不属于nosql数据库的是？

一、不属于nosql数据库的是？

不属于nosql数据库的CPU运行芯片，这是主板上的运算芯片，和数据库没有关系

二、nosql数据库类型？

NoSQL数据库有以下几种类型：键值存储型、文档型、列存储型、图形数据库、内存数据库等。 NoSQL是指不用关系型数据库管理系统（RDBMS）的一类数据库。相较于传统的关系型数据库，NoSQL更适合存储大数据、数据处理速度快、横向扩展性强等要求。因此，随着大数据时代的到来，NoSQL数据库得到了越来越多的应用。NoSQL数据库的优点还包括高可用性、灵活性、可扩展性、高性能、更容易部署等。但同时也存在着一些缺点，例如没有标准化的语法、缺乏事务性支持、可靠性参差不齐等问题。在实际开发中，需要根据具体情况选择合适的数据库类型。

三、如何玩转NoSQL数据库？

什么是NoSQL数据库？从名称“非SQL”或“非关系型”衍生而来，这些数据库不使用类似SQL的查询语言，通常称为结构化存储。

这些数据库自1960年就已经存在，但是直到现在一些大公司（例如Google和Facebook）开始使用它们时，这些数据库才流行起来。

该数据库最明显的优势是摆脱了一组固定的列、连接和类似SQL的查询语言的限制。

有时，NoSQL这个名称也可能表示“不仅仅SQL”，来确保它们可能支持SQL。

NoSQL数据库使用诸如键值、宽列、图形或文档之类的数据结构，并且可以如JSON之类的不同格式存储。

四、nosql数据库的特点？

Nosql数据库的特点:

1.易扩展

当一台机器不够用了，很容易添加一个新的服务器，只要配置好环境之后，自动使用。

2.大数据量、高性能

读写速度快，nosql基本都是内存数据库，比硬盘存储要快很多，查询数据快

3.灵活性

NoSQL无需事先为 要存储的数据 建立字段，随时可以存储自定义的数据格式，在关系型数据库添加字段和删除字段是非常麻烦的。

4.高可用

一台机器宕机出问题了，不会影响其他的机器

五、NoSQL数据库有哪些特点？

nosql数据库特点：

1、易扩展，NoSQL数据库种类繁多，但是一个共同的特点都是去掉关系数据库的关系型特性。数据之间无关系，这样就非常容易扩展。无形之间，在架构的层面上带来了可扩展的能力。

2、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。

3、灵活的数据模型，NoSQL无须事先为要存储的数据建立字段，随时可以存储自定义的数据格式。而在关系数据库里，增删字段是一件非常麻烦的事情。如果是非常大数据量的表，增加字段简直就是——个噩梦。这点在大数据量的Web 2.0时代尤其明显。

4、高可用，NoSQL在不太影响性能的情况，就可以方便地实现高可用的架构。比如Cassandra、HBase模型，通过复制模型也能实现高可用。

六、nosql数据库设计规范？

从大类上分这几个：

1. 数据库设计规范

2. 集合设计规范

3. 文档设计规范

4. 连接规范

5. 操作规范

每个规范里还有详细分类这里就不再细细列举了！

七、nosql大数据库

NoSQL大数据库：未来的数据存储解决方案

随着数据量的不断增长，传统的关系型数据库已经无法满足我们的需求。为了解决这个问题，NoSQL大数据库应运而生。它是一种新型的数据存储方式，具有许多传统数据库无法比拟的优势。

NoSQL大数据库的优势

首先，NoSQL大数据库具有无限的可扩展性。传统的关系型数据库需要预先规划存储空间，一旦数据量超过规划，就会面临存储瓶颈。而NoSQL大数据库则没有这个限制，可以轻松地通过添加更多的服务器来扩展存储空间，满足不断增长的数据需求。 其次，NoSQL大数据库具有更快的查询速度。由于NoSQL大数据库采用的是分布式存储，数据是分散存储在多个服务器上，因此查询速度非常快。此外，它还支持更复杂的查询语句，可以满足更高级的数据分析需求。 最后，NoSQL大数据库具有更好的灵活性。传统的关系型数据库需要遵循严格的表结构和语法规则，这在一定程度上限制了开发者的创造力。而NoSQL大数据库则更加灵活，可以根据业务需求快速创建新的数据模型和表结构。

常见的NoSQL大数据库

目前市面上有很多流行的NoSQL大数据库，例如MongoDB、Cassandra、CouchDB等。这些数据库在不同的场景下都有很好的表现，例如MongoDB适合用于文档型数据存储，Cassandra则适用于高可用性、可扩展性的数据存储。

如何选择合适的NoSQL大数据库

选择合适的NoSQL大数据库需要考虑多个因素，例如业务需求、数据类型、性能要求等。在选择之前，最好进行充分的调研和测试，以确保选择的数据库能够满足实际需求。 另外，还需要考虑数据的安全性和隐私保护。NoSQL大数据库虽然具有无限的可扩展性和快速的查询速度，但如果管理不当，也容易遭受攻击和数据泄露。因此，在选择和使用NoSQL大数据库时，需要采取适当的安全措施，确保数据的安全性和隐私保护。

总的来说，NoSQL大数据库是一种非常有前途的数据存储方式。它能够解决传统关系型数据库无法解决的问题，提供更好的性能和灵活性。对于需要处理大量数据的企业和个人来说，NoSQL大数据库无疑是一个非常好的选择。

