一、概念
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SQL?(Structured?Query?Language)?數(shù)據(jù)庫,指關系型數(shù)據(jù)庫。主要代表:SQL?Server,Oracle,MySQL(開源),PostgreSQL(開源)。
NoSQL(Not?Only?SQL)泛指非關系型數(shù)據(jù)庫。主要代表:MongoDB,Redis,CouchDB。
二、區(qū)別
1、存儲方式
SQL數(shù)據(jù)存在特定結構的表中;而NoSQL則更加靈活和可擴展,存儲方式可以省是JSON文檔、哈希表或者其他方式。SQL通常以數(shù)據(jù)庫表形式存儲數(shù)據(jù)。舉個栗子,存?zhèn)€學生借書數(shù)據(jù):
而NoSQL存儲方式比較靈活,比如使用類JSON文件存儲上表中熊大的借閱數(shù)據(jù):
2、表/數(shù)據(jù)集合的數(shù)據(jù)的關系
在SQL中,必須定義好表和字段結構后才能添加數(shù)據(jù),例如定義表的主鍵(primary?key),索引(index),觸發(fā)器(trigger),存儲過程(stored?procedure)等。表結構可以在被定義之后更新,但是如果有比較大的結構變更的話就會變得比較復雜。在NoSQL中,數(shù)據(jù)可以在任何時候任何地方添加,不需要先定義表。例如下面這段代碼會自動創(chuàng)建一個新的"借閱表"數(shù)據(jù)集合:
NoSQL也可以在數(shù)據(jù)集中建立索引。以MongoDB為例,會自動在數(shù)據(jù)集合創(chuàng)建后創(chuàng)建唯一值_id字段,這樣的話就可以在數(shù)據(jù)集創(chuàng)建后增加索引。
從這點來看,NoSQL可能更加適合初始化數(shù)據(jù)還不明確或者未定的項目中。
3、外部數(shù)據(jù)存儲
SQL中如何需要增加外部關聯(lián)數(shù)據(jù)的話,規(guī)范化做法是在原表中增加一個外鍵,關聯(lián)外部數(shù)據(jù)表。例如需要在借閱表中增加審核人信息,先建立一個審核人表:
再在原來的借閱人表中增加審核人外鍵:
這樣如果我們需要更新審核人個人信息的時候只需要更新審核人表而不需要對借閱人表做更新。而在NoSQL中除了這種規(guī)范化的外部數(shù)據(jù)表做法以外,我們還能用如下的非規(guī)范化方式把外部數(shù)據(jù)直接放到原數(shù)據(jù)集中,以提高查詢效率。缺點也比較明顯,更新審核人數(shù)據(jù)的時候?qū)容^麻煩。
4、SQL中的JOIN查詢
SQL中可以使用JOIN表鏈接方式將多個關系數(shù)據(jù)表中的數(shù)據(jù)用一條簡單的查詢語句查詢出來。NoSQL暫未提供類似JOIN的查詢方式對多個數(shù)據(jù)集中的數(shù)據(jù)做查詢。所以大部分NoSQL使用非規(guī)范化的數(shù)據(jù)存儲方式存儲數(shù)據(jù)。
5、數(shù)據(jù)耦合性
SQL中不允許刪除已經(jīng)被使用的外部數(shù)據(jù),例如審核人表中的"熊三"已經(jīng)被分配給了借閱人熊大,那么在審核人表中將不允許刪除熊三這條數(shù)據(jù),以保證數(shù)據(jù)完整性。而NoSQL中則沒有這種強耦合的概念,可以隨時刪除任何數(shù)據(jù)。
6、事務
SQL中如果多張表數(shù)據(jù)需要同批次被更新,即如果其中一張表更新失敗的話其他表也不能更新成功。這種場景可以通過事務來控制,可以在所有命令完成后再統(tǒng)一提交事務。而NoSQL中沒有事務這個概念,每一個數(shù)據(jù)集的操作都是原子級的。
7、增刪改查語法
8、查詢性能
在相同水平的系統(tǒng)設計的前提下,因為NoSQL中省略了JOIN查詢的消耗,故理論上性能上是優(yōu)于SQL的。
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 更可取:
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。
