如何選擇NoSQL數(shù)據(jù)庫

NoSQL，指的是非關(guān)系型的數(shù)據(jù)庫。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)庫在應(yīng)付web2.0網(wǎng)站，特別是超大規(guī)模和高并發(fā)的

成都創(chuàng)新互聯(lián)專注于網(wǎng)站建設(shè)|成都網(wǎng)站維護(hù)|優(yōu)化|托管以及網(wǎng)絡(luò)推廣，積累了大量的網(wǎng)站設(shè)計與制作經(jīng)驗，為許多企業(yè)提供了網(wǎng)站定制設(shè)計服務(wù)，案例作品覆蓋成都隧道混凝土攪拌車等行業(yè)。能根據(jù)企業(yè)所處的行業(yè)與銷售的產(chǎn)品，結(jié)合品牌形象的塑造，量身開發(fā)品質(zhì)網(wǎng)站。

SNS類型的web2.0純動態(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)庫則由于其本身的特點得到了非常迅速的發(fā)展。

NoSQL(NoSQL

= Not Only SQL

)，意即“不僅僅是SQL”，是一項全新的數(shù)據(jù)庫革命性運(yùn)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(hù)者們提倡運(yùn)用非關(guān)系型的數(shù)

據(jù)存儲，相對于鋪天蓋地的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫運(yùn)用，這一概念無疑是一種全新的思維的注入。

從這一新興技術(shù)中選擇一款正確的NoSQL數(shù)據(jù)庫是非常具有挑戰(zhàn)性的。比一下網(wǎng)建議在選擇時考慮以下因素：

并發(fā)控制

并

發(fā)控制指的是當(dāng)多個用戶同時更新運(yùn)行時，用于保護(hù)數(shù)據(jù)庫完整性的各種技術(shù)。并發(fā)機(jī)制不正確可能導(dǎo)致臟讀、幻讀和不可重復(fù)讀等此類問題。并發(fā)控制的目的是保

證一個用戶的工作不會對另一個用戶的工作產(chǎn)生不合理的影響。在某些情況下，這些措施保證了當(dāng)用戶和其他用戶一起操作時，所得的結(jié)果和她單獨(dú)操作時的結(jié)果是

一樣的。在另一些情況下，這表示用戶的工作按預(yù)定的方式受其他用戶的影響。

封鎖

就是事務(wù)T在對某個數(shù)據(jù)對象（例如表、記錄等）操作之前，先向系統(tǒng)發(fā)出請求，對其加鎖。加鎖后事務(wù)T就對該數(shù)據(jù)對象有了一定的控制，在事務(wù)T釋放它的鎖之前，其它的事務(wù)不能更新此數(shù)據(jù)對象。

封鎖是一次只允許一個用戶讀取或修改的一種機(jī)制，是實現(xiàn)并發(fā)控制的一個非常重要的技術(shù)。

MVCC

Multi-Version Concurrency Control多版本并發(fā)控制，維持一個數(shù)據(jù)的多個版本使讀寫操作沒有沖突。MVCC優(yōu)化了數(shù)據(jù)庫并發(fā)系統(tǒng)，使系統(tǒng)在有大量并發(fā)用戶時得到最高的性能，并且可以不用關(guān)閉服務(wù)器就直接進(jìn)行熱備份。

ACID

指

數(shù)據(jù)庫事務(wù)正確執(zhí)行的四個基本要素的縮寫。包含：原子性(Atomicity）、一致性（Consistency）、隔離性（Isolation）、持久

性（Durability）。一個支持事務(wù)（Transaction）的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)，必需要具有這四種特性，否則在事務(wù)過程（Transaction

processing）當(dāng)中無法保證數(shù)據(jù)的正確性，交易過程極可能達(dá)不到交易方的要求。

None

一些系統(tǒng)不提供原子性。

鏡像

數(shù)據(jù)庫鏡像是DBMS根據(jù)DBA的要求，自動把整個數(shù)據(jù)庫或其中的關(guān)鍵數(shù)據(jù)復(fù)制到另一個磁盤上，每當(dāng)主數(shù)據(jù)庫更新時，DBMS會自動把更新后的數(shù)據(jù)復(fù)制過去，即DBMS自動保證鏡像數(shù)據(jù)與主數(shù)據(jù)的一致性。

鏡像分為同步和異步。

數(shù)據(jù)存儲

指的是數(shù)據(jù)的物理特性怎樣被存儲在數(shù)據(jù)庫中。

磁盤 數(shù)據(jù)被存儲在硬盤驅(qū)動器里；

GFS或谷歌文件系統(tǒng)是一個由谷歌開發(fā)的專有的分布式文件系統(tǒng)；

Hadoop是Apache軟件框架，免費(fèi)許可下支持?jǐn)?shù)據(jù)密集型分布式應(yīng)用程序；

RAM隨機(jī)存儲器；

插件 可以添加外部插件；

Amazon S3通過Web服務(wù)接口提供存儲；

BDB：BDB

全稱是 “Berkeley DB”，它是MySQL具有事務(wù)能力的表類型，由Sleepycat

Software開發(fā)。BDB表類型提供了MySQL用戶長久期盼的功能，即事務(wù)控制能力。在任何RDBMS中，事務(wù)控制能力都是一種極其重要和寶貴的功

