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。

成都創新互聯公司堅持“要么做到，要么別承諾”的工作理念，服務領域包括：成都網站制作、成都網站建設、企業官網、英文網站、手機端網站、網站推廣等服務，滿足客戶于互聯網時代的平邑網站設計、移動媒體設計的需求，幫助企業找到有效的互聯網解決方案。努力成為您成熟可靠的網絡建設合作伙伴！

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)

什么是nosql非結構化數據庫

基本含義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。NoSQLNoSQL數據庫的四大分類鍵值(Key-Value)存儲數據庫這一類數據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據。Key/value模型對于IT系統來說的優勢在于簡單、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.列存儲數據庫。這部分數據庫通常是用來應對分布式存儲的海量數據。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.文檔型數據庫文檔型數據庫的靈感是來自于Lotus Notes辦公軟件的，而且它同第一種鍵值存儲相類似。該類型的數據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。文檔型數據庫可 以看作是鍵值數據庫的升級版，允許之間嵌套鍵值。而且文檔型數據庫比鍵值數據庫的查詢效率更高。如：CouchDB, MongoDb. 國內也有文檔型數據庫SequoiaDB，已經開源。圖形(Graph)數據庫圖形結構的數據庫同其他行列以及剛性結構的SQL數據庫不同，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數據庫沒有標準的查詢語言(SQL)，因此進行數據庫查詢需要制定數據模型。許多NoSQL數據庫都有REST式的數據接口或者查詢API。[2] 如：Neo4J, InfoGrid, Infinite Graph.因此，我們總結NoSQL數據庫在以下的這幾種情況下比較適用：1、數據模型比較簡單；2、需要靈活性更強的IT系統；3、對數據庫性能要求較高；4、不需要高度的數據一致性；5、對于給定key，比較容易映射復雜值的環境。

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。

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。

數據庫技術的產生、發展的三個階段各有什么特點

1、20世紀60年代中期，數據庫技術是用來解決文件處理系統問題的。當時的數據庫處理技術還很脆弱，常常發生應用不能提交的情況。

2、20世紀70年代關系模型的誕生為數據庫專家提供了構造和處理數據庫的標準方法，推動了關系數據庫的發展和應用。1979年，Ashton-Tate公司引入了微機產品dBase Ⅱ，并稱之為關系數據庫管理系統，從此數據庫技術移植到了個人計算機上。

3、20世紀80年代中期到后期，終端用戶開始使用局域網技術將獨立的計算機連接成網絡，終端之間共享數據庫，形成了一種新型的多用戶數據處理，稱為客戶機/服務器數據庫結構。

數據庫技術正在被用來同Internet技術相結合，以便在機構內聯網、部門局域網甚至WWW上發布數據庫數據。

擴展資料

在數據庫的發展歷史上，數據庫先后經歷了層次數據庫、網狀數據庫和關系數據庫等各個階段的發展，數據庫技術在各個方面的快速的發展。

特別是關系型數據庫已經成為目前數據庫產品中最重要的一員，80年代以來， 幾乎所有的數據庫廠商新出的數據庫產品都支持關系型數據庫，即使一些非關系數據庫產品也幾乎都有支持關系數據庫的接口。這主要是傳統的關系型數據庫可以比較好的解決管理和存儲關系型數據的問題。

隨著云計算的發展和大數據時代的到來，關系型數據庫越來越無法滿足需要，這主要是由于越來越多的半關系型和非關系型數據需要用數據庫進行存儲管理，以此同時，分布式技術等新技術的出現也對數據庫的技術提出了新的要求，于是越來越多的非關系型數據庫就開始出現。

這類數據庫與傳統的關系型數據庫在設計和數據結構有了很大的不同， 它們更強調數據庫數據的高并發讀寫和存儲大數據，這類數據庫被稱為NoSQL（Not only SQL）數據庫。 而傳統的關系型數據庫在一些傳統領域依然保持了強大的生命力。

參考資料來源：百度百科-數據庫

參考資料來源：百度百科- 數據庫技術

網站欄目：nosql數據庫的發展,主流nosql數據庫
標題鏈接：http://vcdvsql.cn/article20/dsdghco.html

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