nosql數據庫是什么 具有代表性以key-value的形式存儲的

什么是NoSQL

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大家有沒有聽說過“NoSQL”呢?近年，這個詞極受關注。看到“NoSQL”這個詞，大家可能會誤以為是“No!SQL”的縮寫，并深感憤怒：“SQL怎么會沒有必要了呢?”但實際上，它是“Not Only SQL”的縮寫。它的意義是：適用關系型數據庫的時候就使用關系型數據庫，不適用的時候也沒有必要非使用關系型數據庫不可，可以考慮使用更加合適的數據存儲。

為彌補關系型數據庫的不足，各種各樣的NoSQL數據庫應運而生。

為了更好地了解本書所介紹的NoSQL數據庫，對關系型數據庫的理解是必不可少的。那么，就讓我們先來看一看關系型數據庫的歷史、分類和特征吧。

關系型數據庫簡史

1969年，埃德加?6?1弗蘭克?6?1科德(Edgar Frank Codd)發表了劃時代的論文，首次提出了關系數據模型的概念。但可惜的是，刊登論文的《IBM Research Report》只是IBM公司的內部刊物，因此論文反響平平。1970年，他再次在刊物《Communication of the ACM》上發表了題為“A Relational Model of Data for Large Shared Data banks”(大型共享數據庫的關系模型)的論文，終于引起了大家的關注。

科德所提出的關系數據模型的概念成為了現今關系型數據庫的基礎。當時的關系型數據庫由于硬件性能低劣、處理速度過慢而遲遲沒有得到實際應用。但之后隨著硬件性能的提升，加之使用簡單、性能優越等優點，關系型數據庫得到了廣泛的應用。

通用性及高性能

雖然本書是講解NoSQL數據庫的，但有一個重要的大前提，請大家一定不要誤解。這個大前提就是“關系型數據庫的性能絕對不低，它具有非常好的通用性和非常高的性能”。毫無疑問，對于絕大多數的應用來說它都是最有效的解決方案。

突出的優勢

關系型數據庫作為應用廣泛的通用型數據庫，它的突出優勢主要有以下幾點:

保持數據的一致性(事務處理)

由于以標準化為前提，數據更新的開銷很小(相同的字段基本上都只有一處)

可以進行JOIN等復雜查詢

存在很多實際成果和專業技術信息(成熟的技術)

這其中，能夠保持數據的一致性是關系型數據庫的最大優勢。在需要嚴格保證數據一致性和處理完整性的情況下，用關系型數據庫是肯定沒有錯的。但是有些情況不需要JOIN，對上述關系型數據庫的優點也沒有什么特別需要，這時似乎也就沒有必要拘泥于關系型數據庫了。

關系型數據庫的不足

不擅長的處理

就像之前提到的那樣，關系型數據庫的性能非常高。但是它畢竟是一個通用型的數據庫，并不能完全適應所有的用途。具體來說它并不擅長以下處理：

大量數據的寫入處理

為有數據更新的表做索引或表結構(schema)變更

字段不固定時應用

對簡單查詢需要快速返回結果的處理

。。。。。。

NoSQL數據庫

為了彌補關系型數據庫的不足(特別是最近幾年)，NoSQL數據庫出現了。關系型數據庫應用廣泛，能進行事務處理和JOIN等復雜處理。相對地，NoSQL數據庫只應用在特定領域，基本上不進行復雜的處理，但它恰恰彌補了之前所列舉的關系型數據庫的不足之處。

易于數據的分散

如前所述，關系型數據庫并不擅長大量數據的寫入處理。原本關系型數據庫就是以JOIN為前提的，就是說，各個數據之間存在關聯是關系型數據庫得名的主要原因。為了進行JOIN處理，關系型數據庫不得不把數據存儲在同一個服務器內，這不利于數據的分散。相反，NoSQL數據庫原本就不支持JOIN處理，各個數據都是獨立設計的，很容易把數據分散到多個服務器上。由于數據被分散到了多個服務器上，減少了每個服務器上的數據量，即使要進行大量數據的寫入操作，處理起來也更加容易。同理，數據的讀入操作當然也同樣容易。