能。事務(wù)控制能力使得我們能夠確保一組命令確實已經(jīng)全部執(zhí)行成功，或者確保當(dāng)任何一個命令出現(xiàn)錯誤時所有命令的執(zhí)行結(jié)果均被退回。

實現(xiàn)語言

實現(xiàn)語言會影響數(shù)據(jù)庫的發(fā)展速度。典型的NoSQL數(shù)據(jù)庫是用低級語言如C / C + +編寫的。另一方面，那些更高層次的語言如Java，使自定義更容易。

實現(xiàn)語言有：C, C++, Erlang, Java, Python

特性

考慮下列哪一個特點對你的數(shù)據(jù)庫是最重要的：

持久性

可用性

一致性

分區(qū)容忍性

證書類型

下面這些許可證是一個不同的開放源碼許可的形式：

GPL：通用公共許可證

BSD：伯克利軟件分發(fā)

MPL：Mozilla公共許可證

EPL：Eclipse公共許可證

IDPL：最初的開發(fā)者的公共許可證

LGPL：較寬松通用公共許可證

存儲類型

存儲類型是NoSQL數(shù)據(jù)庫最大的不同，是決定使用哪款數(shù)據(jù)庫的一個首要指標(biāo)。

關(guān)鍵字：支持get、put和刪除操作

按列存儲：相對于傳統(tǒng)的按行存儲，數(shù)據(jù)集成容易多了

面向文件系統(tǒng)：存儲像是JSON或XML這樣的結(jié)構(gòu)化文件，很容易就能從面向?qū)ο筌浖蝎@取數(shù)據(jù)。

newsql和nosql的區(qū)別和聯(lián)系

在大數(shù)據(jù)時代，“多種架構(gòu)支持多類應(yīng)用”成為數(shù)據(jù)庫行業(yè)應(yīng)對大數(shù)據(jù)的基本思路，數(shù)據(jù)庫行業(yè)出現(xiàn)互為補(bǔ)充的三大陣營，適用于事務(wù)處理應(yīng)用的OldSQL、適用于數(shù)據(jù)分析應(yīng)用的NewSQL和適用于互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的NoSQL。但在一些復(fù)雜的應(yīng)用場景中，單一數(shù)據(jù)庫架構(gòu)都不能完全滿足應(yīng)用場景對海量結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的存儲管理、復(fù)雜分析、關(guān)聯(lián)查詢、實時性處理和控制建設(shè)成本等多方面的需要，因此不同架構(gòu)數(shù)據(jù)庫混合部署應(yīng)用成為滿足復(fù)雜應(yīng)用的必然選擇。不同架構(gòu)數(shù)據(jù)庫混合使用的模式可以概括為：OldSQL+NewSQL、OldSQL+NoSQL、NewSQL+NoSQL三種主要模式。下面通過三個案例對不同架構(gòu)數(shù)據(jù)庫的混合應(yīng)用部署進(jìn)行介紹。

OldSQL+NewSQL 在數(shù)據(jù)中心類應(yīng)用中混合部署

采用OldSQL+NewSQL模式構(gòu)建數(shù)據(jù)中心，在充分發(fā)揮OldSQL數(shù)據(jù)庫的事務(wù)處理能力的同時，借助NewSQL在實時性、復(fù)雜分析、即席查詢等方面的獨(dú)特優(yōu)勢，以及面對海量數(shù)據(jù)時較強(qiáng)的擴(kuò)展能力，滿足數(shù)據(jù)中心對當(dāng)前“熱”數(shù)據(jù)事務(wù)型處理和海量歷史“冷”數(shù)據(jù)分析兩方面的需求。OldSQL+NewSQL模式在數(shù)據(jù)中心類應(yīng)用中的互補(bǔ)作用體現(xiàn)在，OldSQL彌補(bǔ)了NewSQL不適合事務(wù)處理的不足，NewSQL彌補(bǔ)了OldSQL在海量數(shù)據(jù)存儲能力和處理性能方面的缺陷。

商業(yè)銀行數(shù)據(jù)中心采用OldSQL+NewSQL混合部署方式搭建，OldSQL數(shù)據(jù)庫滿足各業(yè)務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)的歸檔備份和事務(wù)型應(yīng)用，NewSQL MPP數(shù)據(jù)庫集群對即席查詢、多維分析等應(yīng)用提供高性能支持，并且通過MPP集群架構(gòu)實現(xiàn)應(yīng)對海量數(shù)據(jù)存儲的擴(kuò)展能力。

商業(yè)銀行數(shù)據(jù)中心存儲架構(gòu)

