nosql是什么

NoSQL，泛指非關(guān)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(guān)系數(shù)據(jù)庫在應(yīng)付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，暴露了很多難以克服的問題，而非關(guān)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。NoSQL數(shù)據(jù)庫的產(chǎn)生就是為了解決大規(guī)模數(shù)據(jù)集合多重數(shù)據(jù)種類帶來的挑戰(zhàn)，尤其是大數(shù)據(jù)應(yīng)用難題。

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雖然NoSQL流行語火起來才短短一年的時間，但是不可否認(rèn)，現(xiàn)在已經(jīng)開始了第二代運(yùn)動。盡管早期的堆棧代碼只能算是一種實驗，然而現(xiàn)在的系統(tǒng)已經(jīng)更加的成熟、穩(wěn)定。不過現(xiàn)在也面臨著一個嚴(yán)酷的事實：技術(shù)越來越成熟——以至于原來很好的NoSQL數(shù)據(jù)存儲不得不進(jìn)行重寫，也有少數(shù)人認(rèn)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(shù)據(jù)建立快速、可擴(kuò)展的存儲庫。

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(yùn)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(hù)者們提倡運(yùn)用非關(guān)系型的數(shù)據(jù)存儲，相對于鋪天蓋地的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫運(yùn)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(yù)定義模式：不需要事先定義數(shù)據(jù)模式，預(yù)定義表結(jié)構(gòu)。數(shù)據(jù)中的每條記錄都可能有不同的屬性和格式。當(dāng)插入數(shù)據(jù)時，并不需要預(yù)先定義它們的模式。

無共享架構(gòu)：相對于將所有數(shù)據(jù)存儲的存儲區(qū)域網(wǎng)絡(luò)中的全共享架構(gòu)。NoSQL往往將數(shù)據(jù)劃分后存儲在各個本地服務(wù)器上。因為從本地磁盤讀取數(shù)據(jù)的性能往往好于通過網(wǎng)絡(luò)傳輸讀取數(shù)據(jù)的性能，從而提高了系統(tǒng)的性能。

彈性可擴(kuò)展：可以在系統(tǒng)運(yùn)行的時候，動態(tài)增加或者刪除結(jié)點。不需要停機(jī)維護(hù)，數(shù)據(jù)可以自動遷移。

分區(qū)：相對于將數(shù)據(jù)存放于同一個節(jié)點，NoSQL數(shù)據(jù)庫需要將數(shù)據(jù)進(jìn)行分區(qū)，將記錄分散在多個節(jié)點上面。并且通常分區(qū)的同時還要做復(fù)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(fù)制：和RAID存儲系統(tǒng)不同的是，NoSQL中的復(fù)制，往往是基于日志的異步復(fù)制。這樣，數(shù)據(jù)就可以盡快地寫入一個節(jié)點，而不會被網(wǎng)絡(luò)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(xiàn)故障的時候，可能會丟失少量的數(shù)據(jù)。

BASE：相對于事務(wù)嚴(yán)格的ACID特性，NoSQL數(shù)據(jù)庫保證的是BASE特性。BASE是最終一致性和軟事務(wù)。

NoSQL數(shù)據(jù)庫并沒有一個統(tǒng)一的架構(gòu)，兩種NoSQL數(shù)據(jù)庫之間的不同，甚至遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過兩種關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的不同?？梢哉f，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(yīng)用，在這些場合中會遠(yuǎn)遠(yuǎn)勝過關(guān)系型數(shù)據(jù)庫和其他的NoSQL。

目前哪些NoSQL數(shù)據(jù)庫應(yīng)用廣泛，各有什么特點

特點：

它們可以處理超大量的數(shù)據(jù)。

它們運(yùn)行在便宜的PC服務(wù)器集群上。

PC集群擴(kuò)充起來非常方便并且成本很低，避免了“sharding”操作的復(fù)雜性和成本。

它們擊碎了性能瓶頸。

NoSQL的支持者稱，通過NoSQL架構(gòu)可以省去將Web或Java應(yīng)用和數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成SQL友好格式的時間，執(zhí)行速度變得更快。

“SQL并非適用于所有的程序代碼，” 對于那些繁重的重復(fù)操作的數(shù)據(jù)，SQL值得花錢。但是當(dāng)數(shù)據(jù)庫結(jié)構(gòu)非常簡單時，SQL可能沒有太大用處。

沒有過多的操作。

雖然NoSQL的支持者也承認(rèn)關(guān)系數(shù)據(jù)庫提供了無可比擬的功能集合，而且在數(shù)據(jù)完整性上也發(fā)揮絕對穩(wěn)定，他們同時也表示，企業(yè)的具體需求可能沒有那么多。

Bootstrap支持

因為NoSQL項目都是開源的，因此它們?nèi)狈?yīng)商提供的正式支持。這一點它們與大多數(shù)開源項目一樣，不得不從社區(qū)中尋求支持。

優(yōu)點：

易擴(kuò)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(guān)系數(shù)據(jù)庫的關(guān)系型特性。數(shù)據(jù)之間無關(guān)系，這樣就非常容易擴(kuò)展。也無形之間，在架構(gòu)的層面上帶來了可擴(kuò)展的能力。

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(guān)系性，數(shù)據(jù)庫的結(jié)構(gòu)簡單。一般MySQL使用 Query Cache，每次表的更新Cache就失效，是一種大粒度的Cache，在針對web2.0的交互頻繁的應(yīng)用，Cache性能不高。而NoSQL的 Cache是記錄級的，是一種細(xì)粒度的Cache，所以NoSQL在這個層面上來說就要性能高很多了。

靈活的數(shù)據(jù)模型

NoSQL無需事先為要存儲的數(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(guān)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，增加字段簡直就是一個噩夢。這點在大數(shù)據(jù)量的web2.0時代尤其明顯。

