本篇内容介绍了“NoSql数据库的陷阱有哪些”的有关知识，在实际案例的操作过程中，不少人都会遇到这样的困境，接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧！希望大家仔细阅读，能够学有所成！

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Schema管理

每个NOSQL数据库都以其自己的方式处理该模式。  在某些情况下没有Schema(MongoDB)，在某些情况下它是动态的(Elasticsearch)，在某些情况下它类似于关系数据库中的Schema(Cassandra)。  在概念模型中，数据始终具有Schema。 实体，字段，名称，类型，关系。 不管基础类型如何，物理模型都是概念模型的表示。

NoSQL数据库在架构方面为我们提供了更多自由。 在MongoDB中，我们可以添加两个具有相同字段名称但类型不同的不同文档。 这有意义吗? 而不是。  这会发生吗? 当然可以。 一个简单的人为错误可能会破坏我们的应用程序。

另一个问题与实体之间的关系有关。 即使数据库中没有关系，我们也必须记录数据之间的关系。 从关系数据库中，我们可以生成ERD图。  如果是NoSQL数据库，则可能无法使用。

使用NoSQL数据库时，我们必须记住有关模式管理和数据验证的问题。 没有它，数据可能会"爆炸"。  有趣的事实：一些公司用PostgreSQL替换了MongoDB。

较低的误差范围

NoSQL数据库的性能是适当的数据建模，索引和分区的结果。  在关系数据库中，我们可以添加列，转换表，将数据从一个表翻转到另一个表，以及如果我们之前忘记了索引，则可以添加索引。  对于NoSQL数据库，并非在所有情况下都可行。 我们可能需要使用一些外部工具，例如Apache Spark，甚至删除并重新创建我们的数据模型。

在Elasticsearch中，如果我们无法获取索引的架构/映射，则必须使用例如 重新索引API，这意味着我们必须将数据重新索引到另一个索引。

在Cassandra中，我们只能按分区键和群集键进行过滤。 如果我们忘记在键中添加一列，则有可能添加索引，但是如果集合的基数很大，则会降低性能。

不支持ACID

ACID属性简化了代码编写。 我们不需要处理与以下事实有关的错误：X表中的数据已经存在，而Y表中的数据尚未存在(如果有的话)。  根据CAP定理，我们知道存在一致的数据库和最终一致的数据库。 这种类型最流行的数据库是Apache Cassandra。  最终的一致性要求对数据建模和应用程序逻辑采用不同的方法。 应该以一种更具防御性的方式编写代码，因为不确定您刚刚更改的记录是否可以从应用程序的另一部分获得。  HBase是一致性数据库的一个示例，但是即使Cloudera相信它也不会替代关系数据库。 一些数据库宣称自己是一致的，并且仅在一定程度上确保了一致性。  例如，MongoDB提供事务，但是多文档事务仅自版本4.0起可用。

不支持SQL

NoSQL的缺点是缺少SQL。 我们可能喜欢不喜欢，但SQL是数据的基础。 许多分析师每天都在使用SQL，学习其他语言可能会阻止他们使用数据库。  创建Spark SQL或Beam SQL的原因是有原因的。

分析有限和/或没有Join

这只是关于OLTP和OLAP系统之间差异的讨论。 我们习惯于使用GROUP BY和JOIN子句，但并非每个数据库都会提供此类功能。  由于数据库的性质，聚合和合并可能非常有限(如果可能)。 对于Apache Cassandra，分析功能通常是通过将Apache  Spark集群组合在一起来实现的。 您将通过我的故事学习如何将彼此联系起来。

“NoSQL数据库的陷阱有哪些”的内容就介绍到这里了，感谢大家的阅读。如果想了解更多行业相关的知识可以关注创新互联网站，小编将为大家输出更多高质量的实用文章！

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