目前哪些NoSQL數據庫應用廣泛，各有什么特點

特點：

目前創新互聯建站已為上千余家的企業提供了網站建設、域名、虛擬空間、網站托管、服務器租用、企業網站設計、原平網站維護等服務，公司將堅持客戶導向、應用為本的策略，正道將秉承"和諧、參與、激情"的文化，與客戶和合作伙伴齊心協力一起成長，共同發展。

它們可以處理超大量的數據。

它們運行在便宜的PC服務器集群上。

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

它們擊碎了性能瓶頸。

NoSQL的支持者稱，通過NoSQL架構可以省去將Web或Java應用和數據轉換成SQL友好格式的時間，執行速度變得更快。

“SQL并非適用于所有的程序代碼，” 對于那些繁重的重復操作的數據，SQL值得花錢。但是當數據庫結構非常簡單時，SQL可能沒有太大用處。

沒有過多的操作。

雖然NoSQL的支持者也承認關系數據庫提供了無可比擬的功能集合，而且在數據完整性上也發揮絕對穩定，他們同時也表示，企業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，因此它們缺乏供應商提供的正式支持。這一點它們與大多數開源項目一樣，不得不從社區中尋求支持。

優點：

易擴展

NoSQL數據庫種類繁多，但是一個共同的特點都是去掉關系數據庫的關系型特性。數據之間無關系，這樣就非常容易擴展。也無形之間，在架構的層面上帶來了可擴展的能力。

大數據量，高性能

NoSQL數據庫都具有非常高的讀寫性能，尤其在大數據量下，同樣表現優秀。這得益于它的無關系性，數據庫的結構簡單。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的交互頻繁的應用，Cache性能不高。而NoSQL的 Cache是記錄級的，是一種細粒度的Cache，所以NoSQL在這個層面上來說就要性能高很多了。

靈活的數據模型

NoSQL無需事先為要存儲的數據建立字段，隨時可以存儲自定義的數據格式。而在關系數據庫里，增刪字段是一件非常麻煩的事情。如果是非常大數據量的表，增加字段簡直就是一個噩夢。這點在大數據量的web2.0時代尤其明顯。

高可用

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

主要應用：

Apache HBase

這個大數據管理平臺建立在谷歌強大的BigTable管理引擎基礎上。作為具有開源、Java編碼、分布式多個優勢的數據庫，Hbase最初被設計應用于Hadoop平臺，而這一強大的數據管理工具，也被Facebook采用，用于管理消息平臺的龐大數據。

Apache Storm

用于處理高速、大型數據流的分布式實時計算系統。Storm為Apache Hadoop添加了可靠的實時數據處理功能，同時還增加了低延遲的儀表板、安全警報，改進了原有的操作方式，幫助企業更有效率地捕獲商業機會、發展新業務。

Apache Spark

該技術采用內存計算，從多迭代批量處理出發，允許將數據載入內存做反復查詢，此外還融合數據倉庫、流處理和圖計算等多種計算范式，Spark用Scala語言實現，構建在HDFS上，能與Hadoop很好的結合，而且運行速度比MapReduce快100倍。

Apache Hadoop

該技術迅速成為了大數據管理標準之一。當它被用來管理大型數據集時，對于復雜的分布式應用，Hadoop體現出了非常好的性能，平臺的靈活性使它可以運行在商用硬件系統，它還可以輕松地集成結構化、半結構化和甚至非結構化數據集。

Apache Drill

你有多大的數據集？其實無論你有多大的數據集，Drill都能輕松應對。通過支持HBase、Cassandra和MongoDB，Drill建立了交互式分析平臺，允許大規模數據吞吐，而且能很快得出結果。

Apache Sqoop

也許你的數據現在還被鎖定于舊系統中，Sqoop可以幫你解決這個問題。這一平臺采用并發連接，可以將數據從關系數據庫系統方便地轉移到Hadoop中，可以自定義數據類型以及元數據傳播的映射。事實上，你還可以將數據（如新的數據）導入到HDFS、Hive和Hbase中。

