什么是NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)？

2. 什么是NoSQL？

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2.1 NoSQL 概述

NoSQL(NoSQL = Not Only SQL )，意即“不僅僅是SQL”，

泛指非關(guān)系型的數(shù)據(jù)庫(kù)。隨著互聯(lián)網(wǎng)web2.0網(wǎng)站的興起，傳統(tǒng)的關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)在應(yīng)付web2.0網(wǎng)站，特別是超大規(guī)模和高并發(fā)的SNS類型的web2.0純動(dòng)態(tài)網(wǎng)站已經(jīng)顯得力不從心，暴露了很多難以克服的問題，而非關(guān)系型的數(shù)據(jù)庫(kù)則由于其本身的特點(diǎn)得到了非常迅速的發(fā)展。NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)的產(chǎn)生就是為了解決大規(guī)模數(shù)據(jù)集合多重?cái)?shù)據(jù)種類帶來的挑戰(zhàn)，尤其是大數(shù)據(jù)應(yīng)用難題，包括超大規(guī)模數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)。

（例如谷歌或Facebook每天為他們的用戶收集萬億比特的數(shù)據(jù)）。這些類型的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)不需要固定的模式，無需多余操作就可以橫向擴(kuò)展。

2.2 NoSQL代表

MongDB、 Redis、Memcache

3. 關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)與NoSQL的區(qū)別？

3.1 RDBMS

高度組織化結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)

結(jié)構(gòu)化查詢語(yǔ)言（SQL）

數(shù)據(jù)和關(guān)系都存儲(chǔ)在單獨(dú)的表中。

數(shù)據(jù)操縱語(yǔ)言，數(shù)據(jù)定義語(yǔ)言

嚴(yán)格的一致性

基礎(chǔ)事務(wù)

ACID

關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)遵循ACID規(guī)則

事務(wù)在英文中是transaction，和現(xiàn)實(shí)世界中的交易很類似，它有如下四個(gè)特性：

A (Atomicity) 原子性

原子性很容易理解，也就是說事務(wù)里的所有操作要么全部做完，要么都不做，事務(wù)成功的條件是事務(wù)里的所有操作都成功，只要有一個(gè)操作失敗，整個(gè)事務(wù)就失敗，需要回滾。比如銀行轉(zhuǎn)賬，從A賬戶轉(zhuǎn)100元至B賬戶，分為兩個(gè)步驟：1）從A賬戶取100元；2）存入100元至B賬戶。這兩步要么一起完成，要么一起不完成，如果只完成第一步，第二步失敗，錢會(huì)莫名其妙少了100元。

C (Consistency) 一致性

一致性也比較容易理解，也就是說數(shù)據(jù)庫(kù)要一直處于一致的狀態(tài)，事務(wù)的運(yùn)行不會(huì)改變數(shù)據(jù)庫(kù)原本的一致性約束。

I (Isolation) 獨(dú)立性

所謂的獨(dú)立性是指并發(fā)的事務(wù)之間不會(huì)互相影響，如果一個(gè)事務(wù)要訪問的數(shù)據(jù)正在被另外一個(gè)事務(wù)修改，只要另外一個(gè)事務(wù)未提交，它所訪問的數(shù)據(jù)就不受未提交事務(wù)的影響。比如現(xiàn)有有個(gè)交易是從A賬戶轉(zhuǎn)100元至B賬戶，在這個(gè)交易還未完成的情況下，如果此時(shí)B查詢自己的賬戶，是看不到新增加的100元的

D (Durability) 持久性

持久性是指一旦事務(wù)提交后，它所做的修改將會(huì)永久的保存在數(shù)據(jù)庫(kù)上，即使出現(xiàn)宕機(jī)也不會(huì)丟失。

3.2 NoSQL

代表著不僅僅是SQL

沒有聲明性查詢語(yǔ)言

沒有預(yù)定義的模式

鍵 - 值對(duì)存儲(chǔ)，列存儲(chǔ)，文檔存儲(chǔ)，圖形數(shù)據(jù)庫(kù)

最終一致性，而非ACID屬性

非結(jié)構(gòu)化和不可預(yù)知的數(shù)據(jù)

CAP定理

高性能，高可用性和可伸縮性

分布式數(shù)據(jù)庫(kù)中的CAP原理(了解)

