NoSQL 數(shù)據(jù)庫因其功能性、易于開發(fā)性和可擴(kuò)展性而廣受認(rèn)可,它們越來越多地用于大數(shù)據(jù)和實(shí)時(shí) Web 應(yīng)用程序,在本文中,我們通過示例討論 NoSQL、何時(shí)使用 NoSQL 與 SQL 及其用例。
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NoSQL是一種下一代數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng) (DBMS)。NoSQL 數(shù)據(jù)庫具有靈活的模式,可用于構(gòu)建具有大量數(shù)據(jù)和高負(fù)載的現(xiàn)代應(yīng)用程序。
“NoSQL”一詞最初是由 Carlo Strozzi 在 1998 年創(chuàng)造的,盡管自 1960 年代后期以來就已經(jīng)存在類似的數(shù)據(jù)庫。然而,NoSQL 的發(fā)展始于 2009 年初,并且發(fā)展迅速。
在處理大量數(shù)據(jù)時(shí),任何關(guān)系數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng) (RDBMS) 的響應(yīng)時(shí)間都會變慢。為了解決這個問題,我們可以通過升級現(xiàn)有硬件來“擴(kuò)大”信息系統(tǒng),這非常昂貴。但是,NoSQL 可以更好地橫向擴(kuò)展并且更具成本效益。
NoSQL 對于非結(jié)構(gòu)化或非常大的數(shù)據(jù)對象(例如聊天日志數(shù)據(jù)、視頻或圖像)非常有用,這就是為什么 NoSQL 在微軟、谷歌、亞馬遜、Meta (Facebook) 等互聯(lián)網(wǎng)巨頭中特別受歡迎的原因。
一些流行的 NoSQL 數(shù)據(jù)庫包括:
隨著企業(yè)更快地積累更大的數(shù)據(jù)集,結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和關(guān)系模式并不總是適合。有必要使用非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和大型對象來更好地捕獲這些信息。
傳統(tǒng)的 RDBMS 使用 SQL(結(jié)構(gòu)化查詢語言)語法來存儲和檢索結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),相反,NoSQL 數(shù)據(jù)庫包含廣泛的功能,可以存儲和檢索結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化和多態(tài)數(shù)據(jù)。
有時(shí),NoSQL 也被稱為“ 不僅僅是 SQL ”,強(qiáng)調(diào)它可能支持類似 SQL 的語言或與 SQL 數(shù)據(jù)庫并列。SQL 和 NoSQL DBMS 之間的一個區(qū)別是 JOIN 功能。SQL 數(shù)據(jù)庫使用 JOIN 子句來組合來自兩個或多個表的行,因?yàn)?NoSQL 數(shù)據(jù)庫本質(zhì)上不是表格的,所以這個功能并不總是可行或相關(guān)的。
但是,一些 NoSQL DBMS 可以執(zhí)行類似于 JOIN的操作——就像 MongoDB 一樣。這并不意味著不再需要 SQL DBMS,相反,NoSQL 和 SQL 數(shù)據(jù)庫傾向于以不同的方式解決類似的問題。
一般來說,在以下情況下,NoSQL 比 SQL 更可取:
許多行業(yè)都在采用 NoSQL,取代關(guān)系數(shù)據(jù)庫,從而為某些業(yè)務(wù)應(yīng)用程序提供更高的靈活性和可擴(kuò)展性,下面給出了 NoSQL 數(shù)據(jù)庫的一些企業(yè)用例。
內(nèi)容管理是一組用于收集、管理、傳遞、檢索和發(fā)布任何格式的信息的過程,包括文本、圖像、音頻和視頻。NoSQL 數(shù)據(jù)庫可以通過其靈活和開放的數(shù)據(jù)模型為存儲多媒體內(nèi)容提供更好的選擇。
例如,福布斯在短短幾個月內(nèi)就構(gòu)建了一個基于 MongoDB 的定制內(nèi)容管理系統(tǒng),以更低的成本為他們提供了更大的敏捷性。
大數(shù)據(jù)是指太大而無法通過傳統(tǒng)處理系統(tǒng)處理的數(shù)據(jù)集,實(shí)時(shí)存儲和檢索大數(shù)據(jù)的系統(tǒng)在分析 歷史 數(shù)據(jù)的同時(shí)使用流處理來攝取新數(shù)據(jù),這是一系列非常適合 NoSQL 數(shù)據(jù)庫的功能。
Zoom使用 DynamoDB(按需模式)使其數(shù)據(jù)能夠在沒有性能問題的情況下進(jìn)行擴(kuò)展,即使該服務(wù)在 COVID-19 大流行的早期使用量激增。
物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備具有連接到互聯(lián)網(wǎng)或通信網(wǎng)絡(luò)的嵌入式軟件和傳感器,能夠在無需人工干預(yù)的情況下收集和共享數(shù)據(jù)。隨著數(shù)十億臺設(shè)備生成數(shù)不清的數(shù)據(jù),IoT NoSQL 數(shù)據(jù)庫為 IoT 服務(wù)提供商提供了可擴(kuò)展性和更靈活的架構(gòu)。