提升性能和增大規模

下面說一點題外話，如果想要使服務器能夠輕松地處理更大量的數據，那么只有兩個選擇：一是提升性能，二是增大規模。下面我們來整理一下這兩者的不同。

首先，提升性能指的就是通過提升現行服務器自身的性能來提高處理能力。這是非常簡單的方法，程序方面也不需要進行變更，但需要一些費用。若要購買性能翻倍的服務器，需要花費的資金往往不只是原來的2倍，可能需要多達5到10倍。這種方法雖然簡單，但是成本較高。

另一方面，增大規模指的是使用多臺廉價的服務器來提高處理能力。它需要對程序進行變更，但由于使用廉價的服務器，可以控制成本。另外，以后只要依葫蘆畫瓢增加廉價服務器的數量就可以了。

不對大量數據進行處理的話就沒有使用的必要嗎？

NoSQL數據庫基本上來說為了“使大量數據的寫入處理更加容易(讓增加服務器數量更容易)”而設計的。但如果不是對大量數據進行操作的話，NoSQL數據庫的應用就沒有意義嗎?

答案是否定的。的確，它在處理大量數據方面很有優勢。但實際上NoSQL數據庫還有各種各樣的特點，如果能夠恰當地利用這些特點將會是非常有幫助。具體的例子將會在第2章和第3章進行介紹，這些用途將會讓你感受到利用NoSQL的好處。

希望順暢地對數據進行緩存(Cache)處理

希望對數組類型的數據進行高速處理

希望進行全部保存

多樣的NoSQL數據庫

NoSQL數據庫存在著“key-value存儲”、“文檔型數據庫”、“列存儲數據庫”等各種各樣的種類，每種數據庫又包含各自的特點。下一節讓我們一起來了解一下NoSQL數據庫的種類和特點。

NoSQL數據庫是什么

NoSQL說起來簡單，但實際上到底有多少種呢?我在提筆的時候，到NoSQL的官方網站上確認了一下，竟然已經有122種了。另外官方網站上也介紹了本書沒有涉及到的圖形數據庫和對象數據庫等各個類別。不知不覺間，原來已經出現了這么多的NoSQL數據庫啊。

本節將為大家介紹具有代表性的NoSQL數據庫。

key-value存儲

這是最常見的NoSQL數據庫，它的數據是以key-value的形式存儲的。雖然它的處理速度非常快，但是基本上只能通過key的完全一致查詢獲取數據。根據數據的保存方式可以分為臨時性、永久性和兩者兼具三種。

臨時性

memcached屬于這種類型。所謂臨時性就是 “數據有可能丟失”的意思。memcached把所有數據都保存在內存中，這樣保存和讀取的速度非常快，但是當memcached停止的時候，數據就不存在了。由于數據保存在內存中，所以無法操作超出內存容量的數據(舊數據會丟失)。

在內存中保存數據

可以進行非常快速的保存和讀取處理

數據有可能丟失

永久性

Tokyo Tyrant、Flare、ROMA等屬于這種類型。和臨時性相反，所謂永久性就是“數據不會丟失”的意思。這里的key-value存儲不像memcached那樣在內存中保存數據，而是把數據保存在硬盤上。與memcached在內存中處理數據比起來，由于必然要發生對硬盤的IO操作，所以性能上還是有差距的。但數據不會丟失是它最大的優勢。

在硬盤上保存數據

可以進行非常快速的保存和讀取處理(但無法與memcached相比)

數據不會丟失

兩者兼具

Redis屬于這種類型。Redis有些特殊，臨時性和永久性兼具，且集合了臨時性key-value存儲和永久性key-value存儲的優點。Redis首先把數據保存到內存中，在滿足特定條件(默認是15分鐘一次以上，5分鐘內10個以上，1分鐘內10000個以上的key發生變更)的時候將數據寫入到硬盤中。這樣既確保了內存中數據的處理速度，又可以通過寫入硬盤來保證數據的永久性。這種類型的數據庫特別適合于處理數組類型的數據。

