nosql單個修改,nosql使用
java io 簡單實現(xiàn)對數(shù)據(jù)的增刪改查
// 以下是個簡單例子 自己可以擴展分別可以作為一方法
創(chuàng)新互聯(lián)主營興化網(wǎng)站建設的網(wǎng)絡公司,主營網(wǎng)站建設方案,成都APP應用開發(fā),興化h5小程序制作搭建,興化網(wǎng)站營銷推廣歡迎興化等地區(qū)企業(yè)咨詢
File file = new File("D:/e.txt");
try {
if (!file.exists()) {
file.createNewFile();
}
// 添加
FileOutputStream fileOutputStream = new FileOutputStream(file, true);
fileOutputStream.write("[id=1,userName=管理員,passWord=admin]\r\n"
.getBytes("UTF-8"));// 格式自由定義
fileOutputStream.close();
// 修改 id=1
int id = 1;
String userName = "周述兵";
String passWord = "zsb";
// 用輸入流讀取數(shù)據(jù) 也就是查詢
FileInputStream fileInputStream = new FileInputStream(file);
byte[] bytes = new byte[fileInputStream.available()];
fileInputStream.read(bytes);
String[] datas = new String(bytes, "UTF-8").split("\r\n");// 根據(jù)每天數(shù)據(jù)間的區(qū)別來劃分為數(shù)組
for (int i = 0; i datas.length; i++) {
System.out.println(datas[i]);
if (datas[i].indexOf("[id=" + id) = 0) {
datas[i] = "[id=" + id + ",userName=" + userName
+ ",passWord=" + passWord + "]";
}
}
fileInputStream.close();
// 用輸出流重新寫入數(shù)據(jù)
fileOutputStream = new FileOutputStream(file, false);
String writeData = "";
for (String data : datas) {
writeData += data + "\r\n";
}
fileOutputStream.write(writeData.getBytes("UTF-8"));
fileOutputStream.close();
// 刪除和修改有所略同
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
//如果考慮效率的話 我建議不要用 io 因為這最消耗性能了 你可以考慮存入多個文件 分類存入 分類查找 速度稍微好點
最好還是用數(shù)據(jù)庫
如何選擇NoSQL數(shù)據(jù)庫
NoSQL，指的是非關系型的數(shù)據(jù)庫。隨著互聯(lián)網(wǎng)web2.0網(wǎng)站的興起，傳統(tǒng)的關系數(shù)據(jù)庫在應付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(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系型的數(shù)
據(jù)存儲，相對于鋪天蓋地的關系型數(shù)據(jù)庫運用，這一概念無疑是一種全新的思維的注入。
從這一新興技術中選擇一款正確的NoSQL數(shù)據(jù)庫是非常具有挑戰(zhàn)性的。比一下網(wǎng)建議在選擇時考慮以下因素：
并發(fā)控制
并
發(fā)控制指的是當多個用戶同時更新運行時，用于保護數(shù)據(jù)庫完整性的各種技術。并發(fā)機制不正確可能導致臟讀、幻讀和不可重復讀等此類問題。并發(fā)控制的目的是保
證一個用戶的工作不會對另一個用戶的工作產(chǎn)生不合理的影響。在某些情況下，這些措施保證了當用戶和其他用戶一起操作時，所得的結果和她單獨操作時的結果是
一樣的。在另一些情況下，這表示用戶的工作按預定的方式受其他用戶的影響。
封鎖