Freshub就是這樣的一項(xiàng)服務(wù),它從 MySQL 切換到 MongoDB,以更好地處理其大型、動態(tài)、非統(tǒng)一的數(shù)據(jù)集。
擁有數(shù)十億智能手機(jī)用戶,可擴(kuò)展性正成為在移動設(shè)備上提供服務(wù)的企業(yè)面臨的最大挑戰(zhàn)。具有更靈活數(shù)據(jù)模型的 NoSQL DBMS 通常是完美的解決方案。
例如,The Weather Channel使用 MongoDB 數(shù)據(jù)庫每分鐘處理數(shù)百萬個請求,同時(shí)還處理用戶數(shù)據(jù)并提供天氣更新。
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設(shè)備的普及,所有的互聯(lián)網(wǎng)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(guān)系型的數(shù)據(jù)庫。
NoSQL 不依賴業(yè)務(wù)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(shù)據(jù)庫的擴(kuò)展能力。
Memcache Memcache Redis Redis MongoDB MongoDB 列式數(shù)據(jù)庫 列式數(shù)據(jù)庫 Hbase Hbase
HBase是Hadoop項(xiàng)目中的數(shù)據(jù)庫。它用于需要對大量的數(shù)據(jù)進(jìn)行隨機(jī)、實(shí)時(shí)的讀寫操作的場景中。
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,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級別)。在眾多顯著特性當(dāng)中,Cassandra最為卓越的長處是對寫入及讀取操作進(jìn)行規(guī)模調(diào)整,而且其不強(qiáng)調(diào)主集群的設(shè)計(jì)思路能夠以相對直觀的方式簡化各集群的創(chuàng)建與擴(kuò)展流程。
主要應(yīng)用:社會關(guān)系,公共交通網(wǎng)絡(luò),地圖及網(wǎng)絡(luò)拓譜(n*(n-1)/2)
No SQL DB是一種和關(guān)系型數(shù)據(jù)庫相對應(yīng)的對象數(shù)據(jù)庫。按照數(shù)據(jù)模型保存性質(zhì)將當(dāng)前NoSQL分為四種:
1.Key-value stores鍵值存儲, 保存keys+BLOBs
2.Table-oriented 面向表, 主要有Google的BigTable和Cassandra.
3.Document-oriented面向文本, 文本是一種類似XML文檔,MongoDB 和 CouchDB
4.Graph-oriented 面向圖論. 如Neo4J.
關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的弊端:
關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的歷史已經(jīng)有30余年了,因此,在某些情況下,關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的弱點(diǎn)就會暴露出來:
1. “對象-關(guān)系 阻抗不匹配”。關(guān)系模型和面向?qū)ο竽P驮诟拍钌洗嬖谔烊坏牟黄ヅ涞牡胤?,比如對象模型?dāng)中特有的“繼承”,“組合”,“聚合”,“依賴”的概念在關(guān)系模型當(dāng)中是不存在的。
2. “模式演進(jìn)”。即隨著時(shí)間的推移,需要對數(shù)據(jù)庫模式進(jìn)行調(diào)整以便適應(yīng)新的需求,然而,對數(shù)據(jù)庫模式的調(diào)整是的成本很高的動作,因此很多設(shè)計(jì)師在系統(tǒng)設(shè)計(jì)之初會設(shè)計(jì)一個兼容性很強(qiáng)的數(shù)據(jù)庫模式,以應(yīng)對將來可能出現(xiàn)的需求,然而在現(xiàn)在的web系統(tǒng)開發(fā)過程中,系統(tǒng)的變更更加頻繁,幾乎無法預(yù)先設(shè)計(jì)出一種“萬能”的數(shù)據(jù)庫模式以滿足所有的需求,因此 模式演進(jìn)的弊端就愈發(fā)凸顯。
3. 關(guān)系型數(shù)據(jù)庫處理 稀疏表時(shí)的性能非常差。
4. network-oriented data 很適合處理 人工智能、社交網(wǎng)絡(luò)中的一些需求。
所以,各種各樣的No SQL DB 出現(xiàn)了,這里只簡單介紹下Neo4J 的基本知識。
Neo 數(shù)據(jù)模型
Neo4J 是一個基于圖實(shí)現(xiàn)的No SQL DB, 其基本的數(shù)據(jù)類型有如下幾種:
Node, Relationship, Property.