同時在內存和硬盤上保存數據

可以進行非常快速的保存和讀取處理

保存在硬盤上的數據不會消失(可以恢復)

適合于處理數組類型的數據

面向文檔的數據庫

MongoDB、CouchDB屬于這種類型。它們屬于NoSQL數據庫，但與key-value存儲相異。

不定義表結構

面向文檔的數據庫具有以下特征：即使不定義表結構，也可以像定義了表結構一樣使用。關系型數據庫在變更表結構時比較費事，而且為了保持一致性還需修改程序。然而NoSQL數據庫則可省去這些麻煩(通常程序都是正確的)，確實是方便快捷。

可以使用復雜的查詢條件

跟key-value存儲不同的是，面向文檔的數據庫可以通過復雜的查詢條件來獲取數據。雖然不具備事務處理和JOIN這些關系型數據庫所具有的處理能力，但除此以外的其他處理基本上都能實現。這是非常容易使用的NoSQL數據庫。

不需要定義表結構

可以利用復雜的查詢條件

面向列的數據庫

Cassandra、Hbase、HyperTable屬于這種類型。由于近年來數據量出現爆發性增長，這種類型的NoSQL數據庫尤其引人注目。

面向行的數據庫和面向列的數據庫

普通的關系型數據庫都是以行為單位來存儲數據的，擅長進行以行為單位的讀入處理，比如特定條件數據的獲取。因此，關系型數據庫也被稱為面向行的數據庫。相反，面向列的數據庫是以列為單位來存儲數據的，擅長以列為單位讀入數據。

高擴展性

面向列的數據庫具有高擴展性，即使數據增加也不會降低相應的處理速度(特別是寫入速度)，所以它主要應用于需要處理大量數據的情況。另外，利用面向列的數據庫的優勢，把它作為批處理程序的存儲器來對大量數據進行更新也是非常有用的。但由于面向列的數據庫跟現行數據庫存儲的思維方式有很大不同，應用起來十分困難。

高擴展性(特別是寫入處理)

應用十分困難

最近，像Twitter和Facebook這樣需要對大量數據進行更新和查詢的網絡服務不斷增加，面向列的數據庫的優勢對其中一些服務是非常有用的，但是由于這與本書所要介紹的內容關系不大，就不進行詳細介紹了。

總結：

NoSQL并不是No-SQL，而是指Not Only SQL。

NoSQL的出現是為了彌補SQL數據庫因為事務等機制帶來的對海量數據、高并發請求的處理的性能上的欠缺。

NoSQL不是為了替代SQL而出現的，它是一種替補方案，而不是解決方案的首選。

絕大多數的NoSQL產品都是基于大內存和高性能隨機讀寫的（比如具有更高性能的固態硬盤陣列），一般的小型企業在選擇NoSQL時一定要慎重！不要為了NoSQL而NoSQL，可能會導致花了冤枉錢又耽擱了項目進程。

NoSQL不是萬能的，但在大型項目中，你往往需要它！

為什么海量數據場景中NoSQL越來越重要

本質是因為：隨著互聯網的進一步發展與各行業信息化建設進程加快、參與者的增多，人們對軟件有了更多更新的要求，需要軟件不僅能實現功能，而且要求保證許多人可以共同參與使用，因而軟件所需承載的數據量和吞吐量必須達到相應的需求。而目前的關系型數據庫在某些方面有一些缺點，導致不能滿足需要。

