美国IT服务巨头甲骨文公司24日宣布,将以约4亿美元的价格,收购科技初创公司BlueKai,后者提供的云服务能够帮助市场营销人员了解网上顾客的需求,并向其目标客户群体派发广告；同一天,“蓝色巨人”IBM也宣布收购云数据库服务提供商Cloudant，旨在进一步夯实自己的云服务数据库产品组合。 随着传统数据系统的过时，越来越多的公司开始借助亚马逊的AmazonWeb Services（AWS）、Salesforce.com、Workday等云计算龙头公司的云服务进行数据处理，与此同时，近几年，美国多
参考blog:http://blog.csdn.net/u012377333/article/details/50598519
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。
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作者： 薛菲 审稿：张远园 Aileen ◆ ◆ ◆ 作者注 如果你关注大数据科技动向，可能听说过一个叫NoSQL数据库的名词，这可能让人有些云里雾里。其实我们处在一个激动人心的技术更迭时代，以甲骨文为代表的SQL数据库已经称霸了企业市场30年，而近年来的NoSQL则是强有力的更新换代的竞争者。这篇文章就通过问答的方式来给小白解释NoSQL数据库系统是什么，无论你的技术背景如何都能看得懂。对于数据分析从业人员来说，了解数据库的趋势可以让你的职业生涯如虎添翼；而对于工程师来说，了解新的基础系统更是必不可少的
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
Redis是用C语言开发的一个开源的高性能键值对（key-value）数据库，官方提供测试数据，50个并发执行100000个请求,读的速度是110000次/s,写的速度是81000次/s ，且Redis通过提供多种键值数据类型来适应不同场景下的存储需求，目前为止Redis支持的键值数据类型如下： 字符串类型 string 哈希类型 hash 列表类型 list 集合类型 set 有序集合类型 sortedset
【编者按】大数据应用程序究竟是选择SQL还是NoSQL？VoltDB公司首席技术官Ryan Betts和Couchbase公司首席执行官Bob Wiederhold分别提出了不同的意见，同时借助多项论
VoltDB公司首席技术官Ryan Betts表示，SQL已经赢得了大型企业的广泛部署，大数据是它可以支持的另一个领域。 Couchbase公司首席执行官Bob Wiederhold表示，NoSQL是可行的选择，并且从很多方面来看，它是大数据的最佳选择，特别是涉及到可扩展性时。 SQL经历时间的考验，并仍然在蓬勃发展。结构化查询语言(SQL)是经过时间考验的胜利者，它已经主宰了几十年，目前大数据公司和组织(例如谷歌、Facebook、Cloudera和Apache)
执行大数据项目的企业面对的关键决策之一是使用哪个数据库，SQL还是NoSQL?SQL有着骄人的业绩，庞大的安装基础;而NoSQL正在获得可观的收益，且有很多支持者。我们来看看两位专家对这个问题的看法。
欢迎熟悉外语（含各种“小语种”）的朋友，加入大数据文摘翻译志愿者团队，回复“翻译”和“志愿者”了解详情。 “金融与商业”专栏诚招：如果您是专业人士并愿意与大家分享，请后台留言，加入我们，一起把这个平台和专栏做得更好。 大数据文摘翻译作品 作者：Matthew Finnegan 翻译：卞峥 校对：吴涤 欢迎个人转发朋友圈；其他机构或自媒体转载，务必后台留言，申请授权 MarkLogic软件也将通过语义解析来识别市场操作 JP摩根通过将关系型数据库切换成NoSQL数据库系统，来降低其金融衍生品处理系统的
不同的Nosql，其实应用的场景各有不同，所以我们应该先了解不同Nosql之间的差别，然后分析什么才是最适合我使用的Nosql。 Nosql介绍 Nosql的全称是Not Only Sql，这个概念早起就有人提出，在09年的时候比较火。Nosql指的是非关系型数据库，而我们常用的都是关系型数据库。就像我们常用的mysql，sqlserver一样，这些数据库一般用来存储重要信息，应对普通的业务是没有问题的。但是，随着互联网的高速发展，传统的关系型数据库在应付超大规模，超大流量以及高并发的时候力不从心。而就在这
大数据处理，涉及到从数据获取到数据存储、数据计算的诸多环节，各个环节需要解决的问题不同，相关岗位要求的技能也不同。在数据存储阶段，对数据库选型是非常重要的一项工作。今天的大数据数据库培训分享，我们就来聊聊NoSQL数据库入门。
本篇文章主要介绍Nosql的一些东西，以及Nosql中比较火的三个数据库Redis、Memcache、MongoDB特点、区别以及应用场景。
新型数据库技术是信息技术领域中不断发展和创新的一部分，它们旨在解决传统数据库系统面临的挑战，如大数据量的处理、实时分析、云服务集成、数据安全性和多模型支持等。以下是一些当前备受关注的新型数据库技术：
Nosql介绍 Nosql的全称是Not Only Sql，这个概念早起就有人提出，在09年的时候比较火。Nosql指的是非关系型数据库，而我们常用的都是关系型数据库。就像我们常用的mysql，ora
数据库根据其数据的存储方式可以分为关系型数据库和非关系型数据库。常见的关系型数据库有Oracle、DB2、Microsoft SQL Server、Microsoft Access、MySQL等。常见的非关系性数据库有 NoSql、Cloudant，Hbase等
长期以来，企业技术管理者面临着IT架构“自己搭建”还是“外部购买”的两难选择，而随着云数据库和数据库即服务（DBaaS）技术的不断成熟，管理者又多了一个选项——“租赁”。 企业采用云计算的理由多种多样，但都不会主要考虑在云端存储数据。撇开数据共享的安全性和一致性不谈，企业把内部部署的数据迁移到云端的过程也绝非易事。但是对于一些数据密集型应用而言，租赁云架构就变得很有吸引力。 如果云数据库和相关的应用程序分离，就会淹没在数不清的分布式系统里。不过市场调研公司
随着大数据和人工智能技术的快速发展，对于大规模数据的处理需求日益增多。NoSQL数据库作为一种新兴的数据存储解决方案，具有高可扩展性、高性能和灵活性数据模型等优势，已经在许多行业得到广泛应用。传统的关系型数据库在处理海量数据时可能会遇到性能瓶颈，而NoSQL数据库则提供了一种可扩展性强、适用于非数据重构的解决方案。本文将介绍如何使用Python将网页数据保存到NoSQL数据库，并提供相应的代码示例。
