微软nosql,微软模拟飞行2020

nosql数据库一般有哪几种类型？分别用在什么场景

特点：

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它们可以处理超大量的数据。

它们运行在便宜的PC服务器集群上。

PC集群扩充起来非常方便并且成本很低，避免了“sharding”操作的复杂性和成本。

它们击碎了性能瓶颈。

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。

虽然NoSQL的支持者也承认关系数据库提供了无可比拟的功能集合，而且在数据完整性上也发挥绝对稳定，他们同时也表示，企业的具体需求可能没有那么多。

Bootstrap支持

因为NoSQL项目都是开源的，因此它们缺乏供应商提供的正式支持。这一点它们与大多数开源项目一样，不得不从社区中寻求支持。

优点：

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。也无形之间，在架构的层面上带来了可扩展的能力。

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web2.0的交互频繁的应用，Cache性能不高。而NoSQL的 Cache是记录级的，是一种细粒度的Cache，所以NoSQL在这个层面上来说就要性能高很多了。

灵活的数据模型

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。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，增加字段简直就是一个噩梦。这点在大数据量的web2.0时代尤其明显。

高可用

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

主要应用：

Apache HBase

这个大数据管理平台建立在谷歌强大的BigTable管理引擎基础上。作为具有开源、Java编码、分布式多个优势的数据库，Hbase最初被设计应用于Hadoop平台，而这一强大的数据管理工具，也被Facebook采用，用于管理消息平台的庞大数据。

Apache Storm

用于处理高速、大型数据流的分布式实时计算系统。Storm为Apache Hadoop添加了可靠的实时数据处理功能，同时还增加了低延迟的仪表板、安全警报，改进了原有的操作方式，帮助企业更有效率地捕获商业机会、发展新业务。

Apache Spark

该技术采用内存计算，从多迭代批量处理出发，允许将数据载入内存做反复查询，此外还融合数据仓库、流处理和图计算等多种计算范式，Spark用Scala语言实现，构建在HDFS上，能与Hadoop很好的结合，而且运行速度比MapReduce快100倍。

Apache Hadoop

该技术迅速成为了大数据管理标准之一。当它被用来管理大型数据集时，对于复杂的分布式应用，Hadoop体现出了非常好的性能，平台的灵活性使它可以运行在商用硬件系统，它还可以轻松地集成结构化、半结构化和甚至非结构化数据集。

Apache Drill

你有多大的数据集？其实无论你有多大的数据集，Drill都能轻松应对。通过支持HBase、Cassandra和MongoDB，Drill建立了交互式分析平台，允许大规模数据吞吐，而且能很快得出结果。

Apache Sqoop

也许你的数据现在还被锁定于旧系统中，Sqoop可以帮你解决这个问题。这一平台采用并发连接，可以将数据从关系数据库系统方便地转移到Hadoop中，可以自定义数据类型以及元数据传播的映射。事实上，你还可以将数据（如新的数据）导入到HDFS、Hive和Hbase中。

Apache Giraph

这是功能强大的图形处理平台，具有很好可扩展性和可用性。该技术已经被Facebook采用，Giraph可以运行在Hadoop环境中，可以将它直接部署到现有的Hadoop系统中。通过这种方式，你可以得到强大的分布式作图能力，同时还能利用上现有的大数据处理引擎。

Cloudera Impala

Impala模型也可以部署在你现有的Hadoop群集上，监视所有的查询。该技术和MapReduce一样，具有强大的批处理能力，而且Impala对于实时的SQL查询也有很好的效果，通过高效的SQL查询，你可以很快的了解到大数据平台上的数据。

Gephi

它可以用来对信息进行关联和量化处理，通过为数据创建功能强大的可视化效果，你可以从数据中得到不一样的洞察力。Gephi已经支持多个图表类型，而且可以在具有上百万个节点的大型网络上运行。Gephi具有活跃的用户社区，Gephi还提供了大量的插件，可以和现有系统完美的集成到一起，它还可以对复杂的IT连接、分布式系统中各个节点、数据流等信息进行可视化分析。