Apache Giraph

這是功能強大的圖形處理平臺，具有很好可擴展性和可用性。該技術已經被Facebook采用，Giraph可以運行在Hadoop環境中，可以將它直接部署到現有的Hadoop系統中。通過這種方式，你可以得到強大的分布式作圖能力，同時還能利用上現有的大數據處理引擎。

Cloudera Impala

Impala模型也可以部署在你現有的Hadoop群集上，監視所有的查詢。該技術和MapReduce一樣，具有強大的批處理能力，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據平臺上的數據。

Gephi

它可以用來對信息進行關聯和量化處理，通過為數據創建功能強大的可視化效果，你可以從數據中得到不一樣的洞察力。Gephi已經支持多個圖表類型，而且可以在具有上百萬個節點的大型網絡上運行。Gephi具有活躍的用戶社區，Gephi還提供了大量的插件，可以和現有系統完美的集成到一起，它還可以對復雜的IT連接、分布式系統中各個節點、數據流等信息進行可視化分析。

MongoDB

這個堅實的平臺一直被很多組織推崇，它在大數據管理上有極好的性能。MongoDB最初是由DoubleClick公司的員工創建，現在該技術已經被廣泛的應用于大數據管理。MongoDB是一個應用開源技術開發的NoSQL數據庫，可以用于在JSON這樣的平臺上存儲和處理數據。目前，紐約時報、Craigslist以及眾多企業都采用了MongoDB，幫助他們管理大型數據集。（Couchbase服務器也作為一個參考）。

十大頂尖公司：

Amazon Web Services

Forrester將AWS稱為“云霸主”，談到云計算領域的大數據，那就不得不提到亞馬遜。該公司的Hadoop產品被稱為EMR（Elastic Map Reduce），AWS解釋這款產品采用了Hadoop技術來提供大數據管理服務，但它不是純開源Hadoop，經過修改后現在被專門用在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，有一些公司將EMR應用于數據查詢、建模、集成和管理。而且AWS還在創新，Forrester稱未來EMR可以基于工作量的需要自動縮放調整大小。亞馬遜計劃為其產品和服務提供更強大的EMR支持，包括它的RedShift數據倉庫、新公布的Kenesis實時處理引擎以及計劃中的NoSQL數據庫和商業智能工具。不過AWS還沒有自己的Hadoop發行版。

Cloudera

Cloudera有開源Hadoop的發行版，這個發行版采用了Apache Hadoop開源項目的很多技術，不過基于這些技術的發行版也有很大的進步。Cloudera為它的Hadoop發行版開發了很多功能，包括Cloudera管理器，用于管理和監控，以及名為Impala的SQL引擎等。Cloudera的Hadoop發行版基于開源Hadoop，但也不是純開源的產品。當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這些功能，或者找一個擁有這項技術的合作伙伴。Forrester表示：“Cloudera的創新方法忠于核心Hadoop，但因為其可實現快速創新并積極滿足客戶需求，這一點使它不同于其他那些供應商。”目前，Cloudera的平臺已經擁有200多個付費客戶，一些客戶在Cloudera的技術支持下已經可以跨1000多個節點實現對PB級數據的有效管理。

Hortonworks

和Cloudera一樣，Hortonworks是一個純粹的Hadoop技術公司。與Cloudera不同的是，Hortonworks堅信開源Hadoop比任何其他供應商的Hadoop發行版都要強大。Hortonworks的目標是建立Hadoop生態圈和Hadoop用戶社區，推進開源項目的發展。Hortonworks平臺和開源Hadoop聯系緊密，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商套牢（如果Hortonworks的客戶想要離開這個平臺，他們可以輕松轉向其他開源平臺）。這并不是說Hortonworks完全依賴開源Hadoop技術，而是因為該公司將其所有開發的成果回報給了開源社區，比如Ambari，這個工具就是由Hortonworks開發而成，用來填充集群管理項目漏洞。Hortonworks的方案已經得到了Teradata、Microsoft、Red Hat和SAP這些供應商的支持。

