NoSQL 資料庫
NoSQL（”Not Only SQL” 的縮寫）是針對大數據和分散式系統需求而設計的資料庫類型，旨在補足傳統關聯式資料庫的不足，特別是在水平擴展、靈活性和大規模資料處理方面。NoSQL 資料庫通常不依賴 SQL 語言進行操作，不使用表格和關聯，而是基於靈活的數據模型來處理各類型非結構化或半結構化的資料。
NoSQL 資料庫的特點
- 非結構化與半結構化資料：NoSQL 可以處理像 JSON、XML 這樣的非結構化或半結構化數據，靈活性更強。
- 水平擴展性：NoSQL 資料庫通常支援將資料分散到多個伺服器上來實現擴展，因此特別適合大規模的分散式系統。
- 高性能與快速讀寫：NoSQL 資料庫針對某些應用場景（如即時應用）進行了優化，可以提供更快的讀寫性能。
- 靈活的數據模型：不依賴固定結構，NoSQL 支援各種數據模型，可以根據需求進行調整，使得系統具有更高的彈性。
NoSQL 的四種類型
- 鍵值儲存(Key-Value Stores)：
- 使用鍵值對來儲存和檢索數據，每筆數據都用唯一的鍵來識別。
- 適合處理簡單的請求，如會話數據和快取。
- 例子：Redis、Amazon DynamoDB
- 文件儲存(Document Stores)：
- 使用文件（如 JSON 或 BSON）來儲存數據，資料具有更豐富的結構。
- 非結構化數據和半結構化數據的良好選擇，適合處理頻繁更改的資料。
- 例子：MongoDB、CouchDB
- 列族儲存(Column-Family Stores)：
- 資料以列族（Column Family）為單位進行儲存，適合高寫入和快速查詢的大數據。
- 主要用於大型分散式應用，例如網路分析和搜尋引擎。
- 例子：Apache Cassandra、HBase
- 圖形資料庫(Graph Databases)：
- 專為圖形結構設計，適合用於社交網路、推薦系統和路徑優化等需要關係的數據。
- 能快速處理複雜關係。
- 例子：Neo4j、Amazon Neptune
NoSQL 的優缺點
優點：
- 靈活性高，可以處理多樣化的數據結構。
- 水平擴展性能佳，適合大規模數據處理。
- 快速的讀寫操作，特別適合即時應用場景。
缺點：
- 不支援複雜的查詢和事務處理，無法完全替代關聯式資料庫。
- 不遵循 ACID 特性（有些支援 BASE 理論，提供最終一致性），可能在一致性上較弱。
- 缺乏標準化，需根據具體需求選擇合適的 NoSQL 類型。
使用場景
- 大數據處理：NoSQL 尤其適合需要快速處理大量資料的場景。
- 實時資料分析：如社交網路、即時分析和日志數據。
- 內容管理：處理非結構化或半結構化內容，如文件存儲和媒體管理。
NoSQL 資料庫的靈活性與水平擴展能力，特別適合在分散式環境中使用。選擇 NoSQL 資料庫通常依賴於應用的具體需求，從而針對性能、擴展性或資料模型的靈活性進行調整。
參考資料:
- 快速認識4類主流NoSQL資料庫 – iThome
- ChatGPT
本文由 ChatGPT 產生
筆記
資料結構: column-oriented structure, data is stored in cells grouped in a pre-defined number of columns
