① 對於大數據中的NoSQL,以下不屬於NoSQL的資料庫是哪個
答案：A
1.文檔型資料庫
作為最受歡迎的NoSQL產品，文檔型資料庫MongoDB當仁不讓地佔據了第一的位置，同時它也是所有NoSQL資料庫中排名最靠前的產品(總排行榜第七名)。Apache基金會的CouchDB排在第二，基於.Net的資料庫RavenDB排在第三，Couchbase排在第四。
2.鍵值(Key-value)資料庫
鍵值(Key-value)資料庫是NoSQL領域中應用范圍最廣的，也是涉及產品最多的一種模型。從最簡單的BerkeleyDB到功能豐富的分布式資料庫Riak再到Amazon託管的DynamoDB不一而足。
在鍵值資料庫流行度排行中，Redis不出意外地排名第一，它是一款由Vmware支持的內存資料庫，總體排名第十一。排在第二位的是Memcached，它在緩存系統中應用十分廣泛。排在之後的是Riak、BerkeleyDB、SimpleDB、DynamoDB以及甲骨文的Oracle NoSQL資料庫。值得注意的是，Oracle NoSQL資料庫上榜不久，得分已經翻番，上升勢頭非常迅猛。
3.列式存儲
列式存儲被視為NoSQL資料庫中非常重要的一種模式，其中Cassandra流行度最高，它已經由Facebook轉交給到Apache進行管理，同時Cassandra在全體資料庫排名中排在第十位，緊隨MongoDB成為第二受歡迎的NoSQL資料庫。基於Hadoop的Hbase排在第二位，Hypertable排在第三。而Google的BigTable並未列入排名，原因是它並未正式公開。
② NoSQL 資料庫：何時使用 NoSQL 與 SQL
NoSQL 資料庫因其功能性、易於開發性和可擴展性而廣受認可，它們越來越多地用於大數據和實時 Web 應用程序，在本文中，我們通過示例討論 NoSQL、何時使用 NoSQL 與 SQL 及其用例。
NoSQL是一種下一代資料庫管理系統 (DBMS)。NoSQL 資料庫具有靈活的模式，可用於構建具有大量數據和高負載的現代應用程序。
「NoSQL」一詞最初是由 Carlo Strozzi 在 1998 年創造的，盡管自 1960 年代後期以來就已經存在類似的資料庫。然而，NoSQL 的發展始於 2009 年初，並且發展迅速。
在處理大量數據時，任何關系資料庫管理系統 (RDBMS) 的響應時間都會變慢。為了解決這個問題，我們可以通過升級現有硬體來「擴大」信息系統，這非常昂貴。但是，NoSQL 可以更好地橫向擴展並且更具成本效益。
NoSQL 對於非結構化或非常大的數據對象（例如聊天日誌數據、視頻或圖像）非常有用，這就是為什麼 NoSQL 在微軟、谷歌、亞馬遜、Meta (Facebook) 等互聯網巨頭中特別受歡迎的原因。
一些流行的 NoSQL 資料庫包括：
隨著企業更快地積累更大的數據集，結構化數據和關系模式並不總是適合。有必要使用非結構化數據和大型對象來更好地捕獲這些信息。
傳統的 RDBMS 使用 SQL（結構化查詢語言）語法來存儲和檢索結構化數據，相反，NoSQL 資料庫包含廣泛的功能，可以存儲和檢索結構化、半結構化、非結構化和多態數據。
有時，NoSQL 也被稱為「 不僅僅是 SQL 」，強調它可能支持類似 SQL 的語言或與 SQL 資料庫並列。SQL 和 NoSQL DBMS 之間的一個區別是 JOIN 功能。SQL 資料庫使用 JOIN 子句來組合來自兩個或多個表的行，因為 NoSQL 資料庫本質上不是表格的，所以這個功能並不總是可行或相關的。