CAP定理：

Consistency(一致性), 數(shù)據(jù)一致更新，所有數(shù)據(jù)變動(dòng)都是同步的

Availability(可用性), 好的響應(yīng)性能

Partition tolerance(分區(qū)容錯(cuò)性) 可靠性

P: 系統(tǒng)中任意信息的丟失或失敗不會(huì)影響系統(tǒng)的繼續(xù)運(yùn)作。

定理：任何分布式系統(tǒng)只可同時(shí)滿足二點(diǎn)，沒法三者兼顧。

CAP理論的核心是：一個(gè)分布式系統(tǒng)不可能同時(shí)很好的滿足一致性，可用性和分區(qū)容錯(cuò)性這三個(gè)需求，

因此，根據(jù) CAP 原理將 NoSQL 數(shù)據(jù)庫(kù)分成了滿足 CA 原則、滿足 CP 原則和滿足 AP 原則三 大類：

CA - 單點(diǎn)集群，滿足一致性，可用性的系統(tǒng)，通常在可擴(kuò)展性上不太強(qiáng)大。

CP - 滿足一致性，分區(qū)容忍性的系統(tǒng)，通常性能不是特別高。

AP - 滿足可用性，分區(qū)容忍性的系統(tǒng)，通?？赡軐?duì)一致性要求低一些。

CAP理論就是說在分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)中，最多只能實(shí)現(xiàn)上面的兩點(diǎn)。

而由于當(dāng)前的網(wǎng)絡(luò)硬件肯定會(huì)出現(xiàn)延遲丟包等問題，所以分區(qū)容忍性是我們必須需要實(shí)現(xiàn)的。

所以我們只能在一致性和可用性之間進(jìn)行權(quán)衡，沒有NoSQL系統(tǒng)能同時(shí)保證這三點(diǎn)。

說明：C：強(qiáng)一致性 A：高可用性 P：分布式容忍性

舉例：

CA：傳統(tǒng)Oracle數(shù)據(jù)庫(kù)

AP：大多數(shù)網(wǎng)站架構(gòu)的選擇

CP：Redis、Mongodb

注意：分布式架構(gòu)的時(shí)候必須做出取舍。

一致性和可用性之間取一個(gè)平衡。多余大多數(shù)web應(yīng)用，其實(shí)并不需要強(qiáng)一致性。

因此犧牲C換取P，這是目前分布式數(shù)據(jù)庫(kù)產(chǎn)品的方向。

4. 當(dāng)下NoSQL的經(jīng)典應(yīng)用

當(dāng)下的應(yīng)用是 SQL 與 NoSQL 一起使用的。

代表項(xiàng)目：阿里巴巴商品信息的存放。

去 IOE 化。

ps：I 是指 IBM 的小型機(jī)，很貴的，好像好幾萬一臺(tái)；O 是指 Oracle 數(shù)據(jù)庫(kù)，也很貴的，好幾萬呢；M 是指 EMC 的存儲(chǔ)設(shè)備，也很貴的。

難點(diǎn)：

數(shù)據(jù)類型多樣性。

數(shù)據(jù)源多樣性和變化重構(gòu)。

數(shù)據(jù)源改造而服務(wù)平臺(tái)不需要大面積重構(gòu)。

互聯(lián)網(wǎng)背景下，為什么用NoSql

本文將從單機(jī)MySQL的場(chǎng)景出發(fā)，簡(jiǎn)述一下隨著網(wǎng)站的訪問量越來越大，數(shù)據(jù)庫(kù)部署的演進(jìn)過程，到為什么要用MySQL的必要性。

大數(shù)據(jù)時(shí)代的數(shù)據(jù)有3V的特點(diǎn)：海量Volume、多樣Variety、實(shí)時(shí)Velocity。

互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)站需求的3高的特點(diǎn)：高并發(fā)、高可擴(kuò)、高性能。

一、單機(jī)MySql

當(dāng)一個(gè)網(wǎng)站的訪問量不大時(shí)，用單個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)完全可以輕松應(yīng)付。

在那個(gè)時(shí)候，更多的都是靜態(tài)網(wǎng)頁(yè)，動(dòng)態(tài)交互類型的網(wǎng)站不多。

上述架構(gòu)下，我們來看看數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的瓶頸是什么？

1.數(shù)據(jù)量的總大小 一個(gè)機(jī)器放不下時(shí)

2.數(shù)據(jù)的索引（B+ Tree）一個(gè)機(jī)器的內(nèi)存放不下時(shí)

3.訪問量(讀寫混合)一個(gè)實(shí)例不能承受

如果滿足了上述1 or 3個(gè)，進(jìn)化......