Node 對應(yīng)于圖中的 節(jié)點(diǎn),Relationship 對應(yīng)圖中的邊,Node 和 Relationship 都可以擁有Property,
Property 的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)為。
數(shù)據(jù)遍歷
Neo 提供了Traverser對數(shù)據(jù)中的數(shù)據(jù)進(jìn)行遍歷。
何玩轉(zhuǎn) NoSQL數(shù)據(jù)庫作者:IT專家中國 Weather公司CIO Bryson Koehler整理MongoDBRiakCassandra等NoSQL數(shù)據(jù)庫特性指其重要特性NoSQL限制住 Weather公司致力于氣報(bào)告氣預(yù)報(bào)業(yè)務(wù)其并缺乏數(shù)據(jù)缺乏數(shù)據(jù)管理工具需要三種同NoSQL數(shù)據(jù)庫 近我向Weather 公司CIO Bryson Koehler提疑問除公司CIO,Bryson Koehler其業(yè)務(wù)單元孵化者,包括Weather ChannelWeatherFXWeather UndergroundIntellicast等Weather公司每獲取處理著約二0萬億字節(jié)數(shù)據(jù)外提供前全球氣狀況并航空公司緊中國服務(wù)貨運(yùn)商公用事業(yè)保險(xiǎn)及線氣中國站氣應(yīng)用程序用戶提供氣預(yù)報(bào)服務(wù)每需求增加數(shù)十億氣數(shù)據(jù)請求并且預(yù)期響應(yīng)間要一0毫秒左右 RiakWeather 公司臺NoSQL數(shù)據(jù)庫服務(wù)于公司事務(wù)性存儲公用中國絡(luò)(SUN)數(shù)據(jù)獲取平臺運(yùn)行亞馬遜中國絡(luò)服務(wù)(AWS)用區(qū)域并每一5頻率捕獲超二0億氣象數(shù)據(jù)信息所Riak具明確處理規(guī)模該公司使用Cassandra及新近添加MongoDB數(shù)據(jù)庫Weather中國 IOSAndroid移應(yīng)用程序服務(wù) Weather 公司使用同產(chǎn)品Koehler解釋說同工具同優(yōu)勢 Cassandra服務(wù)于Weather 公司及全球消費(fèi)者使用第三氣應(yīng)用API數(shù)據(jù):我數(shù)據(jù)發(fā)平臺每秒處理數(shù)十萬事務(wù)我發(fā)現(xiàn)Cassandra用于全球發(fā)數(shù)據(jù)棒解決案并且[數(shù)據(jù)庫]讀取面體現(xiàn)高用性 本質(zhì)全球各消費(fèi)者所使用數(shù)據(jù)服務(wù)包括Weather 公司第三氣應(yīng)用程序 MongoDB提供Weather中國中國站移應(yīng)用程序間層緩存功能:離我核API我沒全部Weather中國內(nèi)容所MongoDB容器發(fā)站W(wǎng)eather中國及AndroidiOS移應(yīng)用程序服務(wù)Mongo處些處基于其內(nèi)建JSON格式及靈性 Riak用于消費(fèi)氣象數(shù)據(jù)觀測包括自世界各圖片視頻等:我喜Riak其優(yōu)秀數(shù)據(jù)攝取能力且種全球布式式實(shí)現(xiàn)于全球布式平臺獲取數(shù)據(jù)入站式數(shù)據(jù)庫真靠選擇 我曾聽說DatastaxBashoCouchbase高管貶低MongoDB擴(kuò)展性MongoDB指向規(guī)模部署Facebook超二00萬臺移設(shè)備應(yīng)用程序提供支持eHarmony公司MongDB每處理著數(shù)十億潛比賽預(yù)約據(jù)Koehle所述MongoDBWeather中國Weather中國移應(yīng)用程序處理著每十億交易毫疑問通配置部署Mongo處理批量交易數(shù)據(jù) 盡管Koehler承認(rèn)樂于看MongoDB繼續(xù)使全球集群位置[功能]更加縫化且易于使用 些屬于全球性布式集群復(fù)制負(fù)載平衡CassandraRiak眾所周知功能 