本文目录导读：
随着互联网技术的飞速发展，大数据时代的到来，传统的数据库技术已无法满足日益增长的数据存储和处理需求，非关系型数据库（NoSQL）应运而生，以其独特的优势在数据库领域占据了一席之地，本文将详细介绍非关系型数据库的用法，帮助您更好地了解和运用这一新型数据库技术。
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非关系型数据库概述
1、定义
非关系型数据库，即NoSQL数据库，是一种不同于传统关系型数据库的数据存储技术，它以数据模型为基础，采用分布式存储、高并发访问、可扩展性强等特点，适用于大规模、高并发的数据存储场景。
2、特点
（1）非结构化数据：NoSQL数据库支持多种数据类型，如键值对、文档、列族、图等，可存储非结构化数据。
（2）高并发：NoSQL数据库采用分布式存储，可同时处理大量并发请求。
（3）可扩展性：NoSQL数据库可根据需求进行水平扩展，提高系统性能。
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（4）易于维护：NoSQL数据库结构简单，易于维护和升级。
非关系型数据库用法
1、键值对存储
键值对存储是NoSQL数据库中最简单的一种存储方式，适用于快速查找和更新数据，以下是一个使用Redis键值对存储的示例：
import redis
连接Redis数据库
r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)
设置键值对
r.set('name', '张三')
获取键值对
name = r.get('name').decode('utf-8')
print(name) # 输出：张三2、文档存储
文档存储是NoSQL数据库中常用的一种存储方式，适用于存储结构化数据，以下是一个使用MongoDB文档存储的示例：
from pymongo import MongoClient
连接MongoDB数据库
client = MongoClient('localhost', 27017)
选择数据库
db = client['mydb']
创建集合
collection = db['students']
插入文档
student = {'name': '李四', 'age': 20, 'class': '计算机科学与技术'}
collection.insert_one(student)
查询文档
for student in collection.find():
print(student)3、列族存储
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列族存储是Cassandra数据库中的一种存储方式，适用于存储大规模数据，以下是一个使用Cassandra列族存储的示例：
from cassandra.cluster import Cluster
from cassandra.auth import PlainTextAuthProvider
连接Cassandra数据库
auth_provider = PlainTextAuthProvider(username='cassandra', password='cassandra')
cluster = Cluster(['127.0.0.1'], auth_provider=auth_provider)
session = cluster.connect()
创建表
session.execute("""
CREATE TABLE IF NOT EXISTS students (
id uuid PRIMARY KEY,
name text,
age int,
class text
)
""")
插入数据
session.execute("""
INSERT INTO students (id, name, age, class) VALUES (uuid(), '王五', 21, '软件工程')
""")
查询数据
for student in session.execute("""
SELECT * FROM students
"""):
print(student)4、图存储
图存储是Neo4j数据库中的一种存储方式，适用于存储复杂关系型数据，以下是一个使用Neo4j图存储的示例：
from neo4j import GraphDatabase
连接Neo4j数据库
uri = "bolt://localhost:7687"
username = "neo4j"
password = "password"
driver = GraphDatabase.driver(uri, auth=(username, password))
创建节点和关系
with driver.session() as session:
session.run("CREATE (p:Person {name: '赵六', age: 22})")
session.run("MATCH (p:Person {name: '赵六'}) SET p.age = 23")
# 查询节点
for record in session.run("MATCH (p:Person) RETURN p"):
print(record["p"].name, record["p"].age)非关系型数据库凭借其独特的优势，在当今的数据库领域具有广泛的应用前景，本文介绍了非关系型数据库的用法，包括键值对存储、文档存储、列族存储和图存储等，通过学习这些用法，您可以更好地了解和运用非关系型数据库技术，为您的项目带来更高的性能和更低的成本。
标签： #非关系型数据库用法
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