MongoDB

这个坚实的平台一直被很多组织推崇，它在大数据管理上有极好的性能。MongoDB最初是由DoubleClick公司的员工创建，现在该技术已经被广泛的应用于大数据管理。MongoDB是一个应用开源技术开发的NoSQL数据库，可以用于在JSON这样的平台上存储和处理数据。目前，纽约时报、Craigslist以及众多企业都采用了MongoDB，帮助他们管理大型数据集。（Couchbase服务器也作为一个参考）。

十大顶尖公司：

Amazon Web Services

Forrester将AWS称为“云霸主”，谈到云计算领域的大数据，那就不得不提到亚马逊。该公司的Hadoop产品被称为EMR（Elastic Map Reduce），AWS解释这款产品采用了Hadoop技术来提供大数据管理服务，但它不是纯开源Hadoop，经过修改后现在被专门用在AWS云上。

Forrester称EMR有很好的市场前景。很多公司基于EMR为客户提供服务，有一些公司将EMR应用于数据查询、建模、集成和管理。而且AWS还在创新，Forrester称未来EMR可以基于工作量的需要自动缩放调整大小。亚马逊计划为其产品和服务提供更强大的EMR支持，包括它的RedShift数据仓库、新公布的Kenesis实时处理引擎以及计划中的NoSQL数据库和商业智能工具。不过AWS还没有自己的Hadoop发行版。

Cloudera

Cloudera有开源Hadoop的发行版，这个发行版采用了Apache Hadoop开源项目的很多技术，不过基于这些技术的发行版也有很大的进步。Cloudera为它的Hadoop发行版开发了很多功能，包括Cloudera管理器，用于管理和监控，以及名为Impala的SQL引擎等。Cloudera的Hadoop发行版基于开源Hadoop，但也不是纯开源的产品。当Cloudera的客户需要Hadoop不具备的某些功能时，Cloudera的工程师们就会实现这些功能，或者找一个拥有这项技术的合作伙伴。Forrester表示：“Cloudera的创新方法忠于核心Hadoop，但因为其可实现快速创新并积极满足客户需求，这一点使它不同于其他那些供应商。”目前，Cloudera的平台已经拥有200多个付费客户，一些客户在Cloudera的技术支持下已经可以跨1000多个节点实现对PB级数据的有效管理。

Hortonworks

和Cloudera一样，Hortonworks是一个纯粹的Hadoop技术公司。与Cloudera不同的是，Hortonworks坚信开源Hadoop比任何其他供应商的Hadoop发行版都要强大。Hortonworks的目标是建立Hadoop生态圈和Hadoop用户社区，推进开源项目的发展。Hortonworks平台和开源Hadoop联系紧密，公司管理人员表示这会给用户带来好处，因为它可以防止被供应商套牢（如果Hortonworks的客户想要离开这个平台，他们可以轻松转向其他开源平台）。这并不是说Hortonworks完全依赖开源Hadoop技术，而是因为该公司将其所有开发的成果回报给了开源社区，比如Ambari，这个工具就是由Hortonworks开发而成，用来填充集群管理项目漏洞。Hortonworks的方案已经得到了Teradata、Microsoft、Red Hat和SAP这些供应商的支持。

IBM

当企业考虑一些大的IT项目时，很多人首先会想到IBM。IBM是Hadoop项目的主要参与者之一，Forrester称IBM已有100多个Hadoop部署，它的很多客户都有PB级的数据。IBM在网格计算、全球数据中心和企业大数据项目实施等众多领域有着丰富的经验。“IBM计划继续整合SPSS分析、高性能计算、BI工具、数据管理和建模、应对高性能计算的工作负载管理等众多技术。”

Intel

和AWS类似，英特尔不断改进和优化Hadoop使其运行在自己的硬件上，具体来说，就是让Hadoop运行在其至强芯片上，帮助用户打破Hadoop系统的一些限制，使软件和硬件结合的更好，英特尔的Hadoop发行版在上述方面做得比较好。Forrester指出英特尔在最近才推出这个产品，所以公司在未来还有很多改进的可能，英特尔和微软都被认为是Hadoop市场上的潜力股。

