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nosql在大数据体系中的作用
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、数据间无关系，这样就非常容易拓展，无形之间在架构层面上带来了可扩展的能力。
3、大数据存储和分析：NoSQL数据库适合存储和处理大规模数据集，如HBase、Cassandra和MongoDB等，这在社交媒体、搜索引擎和其他需要处理大量数据的领域中得到了广泛应用。
4、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。
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、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。
NoSQL数据库简介
NoSQL泛指非关系型数据库。NoSQL是一个广泛的概念，指的是那些不同于传统的关系型数据库的数据库管理系统。这些数据库不采用传统的表格形式存储数据，而是采用键值对、文档、列族或图形等形式来存储数据。
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(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。
NoSQL，指的是非关系型的数据库。NoSQL(NoSQL=NotOnlySQL)，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。
为什么要使用NoSQL?NOSQL的优势
HBase的目标就是处理数据量非常庞大的表，可以用普通的计算机处理超过10亿行数据，还可处理有数百万列元素的数据表。
NoSQL的拥护者们提倡运用非关系型的数据存储，相对于铺天盖地的关系型数据库运用，这一概念无疑是一种全新的思维的注入。
实时数据处理：NoSQL数据库具有高性能和低延迟特性，例如Redis，这在实时监测、在线游戏、消息队列等场景中特别有用。
NoSQL NoSQL泛指非关系型的数据库，它的产生就是为了解决大规模数据集合多重数据种类带来的挑战，尤其是大数据应用难题。
谈谈mongodb,mysql的区别和具体应用场景
稳定性 索引，索引放在内存中，能够提升随机读写的性能。
默认情况下，MongoDB更侧重高数据写入性能，而非事务安全，MongoDB很适合业务系统中有大量“低价值”数据的场景。但是应当避免在高事务安全性的系统中使用MongoDB，除非能从架构设计上保证事务安全。
业务场景 问题上说的两种数据库区别还是蛮大的，mysql是传统关系型数据库，在处理小型系统和关系型数据时有很多的优点，什么支持多语言，开源，免费等等百度上就有很多。目前很多中小型公司都是用mysql。
个人理解：如果说写负载和单表太大，解决方案都是通过分片来实现横向扩展，其实mysql也是支持的。这不算理由。我能使用Mongodb的场景是：你不需要太多的事务和多表关联，那么使用Mongodb可以获得更大的性能提升。
MongoDB MongoDB是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品，是非关系数据库当中功能最丰富，最像关系数据库的。他支持的数据结构非常松散，是类似json的bjson格式，因此可以存储比较复杂的数据类型。
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