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MongoDB是一款开源的分布式架构的NoSQL数据库管理系统。在前面的NoSQL和SQL对比学习中，我们知道了NoSQL数据库系统和传统的RDBMS的不同和优点
作者 | Arslan Ahmad 译者 | 平川 策划 | Tina 什么是 NoSQL 数据库？ 通常，“NoSQL 数据库”是指非关系型数据库。不管它是“non SQL”的缩写，还是“not only SQL”的缩写，大多数人都同意，NoSQL 数据库是以关系表之外的格式存储数据的。 NoSQL 数据库之所以如此大受欢迎，是因为它们为用户提供了灵活的数据存储模式。 为什么要使用 NoSQL 数据库？ NoSQL 数据库性能优异、可扩展，而且很灵活，非常适合移动、Web 和游戏应用程
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在现代数据管理领域，选择合适的数据库系统是任何项目成功的关键。SQL 和 NoSQL 数据库各有千秋，了解它们之间的区别有助于开发者和企业做出明智的决策。本文旨在概述 SQL 和 NoSQL 数据库的主要差异，并探讨在何种情况下 NoSQL 数据库更胜一筹。
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。
随着互联网大潮的到来，越来越多网站，应用系统需要海量数据的支撑，高并发、低延迟、高可用、高扩展等要求在传统的关系型数据库中已经得不到满足，或者说关系型数据库应对这些需求已经显得力不从心了。关系型数据库经过几十年的发展已经很成熟，强大的sql语句支持，完美的ACID属性的支持，使得关系型数据库广泛应用于各种各样的应用系统中，但是应用的场景广泛并非意味着完美。
MongoDB是一个基于分布式文件存储的数据库。由C++语言编写。旨在为WEB应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。
从 Google 的 BigTable 开始，一系列可以进行海量数据存储与访问的数据库被设计出来，NoSQL 这一概念被提了出来。
MongoDB时一个高性能，开源，无模式的文档型数据库，时当前NoSQL数据库中比较热门的一种。它在需要场景下可用于替代传统的关系型数据库或键/值存储方式
其实我很早就想写写分布式数据库相关的文章，既是我现在正在学习的，也是我很感兴趣的内容。但是谈到分布式数据库，会涉及很多相关的技术细节，等把相关的一些细节写明白的时候，已经十几篇文章过去了XD。所以如果想要了解B/B+树、LSMT、CAP等技术细节的，可以翻翻之前的文章。今天我们来聊聊NoSQL这个概念。
MongoDB是一个基于分布式文件存储的数据库。由C++语言编写。旨在为WEB应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。 MongoDB是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品，是非关系数据库当中功能最丰富，最像关系数据库的。在这里我们有必要先简单介绍一下非关系型数据库（NoSQL）
什么是NoSQL？ 关系型数据库代表MySQL。 非关系型数据库就是NoSQL。 对于关系型数据库来说，是需要把数据存储到库、表、行、字段里，查询的时候根据条件一行一行地去匹配，当量非常大的时候就很耗费时间和资源，尤其是数据是需要从磁盘里去检索。 NoSQL非关系型数据库存储原理非常简单（典型的数据类型为k-v）（key-value），不存在繁杂的关系链，比如mysql查询的时候，需要找到对应的库、表（通常是多个表）以及字段。 NoSQL数据可以存储在内存里，查询速度非常快。 NoSQL在性能表现上虽然能优
1.2.1High Performance - 对数据库高并发读写的需求
上期说了说搭建MongoDB Sharding 的问题，分片好搭建，其实大部分失败的MongoDB 分片的问题在于分片键选错了。
NoSQL（Not Only SQL）数据库是一类非关系型数据库，它是一种不依赖于传统关系型数据库管理系统（RDBMS）的数据库管理系统。NoSQL数据库的设计目标是解决传统数据库在大规模、高并发、分布式等方面的一些问题，并提供更灵活的数据模型。以下是对NoSQL数据库的详细介绍。
NoSQL这个词语伴随着云计算和大数据的出现也有一些时日，对于NoSQL和SQL的区别到底是什么，NoSQL自己又是什么，往往很多人还有一些困惑。这篇文章主要阐述一下这些基本概念，做个简单的介绍。 SQL是国际标准化了的数据库的查询语言，由IBM发明，被Oracle抄袭，之后广泛被各大厂商支持。其最著名的SELECT FROM WHERE GROUP BY基本上就是路人皆知了。SQL有很多的标准，从当前环境来看，最重要的应该是SQL1998，基本上现在任何一个新的startup要想写个database，SQ
