NoSQL与SQL的经典应用比较分析

REST API是构建Web服务的核心，通过HTTP协议操作资源，GET、POST、PUT、DELETE等方法实现资源管理。SQL管理关系型数据库，支持复杂查询和事务处理。NoSQL适用于大数据处理和高并发读写，强调水平扩展和高可用性。

NoSQL技术，全称为\"Not Only SQL\"，是一种与传统的关系型数据库管理系统不同的数据库解决方案。它强调水平扩展性和高并发性，特别适用于处理大量数据和高流量的互联网应用。NoSQL的核心特点在于非关系型的数据模型，支持灵活的数据结构，如键值对、文档型、列族和图形数据库。该技术解决了高并发读写、海量数据存储和数据库可扩展性等问题。但也存在一致性弱、查询能力有限和功能相对不足等缺点。各种类型的NoSQL数据库都有各自的适用场景，如Redis适用于缓存服务，MongoDB适合处理大数据量且逻辑关系简单的业务，Cassandra则适用于大规模的分布式环境。

这份收集涵盖了SQL的基本函数和语句，帮助应用SQL的开发者快速查阅和应用。

NoSQL与盛大MongoDB实践是一份由郭理靖提供的关于MongoDB在盛大公司大规模应用场景下的实践经验分享。文档围绕MongoDB的基础介绍、监控、备份与恢复策略以及具体案例研究展开。MongoDB是一种可扩展、高性能的开源文档型数据库，支持JSON格式存储数据，提供了丰富的索引支持机制和高可用性。设计理念着重于灵活性和可扩展性，支持动态模式，用户可以在不修改表结构的情况下增加新的字段或属性。文档中还提供了一个具体的MapReduce示例，展示了如何使用MongoDB进行数据聚合。

SQL语句应用广泛，涵盖数据库的创建、备份、表操作、索引和视图等多个方面。例如，可以通过CREATE DATABASE来创建数据库，通过BACKUP DATABASE实现备份，通过CREATE TABLE来创建新表，以及通过CREATE INDEX创建索引等。

SqlServer和Oracle之间的主要差异已被详尽总结。两者在性能、功能和适用场景上均有各自的优劣。SqlServer更适合中小型企业，而Oracle则在大型企业和复杂系统中表现更为突出。

经历了多年的激烈讨论，现在是对NoSQL现状进行阶段性总结的时候。NoSQL的发展如此迅速，以至于难以简单概括其成就和不足。在多个领域，NoSQL不仅在行业内取得了显著成就，也在学术界获得了认可。高校开始将NoSQL纳入课程，不再仅仅教授传统数据库。深入学习关系型数据库仍然重要，而NoSQL作为补充是不可或缺的。在短短几年间，NoSQL领域爆发性增长，产生了数百个新数据库，nosql-database.org列出了150个这样的数据库，包括一些较古老的对象数据库。

数据挖掘和统计分析最初由专家系统和人工智能发展而来，重点在于结合商业经验和知识来评估其成功与否。数据挖掘不需要关于数据集的任何先验假定，可以发现大数据集中的潜在规律，前提是需要深入理解数据和商业问题。数据挖掘主要依赖统计量来评估模型的质量，这要求数据满足假定（如正态性）。模型的统计量结果用于假设检验，以评估关系的显著性。在处理大数据时，更多地依赖抽样方法进行统计分析。

在算法参数控制和扩展功能选项方面的对比显示，Enterprise Miner和PRW在参数控制方面表现较为出色，而Intelligent Miner在此方面则表现不足。大多数产品提供了对决策树的实数值处理和图形展示等扩展功能，但只有Clementine和Scenario较好地实现了树的修剪选项功能。此外，神经网络的扩展功能也存在显著差异。