XeLabs/ddia
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掌握一个数据模型可能需要很多努力（想想关系数据建模有多少本书）。即使只使用一种数据模型，而不用担心其内部工作，构建软件也是非常困难的。但是由于数据模型对软件的功能有很大的影响，因此选择适合应用程序的软件是非常重要的。 掌握一个数据模型可能需要很多努力（想想关系数据建模有多少本书）。即使只使用一种数据模型，而不用担心其内部工作，构建软件也是非常困难的。但是由于数据模型对软件的功能有很大的影响，因此选择适合应用程序的软件是非常重要的。
在本章中，我们将研究一系列用于数据存储和查询的通用数据模型（前面列表中的第2点）。特别是，我们将比较关系模型，文档模型和一些基于图形的数据模型。我们还将查看各种查询语言并比较它们的用例。在第3章中，我们将讨论存储引擎是如何工作的。也就是说，这些数据模型是如何实际实现的（列表中的第3点）。 在本章中，我们将研究一系列用于数据存储和查询的通用数据模型（前面列表中的第2点）。特别是，我们将比较关系模型，文档模型和一些基于图形的数据模型。我们还将查看各种查询语言并比较它们的用例。在第3章中，我们将讨论存储引擎是如何工作及**_****_**这些数据模型是如何实际实现的（列表中的第3点）。
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### NoSQL的诞生 ### NoSQL的诞生
现在在2010年代，NoSQL是推翻关系模式主导地位的最新尝试。 “NoSQL”这个名字非常不幸，因为它实际上并没有涉及到任何特定的技术，它最初只是作为一个吸引人的Twitter标签在2009年的一个关于分布式，非关系数据库上的开源聚会。无论如何，这个术语触动了某些神经，并迅速通过网络启动社区和更远的地方传播开来。一些有趣的数据库系统现在与*#NoSQL#*标签相关联，并被追溯性地重新解释为不仅是SQL 【4】。 现在在2010年代，NoSQL是推翻关系模式主导地位的最新尝试。 “NoSQL”这个名字非常不幸，因为它实际上并没有涉及到任何特定的技术，它最初只是2009年的一个关于分布式，非关系数据库上的开源聚会被用作为一个吸引人的Twitter标签。无论如何，这个术语触动了某些神经，并迅速通过网络创业社区传播开来。一些有趣的数据库系统现在与*#NoSQL#*标签相关联，并被追溯性地重新解释为不仅是SQL 【4】。
采用NoSQL数据库有几个驱动力，其中包括： 采用NoSQL数据库有几个驱动力，其中包括：
* 需要比关系数据库更好的可扩展性，包括非常大的数据集或非常高的写入吞吐量 * 需要比关系数据库更好的可扩展性，包括非常大的数据集或非常高的写入吞吐量
* 相比商业数据库产品，偏爱免费和开源软件 * 相比商业数据库产品，对免费和开源软件广泛喜爱
* 关系模型不能很好地支持一些特殊的查询操作 * 关系模型不能很好地支持一些特殊的查询操作
* 对关系模型限制性感到受挫，对更多动态性与表现力的渴望 * 对关系模型限制性感到受挫，对更多动态性与表现力的渴望