就是事務T在對某個數(shù)據(jù)對象（例如表、記錄等）操作之前，先向系統(tǒng)發(fā)出請求，對其加鎖。加鎖后事務T就對該數(shù)據(jù)對象有了一定的控制，在事務T釋放它的鎖之前，其它的事務不能更新此數(shù)據(jù)對象。
封鎖是一次只允許一個用戶讀取或修改的一種機制，是實現(xiàn)并發(fā)控制的一個非常重要的技術。
MVCC
Multi-Version Concurrency Control多版本并發(fā)控制，維持一個數(shù)據(jù)的多個版本使讀寫操作沒有沖突。MVCC優(yōu)化了數(shù)據(jù)庫并發(fā)系統(tǒng)，使系統(tǒng)在有大量并發(fā)用戶時得到最高的性能，并且可以不用關閉服務器就直接進行熱備份。
ACID
指
數(shù)據(jù)庫事務正確執(zhí)行的四個基本要素的縮寫。包含：原子性(Atomicity）、一致性（Consistency）、隔離性（Isolation）、持久
性（Durability）。一個支持事務（Transaction）的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)，必需要具有這四種特性，否則在事務過程（Transaction
processing）當中無法保證數(shù)據(jù)的正確性，交易過程極可能達不到交易方的要求。
None
一些系統(tǒng)不提供原子性。
鏡像
數(shù)據(jù)庫鏡像是DBMS根據(jù)DBA的要求，自動把整個數(shù)據(jù)庫或其中的關鍵數(shù)據(jù)復制到另一個磁盤上，每當主數(shù)據(jù)庫更新時，DBMS會自動把更新后的數(shù)據(jù)復制過去，即DBMS自動保證鏡像數(shù)據(jù)與主數(shù)據(jù)的一致性。
鏡像分為同步和異步。
數(shù)據(jù)存儲
指的是數(shù)據(jù)的物理特性怎樣被存儲在數(shù)據(jù)庫中。
磁盤 數(shù)據(jù)被存儲在硬盤驅動器里；
GFS或谷歌文件系統(tǒng)是一個由谷歌開發(fā)的專有的分布式文件系統(tǒng)；
Hadoop是Apache軟件框架，免費許可下支持數(shù)據(jù)密集型分布式應用程序；
RAM隨機存儲器；
插件 可以添加外部插件；
Amazon S3通過Web服務接口提供存儲；
BDB：BDB
全稱是 “Berkeley DB”，它是MySQL具有事務能力的表類型，由Sleepycat
Software開發(fā)。BDB表類型提供了MySQL用戶長久期盼的功能，即事務控制能力。在任何RDBMS中，事務控制能力都是一種極其重要和寶貴的功
能。事務控制能力使得我們能夠確保一組命令確實已經(jīng)全部執(zhí)行成功，或者確保當任何一個命令出現(xiàn)錯誤時所有命令的執(zhí)行結果均被退回。
實現(xiàn)語言
實現(xiàn)語言會影響數(shù)據(jù)庫的發(fā)展速度。典型的NoSQL數(shù)據(jù)庫是用低級語言如C / C + +編寫的。另一方面，那些更高層次的語言如Java，使自定義更容易。
實現(xiàn)語言有：C, C++, Erlang, Java, Python
特性
考慮下列哪一個特點對你的數(shù)據(jù)庫是最重要的：
持久性
可用性
一致性
分區(qū)容忍性
證書類型
下面這些許可證是一個不同的開放源碼許可的形式：
GPL：通用公共許可證
BSD：伯克利軟件分發(fā)
MPL：Mozilla公共許可證
EPL：Eclipse公共許可證
IDPL：最初的開發(fā)者的公共許可證
LGPL：較寬松通用公共許可證
存儲類型
存儲類型是NoSQL數(shù)據(jù)庫最大的不同，是決定使用哪款數(shù)據(jù)庫的一個首要指標。
關鍵字：支持get、put和刪除操作
按列存儲：相對于傳統(tǒng)的按行存儲，數(shù)據(jù)集成容易多了
面向文件系統(tǒng)：存儲像是JSON或XML這樣的結構化文件，很容易就能從面向對象軟件中獲取數(shù)據(jù)。
怎樣操作leveldb數(shù)據(jù)庫，實現(xiàn)增刪改查
LevelDB 簡介
一、LevelDB入門
LevelDB是Google開源的持久化KV單機數(shù)據(jù)庫，具有
很高的隨機寫，順序讀/寫性能，但是隨機讀的性能很一般，也就是說，LevelDB很適合應用在查詢較少，而寫很多的場景。LevelDB應用了LSM
(Log Structured Merge)
策略，lsm_tree對索引變更進行延遲及批量處理，并通過一種類似于歸并排序的方式高效地將更新遷移到磁盤，降低索引插入開銷，關于LSM，本文在后
面也會簡單提及。
根據(jù)LevelDB官方網(wǎng)站的描述，LevelDB的特點和限制如下：
特點：