MapR Technologies

MapR的Hadoop发行版目前为止也许是最好的了，不过很多人可能都没有听说过。Forrester对Hadoop用户的调查显示，MapR的评级最高，其发行版在架构和数据处理能力上都获得了最高分。MapR已将一套特殊功能融入其Hadoop发行版中。例如网络文件系统（NFS）、灾难恢复以及高可用性功能。Forrester说MapR在Hadoop市场上没有Cloudera和Hortonworks那样的知名度，MapR要成为一个真正的大企业，还需要加强伙伴关系和市场营销。

Microsoft

微软在开源软件问题上一直很低调，但在大数据形势下，它不得不考虑让Windows也兼容Hadoop，它还积极投入到开源项目中，以更广泛地推动Hadoop生态圈的发展。我们可以在微软的公共云Windows Azure HDInsight产品中看到其成果。微软的Hadoop服务基于Hortonworks的发行版，而且是为Azure量身定制的。

微软也有一些其他的项目，包括名为Polybase的项目，让Hadoop查询实现了SQLServer查询的一些功能。Forrester说：“微软在数据库、数据仓库、云、OLAP、BI、电子表格（包括PowerPivot）、协作和开发工具市场上有很大优势，而且微软拥有庞大的用户群，但要在Hadoop这个领域成为行业领导者还有很远的路要走。”

Pivotal Software

EMC和Vmware部分大数据业务分拆组合产生了Pivotal。Pivotal一直努力构建一个性能优越的Hadoop发行版，为此，Pivotal在开源Hadoop的基础上又添加了一些新的工具，包括一个名为HAWQ的SQL引擎以及一个专门解决大数据问题的Hadoop应用。Forrester称Pivotal Hadoop平台的优势在于它整合了Pivotal、EMC、Vmware的众多技术，Pivotal的真正优势实际上等于EMC和Vmware两大公司为其撑腰。到目前为止，Pivotal的用户还不到100个，而且大多是中小型客户。

Teradata

对于Teradata来说，Hadoop既是一种威胁也是一种机遇。数据管理，特别是关于SQL和关系数据库这一领域是Teradata的专长。所以像Hadoop这样的NoSQL平台崛起可能会威胁到Teradata。相反，Teradata接受了Hadoop，通过与Hortonworks合作，Teradata在Hadoop平台集成了SQL技术，这使Teradata的客户可以在Hadoop平台上方便地使用存储在Teradata数据仓库中的数据。

AMPLab

通过将数据转变为信息，我们才可以理解世界，而这也正是AMPLab所做的。AMPLab致力于机器学习、数据挖掘、数据库、信息检索、自然语言处理和语音识别等多个领域，努力改进对信息包括不透明数据集内信息的甄别技术。除了Spark，开源分布式SQL查询引擎Shark也源于AMPLab，Shark具有极高的查询效率，具有良好的兼容性和可扩展性。近几年的发展使计算机科学进入到全新的时代，而AMPLab为我们设想一个运用大数据、云计算、通信等各种资源和技术灵活解决难题的方案，以应对越来越复杂的各种难题。

nosql怎么多表查询

sqlserver是微软旗下一款数据库软件，今天一起看一下如何使用sqlserver来实现多表连接查询。

设备：联想电脑

系统：win10

系统：sqlserver 2019

1、打开电脑后再开始界面中找到sqlserver 2019，双击打开sqlserver 2019。

2、可以看到当前有两个数据表，一个班级表，一个学生表。加下来要将两张表里面的数据查询出来。

3、在文本域中输入：select *  from banji select *  from student点击执行按钮。

4、这时就可以分别查询出班级和学生的信息，如图所示，只不过此时查询出的数据是分开的，多表查询就完成了。

2021年最受程序员欢迎的开发工具TOP 50名单出炉-

对于每一个开发者而言，开发工具就相当于他们的武器，选择一个合适的工具能够帮助我们在工作时事半功倍，在互联网逐渐发展成熟的今天，越来越多的开发工具供我们选择，但其中总有一些更好用的，如何选择成为了一大难题。

