傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫與新型數(shù)據(jù)庫的優(yōu)缺點

一：傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫

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(1）傳統(tǒng)索引不適于海量數(shù)據(jù)? ??

傳統(tǒng)行存數(shù)據(jù)庫索引需要手工設(shè)定，對應(yīng)用不完全透明，隨場景和需求的變化需要不斷調(diào)整，人工維護成本很高。并且傳統(tǒng)索引占用存儲空間很大，甚至高于數(shù)據(jù)本身，造成查詢效率的下降。

（2）數(shù)據(jù)裝載速度慢

因為索引需要重新創(chuàng)建，加載性能會變的很糟糕。分析型架構(gòu)系統(tǒng)要解決這些個問題，必須最大限度地減少磁盤 I/O ，提升查詢效率，減小人工維護成本。南大通用分析型數(shù)據(jù)庫GBase8a (以下簡稱GBase 8a)通過列存儲模式、數(shù)據(jù)壓縮、智能化的索引、并行處理、并發(fā)控制、高效的查詢優(yōu)化器等技術(shù)，使得上述問題得到有效解決。以下各節(jié)將描述 GBase 8a 的創(chuàng)新架構(gòu)如何實現(xiàn)這些目標。

二：新型數(shù)據(jù)庫

新型數(shù)據(jù)庫采用分布式并行計算架構(gòu)，部署于X86通用服務(wù)器，滿足大數(shù)據(jù)實時交易需求，成本低、擴展性高，突破了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫性能瓶頸。

分布式非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫技術(shù)創(chuàng)新

非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫即NoSQL，拋棄了關(guān)系數(shù)據(jù)庫復雜的關(guān)系操作、事務(wù)處理等功能，僅提供簡單的鍵值對(Key, Value)數(shù)據(jù)的存儲與查詢，換取高擴展性和高性能，滿足論壇、博客、SNS、微博等互聯(lián)網(wǎng)類應(yīng)用場景下針對海量數(shù)據(jù)的簡單操作需求。主要技術(shù)創(chuàng)新為:

(1) 簡單的數(shù)據(jù)操作換取高效響應(yīng)。NoSQL僅支持按照Key(關(guān)鍵字)來存儲和查詢Value(數(shù)據(jù))，不支持對非關(guān)鍵字數(shù)據(jù)列的高效查詢;因數(shù)據(jù)操作簡單、數(shù)據(jù)間一般不需要關(guān)聯(lián)操作，故系統(tǒng)可支持高并發(fā)和較快的響應(yīng)速度。

(2) 多種一致性策略滿足業(yè)務(wù)需求。不同于傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫僅支持強一致性策略，NoSQL還支持弱一致性和最終一致性等多種策略，可根據(jù)應(yīng)用場景進行對應(yīng)配置。例如，對寫入操作頻繁，但數(shù)據(jù)讀取最新版本要求并不嚴格的應(yīng)用，如互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)頁數(shù)據(jù)的存儲和分析應(yīng)用，可以采用最終一致性策略;而對訂購關(guān)系存儲的應(yīng)用，則必須用強一致性策略，保證總是讀取最新版本數(shù)據(jù)

幾種nosql的淺談

1、性能

都比較高，性能對我們來說應(yīng)該都不是瓶頸。

總體來講，TPS 方面 redis 和 memcache 差不多，要大于 mongodb。

2、操作的便利性

memcache 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)單一。（key-value）

redis 豐富一些，數(shù)據(jù)操作方面，redis 更好一些，較少的網(wǎng)絡(luò) IO 次數(shù)，同時還提供 list，set，

hash 等數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的存儲。

mongodb 支持豐富的數(shù)據(jù)表達，索引，最類似關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，支持的查詢語言非常豐富。

3、內(nèi)存空間的大小和數(shù)據(jù)量的大小

redis 在 2.0 版本后增加了自己的 VM 特性，突破物理內(nèi)存的限制；可以對 key value 設(shè)置過

期時間（類似 memcache）

memcache 可以修改最大可用內(nèi)存,采用 LRU 算法。Memcached 代理軟件 magent，比如建立

10 臺 4G 的 Memcache 集群，就相當于有了 40G。 magent -s 10.1.2.1 -s 10.1.2.2:11211 -b

10.1.2.3:14000 mongoDB 適合大數(shù)據(jù)量的存儲，依賴操作系統(tǒng) VM 做內(nèi)存管理，吃內(nèi)存也比較厲害，服務(wù)