與傳統(tǒng)的OldSQL模式相比，商業(yè)銀行數(shù)據(jù)中心采用OldSQL+NewSQL混合搭建模式，數(shù)據(jù)加載性能提升3倍以上，即席查詢和統(tǒng)計分析性能提升6倍以上。NewSQL MPP的高可擴(kuò)展性能夠應(yīng)對新的業(yè)務(wù)需求，可隨著數(shù)據(jù)量的增長采用集群方式構(gòu)建存儲容量更大的數(shù)據(jù)中心。

OldSQL+NoSQL 在互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)應(yīng)用中混合部署

在互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)應(yīng)用中采用OldSQL+NoSQL混合模式，能夠很好的解決互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)應(yīng)用對海量結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲和快速處理的需求。在諸如大型電子商務(wù)平臺、大型SNS平臺等互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)應(yīng)用場景中，OldSQL在應(yīng)用中負(fù)責(zé)高價值密度結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的存儲和事務(wù)型處理，NoSQL在應(yīng)用中負(fù)責(zé)存儲和處理海量非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)和低價值密度結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。OldSQL+NoSQL模式在互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)應(yīng)用中的互補(bǔ)作用體現(xiàn)在，OldSQL彌補(bǔ)了NoSQL在ACID特性和復(fù)雜關(guān)聯(lián)運(yùn)算方面的不足，NoSQL彌補(bǔ)了OldSQL在海量數(shù)據(jù)存儲和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理方面的缺陷。

數(shù)據(jù)魔方是淘寶網(wǎng)的一款數(shù)據(jù)產(chǎn)品，主要提供行業(yè)數(shù)據(jù)分析、店鋪數(shù)據(jù)分析。淘寶數(shù)據(jù)產(chǎn)品在存儲層采用OldSQL+NoSQL混合模式，由基于MySQL的分布式關(guān)系型數(shù)據(jù)庫集群MyFOX和基于HBase的NoSQL存儲集群Prom組成。由于OldSQL強(qiáng)大的語義和關(guān)系表達(dá)能力，在應(yīng)用中仍然占據(jù)著重要地位，目前存儲在MyFOX中的統(tǒng)計結(jié)果數(shù)據(jù)已經(jīng)達(dá)到10TB，占據(jù)著數(shù)據(jù)魔方總數(shù)據(jù)量的95%以上。另一方面，NoSQL作為SQL的有益補(bǔ)充，解決了OldSQL數(shù)據(jù)庫無法解決的全屬性選擇器等問題。

淘寶海量數(shù)據(jù)產(chǎn)品技術(shù)架構(gòu)

基于OldSQL+NoSQL混合架構(gòu)的特點，數(shù)據(jù)魔方目前已經(jīng)能夠提供壓縮前80TB的數(shù)據(jù)存儲空間，支持每天4000萬的查詢請求，平均響應(yīng)時間在28毫秒，足以滿足未來一段時間內(nèi)的業(yè)務(wù)增長需求。

NewSQL+NoSQL 在行業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用中混合部署

行業(yè)大數(shù)據(jù)與互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)的區(qū)別在于行業(yè)大數(shù)據(jù)的價值密度更高，并且對結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的實時處理、復(fù)雜的多表關(guān)聯(lián)分析、即席查詢、數(shù)據(jù)強(qiáng)一致性等都比互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)有更高的要求。行業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用場景主要是分析類應(yīng)用，如：電信、金融、政務(wù)、能源等行業(yè)的決策輔助、預(yù)測預(yù)警、統(tǒng)計分析、經(jīng)營分析等。

在行業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用中采用NewSQL+NoSQL混合模式，充分利用NewSQL在結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)分析處理方面的優(yōu)勢，以及NoSQL在非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)處理方面的優(yōu)勢，實現(xiàn)NewSQL與NoSQL的功能互補(bǔ)，解決行業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用對高價值結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的實時處理、復(fù)雜的多表關(guān)聯(lián)分析、即席查詢、數(shù)據(jù)強(qiáng)一致性等要求，以及對海量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)存儲和精確查詢的要求。在應(yīng)用中，NewSQL承擔(dān)高價值密度結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的存儲和分析處理工作，NoSQL承擔(dān)存儲和處理海量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和不需要關(guān)聯(lián)分析、Ad-hoc查詢較少的低價值密度結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的工作。

當(dāng)前電信運(yùn)營商在集中化BI系統(tǒng)建設(shè)過程中面臨著數(shù)據(jù)規(guī)模大、數(shù)據(jù)處理類型多等問題，并且需要應(yīng)對大量的固定應(yīng)用，以及占統(tǒng)計總數(shù)80%以上的突發(fā)性臨時統(tǒng)計(ad-hoc)需求。在集中化BI系統(tǒng)的建設(shè)中采用NewSQL+NoSQL混搭的模式，充分利用NewSQL在復(fù)雜分析、即席查詢等方面處理性能的優(yōu)勢，及NoSQL在非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理和海量數(shù)據(jù)存儲方面的優(yōu)勢，實現(xiàn)高效低成本。