之前我们讲过架构设计的一些原则，和架构设计的方法论，今天我们谈谈高性能数据库集群的设计与应用。
在大数据和AI时代，数据库成为各类应用不可或缺的重要组成部分。而数据库中的数据依赖存储引擎进行管理，包括数据的存储、查询、更新和删除等。因此，在设计系统时，选择正确的数据库存储引擎方案变得尤为重要。这篇文章将以关系型、NoSQL和NewSQL数据库，以及OLTP、OLAP和HTAP处理方式为切入点，深入探讨不同类型的数据库背后的存储引擎方案选型取舍。
作者丨教授老边 云计算、大数据、高性能存储与计算系统架构专家 1 何需数据库？ 互联网和移动互联网络的快速发展带来了数据产生速率的极大增长，每时每刻都有数以十亿量级的设备在生产出巨大体量的数据。 从数据产生的渠道来看，主要分为两类，一类是人类活动生成的数据，诸如我们日常的网页浏览、收集等移动设备的使用；另一类是机器产生的数据，如生产线设备、物联网设备、传感器、无线网络等。 从数据生成的速度来看，据国际数据公司IDC的监测数据显示，2013年，全球大数据库储量为4.3ZB（相当于47.24亿个1TB容量的移
什么是nosql NoSQL(NoSQL = Not Only SQL)，意思是不仅仅是SQL的扩展，一般指的是非关系型的数据库。 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，传统的电信行业动辍就千万甚至上亿的数据，甚至有客户提出需要存储相关的日志数据50年以上，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。 关系型数据库难以克服的问题： 不能很好处理对数据库高并发
Spring Boot提供了直接使用JDBC连接数据库的方式，但是使用JDBC并不是很方便，需要我们写更多的代码来完成对象和关系数据库的转换；另一种方式是将实体和实体的关系对应数据库的表和表的关系，这类工具通常是ORM工具，对实体和实体关系的操作会映射到数据库的操作。一般而言，在Spring Boot中，我们常用的ORM框架有JPA和MyBatis。Spring Data JPA默认采用Hibernate实现。
作为一个前端专业的人来说，对于事务的理解，一直停留在“要么都成功，要么都不成功”的小白阶段。既然自己将2018年定义为”深入理解“的一年，那么就从深入理解事务开始吧。 什么是事务？ 正如文章开头所说的：事务是一系列的动作，这些动作必须全部完成，如果有一个失败，那么事务就会回滚到最开始的状态，仿佛什么都没发生过一样。在企业级应用的开发过程中，事务管理是必不可少的技术，用来确保数据的完整性和一致性。 事务有四个特性，也就是经常被提到的ACID： 原子性(Atomicity):所谓的原子性就是说，在整个事务中的所
数据库切分概述 数据切分概述 OLTP和OLAP 在互联网时代，海量数据的存储与访问成为系统设计与使用的瓶颈问题，对于海量数据处理，按照使用场景，主要分为两种类 型：联机事务处理（OLTP）和联机分析处理（OLAP）。 联机事务处理（OLTP）也称为面向交易的处理系统，其基本特征是原始数据可以立即传送到计算中心进行处理，并在很短的时间 内给出处理结果。 联机分析处理（OLAP）是指通过多维的方式对数据进行分析、查询和报表，可以同数据挖掘工具、统计分析工具配合使用，增强 决策分析功能。 对于两者的主要区别可以
服务器软件项目的瓶颈的一般由于海量用户和高并发引起，其中罪魁祸首是关系型数据库。原因是关系型数据库存在以下的缺点：
在互联网时代，海量数据的存储与访问成为系统设计与使用的瓶颈问题，对于海量数据处理，按照使用场景，主要分为两种类型：联机事务处理（OLTP）和联机分析处理（OLAP）。
数据管理：数据收集、整理、组织、维护、检索等操作过程。 数据存储：应数据管理的需要而产生，存储技术的优劣直接影响数据管理的效率。
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
关系型数据库指的是使用关系模型（二维表格模型）来组织数据的数据库，由二维表及其之间的联系所组成的一个数据组织。
本文主要阐述监控系统的发展历程、监控系统的原理，以及监控系统的项目实践，目的是让大家全面了解监控系统。
NoSQL并非字面的“不是SQL”或者“非SQL”，而是NoSQL=Not Only SQL，即“不仅仅是SQL”，是对不同于传统的关系型数据库的数据库管理系统的统称。
