NoSQL 也称为“Not Only SQL”，有助于以非关系数据库格式存储和检索数据。与关系数据库 (RDBMS) 不同，NoSQL 允许相关的数据以统一的结构进行结构。由于存储成本的降低和数据处理.

如果您对后端工程感兴趣，那么设计数据密集型应用程序 (DDIA) 是必读的。数据工程世界充满了流行语和炒作，但Martin Kleppman在分解所有核心技术方面做得非常出色。这是 DDIA 关于复制.

本文将对这两个数据库进行全面分析并给出差异。此外，本文还将为您简要概述这两个数据库及其功能。Redis 和 MongoDB 的区别性能与 MongoDB 相比，Redis 可以更轻松地处理大量工作负载.

Hadoop 和 NoSQL 都与大数据密切相关。它们都非常适合管理大型数据集和处理各种数据格式。看起来他们是竞争对手，但事实是，他们不是。 尽管 它们都用于大数据处理，但它们都是为不同的工作负载而 .

TiDB（“Ti”代表 Titanium）是一个开源的 NewSQL 数据库，支持混合事务和分析处理 (HTAP) 工作负载。它兼容 MySQL，具有水平可扩展性、强一致性和高可用性。TiDB 是一个.

区块链是一个糟糕的数据库。它更慢，需要更多的存储和计算，没有客户支持等。但它有一个完全不同的维度：没有一个实体或一小组实体控制它！人们试图用“去中心化的”这个词语来表达这一点，尽管效果不佳。。。。是的.

HBase 是一个用 Java 编写的开源、多维、分布式、可扩展和 NoSQL 数据库。HBase 运行在HDFS（Hadoop 分布式文件系统）之上，并为 Hadoop 提供类似 BigTable .

在使用 Hadoop 文件系统时最常用的重要 HDFS 命令及其工作方式。 fsck HDFS 命令用于检查 Hadoop 文件系统的健康状况。命令： hdfs fsck /   ls HDFS 命令.

您在创建MongoDB时想解决什么问题？我们曾经并且正在尝试构建我们作为开发人员一直想要的数据库。对于纯报告，SQL 和关系是很好的，但是在构建数据时总是需要一些不同的东西：使编码水平扩展的东西。Mo.

当一切都要归结于语言编译器的问题，就是要了解数据库，从根本上说，每个计算机系统都与存储、移动和转换数据有关。操作系统、数据库和编程语言之间的界限有些随意——这是特定问题、可用硬件和历史事故的产物。但是.

如何在 Spring Data MongoDB 中使用Manual references和 DBRefs建模关系的实用指南。 DBRef是 MongoDB 的本机元素，用于以显式格式表达对其他文档的引.

在过去的三个十年中，数据库的发展一直是全球各个行业和各种规模企业技术创新的重要组成部分。在 1990 年代末到 2000 年代初，数据库遇到了性能瓶颈。难的。互联网的成功，加上应用程序开发的爆炸式增长.

几年前，找一个数据库很容易，但现在现代软件开发中，有300多个数据库。，选择合适的数据库是一项具有挑战性的任务。 Oracle 数据库： Oracle 多年来一直在开发数据库软件。它是一个多模型的数据.

2017 年，我在耶鲁大学教职期间休假去了 Facebook。我创建了一个团队，在 Facebook 堆栈的底部构建一个名为 Delos 的存储系统（将其视为 Facebook 版本的 Chubby）.

Glance 游戏中心是 Glance 应用程序中的一个部分 ： 上百款游戏的目的地。任何想要快速娱乐的人都可以在这里玩游戏。它涵盖了各种类型的游戏，如益智、赛车、冒险、策略等。这些游戏通常是基于 H.

生活在“数据时代”，您是否在为您的应用程序选择正确的数据库/数据存储方面遇到过困惑。那么，你并不孤单 ：-）。虽然“被有选择性宠坏了”是件好事，但这恰恰使选择数以万计的不同数据库/数据存储选项变得更加.

在本文中，我们将讨论两个数据库，MongoDB 和 PostgreSQL。我们将介绍它们的主要特性、功能、性能和用例。 MongoDBMongo是一个无模式的面向文档的存储。它具有与关系数据库管理系统.

根据 Stackoverflow 问题数量实时排名同比增长排名前 10：RedisPostgresqlmongodbdynamodbmariadbkafkasqlservermysqlsap-hana.

本文旨在解释为什么 Redis 不适合用作 NoSQL 数据库，其中持久化数据的持久性和一致性是必不可少的。很难想到比 Redis 更广为人知的数据存储。在 Stack Overflow 上，它连续三.

Reddit是全球最大的社交新闻站点，这是他们用Druid列数据库替代Redis的架构迁移：Reddit 的广告业务在过去几年取得了惊人的增长，并且不断发展以满足我们不断增长的广告客户群的需求。为广告.

让我们看看一些指明方向的 Kubernetes 设计原则。 原则 1：利用计算、网络和存储作为商品 API 云计算成功的关键之一是将计算、网络和存储作为我们可以通过简单 API 提供的资源的商品化。考.

我们看到太多流行的开源数据库例如 mongodb、redis、elasticsearch，它们被控制的厂商重新许可为更严格的开源许可或核心模型或非 OSS 许可。这是因为这些厂商不知道如何围绕开源构建.

Greenplum：用于分析的大规模并行 Postgres，用于分析、机器学习和人工智能的开源大规模并行数据平台。 Hadapt：在Hadapt中，一个（Postgres）数据库放置在Hadoop群.

ClickHouse最初是Yandex Metrica中用于Web分析的解决方案，Metrica是一项用于分析网站流量的流行服务，目前在Google Analytics（分析）之后排名第二。2008年.

QuestDB是一个快速开源时间序列数据库，QuestDB是一个用于时间序列，事件和分析工作负载的开源数据库，主要关注性能（https://github.com/questdb/questdb）。 诞.

dApp程序员的权衡：将哪些数据放在链上，链上的更多数据会增加成本，数据过多可能会使您的应用无法使用。存储较少的数据可能也不是一种选择。如果使用专用数据库这种方法将使dApp成为应用程序。如果引入中央.