文檔數(shù)據(jù)庫 源起:受Lotus Notes啟發(fā)。 數(shù)據(jù)模型:包含了key-value的文檔集合 例子:CouchDB, MongoDB 優(yōu)點(diǎn):數(shù)據(jù)模型自然,編程友好,快速開發(fā),web友好,CRUD。 圖數(shù)據(jù)庫 源起: 歐拉和圖理論。 數(shù)據(jù)模型:節(jié)點(diǎn)和關(guān)系,也可處理鍵值對。 例子:AllegroGraph, InfoGrid, Neo4j 優(yōu)點(diǎn):解決復(fù)雜的圖問題。 關(guān)系數(shù)據(jù)庫 源起: E. F. Codd 在A Relational Model of Data for Large Shared Data Banks提出的 數(shù)據(jù)模型:各種關(guān)系 例子:VoltDB, Clustrix, MySQL 優(yōu)點(diǎn):高性能、可擴(kuò)展的OLTP,支持SQL,物化視圖,支持事務(wù),編程友好。 對象數(shù)據(jù)庫 源起:圖數(shù)據(jù)庫研究 數(shù)據(jù)模型:對象 例子:Objectivity, Gemstone 優(yōu)點(diǎn):復(fù)雜對象模型,快速鍵值訪問,鍵功能訪問,以及圖數(shù)據(jù)庫的優(yōu)點(diǎn)。 Key-Value數(shù)據(jù)庫 源起:Amazon的論文 Dynamo 和 Distributed HashTables。 數(shù)據(jù)模型:鍵值對 例子:Membase, Riak 優(yōu)點(diǎn):處理大量數(shù)據(jù),快速處理大量讀寫請求。編程友好。 BigTable類型數(shù)據(jù)庫 源起:Google的論文 BigTable。 數(shù)據(jù)模型:列簇,每一行在理論上都是不同的 例子:HBase, Hypertable, Cassandra 優(yōu)點(diǎn):處理大量數(shù)據(jù),應(yīng)對極高寫負(fù)載,高可用,支持跨數(shù)據(jù)中心, MapReduce。 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)服務(wù) 源起: ? 數(shù)據(jù)模型:字典操作,lists, sets和字符串值 例子:Redis 優(yōu)點(diǎn):不同于以前的任何數(shù)據(jù)庫 網(wǎng)格數(shù)據(jù)庫 源起:數(shù)據(jù)網(wǎng)格和元組空間研究。 數(shù)據(jù)模型:基于空間的架構(gòu) 例子:GigaSpaces, Coherence 優(yōu)點(diǎn):適于事務(wù)處理的高性能和高擴(kuò)展性
為定結(jié)等地區(qū)用戶提供了全套網(wǎng)頁設(shè)計(jì)制作服務(wù),及定結(jié)網(wǎng)站建設(shè)行業(yè)解決方案。主營業(yè)務(wù)為成都網(wǎng)站設(shè)計(jì)、成都網(wǎng)站制作、外貿(mào)網(wǎng)站建設(shè)、定結(jié)網(wǎng)站設(shè)計(jì),以傳統(tǒng)方式定制建設(shè)網(wǎng)站,并提供域名空間備案等一條龍服務(wù),秉承以專業(yè)、用心的態(tài)度為用戶提供真誠的服務(wù)。我們深信只要達(dá)到每一位用戶的要求,就會(huì)得到認(rèn)可,從而選擇與我們長期合作。這樣,我們也可以走得更遠(yuǎn)!