从而颁布了2021年StackShare第八届顶级工具奖，快来看看有没有你青睐的开发工具吧。

年度最佳新兴工具

1.FastAPI

FastAPI 是一个使用 Python3.6+ 构建 Web API 的高性能框架。根据框架创建者的说法，FastAPI 性能与 NodeJS 或 Golang 相当。

2.GitHub Copilot

作为一款 AI 结对编程工具，Copilot 的主要定位是提供类似 IntelliSense/IntelliCode 的代码补全与建议功能，但在实际表现上有望超越同样由微软合作伙伴 OpenAI 开发的 Codex AI 系统。

3.FiglamFigma

Figma 是一个 基于浏览器 的协作式 UI 设计工具，从推出至今越来越受到 UI 设计师的青睐，也有很多的设计团队投入了Figma 的怀抱，

4.Logtail

Logtail是日志服务提供的日志采集Agent，用于采集阿里云ECS、自建IDC、其他云厂商等服务器上的日志。本文介绍Logtail的功能、优势、使用限制及配置流程等信息。

5.Coder

开发人员工作区平台·

6.Charts.csscss

Charts.css 是用于数据可视化的开源 CSS 框架，帮助用户理解数据，帮助开发人员使用简单的 CSS 类将数据转换为漂亮的图表。·

7.Counter

简单并且免费的网络分析·

8.React Query

React Query是一个库，可为任何类型的异步数据提供ReactJS状态管理功能。根据他们的官方文件，·

9.vscode.dev

将VS Code引入浏览器，构建一个可以在浏览器中完全无服务器运行的开发工具。

10.BookStack

BookStack 是一个开源的、基于 Laravel + Vue.js 构建的知识管理和服务平台。具有简单但功能强大的所见即所得编辑器，允许团队轻松创建详细且有用的文档。·

11.ThunderClient

Thunder Client 为我们提供了一款轻量级、易用、整洁、简单的 Rest API 客户端扩展。·我们可以利用 Thunder Client 在编辑器内快速测试代码库的 API 端点，从而最大限度地减少页面的切换。它可以替代 Postman，作为常用的无脚本测试工具。

12.Quod AI

Quod AI Code Search是一个由人工智能驱动的Chrome扩展，可以自动从Git存储库或Jira问题中搜索代码。

它使用问题的标题和描述，并自动在你的Git存储库中找到匹配的内容。

13.Dendron

Dendron 是典型的开源社区编程思维的解决方案，虽然初看起来有一点学习曲线，但从根本上是给了使用者最大的自由发挥空间，同时又提供了最强大和最彻底的工具生态支持。·

14.Notion API

把概念和你每天使用的工具联系起来·

15.Github1s

只需1秒，就可以用VS Code方式来看GitHub代码。·

16.Ocean

容器的无服务器基础架构引擎·

17.Magic

快速构建应用程序，可定制，无密码登录

·

18.Jina

更简单的一种在云上构建神经搜索的方法，

19.Focalboard

一款开源、本地存储、免费的类 Notion 应用Focalboard 的自我定位是“Trello、Notion 和 Asana 的开源、自托管替代品”。·

20.zx

更好地编写脚本的工具（By Google）

21.OpenSearh

OpenSearch是阿里云开放搜索简称，为解决用户结构化数据搜索需求的托管服务，支持数据结构、搜索排序、数据处理自由定制。·

22.Querybook

一个可以发现、创建和共享数据分析、查询以及表的大数据IDE（通过Pinterest），

23.MangoDB

MongoDB是一款为web应用程序和互联网基础设施设计的数据库管理系统。MongoDB就是数据库，是NoSQL类型的数据库

24.TooIJet

Retool的开源替代品·

25.Kitemaker

Kitemaker是为团队而非经理创建的超快速问题跟踪器。为远程团队创建的Jira的快速替代方案·

26.Appflowy

Appflowy 是一款使用 Flutter 和 Rust 构建的开源笔记软件，它支持Windows、macOS和Linux，可以免费下载使用

27.Kubegres

Kubegres 是一个 Kubernetes Operator，用来部署并维护 PostgreSql 集群，提供开箱即用的数据复制和故障转移功能，简化 PostgreSql 集群生命周期管理，降低数据复制的复杂性