具體則需要對比關系型數據庫與Nosql之間的區別可以得出

關系型數據庫

關系型數據庫把所有的數據都通過行和列的二元表現形式表示出來。

關系型數據庫的優勢：

1.?保持數據的一致性（事務處理）

2.由于以標準化為前提，數據更新的開銷很小（相同的字段基本上都只有一處）

3.?可以進行Join等復雜查詢

其中能夠保持數據的一致性是關系型數據庫的最大優勢。

關系型數據庫的不足：

不擅長的處理

1.?大量數據的寫入處理（這點尤為重要）

2.?為有數據更新的表做索引或表結構（schema）變更

3.?字段不固定時應用

4.?對簡單查詢需要快速返回結果的處理

--大量數據的寫入處理

讀寫集中在一個數據庫上讓數據庫不堪重負，大部分網站已使用主從復制技術實現讀寫分離，以提高讀寫性能和讀庫的可擴展性。

所以在進行大量數據操作時，會使用數據庫主從模式。數據的寫入由主數據庫負責，數據的讀入由從數據庫負責，可以比較簡單地通過增加從數據庫來實現規模化，但是數據的寫入卻完全沒有簡單的方法來解決規模化問題。

第一，要想將數據的寫入規模化，可以考慮把主數據庫從一臺增加到兩臺，作為互相關聯復制的二元主數據庫使用，確實這樣可以把每臺主數據庫的負荷減少一半，但是更新處理會發生沖突，可能會造成數據的不一致，為了避免這樣的問題，需要把對每個表的請求分別分配給合適的主數據庫來處理。

第二，可以考慮把數據庫分割開來，分別放在不同的數據庫服務器上，比如將不同的表放在不同的數據庫服務器上，數據庫分割可以減少每臺數據庫服務器上的數據量，以便減少硬盤IO的輸入、輸出處理，實現內存上的高速處理。但是由于分別存儲字不同服務器上的表之間無法進行Join處理，數據庫分割的時候就需要預先考慮這些問題，數據庫分割之后，如果一定要進行Join處理，就必須要在程序中進行關聯，這是非常困難的。

--為有數據更新的表做索引或表結構變更

在使用關系型數據庫時，為了加快查詢速度需要創建索引，為了增加必要的字段就一定要改變表結構，為了進行這些處理，需要對表進行共享鎖定，這期間數據變更、更新、插入、刪除等都是無法進行的。如果需要進行一些耗時操作，例如為數據量比較大的表創建索引或是變更其表結構，就需要特別注意，長時間內數據可能無法進行更新。

--字段不固定時的應用

如果字段不固定，利用關系型數據庫也是比較困難的，有人會說，需要的時候加個字段就可以了，這樣的方法也不是不可以，但在實際運用中每次都進行反復的表結構變更是非常痛苦的。你也可以預先設定大量的預備字段，但這樣的話，時間一長很容易弄不清除字段和數據的對應狀態，即哪個字段保存有哪些數據。

--對簡單查詢需要快速返回結果的處理? （這里的“簡單”指的是沒有復雜的查詢條件）

這一點稱不上是缺點，但不管怎樣，關系型數據庫并不擅長對簡單的查詢快速返回結果，因為關系型數據庫是使用專門的sql語言進行數據讀取的，它需要對sql與越南進行解析，同時還有對表的鎖定和解鎖等這樣的額外開銷，這里并不是說關系型數據庫的速度太慢，而只是想告訴大家若希望對簡單查詢進行高速處理，則沒有必要非使用關系型數據庫不可。

NoSQL數據庫

關系型數據庫應用廣泛，能進行事務處理和表連接等復雜查詢。相對地，NoSQL數據庫只應用在特定領域，基本上不進行復雜的處理，但它恰恰彌補了之前所列舉的關系型數據庫的不足之處。

優點：

易于數據的分散

各個數據之間存在關聯是關系型數據庫得名的主要原因，為了進行join處理，關系型數據庫不得不把數據存儲在同一個服務器內，這不利于數據的分散，這也是關系型數據庫并不擅長大數據量的寫入處理的原因。相反NoSQL數據庫原本就不支持Join處理，各個數據都是獨立設計的，很容易把數據分散在多個服務器上，故減少了每個服務器上的數據量，即使要處理大量數據的寫入，也變得更加容易，數據的讀入操作當然也同樣容易。