IBM

當企業考慮一些大的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，Forrester稱IBM已有100多個Hadoop部署，它的很多客戶都有PB級的數據。IBM在網格計算、全球數據中心和企業大數據項目實施等眾多領域有著豐富的經驗。“IBM計劃繼續整合SPSS分析、高性能計算、BI工具、數據管理和建模、應對高性能計算的工作負載管理等眾多技術。”

Intel

和AWS類似，英特爾不斷改進和優化Hadoop使其運行在自己的硬件上，具體來說，就是讓Hadoop運行在其至強芯片上，幫助用戶打破Hadoop系統的一些限制，使軟件和硬件結合的更好，英特爾的Hadoop發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品，所以公司在未來還有很多改進的可能，英特爾和微軟都被認為是Hadoop市場上的潛力股。

MapR Technologies

MapR的Hadoop發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用戶的調查顯示，MapR的評級最高，其發行版在架構和數據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發行版中。例如網絡文件系統（NFS）、災難恢復以及高可用性功能。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，還需要加強伙伴關系和市場營銷。

Microsoft

微軟在開源軟件問題上一直很低調，但在大數據形勢下，它不得不考慮讓Windows也兼容Hadoop，它還積極投入到開源項目中，以更廣泛地推動Hadoop生態圈的發展。我們可以在微軟的公共云Windows Azure HDInsight產品中看到其成果。微軟的Hadoop服務基于Hortonworks的發行版，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查詢實現了SQLServer查詢的一些功能。Forrester說：“微軟在數據庫、數據倉庫、云、OLAP、BI、電子表格（包括PowerPivot）、協作和開發工具市場上有很大優勢，而且微軟擁有龐大的用戶群，但要在Hadoop這個領域成為行業領導者還有很遠的路要走。”

Pivotal Software

EMC和Vmware部分大數據業務分拆組合產生了Pivotal。Pivotal一直努力構建一個性能優越的Hadoop發行版，為此，Pivotal在開源Hadoop的基礎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據問題的Hadoop應用。Forrester稱Pivotal Hadoop平臺的優勢在于它整合了Pivotal、EMC、Vmware的眾多技術，Pivotal的真正優勢實際上等于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遇。數據管理，特別是關于SQL和關系數據庫這一領域是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，這使Teradata的客戶可以在Hadoop平臺上方便地使用存儲在Teradata數據倉庫中的數據。

AMPLab

通過將數據轉變為信息，我們才可以理解世界，而這也正是AMPLab所做的。AMPLab致力于機器學習、數據挖掘、數據庫、信息檢索、自然語言處理和語音識別等多個領域，努力改進對信息包括不透明數據集內信息的甄別技術。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展性。近幾年的發展使計算機科學進入到全新的時代，而AMPLab為我們設想一個運用大數據、云計算、通信等各種資源和技術靈活解決難題的方案，以應對越來越復雜的各種難題。

如何玩轉NoSQL數據庫

如何玩轉 NoSQL數據庫？作者：IT專家網

Weather公司CIO Bryson Koehler整理出了MongoDB，Riak和Cassandra等NoSQL數據庫的特性。他指出這其中最重要的特性是“NoSQL不會限制住你”。

Weather公司，致力于天氣報告和天氣預報業務，其并不缺乏數據，當然也不缺乏數據管理工具。但它為什么需要三種不同的NoSQL數據庫？

最近，我向Weather 公司的CIO Bryson Koehler提出了這個疑問，除了公司的CIO,Bryson Koehler還是其他很多業務單元的孵化者,包括Weather Channel，WeatherFX，Weather Underground，和Intellicast等。Weather公司每天獲取和處理著約20萬億字節數據，對外提供當前全球天氣狀況，并為航空公司，緊急服務，貨運商，公用事業，保險，以及在線天氣網站和天氣應用程序的用戶提供天氣預報服務。每天需求增加了數十億的天氣數據請求，并且預期響應時間要在10毫秒左右。

Riak是Weather 公司的后臺NoSQL數據庫，服務于公司的事務性存儲公用網絡(SUN)數據獲取平臺，它運行在多個亞馬遜網絡服務(AWS)的可用區域上，并以每小時15次的頻率捕獲超過20億氣象數據信息，。所以，Riak具有明確的處理規模，但該公司也使用Cassandra以及新近添加的MongoDB數據庫，為Weather.com 上IOS和Android移動應用程序服務。