集中化BI系統(tǒng)數(shù)據(jù)存儲架構(gòu)

集中化BI系統(tǒng)按照數(shù)據(jù)類型和處理方式的不同，將結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)分別存儲在不同的系統(tǒng)中：非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)在Hadoop平臺上存儲與處理;結(jié)構(gòu)化、不需要關(guān)聯(lián)分析、Ad-hoc查詢較少的數(shù)據(jù)保存在NoSQL數(shù)據(jù)庫或Hadoop平臺;結(jié)構(gòu)化、需要關(guān)聯(lián)分析或經(jīng)常ad-hoc查詢的數(shù)據(jù)，保存在NewSQL MPP數(shù)據(jù)庫中，短期高價值數(shù)據(jù)放在高性能平臺，中長期放在低成本產(chǎn)品中。

結(jié)語

當(dāng)前信息化應(yīng)用的多樣性、復(fù)雜性，以及三種數(shù)據(jù)庫架構(gòu)各自所具有的優(yōu)勢和局限性，造成任何一種架構(gòu)的數(shù)據(jù)庫都不能完全滿足應(yīng)用需求，因此不同架構(gòu)數(shù)據(jù)庫混合使用，從而彌補(bǔ)其他架構(gòu)的不足成為必然選擇。根據(jù)應(yīng)用場景采用不同架構(gòu)數(shù)據(jù)庫進(jìn)行組合搭配，充分發(fā)揮每種架構(gòu)數(shù)據(jù)庫的特點和優(yōu)勢，并且與其他架構(gòu)數(shù)據(jù)庫形成互補(bǔ)，完全涵蓋應(yīng)用需求，保證數(shù)據(jù)資源的最優(yōu)化利用，將成為未來一段時期內(nèi)信息化應(yīng)用主要采用的解決方式。

目前在國內(nèi)市場上，OldSQL主要為Oracle、IBM等國外數(shù)據(jù)庫廠商所壟斷，達(dá)夢、金倉等國產(chǎn)廠商仍處于追趕狀態(tài);南大通用憑借國產(chǎn)新型數(shù)據(jù)庫GBase 8a異軍突起，與EMC的Greenplum和HP的Vertica躋身NewSQL市場三強(qiáng);NoSQL方面用戶則大多采用Hadoop開源方案。

nosql數(shù)據(jù)庫是什么 具有代表性以key-value的形式存儲的

什么是NoSQL

大家有沒有聽說過“NoSQL”呢?近年，這個詞極受關(guān)注?？吹健癗oSQL”這個詞，大家可能會誤以為是“No!SQL”的縮寫，并深感憤怒：“SQL怎么會沒有必要了呢?”但實際上，它是“Not Only SQL”的縮寫。它的意義是：適用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的時候就使用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，不適用的時候也沒有必要非使用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫不可，可以考慮使用更加合適的數(shù)據(jù)存儲。

為彌補(bǔ)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的不足，各種各樣的NoSQL數(shù)據(jù)庫應(yīng)運(yùn)而生。

為了更好地了解本書所介紹的NoSQL數(shù)據(jù)庫，對關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的理解是必不可少的。那么，就讓我們先來看一看關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的歷史、分類和特征吧。

關(guān)系型數(shù)據(jù)庫簡史

1969年，埃德加?6?1弗蘭克?6?1科德(Edgar Frank Codd)發(fā)表了劃時代的論文，首次提出了關(guān)系數(shù)據(jù)模型的概念。但可惜的是，刊登論文的《IBM Research Report》只是IBM公司的內(nèi)部刊物，因此論文反響平平。1970年，他再次在刊物《Communication of the ACM》上發(fā)表了題為“A Relational Model of Data for Large Shared Data banks”(大型共享數(shù)據(jù)庫的關(guān)系模型)的論文，終于引起了大家的關(guān)注。

科德所提出的關(guān)系數(shù)據(jù)模型的概念成為了現(xiàn)今關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的基礎(chǔ)。當(dāng)時的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫由于硬件性能低劣、處理速度過慢而遲遲沒有得到實際應(yīng)用。但之后隨著硬件性能的提升，加之使用簡單、性能優(yōu)越等優(yōu)點，關(guān)系型數(shù)據(jù)庫得到了廣泛的應(yīng)用。

通用性及高性能

雖然本書是講解NoSQL數(shù)據(jù)庫的，但有一個重要的大前提，請大家一定不要誤解。這個大前提就是“關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的性能絕對不低，它具有非常好的通用性和非常高的性能”。毫無疑問，對于絕大多數(shù)的應(yīng)用來說它都是最有效的解決方案。

突出的優(yōu)勢

關(guān)系型數(shù)據(jù)庫作為應(yīng)用廣泛的通用型數(shù)據(jù)庫，它的突出優(yōu)勢主要有以下幾點:

