為什么海量數據場景中NoSQL越來越重要

本質是因為：隨著互聯網的進一步發(fā)展與各行業(yè)信息化建設進程加快、參與者的增多，人們對軟件有了更多更新的要求，需要軟件不僅能實現功能，而且要求保證許多人可以共同參與使用，因而軟件所需承載的數據量和吞吐量必須達到相應的需求。而目前的關系型數據庫在某些方面有一些缺點，導致不能滿足需要。

公司主營業(yè)務：成都網站設計、做網站、移動網站開發(fā)等業(yè)務。幫助企業(yè)客戶真正實現互聯網宣傳，提高企業(yè)的競爭能力。創(chuàng)新互聯是一支青春激揚、勤奮敬業(yè)、活力青春激揚、勤奮敬業(yè)、活力澎湃、和諧高效的團隊。公司秉承以“開放、自由、嚴謹、自律”為核心的企業(yè)文化，感謝他們對我們的高要求，感謝他們從不同領域給我們帶來的挑戰(zhàn)，讓我們激情的團隊有機會用頭腦與智慧不斷的給客戶帶來驚喜。創(chuàng)新互聯推出原平免費做網站回饋大家。

具體則需要對比關系型數據庫與Nosql之間的區(qū)別可以得出

關系型數據庫

關系型數據庫把所有的數據都通過行和列的二元表現形式表示出來。

關系型數據庫的優(yōu)勢：

1.?保持數據的一致性（事務處理）

2.由于以標準化為前提，數據更新的開銷很?。ㄏ嗤淖侄位旧隙贾挥幸惶帲?/p>

3.?可以進行Join等復雜查詢

其中能夠保持數據的一致性是關系型數據庫的最大優(yōu)勢。

關系型數據庫的不足：

不擅長的處理

1.?大量數據的寫入處理（這點尤為重要）

2.?為有數據更新的表做索引或表結構（schema）變更

3.?字段不固定時應用

4.?對簡單查詢需要快速返回結果的處理

--大量數據的寫入處理

讀寫集中在一個數據庫上讓數據庫不堪重負，大部分網站已使用主從復制技術實現讀寫分離，以提高讀寫性能和讀庫的可擴展性。

所以在進行大量數據操作時，會使用數據庫主從模式。數據的寫入由主數據庫負責，數據的讀入由從數據庫負責，可以比較簡單地通過增加從數據庫來實現規(guī)?；?，但是數據的寫入卻完全沒有簡單的方法來解決規(guī)?；瘑栴}。

第一，要想將數據的寫入規(guī)?；?，可以考慮把主數據庫從一臺增加到兩臺，作為互相關聯復制的二元主數據庫使用，確實這樣可以把每臺主數據庫的負荷減少一半，但是更新處理會發(fā)生沖突，可能會造成數據的不一致，為了避免這樣的問題，需要把對每個表的請求分別分配給合適的主數據庫來處理。

第二，可以考慮把數據庫分割開來，分別放在不同的數據庫服務器上，比如將不同的表放在不同的數據庫服務器上，數據庫分割可以減少每臺數據庫服務器上的數據量，以便減少硬盤IO的輸入、輸出處理，實現內存上的高速處理。但是由于分別存儲字不同服務器上的表之間無法進行Join處理，數據庫分割的時候就需要預先考慮這些問題，數據庫分割之后，如果一定要進行Join處理，就必須要在程序中進行關聯，這是非常困難的。

--為有數據更新的表做索引或表結構變更

在使用關系型數據庫時，為了加快查詢速度需要創(chuàng)建索引，為了增加必要的字段就一定要改變表結構，為了進行這些處理，需要對表進行共享鎖定，這期間數據變更、更新、插入、刪除等都是無法進行的。如果需要進行一些耗時操作，例如為數據量比較大的表創(chuàng)建索引或是變更其表結構，就需要特別注意，長時間內數據可能無法進行更新。

--字段不固定時的應用

如果字段不固定，利用關系型數據庫也是比較困難的，有人會說，需要的時候加個字段就可以了，這樣的方法也不是不可以，但在實際運用中每次都進行反復的表結構變更是非常痛苦的。你也可以預先設定大量的預備字段，但這樣的話，時間一長很容易弄不清除字段和數據的對應狀態(tài)，即哪個字段保存有哪些數據。

