問題的答案無所不包論文書籍站
nosql效能的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列各種有用的問答集和懶人包
nosql效能的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦朱克剛寫的 MongoDB 5.x實戰應用 和黃士嘉,周映樵的 7天學會大數據資料處理—NoSQL：MongoDB入門與活用(第四版)都 可以從中找到所需的評價。
另外網站重新認識MySQL-融合SQL和NoSQL兩個世界於一爐的MySQL 5.7也說明：新版的MySQL引擎在融入了NoSQL 的相關技術後，我們己經能讓MySQL 文件索引效能有別於以往，我們將分享如何應用新版MySQL 5.7.12 來進行文件索引.
這兩本書分別來自碁峰 和博碩所出版 。
國立東華大學 資訊管理碩士學位學程 侯佳利所指導 曾開宏的 巨量資料處理效能評估與資料庫管理系統選取準則之研究 （2016），提出nosql效能關鍵因素是什麼，來自於大數據、關聯式資料庫、NoSQL。
而第二篇論文國立交通大學 管理學院資訊管理學程 劉敦仁所指導 劉姍澄的 導入巨量資料倉儲之設計與建置 - 以半導體封測公司為例 （2015），提出因為有 資料倉儲、大數據、YARN、HDFS、Hive的重點而找出了 nosql效能的解答。
最後網站資訊中心第37期電子報則補充：... 資料存取問題，紛紛捨棄了關聯式資料庫技術，改以其它的相關技術，如「NoSQL」或是「Not Only SQL」等技術，以提升處理資料的效能與擴充的彈性。
MongoDB 5.x實戰應用
為了解決nosql效能 的問題，作者朱克剛 這樣論述：
* 以MongoDB 5.x最新版指令貫穿全書，並可在6.0 RC順利執行 * 與Python語言結合，無縫接軌智慧聯網、巨資分析、機器學習等領域 * 本書深入淺出，豐富且大量的範例，保證快速掌握MongoDB精髓 名人推薦 在巨量資料的時代，存取效能佳、高可用性、可擴展性及具備安全性的資料庫平台是不可或缺的。朱克剛老師實作經驗豐富，此書以深入淺出範例導向的方式說明，是熟MongoDB技術必備的工具書。 -- 虎尾科技大學資訊工程系副教授 江季翰 好友朱克剛博士所著之MongoDB工具書，文字內容配合圖表解說非常易讀，操作步驟更按序清楚呈現，甚至所
提案例也與我們實際生活相關。這是一本讀者可以輕鬆駕馭，並跟著大師一起練功的秘笈，想一窺MongoDB的朋友都應該擁有它。 -- 正修科技大學數位多媒體設計系主任 殷聖楷 MongoDB是目前最受歡迎的NoSQL資料庫，擁有豐富教學及實務經驗的朱克剛老師在本書中以簡單、明瞭的範例帶領讀者實際演練，快速學會巨量資料管理與儲存方式。這是一本易上手又涵蓋全部關鍵技術的好書! -- 靜宜大學資訊傳播工程系副教授 王岱伊 朱克剛老師具多年業界實務經驗，同時也擁有超過20年的教學資歷，本書使用經典實例和詳細的操作步驟，絕對是您學習MongoDB的第一選擇，幫助您精準學習快速上手。 -- 資展國際
（原資策會人培團隊）區域總監 王偉璁 AI蓬勃發展，有別於關連式資料庫的NoSQL已是重點發展課題之一；作者融會超過30年程式經驗，將其精髓以淺顯易懂的觀念付諸此書，入門者可豁然開朗，經驗者可溫故知新，絕對是人人適合入手的寶典。 -- 104人力銀行人資學院產品開發處處長 李閔隆
巨量資料處理效能評估與資料庫管理系統選取準則之研究
為了解決nosql效能 的問題，作者曾開宏 這樣論述：
