什么是NoSQL數據庫？

2. 什么是NoSQL？

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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。

如何設計出一款NoSql數據庫系統？

思路如下：

1 數據庫要以某種格式保存到磁盤上

2 有利于對數據的保存，查詢以及修改的語法

3 要支持高級編程語言，結合應用程序的api接口

NoSQL應用

而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，例如：

1、High performance - 對數據庫高并發讀寫的需求

web2.0網站要根據用戶個性化信息來實時生成動態頁面和提供動態信息，所以基本上無法使用動態頁面靜態化技術，因此數據庫并發負載非常高，往往要達到每秒上萬次讀寫請求。關系數據庫應付上萬次SQL查詢還勉強頂得住，但是應付上萬次SQL寫數據請求，硬盤IO就已經無法承受了。其實對于普通的BBS網站，往往也存在對高并發寫請求的需求。

2、Huge Storage - 對海量數據的高效率存儲和訪問的需求

對于大型的SNS網站，每天用戶產生海量的用戶動態，以國外的Friendfeed為例，一個月就達到了2.5億條用戶動態，對于關系數據庫來說，在一張2.5億條記錄的表里面進行SQL查詢，效率是極其低下乃至不可忍受的。再例如大型web網站的用戶登錄系統，例如騰訊，盛大，動輒數以億計的帳號，關系數據庫也很難應付。

3、High Scalability High Availability- 對數據庫的高可擴展性和高可用性的需求

在基于web的架構當中，數據庫是最難進行橫向擴展的，當一個應用系統的用戶量和訪問量與日俱增的時候，你的數據庫卻沒有辦法像web server和app server那樣簡單的通過添加更多的硬件和服務節點來擴展性能和負載能力。對于很多需要提供24小時不間斷服務的網站來說，對數據庫系統進行升級和擴展是非常痛苦的事情，往往需要停機維護和數據遷移，為什么數據庫不能通過不斷的添加服務器節點來實現擴展呢？

在上面提到的“三高”需求面前，關系數據庫遇到了難以克服的障礙，而對于web2.0網站來說，關系數據庫的很多主要特性卻往往無用武之地，例如：

1、數據庫事務一致性需求

很多web實時系統并不要求嚴格的數據庫事務，對讀一致性的要求很低，有些場合對寫一致性要求也不高。因此數據庫事務管理成了數據庫高負載下一個沉重的負擔。

2、數據庫的寫實時性和讀實時性需求

對關系數據庫來說，插入一條數據之后立刻查詢，是肯定可以讀出來這條數據的，但是對于很多web應用來說，并不要求這么高的實時性。

3、對復雜的SQL查詢，特別是多表關聯查詢的需求

任何大數據量的web系統，都非常忌諱多個大表的關聯查詢，以及復雜的數據分析類型的復雜SQL報表查詢，特別是SNS類型的網站，從需求以及產品設計角度，就避免了這種情況的產生。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，關系數據庫在這些越來越多的應用場景下顯得不那么合適了，為了解決這類問題的非關系數據庫應運而生。

NoSQL 是非關系型數據存儲的廣義定義。它打破了長久以來關系型數據庫與ACID理論大一統的局面。NoSQL 數據存儲不需要固定的表結構，通常也不存在連接操作。在大數據存取上具備關系型數據庫無法比擬的性能優勢。該術語在 2009 年初得到了廣泛認同。

當今的應用體系結構需要數據存儲在橫向伸縮性上能夠滿足需求。而 NoSQL 存儲就是為了實現這個需求。Google 的BigTable與Amazon的Dynamo是非常成功的商業 NoSQL 實現。一些開源的 NoSQL 體系，如Facebook 的Cassandra， Apache 的HBase，也得到了廣泛認同。

為什么選擇使用NoSQL數據庫開發如此困難

傳統觀念中 NoSQL數據庫非常適合某些數據類型，如：非關系數據源。同時，NoSQL被吹捧為最適合Web應用程序的優秀平臺。然而他適合大多數數據，特別是web應用程序的數據是相關型。那么，這是否可以給你一個堅持使用RDMS的理由呢？也不一定，即使很困難，我們還是要做出選擇。

評估NoSQL是一個很茅盾的理論，一些人認為，應該將所有文檔數據存儲在一個文檔中，做鏈接代碼就是褻瀆神明。另外一部分人認為，存儲應用文檔，

加入代碼，才是合理選擇。與此同時，不同的數據庫，需要在文檔中限制嵌套數據數量。有的人會鼓勵文檔引用。這是NoSQL數據模型的基本部分，也沒有一個

明確的共識。

曾經有一篇很熱的帖子"Why you should never use

XYZ"，我想，讀到這里，一定會有人搜索這篇文章。當然，這種文章各式各樣，太過于籠統的標題也沒什么幫助。毫無疑問，會有人會搜索這個文章，然后再找

到這個文章，進一步深入，找到該文章的方法遠比成功（理解問題）的故事多。很難知道誰提供了一個有效的技術問題，誰又誤讀了這個問題（或者缺少證據證明其

觀點）。

有大量選擇，RDBMS的世界，選擇就很容易。你有4或5個目標，大家工作方式差不多，來選擇環境、預算支持的平臺。對于成熟的產品，風險比較小。 NoSQL的世界，有很多數據庫引擎功能選擇。每一個有自己的獨特優勢，也有致命弱點。所以選擇很難， NoSQL項目生命周期短，嘗試新項目或者流行項目也會有風險。上次，我的的項目是在 CouchDB上，而現在似乎停擺了。