保持?jǐn)?shù)據(jù)的一致性(事務(wù)處理)

由于以標(biāo)準(zhǔn)化為前提，數(shù)據(jù)更新的開銷很小(相同的字段基本上都只有一處)

可以進(jìn)行JOIN等復(fù)雜查詢

存在很多實際成果和專業(yè)技術(shù)信息(成熟的技術(shù))

這其中，能夠保持?jǐn)?shù)據(jù)的一致性是關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的最大優(yōu)勢。在需要嚴(yán)格保證數(shù)據(jù)一致性和處理完整性的情況下，用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫是肯定沒有錯的。但是有些情況不需要JOIN，對上述關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的優(yōu)點也沒有什么特別需要，這時似乎也就沒有必要拘泥于關(guān)系型數(shù)據(jù)庫了。

關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的不足

不擅長的處理

就像之前提到的那樣，關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的性能非常高。但是它畢竟是一個通用型的數(shù)據(jù)庫，并不能完全適應(yīng)所有的用途。具體來說它并不擅長以下處理：

大量數(shù)據(jù)的寫入處理

為有數(shù)據(jù)更新的表做索引或表結(jié)構(gòu)(schema)變更

字段不固定時應(yīng)用

對簡單查詢需要快速返回結(jié)果的處理

。。。。。。

NoSQL數(shù)據(jù)庫

為了彌補(bǔ)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的不足(特別是最近幾年)，NoSQL數(shù)據(jù)庫出現(xiàn)了。關(guān)系型數(shù)據(jù)庫應(yīng)用廣泛，能進(jìn)行事務(wù)處理和JOIN等復(fù)雜處理。相對地，NoSQL數(shù)據(jù)庫只應(yīng)用在特定領(lǐng)域，基本上不進(jìn)行復(fù)雜的處理，但它恰恰彌補(bǔ)了之前所列舉的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的不足之處。

易于數(shù)據(jù)的分散

如前所述，關(guān)系型數(shù)據(jù)庫并不擅長大量數(shù)據(jù)的寫入處理。原本關(guān)系型數(shù)據(jù)庫就是以JOIN為前提的，就是說，各個數(shù)據(jù)之間存在關(guān)聯(lián)是關(guān)系型數(shù)據(jù)庫得名的主要原因。為了進(jìn)行JOIN處理，關(guān)系型數(shù)據(jù)庫不得不把數(shù)據(jù)存儲在同一個服務(wù)器內(nèi)，這不利于數(shù)據(jù)的分散。相反，NoSQL數(shù)據(jù)庫原本就不支持JOIN處理，各個數(shù)據(jù)都是獨(dú)立設(shè)計的，很容易把數(shù)據(jù)分散到多個服務(wù)器上。由于數(shù)據(jù)被分散到了多個服務(wù)器上，減少了每個服務(wù)器上的數(shù)據(jù)量，即使要進(jìn)行大量數(shù)據(jù)的寫入操作，處理起來也更加容易。同理，數(shù)據(jù)的讀入操作當(dāng)然也同樣容易。

提升性能和增大規(guī)模

下面說一點題外話，如果想要使服務(wù)器能夠輕松地處理更大量的數(shù)據(jù)，那么只有兩個選擇：一是提升性能，二是增大規(guī)模。下面我們來整理一下這兩者的不同。

首先，提升性能指的就是通過提升現(xiàn)行服務(wù)器自身的性能來提高處理能力。這是非常簡單的方法，程序方面也不需要進(jìn)行變更，但需要一些費(fèi)用。若要購買性能翻倍的服務(wù)器，需要花費(fèi)的資金往往不只是原來的2倍，可能需要多達(dá)5到10倍。這種方法雖然簡單，但是成本較高。

另一方面，增大規(guī)模指的是使用多臺廉價的服務(wù)器來提高處理能力。它需要對程序進(jìn)行變更，但由于使用廉價的服務(wù)器，可以控制成本。另外，以后只要依葫蘆畫瓢增加廉價服務(wù)器的數(shù)量就可以了。

不對大量數(shù)據(jù)進(jìn)行處理的話就沒有使用的必要嗎？

NoSQL數(shù)據(jù)庫基本上來說為了“使大量數(shù)據(jù)的寫入處理更加容易(讓增加服務(wù)器數(shù)量更容易)”而設(shè)計的。但如果不是對大量數(shù)據(jù)進(jìn)行操作的話，NoSQL數(shù)據(jù)庫的應(yīng)用就沒有意義嗎?