1、key和value都是任意長度的字節(jié)數(shù)組；
2、entry（即一條K-V記錄）默認是按照key的字典順序存儲的，當然開發(fā)者也可以重載這個排序函數(shù)；
3、提供的基本操作接口：Put()、Delete()、Get()、Batch()；
4、支持批量操作以原子操作進行；
5、可以創(chuàng)建數(shù)據(jù)全景的snapshot(快照)，并允許在快照中查找數(shù)據(jù)；
6、可以通過前向（或后向）迭代器遍歷數(shù)據(jù)（迭代器會隱含的創(chuàng)建一個snapshot）；
7、自動使用Snappy壓縮數(shù)據(jù)；
8、可移植性；
限制：
1、非關系型數(shù)據(jù)模型（NoSQL），不支持sql語句，也不支持索引；
2、一次只允許一個進程訪問一個特定的數(shù)據(jù)庫；
3、沒有內置的C/S架構，但開發(fā)者可以使用LevelDB庫自己封裝一個server;
LevelDB本身只是一個lib庫，在源碼目錄make編譯即可，然后在我們的應用程序里面可以直接include leveldb/include/db.h頭文件，該頭文件有幾個基本的數(shù)據(jù)庫操作接口，下面是一個測試例子：
#include iostream
#include string
#include assert.h ? ?
#include "leveldb/db.h" ? ?
using namespace std;
int main(void)
{ ? ? ?
leveldb::DB ? ? ?*db; ? ?
leveldb::Options ?options; ? ?
options.create_if_missing = true; ? ?
// open
leveldb::Status status = leveldb::DB::Open(options,"/tmp/testdb", db); ? ?
assert(status.ok()); ? ?
string key = "name"; ? ?
string value = "chenqi"; ? ?
// write
status = db-Put(leveldb::WriteOptions(), key, value); ? ?
assert(status.ok()); ? ?
// read
status = db-Get(leveldb::ReadOptions(), key, value); ? ?
assert(status.ok()); ? ?
coutvalueendl; ? ?
// delete
status = db-Delete(leveldb::WriteOptions(), key); ? ?
assert(status.ok()); ? ? ? ?
status = db-Get(leveldb::ReadOptions(),key, value); ? ?
if(!status.ok()) {
? ?cerrkey" ? ?"status.ToString()endl;
} else {
? ?coutkey"==="valueendl; ? ?
} ?
// close
delete db; ? ?
return 0; ? ?
}
上面的例子演示了如何插入、獲取、刪除一條記錄，編譯代碼：
g++ -o test test.cpp libleveldb.a -lpthread -Iinclude
執(zhí)行./test后，會在/tmp下面生成一個目錄testdb，里面包含若干文件：
------------------------------------------------------------
LevelDB
是google開源的一個key-value存儲引擎庫，類似于開源的Lucene索引庫一樣。其他的軟件開發(fā)者可以利用該庫做二次開發(fā)，來滿足定制需
求。LevelDB采用日志式的寫方式來提高寫性能，但是犧牲了部分讀性能。為了彌補犧牲了的讀性能，一些人提議使用SSD作為存儲介質。
對于本地化的Key-value存儲引擎來說，簡單的使用一般都分成三個基本的步驟：（1）打開一個數(shù)據(jù)庫實例；（2）對這個數(shù)據(jù)庫實例進行插入，修改和查詢操作；（3)最后在使用完成之后，關閉該數(shù)據(jù)庫。下面將詳細討論該三個步驟：
一、打開一個數(shù)據(jù)庫實例
一個leveldb數(shù)據(jù)庫有一個對應一個文件系統(tǒng)目錄的名字。該數(shù)據(jù)庫的所有內容都存儲在這個目錄下。下面的代碼描述了怎樣打開一個數(shù)據(jù)庫或者建立一個新的數(shù)據(jù)庫。
#include assert.h ? ?