在搭建web服务时，怎么做才能实现稳定、可持久的服务，如何保证数据安全，实现高速的访问速度，是一个非常重要的事。
相信大家对传统关系型数据库都不陌生，我们常常使用的关系型数据库有 MySQL、Oracle、SQL Server、SQLite、DB2、Teradata、Infomix、Sybase、PostgreSQL、Access、FoxPro 等；相对应的，常见的 NoSQL 数据库有 MongoDB、Memcached、Redis、HBase、CouchDB、Neo4j、Cassandra、Riak 等。
《NoSQL精粹》一书由著名软件开发专家Martin Fowler所著，其最为人熟知的作品包括《重构：改善既有代码的设计》和《UML精粹》。该书前半部分详细阐述了NoSQL数据库的兴起背景及其设计原理，并对不同类型的NoSQL数据库进行了概述。后半部分则深入探讨了各类NoSQL数据库的基本操作方法，以及如何实现包括一致性、事务处理、可用性、查询功能和可扩展性在内的关键特性。此书适合作为科普性质的入门读物，有助于读者在选择数据库类型时形成初步见解。
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。
1. 因为面向对象语言和关系性数据库存在阻抗不匹配（impedance mismatch），并且随着需要处理的数据量增大，文档型数据以“NoSQL”的名义获得了新生，MongoDB、RethinkDB之类的数据库在互联网行业火起来了。
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。
WCF Data Service工具包是一组WCF Data Service（OData的.NET实现），目的是使更容易地构建WCF Data Service，支持数据的任何存储上的OData服务而不需要深入的理解Linq，当然了，深入的理解Linq的非常必要的。 它诞生于现实的一些服务，诸如Netflix, eBay, Facebook, Twitpic等等公司的公开的服务，这个工具包已经在现有的产品中使用，被证明解决了一些有趣的问题，而且在工作中发挥了很大的作用。 在使用这个工具包之前需要知道这个工具用
Apache HBase是一种NoSQL键/值存储系统，它在Hadoop分布式文件系统（HDFS）上运行。
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。
上一节我们认识了数据库，了解了数据库事务是什么，索引是如何提升数据库性能的，现在我们来学习下大家常说的一些数据库，MySQL、mongoDB、kv等等这些又有什么区别。本文中，SQL 与 NoSQL 代表关系型数据库与非关系型数据库，当然，SQL ≠ 关系型数据库，这里用作简写。
在大数据的时代，传统的关系型数据库要能更高的服务必须要解决高并发读写、海量数据高效存储、高可扩展性和高可用性这些难题。不过就是因为这些问题Nosql诞生了。
简介 NoSQL在过去几年迅速增长，很多大型企业将其应用于重要任务，例如 Tesco（全球三大零售企业之一）使用 NoSQL 支持他的目录、价格、库存等多个主要领域 Sky（网络电话服务商）使用 NoSQL 管理他的 2000 万用户配置信息 Sabre（机票全球分销商）使用 NoSQL 支撑其世界上最大的旅游数据服务 现在 NoSQL 的发展呈现出4个明显特点： 超越了实验阶段，进入了主流，被应用于核心应用 被各行业的主流公司所采用，使用场景非常广泛 早期采用者已经受益，高性能、易扩展、开发快、资源利用率
微服务架构强调技术的多样性，选择最合适的技术解决业务的实际问题，这一原则同样适用于微服务数据存储领域。目前随着数据海量的增长、数据类型的多样性、对数据访问性能更快的诉求，关系数据库越来越不能满足用户的需求，于是NoSQL数据库应运而生。
数据库现在应该是无人不知，无人不晓，讲到数据库必然要提到两个人： 1、一个是E.F. Codd，这个是理论的开创者，来瞻仰下： 埃德加·弗兰克·科德（Edgar Frank Codd，1923－20
日常的开发中，无不都是使用数据库来进行数据的存储，由于一般的系统任务中通常不会存在高并发的情况，所以这样看起来并没有什么问题。
这几年的大数据热潮带动了一激活了一大批hadoop学习爱好者。有自学hadoop的，有报名培训班学习的。所有接触过hadoop的人都知道，单独搭建hadoop里每个组建都需要运行环境、修改配置文件测试等过程。对于我们这些入门级新手来说简直每个都是坑。国内的发行版hadoop那么多，似乎都没有来填这样的坑？不知道是没法解决，还是没有想到？
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