本篇文章给大家谈谈sql和nosql应用场景，以及nosql数据库应用场景对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。
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简述关系型数据库和NOSQL数据库分别适用场景?
- 使用范围：适用于需要严格数据完整性和事务控制的应用场景，如银行交易、电子商务交易处理等。 非关系型数据库（NoSQL）- 特点：非关系型数据库种类繁多，包括键值存储、文档存储、列存储和图形数据库等。它们通常提供更高的数据灵活性、可扩展性和性能，尤其适合处理大规模和复杂数据。
成熟度与广泛度：新兴数据库，成熟度较低，Nosql数据库中最为接近关系型数据库，比较完善的DB之一，适用人群不断在增长。
NoSQL数据库不使用传统的表格关系模型，适用于处理大量非结构化或半结构化数据。
与传统的关系型数据库不同，非关系型数据库不依赖于固定的数据结构，具有灵活的数据模型。这类数据库适用于处理大量数据、高并发读写和水平扩展的场景。NoSQL数据库种类繁多，包括键值存储（如Redis）、列存储（如HBase）、文档存储（如MongoDB）等。它们通常用于大数据处理和实时分析。
关系数据库、非关系型数据库。关系数据库 特点：数据集中控制；减少数据冗余等。适用范围：对于结构化数据的处理更合适，如学生成绩、地址等，这样的数据一般情况下需要使用结构化的查询。非关系数据库 特点：易扩展；大数据量，高性能；灵活的数据模型等。
非关系型数据库（NoSQL数据库）与传统的关系型数据库不同，非关系型数据库不依赖固定的数据表结构。它通常基于键值对存储数据，不强制进行结构化查询和严格的完整性约束。由于其灵活的查询方式和高扩展性，常见的非关系型数据库有MongoDB、Redis、Cassandra等。
nosql数据库库和sql数据库的区别
一样是数据库 NOSQL查询速度快，但是占用空间也大（都去索引那边了）但是NOSQL查询复杂的逻辑关系的时候，只能批量获取到本地去统计而SQL能通过条件和关联表等方式进行筛选只显示符合条件的语句。NOSQL用于无条件或少条件下的存取。百亿级数据也能快速取出。SQL用于复杂的逻辑存取。
简单说来：sql是关系型数据库的结构化查询语言，而nosql，一般代指菲关系型数据库，sql语句就不能用来，不过有些有leisql的查询语言，且nosql数据库没有统一的查询语言。
有时，NoSQL 也被称为“ 不仅仅是 SQL ”，强调它可能支持类似 SQL 的语言或与 SQL 数据库并列。SQL 和 NoSQL DBMS 之间的一个区别是 JOIN 功能。SQL 数据库使用 JOIN 子句来组合来自两个或多个表的行，因为 NoSQL 数据库本质上不是表格的，所以这个功能并不总是可行或相关的。
SQL数据存在特定结构的表中；而NoSQL则更加灵活和可扩展，存储方式可以省是JSON文档、哈希表或者其他方式。在SQL中，必须定义好表和字段结构后才能添加数据，例如定义表的主键(primarykey)，索引(index)，触发器(trigger)，存储过程(storedprocedure)等。
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、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。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。
3、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。但是当数据库结构非常简单时，SQL可能没有太大用处。 没有过多的操作。
4、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。
5、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。一般MySQL使用Query Cache，每次表的更新Cache就失效，是一种大粒度的Cache，在针对web0的交互频繁的应用，Cache性能不高。
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