Weather 公司使用了不同的產品，Koehler解釋說，因為“不同的工具有不同的優勢。

Cassandra，它服務于Weather 公司以及全球消費者使用的第三方天氣應用的API數據：“我們的數據分發平臺每秒處理數十萬的事務，我們發現Cassandra在用于全球分發數據上是一個很棒的解決方案，并且在[數據庫]讀取方面體現出很高的可用性 “。它本質上為全球各地消費者所使用的數據服務，包括Weather 公司和第三方的天氣應用程序。

MongoDB，它提供了Weather.com網站和移動應用程序的中間層緩存功能：“離開我們的核心API，我們還沒有全部Weather.com內容，所以MongoDB是容器和分發站，為Weather.com以及Android和iOS上的移動應用程序服務。Mongo有很多好處，這些好處基于其內建的JSON格式以及靈活性上。“

Riak，用于消費氣象數據和觀測，包括來自世界各地的圖片和視頻等：“我們喜愛Riak因其優秀的數據攝取能力，而且是以一種全球分布式的方式來實現。這對于從全球分布式平臺上獲取數據的入站式數據庫是一個真正可靠的選擇。

我曾聽說Datastax，Basho和Couchbase的高管貶低MongoDB的可擴展性，但MongoDB指向大規模部署，在Facebook對超過200萬臺移動設備上應用程序提供支持，在eHarmony公司，MongDB每天處理著數十億的潛在比賽預約。據Koehle所述，MongoDB為Weather.com和Weather.com移動應用程序處理著“每天十億交易”，“毫無疑問，你可以通過配置和部署Mongo來處理大批量的交易數據。”

盡管如此，Koehler承認，他將“很樂于看到MongoDB繼續使全球集群和多位置[功能]更加無縫化且易于使用。” 這些屬于全球性的分布式集群，復制和負載平衡是Cassandra和Riak眾所周知的功能。

從規模討論的角度來看，很少有公司達到Weather公司的經營規模。易于開發，架構靈活性和JSON數據處理使得MongoDB的成為世界上最流行的NoSQL數據庫。這就是為什么微軟和IBM都進行了MongoDB的模仿，如微軟的Azure DocumentDB和IBM的 Cloudant，而不是Cassandra和Riak。

Weather公司可以從三個NoSQL標準降低至兩個的過程中得到鞏固，Koehler說，但公司沒有準備好這么做。

“由于我們構造了由許多不同的數據解決方案組成的網狀結構，我們目前的環境已過于復雜，”他說。“我們希望給團隊一些自由的空間，讓我們可以了解所有選擇的利弊，但你將會看到一些整合。”

到了那個時候，遷移將不在是一件難事，因為“關于NoSQL數據庫最重要的事情是，你不會被困在其中，” Koehler說。“如果你的架構和編碼正確，從一個數據庫遷移到另一個并不難。隨著模式的自由以及數據轉存技術的發展，無論前者是一個key-value存儲或其他什么形式，轉儲數據都將十分容易。“

對特定產品進程自定義編碼的復雜的存儲過程已經一去不復返了，Koehler說，但關于“結構化和編碼正確”還有很多需要考慮的地方?這樣做是為了避免特殊供應商提供的工具和功能可能讓你身陷其中。他舉了亞馬遜網絡服務“(AWS)的消息服務為例。

“你不必讓服務在云中運行，”他解釋說。“你可以只部署自己的RabbitMQ的環境，而不是陷于其中，所以你可以將一個原先部署在AWS 上的應用程序轉而部署在谷歌計算云服務上。無論它是數據平臺，存儲環境，或云計算環境，都要小心別讓自己局限在一個僅由一個供應商提供的小范圍空間內“。

