nosql在哪里可以看,nosql支持sql查询吗

nosql 怎么用?在关系数据库中可以通过 select 语句查询,但是在nosql中怎么用这个了,难道只能存储键值对?

NoSQL数据库有很多种,实现方式差别很大。有接近SQL查询方式的,也有纯粹的键值对查询。

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对于K-V型数据库,比较典型的是Redis,系统提供了get、set之类的命令用于增删改查。关键是键值对的键和值怎么设计。

newsql数据库支持结构化数据吗?

首先,来谈一下对数据库市场的看法,关系型数据库会一直占有主导地位。第一个原因是它的历史最久,有庞大的用户基础,根深。第二,SQL 的 query 在场景上依然是占主体的,尤其在数据分析上。 NoSQL的产生的是SQL对某些非关系为场景(KV点读)上的scalability 不好导致的。那个时候,主要问题是无法横向 scale,也就是没有分布式的支持,所以NoSQL 诞生了。而且KV, document 使用 normalized 数据结构也不利于理解和编程,所以可以看做是NoSQL 从SQL中抢了一些自己更适合的场景,所以它是在特定的时间和环境出现的一个产品。随着Distributed SQL 的出现, NoSQL 和 Distributed SQL 变得越来越像。未来几年有可能和 Distributed SQL 合并作为了一个产品类型。 NoSQL 在市场份额上不会超过或取代SQL, 在一些场景上会继续成长,尤其是用关系型数据集不好表达的,比如图。

今天 NewSQL 和 Distributed SQL 这2个名词在业界有一定的混淆。NewSQL 出现的早,可以被认为是Distributed SQL 的子集。以后还是以 Distributed SQL 为定义好。 所以你的问题其实是在 传统SQL,Distributed SQL 和 noSQL 之间如何选择。

答案是,最重要的指标是看用户的数据access的场景,和对应的数据结构。满足以下条件,更多考虑NoSQL:

数据之间没有关系,或者关系不强烈;每个row独立,row 之间不存在大规模的一对多,多对多的关系。

数据本身适合KV, 或者自我包含的hierachy关系。 比如个人profile, 完全自我contain, 人很人之间不需要query。

Access 数据的方式主要以 ID (primary key) 为主的点读,和顺序access (按顺序iterate)。

需要支持大规模的读写,低延时。

如果需要事务特性,范围限于一个或几个row, 没有关系型的事务。

使用 SQL 主要是因为 row 和 row 之间有关系; 存在一对多、多对多的关系。同时在关系的前提下,支持事务。支持table join的语法。对一致性要求高(强一致)。 Distributed SQL 提供了跨节点的分布式事务,query 等。但它是建立在牺牲性能的前提下的,延时大大价高。所以 NoSQL 是分布式+无关系,传统SQL 是 有关系+无分布式, Distributed SQL 是 分布式 + 有关系 + 性能取舍。

NewSQL 现在已经消退了,目前在国外退化为Distributed SQL原因如下:

卡耐基梅隆大学数据库教授Andy Pavlo,在文中系统地分析了NewSQL兴起到消亡的过程,给出了他认为NewSQL消亡的一些原因,比如:

1)没有开源。

2)没有拥抱公有云,在成本与技术上难与跟公有云厂商抗衡。

3)已有的关系型数据库MySQL,PostgreSQL做的不错,而且在不断改进,大部分客户数据并不多,单节点存储就能装下。

4)销售困难:客户担心切换风险,而且面临NoSQL在易用性方面的夹击。

另外,在谈到数据库发展趋势时,也提到NoSQL开始普遍支持SQL,joins和事务功能。到2021年后NewSQL概念除了中国的数据库创业公司,国外较少提了,更多地转向Distributed SQL。

NoSQL 和 关系型数据库,OLAP和OLTP的边界目前和未来会进一步模糊。市场的主要NoSQL产品开始普遍支持SQL,joins和事务功能,就我个人观点而言,NoSQL未来应该还是坚守初心——高并发,低延时,高伸缩性,对于关系型数据库擅长的 跨表Join, 跨机事务,AP等能力扩展应该谨慎些。产品选型时,最好也从这些方面多考虑些。