高可用

NoSQL在不太影響性能的情況，就可以方便的實現(xiàn)高可用的架構(gòu)。比如Cassandra，HBase模型，通過復(fù)制模型也能實現(xiàn)高可用。

主要應(yīng)用：

Apache HBase

這個大數(shù)據(jù)管理平臺建立在谷歌強(qiáng)大的BigTable管理引擎基礎(chǔ)上。作為具有開源、Java編碼、分布式多個優(yōu)勢的數(shù)據(jù)庫，Hbase最初被設(shè)計應(yīng)用于Hadoop平臺，而這一強(qiáng)大的數(shù)據(jù)管理工具，也被Facebook采用，用于管理消息平臺的龐大數(shù)據(jù)。

Apache Storm

用于處理高速、大型數(shù)據(jù)流的分布式實時計算系統(tǒng)。Storm為Apache Hadoop添加了可靠的實時數(shù)據(jù)處理功能，同時還增加了低延遲的儀表板、安全警報，改進(jìn)了原有的操作方式，幫助企業(yè)更有效率地捕獲商業(yè)機(jī)會、發(fā)展新業(yè)務(wù)。

Apache Spark

該技術(shù)采用內(nèi)存計算，從多迭代批量處理出發(fā)，允許將數(shù)據(jù)載入內(nèi)存做反復(fù)查詢，此外還融合數(shù)據(jù)倉庫、流處理和圖計算等多種計算范式，Spark用Scala語言實現(xiàn)，構(gòu)建在HDFS上，能與Hadoop很好的結(jié)合，而且運(yùn)行速度比MapReduce快100倍。

Apache Hadoop

該技術(shù)迅速成為了大數(shù)據(jù)管理標(biāo)準(zhǔn)之一。當(dāng)它被用來管理大型數(shù)據(jù)集時，對于復(fù)雜的分布式應(yīng)用，Hadoop體現(xiàn)出了非常好的性能，平臺的靈活性使它可以運(yùn)行在商用硬件系統(tǒng)，它還可以輕松地集成結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化和甚至非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)集。

Apache Drill

你有多大的數(shù)據(jù)集？其實無論你有多大的數(shù)據(jù)集，Drill都能輕松應(yīng)對。通過支持HBase、Cassandra和MongoDB，Drill建立了交互式分析平臺，允許大規(guī)模數(shù)據(jù)吞吐，而且能很快得出結(jié)果。

Apache Sqoop

也許你的數(shù)據(jù)現(xiàn)在還被鎖定于舊系統(tǒng)中，Sqoop可以幫你解決這個問題。這一平臺采用并發(fā)連接，可以將數(shù)據(jù)從關(guān)系數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)方便地轉(zhuǎn)移到Hadoop中，可以自定義數(shù)據(jù)類型以及元數(shù)據(jù)傳播的映射。事實上，你還可以將數(shù)據(jù)（如新的數(shù)據(jù)）導(dǎo)入到HDFS、Hive和Hbase中。

Apache Giraph

這是功能強(qiáng)大的圖形處理平臺，具有很好可擴(kuò)展性和可用性。該技術(shù)已經(jīng)被Facebook采用，Giraph可以運(yùn)行在Hadoop環(huán)境中，可以將它直接部署到現(xiàn)有的Hadoop系統(tǒng)中。通過這種方式，你可以得到強(qiáng)大的分布式作圖能力，同時還能利用上現(xiàn)有的大數(shù)據(jù)處理引擎。

Cloudera Impala

Impala模型也可以部署在你現(xiàn)有的Hadoop群集上，監(jiān)視所有的查詢。該技術(shù)和MapReduce一樣，具有強(qiáng)大的批處理能力，而且Impala對于實時的SQL查詢也有很好的效果，通過高效的SQL查詢，你可以很快的了解到大數(shù)據(jù)平臺上的數(shù)據(jù)。

Gephi

它可以用來對信息進(jìn)行關(guān)聯(lián)和量化處理，通過為數(shù)據(jù)創(chuàng)建功能強(qiáng)大的可視化效果，你可以從數(shù)據(jù)中得到不一樣的洞察力。Gephi已經(jīng)支持多個圖表類型，而且可以在具有上百萬個節(jié)點的大型網(wǎng)絡(luò)上運(yùn)行。Gephi具有活躍的用戶社區(qū)，Gephi還提供了大量的插件，可以和現(xiàn)有系統(tǒng)完美的集成到一起，它還可以對復(fù)雜的IT連接、分布式系統(tǒng)中各個節(jié)點、數(shù)據(jù)流等信息進(jìn)行可視化分析。

MongoDB

這個堅實的平臺一直被很多組織推崇，它在大數(shù)據(jù)管理上有極好的性能。MongoDB最初是由DoubleClick公司的員工創(chuàng)建，現(xiàn)在該技術(shù)已經(jīng)被廣泛的應(yīng)用于大數(shù)據(jù)管理。MongoDB是一個應(yīng)用開源技術(shù)開發(fā)的NoSQL數(shù)據(jù)庫，可以用于在JSON這樣的平臺上存儲和處理數(shù)據(jù)。目前，紐約時報、Craigslist以及眾多企業(yè)都采用了MongoDB，幫助他們管理大型數(shù)據(jù)集。（Couchbase服務(wù)器也作為一個參考）。

十大頂尖公司：

Amazon Web Services

Forrester將AWS稱為“云霸主”，談到云計算領(lǐng)域的大數(shù)據(jù)，那就不得不提到亞馬遜。該公司的Hadoop產(chǎn)品被稱為EMR（Elastic Map Reduce），AWS解釋這款產(chǎn)品采用了Hadoop技術(shù)來提供大數(shù)據(jù)管理服務(wù)，但它不是純開源Hadoop，經(jīng)過修改后現(xiàn)在被專門用在AWS云上。