#include "leveldb/db.h" ? ?
leveldb::DB* db; ? ?
leveldb::Options options; ? ?
options.create_if_missing = true; ? ?
leveldb::Status status = leveldb::DB::Open(options,"/tmp/testdb", db); ? ?
assert(status.ok()); ?
如果打開已存在數(shù)據(jù)庫的時候，需要拋出錯誤。將以下代碼插在leveldb::DB::Open方法前面： ? ?
options.error_if_exists = true;
二、對數(shù)據(jù)庫的簡單讀、寫操作
LevelDB提供了Put，Delete和Get三個方法對數(shù)據(jù)庫進行修改和查詢。例如，下面的代碼片段描述了怎樣將key1對應的value值，移到key2對應的值。
std::string value; ? ?
leveldb::Status s = db-Get(leveldb::ReadOptions(), key1, value); ? ?
if(s.ok()) s = db-Put(leveldb::WriteOptions(), key2, value); ? ?
if(s.ok()) s = db-Delete(leveldb::WriteOptions(), key1);
三、關閉數(shù)據(jù)庫
在對數(shù)據(jù)庫進行了一系列的操作之后，需要對數(shù)據(jù)庫進行關閉。該操作比較簡單：
... open the db as described above... ? ?
... do something with db ... ? ?
delete db;
上面對levelDB的簡單使用做了基本的介紹，接下來就是如何自己寫一個完成并且能運行的例子。
1、下載源碼 ?git clone
2、編譯源碼 ?cd leveldb make all
3、編寫test.cpp
#include assert.h ? ?
#include string.h ? ?
#include leveldb/db.h ? ?
#include iostream ? ?
int main(){ ? ?
? ?leveldb::DB* db; ? ?
? ?leveldb::Options options; ? ?
? ?options.create_if_missing = true; ? ?
? ?leveldb::Status status = leveldb::DB::Open(options,"/tmp/testdb", db); ? ?
? ?assert(status.ok()); ? ?
? ?//write key1,value1 ? ?
? ?std::string key="key"; ? ?
? ?std::string value = "value"; ? ?
? ?status = db-Put(leveldb::WriteOptions(), key,value); ? ?
? ?assert(status.ok()); ? ?
? ?status = db-Get(leveldb::ReadOptions(), key, value); ? ?
? ?assert(status.ok()); ? ?
? ?std::coutvaluestd::endl; ? ?
? ?std::string key2 = "key2"; ? ?
? ? ? ?
? ?//move the value under key to key2 ? ?
? ? ? ?
? ?status = db-Put(leveldb::WriteOptions(),key2,value); ? ?
? ?assert(status.ok()); ? ?
? ?status = db-Delete(leveldb::WriteOptions(), key); ? ?
? ?assert(status.ok()); ? ?
? ? ? ?
? ?status = db-Get(leveldb::ReadOptions(),key2, value); ? ?
? ? ? ?
? ?assert(status.ok()); ? ?
? ?std::coutkey2"==="valuestd::endl; ? ?
? ? ? ?
? ?status = db-Get(leveldb::ReadOptions(),key, value); ? ?
? ? ? ?
? ?if(!status.ok()) std::cerrkey" ? ?"status.ToString()std::endl; ? ?
? ?else std::coutkey"==="valuestd::endl; ? ?
? ? ? ?
? ?delete db; ? ?
? ?return 0; ? ?
}
4、編譯鏈接 g++ -o test test.cpp ../leveldb/libleveldb.a -lpthread -I../leveldb/include
注意libleveldb.a 和leveldb include的路徑。
5、運行結果./test：
value ? ?
key2===value ? ?