轉載

nosql解決方案為什么需要固態硬盤

Membase

Membase 是 NoSQL 家族的一個新的重量級的成員。Membase是開源項目，源代碼采用了Apache2.0的使用許可。該項目托管在GitHub.Source tarballs上，可以下載beta版本的Linux二進制包。該產品主要是由North Scale的memcached核心團隊成員開發完成，其中還包括Zynga和NHN這兩個主要貢獻者的工程師，這兩個組織都是很大的在線游戲和社區網絡空間的供應商。

Membase容易安裝、操作，可以從單節點方便的擴展到集群，而且為memcached（有線協議的兼容性）實現了即插即用功能，在應用方面為開發者和經營者提供了一個比較低的門檻。做為緩存解決方案，Memcached已經在不同類型的領域（特別是大容量的Web應用）有了廣泛的使用，其中 Memcached的部分基礎代碼被直接應用到了Membase服務器的前端。

通過兼容多種編程語言和框架，Membase具備了很好的復用性。在安裝和配置方面，Membase提供了有效的圖形化界面和編程接口，包括可配置 的告警信息。

Membase的目標是提供對外的線性擴展能力，包括為了增加集群容量，可以針對統一的節點進行復制。 另外，對存儲的數據進行再分配仍然是必要的。

這方面的一個有趣的特性是NoSQL解決方案所承諾的可預測的性能，類準確性的延遲和吞吐量。通過如下方式可以獲得上面提到的特性：

◆ 自動將在線數據遷移到低延遲的存儲介質的技術（內存，固態硬盤，磁盤）

◆ 可選的寫操作一一異步，同步（基于復制，持久化）

◆ 反向通道再平衡[未來考慮支持]

◆ 多線程低鎖爭用

◆ 盡可能使用異步處理

◆ 自動實現重復數據刪除

◆ 動態再平衡現有集群

◆ 通過把數據復制到多個集群單元和支持快速失敗轉移來提供系統的高可用性。

MongoDB

MongoDB是一個介于關系數據庫和非關系數據庫之間的產品，是非關系數據庫當中功能最豐富，最像關系數據庫的。他支持的數據結構非常松散，是類似json的bjson格式，因此可以存儲比較復雜的數據類型。Mongo最大的特點是他支持的查詢語言非常強大，其語法有點類似于面向對象的查詢語言，幾乎可以實現類似關系數據庫單表查詢的絕大部分功能，而且還支持對數據建立索引。它的特點是高性能、易部署、易使用，存儲數據非常方便。

主要功能特性：

◆ 面向集合存儲，易存儲對象類型的數據

“面向集合”（Collenction-Oriented），意思是數據被分組存儲在數據集中，被稱為一個集合（Collenction)。每個 集合在數據庫中都有一個唯一的標識名，并且可以包含無限數目的文檔。集合的概念類似關系型數據庫（RDBMS）里的表（table），不同的是它不需要定 義任何模式（schema)。

◆ 模式自由

模式自由（schema-free)，意味著對于存儲在mongodb數據庫中的文件，我們不需要知道它的任何結構定義。如果需要的話，你完全可以把不同結構的文件存儲在同一個數據庫里。

◆支持動態查詢

◆支持完全索引，包含內部對象

◆支持查詢

◆支持復制和故障恢復

◆使用高效的二進制數據存儲，包括大型對象（如視頻等）

◆自動處理碎片，以支持云計算層次的擴展性

◆支持RUBY，PYTHON，JAVA，C++，PHP等多種語言

◆文件存儲格式為BSON（一種JSON的擴展）

BSON（Binary Serialized document Format）存儲形式是指：存儲在集合中的文檔，被存儲為鍵-值對的形式。鍵用于唯一標識一個文檔，為字符串類型，而值則可以是各種復雜的文件類型。

◆可通過網絡訪問

MongoDB服務端可運行在Linux、Windows或OS X平臺，支持32位和64位應用，默認端口為27017。推薦運行在64位平臺，因為MongoDB在32位模式運行時支持的最大文件尺寸為2GB。