八、NOSQL与嵌入式数据库？

NoSQL和嵌入式是两个概念，没有可比性。

NoSQL是Not Only SQL的缩写，是非关系型数据库的统称。而目前流行的数据库都是关系型的(SQL数据库)。嵌入式数据库(比如sqlite)是指没有单独的数据库服务程序，而是以类库(.dll等)的形式提供给程序调用的。SQL和NoSQL都有嵌入式的数据库。

九、nosql与大数据库

标题：Nosql与大数据库

随着大数据时代的到来，传统的关系型数据库已经无法满足日益增长的数据处理需求。在这种情况下，nosql数据库应运而生。nosql与大数据库之间的关系紧密，nosql数据库以其独特的优势，成为大数据库时代的重要工具。

首先，nosql数据库具有高性能的优势。它能够快速处理大量数据，大大提高了数据处理效率。在大数据处理场景中，nosql数据库可以快速完成数据的查询、更新和删除操作，为企业节省了大量的时间和成本。

其次，nosql数据库具有灵活性的特点。它支持多种数据模型，可以满足不同场景下的数据存储需求。对于企业来说，使用nosql数据库可以更好地应对数据量的变化，同时减少了对特定数据库系统的依赖。

另外，nosql数据库还具有可扩展性和易用性的特点。它可以轻松地扩展到数千个节点，并支持多种语言和框架的开发。这对于企业来说，可以降低数据处理的门槛，让更多的人参与到数据处理中来。

但是，尽管nosql数据库具有上述优势，但也需要注意一些问题。例如，数据的备份和恢复、性能的稳定性等问题都需要考虑。同时，在选择适合的nosql数据库时，也需要考虑其性能、功能、适用场景等因素。

综上所述，nosql数据库以其高性能、灵活性、可扩展性和易用性等特点，成为大数据库时代的重要工具。在未来的大数据处理场景中，我们相信nosql数据库将会得到更广泛的应用。

结论

综上所述，nosql与大数据库之间的关系密不可分。随着大数据时代的到来，传统的关系型数据库已经无法满足日益增长的数据处理需求，而nosql数据库以其独特的优势成为了大数据库时代的重要工具。在未来，我们相信nosql数据库将会得到更广泛的应用。

十、nosql数据库包含哪几个数据库？

常见的nosql数据库有：1、Redis支持多种数据结构，支持持久化操作，支持通过Replication进行数据复制；2、Memcache可以利用多核优势，单实例吞吐量极高；3、MongoDB处理很大的规模的单表。

常见的nosql数据库有：

1.Redis

优点：

1.支持多种数据结构，如 string（字符串）、 list(双向链表)、dict(hash表)、set(集合）、zset(排序set)、hyperloglog（基数估算）

2.支持持久化操作，可以进行aof及rdb数据持久化到磁盘，从而进行数据备份或数据恢复等操作，较好的防止数据丢失　　的手段。

3.支持通过Replication进行数据复制，通过master-slave机制，可以实时进行数据的同步复制，支持多级复制和增量复制，master-slave机制是Redis进行HA的重要手段。

4.单线程请求，所有命令串行执行，并发情况下不需要考虑数据一致性问题。

5.支持pub/sub消息订阅机制，可以用来进行消息订阅与通知。

6.支持简单的事务需求，但业界使用场景很少，并不成熟。

缺点：

1.Redis只能使用单线程，性能受限于CPU性能，故单实例CPU最高才可能达到5-6wQPS每秒（取决于数据结构，数据大小以及服务器硬件性能，日常环境中QPS高峰大约在1-2w左右）。

2.支持简单的事务需求，但业界使用场景很少，并不成熟，既是优点也是缺点。

3.Redis在string类型上会消耗较多内存，可以使用dict（hash表）压缩存储以降低内存

耗用。

2.Memcache

优点：

1.Memcached可以利用多核优势，单实例吞吐量极高，可以达到几十万QPS（取决于key、value的字节大小以及服务器硬件性能，日常环境中QPS高峰大约在4-6w左右）。适用于最大程度扛量。

2.支持直接配置为session handle。

缺点：

1只支持简单的key/value数据结构，不像Redis可以支持丰富的数据类型。

2.无法进行持久化，数据不能备份，只能用于缓存使用，且重启后数据全部丢失。

3.无法进行数据同步，不能将MC中的数据迁移到其他MC实例中。

4.Memcached内存分配采用Slab Allocation机制管理内存，value大小分布差异较大时会造成内存利用率降低，并引发低利用率时依然出现踢出等问题。需要用户注重value设计。

3.MongoDB

优点：

1.更高的写负载，MongoDB拥有更高的插入速度。

2.处理很大的规模的单表，当数据表太大的时候可以很容易的分割表。

3.高可用性，设置M-S不仅方便而且很快，MongoDB还可以快速、安全及自动化的实现节点

（数据中心）故障转移。

4.快速的查询，MongoDB支持二维空间索引，比如管道，因此可以快速及精确的从指定位置

获取数据。MongoDB在启动后会将数据库中的数据以文件映射的方式加载到内存中。如果内

存资源相当丰富的话，这将极大地提高数据库的查询速度。

5.非结构化数据的爆发增长，增加列在有些情况下可能锁定整个数据库，或者增加负载从而

导致性能下降，由于MongoDB的弱数据结构模式，添加1个新字段不会对旧表格有任何影响，

整个过程会非常快速。

缺点：

1.不支持事务。

2.MongoDB占用空间过大 。

3.MongoDB没有成熟的维护工具。