新兴Nosql与传统Oracle数据库技术比较（nosql oracle）

新兴Nosql与传统Oracle数据库技术比较

在当今大数据时代，数据的存储和处理成为了很多企业和组织在技术层面上面临的重要问题。传统的关系型数据库系统(RDBMS)例如Oracle数据库是当前商业应用中普遍采用的数据库，而新兴的NoSql技术（例如MongoDB、Cassandra、Redis等）正在逐渐成为另一种备选方案。本文将比较和分析这两种数据库技术的优劣和应用场景。

1. 数据库架构

传统的Oracle数据库使用的是基于关系模型的SQL 查询语言，所有的数据都按照关系图进行存储和查询。但是这种数据库架构方案在应对大数据量（超过10亿条以上）的时候，因为需要使用复杂的JOIN等查询语法，难以满足性能要求。相比之下，新兴的NoSql数据库则采用的是不同于传统数据库的数据存储方法，比如MongoDB采用的文档存储方式，Cassandra采用的列式存储方式，这些方式都具有不同于传统的优势，而且能够在数据的存储和查询上带来很大的性能提升。

2. 数据查询

在数据的查询方面，Oracle数据库很强的地方是它的SQL语言，它拥有非常丰富的查询语法，支持复杂的条件查询和JOIN操作，可以方便地处理多种不同的数据类型和结构。相比之下，NoSql类型的数据库并不提供像SQL这样的标准查询语言，而是采用了自己独有的查询方式。例如对于MongoDB数据库而言，它使用的是一种被称为查询文档(Query Documents)的方式，通过查询文档的属性来选择需要的数据，这种查询方式相对于SQL语句而言看起来要简单一些。

3. 可扩展性

在面对大规模数据时，如何保持系统的可扩展性是一个非常重要的问题。一般来说，Oracle数据库采用的是水平扩展(Horizontal Scaling)的方式，即分布式架构，但是这种方式在需要增加节点时面临很多问题，例如节点之间的数据同步和负载均衡都需要精细处理。相比之下，大部分NoSql数据库采用的是垂直扩展(Vertical Scaling)的方式，即通过增加单个服务器上面的CPU、内存和硬盘容量等硬件资源，使得整个系统处理更多的数据。但是对于部分NoSql类型的数据库，比如Cassandra数据库，它支持水平扩展的功能，可以分布式的扩展到多个节点中，使得系统可以更好的适应大规模数据处理。

4. 容错性

容错性是数据库管理中非常关键的一个因素，对于Oracle数据库而言，其采用的是集中式部署架构，一旦主数据库崩溃则整个系统将无法提供功能，只能等待维修人员进行故障处理。相比之下，NoSql类型的数据库采用的多是分布式部署架构，一旦发生单个节点崩溃，不会影响到整个系统的运行，而由其他节点接管受影响的节点的工作。

总体来看，Oracle数据库适合于处理经典的关系型数据，例如人事薪酬、采购管理等等，在数据一致性方面具有更好的保证，但是在处理海量数据、繁忙的事务管理方面，传统的关系型数据库处于劣势。而NoSql类型的数据库则适用于需要快速查找、大量读写操作和可扩展性的场景，例如在线购物网站、大型社交应用的后台等等，尤其是对于需要处理半结构化和非结构化数据的商业应用，NoSql显然是更加方便的选择。

下面是一个基于Python3的使用NoSql MongoDB数据库的例子，用于处理最近的天气数据：

“`python

import pymongo

import requests

client = pymongo.MongoClient(‘mongodb://localhost:27017/’)

db = client.weather

collection = db.latest

# 请求天气数据

url = “https://free-api.heweather.net/s6/weather/now?location=beijing&key=xx”

resp = requests.get(url, verify=False)

data = resp.json()

# 存储天气数据到MongoDB

doc = {“city”: data[‘HeWeather6’][0][‘basic’][‘location’],

“dateTime”: data[‘HeWeather6’][0][‘update’][‘loc’],

“temp”: data[‘HeWeather6’][0][‘now’][‘tmp’],

“wind”: data[‘HeWeather6’][0][‘now’][‘wind_dir’]}

collection.insert_one(doc)

# 查询天气数据

result = collection.find_one({“city”:”北京”})

print(result)