NoSQL 系统如何处理大数据问题？

任何软件数据库工具都难以存储和分析的数据集被称为大数据。由于数据的增长，出现了一个问题，即基于 IT 领域最近的流行趋势，如何有效地处理数据。为处理大量数据并将其转换为业务价值和知识，设置了对想法、技术、工具和技术的要求。 NoSQL 解决方案的主要功能如下所述，可帮助我们处理大量数据。

最适合大数据的 NoSQL 数据库是：

• MongoDB
• 卡桑德拉
• 沙发数据库
• Neo4j

处理大数据问题的不同方法：

1.查询应该移动到数据而不是移动数据到查询：

此时，当客户需要将整体查询发送到所有持有信息的集线器/节点时，比将大量数据移动到中央处理器更熟练的方法是将查询发送到每个集线器。所述声明是一条基本规则，有助于了解 NoSQL 数据集如何在并非为将查询分发到集线器而开发的框架上具有惊人的执行优势。整个数据以文档形式保存在集线器/节点中，这意味着只需要查询和结果在网络上移动，从而使大数据的查询保持快速。

2. 哈希环应该用于数据的均匀分布：

找出将报告分配给处理中心/节点的可靠方法可能是分布式数据库最困难的问题。在任意生成的 40字符密钥的帮助下，哈希环方法有助于在众多服务器上均匀分布大量数据，这是均匀分布网络负载的一种不错的方法。

3.对于扩展读请求，应该使用复制：

在实时中，数据库使用复制来制作数据的备份副本。读取请求可以在复制的帮助下水平扩展。复制策略在很多时候都发挥着令人钦佩的作用。

4. 向节点分配查询应该由数据库完成：

将查询评估的关注点与查询的执行分离对于从遍历众多集线器/节点的查询中获得更高的性能非常重要。查询由 NoSQL 数据库移动到数据，而不是数据移动到查询。