数据多样性的多模型数据库的兴起

MS。

在最长的时间里，我们使用的是关系(SQL)DBMS及其前身来解决结构化数据需求。事实证明，这对于我们的大部分数据都适用。尽管没有进行优化，但是我们仍然使用这些传统数据库用于(应用程序中)少量的非结构化数据。

随着新数据源(大数据和实时处理)带来的半结构化和非结构化数据的增加，我们看到大家开始对专用非关系型DBMS选项感兴趣。这些数据库(通常称为NoSQL数据库)以非表格结构对数据进行建模。

然而，数据模型和新的DBMS模型的普及带来困境。使用多种数据库技术管理不同的数据模型带来优化，但增加了复杂性。

解决单模型困境

专用的单模型DBMS产品优化了数据存储和处理。但是，在架构中添加其他DBMS会增加复杂性，包括增加集成、开发、维护和操作。这迫使企业寻求更好的方法来处理各种数据模型。

幸运的是，SQL和NoSQL DBMS供应商都互相学习彼此功能(包括多数据模型)，希望企业合理化其DBMS技术到单个数据存储。数据模型支持曾经是DBMS之间的差异因素，而现在它成为共同因素。

什么是多模型数据库

（编辑：阿坝站长网）

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