--對簡單查詢需要快速返回結果的處理? （這里的“簡單”指的是沒有復雜的查詢條件）

這一點稱不上是缺點，但不管怎樣，關系型數據庫并不擅長對簡單的查詢快速返回結果，因為關系型數據庫是使用專門的sql語言進行數據讀取的，它需要對sql與越南進行解析，同時還有對表的鎖定和解鎖等這樣的額外開銷，這里并不是說關系型數據庫的速度太慢，而只是想告訴大家若希望對簡單查詢進行高速處理，則沒有必要非使用關系型數據庫不可。

NoSQL數據庫

關系型數據庫應用廣泛，能進行事務處理和表連接等復雜查詢。相對地，NoSQL數據庫只應用在特定領域，基本上不進行復雜的處理，但它恰恰彌補了之前所列舉的關系型數據庫的不足之處。

優(yōu)點：

易于數據的分散

各個數據之間存在關聯是關系型數據庫得名的主要原因，為了進行join處理，關系型數據庫不得不把數據存儲在同一個服務器內，這不利于數據的分散，這也是關系型數據庫并不擅長大數據量的寫入處理的原因。相反NoSQL數據庫原本就不支持Join處理，各個數據都是獨立設計的，很容易把數據分散在多個服務器上，故減少了每個服務器上的數據量，即使要處理大量數據的寫入，也變得更加容易，數據的讀入操作當然也同樣容易。

典型的NoSQL數據庫

臨時性鍵值存儲（memcached、Redis）、永久性鍵值存儲（ROMA、Redis）、面向文檔的數據庫（MongoDB、CouchDB）、面向列的數據庫（Cassandra、HBase）

一、 鍵值存儲

它的數據是以鍵值的形式存儲的，雖然它的速度非常快，但基本上只能通過鍵的完全一致查詢獲取數據，根據數據的保存方式可以分為臨時性、永久性和兩者兼具 三種。

（1）臨時性

所謂臨時性就是數據有可能丟失，memcached把所有數據都保存在內存中，這樣保存和讀取的速度非?？?，但是當memcached停止時，數據就不存在了。由于數據保存在內存中，所以無法操作超出內存容量的數據，舊數據會丟失?？偨Y來說：

。在內存中保存數據

?？梢赃M行非?？焖俚谋４婧妥x取處理

。數據有可能丟失

（2）永久性

所謂永久性就是數據不會丟失，這里的鍵值存儲是把數據保存在硬盤上，與臨時性比起來，由于必然要發(fā)生對硬盤的IO操作，所以性能上還是有差距的，但數據不會丟失是它最大的優(yōu)勢?？偨Y來說：

。在硬盤上保存數據

?？梢赃M行非常快速的保存和讀取處理（但無法與memcached相比）

。數據不會丟失

（3） 兩者兼?zhèn)?/p>

Redis屬于這種類型。Redis有些特殊，臨時性和永久性兼具。Redis首先把數據保存在內存中，在滿足特定條件（默認是?15分鐘一次以上，5分鐘內10個以上，1分鐘內10000個以上的鍵發(fā)生變更）的時候將數據寫入到硬盤中，這樣既確保了內存中數據的處理速度，又可以通過寫入硬盤來保證數據的永久性，這種類型的數據庫特別適合處理數組類型的數據。總結來說：

。同時在內存和硬盤上保存數據

?？梢赃M行非常快速的保存和讀取處理

。保存在硬盤上的數據不會消失（可以恢復）

。適合于處理數組類型的數據

二、面向文檔的數據庫

MongoDB、CouchDB屬于這種類型，它們屬于NoSQL數據庫，但與鍵值存儲相異。

（1）不定義表結構

即使不定義表結構，也可以像定義了表結構一樣使用，還省去了變更表結構的麻煩。

（2）可以使用復雜的查詢條件

跟鍵值存儲不同的是，面向文檔的數據庫可以通過復雜的查詢條件來獲取數據，雖然不具備事務處理和Join這些關系型數據庫所具有的處理能力，但初次以外的其他處理基本上都能實現。

三、?面向列的數據庫

Cassandra、HBae、HyperTable屬于這種類型，由于近年來數據量出現爆發(fā)性增長，這種類型的NoSQL數據庫尤其引入注目。

普通的關系型數據庫都是以行為單位來存儲數據的，擅長以行為單位的讀入處理，比如特定條件數據的獲取。因此，關系型數據庫也被成為面向行的數據庫。相反，面向列的數據庫是以列為單位來存儲數據的，擅長以列為單位讀入數據。