典型的NoSQL數據庫

臨時性鍵值存儲（memcached、Redis）、永久性鍵值存儲（ROMA、Redis）、面向文檔的數據庫（MongoDB、CouchDB）、面向列的數據庫（Cassandra、HBase）

一、 鍵值存儲

它的數據是以鍵值的形式存儲的，雖然它的速度非常快，但基本上只能通過鍵的完全一致查詢獲取數據，根據數據的保存方式可以分為臨時性、永久性和兩者兼具 三種。

（1）臨時性

所謂臨時性就是數據有可能丟失，memcached把所有數據都保存在內存中，這樣保存和讀取的速度非常快，但是當memcached停止時，數據就不存在了。由于數據保存在內存中，所以無法操作超出內存容量的數據，舊數據會丟失。總結來說：

。在內存中保存數據

。可以進行非常快速的保存和讀取處理

。數據有可能丟失

（2）永久性

所謂永久性就是數據不會丟失，這里的鍵值存儲是把數據保存在硬盤上，與臨時性比起來，由于必然要發生對硬盤的IO操作，所以性能上還是有差距的，但數據不會丟失是它最大的優勢。總結來說：

。在硬盤上保存數據

。可以進行非常快速的保存和讀取處理（但無法與memcached相比）

。數據不會丟失

（3） 兩者兼備

Redis屬于這種類型。Redis有些特殊，臨時性和永久性兼具。Redis首先把數據保存在內存中，在滿足特定條件（默認是?15分鐘一次以上，5分鐘內10個以上，1分鐘內10000個以上的鍵發生變更）的時候將數據寫入到硬盤中，這樣既確保了內存中數據的處理速度，又可以通過寫入硬盤來保證數據的永久性，這種類型的數據庫特別適合處理數組類型的數據。總結來說：

。同時在內存和硬盤上保存數據

。可以進行非常快速的保存和讀取處理

。保存在硬盤上的數據不會消失（可以恢復）

。適合于處理數組類型的數據

二、面向文檔的數據庫

MongoDB、CouchDB屬于這種類型，它們屬于NoSQL數據庫，但與鍵值存儲相異。

（1）不定義表結構

即使不定義表結構，也可以像定義了表結構一樣使用，還省去了變更表結構的麻煩。

（2）可以使用復雜的查詢條件

跟鍵值存儲不同的是，面向文檔的數據庫可以通過復雜的查詢條件來獲取數據，雖然不具備事務處理和Join這些關系型數據庫所具有的處理能力，但初次以外的其他處理基本上都能實現。

三、?面向列的數據庫

Cassandra、HBae、HyperTable屬于這種類型，由于近年來數據量出現爆發性增長，這種類型的NoSQL數據庫尤其引入注目。

普通的關系型數據庫都是以行為單位來存儲數據的，擅長以行為單位的讀入處理，比如特定條件數據的獲取。因此，關系型數據庫也被成為面向行的數據庫。相反，面向列的數據庫是以列為單位來存儲數據的，擅長以列為單位讀入數據。

面向列的數據庫具有搞擴展性，即使數據增加也不會降低相應的處理速度（特別是寫入速度），所以它主要應用于需要處理大量數據的情況。另外，把它作為批處理程序的存儲器來對大量數據進行更新也是非常有用的。但由于面向列的數據庫跟現行數據庫存儲的思維方式有很大不同，故應用起來十分困難。

總結：關系型數據庫與NoSQL數據庫并非對立而是互補的關系，即通常情況下使用關系型數據庫，在適合使用NoSQL的時候使用NoSQL數據庫，讓NoSQL數據庫對關系型數據庫的不足進行彌補。

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。

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。

網頁題目：保證不丟數據的nosql,避免數據丟失
URL鏈接：http://vcdvsql.cn/article20/dsdgcco.html

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