关于nosql对象映射的信息

如何使用nosql db

No SQL DB是一种和关系型数据库相对应的对象数据库。按照数据模型保存性质将当前NoSQL分为四种：

1.Key-value stores键值存储, 保存keys+BLOBs

2.Table-oriented 面向表, 主要有Google的BigTable和Cassandra.

3.Document-oriented面向文本, 文本是一种类似XML文档，MongoDB 和 CouchDB

4.Graph-oriented 面向图论. 如Neo4J.

关系型数据库的弊端：

关系型数据库的历史已经有30余年了，因此，在某些情况下，关系型数据库的弱点就会暴露出来：

1. “对象-关系 阻抗不匹配”。关系模型和面向对象模型在概念上存在天然的不匹配的地方，比如对象模型当中特有的“继承”，“组合”，“聚合”，“依赖”的概念在关系模型当中是不存在的。

2. “模式演进”。即随着时间的推移，需要对数据库模式进行调整以便适应新的需求，然而，对数据库模式的调整是的成本很高的动作，因此很多设计师在系统设计之初会设计一个兼容性很强的数据库模式，以应对将来可能出现的需求，然而在现在的web系统开发过程中，系统的变更更加频繁，几乎无法预先设计出一种“万能”的数据库模式以满足所有的需求，因此 模式演进的弊端就愈发凸显。

3. 关系型数据库处理 稀疏表时的性能非常差。

4. network­oriented data 很适合处理 人工智能、社交网络中的一些需求。

所以，各种各样的No SQL DB 出现了，这里只简单介绍下Neo4J 的基本知识。

Neo 数据模型

Neo4J 是一个基于图实现的No SQL DB, 其基本的数据类型有如下几种：

Node, Relationship, Property.

Node 对应于图中的 节点，Relationship 对应图中的边，Node 和 Relationship 都可以拥有Property，

Property 的数据结构为。

数据遍历

Neo 提供了Traverser对数据中的数据进行遍历。

如何高效地将SQL数据映射到NoSQL存储系统中

NoSQL数据库 ——FoundationDB的键-值存储系统

FoundationDB是一个分布式的键-值存储系统，支持全局ACID事务操作，并且性能出众。在安装系统时，可以指定数据分发的级别。数据分发为容错性提供了支持：当某个服务器或网络的某部分产生故障时，数据库仍然可以正常操作，你的应用也不会受到影响。

键-值与SQL架构

我们开发的这套架构能够在键-值存储系统上支持多个层，每个层都能够在FoundationDB的基础上提供一套不同的数据模型，例如SQL数据库、文档数据库或图形数据库。许多使用者也自行创建了自定义的层。

下图中列出架构中的了关键部分。处于最底层的是FoundationDB集群，无论集群的实际大小如何，对它的操作与一个单独的逻辑数据库并没有分别。SQL层则以一种无状态的中间层方式运行在键-值存储系统之上。这一层通过SQL与应用程序进行通信，并使用FoundationDB的客户端API与键-值存储系统进行通信。由于SQL层是无状态的，因此可以并行地运行任意数据的SQL层。

NoSQL 数据库：何时使用 NoSQL 与 SQL？

NoSQL 数据库因其功能性、易于开发性和可扩展性而广受认可，它们越来越多地用于大数据和实时 Web 应用程序，在本文中，我们通过示例讨论 NoSQL、何时使用 NoSQL 与 SQL 及其用例。

NoSQL是一种下一代数据库管理系统 (DBMS)。NoSQL 数据库具有灵活的模式，可用于构建具有大量数据和高负载的现代应用程序。

“NoSQL”一词最初是由 Carlo Strozzi 在 1998 年创造的，尽管自 1960 年代后期以来就已经存在类似的数据库。然而，NoSQL 的发展始于 2009 年初，并且发展迅速。

在处理大量数据时，任何关系数据库管理系统 (RDBMS) 的响应时间都会变慢。为了解决这个问题，我们可以通过升级现有硬件来“扩大”信息系统，这非常昂贵。但是，NoSQL 可以更好地横向扩展并且更具成本效益。

NoSQL 对于非结构化或非常大的数据对象（例如聊天日志数据、视频或图像）非常有用，这就是为什么 NoSQL 在微软、谷歌、亚马逊、Meta (Facebook) 等互联网巨头中特别受欢迎的原因。

一些流行的 NoSQL 数据库包括：

随着企业更快地积累更大的数据集，结构化数据和关系模式并不总是适合。有必要使用非结构化数据和大型对象来更好地捕获这些信息。

传统的 RDBMS 使用 SQL（结构化查询语言）语法来存储和检索结构化数据，相反，NoSQL 数据库包含广泛的功能，可以存储和检索结构化、半结构化、非结构化和多态数据。

有时，NoSQL 也被称为“ 不仅仅是 SQL ”，强调它可能支持类似 SQL 的语言或与 SQL 数据库并列。SQL 和 NoSQL DBMS 之间的一个区别是 JOIN 功能。SQL 数据库使用 JOIN 子句来组合来自两个或多个表的行，因为 NoSQL 数据库本质上不是表格的，所以这个功能并不总是可行或相关的。

但是，一些 NoSQL DBMS 可以执行类似于 JOIN的操作——就像 MongoDB 一样。这并不意味着不再需要 SQL DBMS，相反，NoSQL 和 SQL 数据库倾向于以不同的方式解决类似的问题。

一般来说，在以下情况下，NoSQL 比 SQL 更可取：

许多行业都在采用 NoSQL，取代关系数据库，从而为某些业务应用程序提供更高的灵活性和可扩展性，下面给出了 NoSQL 数据库的一些企业用例。

内容管理是一组用于收集、管理、传递、检索和发布任何格式的信息的过程，包括文本、图像、音频和视频。NoSQL 数据库可以通过其灵活和开放的数据模型为存储多媒体内容提供更好的选择。

例如，福布斯在短短几个月内就构建了一个基于 MongoDB 的定制内容管理系统，以更低的成本为他们提供了更大的敏捷性。

大数据是指太大而无法通过传统处理系统处理的数据集，实时存储和检索大数据的系统在分析 历史 数据的同时使用流处理来摄取新数据，这是一系列非常适合 NoSQL 数据库的功能。

Zoom使用 DynamoDB（按需模式）使其数据能够在没有性能问题的情况下进行扩展，即使该服务在 COVID-19 大流行的早期使用量激增。

物联网设备具有连接到互联网或通信网络的嵌入式软件和传感器，能够在无需人工干预的情况下收集和共享数据。随着数十亿台设备生成数不清的数据，IoT NoSQL 数据库为 IoT 服务提供商提供了可扩展性和更灵活的架构。

Freshub就是这样的一项服务，它从 MySQL 切换到 MongoDB，以更好地处理其大型、动态、非统一的数据集。

拥有数十亿智能手机用户，可扩展性正成为在移动设备上提供服务的企业面临的最大挑战。具有更灵活数据模型的 NoSQL DBMS 通常是完美的解决方案。

例如，The Weather Channel使用 MongoDB 数据库每分钟处理数百万个请求，同时还处理用户数据并提供天气更新。