 对象或 Python 字典非常相似。 键值数据库通常很快； 我们使用它们来存储可能非常多样化且缺乏任何模式的数据。 由于键值数据库具有如此低的延迟，因此它们非常适合用于缓存、消息队列和管理用户配置文件等应用程序。 流行的键值数据库包括 Redis 和 Amazon DynamoDB。
#3。 面向文档的存储
文档数据库可能是这四种数据库中用途最广的。 每条数据都保存为一个文档，通常为JSON格式，并带有可供查询的键。 每个文档可能具有独特的形状。 此外，每个文档可以有不同的结构，但也有机会形成文档集合。 这些集合可以分层结构化，允许在不牺牲灵活性的情况下进行关系查询。
文档数据库用于各种环境，包括在线购物车、游戏和内容管理。 面向文档的数据库（如 MongoDB 和 Amazon DynamoDB）是众所周知的例子。 由于 Amazon DynamoDB 是一种混合型数据库，因此它被归类为键值数据库和面向文档的数据库。
#4。 宽列数据库
每个数据点都保存在一个类似表格的结构中。 关系数据库与宽列数据库最相似。 但是，数据可以是非结构化的，不需要遵循严格的模式。 宽列数据库是键值数据库和关系数据库之间的交叉。 每个数据项都分配有一个唯一键，该键对应于一组列类型，这些列类型可能因行而异。
当存在大量具有不同列类型的数据点时，通常使用这种形式的数据库。 例如，来自 IoT 设备的记录将包含频繁的条目，但可能包含各种数据类型。 Cassandra 和 HBase 是著名的宽列数据库替代方案。
使用非关系数据库的优势
当今的应用程序捕获并存储大量日益复杂的客户和用户数据。 当然，这些数据对企业的价值在于其分析潜力。 即使在大量不同的数据中，使用非关系数据库也可以揭示模式和价值。
非关系数据库具有多种优势，包括：
#1。 海量数据集的组织
非关系型数据库，在大数据时代，不仅可以存储海量信息，还可以轻松查询大数据集。 非关系数据库在规模和速度方面具有显着优势。
#2。 适应性强的数据库扩展
数据不固定。 随着更多数据的收集，非关系数据库可以吸收这些新的数据点，以新的粒度级别丰富现有数据库，即使它们不适合以前存在的数据的数据类型。
#3。 几种数据结构
今天从用户那里收集的数据有多种形式，从数字和字符串到照片和视频材料以及消息历史记录。 数据库必须能够存储这些不同的信息格式，理解它们之间的关系，并执行详细的查询。 非关系数据库可以将不同类型的信息组合在同一文档中，而不管其存储格式如何。
#4。 适用于云端
非关系数据库可能非常大。 而且，由于它们在某些情况下可以呈指数级发展，因此它们需要一个可以与它们一起成长和扩展的托管环境。 由于其固有的可扩展性，云非常适合非关系数据库。
关系数据库和非关系数据库有什么区别？
要进一步了解什么是非关系数据库，首先要定义关系数据库。 关系数据库是一种数据存储类型，需要以特定方式排列每项数据（通常使用表格，如我们上面假设的冰淇淋电子表格）。 每条数据类似于电子表格中的一行，我们提前定义列类型并对数据进行规范化，以便每一行的每一列都有一个条目或一个空值。
关系数据库中的每种数据都需要有自己的表。 例如，酒店会有一张供客人使用的桌子和另一张供预订使用的桌子。 guests 表中的每个条目都包含一组相同的属性，例如 guest_ID、姓名和地址。 同时，表中的每个预订记录都有属性 ID、stay_date 和 guest_id。
值得注意的是，bookings 表的最终属性 (guest_id) 实际上是对 guests 数据库中一行的引用。 多个表中数据之间的这种类型的链接是我们连接不同数据类型的方式。 由于这些类型的关系以及不灵活的表体系结构，SQL（结构化查询语言）适用于关系数据库。