Forrester稱EMR有很好的市場前景。很多公司基于EMR為客戶提供服務(wù)，有一些公司將EMR應(yīng)用于數(shù)據(jù)查詢、建模、集成和管理。而且AWS還在創(chuàng)新，F(xiàn)orrester稱未來EMR可以基于工作量的需要自動縮放調(diào)整大小。亞馬遜計劃為其產(chǎn)品和服務(wù)提供更強(qiáng)大的EMR支持，包括它的RedShift數(shù)據(jù)倉庫、新公布的Kenesis實時處理引擎以及計劃中的NoSQL數(shù)據(jù)庫和商業(yè)智能工具。不過AWS還沒有自己的Hadoop發(fā)行版。

Cloudera

Cloudera有開源Hadoop的發(fā)行版，這個發(fā)行版采用了Apache Hadoop開源項目的很多技術(shù)，不過基于這些技術(shù)的發(fā)行版也有很大的進(jìn)步。Cloudera為它的Hadoop發(fā)行版開發(fā)了很多功能，包括Cloudera管理器，用于管理和監(jiān)控，以及名為Impala的SQL引擎等。Cloudera的Hadoop發(fā)行版基于開源Hadoop，但也不是純開源的產(chǎn)品。當(dāng)Cloudera的客戶需要Hadoop不具備的某些功能時，Cloudera的工程師們就會實現(xiàn)這些功能，或者找一個擁有這項技術(shù)的合作伙伴。Forrester表示：“Cloudera的創(chuàng)新方法忠于核心Hadoop，但因為其可實現(xiàn)快速創(chuàng)新并積極滿足客戶需求，這一點使它不同于其他那些供應(yīng)商?！蹦壳埃珻loudera的平臺已經(jīng)擁有200多個付費(fèi)客戶，一些客戶在Cloudera的技術(shù)支持下已經(jīng)可以跨1000多個節(jié)點實現(xiàn)對PB級數(shù)據(jù)的有效管理。

Hortonworks

和Cloudera一樣，Hortonworks是一個純粹的Hadoop技術(shù)公司。與Cloudera不同的是，Hortonworks堅信開源Hadoop比任何其他供應(yīng)商的Hadoop發(fā)行版都要強(qiáng)大。Hortonworks的目標(biāo)是建立Hadoop生態(tài)圈和Hadoop用戶社區(qū)，推進(jìn)開源項目的發(fā)展。Hortonworks平臺和開源Hadoop聯(lián)系緊密，公司管理人員表示這會給用戶帶來好處，因為它可以防止被供應(yīng)商套牢（如果Hortonworks的客戶想要離開這個平臺，他們可以輕松轉(zhuǎn)向其他開源平臺）。這并不是說Hortonworks完全依賴開源Hadoop技術(shù)，而是因為該公司將其所有開發(fā)的成果回報給了開源社區(qū)，比如Ambari，這個工具就是由Hortonworks開發(fā)而成，用來填充集群管理項目漏洞。Hortonworks的方案已經(jīng)得到了Teradata、Microsoft、Red Hat和SAP這些供應(yīng)商的支持。

IBM

當(dāng)企業(yè)考慮一些大的IT項目時，很多人首先會想到IBM。IBM是Hadoop項目的主要參與者之一，F(xiàn)orrester稱IBM已有100多個Hadoop部署，它的很多客戶都有PB級的數(shù)據(jù)。IBM在網(wǎng)格計算、全球數(shù)據(jù)中心和企業(yè)大數(shù)據(jù)項目實施等眾多領(lǐng)域有著豐富的經(jīng)驗。“IBM計劃繼續(xù)整合SPSS分析、高性能計算、BI工具、數(shù)據(jù)管理和建模、應(yīng)對高性能計算的工作負(fù)載管理等眾多技術(shù)?！?/p>

Intel

和AWS類似，英特爾不斷改進(jìn)和優(yōu)化Hadoop使其運(yùn)行在自己的硬件上，具體來說，就是讓Hadoop運(yùn)行在其至強(qiáng)芯片上，幫助用戶打破Hadoop系統(tǒng)的一些限制，使軟件和硬件結(jié)合的更好，英特爾的Hadoop發(fā)行版在上述方面做得比較好。Forrester指出英特爾在最近才推出這個產(chǎn)品，所以公司在未來還有很多改進(jìn)的可能，英特爾和微軟都被認(rèn)為是Hadoop市場上的潛力股。

MapR Technologies

MapR的Hadoop發(fā)行版目前為止也許是最好的了，不過很多人可能都沒有聽說過。Forrester對Hadoop用戶的調(diào)查顯示，MapR的評級最高，其發(fā)行版在架構(gòu)和數(shù)據(jù)處理能力上都獲得了最高分。MapR已將一套特殊功能融入其Hadoop發(fā)行版中。例如網(wǎng)絡(luò)文件系統(tǒng)（NFS）、災(zāi)難恢復(fù)以及高可用性功能。Forrester說MapR在Hadoop市場上沒有Cloudera和Hortonworks那樣的知名度，MapR要成為一個真正的大企業(yè)，還需要加強(qiáng)伙伴關(guān)系和市場營銷。

Microsoft

微軟在開源軟件問題上一直很低調(diào)，但在大數(shù)據(jù)形勢下，它不得不考慮讓W(xué)indows也兼容Hadoop，它還積極投入到開源項目中，以更廣泛地推動Hadoop生態(tài)圈的發(fā)展。我們可以在微軟的公共云Windows Azure HDInsight產(chǎn)品中看到其成果。微軟的Hadoop服務(wù)基于Hortonworks的發(fā)行版，而且是為Azure量身定制的。

