nosql數據庫的四種類型

nosql數據庫的四種類型如下：

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1.key-value鍵值存儲數據庫:

相關產品: Redis、Riak、SimpleDB、Chordless、Scalaris、Memcached.

主要應用: 內容緩存,處理大量數據的高負載訪問,也用于系統日志。

優點:查找速度快,大量操作時性能高。

2.列存儲數據庫:

相關產品: BigTable、HBase、Cassandra、HadoopDB、GreenPlum、PNUTS.

主要應用: 分布式數據的儲存與管理。

優點:查找速度快,可擴展性強,容易進行分布式擴展。

缺點:功能相對局限。

3.文檔型數據庫

相關產品:MongoDB、CouchDB、ThruDB、CloudKit、Perservere、Jackrabbit.

主要應用: web應用,管理面向文檔的數據或者類似的半結構化數據。

優點:數據結構靈活,表結構可變,復雜性低。

缺點:查詢效率低,且缺乏統一的查詢語言。

4.Graph圖形數據庫

相關產品: Neo4J、OrientDB、InfoGrid、GraphDB.

主要應用: 復雜,互連接,低結構化的圖結構場合, 專注構建關系圖譜。

優點: 利用圖結構相關算法, 可用于構建復雜的關系圖譜。

缺點: 復雜度高。

在Nosql中,表結構仍然是必須的嗎？

關系型數據庫中的表都是存儲一些格式化的數據結構，每個元組字段的組成都一樣，即使不是每個元組都需要所有的字段，但數據庫會為每個元組分配所有的字段，這樣的結構可以便于表與表之間進行連接等操作，但從另一個角度來說它也是關系型數據庫性能瓶頸的一個因素。而非關系型數據庫以鍵值對存儲，它的結構不固定，每一個元組可以有不一樣的字段，每個元組可以根據需要增加一些自己的鍵值對，這樣就不會局限于固定的結構，可以減少一些時間和空間的開銷。

特點：

它們可以處理超大量的數據。

它們運行在便宜的PC服務器集群上。

它們擊碎了性能瓶頸。

沒有過多的操作。

Bootstrap支持

缺點：

但是一些人承認，沒有正式的官方支持，萬一出了差錯會是可怕的，至少很多管理人員是這樣看。

此外，nosql并未形成一定標準，各種產品層出不窮，內部混亂，各種項目還需時間來檢驗

NoSQL是什么意思

什么是NoSQL數據庫？從名稱“非SQL”或“非關系型”衍生而來，這些數據庫不使用類似SQL的查詢語言，通常稱為結構化存儲。這些數據庫自1960年就已經存在，但是直到現在一些大公司（例如Google和Facebook）開始使用它們時，這些數據庫才流行起來。該數據庫最明顯的優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，NoSQL這個名稱也可能表示“不僅僅SQL”，來確保它們可能支持SQL。 NoSQL數據庫使用諸如鍵值、寬列、圖形或文檔之類的數據結構，并且可以如JSON之類的不同格式存儲。

什么是NoSQL數據庫

什么是NoSQL數據庫？從名稱“非SQL”或“非關系型”衍生而來，這些數據庫不使用類似SQL的查詢語言，通常稱為結構化存儲。這些數據庫自1960年就已經存在，但是直到現在一些大公司（例如Google和Facebook）開始使用它們時，這些數據庫才流行起來。該數據庫最明顯的優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，NoSQL這個名稱也可能表示“不僅僅SQL”，來確保它們可能支持SQL。 NoSQL數據庫使用諸如鍵值、寬列、圖形或文檔之類的數據結構，并且可以如JSON之類的不同格式存儲。

什么是NoSQL數據庫？

2. 什么是NoSQL？

2.1 NoSQL 概述

NoSQL(NoSQL = Not Only SQL )，意即“不僅僅是SQL”，

泛指非關系型的數據庫。隨著互聯網web2.0網站的興起，傳統的關系數據庫在應付web2.0網站，特別是超大規模和高并發的SNS類型的web2.0純動態網站已經顯得力不從心，暴露了很多難以克服的問題，而非關系型的數據庫則由于其本身的特點得到了非常迅速的發展。NoSQL數據庫的產生就是為了解決大規模數據集合多重數據種類帶來的挑戰，尤其是大數據應用難題，包括超大規模數據的存儲。

