查询nosql数据库实例,典型nosql数据库

AWS开源可跨关联式与NoSQL数据库的查询语言PartiQL

AWS推出了与SQL兼容的查询语言PartiQL，只要数据库查询引擎提供PartiQL支持，使用者就能以PartiQL单一查询关联式数据库的结构化资料，以及开放资料格式中的巢状资料或是半结构化资料，甚至还能用来查询NoSQL或是文件数据库中无固定结构（Schema-less）的资料。除了AWS自家的数据库服务，NoSQL数据库Couchbase Server也承诺将会支持PartiQL。

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企业资料分散在关联式数据库、非关联式数据库以及资料湖泊中。高度结构化的资料，储存在SQL数据库或是资料仓储；无固定结构的资料则由键值储存、图形数据库（Graph Database）、分类帐数据库或是时间序列数据库等NoSQL数据库处理；而在资料湖泊中的资料，可能也有部分缺乏结构，或是可能为巢状或是多值结构。不同的资料类型适用于不同的使用案例，而每种类型的资料，可能都有自己的查询语言。

不同的资料储存对应不同的查询语言，当企业更换资料格式或是数据库引擎时，可能还需要跟着改变应用程式和查询语法，AWS提到，这对于资料的应用，特别是使用资料湖泊的灵活性与效率，有着很大的阻碍。为了统一不同类型数据库存取方法，AWS发布了查询语言PartiQL，这是个与SQL兼容的查询语言，可以用来查询以各种格式储存在各地的资料。

用户可以使用PartiQL来查询关联式数据库，像是在Redshift实作交易或是资料分析等应用，或对于Amazon S3资料湖泊的开放资料格式，同样能使用PartiQL对巢状资料与半结构化资料例如Amazon Ion格式进行查询，另外，PartiQL也可用于文件数据库等NoSQL数据库，查询无固定结构的资料。

AWS表示，PartiQL的出现，是为了满足自家查询和转换大量资料的需求，其提供严格的SQL兼容性，可与标准SQL混合使用，执行连接（Join）、过滤（Filtering）与聚合（Aggregation）操作，并以最小扩充支持巢状和半结构化资料，让开发者以简单且一致的方法，不需要更改查询语言，就能查询各种格式和服务的资料。

PartiQL具格式独立性与储存独立性，PartiQL语法和语义不依赖任何资料格式，无论使用者是要查询JSON、Parquet、ORC、CSV还是Ion等格式，查询语句的写法都相同，PartiQL的查询在综合逻辑类型系统上运作，才对应到不同底层的格式。而PartiQL也不相依于特定资料储存，因此适用于不同的底层资料储存。

虽然过去针对跨不同类型数据库查询的问题，已有不少解决方案，AWS指出，像是Postgres JSON同样也兼容于SQL，但是却无法良好地处理JSON巢状资料；而半结构化查询语言，虽然能良好处理巢状资料，但却无法与SQL语言兼容。AWS提到，PartiQL是第一个能够完全解决这些问题的查询语言。

目前AWS已在自家多项服务支持PartiQL，包括Amazon S3 Select、Amazon Glacier Select、Amazon Redshift Spectrum、Amazon QLDB，接下来几个月将会有更多的AWS服务支持PartiQL，Couchbase也公布将加入支持PartiQL的行列。现在PartiQL以Apache2.0授权许可开源，公开教学、规范以及参考实作，所有社群都能使用并参与贡献。

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。

简述什么是nosql数据库，并列举两种常见的nosql数据库名称及其特点

NoSQL太火，冒出太多产品了，保守估计也成百上千了。

互联网公司常用的基本集中在以下几种，每种只举一个比较常见或者应用比较成功的例子吧。

1. In-Memory KV Store : Redis

in memory key-value store，同时提供了更加丰富的数据结构和运算的能力，成功用法是替代memcached，通过checkpoint和commit log提供了快速的宕机恢复，同时支持replication提供读可扩展和高可用。

2. Disk-Based KV Store: Leveldb

真正基于磁盘的key-value storage, 模型单一简单，数据量不受限于内存大小，数据落盘高可靠，Google的几位大神出品的精品，LSM模型天然写优化，顺序写盘的方式对于新硬件ssd再适合不过了，不足是仅提供了一个库，需要自己封装server端。

3. Document Store: Mongodb

分布式nosql，具备了区别mysql的最大亮点：可扩展性。mongodb 最新引人的莫过于提供了sql接口，是目前nosql里最像mysql的，只是没有ACID的特性，发展很快，支持了索引等特性，上手容易，对于数据量远超内存限制的场景来说，还需要慎重。

4. Column Table Store: HBase

这个富二代似乎不用赘述了，最大的优势是开源，对于普通的scan和基于行的get等基本查询，性能完全不是问题，只是只提供裸的api,易用性上是短板，可扩展性方面是最强的，其次坐上了Hadoop的快车，社区发展很快，各种基于其上的开源产品不少，来解决诸如join、聚集运算等复杂查询。