做出這個痛苦決定的原因是，這可能是一個案例：你需要做一大堆工作，才能知道，你做出的選擇對與錯。你可以實體化你的數據模型，了解他與系統的工作

情況，但是，這只有你正真撞到南墻，才可以找到裂縫（答案）。以我為例，我建的應用程序是關系數據庫，移動文件存儲的主要因素是，需要一個無模式設計來達

到我的目標。使用NoSQL 數據庫存儲關系型數據庫并不是我們所常說的，雖然，這種事常常發生。

現在我在用 Couchbase 和

MongoDB，Mongo對我沒多大吸引力，不過鑒于他非常流行，對于引起來說，很有好處。當然，很多都可以以同樣的方式流行。PHP很流行，因為他的

易用性，而不是因為他很好。我現在在使用MongoDB和PHP，也在學習Couchbase，如果你有任何NoSQL平臺的使用感想，歡迎交流。

nosql是什么

NoSQL，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。

雖然NoSQL流行語火起來才短短一年的時間，但是不可否認，現在已經開始了第二代運動。盡管早期的堆棧代碼只能算是一種實驗，然而現在的系統已經更加的成熟、穩定。不過現在也面臨著一個嚴酷的事實：技術越來越成熟——以至于原來很好的NoSQL數據存儲不得不進行重寫，也有少數人認為這就是所謂的2.0版本。這里列出一些比較知名的工具，可以為大數據建立快速、可擴展的存儲庫。

NoSQL(NoSQL = Not Only SQL )，意即“不僅僅是SQL”，是一項全新的數據庫革命性運動，早期就有人提出，發展至2009年趨勢越發高漲。NoSQL的擁護者們提倡運用非關系型的數據存儲，相對于鋪天蓋地的關系型數據庫運用，這一概念無疑是一種全新的思維的注入。

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：

不需要預定義模式：不需要事先定義數據模式，預定義表結構。數據中的每條記錄都可能有不同的屬性和格式。當插入數據時，并不需要預先定義它們的模式。

無共享架構：相對于將所有數據存儲的存儲區域網絡中的全共享架構。NoSQL往往將數據劃分后存儲在各個本地服務器上。因為從本地磁盤讀取數據的性能往往好于通過網絡傳輸讀取數據的性能，從而提高了系統的性能。

彈性可擴展：可以在系統運行的時候，動態增加或者刪除結點。不需要停機維護，數據可以自動遷移。

分區：相對于將數據存放于同一個節點，NoSQL數據庫需要將數據進行分區，將記錄分散在多個節點上面。并且通常分區的同時還要做復制。這樣既提高了并行性能，又能保證沒有單點失效的問題。

異步復制：和RAID存儲系統不同的是，NoSQL中的復制，往往是基于日志的異步復制。這樣，數據就可以盡快地寫入一個節點，而不會被網絡傳輸引起遲延。缺點是并不總是能保證一致性，這樣的方式在出現故障的時候，可能會丟失少量的數據。

BASE：相對于事務嚴格的ACID特性，NoSQL數據庫保證的是BASE特性。BASE是最終一致性和軟事務。

NoSQL數據庫并沒有一個統一的架構，兩種NoSQL數據庫之間的不同，甚至遠遠超過兩種關系型數據庫的不同。可以說，NoSQL各有所長，成功的NoSQL必然特別適用于某些場合或者某些應用，在這些場合中會遠遠勝過關系型數據庫和其他的NoSQL。

一、NoSQL數據庫簡介

Web1.0的時代，數據訪問量很有限，用一夫當關的高性能的單點服務器可以解決大部分問題。

隨著Web2.0的時代的到來，用戶訪問量大幅度提升，同時產生了大量的用戶數據。加上后來的智能移動設備的普及，所有的互聯網平臺都面臨了巨大的性能挑戰。

NoSQL(NoSQL = Not Only SQL )，意即“不僅僅是SQL”，泛指非關系型的數據庫。

NoSQL 不依賴業務邏輯方式存儲，而以簡單的key-value模式存儲。因此大大的增加了數據庫的擴展能力。

Memcache Memcache Redis Redis MongoDB MongoDB 列式數據庫 列式數據庫 Hbase Hbase

HBase是Hadoop項目中的數據庫。它用于需要對大量的數據進行隨機、實時的讀寫操作的場景中。

HBase的目標就是處理數據量非常龐大的表，可以用普通的計算機處理超過10億行數據，還可處理有數百萬列元素的數據表。

Cassandra Cassandra

Apache Cassandra是一款免費的開源NoSQL數據庫，其設計目的在于管理由大量商用服務器構建起來的龐大集群上的海量數據集(數據量通常達到PB級別)。在眾多顯著特性當中，Cassandra最為卓越的長處是對寫入及讀取操作進行規模調整，而且其不強調主集群的設計思路能夠以相對直觀的方式簡化各集群的創建與擴展流程。

主要應用：社會關系，公共交通網絡，地圖及網絡拓譜(n*(n-1)/2)

網站名稱：nosqlsns設計,nosql數據庫技術
鏈接URL：http://vcdvsql.cn/article2/dsdgooc.html

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