MongoDB把數據存儲在文件中（默認路徑為：/data/db），為提高效率使用內存映射文件進行管理。

Hypertable

Hypertable是一個開源、高性能、可伸縮的數據庫，它采用與Google的Bigtable相似的模型。在過去數年中，Google為在PC集群 上運行的可伸縮計算基礎設施設計建造了三個關鍵部分。第一個關鍵的基礎設施是Google File System（GFS），這是一個高可用的文件系統，提供了一個全局的命名空間。它通過跨機器（和跨機架）的文件數據復制來達到高可用性，并因此免受傳統 文件存儲系統無法避免的許多失敗的影響，比如電源、內存和網絡端口等失敗。第二個基礎設施是名為Map-Reduce的計算框架，它與GFS緊密協作，幫 助處理收集到的海量數據。第三個基礎設施是Bigtable，它是傳統數據庫的替代。Bigtable讓你可以通過一些主鍵來組織海量數據，并實現高效的 查詢。Hypertable是Bigtable的一個開源實現，并且根據我們的想法進行了一些改進。

Apache Cassandra

Apache Cassandra是一套開源分布式Key-Value存儲系統。它最初由Facebook開發，用于儲存特別大的數據。Facebook在使用此系統。

主要特性：

◆ 分布式

◆ 基于column的結構化

◆ 高伸展性

Cassandra的主要特點就是它不是一個數據庫，而是由一堆數據庫節點共同構成的一個分布式網絡服務，對Cassandra 的一個寫操作，會被復制到其他節點上去，對Cassandra的讀操作，也會被路由到某個節點上面去讀取。對于一個Cassandra群集來說，擴展性能 是比較簡單的事情，只管在群集里面添加節點就可以了。

Cassandra是一個混合型的非關系的數據庫，類似于Google的BigTable。其主要功能比 Dynomite（分布式的Key-Value存 儲系統）更豐富，但支持度卻不如文檔存儲MongoDB（介于關系數據庫和非關系數據庫之間的開源產品，是非關系數據庫當中功能最豐富，最像關系數據庫 的。Cassandra最初由Facebook開發，后轉變成了開源項目。它是一個網絡社交云計算方面理想的數據庫。以Amazon專有的完全分布式的Dynamo為基礎，結合了Google BigTable基于列族（Column Family）的數據模型。P2P去中心化的存儲。很多方面都可以稱之為Dynamo 2.0。

CouchDB

所用語言： Erlang

特點：DB一致性，易于使用

使用許可： Apache

協議： HTTP/REST

雙向數據復制，持續進行或臨時處理，處理時帶沖突檢查，因此，采用的是master-master復制

MVCC – 寫操作不阻塞讀操作

可保存文件之前的版本

Crash-only（可靠的）設計

需要不時地進行數據壓縮

視圖：嵌入式 映射/減少

格式化視圖：列表顯示

支持進行服務器端文檔驗證

支持認證

根據變化實時更新

支持附件處理

因此， CouchApps（獨立的 js應用程序）

需要 jQuery程序庫

最佳應用場景：適用于數據變化較少，執行預定義查詢，進行數據統計的應用程序。適用于需要提供數據版本支持的應用程序。

例如：CRM、CMS系統。 master-master復制對于多站點部署是非常有用的。

和其他數據庫比較，其突出特點是：

◆ 模式靈活 ：使用Cassandra，像文檔存儲，你不必提前解決記錄中的字段。你可以在系統運行時隨意的添加或移除字段。這是一個驚人的效率提升，特別是在大型部 署上。