面向列的數據庫具有搞擴展性，即使數據增加也不會降低相應的處理速度（特別是寫入速度），所以它主要應用于需要處理大量數據的情況。另外，把它作為批處理程序的存儲器來對大量數據進行更新也是非常有用的。但由于面向列的數據庫跟現行數據庫存儲的思維方式有很大不同，故應用起來十分困難。

總結：關系型數據庫與NoSQL數據庫并非對立而是互補的關系，即通常情況下使用關系型數據庫，在適合使用NoSQL的時候使用NoSQL數據庫，讓NoSQL數據庫對關系型數據庫的不足進行彌補。

高性能 NoSQL

關系數據庫經過幾十年的發(fā)展，已經非常成熟，但同時也存在不足：

表結構是強約束的，業(yè)務變更時擴充很麻煩。

如果對大數據量的表進行統(tǒng)計運算，I/O會很高，因為即使只針對某列進行運算，也需要將整行數據讀入內存。

全文搜索只能使用 Like 進行整表掃描，性能非常低。

針對這些不足，產生了不同的 NoSQL 解決方案，在某些場景下比關系數據庫更有優(yōu)勢，但同時也犧牲了某些特性，所以不能片面的迷信某種方案，應將其作為 SQL 的有利補充。

NoSQL != No SQL，而是：

NoSQL = Not Only SQL

典型的 NoSQL 方案分為4類：

Redis 是典型，其 value 是具體的數據結構，包括 string, hash, list, set, sorted set, bitmap, hyperloglog，常被稱為數據結構服務器。

以 list 為例：

LPOP key 是移除并返回隊列左邊的第一個元素。

如果用關系數據庫就比較麻煩了，需要操作：

Redis 的缺點主要體現在不支持完成的ACID事務，只能保證隔離性和一致性，無法保證原子性和持久性。

最大的特點是 no-schema，無需在使用前定義字段，讀取一個不存在的字段也不會導致語法錯誤。

特點：

以電商為例，不同商品的屬性差異很大，如冰箱和電腦，這種差異性在關系數據庫中會有很大的麻煩，而使用文檔數據庫則非常方便。

文檔數據庫的主要缺點：

關系數據庫是按行來存儲的，列式數據庫是按照列來存儲數據。

按行存儲的優(yōu)勢：

在某些場景下，這些優(yōu)勢就成為劣勢了，例如，計算超重人員的數據，只需要讀取體重這一列進行統(tǒng)計即可，但行式存儲會將整行數據讀取到內存中，很浪費。

而列式存儲中，只需要讀取體重這列的數據即可，I/O 將大大減少。

除了節(jié)省I/O，列式存儲還有更高的壓縮比，可以節(jié)省存儲空間。普通行式數據庫的壓縮比在 3:1 到 5:1 左右，列式數據庫在 8:1 到 30:1，因為單個列的數據相似度更高。

列式存儲的隨機寫效率遠低于行式存儲，因為行式存儲時同一行多個列都存儲在連續(xù)空間中，而列式存儲將不同列存儲在不連續(xù)的空間。

一般將列式存儲應用在離線大數據分析統(tǒng)計場景，因為這時主要針對部分列進行操作，而且數據寫入后無須更新。

關系數據庫通過索引進行快速查詢，但在全文搜索的情景下，索引就不夠了，因為：

假設有一個交友網站，信息表如下：

需要匹配性別、地點、語言列。

需要匹配性別、地點、愛好列。

實際搜索中，各種排列組合非常多，關系數據庫很難支持。

全文搜索引擎是使用 倒排索引 技術，建立單詞到文檔的索引，例如上面的表信息建立倒排索引：

所以特別適合根據關鍵詞來查詢文檔內容。

上面介紹了幾種典型的NoSQL方案，及各自的適用場景和特點，您可以根據實際需求進行選擇。

nosql是什么

NoSQL，泛指非關系型的數據庫。隨著互聯網web2.0網站的興起，傳統(tǒng)的關系數據庫在應付web2.0網站，特別是超大規(guī)模和高并發(fā)的SNS類型的web2.0純動態(tài)網站已經顯得力不從心，暴露了很多難以克服的問題，而非關系型的數據庫則由于其本身的特點得到了非常迅速的發(fā)展。NoSQL數據庫的產生就是為了解決大規(guī)模數據集合多重數據種類帶來的挑戰(zhàn)，尤其是大數據應用難題。