微軟也有一些其他的項目，包括名為Polybase的項目，讓Hadoop查詢實現(xiàn)了SQLServer查詢的一些功能。Forrester說：“微軟在數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)倉庫、云、OLAP、BI、電子表格（包括PowerPivot）、協(xié)作和開發(fā)工具市場上有很大優(yōu)勢，而且微軟擁有龐大的用戶群，但要在Hadoop這個領(lǐng)域成為行業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者還有很遠(yuǎn)的路要走?！?/p>

Pivotal Software

EMC和Vmware部分大數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)分拆組合產(chǎn)生了Pivotal。Pivotal一直努力構(gòu)建一個性能優(yōu)越的Hadoop發(fā)行版，為此，Pivotal在開源Hadoop的基礎(chǔ)上又添加了一些新的工具，包括一個名為HAWQ的SQL引擎以及一個專門解決大數(shù)據(jù)問題的Hadoop應(yīng)用。Forrester稱Pivotal Hadoop平臺的優(yōu)勢在于它整合了Pivotal、EMC、Vmware的眾多技術(shù)，Pivotal的真正優(yōu)勢實際上等于EMC和Vmware兩大公司為其撐腰。到目前為止，Pivotal的用戶還不到100個，而且大多是中小型客戶。

Teradata

對于Teradata來說，Hadoop既是一種威脅也是一種機(jī)遇。數(shù)據(jù)管理，特別是關(guān)于SQL和關(guān)系數(shù)據(jù)庫這一領(lǐng)域是Teradata的專長。所以像Hadoop這樣的NoSQL平臺崛起可能會威脅到Teradata。相反，Teradata接受了Hadoop，通過與Hortonworks合作，Teradata在Hadoop平臺集成了SQL技術(shù)，這使Teradata的客戶可以在Hadoop平臺上方便地使用存儲在Teradata數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)。

AMPLab

通過將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)變?yōu)樾畔?，我們才可以理解世界，而這也正是AMPLab所做的。AMPLab致力于機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)庫、信息檢索、自然語言處理和語音識別等多個領(lǐng)域，努力改進(jìn)對信息包括不透明數(shù)據(jù)集內(nèi)信息的甄別技術(shù)。除了Spark，開源分布式SQL查詢引擎Shark也源于AMPLab，Shark具有極高的查詢效率，具有良好的兼容性和可擴(kuò)展性。近幾年的發(fā)展使計算機(jī)科學(xué)進(jìn)入到全新的時代，而AMPLab為我們設(shè)想一個運(yùn)用大數(shù)據(jù)、云計算、通信等各種資源和技術(shù)靈活解決難題的方案，以應(yīng)對越來越復(fù)雜的各種難題。

nosql是怎樣實現(xiàn)速度飛躍的

NoSQL作為大數(shù)據(jù)時代的關(guān)鍵技術(shù)之一，擁有大量的支持者，NoSQL數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品的種類也非常豐富。世界上沒有免費(fèi)的午餐：NoSQL相對于傳統(tǒng)關(guān)系數(shù)據(jù)庫淘汰了一個功能，即在不同的列之間JOIN數(shù)據(jù)。通過移除關(guān)系數(shù)據(jù)庫的這個關(guān)鍵功能，NoSQL極大的簡化了底層的實現(xiàn)。

另外，這些NoSQL數(shù)據(jù)庫在“持久性(durability)”上偷工減料。什么是“持久性”呢?簡單來講就是將數(shù)據(jù)放到斷電后數(shù)據(jù)不會丟失的設(shè)備中。想象你在教室里拿著筆記本或者是餐廳服務(wù)員在點餐，如果只聽不寫，速度肯定會很快。但是只記在腦子中，如果忘記了其中的某一部分，只能再次詢問獲得答案。這就是持久性的利弊，NoSQL并不總是將數(shù)據(jù)放入永久存儲中的，這樣做可能會提高速度，但會更容易出錯，丟失數(shù)據(jù)對于DBA來說是不能掉以輕心的。

大數(shù)據(jù)核心技術(shù)有哪些？

大數(shù)據(jù)技術(shù)的體系龐大且復(fù)雜，基礎(chǔ)的技術(shù)包含數(shù)據(jù)的采集、數(shù)據(jù)預(yù)處理、分布式存儲、數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)倉庫、機(jī)器學(xué)習(xí)、并行計算、可視化等。

1、數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理：FlumeNG實時日志收集系統(tǒng)，支持在日志系統(tǒng)中定制各類數(shù)據(jù)發(fā)送方，用于收集數(shù)據(jù)；Zookeeper是一個分布式的，開放源碼的分布式應(yīng)用程序協(xié)調(diào)服務(wù)，提供數(shù)據(jù)同步服務(wù)。

2、數(shù)據(jù)存儲：Hadoop作為一個開源的框架，專為離線和大規(guī)模數(shù)據(jù)分析而設(shè)計，HDFS作為其核心的存儲引擎，已被廣泛用于數(shù)據(jù)存儲。HBase，是一個分布式的、面向列的開源數(shù)據(jù)庫，可以認(rèn)為是hdfs的封裝，本質(zhì)是數(shù)據(jù)存儲、NoSQL數(shù)據(jù)庫。

3、數(shù)據(jù)清洗：MapReduce作為Hadoop的查詢引擎，用于大規(guī)模數(shù)據(jù)集的并行計算。

4、數(shù)據(jù)查詢分析：Hive的核心工作就是把SQL語句翻譯成MR程序，可以將結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)映射為一張數(shù)據(jù)庫表，并提供HQL(HiveSQL)查詢功能。Spark啟用了內(nèi)存分布數(shù)據(jù)集，除了能夠提供交互式查詢外，它還可以優(yōu)化迭代工作負(fù)載。

5、數(shù)據(jù)可視化：對接一些BI平臺，將分析得到的數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化，用于指導(dǎo)決策服務(wù)。