key ? ?NotFound:
nosql數(shù)據(jù)庫是什么 具有代表性以key-value的形式存儲的
什么是NoSQL
大家有沒有聽說過“NoSQL”呢?近年，這個詞極受關注。看到“NoSQL”這個詞，大家可能會誤以為是“No!SQL”的縮寫，并深感憤怒：“SQL怎么會沒有必要了呢?”但實際上，它是“Not Only SQL”的縮寫。它的意義是：適用關系型數(shù)據(jù)庫的時候就使用關系型數(shù)據(jù)庫，不適用的時候也沒有必要非使用關系型數(shù)據(jù)庫不可，可以考慮使用更加合適的數(shù)據(jù)存儲。
為彌補關系型數(shù)據(jù)庫的不足，各種各樣的NoSQL數(shù)據(jù)庫應運而生。
為了更好地了解本書所介紹的NoSQL數(shù)據(jù)庫，對關系型數(shù)據(jù)庫的理解是必不可少的。那么，就讓我們先來看一看關系型數(shù)據(jù)庫的歷史、分類和特征吧。
關系型數(shù)據(jù)庫簡史
1969年，埃德加?6?1弗蘭克?6?1科德(Edgar Frank Codd)發(fā)表了劃時代的論文，首次提出了關系數(shù)據(jù)模型的概念。但可惜的是，刊登論文的《IBM Research Report》只是IBM公司的內部刊物，因此論文反響平平。1970年，他再次在刊物《Communication of the ACM》上發(fā)表了題為“A Relational Model of Data for Large Shared Data banks”(大型共享數(shù)據(jù)庫的關系模型)的論文，終于引起了大家的關注。
科德所提出的關系數(shù)據(jù)模型的概念成為了現(xiàn)今關系型數(shù)據(jù)庫的基礎。當時的關系型數(shù)據(jù)庫由于硬件性能低劣、處理速度過慢而遲遲沒有得到實際應用。但之后隨著硬件性能的提升，加之使用簡單、性能優(yōu)越等優(yōu)點，關系型數(shù)據(jù)庫得到了廣泛的應用。
通用性及高性能
雖然本書是講解NoSQL數(shù)據(jù)庫的，但有一個重要的大前提，請大家一定不要誤解。這個大前提就是“關系型數(shù)據(jù)庫的性能絕對不低，它具有非常好的通用性和非常高的性能”。毫無疑問，對于絕大多數(shù)的應用來說它都是最有效的解決方案。
突出的優(yōu)勢
關系型數(shù)據(jù)庫作為應用廣泛的通用型數(shù)據(jù)庫，它的突出優(yōu)勢主要有以下幾點:
保持數(shù)據(jù)的一致性(事務處理)
由于以標準化為前提，數(shù)據(jù)更新的開銷很小(相同的字段基本上都只有一處)
可以進行JOIN等復雜查詢
存在很多實際成果和專業(yè)技術信息(成熟的技術)
這其中，能夠保持數(shù)據(jù)的一致性是關系型數(shù)據(jù)庫的最大優(yōu)勢。在需要嚴格保證數(shù)據(jù)一致性和處理完整性的情況下，用關系型數(shù)據(jù)庫是肯定沒有錯的。但是有些情況不需要JOIN，對上述關系型數(shù)據(jù)庫的優(yōu)點也沒有什么特別需要，這時似乎也就沒有必要拘泥于關系型數(shù)據(jù)庫了。
關系型數(shù)據(jù)庫的不足
不擅長的處理
就像之前提到的那樣，關系型數(shù)據(jù)庫的性能非常高。但是它畢竟是一個通用型的數(shù)據(jù)庫，并不能完全適應所有的用途。具體來說它并不擅長以下處理：
大量數(shù)據(jù)的寫入處理
為有數(shù)據(jù)更新的表做索引或表結構(schema)變更
字段不固定時應用
對簡單查詢需要快速返回結果的處理
。。。。。。
NoSQL數(shù)據(jù)庫
為了彌補關系型數(shù)據(jù)庫的不足(特別是最近幾年)，NoSQL數(shù)據(jù)庫出現(xiàn)了。關系型數(shù)據(jù)庫應用廣泛，能進行事務處理和JOIN等復雜處理。相對地，NoSQL數(shù)據(jù)庫只應用在特定領域，基本上不進行復雜的處理，但它恰恰彌補了之前所列舉的關系型數(shù)據(jù)庫的不足之處。
易于數(shù)據(jù)的分散
如前所述，關系型數(shù)據(jù)庫并不擅長大量數(shù)據(jù)的寫入處理。原本關系型數(shù)據(jù)庫就是以JOIN為前提的，就是說，各個數(shù)據(jù)之間存在關聯(lián)是關系型數(shù)據(jù)庫得名的主要原因。為了進行JOIN處理，關系型數(shù)據(jù)庫不得不把數(shù)據(jù)存儲在同一個服務器內，這不利于數(shù)據(jù)的分散。相反，NoSQL數(shù)據(jù)庫原本就不支持JOIN處理，各個數(shù)據(jù)都是獨立設計的，很容易把數(shù)據(jù)分散到多個服務器上。由于數(shù)據(jù)被分散到了多個服務器上，減少了每個服務器上的數(shù)據(jù)量，即使要進行大量數(shù)據(jù)的寫入操作，處理起來也更加容易。同理，數(shù)據(jù)的讀入操作當然也同樣容易。