基本含義NoSQL(NoSQL = Not Only SQL ),意即“不僅僅是SQL”,是一項全新的數(shù)據(jù)庫革命性運動,早期就有人提出,發(fā)展至2009年趨勢越發(fā)高漲。NoSQL的擁護者們提倡運用非關系型的數(shù)據(jù)存儲,相對于鋪天蓋地的關系型數(shù)據(jù)庫運用,這一概念無疑是一種全新的思維的注入。NoSQLNoSQL數(shù)據(jù)庫的四大分類鍵值(Key-Value)存儲數(shù)據(jù)庫這一類數(shù)據(jù)庫主要會使用到一個哈希表,這個表中有一個特定的鍵和一個指針指向特定的數(shù)據(jù)。Key/value模型對于IT系統(tǒng)來說的優(yōu)勢在于簡單、易部署。但是如果DBA只對部分值進行查詢或更新的時候,Key/value就顯得效率低下了。[3] 舉例如:Tokyo Cabinet/Tyrant, Redis, Voldemort, Oracle BDB.列存儲數(shù)據(jù)庫。這部分數(shù)據(jù)庫通常是用來應對分布式存儲的海量數(shù)據(jù)。鍵仍然存在,但是它們的特點是指向了多個列。這些列是由列家族來安排的。如:Cassandra, HBase, Riak.文檔型數(shù)據(jù)庫文檔型數(shù)據(jù)庫的靈感是來自于Lotus Notes辦公軟件的,而且它同第一種鍵值存儲相類似。該類型的數(shù)據(jù)模型是版本化的文檔,半結構化的文檔以特定的格式存儲,比如JSON。文檔型數(shù)據(jù)庫可 以看作是鍵值數(shù)據(jù)庫的升級版,允許之間嵌套鍵值。而且文檔型數(shù)據(jù)庫比鍵值數(shù)據(jù)庫的查詢效率更高。如:CouchDB, MongoDb. 國內(nèi)也有文檔型數(shù)據(jù)庫SequoiaDB,已經(jīng)開源。圖形(Graph)數(shù)據(jù)庫圖形結構的數(shù)據(jù)庫同其他行列以及剛性結構的SQL數(shù)據(jù)庫不同,它是使用靈活的圖形模型,并且能夠擴展到多個服務器上。NoSQL數(shù)據(jù)庫沒有標準的查詢語言(SQL),因此進行數(shù)據(jù)庫查詢需要制定數(shù)據(jù)模型。許多NoSQL數(shù)據(jù)庫都有REST式的數(shù)據(jù)接口或者查詢API。[2] 如:Neo4J, InfoGrid, Infinite Graph.因此,我們總結NoSQL數(shù)據(jù)庫在以下的這幾種情況下比較適用:1、數(shù)據(jù)模型比較簡單;2、需要靈活性更強的IT系統(tǒng);3、對數(shù)據(jù)庫性能要求較高;4、不需要高度的數(shù)據(jù)一致性;5、對于給定key,比較容易映射復雜值的環(huán)境。
NoSQL,泛指非關系型的數(shù)據(jù)庫。隨著互聯(lián)網(wǎng)web2.0網(wǎng)站的興起,傳統(tǒng)的關系數(shù)據(jù)庫在處理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,出現(xiàn)了很多難以克服的問題,而非關系型的數(shù)據(jù)庫則由于其本身的特點得到了非常迅速的發(fā)展。
常見的Nosql數(shù)據(jù)庫有:
一、Redis數(shù)據(jù)庫
Redis(RemoteDictionaryServer),即遠程字典服務,是一個開源的使用ANSIC語言編寫、支持網(wǎng)絡、可基于內(nèi)存亦可持久化的日志型、Key-Value數(shù)據(jù)庫,并提供多種語言的API。從2010年3月15日起,Redis的開發(fā)工作由VMware主持。從2013年5月開始,Redis的開發(fā)由Pivotal贊助。
二、MongoDB數(shù)據(jù)庫
MongoDB是一個介于關系數(shù)據(jù)庫和非關系數(shù)據(jù)庫之間的產(chǎn)品,是非關系數(shù)據(jù)庫當中功能最豐富,最像關系數(shù)據(jù)庫的。它支持的數(shù)據(jù)結構非常松散,是類似json的bson格式,因此可以存儲比較復雜的數(shù)據(jù)類型。
