为解决传统的关系型数据库在海量数据的存储和访问效率中存在的瓶颈问题,提出了一种基于非关系型(NoSQL:Not only SQL)数据库的地学大数据高效存储方法。同时以MongoDB为代表,通过C#语言编写测试程序,与SQL Server在地学大数据的存储、...为解决传统的关系型数据库在海量数据的存储和访问效率中存在的瓶颈问题,提出了一种基于非关系型(NoSQL:Not only SQL)数据库的地学大数据高效存储方法。同时以MongoDB为代表,通过C#语言编写测试程序,与SQL Server在地学大数据的存储、查询等方面进行了性能对比。结果表明,与传统关系型数据库相比,NoSQL数据库的增、删和查询耗时明显降低,尤其是针对海量的非结构化、半结构化数据,其性能优势更加明显。展开更多
文摘为解决传统的关系型数据库在海量数据的存储和访问效率中存在的瓶颈问题,提出了一种基于非关系型(NoSQL:Not only SQL)数据库的地学大数据高效存储方法。同时以MongoDB为代表,通过C#语言编写测试程序,与SQL Server在地学大数据的存储、查询等方面进行了性能对比。结果表明,与传统关系型数据库相比,NoSQL数据库的增、删和查询耗时明显降低,尤其是针对海量的非结构化、半结构化数据,其性能优势更加明显。