提升性能和增大規(guī)模
下面說一點題外話，如果想要使服務器能夠輕松地處理更大量的數(shù)據(jù)，那么只有兩個選擇：一是提升性能，二是增大規(guī)模。下面我們來整理一下這兩者的不同。
首先，提升性能指的就是通過提升現(xiàn)行服務器自身的性能來提高處理能力。這是非常簡單的方法，程序方面也不需要進行變更，但需要一些費用。若要購買性能翻倍的服務器，需要花費的資金往往不只是原來的2倍，可能需要多達5到10倍。這種方法雖然簡單，但是成本較高。
另一方面，增大規(guī)模指的是使用多臺廉價的服務器來提高處理能力。它需要對程序進行變更，但由于使用廉價的服務器，可以控制成本。另外，以后只要依葫蘆畫瓢增加廉價服務器的數(shù)量就可以了。
不對大量數(shù)據(jù)進行處理的話就沒有使用的必要嗎？
NoSQL數(shù)據(jù)庫基本上來說為了“使大量數(shù)據(jù)的寫入處理更加容易(讓增加服務器數(shù)量更容易)”而設計的。但如果不是對大量數(shù)據(jù)進行操作的話，NoSQL數(shù)據(jù)庫的應用就沒有意義嗎?
答案是否定的。的確，它在處理大量數(shù)據(jù)方面很有優(yōu)勢。但實際上NoSQL數(shù)據(jù)庫還有各種各樣的特點，如果能夠恰當?shù)乩眠@些特點將會是非常有幫助。具體的例子將會在第2章和第3章進行介紹，這些用途將會讓你感受到利用NoSQL的好處。
希望順暢地對數(shù)據(jù)進行緩存(Cache)處理
希望對數(shù)組類型的數(shù)據(jù)進行高速處理
希望進行全部保存
多樣的NoSQL數(shù)據(jù)庫
NoSQL數(shù)據(jù)庫存在著“key-value存儲”、“文檔型數(shù)據(jù)庫”、“列存儲數(shù)據(jù)庫”等各種各樣的種類，每種數(shù)據(jù)庫又包含各自的特點。下一節(jié)讓我們一起來了解一下NoSQL數(shù)據(jù)庫的種類和特點。
NoSQL數(shù)據(jù)庫是什么
NoSQL說起來簡單，但實際上到底有多少種呢?我在提筆的時候，到NoSQL的官方網(wǎng)站上確認了一下，竟然已經(jīng)有122種了。另外官方網(wǎng)站上也介紹了本書沒有涉及到的圖形數(shù)據(jù)庫和對象數(shù)據(jù)庫等各個類別。不知不覺間，原來已經(jīng)出現(xiàn)了這么多的NoSQL數(shù)據(jù)庫啊。
本節(jié)將為大家介紹具有代表性的NoSQL數(shù)據(jù)庫。
key-value存儲
這是最常見的NoSQL數(shù)據(jù)庫，它的數(shù)據(jù)是以key-value的形式存儲的。雖然它的處理速度非常快，但是基本上只能通過key的完全一致查詢獲取數(shù)據(jù)。根據(jù)數(shù)據(jù)的保存方式可以分為臨時性、永久性和兩者兼具三種。
臨時性
memcached屬于這種類型。所謂臨時性就是 “數(shù)據(jù)有可能丟失”的意思。memcached把所有數(shù)據(jù)都保存在內存中，這樣保存和讀取的速度非常快，但是當memcached停止的時候，數(shù)據(jù)就不存在了。由于數(shù)據(jù)保存在內存中，所以無法操作超出內存容量的數(shù)據(jù)(舊數(shù)據(jù)會丟失)。
在內存中保存數(shù)據(jù)
可以進行非常快速的保存和讀取處理
數(shù)據(jù)有可能丟失
永久性
Tokyo Tyrant、Flare、ROMA等屬于這種類型。和臨時性相反，所謂永久性就是“數(shù)據(jù)不會丟失”的意思。這里的key-value存儲不像memcached那樣在內存中保存數(shù)據(jù)，而是把數(shù)據(jù)保存在硬盤上。與memcached在內存中處理數(shù)據(jù)比起來，由于必然要發(fā)生對硬盤的IO操作，所以性能上還是有差距的。但數(shù)據(jù)不會丟失是它最大的優(yōu)勢。
在硬盤上保存數(shù)據(jù)
可以進行非常快速的保存和讀取處理(但無法與memcached相比)
數(shù)據(jù)不會丟失
兩者兼具