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。
今天我们来介绍一下工作开发中常见的一些NoSQL数据库及其基本特点。欢迎在评论区留下文章中没有介绍且好用的NOSQL数据库🤞。
介绍 本文提供了一个易于理解和有用的一组有关当前可用NoSQL数据库的信息。 可扩展数据架构 可扩展数据架构已发展用于提高整体系统效率并降低运营成本。 具体的NoSQL数据库可能具有不同的拓扑要求，但
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
NoSQL的崛起吸引了全世界的眼球，其声势之浩大，恐怕除了与世隔绝的人，都应该有所耳闻了吧。 NoSQL的应用正在迅速膨胀，而且不仅限于初创公司。甚至像Apple和Comcast之类的大公司也已经染指其中，大型NoSQL的部署，很可能会让你公司中的其他相关设备相形见绌。 MongoDB是应用最为广泛的NoSQL数据库，其最新的估值在12亿美元的基础上上升了1.5亿美元。 没错，这是由一个“无聊”的数据库公司创造的纯开源软件，而它的价值超过了10亿美元。 不过，你很可能没有听过的是NoSQL前所未有的增长与“
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。
随着互联网和移动互联网的发展，各个机构都需要支撑远超过以往的数据。而在这个需求的刺激下，IT领域出现了大量数据处理技术，其中之一就是NoSQL。灵活的数据类型，高效的处理能力，让NoSQL已占据数据管理系统的一席之地，比如人气NoSQL数据库MongoDB。然而在Wix工程实践中，他们发现，大量场景中其实并不需要NoSQL，反而成熟的RDBMS更具效益，比如MySQL。下面一起看Wix工程主管 Aviran Mordo的分享，由OneAPM工程师翻译。 以下为译文 开发人员选择NoSQL数据库一般都是根据主
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。
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。
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 数据库和关系型数据库在数据存储、处理方式上有显著的区别，主要体现在数据模型、扩展性、数据存储方式、事务支持、查询能力等方面。NoSQL数据库主要适用于大数据和实时的网络应用，而关系型数据库适用于需要复杂事务支持的应用系统。
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。
一个成熟的大型网站（如淘宝、天猫、腾讯等）的系统架构并不是一开始设计时就具备完整的高性能、高可用、高伸缩等特性的，它是随着用户量的增加，业务功能的扩展逐渐演变完善的，在这个过程中，开发模式、技术架构、设计思想也发生了很大的变化，就连技术人员也从几个人发展到一个部门甚至一条产品线。所以成熟的系统架构是随着业务的扩展而逐步完善的，并不是一蹴而就；不同业务特征的系统，会有各自的侧重点，例如：淘宝，要解决海量的商品信息的搜索、下单、支付，例如腾讯，要解决数亿用户的实时消息传输，百度它要处理海量的搜索请求，他们都有各自的业务特性，系统架构也有所不同。尽管如此我们也可以从这些不同的网站背景下，找出其中共用优化的技术，这些优化技术和手段广泛运用在大型网站系统的架构中，下面让我们来认识这些优化性能的技术和手段。
-许多NoSQL数据库的批评者老说NoSQL数据库不支持事务。 事务是一个有用的工具，他可以帮助编程者解决一致性的问题。然而，NoSQL的推崇者并不担心这个问题，原因就是面向聚合的NoSQL数据库是支
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。
在大数据领域，被业界广泛谈及的CAP理论存在着一些关键性的认知误区，而只有全面地考察与分析分布式环境中的各种场景，我们才能真正正确地理解它。
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。
SQL（Structured Query Language）数据库，指关系型数据库。主要代表：SQL Server、Oracle、MySQL、PostgreSQL。
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。
以前使用对数据库进行操作来提高性能(例如：分库分表，读写分离等等)。现在使用NoSQL解决大量数据库的IO请求
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。
Vector DB Bench为主流矢量数据库和云服务提供无偏的矢量数据库基准测试结果，是您实现矢量数据库比较最终性能和成本有效性的首选工具。VectorDBBench的设计考虑到了易用性，旨在帮助用户，甚至非专业人士，重现结果或测试新系统，使在众多矢量数据库云服务 和开源矢量数据库 中寻找最佳选择变得轻而易举。
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：
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
提起大数据存储，NoSQL数据库一定是不能忽视的重要部分，而在不同场景下，NoSQL数据库也有着不同的选择。比如说MongoDB，就是NoSQL数据库当中的经典产品，也是大数据学习当中必须掌握的。今天我们就来讲讲MongoDB数据库入门基础。
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。
《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。
目前企业在着手推动大数据项目的过程中，经常会遇到这样一个关键性的决策难题——到底该使用哪种数据库方案?经过综合考量，最终的选项往往只剩下SQL与NoSQL两种。SQL具有骄人的业绩以及庞大的安装基础，
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