不要和別的服務(wù)在一起。

4、可用性（單點問題）

對于單點問題，

redis，依賴客戶端來實現(xiàn)分布式讀寫；主從復制時，每次從節(jié)點重新連接主節(jié)點都要依賴整

個快照,無增量復制，因性能和效率問題，

所以單點問題比較復雜；不支持自動 sharding,需要依賴程序設(shè)定一致 hash 機制。

一種替代方案是，不用 redis 本身的復制機制，采用自己做主動復制（多份存儲），或者改成

增量復制的方式（需要自己實現(xiàn)），一致性問題和性能的權(quán)衡

Memcache 本身沒有數(shù)據(jù)冗余機制，也沒必要；對于故障預防，采用依賴成熟的 hash 或者環(huán)

狀的算法，解決單點故障引起的抖動問題。

mongoDB 支持 master-slave,replicaset（內(nèi)部采用 paxos 選舉算法，自動故障恢復）,auto sharding 機制，對客戶端屏蔽了故障轉(zhuǎn)移和切分機制。

5、可靠性（持久化）

對于數(shù)據(jù)持久化和數(shù)據(jù)恢復，

redis 支持（快照、AOF）：依賴快照進行持久化，aof 增強了可靠性的同時，對性能有所影

響

memcache 不支持，通常用在做緩存,提升性能；

MongoDB 從 1.8 版本開始采用 binlog 方式支持持久化的可靠性

6、數(shù)據(jù)一致性（事務(wù)支持）

Memcache 在并發(fā)場景下，用 cas 保證一致性redis 事務(wù)支持比較弱，只能保證事務(wù)中的每個操作連續(xù)執(zhí)行

mongoDB 不支持事務(wù)

7、數(shù)據(jù)分析

mongoDB 內(nèi)置了數(shù)據(jù)分析的功能(mapreduce),其他不支持

8、應(yīng)用場景

redis：數(shù)據(jù)量較小的更性能操作和運算上

memcache：用于在動態(tài)系統(tǒng)中減少數(shù)據(jù)庫負載，提升性能;做緩存，提高性能（適合讀多寫

少，對于數(shù)據(jù)量比較大，可以采用 sharding）

MongoDB:主要解決海量數(shù)據(jù)的訪問效率問題。

表格比較：

memcache redis 類型 內(nèi)存數(shù)據(jù)庫 內(nèi)存數(shù)據(jù)庫

數(shù)據(jù)類型 在定義 value 時就要固定數(shù)據(jù)類型 不需要

有字符串，鏈表，集 合和有序集合

虛擬內(nèi)存 不支持 支持

過期策略 支持 支持

分布式 magent master-slave，一主一從或一主多從

存儲數(shù)據(jù)安全 不支持 使用 save 存儲到 dump.rdb 中

災(zāi)難恢復 不支持 append only file(aof)用于數(shù)據(jù)恢復

性能

1、類型——memcache 和 redis 都是將數(shù)據(jù)存放在內(nèi)存，所以是內(nèi)存數(shù)據(jù)庫。當然，memcache 也可用于緩存其他東西，例如圖片等等。

2、 數(shù)據(jù)類型——Memcache 在添加數(shù)據(jù)時就要指定數(shù)據(jù)的字節(jié)長度,而 redis 不需要。

3、 虛擬內(nèi)存——當物理內(nèi)存用完時，可以將一些很久沒用到的 value 交換到磁盤。

4、 過期策略——memcache 在 set 時就指定，例如 set key1 0 0 8,即永不過期。Redis 可以通

過例如 expire 設(shè)定，例如 expire name 10。

5、 分布式——設(shè)定 memcache 集群，利用 magent 做一主多從;redis 可以做一主多從。都可

以一主一從。

6、 存儲數(shù)據(jù)安全——memcache 斷電就斷了，數(shù)據(jù)沒了；redis 可以定期 save 到磁盤。

7、 災(zāi)難恢復——memcache 同上，redis 丟了后可以通過 aof 恢復。

Memecache 端口 11211

yum -y install memcached

yum -y install php-pecl-memcache

/etc/init.d/memcached start memcached -d -p 11211 -u memcached -m 64 -c 1024 -P /var/run/memcached/memcached.pid

-d 啟動一個守護進程

-p 端口

-m 分配的內(nèi)存是 M

-c 最大運行并發(fā)數(shù)-P memcache 的 pid

//0 壓縮（是否 MEMCACHE_COMPRESSED） 30 秒失效時間

//delete 5 是 timeout

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。

雖然NoSQL流行語火起來才短短一年的時間，但是不可否認，現(xiàn)在已經(jīng)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(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)存儲不得不進行重寫，也有少數(shù)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(shù)據(jù)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(shù)據(jù)庫革命性運動，早期就有人提出，發(fā)展至2009年趨勢越發(fā)高漲。NoSQL的擁護者們提倡運用非關(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(shù)據(jù)模式，預定義表結(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。當插入數(shù)據(jù)時，并不需要預先定義它們的模式。