◆ 真正的可擴展性 ：Cassandra是純粹意義上的水平擴展。為給集群添加更多容量，可以指向另一臺電腦。你不必重啟任何進程，改變應用查詢，或手動遷移任何數據。

◆ 多數據中心識別 ：你可以調整你的節點布局來避免某一個數據中心起火，一個備用的數據中心將至少有每條記錄的完全復制。

◆ 范圍查詢 ：如果你不喜歡全部的鍵值查詢，則可以設置鍵的范圍來查詢。

◆ 列表數據結構 ：在混合模式可以將超級列添加到5維。對于每個用戶的索引，這是非常方便的。

◆ 分布式寫操作 ：有可以在任何地方任何時間集中讀或寫任何數據。并且不會有任何單點失敗。

問度娘，啥都有。

newsql和nosql的區別和聯系

在大數據時代，“多種架構支持多類應用”成為數據庫行業應對大數據的基本思路，數據庫行業出現互為補充的三大陣營，適用于事務處理應用的OldSQL、適用于數據分析應用的NewSQL和適用于互聯網應用的NoSQL。但在一些復雜的應用場景中，單一數據庫架構都不能完全滿足應用場景對海量結構化和非結構化數據的存儲管理、復雜分析、關聯查詢、實時性處理和控制建設成本等多方面的需要，因此不同架構數據庫混合部署應用成為滿足復雜應用的必然選擇。不同架構數據庫混合使用的模式可以概括為：OldSQL+NewSQL、OldSQL+NoSQL、NewSQL+NoSQL三種主要模式。下面通過三個案例對不同架構數據庫的混合應用部署進行介紹。

OldSQL+NewSQL 在數據中心類應用中混合部署

采用OldSQL+NewSQL模式構建數據中心，在充分發揮OldSQL數據庫的事務處理能力的同時，借助NewSQL在實時性、復雜分析、即席查詢等方面的獨特優勢，以及面對海量數據時較強的擴展能力，滿足數據中心對當前“熱”數據事務型處理和海量歷史“冷”數據分析兩方面的需求。OldSQL+NewSQL模式在數據中心類應用中的互補作用體現在，OldSQL彌補了NewSQL不適合事務處理的不足，NewSQL彌補了OldSQL在海量數據存儲能力和處理性能方面的缺陷。

商業銀行數據中心采用OldSQL+NewSQL混合部署方式搭建，OldSQL數據庫滿足各業務系統數據的歸檔備份和事務型應用，NewSQL MPP數據庫集群對即席查詢、多維分析等應用提供高性能支持，并且通過MPP集群架構實現應對海量數據存儲的擴展能力。

商業銀行數據中心存儲架構

與傳統的OldSQL模式相比，商業銀行數據中心采用OldSQL+NewSQL混合搭建模式，數據加載性能提升3倍以上，即席查詢和統計分析性能提升6倍以上。NewSQL MPP的高可擴展性能夠應對新的業務需求，可隨著數據量的增長采用集群方式構建存儲容量更大的數據中心。

OldSQL+NoSQL 在互聯網大數據應用中混合部署

在互聯網大數據應用中采用OldSQL+NoSQL混合模式，能夠很好的解決互聯網大數據應用對海量結構化和非結構化數據進行存儲和快速處理的需求。在諸如大型電子商務平臺、大型SNS平臺等互聯網大數據應用場景中，OldSQL在應用中負責高價值密度結構化數據的存儲和事務型處理，NoSQL在應用中負責存儲和處理海量非結構化的數據和低價值密度結構化數據。OldSQL+NoSQL模式在互聯網大數據應用中的互補作用體現在，OldSQL彌補了NoSQL在ACID特性和復雜關聯運算方面的不足，NoSQL彌補了OldSQL在海量數據存儲和非結構化數據處理方面的缺陷。

數據魔方是淘寶網的一款數據產品，主要提供行業數據分析、店鋪數據分析。淘寶數據產品在存儲層采用OldSQL+NoSQL混合模式，由基于MySQL的分布式關系型數據庫集群MyFOX和基于HBase的NoSQL存儲集群Prom組成。由于OldSQL強大的語義和關系表達能力，在應用中仍然占據著重要地位，目前存儲在MyFOX中的統計結果數據已經達到10TB，占據著數據魔方總數據量的95%以上。另一方面，NoSQL作為SQL的有益補充，解決了OldSQL數據庫無法解決的全屬性選擇器等問題。

淘寶海量數據產品技術架構

基于OldSQL+NoSQL混合架構的特點，數據魔方目前已經能夠提供壓縮前80TB的數據存儲空間，支持每天4000萬的查詢請求，平均響應時間在28毫秒，足以滿足未來一段時間內的業務增長需求。