二、Memcached（緩存）+Mysql+垂直拆分

后來，隨著訪問量的上升，幾乎大部分使用MySQL架構(gòu)的網(wǎng)站在數(shù)據(jù)庫(kù)上都開始出現(xiàn)了性能問題，web程序不再僅僅專注在功能上，同時(shí)也在追求性能。程序員們開始大量的使用緩存技術(shù)來緩解數(shù)據(jù)庫(kù)的壓力，優(yōu)化數(shù)據(jù)庫(kù)的結(jié)構(gòu)和索引。開始比較流行的是通過文件緩存來緩解數(shù)據(jù)庫(kù)壓力，但是當(dāng)訪問量繼續(xù)增大的時(shí)候，多臺(tái)web機(jī)器通過文件緩存不能共享，大量的小文件緩存也帶了了比較高的IO壓力。在這個(gè)時(shí)候，Memcached就自然的成為一個(gè)非常時(shí)尚的技術(shù)產(chǎn)品。

Memcached作為一個(gè)獨(dú)立的分布式的緩存服務(wù)器，為多個(gè)web服務(wù)器提供了一個(gè)共享的高性能緩存服務(wù)，在Memcached服務(wù)器上，又發(fā)展了根據(jù)hash算法來進(jìn)行多臺(tái)Memcached緩存服務(wù)的擴(kuò)展，然后又出現(xiàn)了一致性hash來解決增加或減少緩存服務(wù)器導(dǎo)致重新hash帶來的大量緩存失效的弊端

三、MySql主從復(fù)制讀寫分離

由于數(shù)據(jù)庫(kù)的寫入壓力增加，Memcached只能緩解數(shù)據(jù)庫(kù)的讀取壓力。讀寫集中在一個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)上讓數(shù)據(jù)庫(kù)不堪重負(fù)，大部分網(wǎng)站開始使用主從復(fù)制技術(shù)來達(dá)到讀寫分離，以提高讀寫性能和讀庫(kù)的可擴(kuò)展性。Mysql的master-slave模式成為這個(gè)時(shí)候的網(wǎng)站標(biāo)配了。

四、分庫(kù)分表+水平拆分+Mysql集群

在Memcached的高速緩存，MySQL的主從復(fù)制，讀寫分離的基礎(chǔ)之上，這時(shí)MySQL主庫(kù)的寫壓力開始出現(xiàn)瓶頸，而數(shù)據(jù)量的持續(xù)猛增，由于MyISAM使用表鎖，在高并發(fā)下會(huì)出現(xiàn)嚴(yán)重的鎖問題，大量的高并發(fā)MySQL應(yīng)用開始使用InnoDB引擎代替MyISAM。

同時(shí)，開始流行使用分表分庫(kù)來緩解寫壓力和數(shù)據(jù)增長(zhǎng)的擴(kuò)展問題。這個(gè)時(shí)候，分表分庫(kù)成了一個(gè)熱門技術(shù)，是面試的熱門問題也是業(yè)界討論的熱門技術(shù)問題。也就在這個(gè)時(shí)候，MySQL推出了還不太穩(wěn)定的表分區(qū)，這也給技術(shù)實(shí)力一般的公司帶來了希望。雖然MySQL推出了MySQL Cluster集群，但性能也不能很好滿足互聯(lián)網(wǎng)的要求，只是在高可靠性上提供了非常大的保證。

五、Mysql的擴(kuò)展性瓶頸

MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)也經(jīng)常存儲(chǔ)一些大文本字段，導(dǎo)致數(shù)據(jù)庫(kù)表非常的大，在做數(shù)據(jù)庫(kù)恢復(fù)的時(shí)候就導(dǎo)致非常的慢，不容易快速恢復(fù)數(shù)據(jù)庫(kù)。比如1000萬4KB大小的文本就接近40GB的大小，如果能把這些數(shù)據(jù)從MySQL省去，MySQL將變得非常的小。關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)很強(qiáng)大，但是它并不能很好的應(yīng)付所有的應(yīng)用場(chǎng)景。MySQL的擴(kuò)展性差（需要復(fù)雜的技術(shù)來實(shí)現(xiàn)），大數(shù)據(jù)下IO壓力大，表結(jié)構(gòu)更改困難，正是當(dāng)前使用MySQL的開發(fā)人員面臨的問題。