雖然NoSQL流行語火起來才短短一年的時間，但是不可否認，現在已經開始了第二代運動。盡管早期的堆棧代碼只能算是一種實驗，然而現在的系統(tǒng)已經更加的成熟、穩(wěn)定。不過現在也面臨著一個嚴酷的事實：技術越來越成熟——以至于原來很好的NoSQL數據存儲不得不進行重寫，也有少數人認為這就是所謂的2.0版本。這里列出一些比較知名的工具，可以為大數據建立快速、可擴展的存儲庫。

NoSQL(NoSQL = Not Only SQL )，意即“不僅僅是SQL”，是一項全新的數據庫革命性運動，早期就有人提出，發(fā)展至2009年趨勢越發(fā)高漲。NoSQL的擁護者們提倡運用非關系型的數據存儲，相對于鋪天蓋地的關系型數據庫運用，這一概念無疑是一種全新的思維的注入。

對于NoSQL并沒有一個明確的范圍和定義，但是他們都普遍存在下面一些共同特征：

不需要預定義模式：不需要事先定義數據模式，預定義表結構。數據中的每條記錄都可能有不同的屬性和格式。當插入數據時，并不需要預先定義它們的模式。

無共享架構：相對于將所有數據存儲的存儲區(qū)域網絡中的全共享架構。NoSQL往往將數據劃分后存儲在各個本地服務器上。因為從本地磁盤讀取數據的性能往往好于通過網絡傳輸讀取數據的性能，從而提高了系統(tǒng)的性能。

彈性可擴展：可以在系統(tǒng)運行的時候，動態(tài)增加或者刪除結點。不需要停機維護，數據可以自動遷移。

分區(qū)：相對于將數據存放于同一個節(jié)點，NoSQL數據庫需要將數據進行分區(qū)，將記錄分散在多個節(jié)點上面。并且通常分區(qū)的同時還要做復制。這樣既提高了并行性能，又能保證沒有單點失效的問題。

異步復制：和RAID存儲系統(tǒng)不同的是，NoSQL中的復制，往往是基于日志的異步復制。這樣，數據就可以盡快地寫入一個節(jié)點，而不會被網絡傳輸引起遲延。缺點是并不總是能保證一致性，這樣的方式在出現故障的時候，可能會丟失少量的數據。

BASE：相對于事務嚴格的ACID特性，NoSQL數據庫保證的是BASE特性。BASE是最終一致性和軟事務。

NoSQL數據庫并沒有一個統(tǒng)一的架構，兩種NoSQL數據庫之間的不同，甚至遠遠超過兩種關系型數據庫的不同?？梢哉f，NoSQL各有所長，成功的NoSQL必然特別適用于某些場合或者某些應用，在這些場合中會遠遠勝過關系型數據庫和其他的NoSQL。

一、NoSQL數據庫簡介

Web1.0的時代，數據訪問量很有限，用一夫當關的高性能的單點服務器可以解決大部分問題。

隨著Web2.0的時代的到來，用戶訪問量大幅度提升，同時產生了大量的用戶數據。加上后來的智能移動設備的普及，所有的互聯網平臺都面臨了巨大的性能挑戰(zhàn)。

NoSQL(NoSQL = Not Only SQL )，意即“不僅僅是SQL”，泛指非關系型的數據庫。

NoSQL 不依賴業(yè)務邏輯方式存儲，而以簡單的key-value模式存儲。因此大大的增加了數據庫的擴展能力。

Memcache Memcache Redis Redis MongoDB MongoDB 列式數據庫 列式數據庫 Hbase Hbase

HBase是Hadoop項目中的數據庫。它用于需要對大量的數據進行隨機、實時的讀寫操作的場景中。

HBase的目標就是處理數據量非常龐大的表，可以用普通的計算機處理超過10億行數據，還可處理有數百萬列元素的數據表。

Cassandra Cassandra

Apache Cassandra是一款免費的開源NoSQL數據庫，其設計目的在于管理由大量商用服務器構建起來的龐大集群上的海量數據集(數據量通常達到PB級別)。在眾多顯著特性當中，Cassandra最為卓越的長處是對寫入及讀取操作進行規(guī)模調整，而且其不強調主集群的設計思路能夠以相對直觀的方式簡化各集群的創(chuàng)建與擴展流程。

主要應用：社會關系，公共交通網絡，地圖及網絡拓譜(n*(n-1)/2)

文章標題：nosql性能為什么高,NOSQL的優(yōu)點
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