答案是否定的。的確，它在處理大量數(shù)據(jù)方面很有優(yōu)勢。但實際上NoSQL數(shù)據(jù)庫還有各種各樣的特點，如果能夠恰當(dāng)?shù)乩眠@些特點將會是非常有幫助。具體的例子將會在第2章和第3章進(jìn)行介紹，這些用途將會讓你感受到利用NoSQL的好處。

希望順暢地對數(shù)據(jù)進(jìn)行緩存(Cache)處理

希望對數(shù)組類型的數(shù)據(jù)進(jìn)行高速處理

希望進(jìn)行全部保存

多樣的NoSQL數(shù)據(jù)庫

NoSQL數(shù)據(jù)庫存在著“key-value存儲”、“文檔型數(shù)據(jù)庫”、“列存儲數(shù)據(jù)庫”等各種各樣的種類，每種數(shù)據(jù)庫又包含各自的特點。下一節(jié)讓我們一起來了解一下NoSQL數(shù)據(jù)庫的種類和特點。

NoSQL數(shù)據(jù)庫是什么

NoSQL說起來簡單，但實際上到底有多少種呢?我在提筆的時候，到NoSQL的官方網(wǎng)站上確認(rèn)了一下，竟然已經(jīng)有122種了。另外官方網(wǎng)站上也介紹了本書沒有涉及到的圖形數(shù)據(jù)庫和對象數(shù)據(jù)庫等各個類別。不知不覺間，原來已經(jīng)出現(xiàn)了這么多的NoSQL數(shù)據(jù)庫啊。

本節(jié)將為大家介紹具有代表性的NoSQL數(shù)據(jù)庫。

key-value存儲

這是最常見的NoSQL數(shù)據(jù)庫，它的數(shù)據(jù)是以key-value的形式存儲的。雖然它的處理速度非?？?，但是基本上只能通過key的完全一致查詢獲取數(shù)據(jù)。根據(jù)數(shù)據(jù)的保存方式可以分為臨時性、永久性和兩者兼具三種。

臨時性

memcached屬于這種類型。所謂臨時性就是 “數(shù)據(jù)有可能丟失”的意思。memcached把所有數(shù)據(jù)都保存在內(nèi)存中，這樣保存和讀取的速度非常快，但是當(dāng)memcached停止的時候，數(shù)據(jù)就不存在了。由于數(shù)據(jù)保存在內(nèi)存中，所以無法操作超出內(nèi)存容量的數(shù)據(jù)(舊數(shù)據(jù)會丟失)。

在內(nèi)存中保存數(shù)據(jù)

可以進(jìn)行非常快速的保存和讀取處理

數(shù)據(jù)有可能丟失

永久性

Tokyo Tyrant、Flare、ROMA等屬于這種類型。和臨時性相反，所謂永久性就是“數(shù)據(jù)不會丟失”的意思。這里的key-value存儲不像memcached那樣在內(nèi)存中保存數(shù)據(jù)，而是把數(shù)據(jù)保存在硬盤上。與memcached在內(nèi)存中處理數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)不會丟失是它最大的優(yōu)勢。

在硬盤上保存數(shù)據(jù)

可以進(jìn)行非常快速的保存和讀取處理(但無法與memcached相比)

數(shù)據(jù)不會丟失

兩者兼具

Redis屬于這種類型。Redis有些特殊，臨時性和永久性兼具，且集合了臨時性key-value存儲和永久性key-value存儲的優(yōu)點。Redis首先把數(shù)據(jù)保存到內(nèi)存中，在滿足特定條件(默認(rèn)是15分鐘一次以上，5分鐘內(nèi)10個以上，1分鐘內(nèi)10000個以上的key發(fā)生變更)的時候?qū)?shù)據(jù)寫入到硬盤中。這樣既確保了內(nèi)存中數(shù)據(jù)的處理速度，又可以通過寫入硬盤來保證數(shù)據(jù)的永久性。這種類型的數(shù)據(jù)庫特別適合于處理數(shù)組類型的數(shù)據(jù)。

同時在內(nèi)存和硬盤上保存數(shù)據(jù)

可以進(jìn)行非?？焖俚谋４婧妥x取處理

保存在硬盤上的數(shù)據(jù)不會消失(可以恢復(fù))

適合于處理數(shù)組類型的數(shù)據(jù)

面向文檔的數(shù)據(jù)庫

MongoDB、CouchDB屬于這種類型。它們屬于NoSQL數(shù)據(jù)庫，但與key-value存儲相異。

不定義表結(jié)構(gòu)

面向文檔的數(shù)據(jù)庫具有以下特征：即使不定義表結(jié)構(gòu)，也可以像定義了表結(jié)構(gòu)一樣使用。關(guān)系型數(shù)據(jù)庫在變更表結(jié)構(gòu)時比較費(fèi)事，而且為了保持一致性還需修改程序。然而NoSQL數(shù)據(jù)庫則可省去這些麻煩(通常程序都是正確的)，確實是方便快捷。

可以使用復(fù)雜的查詢條件

跟key-value存儲不同的是，面向文檔的數(shù)據(jù)庫可以通過復(fù)雜的查詢條件來獲取數(shù)據(jù)。雖然不具備事務(wù)處理和JOIN這些關(guān)系型數(shù)據(jù)庫所具有的處理能力，但除此以外的其他處理基本上都能實現(xiàn)。這是非常容易使用的NoSQL數(shù)據(jù)庫。