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。

彈性可擴展：可以在系統(tǒng)運行的時候，動態(tài)增加或者刪除結(jié)點。不需要停機維護，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(tǒng)不同的是，NoSQL中的復制，往往是基于日志的異步復制。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，甚至遠遠超過兩種關(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，在這些場合中會遠遠勝過關(guān)系型數(shù)據(jù)庫和其他的NoSQL。

什么是NoSQL數(shù)據(jù)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(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，包括超大規(guī)模數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)）。這些類型的數(shù)據(jù)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(guān)系型數(shù)據(jù)庫與NoSQL的區(qū)別？

3.1 RDBMS

高度組織化結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)

結(jié)構(gòu)化查詢語言（SQL）

數(shù)據(jù)和關(guān)系都存儲在單獨的表中。

數(shù)據(jù)操縱語言，數(shù)據(jù)定義語言

嚴格的一致性

基礎(chǔ)事務(wù)

ACID

關(guān)系型數(shù)據(jù)庫遵循ACID規(guī)則

事務(wù)在英文中是transaction，和現(xiàn)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(wù)里的所有操作要么全部做完，要么都不做，事務(wù)成功的條件是事務(wù)里的所有操作都成功，只要有一個操作失敗，整個事務(wù)就失敗，需要回滾。比如銀行轉(zhuǎn)賬，從A賬戶轉(zhuǎn)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(shù)據(jù)庫要一直處于一致的狀態(tài)，事務(wù)的運行不會改變數(shù)據(jù)庫原本的一致性約束。

I (Isolation) 獨立性

所謂的獨立性是指并發(fā)的事務(wù)之間不會互相影響，如果一個事務(wù)要訪問的數(shù)據(jù)正在被另外一個事務(wù)修改，只要另外一個事務(wù)未提交，它所訪問的數(shù)據(jù)就不受未提交事務(wù)的影響。比如現(xiàn)有有個交易是從A賬戶轉(zhuǎn)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(wù)提交后，它所做的修改將會永久的保存在數(shù)據(jù)庫上，即使出現(xiàn)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(shù)據(jù)庫

最終一致性，而非ACID屬性

非結(jié)構(gòu)化和不可預知的數(shù)據(jù)

CAP定理

高性能，高可用性和可伸縮性

分布式數(shù)據(jù)庫中的CAP原理(了解)

CAP定理：

Consistency(一致性), 數(shù)據(jù)一致更新，所有數(shù)據(jù)變動都是同步的

Availability(可用性), 好的響應(yīng)性能

Partition tolerance(分區(qū)容錯性) 可靠性

P: 系統(tǒng)中任意信息的丟失或失敗不會影響系統(tǒng)的繼續(xù)運作。

定理：任何分布式系統(tǒng)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(tǒng)不可能同時很好的滿足一致性，可用性和分區(qū)容錯性這三個需求，

因此，根據(jù) CAP 原理將 NoSQL 數(shù)據(jù)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(tǒng)，通常在可擴展性上不太強大。

CP - 滿足一致性，分區(qū)容忍性的系統(tǒng)，通常性能不是特別高。

AP - 滿足可用性，分區(qū)容忍性的系統(tǒng)，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(tǒng)中，最多只能實現(xiàn)上面的兩點。

而由于當前的網(wǎng)絡(luò)硬件肯定會出現(xiàn)延遲丟包等問題，所以分區(qū)容忍性是我們必須需要實現(xiàn)的。

所以我們只能在一致性和可用性之間進行權(quán)衡，沒有NoSQL系統(tǒng)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(tǒng)Oracle數(shù)據(jù)庫

AP：大多數(shù)網(wǎng)站架構(gòu)的選擇

CP：Redis、Mongodb

注意：分布式架構(gòu)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(shù)web應(yīng)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(shù)據(jù)庫產(chǎn)品的方向。

4. 當下NoSQL的經(jīng)典應(yīng)用

當下的應(yīng)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(shù)據(jù)庫，也很貴的，好幾萬呢；M 是指 EMC 的存儲設(shè)備，也很貴的。

難點：

數(shù)據(jù)類型多樣性。

數(shù)據(jù)源多樣性和變化重構(gòu)。

數(shù)據(jù)源改造而服務(wù)平臺不需要大面積重構(gòu)。

新聞標題：NoSQL的一致性策略有,以下不是NoSQL的特點的是
標題路徑：http://chinadenli.net/article20/dsishjo.html

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