但是，一些 NoSQL DBMS 可以執行類似於 JOIN的操作——就像 MongoDB 一樣。這並不意味著不再需要 SQL DBMS，相反，NoSQL 和 SQL 資料庫傾向於以不同的方式解決類似的問題。
一般來說，在以下情況下，NoSQL 比 SQL 更可取：
許多行業都在採用 NoSQL，取代關系資料庫，從而為某些業務應用程序提供更高的靈活性和可擴展性，下面給出了 NoSQL 資料庫的一些企業用例。
內容管理是一組用於收集、管理、傳遞、檢索和發布任何格式的信息的過程，包括文本、圖像、音頻和視頻。NoSQL 資料庫可以通過其靈活和開放的數據模型為存儲多媒體內容提供更好的選擇。
例如，福布斯在短短幾個月內就構建了一個基於 MongoDB 的定製內容管理系統，以更低的成本為他們提供了更大的敏捷性。
大數據是指太大而無法通過傳統處理系統處理的數據集，實時存儲和檢索大數據的系統在分析 歷史 數據的同時使用流處理來攝取新數據，這是一系列非常適合 NoSQL 資料庫的功能。
Zoom使用 DynamoDB（按需模式）使其數據能夠在沒有性能問題的情況下進行擴展，即使該服務在 COVID-19 大流行的早期使用量激增。
物聯網設備具有連接到互聯網或通信網路的嵌入式軟體和感測器，能夠在無需人工干預的情況下收集和共享數據。隨著數十億台設備生成數不清的數據，IoT NoSQL 資料庫為 IoT 服務提供商提供了可擴展性和更靈活的架構。
Freshub就是這樣的一項服務，它從 MySQL 切換到 MongoDB，以更好地處理其大型、動態、非統一的數據集。
擁有數十億智能手機用戶，可擴展性正成為在移動設備上提供服務的企業面臨的最大挑戰。具有更靈活數據模型的 NoSQL DBMS 通常是完美的解決方案。
例如，The Weather Channel使用 MongoDB 資料庫每分鍾處理數百萬個請求，同時還處理用戶數據並提供天氣更新。
③ 什麼是NoSQL以及其特點
1、NoSQL：以前的翻譯是「不使用SQL」：因為有一部分認為SQL查詢復雜了。現在的翻譯是「不僅僅是SQL」NOSQL資料庫與關系性數據最大的區別在於數據存儲方面。NOSQL採用文檔的形式存儲數據、關系型資料庫採用表的結構存儲數據。
2、NOSQL在大數據面前比SQL資料庫更占優勢。
④ NoSQL非關系資料庫和關系型資料庫的區別是什麼
NoSQL，泛指非關系型的資料庫。隨著互聯網web2.0網站的興起，傳統的關系資料庫在應付web2.0網站，特別是回超大規答模和高並發的SNS類型的web2.0純動態網站已經顯得力不從心，暴露了很多難以克服的問題，而非關系型的資料庫則由於其本身的特點得到了非常迅速的發展。NoSQL資料庫的產生就是為了解決大規模數據集合多重數據種類帶來的挑戰，尤其是大數據應用難題。
雖然NoSQL流行語火起來才短短一年的時間，但是不可否認，現在已經開始了第二代運動。盡管早期的堆棧代碼只能算是一種實驗，然而現在的系統已經更加的成熟、穩定。不過現在也面臨著一個嚴酷的事實：技術越來越成熟——以至於原來很好的NoSQL數據存儲不得不進行重寫，也有少數人認為這就是所謂的2.0版本。這里列出一些比較知名的工具，可以為大數據建立快速、可擴展的存儲庫。
⑤ 大數據可以用傳統方式儲存嗎
可以的。
大數據從獲取到分析的各個階段都可能會涉及到數據集的存儲，考慮到大數據有別於傳統數據集，因此大數據存儲技術有別於傳統存儲技術。大數據一般通過分布式系統、NoSQL資料庫等方式（還有雲資料庫）進行存儲。
⑥ nosql資料庫是免費的嗎