Mongo最大的特點是它支持的查詢語言非常強大,其語法有點類似于面向?qū)ο蟮牟樵冋Z言,幾乎可以實現(xiàn)類似關系數(shù)據(jù)庫單表查詢的絕大部分功能,而且還支持對數(shù)據(jù)建立索引。
擴展資料:
對于NoSQL并沒有一個明確的范圍和定義,但是他們都普遍存在下面一些共同特征:
一、易擴展
NoSQL數(shù)據(jù)庫種類繁多,但是一個共同的特點都是去掉關系數(shù)據(jù)庫的關系型特性。數(shù)據(jù)之間無關系,這樣就非常容易擴展。無形之間,在架構的層面上帶來了可擴展的能力。
二、大數(shù)據(jù)量,高性能
NoSQL數(shù)據(jù)庫都具有非常高的讀寫性能,尤其在大數(shù)據(jù)量下,同樣表現(xiàn)優(yōu)秀。這得益于它的無關系性,數(shù)據(jù)庫的結構簡單。一般MySQL使用Query Cache。NoSQL的Cache是記錄級的,是一種細粒度的Cache,所以NoSQL在這個層面上來說性能就要高很多。
三、靈活的數(shù)據(jù)模型
NoSQL無須事先為要存儲的數(shù)據(jù)建立字段,隨時可以存儲自定義的數(shù)據(jù)格式。而在關系數(shù)據(jù)庫里,增刪字段是一件非常麻煩的事情。如果是非常大數(shù)據(jù)量的表,增加字段簡直就是——個噩夢。這點在大數(shù)據(jù)量的Web2.0時代尤其明顯。
四、高可用
NoSQL在不太影響性能的情況,就可以方便地實現(xiàn)高可用的架構。比如Cassandra、HBase模型,通過復制模型也能實現(xiàn)高可用。
參考資料來源:百度百科-NoSQL
1 理解ACID與BASE的區(qū)別(ACID是關系型數(shù)據(jù)庫強一致性的四個要求,而BASE是NoSQL數(shù)據(jù)庫通常對可用性及一致性的弱要求原則,它們的意思分別是,ACID:atomicity, consistency, isolation, durability;BASE:Basically Available, Soft-state, Eventually Consistent。同時有意思的是ACID在英語里意為酸,BASE意思為堿)
2 理解持久化與非持久化的區(qū)別。這么說是因為有的NoSQL系統(tǒng)是純內(nèi)存存儲的。
3 你必須意識到傳統(tǒng)有關系型數(shù)據(jù)庫與NoSQL系統(tǒng)在數(shù)據(jù)結構上的本質(zhì)區(qū)別。傳統(tǒng)關系型數(shù)據(jù)庫通常是基于行的表格型存儲,而NoSQL系統(tǒng)包括了列式存儲(Cassandra)、key/value存儲(Memcached)、文檔型存儲(CouchDB)以及圖結構存儲(Neo4j)
4與傳統(tǒng)關系數(shù)據(jù)庫有統(tǒng)一的SQL語言操作接口不同,NoSQL系統(tǒng)通常有自己特有的API接口。
5 在架構上,你必須搞清楚,NoSQL系統(tǒng)是被設計用于成百上千臺機器的集群中的,而非共享型數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的架構。
6在NoSQL系統(tǒng)中,可能你得習慣一下不知道你的數(shù)據(jù)具體存在何處的情況。
7 在NoSQL系統(tǒng)中,你最好習慣它的弱一致性。”eventually consistent”(最終一致性)正是BASE原則中的重要一項。比如在Twitter,你在Followers列表中經(jīng)常會感受到數(shù)據(jù)的延遲。
8 在NoSQL系統(tǒng)中,你要理解,很多時候數(shù)據(jù)并不總是可用的。
9 你得理解,有的方案是擁有分區(qū)容忍性的,有的方案不一定有。
網(wǎng)站欄目:nosql存儲格式,nosql內(nèi)存數(shù)據(jù)庫
標題網(wǎng)址:http://vcdvsql.cn/article12/dsdgcgc.html
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