大數(shù)據(jù)時代數(shù)據(jù)管理方式研究

大數(shù)據(jù)時代數(shù)據(jù)管理方式研究

1數(shù)據(jù)管理技術(shù)的回顧

數(shù)據(jù)管理技術(shù)主要經(jīng)歷了人工管理階段、文件系統(tǒng)階段和數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)階段。隨著數(shù)據(jù)應(yīng)用領(lǐng)域的不斷擴(kuò)展，數(shù)據(jù)管理所處的環(huán)境也越來越復(fù)雜，目前廣泛流行的數(shù)據(jù)庫技術(shù)開始暴露出許多弱點，面臨著許多新的挑戰(zhàn)。

1.1 人工管理階段

20 世紀(jì) 50 年代中期，計算機(jī)主要用于科學(xué)計算。當(dāng)時沒有磁盤等直接存取設(shè)備，只有紙帶、卡片、磁帶等外存，也沒有操作系統(tǒng)和管理數(shù)據(jù)的專門軟件。該階段管理的數(shù)據(jù)不保存、由應(yīng)用程序管理數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)不共享和數(shù)據(jù)不具有獨立性等特點。

1.2 文件系統(tǒng)階段

20 世紀(jì) 50 年代后期到 60 年代中期，隨著計算機(jī)硬件和軟件的發(fā)展，磁盤、磁鼓等直接存取設(shè)備開始普及，這一時期的數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)是把計算機(jī)中的數(shù)據(jù)組織成相互獨立的被命名的數(shù)據(jù)文件，并可按文件的名字來進(jìn)行訪問，對文件中的記錄進(jìn)行存取的數(shù)據(jù)管理技術(shù)。數(shù)據(jù)可以長期保存在計算機(jī)外存上，可以對數(shù)據(jù)進(jìn)行反復(fù)處理，并支持文件的查詢、修改、插入和刪除等操作。其數(shù)據(jù)面向特定的應(yīng)用程序，因此，數(shù)據(jù)共享性、獨立性差，且冗余度大，管理和維護(hù)的代價也很大。

1.3數(shù)據(jù)庫階段

20 世紀(jì) 60 年代后期以來，計算機(jī)性能得到進(jìn)一步提高，更重要的是出現(xiàn)了大容量磁盤，存儲容量大大增加且價格下降。在此基礎(chǔ)上，才有可能克服文件系統(tǒng)管理數(shù)據(jù)時的不足，而滿足和解決實際應(yīng)用中多個用戶、多個應(yīng)用程序共享數(shù)據(jù)的要求，從而使數(shù)據(jù)能為盡可能多的應(yīng)用程序服務(wù)，這就出現(xiàn)了數(shù)據(jù)庫這樣的數(shù)據(jù)管理技術(shù)。數(shù)據(jù)庫的特點是數(shù)據(jù)不再只針對某一個特定的應(yīng)用，而是面向全組織，具有整體的結(jié)構(gòu)性，共享性高，冗余度減小，具有一定的程序與數(shù)據(jù)之間的獨立性，并且對數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)一的控制。

2大數(shù)據(jù)時代的數(shù)據(jù)管理技術(shù)

大數(shù)據(jù)（big data），或稱巨量資料，指的是所涉及的資料量規(guī)模巨大到無法透過目前主流軟件工具，在合理時間內(nèi)達(dá)到擷取、管理、處理、并整理成為幫助企業(yè)經(jīng)營決策更積極目的的資訊。大數(shù)據(jù)有 3 個 V,一是大量化（Volume），數(shù)據(jù)量是持續(xù)快速增加的，從 TB級別，躍升到 PB 級別；二是多樣化（Variety），數(shù)據(jù)類型多樣化，結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)已被視為小菜一碟，圖片、音頻、視頻等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)正以傳統(tǒng)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)增長的兩倍速快速創(chuàng)建；三是快速化 （Velocity），數(shù)據(jù)生成速度快，也就需要快速的處理能力，因此，產(chǎn)生了“1 秒定律”,就是說一般要在秒級時間范圍內(nèi)給出分析結(jié)果，時間太長就失去價值了，這個速度要求是大數(shù)據(jù)處理技術(shù)和傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)最大的區(qū)別。

2.1 關(guān)系型數(shù)據(jù)庫（RDBMS）

20 世紀(jì) 70 年代初，IBM 工程師 Codd 發(fā)表了著名的論文“A Relational Model of Data for Large Shared DataBanks”,標(biāo)志著關(guān)系數(shù)據(jù)庫時代來臨。關(guān)系數(shù)據(jù)庫的理論基礎(chǔ)是關(guān)系模型，是借助于集合代數(shù)等數(shù)學(xué)概念和方法來處理數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)，現(xiàn)實世界中的實體以及實體之間的聯(lián)系非常容易用關(guān)系模型來表示。容易理解的模型、容易掌握的查詢語言、高效的優(yōu)化器、成熟的技術(shù)和產(chǎn)品，使得關(guān)系數(shù)據(jù)庫占據(jù)了數(shù)據(jù)庫市場的絕對的統(tǒng)治地位。隨著互聯(lián)網(wǎng) web2.0 網(wǎng)站的興起，半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的大量涌現(xiàn)，傳統(tǒng)的關(guān)系數(shù)據(jù)庫在應(yīng)付 web2.0 網(wǎng)站特別是超大規(guī)模和高并發(fā)的 SNS（全稱 Social Networking Services,即社會性網(wǎng)絡(luò)服務(wù)） 類型的 web2.0 純動態(tài)網(wǎng)站已經(jīng)顯得力不從心，暴露了很多難以克服的問題。