一般將NoSQL數(shù)據(jù)庫分為四大類:鍵值(Key-Value)存儲數(shù)據(jù)庫、列存儲數(shù)據(jù)庫、文檔型數(shù)據(jù)庫和圖形(Graph)數(shù)據(jù)庫。它們的數(shù)據(jù)模型、優(yōu)缺點(diǎn)、典型應(yīng)用場景。
鍵值(Key-Value)存儲數(shù)據(jù)庫Key指向Value的鍵值對,通常用hash表來實(shí)現(xiàn)查找速度快數(shù)據(jù)無結(jié)構(gòu)化(通常只被當(dāng)作字符串或者二進(jìn)制數(shù)據(jù))內(nèi)容緩存,主要用于處理大量數(shù)據(jù)的高訪問負(fù)載,也用于一些日志系統(tǒng)等。
列存儲數(shù)據(jù)庫,以列簇式存儲,將同一列數(shù)據(jù)存在一起查找速度快,可擴(kuò)展性強(qiáng),更容易進(jìn)行分布式擴(kuò)展功能相對局限分布式的文件系統(tǒng)。
文檔型數(shù)據(jù)庫,Key-Value對應(yīng)的鍵值對,Value為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)要求不嚴(yán)格,表結(jié)構(gòu)可變(不需要像關(guān)系型數(shù)據(jù)庫一樣需預(yù)先定義表結(jié)構(gòu)),查詢性能不高,而且缺乏統(tǒng)一的查詢語法,Web應(yīng)用。
圖形(Graph)數(shù)據(jù)庫,圖結(jié)構(gòu),利用圖結(jié)構(gòu)相關(guān)算法(如最短路徑尋址,N度關(guān)系查找等),很多時(shí)候需要對整個(gè)圖做計(jì)算才能得出需要的信息,而且這種結(jié)構(gòu)不太好做分布式的集群方案,社交網(wǎng)絡(luò),推薦系統(tǒng)等。
2. 什么是NoSQL?
2.1 NoSQL 概述
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。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SNS類型的web2.0純動(dòng)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(diǎn)得到了非常迅速的發(fā)展。NoSQL數(shù)據(jù)庫的產(chǎn)生就是為了解決大規(guī)模數(shù)據(jù)集合多重?cái)?shù)據(jù)種類帶來的挑戰(zhàn),尤其是大數(shù)據(jù)應(yīng)用難題,包括超大規(guī)模數(shù)據(jù)的存儲。
(例如谷歌或Facebook每天為他們的用戶收集萬億比特的數(shù)據(jù))。這些類型的數(shù)據(jù)存儲不需要固定的模式,無需多余操作就可以橫向擴(kuò)展。
2.2 NoSQL代表
MongDB、 Redis、Memcache
3. 關(guān)系型數(shù)據(jù)庫與NoSQL的區(qū)別?
3.1 RDBMS
高度組織化結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)
結(jié)構(gòu)化查詢語言(SQL)
數(shù)據(jù)和關(guān)系都存儲在單獨(dú)的表中。
數(shù)據(jù)操縱語言,數(shù)據(jù)定義語言
嚴(yán)格的一致性
基礎(chǔ)事務(wù)
ACID
關(guān)系型數(shù)據(jù)庫遵循ACID規(guī)則
事務(wù)在英文中是transaction,和現(xiàn)實(shí)世界中的交易很類似,它有如下四個(gè)特性:
A (Atomicity) 原子性
原子性很容易理解,也就是說事務(wù)里的所有操作要么全部做完,要么都不做,事務(wù)成功的條件是事務(wù)里的所有操作都成功,只要有一個(gè)操作失敗,整個(gè)事務(wù)就失敗,需要回滾。比如銀行轉(zhuǎn)賬,從A賬戶轉(zhuǎn)100元至B賬戶,分為兩個(gè)步驟:1)從A賬戶取100元;2)存入100元至B賬戶。這兩步要么一起完成,要么一起不完成,如果只完成第一步,第二步失敗,錢會(huì)莫名其妙少了100元。
C (Consistency) 一致性
一致性也比較容易理解,也就是說數(shù)據(jù)庫要一直處于一致的狀態(tài),事務(wù)的運(yùn)行不會(huì)改變數(shù)據(jù)庫原本的一致性約束。
I (Isolation) 獨(dú)立性
所謂的獨(dú)立性是指并發(fā)的事務(wù)之間不會(huì)互相影響,如果一個(gè)事務(wù)要訪問的數(shù)據(jù)正在被另外一個(gè)事務(wù)修改,只要另外一個(gè)事務(wù)未提交,它所訪問的數(shù)據(jù)就不受未提交事務(wù)的影響。比如現(xiàn)有有個(gè)交易是從A賬戶轉(zhuǎn)100元至B賬戶,在這個(gè)交易還未完成的情況下,如果此時(shí)B查詢自己的賬戶,是看不到新增加的100元的