Redis屬于這種類型。Redis有些特殊，臨時性和永久性兼具，且集合了臨時性key-value存儲和永久性key-value存儲的優(yōu)點。Redis首先把數(shù)據(jù)保存到內存中，在滿足特定條件(默認是15分鐘一次以上，5分鐘內10個以上，1分鐘內10000個以上的key發(fā)生變更)的時候將數(shù)據(jù)寫入到硬盤中。這樣既確保了內存中數(shù)據(jù)的處理速度，又可以通過寫入硬盤來保證數(shù)據(jù)的永久性。這種類型的數(shù)據(jù)庫特別適合于處理數(shù)組類型的數(shù)據(jù)。
同時在內存和硬盤上保存數(shù)據(jù)
可以進行非常快速的保存和讀取處理
保存在硬盤上的數(shù)據(jù)不會消失(可以恢復)
適合于處理數(shù)組類型的數(shù)據(jù)
面向文檔的數(shù)據(jù)庫
MongoDB、CouchDB屬于這種類型。它們屬于NoSQL數(shù)據(jù)庫，但與key-value存儲相異。
不定義表結構
面向文檔的數(shù)據(jù)庫具有以下特征：即使不定義表結構，也可以像定義了表結構一樣使用。關系型數(shù)據(jù)庫在變更表結構時比較費事，而且為了保持一致性還需修改程序。然而NoSQL數(shù)據(jù)庫則可省去這些麻煩(通常程序都是正確的)，確實是方便快捷。
可以使用復雜的查詢條件
跟key-value存儲不同的是，面向文檔的數(shù)據(jù)庫可以通過復雜的查詢條件來獲取數(shù)據(jù)。雖然不具備事務處理和JOIN這些關系型數(shù)據(jù)庫所具有的處理能力，但除此以外的其他處理基本上都能實現(xiàn)。這是非常容易使用的NoSQL數(shù)據(jù)庫。
不需要定義表結構
可以利用復雜的查詢條件
面向列的數(shù)據(jù)庫
Cassandra、Hbase、HyperTable屬于這種類型。由于近年來數(shù)據(jù)量出現(xiàn)爆發(fā)性增長，這種類型的NoSQL數(shù)據(jù)庫尤其引人注目。
面向行的數(shù)據(jù)庫和面向列的數(shù)據(jù)庫
普通的關系型數(shù)據(jù)庫都是以行為單位來存儲數(shù)據(jù)的，擅長進行以行為單位的讀入處理，比如特定條件數(shù)據(jù)的獲取。因此，關系型數(shù)據(jù)庫也被稱為面向行的數(shù)據(jù)庫。相反，面向列的數(shù)據(jù)庫是以列為單位來存儲數(shù)據(jù)的，擅長以列為單位讀入數(shù)據(jù)。
高擴展性
面向列的數(shù)據(jù)庫具有高擴展性，即使數(shù)據(jù)增加也不會降低相應的處理速度(特別是寫入速度)，所以它主要應用于需要處理大量數(shù)據(jù)的情況。另外，利用面向列的數(shù)據(jù)庫的優(yōu)勢，把它作為批處理程序的存儲器來對大量數(shù)據(jù)進行更新也是非常有用的。但由于面向列的數(shù)據(jù)庫跟現(xiàn)行數(shù)據(jù)庫存儲的思維方式有很大不同，應用起來十分困難。
高擴展性(特別是寫入處理)
應用十分困難
最近，像Twitter和Facebook這樣需要對大量數(shù)據(jù)進行更新和查詢的網(wǎng)絡服務不斷增加，面向列的數(shù)據(jù)庫的優(yōu)勢對其中一些服務是非常有用的，但是由于這與本書所要介紹的內容關系不大，就不進行詳細介紹了。
總結：
NoSQL并不是No-SQL，而是指Not Only SQL。
NoSQL的出現(xiàn)是為了彌補SQL數(shù)據(jù)庫因為事務等機制帶來的對海量數(shù)據(jù)、高并發(fā)請求的處理的性能上的欠缺。
NoSQL不是為了替代SQL而出現(xiàn)的，它是一種替補方案，而不是解決方案的首選。
絕大多數(shù)的NoSQL產(chǎn)品都是基于大內存和高性能隨機讀寫的（比如具有更高性能的固態(tài)硬盤陣列），一般的小型企業(yè)在選擇NoSQL時一定要慎重！不要為了NoSQL而NoSQL，可能會導致花了冤枉錢又耽擱了項目進程。
NoSQL不是萬能的，但在大型項目中，你往往需要它！
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)的關系數(shù)據(jù)庫在應付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. 關系型數(shù)據(jù)庫與NoSQL的區(qū)別？
3.1 RDBMS
高度組織化結構化數(shù)據(jù)
結構化查詢語言（SQL）
數(shù)據(jù)和關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
基礎事務
ACID