2.2 noSQL數(shù)據(jù)庫

順應(yīng)時代發(fā)展的需要產(chǎn)生了 noSQL數(shù)據(jù)庫技術(shù)，其主要特點是采用與關(guān)系模型不同的數(shù)據(jù)模型，當(dāng)前熱門的 noSQL數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)可以說是蓬勃發(fā)展、異軍突起，很多公司都熱情追捧之，如：由 Google 公司提出的 Big Table 和 MapReduce 以及 IBM 公司提出的 Lotus Notes 等。不管是那個公司的 noSQL數(shù)據(jù)庫都圍繞著大數(shù)據(jù)的 3 個 V,目的就是解決大數(shù)據(jù)的 3個 V 問題。因此，在設(shè)計 noSQL 時往往考慮以下幾個原則，首先，采用橫向擴(kuò)展的方式，通過并行處理技術(shù)對數(shù)據(jù)進(jìn)行劃分并進(jìn)行并行處理，以獲得高速的讀寫速度；其次，解決數(shù)據(jù)類型從以結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)為主轉(zhuǎn)向結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化三者的融合的問題；再次，放松對數(shù)據(jù)的 ACID 一致性約束，允許數(shù)據(jù)暫時出現(xiàn)不一致的情況，接受最終一致性；最后，對各個分區(qū)數(shù)據(jù)進(jìn)行備份（一般是 3 份），應(yīng)對節(jié)點失敗的狀況等。

對數(shù)據(jù)的應(yīng)用可以分為分析型應(yīng)用和操作型應(yīng)用，分析型應(yīng)用主要是指對大量數(shù)據(jù)進(jìn)行分類、聚集、匯總，最后獲得數(shù)據(jù)量相對小的分析結(jié)果；操作型應(yīng)用主要是指對數(shù)據(jù)進(jìn)行增加、刪除、修改和查詢以及簡單的匯總操作，涉及的數(shù)據(jù)量一般比較少，事務(wù)執(zhí)行時間一般比較短。目前數(shù)據(jù)庫可分為關(guān)系數(shù)據(jù)庫和 noSQL數(shù)據(jù)庫，根據(jù)數(shù)據(jù)應(yīng)用的要求，再結(jié)合目前數(shù)據(jù)庫的種類，所以目前數(shù)據(jù)庫管理方式主要有以下 4 類。

（1）面向操作型的關(guān)系數(shù)據(jù)庫技術(shù)。

首先，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫廠商提供的基于行存儲的關(guān)系數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)，如 DB2、Oracle、SQL Server 等，以其高度的一致性、精確性、系統(tǒng)可恢復(fù)性，在事務(wù)處理方面仍然是核心引擎。其次，面向?qū)崟r計算的內(nèi)存數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)，如 Hana、Timesten、Altibase 等通過把對數(shù)據(jù)并發(fā)控制、查詢和恢復(fù)等操作控制在內(nèi)存內(nèi)部進(jìn)行，所以獲得了非常高的性能，在很多特定領(lǐng)域如電信、證券、網(wǎng)管等得到普遍應(yīng)用。另外，以 VoltDB、Clustrix 和NuoDB 為代表的 new SQL 宣稱能夠在保持 ACDI 特性的同時提高了事務(wù)處理性能 50 倍 ~60 倍。

（2）面向分析型的關(guān)系數(shù)據(jù)庫技術(shù)。

首先，TeraData 是數(shù)據(jù)倉庫領(lǐng)域的領(lǐng)頭羊，Teradata 在整體上是按 Shared Nothing 架構(gòu)體系進(jìn)行組織的，定位就是大型數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)，支持較高的擴(kuò)展性。其次，面向分析型應(yīng)用，列存儲數(shù)據(jù)庫的研究形成了另一個重要的潮流。列存儲數(shù)據(jù)庫以其高效的壓縮、更高的 I/O 效率等特點，在分析型應(yīng)用領(lǐng)域獲得了比行存儲數(shù)據(jù)庫高得多的性能。如：MonetDB 和 Vertica是一個典型的基于列存儲技術(shù)的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)。

（3）面向操作型的 noSQL 技術(shù)。

有些操作型應(yīng)用不受 ACID 高度一致性約束，但對大數(shù)據(jù)處理需要處理的數(shù)據(jù)量非常大，對速度性能要求也非常高，這樣就必須依靠大規(guī)模集群的并行處理能力來實現(xiàn)數(shù)據(jù)處理，弱一致性或最終一致性就可以了。這時，操作型 noSQL數(shù)據(jù)庫的優(yōu)點就可以發(fā)揮的淋漓盡致了。如，Hbase 一天就可以有超過 200 億個到達(dá)硬盤的讀寫操作，實現(xiàn)對大數(shù)據(jù)的處理。另外，noSQL數(shù)據(jù)庫是一個數(shù)據(jù)模型靈活、支持多樣數(shù)據(jù)類型，如對圖數(shù)據(jù)建模、存儲和分析，其性能、擴(kuò)展性是關(guān)系數(shù)據(jù)庫無法比擬的。

（4）面向分析型的 noSQL 技術(shù)。

面向分析型應(yīng)用的 noSQL 技術(shù)主要依賴于Hadoop 分布式計算平臺，Hadoop 是一個分布式計算平臺，以 HDFS 和 Map Reduce 為用戶提供系統(tǒng)底層細(xì)節(jié)透明的分布式基礎(chǔ)架構(gòu)?！禜adoop 經(jīng)典實踐染技巧》傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫廠商 Microsoft,Oracle,SAS,IBM 等紛紛轉(zhuǎn)向 Hadoop 的研究，如微軟公司關(guān)閉 Dryad 系統(tǒng)，全力投入 Map Reduce 的研發(fā)，Oracle 在 2011 年下半年發(fā)布 Big Plan 戰(zhàn)略計劃，全面進(jìn)軍大數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域，IBM 則早已捷足先登“,沃森（Watson）”計算機(jī)就是基于 Hadoop 技術(shù)開發(fā)的產(chǎn)物，同時 IBM 發(fā)布了 BigInsights 計劃，基于 Hadoop,Netezza 和 SPSS（統(tǒng)計分析、數(shù)據(jù)挖掘軟件）等技術(shù)和產(chǎn)品構(gòu)建大數(shù)據(jù)分析處理的技術(shù)框架。同時也涌現(xiàn)出一批新公司來研究Hadoop 技術(shù)，如 Cloudera、MapRKarmashpere 等。

