nosql应用场景下的查询，nosql查询语句

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nosql-帮忙判断下这种业务场景适合使用什么类型的数据库

NOSQL数据库适用于存储非结构化或半结构化数据的场景。它们支持快速写入和自动扩展，适用于海量数据的存储和处理。此外，NOSQL数据库还提供了灵活的数据模拟和查询功能，能够适应各种不同的数据类型和查询需求。

列存储数据库：相关产品： BigTable、HBase、Cassandra、HadoopDB、GreenPlum、PNUTS.主要应用：分布式数据的储存与管理。优点：查找速度快，可扩展性强，容易进行分布式扩展。缺点：功能相对局限。

一般将NoSQL数据库分为四大类：键值(Key-Value)存储数据库、列存储数据库、文档型数据库和图形(Graph)数据库。它们的数据模型、优缺点、典型应用场景。

1、NoSQL 即 Not Only SQL，可直译“不仅仅是 SQL”，这项技术正在掀起一场全新的数据库革命性运动。

2、首先看看传统关系型数据库的瓶颈：无法应对每秒上万次的读写请求，硬盘IO此时也将变为性能瓶颈表中存储记录数量有限，横向可扩展能力有限，纵向数据可承受能力也是有限的，面对海量数据，势必涉及到分库分表，难以维护。

3、而NoSQL的Cache是记录级的，是一种细粒度的Cache，所以NoSQL在这个层面上来说就要性能高很多了。多样灵活的数据模型 NoSQL无需事先为要存储的数据建立字段，随时可以存储自定义的数据格式。

4、大数据量，高性能 NoSQL数据库都具有非常高的读写性能，尤其在大数据量下，同样表现优秀。这得益于它的无关系性，数据库的结构简单。

5、它们可以处理超大量的数据。NoSQL 数据库都具有非常高的读写性能，尤其在大数据量下，同样表现优秀。这得益于它的无关系性，数据库的结构简单。

6、因此，关系数据库在这些越来越多的应用场景下显得不那么合适了，为了解决这类问题的非关系数据库应运而生。NoSQL 是非关系型数据存储的广义定义。它打破了长久以来关系型数据库与ACID理论大一统的局面。

1、常见的Nosql数据库有：Redis数据库 Redis（RemoteDictionaryServer），即远程字典服务，是一个开源的使用ANSIC语言编写、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key－Value数据库，并提供多种语言的API。

2、NoSQL数据库没有标准的查询语言（SQL），因此进行数据库查询需要制定数据模型。许多NoSQL数据库都有REST式的数据接口或者查询API。如：Neo4J，InfoGrid，Infinite Graph。

3、图形（Graph）数据库图形结构的数据库同其他行列以及刚性结构的SQL数据库不同，它是使用灵活的图形模型，并且能够扩展到多个服务器上。NoSQL数据库没有标准的查询语言（SQL），因此进行数据库查询需要制定数据模型。

4、NoSQL：是一项全新的数据库革命性运动，NoSQL的拥护者们提倡运用非关系型的数据存储。现今的计算机体系结构在数据存储方面要求具备庞大的水平扩展性，而NoSQL致力于改变这一现状。

5、Document Store： Mongodb 分布式nosql，具备了区别mysql的最大亮点：可扩展性。

NoSQL(NoSQL = Not Only SQL )，意即反SQL运动，是一项全新的数据库革命性运动，早期就有人提出，发展至2009年趋势越发高涨。

当我们说x 是一个NoSQL数据库时，我认为把NoSQL解释成Not Only是愚蠢的，因为这会让这个术语变得没有价值。(因为这样一来你实际上可以认为SQL Server也是一个NoSQL数据库)。

NoSQL，指的是非关系型的数据库。NoSQL(NoSQL = Not Only SQL )，意即不仅仅是SQL。在现代的计算系统上每天网络上都会产生庞大的数据量。这些数据有很大一部分是由关系数据库管理系统（RDBMS）来处理。

NoSQL(NoSQL = Not Only SQL )，意即“不仅仅是SQL”，泛指非关系型的数据库。

1、NoSQL的支持者称，通过NoSQL架构可以省去将Web或Java应用和数据转换成SQL友好格式的时间，执行速度变得更快。 “SQL并非适用于所有的程序代码，” 对于那些繁重的重复操作的数据，SQL值得花钱。

2、分布式nosql，具备了区别mysql的最大亮点：可扩展性。

3、就像Bigtable利用了Google文件系统（File System）所提供的分布式数据存储一样，HBase在Hadoop之上提供了类似于Bigtable的能力。Neo4J Neo4j是一个高性能的，NOSQL图形数据库，它将结构化数据存储在网络上而不是表中。

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