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NoSQL vs SQL的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列懶人包和總整理
NoSQL vs SQL的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦Reagan, Rob寫的 Web Applications on Azure: Developing for Global Scale 可以從中找到所需的評價。
另外網站SQL vs. NoSQL: How to Know What's Right for You - Quest ...也說明：NoSQL uses data model-based querying and ensures faster data access, whereas SQL uses a query-based approach that can be time-consuming as it ...
輔仁大學 統計資訊學系應用統計碩士班 李智所指導 沈子耀的 海量影像處理暨深度學習模型之雲端儲存機制 （2021），提出NoSQL vs SQL關鍵因素是什麼，來自於資料庫、資料綱要、影像處理。
而第二篇論文國立臺北科技大學 電子工程系 段裘慶所指導 蔡輔元的 應用氣體壓力感測裝置監測胸腹腔術後肺功能訓練狀況 （2020），提出因為有 胸腹腔手術、呼吸訓練、氣體壓力感測裝置、肺功能監測的重點而找出了 NoSQL vs SQL的解答。
最後網站NoSQL or SQL – How to Choose the Best Fit for a Project?則補充：Our guide to SQL and NoSQL databases examines the differences between these two ... NoSQL or SQL – Factors Affecting the Decision ... SQL vs NoSQL ...
Web Applications on Azure: Developing for Global Scale
為了解決NoSQL vs SQL 的問題，作者Reagan, Rob 這樣論述：
Build .NET apps on Microsoft Azure services that can grow to Internet scale. Learn how you can make smart application architecture decisions and follow best practices so that your website can handle tens of thousands of concurrent users and deliver your content globally. Author Rob Reagan takes you
through key Azure technologies targeted toward building web applications, and along the way shares his lessons learned in scaling out a real-world web application. After an overview of web application building blocks, the book dives into relational and NoSQL data storage options on Azure, including
Azure Table Storage and CosmosDB. You'll then discover how to make best use of Redis Cache, Web Jobs, Messaging Queues, and more, alongside other tips, tricks, and troubleshooting advice for when things go wrong. The book concludes with a thorough exploration of best practices for deployment at scal
e.What You'll LearnDevelop scalable architecture patterns on Azure with ASP.NET MVCUnderstand the pros and cons of using SQL Azure vs. NoSQL solutions (Azure Tables, CosmosDB)Perform data migration, backup, and recovery in SQL AzureUse effective cachingTroubleshoot your web applicationsKnow best pra
ctices for deploymentWho This Book Is ForProfessional developers or serious hobbyists with experience developing web applications with ASP.NET MVC or Web API Rob Reagan has been building web applications with Microsoft .NET since the release of Framework 1.0 and has a longstanding interest in how
to architect sites for Internet scale. He has led projects developing web applications built for hundreds to thousands of concurrent users for companies such as ExxonMobil, Standard & Poor’s, Fidelity, and Microsoft. He holds a BA in computer science from Duke, and is currently finishing his master’
s degree in computer science at Georgia Tech. Rob lives in Chattanooga, TN, and is the CTO at textrequest.com.
海量影像處理暨深度學習模型之雲端儲存機制
為了解決NoSQL vs SQL 的問題，作者沈子耀 這樣論述：
隨著科技日新月異與網際網路發展，海量資料成為近年來熱門議題，現有資料大部分皆為自由結構化，但關聯式資料庫在儲存此類型資料方面力有未逮，故為解決儲存問題，出現各種新型資料庫，如雲端資料庫等，此外，隨著資料量快速增長，使得深度學習領域蓬勃發展，其中「影像辨識」更成為產業中不可或缺之應用，因此，本研究探討影像、深度學習模型及訓練過程，以深度學習框架 Tensorflow 為儲存依據，為其設計資料綱要。本研究採用歸納法，總結各領域儲存之資料欄位，為影像儲存設計最終解決方案「影像儲存資料綱要」，共 12 個欄位，其中使用 Base64 序列化方法將影像儲存進資料庫，並使用隨機抽樣方法從資料庫中讀取影像
，計算其與原始影像之差異，此外，本研究為模型設計最終解決方案「深度學習模型與訓練過程資料綱要」，共 7 個欄位，其中使用 pickle 序列化方法將模型儲存進資料庫，為驗證儲存之模型與原始模型之差異，由儲存影像之資料庫中，隨機抽取 10 筆資料進行辨識，結果顯示，本研究資料庫儲存之影像與模型皆正確，同時，運用資料庫查詢語法進行檢索應用，如利用關鍵字、條件或複合檢索等方式查詢，可藉由資料庫儲存之深度學習模型，對應所儲存影像，找出符合條件之模型與資料集，以供後續影像辨識分析與探討，使資料能夠再利用，因此，透過本研究所設計之資料綱要，提供實務界儲存影像、深度學習模型與訓練過程儲存之參考做法。
應用氣體壓力感測裝置監測胸腹腔術後肺功能訓練狀況
為了解決NoSQL vs SQL 的問題，作者蔡輔元 這樣論述：
胸腹腔手術後造成肺部併發症是外科手術常見之併發症與醫院感染類別，而胸腹腔術後患者因疼痛而害怕咳嗽以及拒絕深呼吸，加上術後肺功能大約下降50%，導致肺功能因缺乏訓練逐漸下降，恐將成為感染肺部併發症之高風險群。肺部併發症占所有醫院病患罹患肺炎約一半，不利於患者康復，若無及早發現可能有死亡風險。所以一般在胸腹腔手術前作年齡、吸菸史、痰液、X光以及是否有其他肺部疾病等調查，透過調查以評估患者是否需要會診呼吸治療師，預防術後肺部相關併發症發生。胸腹腔術後建議常以Triflow作為肺部復健之用途，在吸氣時利用氣體使圓球浮起，可通過Triflow內部三顆圓球置頂時間判斷患者吸氣量。一般胸腹腔術後患者吸氣量
可達到1,200 ml至2,500 ml，透過呼吸訓練增進通氣量與氣體的交換。然而目前Triflow僅能以三顆圓球的方式粗略得知患者復健狀況，患者與醫護人員難以得知目前肺功能較細節之狀態，也不易將數據儲存作追蹤以及分析。本研究為氣體壓力感測裝置，利用氣體壓力感測器偵測患者吹入與吸出的氣體壓力，透過內部演算法將氣壓數值轉換為氣流量值，獲取患者肺活量與吸氣量數據，達到肺功能監測之目的。監測過程中，透過手機APP即時繪製量測曲線與患者作互動，並提供患者使用教學步驟，引導患者完成量測。量測後將結果顯示於手機APP，並繪製出當次曲線供患者與醫護人員參考，最後依照患者登入帳號將量測數據儲存至相對應資料庫，
讓醫護人員可長期追蹤各別患者恢復狀況，患者以及其家屬也可透過不同行動裝置，以帳號登入方式查詢患者量測紀錄，達到遠端照護以及預防肺部併發症之目的。本裝置使用示波器驗證氣壓感測器輸出電壓之穩定度，透過充氣球以及臂帶產生固定氣壓，透過三用電表量測氣壓感測器輸出之電壓值，經由轉換公式將輸出電壓轉換為氣壓值，再與數位氣壓計做比較，驗證感測器之準確度。接著使用大型空壓機、節流閥、流量計與氣壓計，與本裝置作串接，進行氣壓氣流轉換實驗。最後透過500 cc針筒進行動態氣流驗證實驗，經以上方式驗證本裝置之可靠性。