AWS开源可跨关联式与NoSQL数据库的查询语言PartiQL

AWS推出了与SQL兼容的查询语言PartiQL,只要数据库查询引擎提供PartiQL支持,使用者就能以PartiQL单一查询关联式数据库的结构化资料,以及开放资料格式中的巢状资料或是半结构化资料,甚至还能用来查询NoSQL或是文件数据库中无固定结构(Schema-less)的资料。除了AWS自家的数据库服务,NoSQL数据库Couchbase Server也承诺将会支持PartiQL。

企业资料分散在关联式数据库、非关联式数据库以及资料湖泊中。高度结构化的资料,储存在SQL数据库或是资料仓储;无固定结构的资料则由键值储存、图形数据库(Graph Database)、分类帐数据库或是时间序列数据库等NoSQL数据库处理;而在资料湖泊中的资料,可能也有部分缺乏结构,或是可能为巢状或是多值结构。不同的资料类型适用于不同的使用案例,而每种类型的资料,可能都有自己的查询语言。

不同的资料储存对应不同的查询语言,当企业更换资料格式或是数据库引擎时,可能还需要跟着改变应用程式和查询语法,AWS提到,这对于资料的应用,特别是使用资料湖泊的灵活性与效率,有着很大的阻碍。为了统一不同类型数据库存取方法,AWS发布了查询语言PartiQL,这是个与SQL兼容的查询语言,可以用来查询以各种格式储存在各地的资料。

用户可以使用PartiQL来查询关联式数据库,像是在Redshift实作交易或是资料分析等应用,或对于Amazon S3资料湖泊的开放资料格式,同样能使用PartiQL对巢状资料与半结构化资料例如Amazon Ion格式进行查询,另外,PartiQL也可用于文件数据库等NoSQL数据库,查询无固定结构的资料。

AWS表示,PartiQL的出现,是为了满足自家查询和转换大量资料的需求,其提供严格的SQL兼容性,可与标准SQL混合使用,执行连接(Join)、过滤(Filtering)与聚合(Aggregation)操作,并以最小扩充支持巢状和半结构化资料,让开发者以简单且一致的方法,不需要更改查询语言,就能查询各种格式和服务的资料。

PartiQL具格式独立性与储存独立性,PartiQL语法和语义不依赖任何资料格式,无论使用者是要查询JSON、Parquet、ORC、CSV还是Ion等格式,查询语句的写法都相同,PartiQL的查询在综合逻辑类型系统上运作,才对应到不同底层的格式。而PartiQL也不相依于特定资料储存,因此适用于不同的底层资料储存。

虽然过去针对跨不同类型数据库查询的问题,已有不少解决方案,AWS指出,像是Postgres JSON同样也兼容于SQL,但是却无法良好地处理JSON巢状资料;而半结构化查询语言,虽然能良好处理巢状资料,但却无法与SQL语言兼容。AWS提到,PartiQL是第一个能够完全解决这些问题的查询语言。

目前AWS已在自家多项服务支持PartiQL,包括Amazon S3 Select、Amazon Glacier Select、Amazon Redshift Spectrum、Amazon QLDB,接下来几个月将会有更多的AWS服务支持PartiQL,Couchbase也公布将加入支持PartiQL的行列。现在PartiQL以Apache2.0授权许可开源,公开教学、规范以及参考实作,所有社群都能使用并参与贡献。

NoSql如何查询数据,除了可用SQL语言查,是否还可以用其他高级编程语言査?

每种nosql都有自己的语法。跟t-sql类数据库的方式类似。但。不是用sql语句。而是他自身定义的读取语句

mongoDB开启操作日志

一、查看是否开启操作日志:

nosql :  db.getProfilingStatus()

返回:

{

"was": NumberInt("0"),

"slowms": NumberInt("100")

}

注:was:0表示未开启。1表示记录慢命令(默认:执行时常超过100ms)2表示记录所有命令。 

二、修改was:

nosql: db.setProfilingLevel(2)

三、查看操作日志

nosql:db.system.profile.find()


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