3數(shù)據(jù)管理方式的展望

通過以上分析，可以看出關(guān)系數(shù)據(jù)庫的 ACID 強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)一致性通常指關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)之間的邏輯關(guān)系是否正確和完整，而對于很多互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用來說，對這一致性和隔離性的要求可以降低，而可用性的要求則更為明顯，此時就可以采用 noSQL 的兩種弱一致性的理論 BASE 和 CAP.關(guān)系數(shù)據(jù)庫和 noSQL數(shù)據(jù)庫并不是想到對立的矛盾體，而是可以相互補(bǔ)充的，根據(jù)不同需求使用不同的技術(shù)，甚至二者可以共同存在，互不影響。最近幾年，以 Spanner 為代表新型數(shù)據(jù)庫的出現(xiàn)，給數(shù)據(jù)庫領(lǐng)域注入新鮮血液，這就是融合了一致性和可用性的 newSQL,這種新型思維方式或許會是未來大數(shù)據(jù)處理方式的發(fā)展方向。

4 結(jié)束語

隨著云計算、物聯(lián)網(wǎng)等的發(fā)展，數(shù)據(jù)呈現(xiàn)爆炸式的增長，人們正被數(shù)據(jù)洪流所包圍，大數(shù)據(jù)的時代已經(jīng)到來。正確利用大數(shù)據(jù)給人們的生活帶來了極大的便利，但與此同時也給傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)管理方式帶來了極大的挑戰(zhàn)。