六、為什么用Nosql

今天我們可以通過第三方平臺(tái)（如：Google,Facebook等）可以很容易的訪問和抓取數(shù)據(jù)。用戶的個(gè)人信息，社交網(wǎng)絡(luò)，地理位置，用戶生成的數(shù)據(jù)和用戶操作日志已經(jīng)成倍的增加。我們?nèi)绻獙?duì)這些用戶數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘，那SQL數(shù)據(jù)庫(kù)已經(jīng)不適合這些應(yīng)用了, NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)的發(fā)展也卻能很好的處理這些大的數(shù)據(jù)。下面給大家看一下，web應(yīng)用數(shù)據(jù)量的增長(zhǎng)圖：

七、Nosql是什么

NoSQL(NoSQL = Not Only SQL )，意即“不僅僅是SQL”，

泛指非關(guān)系型的數(shù)據(jù)庫(kù)。隨著互聯(lián)網(wǎng)web2.0網(wǎng)站的興起，傳統(tǒng)的關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)在應(yīng)付web2.0網(wǎng)站，特別是超大規(guī)模和高并發(fā)的SNS類型的web2.0純動(dòng)態(tài)網(wǎng)站已經(jīng)顯得力不從心，暴露了很多難以克服的問題，而非關(guān)系型的數(shù)據(jù)庫(kù)則由于其本身的特點(diǎn)得到了非常迅速的發(fā)展。NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)的產(chǎn)生就是為了解決大規(guī)模數(shù)據(jù)集合多重?cái)?shù)據(jù)種類帶來的挑戰(zhàn)，尤其是大數(shù)據(jù)應(yīng)用難題，包括超大規(guī)模數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)。

（例如谷歌或Facebook每天為他們的用戶收集萬億比特的數(shù)據(jù)）。這些類型的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)不需要固定的模式，無需多余操作就可以橫向擴(kuò)展。

八、Nosql的優(yōu)勢(shì)

1.易擴(kuò)展

NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)種類繁多，但是一個(gè)共同的特點(diǎn)都是去掉關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)的關(guān)系型特性。

數(shù)據(jù)之間無關(guān)系，這樣就非常容易擴(kuò)展。也無形之間，在架構(gòu)的層面上帶來了可擴(kuò)展的能力。

2.大數(shù)據(jù)量，高性能

NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)都具有非常高的讀寫性能，尤其在大數(shù)據(jù)量下，同樣表現(xiàn)優(yōu)秀。

這得益于它的無關(guān)系性，數(shù)據(jù)庫(kù)的結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單。一般MySQL使用Query Cache，每次表的更新Cache就失效，是一種大粒度的Cache，在針對(duì)web2.0的交互頻繁的應(yīng)用，Cache性能不高。而NoSQL的Cache是記錄級(jí)的，是一種細(xì)粒度的Cache，所以NoSQL在這個(gè)層面上來說就要性能高很多了。

3.多樣靈活的數(shù)據(jù)模型

NoSQL無需事先為要存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)建立字段，隨時(shí)可以存儲(chǔ)自定義的數(shù)據(jù)格式。而在關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)里，增刪字段是一件非常麻煩的事情。如果是非常大數(shù)據(jù)量的表，增加字段簡(jiǎn)直就是一個(gè)噩夢(mèng)。

九、Nosql數(shù)據(jù)庫(kù)的四大分類

鍵值(Key-Value)存儲(chǔ)

列存儲(chǔ)

文檔存儲(chǔ)

圖形存儲(chǔ)

常見的有：Redis、Memcache、MongoDB，這里就不一 一 介紹了。

互聯(lián)網(wǎng)背景下為什么會(huì)出現(xiàn)NoSQL

NoSQL泛指非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)。隨著互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的興起與發(fā)展，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫(kù)結(jié)構(gòu)已經(jīng)很難適應(yīng)大規(guī)模數(shù)據(jù)、非結(jié)構(gòu)性數(shù)據(jù)帶來的挑戰(zhàn)，也就是現(xiàn)在大數(shù)據(jù)行業(yè)的發(fā)展對(duì)傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫(kù)發(fā)出了挑戰(zhàn)，而為了應(yīng)對(duì)大規(guī)模的非結(jié)構(gòu)性數(shù)據(jù)的處理，非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)才會(huì)在計(jì)算機(jī)、軟件、數(shù)據(jù)庫(kù)等方面得到飛速的發(fā)展。

什么是NoSQL，它有什么優(yōu)缺點(diǎn)？

NoSQL，指的是非關(guān)系型的數(shù)據(jù)庫(kù)。NoSQL有時(shí)也稱作Not Only SQL的縮寫，是對(duì)不同于傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)的統(tǒng)稱。

