簡述什么是nosql數據庫，并列舉兩種常見的nosql數據庫名稱及其特點

NoSQL太火，冒出太多產品了，保守估計也成百上千了。

員工經過長期磨合與沉淀，具備了協作精神，得以通過團隊的力量開發(fā)出優(yōu)質的產品。創(chuàng)新互聯堅持“專注、創(chuàng)新、易用”的產品理念，因為“專注所以專業(yè)、創(chuàng)新互聯網站所以易用所以簡單”。公司專注于為企業(yè)提供做網站、成都網站建設、微信公眾號開發(fā)、電商網站開發(fā)，小程序設計，軟件按需制作等一站式互聯網企業(yè)服務。

互聯網公司常用的基本集中在以下幾種，每種只舉一個比較常見或者應用比較成功的例子吧。

1. In-Memory KV Store : Redis

in memory key-value store，同時提供了更加豐富的數據結構和運算的能力，成功用法是替代memcached，通過checkpoint和commit log提供了快速的宕機恢復，同時支持replication提供讀可擴展和高可用。

2. Disk-Based KV Store: Leveldb

真正基于磁盤的key-value storage, 模型單一簡單，數據量不受限于內存大小，數據落盤高可靠，Google的幾位大神出品的精品，LSM模型天然寫優(yōu)化，順序寫盤的方式對于新硬件ssd再適合不過了，不足是僅提供了一個庫，需要自己封裝server端。

3. Document Store: Mongodb

分布式nosql，具備了區(qū)別mysql的最大亮點：可擴展性。mongodb 最新引人的莫過于提供了sql接口，是目前nosql里最像mysql的，只是沒有ACID的特性，發(fā)展很快，支持了索引等特性，上手容易，對于數據量遠超內存限制的場景來說，還需要慎重。

4. Column Table Store: HBase

這個富二代似乎不用贅述了，最大的優(yōu)勢是開源，對于普通的scan和基于行的get等基本查詢，性能完全不是問題，只是只提供裸的api,易用性上是短板，可擴展性方面是最強的，其次坐上了Hadoop的快車，社區(qū)發(fā)展很快，各種基于其上的開源產品不少，來解決諸如join、聚集運算等復雜查詢。

高性能 NoSQL

關系數據庫經過幾十年的發(fā)展，已經非常成熟，但同時也存在不足：

表結構是強約束的，業(yè)務變更時擴充很麻煩。

如果對大數據量的表進行統計運算，I/O會很高，因為即使只針對某列進行運算，也需要將整行數據讀入內存。

全文搜索只能使用 Like 進行整表掃描，性能非常低。

針對這些不足，產生了不同的 NoSQL 解決方案，在某些場景下比關系數據庫更有優(yōu)勢，但同時也犧牲了某些特性，所以不能片面的迷信某種方案，應將其作為 SQL 的有利補充。

NoSQL != No SQL，而是：

NoSQL = Not Only SQL

典型的 NoSQL 方案分為4類：

Redis 是典型，其 value 是具體的數據結構，包括 string, hash, list, set, sorted set, bitmap, hyperloglog，常被稱為數據結構服務器。

以 list 為例：

LPOP key 是移除并返回隊列左邊的第一個元素。

如果用關系數據庫就比較麻煩了，需要操作：

Redis 的缺點主要體現在不支持完成的ACID事務，只能保證隔離性和一致性，無法保證原子性和持久性。

最大的特點是 no-schema，無需在使用前定義字段，讀取一個不存在的字段也不會導致語法錯誤。

特點：

以電商為例，不同商品的屬性差異很大，如冰箱和電腦，這種差異性在關系數據庫中會有很大的麻煩，而使用文檔數據庫則非常方便。

文檔數據庫的主要缺點：

關系數據庫是按行來存儲的，列式數據庫是按照列來存儲數據。

按行存儲的優(yōu)勢：

在某些場景下，這些優(yōu)勢就成為劣勢了，例如，計算超重人員的數據，只需要讀取體重這一列進行統計即可，但行式存儲會將整行數據讀取到內存中，很浪費。

而列式存儲中，只需要讀取體重這列的數據即可，I/O 將大大減少。

除了節(jié)省I/O，列式存儲還有更高的壓縮比，可以節(jié)省存儲空間。普通行式數據庫的壓縮比在 3:1 到 5:1 左右，列式數據庫在 8:1 到 30:1，因為單個列的數據相似度更高。

