NoSQL 數(shù)據(jù)庫和對象云存儲的區(qū)別

1、使用冗余，每個人的好友信息都在數(shù)據(jù)庫中有存儲，就是你說的記錄一對一關系

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2、數(shù)據(jù)緩存到內(nèi)存，數(shù)據(jù)訪問很快

3、狀態(tài)信息修改異步，比如一個人登陸了，他的好友不是馬上就知道，中間間隔幾秒也沒有關系

4、數(shù)據(jù)可能不放在關系數(shù)據(jù)庫中，可能使用nosql數(shù)據(jù)庫，比如mongodb,bigtable,cassandra等

NoSQL 數(shù)據(jù)庫：何時使用 NoSQL 與 SQL？

NoSQL 數(shù)據(jù)庫因其功能性、易于開發(fā)性和可擴展性而廣受認可，它們越來越多地用于大數(shù)據(jù)和實時 Web 應用程序，在本文中，我們通過示例討論 NoSQL、何時使用 NoSQL 與 SQL 及其用例。

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，可用于構建具有大量數(shù)據(jù)和高負載的現(xiàn)代應用程序。

“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，任何關系數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng) (RDBMS) 的響應時間都會變慢。為了解決這個問題，我們可以通過升級現(xiàn)有硬件來“擴大”信息系統(tǒng)，這非常昂貴。但是，NoSQL 可以更好地橫向擴展并且更具成本效益。

NoSQL 對于非結構化或非常大的數(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，結構化數(shù)據(jù)和關系模式并不總是適合。有必要使用非結構化數(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（結構化查詢語言）語法來存儲和檢索結構化數(shù)據(jù)，相反，NoSQL 數(shù)據(jù)庫包含廣泛的功能，可以存儲和檢索結構化、半結構化、非結構化和多態(tài)數(shù)據(jù)。

有時，NoSQL 也被稱為“ 不僅僅是 SQL ”，強調(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，因為 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?。?/p>

許多行業(yè)都在采用 NoSQL，取代關系數(shù)據(jù)庫，從而為某些業(yè)務應用程序提供更高的靈活性和可擴展性，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，實時存儲和檢索大數(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行擴展，即使該服務在 COVID-19 大流行的早期使用量激增。

物聯(lián)網(wǎng)設備具有連接到互聯(lián)網(wǎng)或通信網(wǎng)絡的嵌入式軟件和傳感器，能夠在無需人工干預的情況下收集和共享數(shù)據(jù)。隨著數(shù)十億臺設備生成數(shù)不清的數(shù)據(jù)，IoT NoSQL 數(shù)據(jù)庫為 IoT 服務提供商提供了可擴展性和更靈活的架構。

Freshub就是這樣的一項服務，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)十億智能手機用戶，可擴展性正成為在移動設備上提供服務的企業(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，同時還處理用戶數(shù)據(jù)并提供天氣更新。

大數(shù)據(jù)的存儲

?數(shù)據(jù)的存儲?式是結構化、半結構化和?結構化海量數(shù)據(jù)的存儲和管理，輕型數(shù)據(jù)庫?法滿?對其存儲以及復雜的數(shù)據(jù)挖掘和分析操作，通常使?分布式?件系統(tǒng)、No SQL 數(shù)據(jù)庫、云數(shù)據(jù)庫等。

結構化、半結構化和?結構化海量數(shù)據(jù)的存儲和管理，輕型數(shù)據(jù)庫?法滿?對其存儲以及復雜的數(shù)據(jù)挖掘和分析操作，通常使?分布式?件系統(tǒng)、No SQL 數(shù)據(jù)庫、云數(shù)據(jù)庫等。

1 分布式系統(tǒng)：分布式系統(tǒng)包含多個?主的處理單元，通過計算機?絡互連來協(xié)作完成分配的任務，其分?治之的策略能夠更好的處理?規(guī)模數(shù)據(jù)分析問題。

主要包含以下兩類：

1）分布式?件系統(tǒng)：存儲管理需要多種技術的協(xié)同?作，其中?件系統(tǒng)為其提供最底層存儲能?的?持。分布式?件系統(tǒng) HDFS 是?個?度容錯性系統(tǒng)，被設計成適?于批量處理，能夠提供?吞吐量的的數(shù)據(jù)訪問。

2）分布式鍵值系統(tǒng)：分布式鍵值系統(tǒng)?于存儲關系簡單的半結構化數(shù)據(jù)。典型的分布式鍵值系統(tǒng)有 Amazon Dynamo，以及獲得?泛應?和關注的對象存儲技術(Object Storage)也可以視為鍵值系統(tǒng)，其存儲和管理的是對象?不是數(shù)據(jù)塊。

2 Nosql 數(shù)據(jù)庫：關系數(shù)據(jù)庫已經(jīng)?法滿? Web2.0 的需求。主要表現(xiàn)為：?法滿?海量數(shù)據(jù)的管理需求、?法滿?數(shù)據(jù)?并發(fā)的需求、?可擴展性和?可?性的功能太低。No SQL 數(shù)據(jù)庫的優(yōu)勢：可以?持超?規(guī)模數(shù)據(jù)存儲，靈活的數(shù)據(jù)模型可以很好地?持 Web2.0 應?，具有強?的橫向擴展能?等，典型的 No SQL 數(shù)據(jù)庫包含以下?種：

3 云數(shù)據(jù)庫：云數(shù)據(jù)庫是基于云計算技術發(fā)展的?種共享基礎架構的?法，是部署和虛擬化在云計算環(huán)境中的數(shù)據(jù)庫。

不屬于對象存儲的存儲類型

塊存儲和文件存儲不屬于對象儲存

對象數(shù)據(jù)組成結構

與塊存儲和文件存儲管理數(shù)據(jù)的方式不同，對象存儲是以對象的形式管理數(shù)據(jù)的。對象和文件最大的不同，就是在文件基礎之上增加了元數(shù)據(jù)。一般情況下，對象分為三個部分：數(shù)據(jù)、元數(shù)據(jù)以及對象id。

對象的數(shù)據(jù)通常是無結構的數(shù)據(jù)，比如：圖片、視頻或文檔等；對象的元數(shù)據(jù)則指的是對象的相關描述，比如：圖片的大小、文檔的擁有者等；對象id則是一個全局的唯一標識符，用來區(qū)分對象的。

從數(shù)據(jù)結構來看，這三種存儲有著根本不同。塊存儲的數(shù)據(jù)結構是數(shù)組，而文件存儲是二叉樹（B,B-,B+,B*各種樹），對象存儲基本上都是哈希表。

數(shù)組和二叉樹都是老生常談，沒有太多值得說的，而對象存儲使用的哈希表也就是常聽說的鍵值（KeyVaule型）存儲的核心數(shù)據(jù)結構，每個對象找一個UID（所謂的“鍵”KEY），算哈希值（所謂的“值Vaule”）以后和目標對應。找了一個哈希表例子如下：

鍵值對應關系簡單粗暴，畢竟算個hash值是很快的，這種扁平化組織形式可以做得非常大，避免了二叉樹的深度，對于真·海量的數(shù)據(jù)存儲和大規(guī)模訪問都能給力支持。所以不僅是對象存儲，很多NoSQL的分布式數(shù)據(jù)庫都會使用它，比如Redis，MongoDB，Cassandra 還有Dynamo等等。

文章名稱：nosql對象存儲,nosql的存儲類型
文章來源：http://www.rwnh.cn/article38/dssdgpp.html

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