規(guī)模討論角度看少公司達(dá)Weather公司經(jīng)營規(guī)模易于發(fā)架構(gòu)靈性JSON數(shù)據(jù)處理使MongoDB世界流行NoSQL數(shù)據(jù)庫微軟IBM都進(jìn)行MongoDB模仿微軟Azure DocumentDBIBM CloudantCassandraRiak Weather公司三NoSQL標(biāo)準(zhǔn)降低至兩程鞏固Koehler說公司沒準(zhǔn)備做 由于我構(gòu)造由許同數(shù)據(jù)解決案組中國狀結(jié)構(gòu)我目前環(huán)境已于復(fù)雜說我希望給團(tuán)隊(duì)些自由空間讓我解所選擇利弊看些整合 候遷移件難事關(guān)于NoSQL數(shù)據(jù)庫重要事情困其 Koehler說架構(gòu)編碼確數(shù)據(jù)庫遷移另并難隨著模式自由及數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)存技術(shù)發(fā)展論前者key-value存儲或其形式轉(zhuǎn)儲數(shù)據(jù)都十容易 特定產(chǎn)品進(jìn)程自定義編碼復(fù)雜存儲程已經(jīng)復(fù)返Koehler說關(guān)于結(jié)構(gòu)化編碼確需要考慮?做避免特殊供應(yīng)商提供工具功能能讓身陷其舉亞馬遜中國絡(luò)服務(wù)(AWS)消息服務(wù)例 必讓服務(wù)云運(yùn)行解釋說部署自RabbitMQ環(huán)境陷于其所原先部署AWS 應(yīng)用程序轉(zhuǎn)部署谷歌計(jì)算云服務(wù)論數(shù)據(jù)平臺存儲環(huán)境或云計(jì)算環(huán)境都要別讓自局限僅由供應(yīng)商提供范圍空間內(nèi) 轉(zhuǎn)
答案:A
1.文檔型數(shù)據(jù)庫
作為最受歡迎的NoSQL產(chǎn)品,文檔型數(shù)據(jù)庫MongoDB當(dāng)仁不讓地占據(jù)了第一的位置,同時(shí)它也是所有NoSQL數(shù)據(jù)庫中排名最靠前的產(chǎn)品(總排行榜第七名)。Apache基金會的CouchDB排在第二,基于.Net的數(shù)據(jù)庫RavenDB排在第三,Couchbase排在第四。
2.鍵值(Key-value)數(shù)據(jù)庫
鍵值(Key-value)數(shù)據(jù)庫是NoSQL領(lǐng)域中應(yīng)用范圍最廣的,也是涉及產(chǎn)品最多的一種模型。從最簡單的BerkeleyDB到功能豐富的分布式數(shù)據(jù)庫Riak再到Amazon托管的DynamoDB不一而足。
在鍵值數(shù)據(jù)庫流行度排行中,Redis不出意外地排名第一,它是一款由Vmware支持的內(nèi)存數(shù)據(jù)庫,總體排名第十一。排在第二位的是Memcached,它在緩存系統(tǒng)中應(yīng)用十分廣泛。排在之后的是Riak、BerkeleyDB、SimpleDB、DynamoDB以及甲骨文的Oracle NoSQL數(shù)據(jù)庫。值得注意的是,Oracle NoSQL數(shù)據(jù)庫上榜不久,得分已經(jīng)翻番,上升勢頭非常迅猛。
3. 列式存儲
列式存儲被視為NoSQL數(shù)據(jù)庫中非常重要的一種模式,其中Cassandra流行度最高,它已經(jīng)由Facebook轉(zhuǎn)交給到Apache進(jìn)行管理,同時(shí)Cassandra在全體數(shù)據(jù)庫排名中排在第十位,緊隨MongoDB成為第二受歡迎的NoSQL數(shù)據(jù)庫?;贖adoop的Hbase排在第二位,Hypertable排在第三。而Google的BigTable并未列入排名,原因是它并未正式公開。
網(wǎng)頁標(biāo)題:nosql數(shù)據(jù)庫技巧,nosql數(shù)據(jù)庫技術(shù)實(shí)戰(zhàn)
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