不需要定義表結(jié)構(gòu)

可以利用復(fù)雜的查詢條件

面向列的數(shù)據(jù)庫

Cassandra、Hbase、HyperTable屬于這種類型。由于近年來數(shù)據(jù)量出現(xiàn)爆發(fā)性增長，這種類型的NoSQL數(shù)據(jù)庫尤其引人注目。

面向行的數(shù)據(jù)庫和面向列的數(shù)據(jù)庫

普通的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫都是以行為單位來存儲數(shù)據(jù)的，擅長進(jìn)行以行為單位的讀入處理，比如特定條件數(shù)據(jù)的獲取。因此，關(guān)系型數(shù)據(jù)庫也被稱為面向行的數(shù)據(jù)庫。相反，面向列的數(shù)據(jù)庫是以列為單位來存儲數(shù)據(jù)的，擅長以列為單位讀入數(shù)據(jù)。

高擴(kuò)展性

面向列的數(shù)據(jù)庫具有高擴(kuò)展性，即使數(shù)據(jù)增加也不會降低相應(yīng)的處理速度(特別是寫入速度)，所以它主要應(yīng)用于需要處理大量數(shù)據(jù)的情況。另外，利用面向列的數(shù)據(jù)庫的優(yōu)勢，把它作為批處理程序的存儲器來對大量數(shù)據(jù)進(jìn)行更新也是非常有用的。但由于面向列的數(shù)據(jù)庫跟現(xiàn)行數(shù)據(jù)庫存儲的思維方式有很大不同，應(yīng)用起來十分困難。

高擴(kuò)展性(特別是寫入處理)

應(yīng)用十分困難

最近，像Twitter和Facebook這樣需要對大量數(shù)據(jù)進(jìn)行更新和查詢的網(wǎng)絡(luò)服務(wù)不斷增加，面向列的數(shù)據(jù)庫的優(yōu)勢對其中一些服務(wù)是非常有用的，但是由于這與本書所要介紹的內(nèi)容關(guān)系不大，就不進(jìn)行詳細(xì)介紹了。

總結(jié)：

NoSQL并不是No-SQL，而是指Not Only SQL。

NoSQL的出現(xiàn)是為了彌補(bǔ)SQL數(shù)據(jù)庫因為事務(wù)等機(jī)制帶來的對海量數(shù)據(jù)、高并發(fā)請求的處理的性能上的欠缺。

NoSQL不是為了替代SQL而出現(xiàn)的，它是一種替補(bǔ)方案，而不是解決方案的首選。

絕大多數(shù)的NoSQL產(chǎn)品都是基于大內(nèi)存和高性能隨機(jī)讀寫的（比如具有更高性能的固態(tài)硬盤陣列），一般的小型企業(yè)在選擇NoSQL時一定要慎重！不要為了NoSQL而NoSQL，可能會導(dǎo)致花了冤枉錢又耽擱了項目進(jìn)程。

NoSQL不是萬能的，但在大型項目中，你往往需要它！

大數(shù)據(jù)技術(shù)有哪些？

隨著大數(shù)據(jù)分析市場迅速擴(kuò)展，哪些技術(shù)是最有需求和最有增長潛力的呢？在Forrester Research的一份最新研究報告中，評估了22種技術(shù)在整個數(shù)據(jù)生命周期中的成熟度和軌跡。這些技術(shù)都對大數(shù)據(jù)的實時、預(yù)測和綜合洞察有著巨大的貢獻(xiàn)。

1. 預(yù)測分析技術(shù)

這也是大數(shù)據(jù)的主要功能之一。預(yù)測分析允許公司通過分析大數(shù)據(jù)源來發(fā)現(xiàn)、評估、優(yōu)化和部署預(yù)測模型，從而提高業(yè)務(wù)性能或降低風(fēng)險。同時，大數(shù)據(jù)的預(yù)測分析也與我們的生活息息相關(guān)。淘寶會預(yù)測你每次購物可能還想買什么，愛奇藝正在預(yù)測你可能想看什么，百合網(wǎng)和其他約會網(wǎng)站甚至試圖預(yù)測你會愛上誰……

2. NoSQL數(shù)據(jù)庫

NoSQL，Not Only SQL，意思是“不僅僅是SQL”，泛指非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫。NoSQL數(shù)據(jù)庫提供了比關(guān)系數(shù)據(jù)庫更靈活、可伸縮和更便宜的替代方案，打破了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫市場一統(tǒng)江山的格局。并且，NoSQL數(shù)據(jù)庫能夠更好地處理大數(shù)據(jù)應(yīng)用的需求。常見的NoSQL數(shù)據(jù)庫有HBase、Redis、MongoDB、Couchbase、LevelDB等。

3. 搜索和知識發(fā)現(xiàn)