28.Lightning Web Components

Lightning Web Components,业内简称LWC,是Salesforce于Spring 19发布的一款新型Lightning Component，快速的企业级Web组件基础

29.Judo

用无代码构建原生应用体验

30.Apache APISIX

Apache APISIX Apache APISIX是一个动态、实时、高性能的API网关。提供了丰富的流量管理功能，如负载均衡、动态上游、canary释放、断路、认证、可观察性等。

31.Control

提供免费的加速、自动化安全性以及SOC2合规

32.Remix

专注于Web技术和现代 用户体验的框架

33.NocoDB

免费并且开源的Airtable替代方案

34.JetBrainsQodana

评估你拥有的、合同或购买的代码的完整性

35.TabnineAI

只能代码编写

36.Coolify

一个开源的，自适应的Heroku和Netlify的替代品

37.Penpot

开源设计和原型平台

38.Portman

Postman介绍：postman是一个开源的接口测试工具，无论是做单个接口的测试还是整套测试脚本的拨测都非常方便。

39.Devops Stack

持续部署Kubernetes环境

40.Slidev

面向开发人员的演示幻灯片

41.ReScript

ReScript 是一门针对 JavaScript 程序员的新语言，特别是对 TypeScript 和 Flow 的类型安全感兴趣的程序员。ReScript 的语法和 JavaScript 非常相似

42.Fig

自定完成终端

43.FlutterFlow

Flutterflow 是一个在线低码平台,使人们在视觉上以人们在视觉上构建本机移动应用程序。

44.Porter

运行在你自己的云中的Heroku

45.SigmaOS

在 SigmaOS 中，你会看到完全不同的浏览器布局，它更像是一个工作台

46.VictoeiaMetrics DB

快速、低成本的监控解决方案和时间序列数据库

47.CloudflarePages

JAMstack平台为前端开发者提供协作和部署网站的平台

48. Devbook

面向开发者的搜索引擎

49.Front Matter

直接在VS Code中管理静态站点

50.Supacase UI

用于企业仪表的React组件库

以上可以说是集结了开发行业中的所有“神器”，不仅能助力程序员高效工作，也是今后走向开发岗位小伙伴们的加薪工具。小伙伴可以从中挑选适合自己的工具~

微软SQL Server 2008和微软SQL Sever 2012中文标准版有什么区别

1.2012比08功能增强很多，赠家了一些函数，修改了一些处理机制

AlwaysOn - 这个功能将数据库的镜像提到了一个新的高度。用户可以针对一组数据库做灾难恢复而不是一个单独的数据库。

2. Windows Server Core 支持 - Windows Server COre 是命令行界面的 Windows，使用 DOS 和 PowerShell 来做用户交互。它的资源占用更少，更安全，支持 SQL Server 2012。

3. Columnstore 索引 - 这是 SQL Server 独有的功能。它们是为数据仓库查询设计的只读索引。数据被组织成扁平化的压缩形式存储，极大的减少了 I/O 和内存使用。

4. 自定义服务器权限 - DBA 可以创建数据库的权限，但不能创建服务器的权限。比如说，DBA想要一个开发组拥有某台服务器上所有数据库的读写权限，他必须手动的完成这个操作。但是 SQL Server 2012 支持针对服务器的权限设置。

5. 增强的审计功能 - 现在所有的 SQL Server 版本都支持审计。用户可以自定义审计规则，记录一些自定义的时间和日志。

6. BI 语义模型 - 这个功能是用来替代“Analysis Services Unified Dimentional Model”的。这是一种支持 SQL Server 所有 BI 体验的混合数据模型。

7. Sequence Objects - 用 Oracle 的人一直想要这个功能。一个序列（sequence）就是根据触发器的自增值。SQL Serve 有一个类似的功能，identity columns，但是现在用对象实现了。

8. 增强的 PowerShell 支持 - 所有的 Windows 和 SQL Server 管理员都应该认真的学习 PowderShell 的技能。微软正在大力开发服务器端产品对 PowerShell 的支持。

