nosql数据库的中文名 nosql数据库是什么的缩写

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。

分布式数据库都有哪些

分布式数据库包括传统的关系型数据库如MySQL Cluster、Oracle RAC，以及新兴的NoSQL数据库如Cassandra、MongoDB、HBase等。这些数据库系统通过将数据存储在多个节点上，实现了数据的高可用性、容灾和负载均衡等特性。

分布式数据库可以支持大规模数据存储和处理，适用于互联网应用、大数据分析等场景。同时，分布式数据库还可以通过分区、副本、一致性协议等技术手段实现数据的分布式管理和存储。

mogdb和mongdb一样吗

MongoDB和mogDB不是同一个数据库。MongoDB是一种流行的NoSQL数据库，它使用JSON格式来存储数据，并支持类似SQL的功能。而mogDB是一种关系型数据库，与传统的关系型数据库（如MySQL和PostgreSQL）类似。它使用表来存储数据，并支持ACID事务和数据完整性约束。

spark与数据库区别

Spark与数据库在数据存储方式、适用场景以及处理数据类型等方面存在明显的区别。
首先，数据存储方式不同。数据库通常使用结构化存储方式，即将数据以表格的形式存储在关系型数据库中，每个表都有一个特定的模式，即表结构，它定义了表格中的列和数据类型。这种结构化存储方式使得数据库非常适合存储和管理结构化数据。而Spark则使用RDD（弹性分布式数据集）来存储数据，可以存储各种数据类型，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。同时，Spark还支持DataFrame和Dataset等结构化API，可用于处理结构化数据。这种非结构化存储方式使得Spark在处理非结构化数据和半结构化数据方面非常擅长。
其次，适用场景不同。数据库主要用于数据的存储和管理，一般用于线上的数据存储和查询，以及数据的长期存储和管理。而Spark是一个统一的分布式大数据分析引擎，能够适应多种计算场景，包括数据挖掘、机器学习、图算法等，它不仅能够分析数据，而且没有存储功能。一般线上的Spark数据来源包括HDFS、hive、kafka、flume、日志文件、关系型数据库、NoSQL数据库等，而其出口则可以是HDFS、hive、Redis、关系型数据库、NoSQL数据库等。
最后，处理数据类型不同。数据库主要处理结构化数据，即以表格形式存储的数据，这种数据类型通常具有固定的模式和字段。而Spark则可以处理各种类型的数据，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。对于非结构化数据和半结构化数据，Spark有着独特的优势。例如，在处理大量文本数据时，Spark可以使用Spark SQL和DataFrame API来处理文本数据，同时还可以进行文本挖掘和自然语言处理等操作。
综上所述，Spark与数据库的区别主要在于数据存储方式、适用场景以及处理数据类型等方面。数据库主要用于数据的存储和管理，适合处理结构化数据；而Spark是一个分布式大数据分析引擎，可以处理各种类型的数据，同时具有强大的计算能力和数据处理能力。