视频: 高并发网站更新数据库数据比较高效的方式 2025
让您的NoSQL头脑可能会有些困难。如果你在学校学习过数据库，你可能已经以关系的思维方式进行了灌输。对大多数人说 数据库 ，他们认为 关系数据库管理系统 。这很自然，因为在过去的30年里，关系数据库已经占据了主导地位。
为了帮助您完成这个旅程，下面是一些流行的关键术语，以及它们在应用于NoSQL数据库时的含义。
<！数据库结构-
数据库：
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一个逻辑单元，可能分布在多台机器上，数据可以添加到其中，并且可以查询其中包含的数据。 关系术语
表空间 也可以应用于NoSQL数据库或集合。 数据场：
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来自RDBMS的一个术语，指的是存储在受管理的机器集群中的一组只读副本集。 <！在RDBMS中，这些通常不能在没有停机时间的情况下添加机器。在NoSQL集群中，希望快速扩展。
分区：一组要存储在单个节点上的数据，用于处理效率或复制。也可以用于查询。在这种情况下，它可以被认为是一个
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集合 。
数据库结构
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分组在一起的一组记录，通常是文档。这不是基于记录集内的属性，而是基于其元数据。通常在创建或更新时为记录分配记录。
架构：-
在RDBMS中并在一定程度上存储列。在加载任何数据之前，必须在数据库中配置数据的结构。 在文档数据库中，尽管可以存储任何结构，但是通过强制模式来限制结构有时候更好，比如在XML模式定义中。一般来说，NoSQL被认为是无模式的，或者是支持变量模式。
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记录 记录：
描述特定数据库中的单个数据表示原子单位。在一个RDBMS中，这将是一个行，就像在列存储中那样。这也可以是键值存储中的值，文档存储中的文档或三重存储中的主题（不是三重）。
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行：
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在RDBMS或列存储中记录的原子单位。 可以被建模为文档存储中的元素或键值存储中的映射。
字段：
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记录中的单个字段。 RDBMS中的一列。 可能不存在于所有记录中，但当存在时应具有相同的类型或结构。
表：
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一类记录。在Bigtable中，它们也被称为表格。在三重商店中，根据上下文的不同，它们可能被称为主题RDF类型或命名为图形。在文档存储中，它们可能是集合。 记录关联
主键：
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特定表中的保证唯一值，可用于始终引用记录。键值存储中的键，文档存储中的URI或三元或图形存储中的IRI。 外键：
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指示记录的数据值与不同表或记录集中的记录相关。与相关表中的主键具有相同的值。
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关系： 指示两个记录具有语义链接的链接或图论中的边。关系可以在相同或不同表中的两个记录之间。在RDBMS中，通常是其他表格，而在三重商店中，通常将相同类型的主题（例如社交图表中的人物）关联起来。一些数据库（主要是图形商店）支持向关系添加元数据。
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存储组织 服务器：
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集群内的单个计算机节点。通常运行一个数据库服务器代码的单个实例。 集群：
在同一个数据中心中一起管理的物理分组或多个服务器，以提供单个服务。可以将其数据库复制到其他数据中心的群集中。
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标准形式：在RDBMS中的数据中规范化或最小化重复的方法。 NoSQL数据库通常会导致非规范化的数据结构，以提供更快的查询或数据访问。
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复制技术 磁盘复制：
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在单个群集中的节点之间透明复制数据，以在单个节点发生故障的情况下提供高可用性弹性。 数据库复制：
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在不同群集中的数据库之间复制。以更新顺序将所有数据从一个群集复制到另一个群集。总是单向的。 灵活的复制：
在不同群集的数据库之间提供应用程序控制的数据复制。更新可能不会按照应用于第一个数据库的顺序到达。通常涉及一些自定义的处理，例如将数据更新的优先次序发送给下一个。可以是适当的更新冲突解决方案代码的双向。
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搜索工具
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索引： 特定记录中存在的值的有序列表。
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反向索引： 值（有序）的有序列表以及使用这些术语的记录的主键列表。
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提供高效的非结构化文本搜索和快速聚合功能，并在内存中进行排序。 查询：
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一组准则，其结果是一个完全匹配查询的记录列表，按特定字段值的顺序返回。
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搜索： 导致与查询匹配的相关性排序列表的一组条件。
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搜索标准可能不需要完全匹配，而是返回通过匹配与标准密切性加权的相关性计算。这是Google在执行搜索时所做的。
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