支持來自于多種數(shù)據(jù)源(如文件系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫、流、api和其他平臺和應(yīng)用程序)中的大型非結(jié)構(gòu)化和結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)存儲庫中自助提取信息的工具和技術(shù)。如，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)和各種大數(shù)據(jù)平臺。

4. 大數(shù)據(jù)流計算引擎

能夠過濾、聚合、豐富和分析來自多個完全不同的活動數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)的高吞吐量的框架，可以采用任何數(shù)據(jù)格式?，F(xiàn)今流行的流式計算引擎有Spark Streaming和Flink。

5. 內(nèi)存數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)

通過在分布式計算機(jī)系統(tǒng)中動態(tài)隨機(jī)訪問內(nèi)存(DRAM)、閃存或SSD上分布數(shù)據(jù)，提供低延遲的訪問和處理大量數(shù)據(jù)。

6. 分布式文件存儲

為了保證文件的可靠性和存取性能，數(shù)據(jù)通常以副本的方式存儲在多個節(jié)點上的計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)。常見的分布式文件系統(tǒng)有GFS、HDFS、Lustre 、Ceph等。

7. 數(shù)據(jù)虛擬化

數(shù)據(jù)虛擬化是一種數(shù)據(jù)管理方法，它允許應(yīng)用程序檢索和操作數(shù)據(jù)，而不需要關(guān)心有關(guān)數(shù)據(jù)的技術(shù)細(xì)節(jié)，比如數(shù)據(jù)在源文件中是何種格式，或者數(shù)據(jù)存儲的物理位置，并且可以提供單個客戶用戶視圖。

8. 數(shù)據(jù)集成

用于跨解決方案進(jìn)行數(shù)據(jù)編排的工具，如Amazon Elastic MapReduce (EMR)、Apache Hive、Apache Pig、Apache Spark、MapReduce、Couchbase、Hadoop和MongoDB等。

9. 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備

減輕采購、成形、清理和共享各種雜亂數(shù)據(jù)集的負(fù)擔(dān)的軟件，以加速數(shù)據(jù)對分析的有用性。

10. 數(shù)據(jù)質(zhì)量

使用分布式數(shù)據(jù)存儲和數(shù)據(jù)庫上的并行操作，對大型高速數(shù)據(jù)集進(jìn)行數(shù)據(jù)清理和充實的產(chǎn)品。

高性能 NoSQL

關(guān)系數(shù)據(jù)庫經(jīng)過幾十年的發(fā)展，已經(jīng)非常成熟，但同時也存在不足：

表結(jié)構(gòu)是強(qiáng)約束的，業(yè)務(wù)變更時擴(kuò)充很麻煩。

如果對大數(shù)據(jù)量的表進(jìn)行統(tǒng)計運(yùn)算，I/O會很高，因為即使只針對某列進(jìn)行運(yùn)算，也需要將整行數(shù)據(jù)讀入內(nèi)存。

全文搜索只能使用 Like 進(jìn)行整表掃描，性能非常低。

針對這些不足，產(chǎn)生了不同的 NoSQL 解決方案，在某些場景下比關(guān)系數(shù)據(jù)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(yīng)將其作為 SQL 的有利補(bǔ)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(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，包括 string, hash, list, set, sorted set, bitmap, hyperloglog，常被稱為數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)服務(wù)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(guān)系數(shù)據(jù)庫就比較麻煩了，需要操作：

Redis 的缺點主要體現(xiàn)在不支持完成的ACID事務(wù)，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(dǎo)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(guān)系數(shù)據(jù)庫中會有很大的麻煩，而使用文檔數(shù)據(jù)庫則非常方便。

文檔數(shù)據(jù)庫的主要缺點：

關(guān)系數(shù)據(jù)庫是按行來存儲的，列式數(shù)據(jù)庫是按照列來存儲數(shù)據(jù)。

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(shù)據(jù)，只需要讀取體重這一列進(jìn)行統(tǒng)計即可，但行式存儲會將整行數(shù)據(jù)讀取到內(nèi)存中，很浪費(fèi)。

而列式存儲中，只需要讀取體重這列的數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)庫的壓縮比在 3:1 到 5:1 左右，列式數(shù)據(jù)庫在 8:1 到 30:1，因為單個列的數(shù)據(jù)相似度更高。

列式存儲的隨機(jī)寫效率遠(yuǎn)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(yīng)用在離線大數(shù)據(jù)分析統(tǒng)計場景，因為這時主要針對部分列進(jìn)行操作，而且數(shù)據(jù)寫入后無須更新。

關(guān)系數(shù)據(jù)庫通過索引進(jìn)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(shè)有一個交友網(wǎng)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(guān)系數(shù)據(jù)庫很難支持。

全文搜索引擎是使用 倒排索引 技術(shù)，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(jù)關(guān)鍵詞來查詢文檔內(nèi)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(jù)實際需求進(jìn)行選擇。

標(biāo)題名稱：什么是NoSQL技術(shù)介紹,nosql概念
本文鏈接：http://www.rwnh.cn/article20/dscojco.html

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