NewSQL+NoSQL 在行業大數據應用中混合部署

行業大數據與互聯網大數據的區別在于行業大數據的價值密度更高，并且對結構化數據的實時處理、復雜的多表關聯分析、即席查詢、數據強一致性等都比互聯網大數據有更高的要求。行業大數據應用場景主要是分析類應用，如：電信、金融、政務、能源等行業的決策輔助、預測預警、統計分析、經營分析等。

在行業大數據應用中采用NewSQL+NoSQL混合模式，充分利用NewSQL在結構化數據分析處理方面的優勢，以及NoSQL在非結構數據處理方面的優勢，實現NewSQL與NoSQL的功能互補，解決行業大數據應用對高價值結構化數據的實時處理、復雜的多表關聯分析、即席查詢、數據強一致性等要求，以及對海量非結構化數據存儲和精確查詢的要求。在應用中，NewSQL承擔高價值密度結構化數據的存儲和分析處理工作，NoSQL承擔存儲和處理海量非結構化數據和不需要關聯分析、Ad-hoc查詢較少的低價值密度結構化數據的工作。

當前電信運營商在集中化BI系統建設過程中面臨著數據規模大、數據處理類型多等問題，并且需要應對大量的固定應用，以及占統計總數80%以上的突發性臨時統計(ad-hoc)需求。在集中化BI系統的建設中采用NewSQL+NoSQL混搭的模式，充分利用NewSQL在復雜分析、即席查詢等方面處理性能的優勢，及NoSQL在非結構化數據處理和海量數據存儲方面的優勢，實現高效低成本。

集中化BI系統數據存儲架構

集中化BI系統按照數據類型和處理方式的不同，將結構化數據和非結構化數據分別存儲在不同的系統中：非結構化數據在Hadoop平臺上存儲與處理;結構化、不需要關聯分析、Ad-hoc查詢較少的數據保存在NoSQL數據庫或Hadoop平臺;結構化、需要關聯分析或經常ad-hoc查詢的數據，保存在NewSQL MPP數據庫中，短期高價值數據放在高性能平臺，中長期放在低成本產品中。

結語

當前信息化應用的多樣性、復雜性，以及三種數據庫架構各自所具有的優勢和局限性，造成任何一種架構的數據庫都不能完全滿足應用需求，因此不同架構數據庫混合使用，從而彌補其他架構的不足成為必然選擇。根據應用場景采用不同架構數據庫進行組合搭配，充分發揮每種架構數據庫的特點和優勢，并且與其他架構數據庫形成互補，完全涵蓋應用需求，保證數據資源的最優化利用，將成為未來一段時期內信息化應用主要采用的解決方式。

目前在國內市場上，OldSQL主要為Oracle、IBM等國外數據庫廠商所壟斷，達夢、金倉等國產廠商仍處于追趕狀態;南大通用憑借國產新型數據庫GBase 8a異軍突起，與EMC的Greenplum和HP的Vertica躋身NewSQL市場三強;NoSQL方面用戶則大多采用Hadoop開源方案。

如何學習及選擇大數據非關系型數據庫NoSQL

是的，NoSQL（非關系型數據庫）簡單來說，關系模型指的就是二維表格模型，而一個關系型數據庫就是由二維表及其之間的聯系組成的一個數據組織。 NoSQL最普遍的解釋是“非關系型的”，強調Key-Value Stores和文檔數據庫的優點，而不是單純的反對RDBMS。

非關系型數據庫特點

1.可以處理超大量的數據。

2.運行在便宜的PC服務器集群上。PC集群擴充起來非常方便并且成本很低，避免了“sharding”操作的復雜性和成本。

3.擊碎了性能瓶頸。NoSQL的支持者稱，通過NoSQL架構可以省去將Web或Java應用和數據轉換成SQL友好格式的時間，執行速度變得更快。

4.沒有過多的操作。

5.支持者來源于社區。因為NoSQL項目都是開源的，因此它們缺乏供應商提供的正式支持。這一點它們與大多數開源項目一樣，不得不從社區中尋求支持。

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：nosql轉換技術,nosql數據庫技術
分享路徑：http://vcdvsql.cn/article8/dsdgcip.html

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