是的。
開源NoSQL資料庫的一個列表。其中MongoDB是這些開源NoSQL資料庫中最好的。這個列表包括：MongoDB，C這些免費和開源NoSQL資料庫是真正高擴展能力，靈活和良好的大數據存儲和處理能力。
NoSQL，指的是非關系型的資料庫。NoSQL有時也稱作NotOnlySQL的縮寫，是對不同於傳統的關系型資料庫的資料庫管理系統的統稱。
⑦ 大數據包括一些什麼
大數據技術包括數據收集、數據存取、基礎架構、數據處理、統計分析、數據挖掘、模型預測、結果呈現1、數據收集：在大數據的生命周期中，數據採集處於第一個環節。根據MapRece產生數據的應用系統分類，大數據的採集主要有4種來源：管理信息系統、Web信息系統、物理信息系統、科學實驗系統。2、數據存取：大數據的存去採用不同的技術路線，大致可以分為3類。第1類主要面對的是大規模的結構化數據。第2類主要面對的是半結構化和非結構化數據。第3類面對的是結構化和非結構化混合的大數據，3、基礎架構：雲存儲、分布式文件存儲等。4、數據處理：對於採集到的不同的數據集，可能存在不同的結構和模式，如文件、XML 樹、關系表等，表現為數據的異構性。對多個異構的數據集，需要做進一步集成處理或整合處理，將來自不同數據集的數據收集、整理、清洗、轉換後，生成到一個新的數據集，為後續查詢和分析處理提供統一的數據視圖。5、統計分析：假設檢驗、顯著性檢驗、差異分析、相關分析、T檢驗、方差分析、卡方分析、偏相關分析、距離分析、回歸分析、簡單回歸分析、多元回歸分析、逐步回歸、回歸預測與殘差分析、嶺回歸、logistic回歸分析、曲線估計、因子分析、聚類分析、主成分分析、因子分析、快速聚類法與聚類法、判別分析、對應分析、多元對應分析(最優尺度分析)、bootstrap技術等等。6、數據挖掘：目前，還需要改進已有數據挖掘和機器學習技術；開發數據網路挖掘、特異群組挖掘、圖挖掘等新型數據挖掘技術；突破基於對象的數據連接、相似性連接等大數據融合技術；突破用戶興趣分析、網路行為分析、情感語義分析等面向領域的大數據挖掘技術。7、模型預測：預測模型、機器學習、建模模擬。8、結果呈現：雲計算、標簽雲、關系圖等。
⑧ nosql資料庫的特點是多對多關系
：1、容易擴展；2、大數據量、高性能；3、靈活的數據模型；4、高可用。nosql資料庫種類繁多，但是它們都有一個共同的特點，就是它們都去掉了關系資料庫的關系型特性。
nosql資料庫特點：
1、易擴展
NoSQL資料庫種類繁多，但是一個共同的特點都是去掉關系資料庫的關系型特性。數據之間無關系，這樣就非常容易擴展。無形之間，在架構的層面上帶來了可擴展的能力。
2、大數據量、高性能
NoSQL資料庫都具有非常高的讀寫性能，尤其在大數據量下，同樣表現優秀。這得益於它的無關系性，資料庫的結構簡單。
一般MySQL使用Query Cache。NoSQL的Cache是記錄級的，是一種細粒度的Cache，所以NoSQL在這個層面上來說性能就要高很多。
3、靈活的數據模型
NoSQL無須事先為要存儲的數據建立欄位，隨時可以存儲自定義的數據格式。而在關系資料庫里，增刪欄位是一件非常麻煩的事情。如果是非常大數據量的表，增加欄位簡直就是——個噩夢。這點在大數據量的Web 2.0時代尤其明顯。
4、高可用
NoSQL在不太影響性能的情況，就可以方便地實現高可用的架構。比如Cassandra、HBase模型，通過復制模型也能實現高可用。
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