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(dòng)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(diǎn)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?cái)?shù)據(jù)種類帶來的挑戰(zhàn)，尤其是大數(shù)據(jù)應(yīng)用難題。

創(chuàng)新互聯(lián)建站是一家集網(wǎng)站建設(shè),翁源企業(yè)網(wǎng)站建設(shè),翁源品牌網(wǎng)站建設(shè),網(wǎng)站定制,翁源網(wǎng)站建設(shè)報(bào)價(jià),網(wǎng)絡(luò)營銷,網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化,翁源網(wǎng)站推廣為一體的創(chuàng)新建站企業(yè)，幫助傳統(tǒng)企業(yè)提升企業(yè)形象加強(qiáng)企業(yè)競爭力。可充分滿足這一群體相比中小企業(yè)更為豐富、高端、多元的互聯(lián)網(wǎng)需求。同時(shí)我們時(shí)刻保持專業(yè)、時(shí)尚、前沿，時(shí)刻以成就客戶成長自我，堅(jiān)持不斷學(xué)習(xí)、思考、沉淀、凈化自己，讓我們?yōu)楦嗟钠髽I(yè)打造出實(shí)用型網(wǎng)站。

雖然NoSQL流行語火起來才短短一年的時(shí)間，但是不可否認(rèn)，現(xiàn)在已經(jīng)開始了第二代運(yùn)動(dòng)。盡管早期的堆棧代碼只能算是一種實(shí)驗(yàn)，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(gè)嚴(yán)酷的事實(shí)：技術(shù)越來越成熟——以至于原來很好的NoSQL數(shù)據(jù)存儲(chǔ)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(chǔ)庫。

NoSQL(NoSQL = Not Only SQL )，意即“不僅僅是SQL”，是一項(xiàng)全新的數(shù)據(jù)庫革命性運(yùn)動(dòng)，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(chǔ)，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(gè)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(shí)，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(chǔ)的存儲(chǔ)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(chǔ)在各個(gè)本地服務(wù)器上。因?yàn)閺谋镜卮疟P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(shí)候，動(dòng)態(tài)增加或者刪除結(jié)點(diǎn)。不需要停機(jī)維護(hù)，數(shù)據(jù)可以自動(dòng)遷移。

分區(qū)：相對于將數(shù)據(jù)存放于同一個(gè)節(jié)點(diǎn)，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(gè)節(jié)點(diǎn)上面。并且通常分區(qū)的同時(shí)還要做復(fù)制。這樣既提高了并行性能，又能保證沒有單點(diǎn)失效的問題。

異步復(fù)制：和RAID存儲(chǔ)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(gè)節(jié)點(diǎn)，而不會(huì)被網(wǎng)絡(luò)傳輸引起遲延。缺點(diǎn)是并不總是能保證一致性，這樣的方式在出現(xiàn)故障的時(shí)候，可能會(huì)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(gè)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。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(yīng)用，在這些場合中會(huì)遠(yuǎn)遠(yuǎn)勝過關(guān)系型數(shù)據(jù)庫和其他的NoSQL。

數(shù)據(jù)庫事務(wù)使用方法？

一個(gè)大型、穩(wěn)健、成熟的分布式系統(tǒng)的背后，往往會(huì)涉及眾多的支撐系統(tǒng)，我們將這些支撐系統(tǒng)稱為分布式系統(tǒng)的基礎(chǔ)設(shè)施。除了前面所介紹的分布式協(xié)作及配置管理系統(tǒng)ZooKeeper,我們進(jìn)行系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)所依賴的基礎(chǔ)設(shè)施，還包括分布式緩存系統(tǒng)、持久化存儲(chǔ)、分布式消息系統(tǒng)、搜索引擎，以及CDN系統(tǒng)、負(fù)載均衡系統(tǒng)、運(yùn)維自動(dòng)化系統(tǒng)等，還有后面章節(jié)所要介紹的實(shí)時(shí)計(jì)算系統(tǒng)、離線計(jì)算系統(tǒng)、分布式文件系統(tǒng)、日志收集系統(tǒng)、監(jiān)控系統(tǒng)、數(shù)據(jù)倉庫等。