（例如谷歌或Facebook每天為他們的用戶收集萬億比特的數據）。這些類型的數據存儲不需要固定的模式，無需多余操作就可以橫向擴展。

2.2 NoSQL代表

MongDB、 Redis、Memcache

3. 關系型數據庫與NoSQL的區別？

3.1 RDBMS

高度組織化結構化數據

結構化查詢語言（SQL）

數據和關系都存儲在單獨的表中。

數據操縱語言，數據定義語言

嚴格的一致性

基礎事務

ACID

關系型數據庫遵循ACID規則

事務在英文中是transaction，和現實世界中的交易很類似，它有如下四個特性：

A (Atomicity) 原子性

原子性很容易理解，也就是說事務里的所有操作要么全部做完，要么都不做，事務成功的條件是事務里的所有操作都成功，只要有一個操作失敗，整個事務就失敗，需要回滾。比如銀行轉賬，從A賬戶轉100元至B賬戶，分為兩個步驟：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，也就是說數據庫要一直處于一致的狀態，事務的運行不會改變數據庫原本的一致性約束。

I (Isolation) 獨立性

所謂的獨立性是指并發的事務之間不會互相影響，如果一個事務要訪問的數據正在被另外一個事務修改，只要另外一個事務未提交，它所訪問的數據就不受未提交事務的影響。比如現有有個交易是從A賬戶轉100元至B賬戶，在這個交易還未完成的情況下，如果此時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提交后，它所做的修改將會永久的保存在數據庫上，即使出現宕機也不會丟失。

3.2 NoSQL

代表著不僅僅是SQL

沒有聲明性查詢語言

沒有預定義的模式

鍵 - 值對存儲，列存儲，文檔存儲，圖形數據庫

最終一致性，而非ACID屬性

非結構化和不可預知的數據

CAP定理

高性能，高可用性和可伸縮性

分布式數據庫中的CAP原理(了解)

CAP定理：

Consistency(一致性), 數據一致更新，所有數據變動都是同步的

Availability(可用性), 好的響應性能

Partition tolerance(分區容錯性) 可靠性

P: 系統中任意信息的丟失或失敗不會影響系統的繼續運作。

定理：任何分布式系統只可同時滿足二點，沒法三者兼顧。

CAP理論的核心是：一個分布式系統不可能同時很好的滿足一致性，可用性和分區容錯性這三個需求，

因此，根據 CAP 原理將 NoSQL 數據庫分成了滿足 CA 原則、滿足 CP 原則和滿足 AP 原則三 大類：

CA - 單點集群，滿足一致性，可用性的系統，通常在可擴展性上不太強大。

CP - 滿足一致性，分區容忍性的系統，通常性能不是特別高。

AP - 滿足可用性，分區容忍性的系統，通常可能對一致性要求低一些。

CAP理論就是說在分布式存儲系統中，最多只能實現上面的兩點。

而由于當前的網絡硬件肯定會出現延遲丟包等問題，所以分區容忍性是我們必須需要實現的。

所以我們只能在一致性和可用性之間進行權衡，沒有NoSQL系統能同時保證這三點。

說明：C：強一致性 A：高可用性 P：分布式容忍性

舉例：

CA：傳統Oracle數據庫

AP：大多數網站架構的選擇

CP：Redis、Mongodb

注意：分布式架構的時候必須做出取舍。

一致性和可用性之間取一個平衡。多余大多數web應用，其實并不需要強一致性。

因此犧牲C換取P，這是目前分布式數據庫產品的方向。

4. 當下NoSQL的經典應用

當下的應用是 SQL 與 NoSQL 一起使用的。

代表項目：阿里巴巴商品信息的存放。

去 IOE 化。

ps：I 是指 IBM 的小型機，很貴的，好像好幾萬一臺；O 是指 Oracle 數據庫，也很貴的，好幾萬呢；M 是指 EMC 的存儲設備，也很貴的。

難點：

數據類型多樣性。

數據源多樣性和變化重構。

數據源改造而服務平臺不需要大面積重構。

什么是NoSQL，它有什么優缺點？

NoSQL，指的是非關系型的數據庫。NoSQL有時也稱作Not Only SQL的縮寫，是對不同于傳統的關系型數據庫的數據庫管理系統的統稱。

NoSQL用于超大規模數據的存儲。（例如谷歌或Facebook每天為他們的用戶收集萬億比特的數據）。這些類型的數據存儲不需要固定的模式，無需多余操作就可以橫向擴展。

NoSQL的優點/缺點

優點:

- 高可擴展性

- 分布式計算

- 低成本

- 架構的靈活性，半結構化數據

- 沒有復雜的關系

缺點:

- 沒有標準化

- 有限的查詢功能（到目前為止）

- 最終一致是不直觀的程序 （BY三人行慕課）

新聞標題：nosql結構,簡述nosql
網站網址：http://vcdvsql.cn/article0/dsieoio.html

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