如果酒店想了解特定访客的所有预订，则查询需要访问两个表。 另一方面，非关系数据库可能在单个条目中包含与客人相关的所有数据（包括预订），在许多情况下可以加快查找速度。
何时使用非关系数据库
如果您的系统需要以下任何一项，您应该考虑使用非关系数据库：
#1. 简单
关系数据库是行和表的集合，必须组合起来才能为查询提供服务。 通过需要将来自不同节点的表拼凑在一起，您为分布式数据集群增加了一层新的复杂性。 这会增加延迟、降低性能并使系统更加复杂。
非关系数据库在单个文档中包含您需要的所有信息，并带有指向特定信息位的链接。 这消除了一层复杂性以及大量的延迟和吞吐量，使分布式数据变得轻而易举。
#2。 可用性和可扩展性
能够按需添加和删除节点是分布式数据网络的优势之一。 这是在云平台上自动完成的。 当您需要更多时，系统将构建一个新节点，将数据复制到该节点，您将拥有一个额外的收银机来容纳您不断扩展的线路。
同时，您的数据必须在 99.999% 的时间内正常运行。 通过分配故障转移，您可以在一个节点发生故障时立即启动一个替换节点，同时保持服务点的数量不变。 这样可以保障性能，让您一天 24 小时营业，并让消费者非常满意。
#3。 快速释放循环的性能
数据库结构可能是您下一个版本的最重要障碍之一。 当您对它的要求了解最少时，您必须在项目开始时设置它。 更改数据的基础与更改建筑物的基础所需的时间和精力相同。 这可能会停止你未来的项目。
无模式数据模型提供了最大的灵活性。 您可以立即开始使用您的数据库并更快地升级到下一个版本。
#4。 动态应用架构
非关系数据库为文档、键值、计数器、时间序列、图形和其他模型提供无缝支持。 这允许您以任何需要的方式收集数据。 您可以使用文档来下订单，使用图表来推荐产品或内容，以及使用时间序列来收集 IoT 数据。 这种适应性非常适合微服务设计或仅根据其数据要求定制您的应用程序。
#5。 ACID 数据一致性
关系数据库的 Marquis 项是完全事务性保证。 如果您不信任数据，您如何利用非关系数据库必须提供的功能？ 妥协数据可能会影响所有聚合，导致您所依赖的指标不正确，并且您根据该信息做出的判断是危险的。
ACID 非关系数据库提供除了厨房水槽之外的一切。 ..还有那个！ 目标是确保享受 ACID 不会影响您的表现。 只有最优秀的非关系数据库才有能力。
SQL 是非关系数据库吗？
不，SQL 不是非关系数据库。
MYSQL 是关系数据库还是非关系数据库？
不是，MySQL是一个基于SQL的关系型数据库管理系统。
MongoDB 是非关系型数据库吗？
是的，MongoDB 是一个非关系型文档数据库，可以以 JSON 格式存储数据。
我应该使用 NoSQL 还是 SQL？
SQL 数据库最适合结构化数据，而 NoSQL 数据库可以处理结构化、半结构化和非结构化数据。 因此，NoSQL 数据库缺乏预定义的模式，而是采用更灵活的结构来适应其数据类型。
结论，
非关系数据库中的一项存储数据可能与同一数据库中的相邻数据具有不同的字段或属性。 如果您想象一个冰淇淋口味的电子表格，您就会知道每一行看起来都差不多。 将有冰淇淋口味名称、品牌、成分等的列。 电子表格中的每一行都将包含这些列之一的值。
非关系数据库不必采用这种形式。 一个冰淇淋口味条目可以包括有关其获奖配方的信息，另一个条目可以包括一份声称该口味是他们最喜欢的名人名单，第三个条目可以包括品尝笔记。 简而言之，将数据存储在非关系数据库中提供了更多的自由。
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参考资料