為什么要使用NoSQL？NOSQL的優(yōu)勢

非常榮幸能受邀在InfoQ開辟這樣一個關(guān)于NoSQL的專欄，InfoQ是我非常尊重的一家技術(shù)媒體，同時我也希望借助InfoQ，在國內(nèi)推動NoSQL的發(fā)展，希望跟我一樣有興趣的朋友加入進(jìn)來。這次的NoSQL專欄系列將先整體介紹NoSQL，然后介紹如何把NoSQL運(yùn)用到自己的項目中合適的場景中，還會適當(dāng)?shù)胤治鲆恍┏晒Π咐?，希望有成功使用NoSQL經(jīng)驗的朋友給我提供一些線索和信息。 NoSQL概念隨著web2.0的快速發(fā)展，非關(guān)系型、分布式數(shù)據(jù)存儲得到了快速的發(fā)展，它們不保證關(guān)系數(shù)據(jù)的ACID特性。NoSQL概念在2009年被提了出來。NoSQL最常見的解釋是“non-relational”，“Not Only SQL”也被很多人接受。（“NoSQL”一詞最早于1998年被用于一個輕量級的關(guān)系數(shù)據(jù)庫的名字。） NoSQL被我們用得最多的當(dāng)數(shù)key-value存儲，當(dāng)然還有其他的文檔型的、列存儲、圖型數(shù)據(jù)庫、xml數(shù)據(jù)庫等。在NoSQL概念提出之前，這些數(shù)據(jù)庫就被用于各種系統(tǒng)當(dāng)中，但是卻很少用于web互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用。比如cdb、qdbm、bdb數(shù)據(jù)庫。 傳統(tǒng)關(guān)系數(shù)據(jù)庫的瓶頸 傳統(tǒng)的關(guān)系數(shù)據(jù)庫具有不錯的性能，高穩(wěn)定型，久經(jīng)歷史考驗，而且使用簡單，功能強(qiáng)大，同時也積累了大量的成功案例。在互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域，MySQL成為了絕對靠前的王者，毫不夸張的說，MySQL為互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展做出了卓越的貢獻(xiàn)。 在90年代，一個網(wǎng)站的訪問量一般都不大，用單個數(shù)據(jù)庫完全可以輕松應(yīng)付。在那個時候，更多的都是靜態(tài)網(wǎng)頁，動態(tài)交互類型的網(wǎng)站不多。 到了最近10年，網(wǎng)站開始快速發(fā)展?；鸨恼搲?、博客、sns、微博逐漸引領(lǐng)web領(lǐng)域的潮流。在初期，論壇的流量其實也不大，如果你接觸網(wǎng)絡(luò)比較早，你可能還記得那個時候還有文本型存儲的論壇程序，可以想象一般的論壇的流量有多大。 Memcached+MySQL 后來，隨著訪問量的上升，幾乎大部分使用MySQL架構(gòu)的網(wǎng)站在數(shù)據(jù)庫上都開始出現(xiàn)了性能問題，web程序不再僅僅專注在功能上，同時也在追求性能。程序員們開始大量的使用緩存技術(shù)來緩解數(shù)據(jù)庫的壓力，優(yōu)化數(shù)據(jù)庫的結(jié)構(gòu)和索引。開始比較流行的是通過文件緩存來緩解數(shù)據(jù)庫壓力，但是當(dāng)訪問量繼續(xù)增大的時候，多臺web機(jī)器通過文件緩存不能共享，大量的小文件緩存也帶了了比較高的IO壓力。在這個時候，Memcached就自然的成為一個非常時尚的技術(shù)產(chǎn)品。 Memcached作為一個獨立的分布式的緩存服務(wù)器，為多個web服務(wù)器提供了一個共享的高性能緩存服務(wù)，在Memcached服務(wù)器上，又發(fā)展了根據(jù)hash算法來進(jìn)行多臺Memcached緩存服務(wù)的擴(kuò)展，然后又出現(xiàn)了一致性hash來解決增加或減少緩存服務(wù)器導(dǎo)致重新hash帶來的大量緩存失效的弊端。當(dāng)時，如果你去面試，你說你有Memcached經(jīng)驗，肯定會加分的。 Mysql主從讀寫分離 由于數(shù)據(jù)庫的寫入壓力增加，Memcached只能緩解數(shù)據(jù)庫的讀取壓力。讀寫集中在一個數(shù)據(jù)庫上讓數(shù)據(jù)庫不堪重負(fù)，大部分網(wǎng)站開始使用主從復(fù)制技術(shù)來達(dá)到讀寫分離，以提高讀寫性能和讀庫的可擴(kuò)展性。Mysql的master-slave模式成為這個時候的網(wǎng)站標(biāo)配了。 分表分庫隨著web2.0的繼續(xù)高速發(fā)展，在Memcached的高速緩存，MySQL的主從復(fù)制，讀寫分離的基礎(chǔ)之上，這時MySQL主庫的寫壓力開始出現(xiàn)瓶頸，而數(shù)據(jù)量的持續(xù)猛增，由于MyISAM使用表鎖，在高并發(fā)下會出現(xiàn)嚴(yán)重的鎖問題，大量的高并發(fā)MySQL應(yīng)用開始使用InnoDB引擎代替MyISAM。同時，開始流行使用分表分庫來緩解寫壓力和數(shù)據(jù)增長的擴(kuò)展問題。這個時候，分表分庫成了一個熱門技術(shù)，是面試的熱門問題也是業(yè)界討論的熱門技術(shù)問題。也就在這個時候，MySQL推出了還不太穩(wěn)定的表分區(qū)，這也給技術(shù)實力一般的公司帶來了希望。雖然MySQL推出了MySQL Cluster集群，但是由于在互聯(lián)網(wǎng)幾乎沒有成功案例，性能也不能滿足互聯(lián)網(wǎng)的要求，只是在高可靠性上提供了非常大的保證。 MySQL的擴(kuò)展性瓶頸 在互聯(lián)網(wǎng)，大部分的MySQL都應(yīng)該是IO密集型的，事實上，如果你的MySQL是個CPU密集型的話，那么很可能你的MySQL設(shè)計得有性能問題，需要優(yōu)化了。大數(shù)據(jù)量高并發(fā)環(huán)境下的MySQL應(yīng)用開發(fā)越來越復(fù)雜，也越來越具有技術(shù)挑戰(zhàn)性。分表分庫的規(guī)則把握都是需要經(jīng)驗的。雖然有像淘寶這樣技術(shù)實力強(qiáng)大的公司開發(fā)了透明的中間件層來屏蔽開發(fā)者的復(fù)雜性，但是避免不了整個架構(gòu)的復(fù)雜性。分庫分表的子庫到一定階段又面臨擴(kuò)展問題。還有就是需求的變更，可能又需要一種新的分庫方式。 MySQL數(shù)據(jù)庫也經(jīng)常存儲一些大文本字段，導(dǎo)致數(shù)據(jù)庫表非常的大，在做數(shù)據(jù)庫恢復(fù)的時候就導(dǎo)致非常的慢，不容易快速恢復(fù)數(shù)據(jù)庫。比如1000萬4KB大小的文本就接近40GB的大小，如果能把這些數(shù)據(jù)從MySQL省去，MySQL將變得非常的小。 關(guān)系數(shù)據(jù)庫很強(qiáng)大，但是它并不能很好的應(yīng)付所有的應(yīng)用場景。MySQL的擴(kuò)展性差（需要復(fù)雜的技術(shù)來實現(xiàn)），大數(shù)據(jù)下IO壓力大，表結(jié)構(gòu)更改困難，正是當(dāng)前使用MySQL的開發(fā)人員面臨的問題。 NOSQL的優(yōu)勢易擴(kuò)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(guān)系數(shù)據(jù)庫的關(guān)系型特性。數(shù)據(jù)之間無關(guān)系，這樣就非常容易擴(kuò)展。也無形之間，在架構(gòu)的層面上帶來了可擴(kuò)展的能力。 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(guān)系性，數(shù)據(jù)庫的結(jié)構(gòu)簡單。一般MySQL使用Query Cache，每次表的更新Cache就失效，是一種大粒度的Cache，在針對web2.0的交互頻繁的應(yīng)用，Cache性能不高。而NoSQL的Cache是記錄級的，是一種細(xì)粒度的Cache，所以NoSQL在這個層面上來說就要性能高很多了。 靈活的數(shù)據(jù)模型 NoSQL無需事先為要存儲的數(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(guān)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，增加字段簡直就是一個噩夢。這點在大數(shù)據(jù)量的web2.0時代尤其明顯。 高可用NoSQL在不太影響性能的情況，就可以方便的實現(xiàn)高可用的架構(gòu)。比如Cassandra，HBase模型，通過復(fù)制模型也能實現(xiàn)高可用。 總結(jié)NoSQL數(shù)據(jù)庫的出現(xiàn)，彌補(bǔ)了關(guān)系數(shù)據(jù)（比如MySQL）在某些方面的不足，在某些方面能極大的節(jié)省開發(fā)成本和維護(hù)成本。 MySQL和NoSQL都有各自的特點和使用的應(yīng)用場景，兩者的緊密結(jié)合將會給web2.0的數(shù)據(jù)庫發(fā)展帶來新的思路。讓關(guān)系數(shù)據(jù)庫關(guān)注在關(guān)系上，NoSQL關(guān)注在存儲上。

分享標(biāo)題：nosql大數(shù)據(jù)分區(qū)技術(shù),nosql主要解決了大數(shù)據(jù)環(huán)境下的
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