9. 分

布式回放（Distributed Replay） - 这个功能类似 Oracle 的 Real Application Testing 功能。不

同的是 SQL Server 企业版自带了这个功能，而用 Oracle 的话，你还得额外购买这个功能。这个功能可以让你记录生产环境的工作状况，然

后在另外一个环境重现这些工作状况。

10. PowerView - 这是一个强大的自主 BI 工具，可以让用户创建 BI 报告。

11. SQL Azure 增

强 - 这和 SQL Server 2012 没有直接关系，但是微软确实对 SQL Azure 做了一个关键改进，例

如 Reporint Service，备份到 Windows Azure 。Azure 数据库的上限提高到了150G。

12. 大

数据支持 - 这是最重要的一点，虽然放在了最后。去年

的 PASS（Professional Association for SQL Server）会议，微软宣布了与 Hadoop 的提供

商 Cloudera 的合作。一是提供 Linux 版本的 SQL Server ODBC 驱动。主要的合作内容是微软开发 Hadoop 的连接

器，也就是 SQL Server 也跨入了 NoSQL 领域。

NoSQL 数据库：何时使用 NoSQL 与 SQL？

NoSQL 数据库因其功能性、易于开发性和可扩展性而广受认可，它们越来越多地用于大数据和实时 Web 应用程序，在本文中，我们通过示例讨论 NoSQL、何时使用 NoSQL 与 SQL 及其用例。

NoSQL是一种下一代数据库管理系统 (DBMS)。NoSQL 数据库具有灵活的模式，可用于构建具有大量数据和高负载的现代应用程序。

“NoSQL”一词最初是由 Carlo Strozzi 在 1998 年创造的，尽管自 1960 年代后期以来就已经存在类似的数据库。然而，NoSQL 的发展始于 2009 年初，并且发展迅速。

在处理大量数据时，任何关系数据库管理系统 (RDBMS) 的响应时间都会变慢。为了解决这个问题，我们可以通过升级现有硬件来“扩大”信息系统，这非常昂贵。但是，NoSQL 可以更好地横向扩展并且更具成本效益。

NoSQL 对于非结构化或非常大的数据对象（例如聊天日志数据、视频或图像）非常有用，这就是为什么 NoSQL 在微软、谷歌、亚马逊、Meta (Facebook) 等互联网巨头中特别受欢迎的原因。

一些流行的 NoSQL 数据库包括：

随着企业更快地积累更大的数据集，结构化数据和关系模式并不总是适合。有必要使用非结构化数据和大型对象来更好地捕获这些信息。

传统的 RDBMS 使用 SQL（结构化查询语言）语法来存储和检索结构化数据，相反，NoSQL 数据库包含广泛的功能，可以存储和检索结构化、半结构化、非结构化和多态数据。

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。

但是，一些 NoSQL DBMS 可以执行类似于 JOIN的操作——就像 MongoDB 一样。这并不意味着不再需要 SQL DBMS，相反，NoSQL 和 SQL 数据库倾向于以不同的方式解决类似的问题。

一般来说，在以下情况下，NoSQL 比 SQL 更可取：

许多行业都在采用 NoSQL，取代关系数据库，从而为某些业务应用程序提供更高的灵活性和可扩展性，下面给出了 NoSQL 数据库的一些企业用例。

内容管理是一组用于收集、管理、传递、检索和发布任何格式的信息的过程，包括文本、图像、音频和视频。NoSQL 数据库可以通过其灵活和开放的数据模型为存储多媒体内容提供更好的选择。

例如，福布斯在短短几个月内就构建了一个基于 MongoDB 的定制内容管理系统，以更低的成本为他们提供了更大的敏捷性。

大数据是指太大而无法通过传统处理系统处理的数据集，实时存储和检索大数据的系统在分析 历史 数据的同时使用流处理来摄取新数据，这是一系列非常适合 NoSQL 数据库的功能。

