NoSQL應(yīng)用

而傳統(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，例如：

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1、High performance - 對數(shù)據(jù)庫高并發(fā)讀寫的需求

web2.0網(wǎng)站要根據(jù)用戶個(gè)性化信息來實(shí)時(shí)生成動態(tài)頁面和提供動態(tài)信息，所以基本上無法使用動態(tài)頁面靜態(tài)化技術(shù)，因此數(shù)據(jù)庫并發(fā)負(fù)載非常高，往往要達(dá)到每秒上萬次讀寫請求。關(guān)系數(shù)據(jù)庫應(yīng)付上萬次SQL查詢還勉強(qiáng)頂?shù)米。菓?yīng)付上萬次SQL寫數(shù)據(jù)請求，硬盤IO就已經(jīng)無法承受了。其實(shí)對于普通的BBS網(wǎng)站，往往也存在對高并發(fā)寫請求的需求。

2、Huge Storage - 對海量數(shù)據(jù)的高效率存儲和訪問的需求

對于大型的SNS網(wǎng)站，每天用戶產(chǎn)生海量的用戶動態(tài)，以國外的Friendfeed為例，一個(gè)月就達(dá)到了2.5億條用戶動態(tài)，對于關(guān)系數(shù)據(jù)庫來說，在一張2.5億條記錄的表里面進(jìn)行SQL查詢，效率是極其低下乃至不可忍受的。再例如大型web網(wǎng)站的用戶登錄系統(tǒng)，例如騰訊，盛大，動輒數(shù)以億計(jì)的帳號，關(guān)系數(shù)據(jù)庫也很難應(yīng)付。

3、High Scalability High Availability- 對數(shù)據(jù)庫的高可擴(kuò)展性和高可用性的需求

在基于web的架構(gòu)當(dāng)中，數(shù)據(jù)庫是最難進(jìn)行橫向擴(kuò)展的，當(dāng)一個(gè)應(yīng)用系統(tǒng)的用戶量和訪問量與日俱增的時(shí)候，你的數(shù)據(jù)庫卻沒有辦法像web server和app server那樣簡單的通過添加更多的硬件和服務(wù)節(jié)點(diǎn)來擴(kuò)展性能和負(fù)載能力。對于很多需要提供24小時(shí)不間斷服務(wù)的網(wǎng)站來說，對數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)進(jìn)行升級和擴(kuò)展是非常痛苦的事情，往往需要停機(jī)維護(hù)和數(shù)據(jù)遷移，為什么數(shù)據(jù)庫不能通過不斷的添加服務(wù)器節(jié)點(diǎn)來實(shí)現(xiàn)擴(kuò)展呢？

在上面提到的“三高”需求面前，關(guān)系數(shù)據(jù)庫遇到了難以克服的障礙，而對于web2.0網(wǎng)站來說，關(guān)系數(shù)據(jù)庫的很多主要特性卻往往無用武之地，例如：

1、數(shù)據(jù)庫事務(wù)一致性需求

很多web實(shí)時(shí)系統(tǒng)并不要求嚴(yán)格的數(shù)據(jù)庫事務(wù)，對讀一致性的要求很低，有些場合對寫一致性要求也不高。因此數(shù)據(jù)庫事務(wù)管理成了數(shù)據(jù)庫高負(fù)載下一個(gè)沉重的負(fù)擔(dān)。

2、數(shù)據(jù)庫的寫實(shí)時(shí)性和讀實(shí)時(shí)性需求

對關(guān)系數(shù)據(jù)庫來說，插入一條數(shù)據(jù)之后立刻查詢，是肯定可以讀出來這條數(shù)據(jù)的，但是對于很多web應(yīng)用來說，并不要求這么高的實(shí)時(shí)性。

3、對復(fù)雜的SQL查詢，特別是多表關(guān)聯(lián)查詢的需求

任何大數(shù)據(jù)量的web系統(tǒng)，都非常忌諱多個(gè)大表的關(guān)聯(lián)查詢，以及復(fù)雜的數(shù)據(jù)分析類型的復(fù)雜SQL報(bào)表查詢，特別是SNS類型的網(wǎng)站，從需求以及產(chǎn)品設(shè)計(jì)角度，就避免了這種情況的產(chǎn)生。往往更多的只是單表的主鍵查詢，以及單表的簡單條件分頁查詢，SQL的功能被極大的弱化了。

因此，關(guān)系數(shù)據(jù)庫在這些越來越多的應(yīng)用場景下顯得不那么合適了，為了解決這類問題的非關(guān)系數(shù)據(jù)庫應(yīng)運(yùn)而生。

NoSQL 是非關(guān)系型數(shù)據(jù)存儲的廣義定義。它打破了長久以來關(guān)系型數(shù)據(jù)庫與ACID理論大一統(tǒng)的局面。NoSQL 數(shù)據(jù)存儲不需要固定的表結(jié)構(gòu)，通常也不存在連接操作。在大數(shù)據(jù)存取上具備關(guān)系型數(shù)據(jù)庫無法比擬的性能優(yōu)勢。該術(shù)語在 2009 年初得到了廣泛認(rèn)同。

