nosql 你可以想到就是座位号码。
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你给的是唯一码,就能得到唯一码对应的相关信息。
与标准SQL不同,SQL,字段多少会左右查询速度。
NOSQL则是以json类似的格式把全部字段用一个字符串展现出来。
以3亿数据的表,你加上索引,查全部栏位。单个速度可能会很快。
如果多个,哪怕有索引,恐怕也要几百毫米。
而NOSQL则依次给你全部数据。你只需要程序上做出来就行。
存取速度大概小于10毫米。
不过NOSQL所占的硬盘空间,是普通SQL的好几倍。。。。。。
关系数据库经过几十年的发展,已经非常成熟,但同时也存在不足:
表结构是强约束的,业务变更时扩充很麻烦。
如果对大数据量的表进行统计运算,I/O会很高,因为即使只针对某列进行运算,也需要将整行数据读入内存。
全文搜索只能使用 Like 进行整表扫描,性能非常低。
针对这些不足,产生了不同的 NoSQL 解决方案,在某些场景下比关系数据库更有优势,但同时也牺牲了某些特性,所以不能片面的迷信某种方案,应将其作为 SQL 的有利补充。
NoSQL != No SQL,而是:
NoSQL = Not Only SQL
典型的 NoSQL 方案分为4类:
Redis 是典型,其 value 是具体的数据结构,包括 string, hash, list, set, sorted set, bitmap, hyperloglog,常被称为数据结构服务器。
以 list 为例:
LPOP key 是移除并返回队列左边的第一个元素。
如果用关系数据库就比较麻烦了,需要操作:
Redis 的缺点主要体现在不支持完成的ACID事务,只能保证隔离性和一致性,无法保证原子性和持久性。
最大的特点是 no-schema,无需在使用前定义字段,读取一个不存在的字段也不会导致语法错误。
特点:
以电商为例,不同商品的属性差异很大,如冰箱和电脑,这种差异性在关系数据库中会有很大的麻烦,而使用文档数据库则非常方便。
文档数据库的主要缺点:
关系数据库是按行来存储的,列式数据库是按照列来存储数据。
按行存储的优势:
在某些场景下,这些优势就成为劣势了,例如,计算超重人员的数据,只需要读取体重这一列进行统计即可,但行式存储会将整行数据读取到内存中,很浪费。
而列式存储中,只需要读取体重这列的数据即可,I/O 将大大减少。
除了节省I/O,列式存储还有更高的压缩比,可以节省存储空间。普通行式数据库的压缩比在 3:1 到 5:1 左右,列式数据库在 8:1 到 30:1,因为单个列的数据相似度更高。
列式存储的随机写效率远低于行式存储,因为行式存储时同一行多个列都存储在连续空间中,而列式存储将不同列存储在不连续的空间。
一般将列式存储应用在离线大数据分析统计场景,因为这时主要针对部分列进行操作,而且数据写入后无须更新。
关系数据库通过索引进行快速查询,但在全文搜索的情景下,索引就不够了,因为:
假设有一个交友网站,信息表如下:
需要匹配性别、地点、语言列。
需要匹配性别、地点、爱好列。
实际搜索中,各种排列组合非常多,关系数据库很难支持。
全文搜索引擎是使用 倒排索引 技术,建立单词到文档的索引,例如上面的表信息建立倒排索引:
所以特别适合根据关键词来查询文档内容。
上面介绍了几种典型的NoSQL方案,及各自的适用场景和特点,您可以根据实际需求进行选择。
一样是数据库
NOSQL查询速度快,但是占用空间也大(都去索引那边了)
但是NOSQL查询复杂的逻辑关系的时候,只能批量获取到本地去统计而SQL能通过条件和关联表等方式进行筛选只显示符合条件的语句。
NOSQL用于无条件或少条件下的存取。百亿级数据也能快速取出。
SQL用于复杂的逻辑存取。在数据量不多的情况下也能跟NOSQL一样用于数据存储。
nosql速度快,但是完成不了关系数据库的复杂逻辑
sql功能强大,但是效率上有瓶颈
看项目大小取舍
网站名称:nosql查询性能最快,8种nosql数据库比较
转载源于:https://www.cdcxhl.com/article40/dssohho.html
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