列式存儲的隨機寫效率遠低于行式存儲，因為行式存儲時同一行多個列都存儲在連續(xù)空間中，而列式存儲將不同列存儲在不連續(xù)的空間。

一般將列式存儲應用在離線大數據分析統計場景，因為這時主要針對部分列進行操作，而且數據寫入后無須更新。

關系數據庫通過索引進行快速查詢，但在全文搜索的情景下，索引就不夠了，因為：

假設有一個交友網站，信息表如下：

需要匹配性別、地點、語言列。

需要匹配性別、地點、愛好列。

實際搜索中，各種排列組合非常多，關系數據庫很難支持。

全文搜索引擎是使用 倒排索引 技術，建立單詞到文檔的索引，例如上面的表信息建立倒排索引：

所以特別適合根據關鍵詞來查詢文檔內容。

上面介紹了幾種典型的NoSQL方案，及各自的適用場景和特點，您可以根據實際需求進行選擇。

newsql和nosql的區(qū)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(yè)應對大數據的基本思路，數據庫行業(yè)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(fā)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(yōu)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(yè)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(yè)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(yè)銀行數據中心存儲架構

與傳統的OldSQL模式相比，商業(yè)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(yè)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(yè)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(yè)務增長需求。

NewSQL+NoSQL 在行業(yè)大數據應用中混合部署

行業(yè)大數據與互聯網大數據的區(qū)別在于行業(yè)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(yè)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(yè)的決策輔助、預測預警、統計分析、經營分析等。

在行業(yè)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(yōu)勢，以及NoSQL在非結構數據處理方面的優(yōu)勢，實現NewSQL與NoSQL的功能互補，解決行業(yè)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(guī)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(fā)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(yōu)勢，及NoSQL在非結構化數據處理和海量數據存儲方面的優(yōu)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(yōu)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(fā)揮每種架構數據庫的特點和優(yōu)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(yōu)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(tài);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。

關于數據庫存儲鍵值對的問題

您好，對于你的遇到的問題，我很高興能為你提供幫助，我之前也遇到過喲，以下是我的個人看法，希望能幫助到你，若有錯誤，還望見諒！。鍵值對存儲是數據庫最簡單的組織形式。基本上全部的編程語言都帶有應用在內存中的鍵值對存儲。C++STL的映射容器（map container）和Java的HashMap以及Python的字典類型都是鍵值對存儲。鍵值對存儲通常都有例如以下接口：

Get( key ): 獲取之前存儲于某標示符“key”之下的一些數據，或者“key”下沒有數據時報錯。

Set( key, value ): 將“value”存儲到存儲空間中某標示符“key”下。使得我們能夠通過調用同樣的“key”來訪問它。

假設“key”下已經有了一些數據，舊的數據將被替換。

Delete( key ): 刪除存儲在“key”下的數據。

大部分低層實現都是使用哈希表或者某種自平衡樹（比如B-樹或者紅黑樹）。有時候數據太大而不裝不進內存，或者必須維持數據謹防系統由于未知原因而崩潰。在這些情況下。就必須使用到文件系統。

鍵值對存儲是NoSQL運動的一部分。NoSQL將全部不使用基于關系型數據庫概念的數據庫系統組合在一起。

維基百科上的NoSQL詞條非常好的總結了這些數據庫的特征。

不使用SQL查詢語言

可不全面支持ACID（原子性、一致性、隔離性、持久性）。

可提供分布式、容錯強的結構非常感謝您的耐心觀看，如有幫助請采納，祝生活愉快！謝謝！

什么是nosql數據庫？nosql和rdbms有什么區(qū)別

1 理解ACID與BASE的區(qū)別（ACID是關系型數據庫強一致性的四個要求，而BASE是NoSQL數據庫通常對可用性及一致性的弱要求原則，它們的意思分別是，ACID：atomicity, consistency, isolation, durability;BASE：Basically Available, Soft-state, Eventually Consistent。同時有意思的是ACID在英語里意為酸，BASE意思為堿）

2 理解持久化與非持久化的區(qū)別。這么說是因為有的NoSQL系統是純內存存儲的。

3 你必須意識到傳統有關系型數據庫與NoSQL系統在數據結構上的本質區(qū)別。傳統關系型數據庫通常是基于行的表格型存儲，而NoSQL系統包括了列式存儲（Cassandra）、key/value存儲（Memcached）、文檔型存儲（CouchDB）以及圖結構存儲（Neo4j）

4與傳統關系數據庫有統一的SQL語言操作接口不同，NoSQL系統通常有自己特有的API接口。

5 在架構上，你必須搞清楚，NoSQL系統是被設計用于成百上千臺機器的集群中的，而非共享型數據庫系統的架構。

6在NoSQL系統中，可能你得習慣一下不知道你的數據具體存在何處的情況。

7 在NoSQL系統中，你最好習慣它的弱一致性。”eventually consistent”(最終一致性)正是BASE原則中的重要一項。比如在Twitter，你在Followers列表中經常會感受到數據的延遲。

8 在NoSQL系統中，你要理解，很多時候數據并不總是可用的。

9 你得理解，有的方案是擁有分區(qū)容忍性的，有的方案不一定有。

分享名稱：nosql支持acid嗎,nosql類型
網頁網址：http://chinadenli.net/article16/dsshcgg.html

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