大数据时代，为什么nosql能够更好的满足非结构化数据的存储要求

大数据时代,NoSQL数据库能够更好地满足非结构化数据的存储要求,主要有以下几个原因:

1. 灵活的架构。NoSQL数据库有文档型(MongoDB)、键值型(Redis)、列族型(HBase)、图形型(Neo4j)等多种数据模型,可以灵活选择合适的模型来存储非结构化数据。而传统的关系型数据库只有行和列的固定模式,不太适合非结构化数据。

2. 易扩展。NoSQL数据库都采用分布式架构,可以水平扩展,轻易应对大数据量的存储和访问。而关系型数据库扩展比较困难,拓展后之间的表需要进行数据库迁移。

3. 高性能。NoSQL数据库在可扩展的同时,读写性能也很高,可以实现毫秒级的响应时间。它适合频繁的读写操作和大量数据的存储。而RDBMS的性能随着数据量的增加而下降。

4. 高可用。NoSQL数据库支持自动数据复制和故障转移,无单点故障,可以实现高可用性。大多数NoSQL数据库都采用主备模式或主从多从模式进行备份与高可用。

5. 低成本。NoSQL数据库开源,简单易部署,无需复杂的数据库迁移过程,意味着更低的 deploy 成本和维护成本。

所以,总体来说,NoSQL数据库之所以更适合存储非结构化数据,是因为其灵活的数据模型、易扩展、高性能、高可用以及低成本的特点,这些都是大数据环境下必须考虑的因素,而这些也是关系型数据库相对较差的地方。这使得NoSQL数据库在大数据时代有着明显的优势。