分布式緩存主要用于在高并發(fā)環(huán)境下，減輕數(shù)據(jù)庫的壓力，提高系統(tǒng)的響應(yīng)速度和并發(fā)吞吐。當(dāng)大量的讀、寫請求涌向數(shù)據(jù)庫時(shí)，磁盤的處理速度與內(nèi)存顯然不在一個(gè)量級，因此，在數(shù)據(jù)庫之前加一層緩存，能夠顯著提高系統(tǒng)的響應(yīng)速度，并降低數(shù)據(jù)庫的壓力。作為傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，MySQL提供完整的ACID操作，支持豐富的數(shù)據(jù)類型、強(qiáng)大的關(guān)聯(lián)查詢、where語句等，能夠非常客易地建立查詢索引，執(zhí)行復(fù)雜的內(nèi)連接、外連接、求和、排序、分組等操作，并且支持存儲(chǔ)過程、函數(shù)等功能，產(chǎn)品成熟度高，功能強(qiáng)大。但是，對于需要應(yīng)對高并發(fā)訪問并且存儲(chǔ)海量數(shù)據(jù)的場景來說，出于對性能的考慮，不得不放棄很多傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫原本強(qiáng)大的功能，犧牲了系統(tǒng)的易用性，并且使得系統(tǒng)的設(shè)計(jì)和管理變得更為復(fù)雜。這也使得在過去幾年中，流行著另一種新的存儲(chǔ)解決方案——NoSQL，它與傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫最大的差別在于，它不使用SQL作為查詢語言來查找數(shù)據(jù)，而采用key-value形式進(jìn)行查找，提供了更高的查詢效率及吞吐，并且能夠更加方便地進(jìn)行擴(kuò)展，存儲(chǔ)海量數(shù)據(jù)，在數(shù)千個(gè)節(jié)點(diǎn)上進(jìn)行分區(qū)，自動(dòng)進(jìn)行數(shù)據(jù)的復(fù)制和備份。在分布式系統(tǒng)中，消息作為應(yīng)用間通信的一種方式，得到了十分廣泛的應(yīng)用。消息可以被保存在隊(duì)列中，直到被接收者取出，由于消息發(fā)送者不需要同步等待消息接收者的響應(yīng)，消息的異步接收降低了系統(tǒng)集成的耦合度，提升了分布式系統(tǒng)協(xié)作的效率，使得系統(tǒng)能夠更快地響應(yīng)用戶，提供更高的吞吐。

當(dāng)系統(tǒng)處于峰值壓力時(shí)，分布式消息隊(duì)列還能夠作為緩沖，削峰填谷，緩解集群的壓力，避免整個(gè)系統(tǒng)被壓垮。垂直化的搜索引擎在分布式系統(tǒng)中是一個(gè)非常重要的角色，它既能夠滿足用戶對于全文檢索、模糊匹配的需求，解決數(shù)據(jù)庫like查詢效率低下的問題，又能夠解決分布式環(huán)境下，由于采用分庫分表，或者使用NoSQL數(shù)據(jù)庫，導(dǎo)致無法進(jìn)行多表關(guān)聯(lián)或者進(jìn)行復(fù)雜查詢的問題。

Redis的主要功能？

緩存：這應(yīng)該是 Redis 最主要的功能了，也是大型網(wǎng)站必備機(jī)制，合理地使用緩存不僅可以加 快數(shù)據(jù)的訪問速度，而且能夠有效地降低后端數(shù)據(jù)源的壓力。

共享Session：對于一些依賴 session 功能的服務(wù)來說，如果需要從單機(jī)變成集群的話，可以選擇 redis 來統(tǒng)一管理 session。消息隊(duì)列系統(tǒng)：消息隊(duì)列系統(tǒng)可以說是一個(gè)大型網(wǎng)站的必備基礎(chǔ)組件，因?yàn)槠渚哂袠I(yè)務(wù) 解耦、非實(shí)時(shí)業(yè)務(wù)削峰等特性。Redis提供了發(fā)布訂閱功能和阻塞隊(duì)列的功 能，雖然和專業(yè)的消息隊(duì)列比還不夠足夠強(qiáng)大，但是對于一般的消息隊(duì)列功能基本可以滿足。比如在分布式爬蟲系統(tǒng)中，使用 redis 來統(tǒng)一管理 url隊(duì)列。