NoSQL用于超大規(guī)模數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)。（例如谷歌或Facebook每天為他們的用戶收集萬億比特的數(shù)據(jù)）。這些類型的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)不需要固定的模式，無需多余操作就可以橫向擴(kuò)展。

NoSQL的優(yōu)點(diǎn)/缺點(diǎn)

優(yōu)點(diǎn):

- 高可擴(kuò)展性

- 分布式計(jì)算

- 低成本

- 架構(gòu)的靈活性，半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)

- 沒有復(fù)雜的關(guān)系

缺點(diǎn):

- 沒有標(biāo)準(zhǔn)化

- 有限的查詢功能（到目前為止）

- 最終一致是不直觀的程序 （BY三人行慕課）

一、NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)簡(jiǎn)介

Web1.0的時(shí)代，數(shù)據(jù)訪問量很有限，用一夫當(dāng)關(guān)的高性能的單點(diǎn)服務(wù)器可以解決大部分問題。

隨著Web2.0的時(shí)代的到來，用戶訪問量大幅度提升，同時(shí)產(chǎn)生了大量的用戶數(shù)據(jù)。加上后來的智能移動(dòng)設(shè)備的普及，所有的互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)都面臨了巨大的性能挑戰(zhàn)。

NoSQL(NoSQL = Not Only SQL )，意即“不僅僅是SQL”，泛指非關(guān)系型的數(shù)據(jù)庫(kù)。

NoSQL 不依賴業(yè)務(wù)邏輯方式存儲(chǔ)，而以簡(jiǎn)單的key-value模式存儲(chǔ)。因此大大的增加了數(shù)據(jù)庫(kù)的擴(kuò)展能力。

Memcache Memcache Redis Redis MongoDB MongoDB 列式數(shù)據(jù)庫(kù) 列式數(shù)據(jù)庫(kù) Hbase Hbase

HBase是Hadoop項(xiàng)目中的數(shù)據(jù)庫(kù)。它用于需要對(duì)大量的數(shù)據(jù)進(jìn)行隨機(jī)、實(shí)時(shí)的讀寫操作的場(chǎng)景中。

HBase的目標(biāo)就是處理數(shù)據(jù)量非常龐大的表，可以用普通的計(jì)算機(jī)處理超過10億行數(shù)據(jù)，還可處理有數(shù)百萬列元素的數(shù)據(jù)表。

Cassandra Cassandra

Apache Cassandra是一款免費(fèi)的開源NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)，其設(shè)計(jì)目的在于管理由大量商用服務(wù)器構(gòu)建起來的龐大集群上的海量數(shù)據(jù)集(數(shù)據(jù)量通常達(dá)到PB級(jí)別)。在眾多顯著特性當(dāng)中，Cassandra最為卓越的長(zhǎng)處是對(duì)寫入及讀取操作進(jìn)行規(guī)模調(diào)整，而且其不強(qiáng)調(diào)主集群的設(shè)計(jì)思路能夠以相對(duì)直觀的方式簡(jiǎn)化各集群的創(chuàng)建與擴(kuò)展流程。

主要應(yīng)用：社會(huì)關(guān)系，公共交通網(wǎng)絡(luò)，地圖及網(wǎng)絡(luò)拓譜(n*(n-1)/2)

什么是NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)

什么是NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)？從名稱“非SQL”或“非關(guān)系型”衍生而來，這些數(shù)據(jù)庫(kù)不使用類似SQL的查詢語(yǔ)言，通常稱為結(jié)構(gòu)化存儲(chǔ)。這些數(shù)據(jù)庫(kù)自1960年就已經(jīng)存在，但是直到現(xiàn)在一些大公司（例如Google和Facebook）開始使用它們時(shí)，這些數(shù)據(jù)庫(kù)才流行起來。該數(shù)據(jù)庫(kù)最明顯的優(yōu)勢(shì)是擺脫了一組固定的列、連接和類似SQL的查詢語(yǔ)言的限制。有時(shí)，NoSQL這個(gè)名稱也可能表示“不僅僅SQL”，來確保它們可能支持SQL。 NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)使用諸如鍵值、寬列、圖形或文檔之類的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，并且可以如JSON之類的不同格式存儲(chǔ)。

新聞標(biāo)題：nosql存儲(chǔ)背景,nosql數(shù)據(jù)庫(kù)四種存儲(chǔ)模式
瀏覽地址：http://www.rwnh.cn/article12/dsdjddc.html

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