D (Durability) 持久性
持久性是指一旦事務(wù)提交后,它所做的修改將會(huì)永久的保存在數(shù)據(jù)庫上,即使出現(xiàn)宕機(jī)也不會(huì)丟失。
3.2 NoSQL
代表著不僅僅是SQL
沒有聲明性查詢語言
沒有預(yù)定義的模式
鍵 - 值對存儲,列存儲,文檔存儲,圖形數(shù)據(jù)庫
最終一致性,而非ACID屬性
非結(jié)構(gòu)化和不可預(yù)知的數(shù)據(jù)
CAP定理
高性能,高可用性和可伸縮性
分布式數(shù)據(jù)庫中的CAP原理(了解)
CAP定理:
Consistency(一致性), 數(shù)據(jù)一致更新,所有數(shù)據(jù)變動(dòng)都是同步的
Availability(可用性), 好的響應(yīng)性能
Partition tolerance(分區(qū)容錯(cuò)性) 可靠性
P: 系統(tǒng)中任意信息的丟失或失敗不會(huì)影響系統(tǒng)的繼續(xù)運(yùn)作。
定理:任何分布式系統(tǒng)只可同時(shí)滿足二點(diǎn),沒法三者兼顧。
CAP理論的核心是:一個(gè)分布式系統(tǒng)不可能同時(shí)很好的滿足一致性,可用性和分區(qū)容錯(cuò)性這三個(gè)需求,
因此,根據(jù) CAP 原理將 NoSQL 數(shù)據(jù)庫分成了滿足 CA 原則、滿足 CP 原則和滿足 AP 原則三 大類:
CA - 單點(diǎn)集群,滿足一致性,可用性的系統(tǒng),通常在可擴(kuò)展性上不太強(qiáng)大。
CP - 滿足一致性,分區(qū)容忍性的系統(tǒng),通常性能不是特別高。
AP - 滿足可用性,分區(qū)容忍性的系統(tǒng),通??赡軐σ恢滦砸蟮鸵恍?/p>
CAP理論就是說在分布式存儲系統(tǒng)中,最多只能實(shí)現(xiàn)上面的兩點(diǎn)。
而由于當(dāng)前的網(wǎng)絡(luò)硬件肯定會(huì)出現(xiàn)延遲丟包等問題,所以分區(qū)容忍性是我們必須需要實(shí)現(xiàn)的。
所以我們只能在一致性和可用性之間進(jìn)行權(quán)衡,沒有NoSQL系統(tǒng)能同時(shí)保證這三點(diǎn)。
說明:C:強(qiáng)一致性 A:高可用性 P:分布式容忍性
舉例:
CA:傳統(tǒng)Oracle數(shù)據(jù)庫
AP:大多數(shù)網(wǎng)站架構(gòu)的選擇
CP:Redis、Mongodb
注意:分布式架構(gòu)的時(shí)候必須做出取舍。
一致性和可用性之間取一個(gè)平衡。多余大多數(shù)web應(yīng)用,其實(shí)并不需要強(qiáng)一致性。
因此犧牲C換取P,這是目前分布式數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品的方向。
4. 當(dāng)下NoSQL的經(jīng)典應(yīng)用
當(dāng)下的應(yīng)用是 SQL 與 NoSQL 一起使用的。
代表項(xiàng)目:阿里巴巴商品信息的存放。
去 IOE 化。
ps:I 是指 IBM 的小型機(jī),很貴的,好像好幾萬一臺;O 是指 Oracle 數(shù)據(jù)庫,也很貴的,好幾萬呢;M 是指 EMC 的存儲設(shè)備,也很貴的。
難點(diǎn):
數(shù)據(jù)類型多樣性。
數(shù)據(jù)源多樣性和變化重構(gòu)。
數(shù)據(jù)源改造而服務(wù)平臺不需要大面積重構(gòu)。
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(dòng)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:
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(dòng)態(tài)頁面和提供動(dòng)態(tài)信息,所以基本上無法使用動(dòng)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?,但是?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(dòng)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(dòng)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(dòng)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。
新聞名稱:論nosql數(shù)據(jù)庫的應(yīng)用,典型的nosql數(shù)據(jù)庫
網(wǎng)頁URL:http://www.rwnh.cn/article40/dsdjoho.html
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