隨著大數據的轉變，大數據分析的重點從能夠處理大量資料，轉變為能找出資料價值性。在這轉變下，本研究認為只要可以分析出資料價值，那麼在資料規模不大時，若使用傳統分析就能完成，就不用特別建置大數據分析平台來處理，因為效能不一定比較好。因此，本研究比較NoSQL和關聯式資料庫，在不同資料規模下的效能，並提供資料庫評選準則，供使用者作為參考。本研究蒐集不同規模的資料集，並在MongoDB、SQL Server和MySQL上設計Query做函數運算。結果顯示在資料規模小於50G時，做聚合函數NoSQL效能不會比關聯式資料庫好。然而，NoSQL可以快速的完成資料前處理，並用來做運算，這是RDBMS無法達成
的。另外，本研究還比較Hadoop單節點與雙節點的效能差異，結果顯示雙節點Query執行時間比單節點約快30%。
7天學會大數據資料處理—NoSQL：MongoDB入門與活用(第四版)
為了解決nosql效能 的問題，作者黃士嘉,周映樵 這樣論述：
使用MongoDB 4.4 & Visual Studio 2019開發 快速具備MongoDB的基本使用技能 活用大數據資料處理的實用入門書！ ✪內容豐富、淺顯易懂，可快速學會MongoDB ✪搭配Robo 3T的圖形介面操作，一步步帶領你上手 ✪透過實際範例，準確掌握精髓技巧 在大數據時代，NoSQL已成為資料儲存的主流方式，而在NoSQL中最具影響力的資料庫，則以文件類型的MongoDB為第一，其在IT業界最為活躍。本書內容共分為11章，以深入淺出的方式，帶領讀者從零開始、循序漸進地學習MongoDB的基礎知識與運作原理，並搭配Visual
Studio 2019進行實務開發，以觀念結合實作，讓讀者在短時間內快速上手，並了解如何將MongoDB實際應用於真實的系統產品。本書適合資料處理的初學者、資料庫管理開發人員、資料探勘與分析人員以及各類應用大數據儲存的開發人員閱讀。 本書特色 ★內容豐富、淺顯易懂，可快速學會MongoDB。 ☆透過實作範例，準確掌握MongoDB的精髓與技巧。 ★搭配Robo 3T的圖形介面，快速操作、瞭解資料的變化。 ☆搭配Visual Studio 2019的整合開發環境，將MongoDB應用於真實專案。 ★使用資料複製(Replication)機制，提供更可靠的系統服務。
☆了解索引(Index)加速查詢的機制與效能優化，面對大量資料也能遊刃有餘。 ★強大的聚合管線(Aggregation pipeline)，在大數據中滿足各種複雜的查詢操作。 ☆靈活的對映歸納(Map-Reduce)，輕鬆進行大量資料的連續運算。 ★學會開發與測試Web API伺服器，實作完整的系統產品。
導入巨量資料倉儲之設計與建置 - 以半導體封測公司為例
為了解決nosql效能 的問題，作者劉姍澄 這樣論述：
資料收集、彙整與分析成為企業進行大數據分析需面臨的挑戰，傳統資料倉儲技術無法有效分析處理巨量資料，如何因應巨量資料及導入巨量資料倉儲之設計與建置，是企業因應大數據分析提昇競爭力之重要議題。傳統資料倉儲擁有即時、複雜運算的查詢能力,而分散式運算適合儲存大量資料和非結構化資料。本研究藉助分散式檔案系統(HDFS)與Hive服務儲存大量歷史性資料，查詢與分析不同種類的儲存資料，並探討比較Hadoop –Yarn、Spark SQL、 及Drill之巨量資料查詢。本研究以個案公司的生產製程資料庫及工單資料庫為資料來源，為簡化導入流程與節省轉換成本，保留原有企業資料倉儲架構，並另新導入巨量資料倉儲，讓
使用者查詢資料倉儲系統時加快維運作業速度及正確性。本研究著重於巨量資料的整理、彙整，以及快速得到分析結果，提出巨量資料倉儲系統架構解決方案，研究成果可提供企業規劃導入巨量資料倉儲系統之參考。