分布式鎖：在分布式服務(wù)中。可以利用Redis的setnx功能來編寫分布式的鎖，雖然這個(gè)可能不是太常用。 當(dāng)然還有諸如排行榜、點(diǎn)贊功能都可以使用 Redis 來實(shí)現(xiàn)，但是 Redis 也不是什么都可以做，比如數(shù)據(jù)量特別大時(shí)，不適合 Redis，我們知道 Redis 是基于內(nèi)存的，雖然內(nèi)存很便宜，但是如果你每天的數(shù)據(jù)量特別大，比如幾億條的用戶行為日志數(shù)據(jù)，用 Redis 來存儲(chǔ)的話，成本相當(dāng)?shù)母摺?/p>

高性能 NoSQL

關(guān)系數(shù)據(jù)庫經(jīng)過幾十年的發(fā)展，已經(jīng)非常成熟，但同時(shí)也存在不足：

表結(jié)構(gòu)是強(qiáng)約束的，業(yè)務(wù)變更時(shí)擴(kuò)充很麻煩。

如果對大數(shù)據(jù)量的表進(jìn)行統(tǒng)計(jì)運(yùn)算，I/O會(huì)很高，因?yàn)榧词怪会槍δ沉羞M(jìn)行運(yùn)算，也需要將整行數(shù)據(jù)讀入內(nèi)存。

全文搜索只能使用 Like 進(jìn)行整表掃描，性能非常低。

針對這些不足，產(chǎn)生了不同的 NoSQL 解決方案，在某些場景下比關(guān)系數(shù)據(jù)庫更有優(yōu)勢，但同時(shí)也犧牲了某些特性，所以不能片面的迷信某種方案，應(yīng)將其作為 SQL 的有利補(bǔ)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(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，包括 string, hash, list, set, sorted set, bitmap, hyperloglog，常被稱為數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)服務(wù)器。

以 list 為例：

LPOP key 是移除并返回隊(duì)列左邊的第一個(gè)元素。

如果用關(guān)系數(shù)據(jù)庫就比較麻煩了，需要操作：

Redis 的缺點(diǎn)主要體現(xiàn)在不支持完成的ACID事務(wù)，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(diǎn)是 no-schema，無需在使用前定義字段，讀取一個(gè)不存在的字段也不會(huì)導(dǎo)致語法錯(cuò)誤。

特點(diǎn)：

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(guān)系數(shù)據(jù)庫中會(huì)有很大的麻煩，而使用文檔數(shù)據(jù)庫則非常方便。

文檔數(shù)據(jù)庫的主要缺點(diǎn)：

關(guān)系數(shù)據(jù)庫是按行來存儲(chǔ)的，列式數(shù)據(jù)庫是按照列來存儲(chǔ)數(shù)據(jù)。

按行存儲(chǔ)的優(yōu)勢：

在某些場景下，這些優(yōu)勢就成為劣勢了，例如，計(jì)算超重人員的數(shù)據(jù)，只需要讀取體重這一列進(jìn)行統(tǒng)計(jì)即可，但行式存儲(chǔ)會(huì)將整行數(shù)據(jù)讀取到內(nèi)存中，很浪費(fèi)。

而列式存儲(chǔ)中，只需要讀取體重這列的數(shù)據(jù)即可，I/O 將大大減少。

除了節(jié)省I/O，列式存儲(chǔ)還有更高的壓縮比，可以節(jié)省存儲(chǔ)空間。普通行式數(shù)據(jù)庫的壓縮比在 3:1 到 5:1 左右，列式數(shù)據(jù)庫在 8:1 到 30:1，因?yàn)閱蝹€(gè)列的數(shù)據(jù)相似度更高。

列式存儲(chǔ)的隨機(jī)寫效率遠(yuǎn)低于行式存儲(chǔ)，因?yàn)樾惺酱鎯?chǔ)時(shí)同一行多個(gè)列都存儲(chǔ)在連續(xù)空間中，而列式存儲(chǔ)將不同列存儲(chǔ)在不連續(xù)的空間。

一般將列式存儲(chǔ)應(yīng)用在離線大數(shù)據(jù)分析統(tǒng)計(jì)場景，因?yàn)檫@時(shí)主要針對部分列進(jìn)行操作，而且數(shù)據(jù)寫入后無須更新。