關系型數(shù)據(jù)庫遵循ACID規(guī)則
事務在英文中是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，也就是說事務里的所有操作要么全部做完，要么都不做，事務成功的條件是事務里的所有操作都成功，只要有一個操作失敗，整個事務就失敗，需要回滾。比如銀行轉賬，從A賬戶轉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)的事務之間不會互相影響，如果一個事務要訪問的數(shù)據(jù)正在被另外一個事務修改，只要另外一個事務未提交，它所訪問的數(shù)據(jù)就不受未提交事務的影響。比如現(xiàn)有有個交易是從A賬戶轉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
非結構化和不可預知的數(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)站架構的選擇
CP：Redis、Mongodb
注意：分布式架構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)典應用
當下的應用是 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。
數(shù)據(jù)源改造而服務平臺不需要大面積重構。
高性能 NoSQL
關系數(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(shù)據(jù)量的表進行統(tǒng)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(shù)據(jù)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(chǎn)生了不同的 NoSQL 解決方案，在某些場景下比關系數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)結構，包括 string, hash, list, set, sorted set, bitmap, hyperloglog，常被稱為數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)庫就比較麻煩了，需要操作：
Redis 的缺點主要體現(xiàn)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(shù)據(jù)庫中會有很大的麻煩，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：
關系數(shù)據(jù)庫是按行來存儲的，列式數(shù)據(jù)庫是按照列來存儲數(shù)據(jù)。
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(shù)據(jù)，只需要讀取體重這一列進行統(tǒng)計即可，但行式存儲會將整行數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)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(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，因為單個列的數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)分析統(tǒng)計場景，因為這時主要針對部分列進行操作，而且數(shù)據(jù)寫入后無須更新。
關系數(shù)據(jù)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(wǎng)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(shù)據(jù)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(jù)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(jù)實際需求進行選擇。
本文標題：nosql單個修改,nosql使用
鏈接地址：http://chinadenli.net/article21/dsehicd.html
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