Zoom使用 DynamoDB（按需模式）使其数据能够在没有性能问题的情况下进行扩展，即使该服务在 COVID-19 大流行的早期使用量激增。

物联网设备具有连接到互联网或通信网络的嵌入式软件和传感器，能够在无需人工干预的情况下收集和共享数据。随着数十亿台设备生成数不清的数据，IoT NoSQL 数据库为 IoT 服务提供商提供了可扩展性和更灵活的架构。

Freshub就是这样的一项服务，它从 MySQL 切换到 MongoDB，以更好地处理其大型、动态、非统一的数据集。

拥有数十亿智能手机用户，可扩展性正成为在移动设备上提供服务的企业面临的最大挑战。具有更灵活数据模型的 NoSQL DBMS 通常是完美的解决方案。

例如，The Weather Channel使用 MongoDB 数据库每分钟处理数百万个请求，同时还处理用户数据并提供天气更新。

数据库软件都有那些？

企业里常用的数据库软件有Mysql、PostgreSQL、Microsoft SQL Server、Oracle数据库、MongoDB。

1、Mysql。

MySQL原本是一个开放源码的关系数据库管理系统，原开发者为瑞典的MySQL AB公司，该公司于2008年被升阳微系统（Sun Microsystems）收购。2009年，甲骨文公司（Oracle）收购升阳微系统公司，MySQL成为Oracle旗下产品。

MySQL由于性能高、成本低、可靠性好，已经成为最流行的开源数据库，因此被广泛地应用在Internet上的中小型网站中。随着MySQL的不断成熟，它也逐渐用于更多大规模网站和应用。

2、PostgreSQL。

PostgreSQL 可以说是目前功能最强大、特性最丰富和结构最复杂的开源数据库管理系统，其中有些特性甚至连商业数据库都不具备。这个起源于加州大学伯克利分校的数据库，现已成为一项国际开发项目，并且拥有广泛的用户群，尤其是在海外，目前国内使用者也越来越多。

PostgreSQL 基本上算是见证了整个数据库理论和技术的发展历程，由 UCB 计算机教授 Michael Stonebraker 于 1986 年创建。在此之前，Stonebraker 教授主导了关系数据库 Ingres 研究项目，88 年，提出了 Postgres 的第一个原型设计。

MySQL 号称是使用最广泛的开源数据库，而 PG 则被称为功能最强大的开源数据库。

3、Microsoft SQL Server。

SQL Server 是 Microsoft 开发的一个关系数据库管理系统(RDBMS)，现在是世界上最为常用的数据库。SQL Server 现在是包括内置的商务智能工具，以及一系列的分析和报告工具，可以创建数据库、备份、复制、安全性更好以及更多。

SQL Server 是一个高度可扩展的产品，可以从一个单一的笔记本电脑上运行的任何东西或以高倍云服务器网络，或在两者之间任何东西。虽然说是“任何东西”，但是仍然要满足相关的软件和硬件的要求。

4、Oracle数据库。

Oracle数据库系统是美国Oracle（甲骨文）公司提供的以分布式数据库为核心的一组软件产品，是目前最流行的客户/服务器（Client/Server，C/S）或浏览器/服务器（Browser/Server，B/S）体系结构的数据库之一。

Oracle数据库是目前世界上使用最为广泛的数据库管理系统，作为一个通用的数据库系统，它具有完整的数据管理功能；作为一个关系数据库，它是一个完备关系的产品；作为分布式数据库它实现了分布式处理功能。

5、MongoDB

mongoDB是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的开源产品，是最接近于关系型数据库的NoSQL数据库。它在轻量级JSON交换基础之上进行了扩展，即称为BSON的方式来描述其无结构化的数据类型。尽管如此它同样可以存储较为复杂的数据类型。

参考资料来源：百度百科——Mysql

参考资料来源：百度百科——PostgreSQL

参考资料来源：百度百科——Microsoft SQL Server

参考资料来源：百度百科——Oracle数据库

参考资料来源：百度百科——MongoDB