關(guān)系數(shù)據(jù)庫通過索引進(jìn)行快速查詢，但在全文搜索的情景下，索引就不夠了，因?yàn)椋?/p>

假設(shè)有一個(gè)交友網(wǎng)站，信息表如下：

需要匹配性別、地點(diǎn)、語言列。

需要匹配性別、地點(diǎn)、愛好列。

實(shí)際搜索中，各種排列組合非常多，關(guān)系數(shù)據(jù)庫很難支持。

全文搜索引擎是使用 倒排索引 技術(shù)，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(jù)關(guān)鍵詞來查詢文檔內(nèi)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(diǎn)，您可以根據(jù)實(shí)際需求進(jìn)行選擇。

分布式緩存的主要作用？

分布式緩存主要用于在高并發(fā)環(huán)境下，減輕數(shù)據(jù)庫的壓力，提高系統(tǒng)的響應(yīng)速度和并發(fā)吞吐。當(dāng)大量的讀、寫請求涌向數(shù)據(jù)庫時(shí)，磁盤的處理速度與內(nèi)存顯然不在一個(gè)量級，因此，在數(shù)據(jù)庫之前加一層緩存，能夠顯著提高系統(tǒng)的響應(yīng)速度，并降低數(shù)據(jù)庫的壓力。作為傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，MySQL提供完整的ACID操作，支持豐富的數(shù)據(jù)類型、強(qiáng)大的關(guān)聯(lián)查詢、where語句等，能夠非常客易地建立查詢索引，執(zhí)行復(fù)雜的內(nèi)連接、外連接、求和、排序、分組等操作，并且支持存儲(chǔ)過程、函數(shù)等功能，產(chǎn)品成熟度高，功能強(qiáng)大。但是，對于需要應(yīng)對高并發(fā)訪問并且存儲(chǔ)海量數(shù)據(jù)的場景來說，出于對性能的考慮，不得不放棄很多傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫原本強(qiáng)大的功能，犧牲了系統(tǒng)的易用性，并且使得系統(tǒng)的設(shè)計(jì)和管理變得更為復(fù)雜。這也使得在過去幾年中，流行著另一種新的存儲(chǔ)解決方案——NoSQL，它與傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫最大的差別在于，它不使用SQL作為查詢語言來查找數(shù)據(jù)，而采用key-value形式進(jìn)行查找，提供了更高的查詢效率及吞吐，并且能夠更加方便地進(jìn)行擴(kuò)展，存儲(chǔ)海量數(shù)據(jù)，在數(shù)千個(gè)節(jié)點(diǎn)上進(jìn)行分區(qū)，自動(dòng)進(jìn)行數(shù)據(jù)的復(fù)制和備份。在分布式系統(tǒng)中，消息作為應(yīng)用間通信的一種方式，得到了十分廣泛的應(yīng)用。消息可以被保存在隊(duì)列中，直到被接收者取出，由于消息發(fā)送者不需要同步等待消息接收者的響應(yīng)，消息的異步接收降低了系統(tǒng)集成的耦合度，提升了分布式系統(tǒng)協(xié)作的效率，使得系統(tǒng)能夠更快地響應(yīng)用戶，提供更高的吞吐。

當(dāng)系統(tǒng)處于峰值壓力時(shí)，分布式消息隊(duì)列還能夠作為緩沖，削峰填谷，緩解集群的壓力，避免整個(gè)系統(tǒng)被壓垮。垂直化的搜索引擎在分布式系統(tǒng)中是一個(gè)非常重要的角色，它既能夠滿足用戶對于全文檢索、模糊匹配的需求，解決數(shù)據(jù)庫like查詢效率低下的問題，又能夠解決分布式環(huán)境下，由于采用分庫分表，或者使用NoSQL數(shù)據(jù)庫，導(dǎo)致無法進(jìn)行多表關(guān)聯(lián)或者進(jìn)行復(fù)雜查詢的問題。

當(dāng)前題目：利用nosql隊(duì)列削峰,消息隊(duì)列削峰實(shí)例
網(wǎng)站路徑：http://chinadenli.net/article19/dsgohgh.html

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