當(dāng)今的應(yīng)用體系結(jié)構(gòu)需要數(shù)據(jù)存儲在橫向伸縮性上能夠滿足需求。而 NoSQL 存儲就是為了實(shí)現(xiàn)這個(gè)需求。Google 的BigTable與Amazon的Dynamo是非常成功的商業(yè) NoSQL 實(shí)現(xiàn)。一些開源的 NoSQL 體系，如Facebook 的Cassandra， Apache 的HBase，也得到了廣泛認(rèn)同。

NoSQL是什么意思

什么是NoSQL數(shù)據(jù)庫？從名稱“非SQL”或“非關(guān)系型”衍生而來，這些數(shù)據(jù)庫不使用類似SQL的查詢語言，通常稱為結(jié)構(gòu)化存儲。這些數(shù)據(jù)庫自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)庫才流行起來。該數(shù)據(jù)庫最明顯的優(yōu)勢是擺脫了一組固定的列、連接和類似SQL的查詢語言的限制。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。

nosql數(shù)據(jù)庫有哪些？？？

NoSQL(NoSQL

=

Not

Only

SQL

)，意即“不僅僅是SQL”，是一項(xiàng)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。

隨著大數(shù)據(jù)的不斷發(fā)展，非關(guān)系型的數(shù)據(jù)庫現(xiàn)在成了一個(gè)極其熱門的新領(lǐng)域，非關(guān)系數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品的發(fā)展非常迅速?，F(xiàn)今的計(jì)算機(jī)體系結(jié)構(gòu)在數(shù)據(jù)存儲方面要有龐大的水平擴(kuò)展性，而NoSQL也正是致力于改變這一現(xiàn)狀。目前Google的

BigTable和Amazon

的Dynamo使用的就是NoSQL型數(shù)據(jù)庫，本文介紹了10種出色的NoSQL數(shù)據(jù)庫。

雖然NoSQL流行語火起來才短短一年的時(shí)間，但是不可否認(rèn)，現(xiàn)在已經(jīng)開始了第二代運(yùn)動。盡管早期的堆棧代碼只能算是一種實(shí)驗(yàn)，然而現(xiàn)在的系統(tǒng)已經(jīng)更加的成熟、穩(wěn)定。不過現(xiàn)在也面臨著一個(gè)嚴(yán)酷的事實(shí)：技術(shù)越來越成熟——以至于原來很好的NoSQL數(shù)據(jù)存儲不得不進(jìn)行重寫，也有少數(shù)人認(rèn)為這就是所謂的2.0版本。這里列出一些比較知名的NoSQL工具，可以為大數(shù)據(jù)建立快速、可擴(kuò)展的存儲庫。

給一個(gè)地址吧

簡述什么是nosql數(shù)據(jù)庫，并列舉兩種常見的nosql數(shù)據(jù)庫名稱及其特點(diǎn)

NoSQL太火，冒出太多產(chǎn)品了，保守估計(jì)也成百上千了。

互聯(lián)網(wǎng)公司常用的基本集中在以下幾種，每種只舉一個(gè)比較常見或者應(yīng)用比較成功的例子吧。

1. In-Memory KV Store : Redis

in memory key-value store，同時(shí)提供了更加豐富的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和運(yùn)算的能力，成功用法是替代memcached，通過checkpoint和commit log提供了快速的宕機(jī)恢復(fù)，同時(shí)支持replication提供讀可擴(kuò)展和高可用。

2. Disk-Based KV Store: Leveldb

真正基于磁盤的key-value storage, 模型單一簡單，數(shù)據(jù)量不受限于內(nèi)存大小，數(shù)據(jù)落盤高可靠，Google的幾位大神出品的精品，LSM模型天然寫優(yōu)化，順序?qū)懕P的方式對于新硬件ssd再適合不過了，不足是僅提供了一個(gè)庫，需要自己封裝server端。

3. Document Store: Mongodb

分布式nosql，具備了區(qū)別mysql的最大亮點(diǎn)：可擴(kuò)展性。mongodb 最新引人的莫過于提供了sql接口，是目前nosql里最像mysql的，只是沒有ACID的特性，發(fā)展很快，支持了索引等特性，上手容易，對于數(shù)據(jù)量遠(yuǎn)超內(nèi)存限制的場景來說，還需要慎重。

4. Column Table Store: HBase

這個(gè)富二代似乎不用贅述了，最大的優(yōu)勢是開源，對于普通的scan和基于行的get等基本查詢，性能完全不是問題，只是只提供裸的api,易用性上是短板，可擴(kuò)展性方面是最強(qiáng)的，其次坐上了Hadoop的快車，社區(qū)發(fā)展很快，各種基于其上的開源產(chǎn)品不少，來解決諸如join、聚集運(yùn)算等復(fù)雜查詢。

文章名稱：nosql必備的東西,nosql數(shù)據(jù)庫最常用的存儲方式
本文鏈接：http://www.rwnh.cn/article26/dssoecg.html

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