一、NoSQL數(shù)據(jù)庫簡(jiǎn)介

Web1.0的時(shí)代，數(shù)據(jù)訪問量很有限，用一夫當(dāng)關(guān)的高性能的單點(diǎn)服務(wù)器可以解決大部分問題。

成都創(chuàng)新互聯(lián)公司"三網(wǎng)合一"的企業(yè)建站思路。企業(yè)可建設(shè)擁有電腦版、微信版、手機(jī)版的企業(yè)網(wǎng)站。實(shí)現(xiàn)跨屏營銷，產(chǎn)品發(fā)布一步更新，電腦網(wǎng)絡(luò)+移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)一網(wǎng)打盡，滿足企業(yè)的營銷需求！成都創(chuàng)新互聯(lián)公司具備承接各種類型的網(wǎng)站制作、成都做網(wǎng)站項(xiàng)目的能力。經(jīng)過十載的努力的開拓，為不同行業(yè)的企事業(yè)單位提供了優(yōu)質(zhì)的服務(wù)，并獲得了客戶的一致好評(píng)。

隨著Web2.0的時(shí)代的到來，用戶訪問量大幅度提升，同時(shí)產(chǎn)生了大量的用戶數(shù)據(jù)。加上后來的智能移動(dòng)設(shè)備的普及，所有的互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)都面臨了巨大的性能挑戰(zhàn)。

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。

NoSQL 不依賴業(yè)務(wù)邏輯方式存儲(chǔ)，而以簡(jiǎn)單的key-value模式存儲(chǔ)。因此大大的增加了數(shù)據(jù)庫的擴(kuò)展能力。

Memcache Memcache Redis Redis MongoDB MongoDB 列式數(shù)據(jù)庫 列式數(shù)據(jù)庫 Hbase Hbase

HBase是Hadoop項(xiàng)目中的數(shù)據(jù)庫。它用于需要對(duì)大量的數(shù)據(jù)進(jìn)行隨機(jī)、實(shí)時(shí)的讀寫操作的場(chǎng)景中。

HBase的目標(biāo)就是處理數(shù)據(jù)量非常龐大的表，可以用普通的計(jì)算機(jī)處理超過10億行數(shù)據(jù)，還可處理有數(shù)百萬列元素的數(shù)據(jù)表。

Cassandra Cassandra

Apache Cassandra是一款免費(fèi)的開源NoSQL數(shù)據(jù)庫，其設(shè)計(jì)目的在于管理由大量商用服務(wù)器構(gòu)建起來的龐大集群上的海量數(shù)據(jù)集(數(shù)據(jù)量通常達(dá)到PB級(jí)別)。在眾多顯著特性當(dāng)中，Cassandra最為卓越的長(zhǎng)處是對(duì)寫入及讀取操作進(jìn)行規(guī)模調(diào)整，而且其不強(qiáng)調(diào)主集群的設(shè)計(jì)思路能夠以相對(duì)直觀的方式簡(jiǎn)化各集群的創(chuàng)建與擴(kuò)展流程。

主要應(yīng)用：社會(huì)關(guān)系，公共交通網(wǎng)絡(luò)，地圖及網(wǎng)絡(luò)拓譜(n*(n-1)/2)

NoSQL應(yīng)用

而傳統(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，例如：

1、High performance - 對(duì)數(shù)據(jù)庫高并發(fā)讀寫的需求

web2.0網(wǎng)站要根據(jù)用戶個(gè)性化信息來實(shí)時(shí)生成動(dòng)態(tài)頁面和提供動(dòng)態(tài)信息，所以基本上無法使用動(dòng)態(tài)頁面靜態(tài)化技術(shù)，因此數(shù)據(jù)庫并發(fā)負(fù)載非常高，往往要達(dá)到每秒上萬次讀寫請(qǐng)求。關(guān)系數(shù)據(jù)庫應(yīng)付上萬次SQL查詢還勉強(qiáng)頂?shù)米。菓?yīng)付上萬次SQL寫數(shù)據(jù)請(qǐng)求，硬盤IO就已經(jīng)無法承受了。其實(shí)對(duì)于普通的BBS網(wǎng)站，往往也存在對(duì)高并發(fā)寫請(qǐng)求的需求。

2、Huge Storage - 對(duì)海量數(shù)據(jù)的高效率存儲(chǔ)和訪問的需求

對(duì)于大型的SNS網(wǎng)站，每天用戶產(chǎn)生海量的用戶動(dòng)態(tài)，以國外的Friendfeed為例，一個(gè)月就達(dá)到了2.5億條用戶動(dòng)態(tài)，對(duì)于關(guān)系數(shù)據(jù)庫來說，在一張2.5億條記錄的表里面進(jìn)行SQL查詢，效率是極其低下乃至不可忍受的。再例如大型web網(wǎng)站的用戶登錄系統(tǒng)，例如騰訊，盛大，動(dòng)輒數(shù)以億計(jì)的帳號(hào)，關(guān)系數(shù)據(jù)庫也很難應(yīng)付。

3、High Scalability High Availability- 對(duì)數(shù)據(jù)庫的高可擴(kuò)展性和高可用性的需求

在基于web的架構(gòu)當(dāng)中，數(shù)據(jù)庫是最難進(jìn)行橫向擴(kuò)展的，當(dāng)一個(gè)應(yīng)用系統(tǒng)的用戶量和訪問量與日俱增的時(shí)候，你的數(shù)據(jù)庫卻沒有辦法像web server和app server那樣簡(jiǎn)單的通過添加更多的硬件和服務(wù)節(jié)點(diǎn)來擴(kuò)展性能和負(fù)載能力。對(duì)于很多需要提供24小時(shí)不間斷服務(wù)的網(wǎng)站來說，對(duì)數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)進(jìn)行升級(jí)和擴(kuò)展是非常痛苦的事情，往往需要停機(jī)維護(hù)和數(shù)據(jù)遷移，為什么數(shù)據(jù)庫不能通過不斷的添加服務(wù)器節(jié)點(diǎn)來實(shí)現(xiàn)擴(kuò)展呢？

在上面提到的“三高”需求面前，關(guān)系數(shù)據(jù)庫遇到了難以克服的障礙，而對(duì)于web2.0網(wǎng)站來說，關(guān)系數(shù)據(jù)庫的很多主要特性卻往往無用武之地，例如：

1、數(shù)據(jù)庫事務(wù)一致性需求

很多web實(shí)時(shí)系統(tǒng)并不要求嚴(yán)格的數(shù)據(jù)庫事務(wù)，對(duì)讀一致性的要求很低，有些場(chǎng)合對(duì)寫一致性要求也不高。因此數(shù)據(jù)庫事務(wù)管理成了數(shù)據(jù)庫高負(fù)載下一個(gè)沉重的負(fù)擔(dān)。

2、數(shù)據(jù)庫的寫實(shí)時(shí)性和讀實(shí)時(shí)性需求

對(duì)關(guān)系數(shù)據(jù)庫來說，插入一條數(shù)據(jù)之后立刻查詢，是肯定可以讀出來這條數(shù)據(jù)的，但是對(duì)于很多web應(yīng)用來說，并不要求這么高的實(shí)時(shí)性。

3、對(duì)復(fù)雜的SQL查詢，特別是多表關(guān)聯(lián)查詢的需求

任何大數(shù)據(jù)量的web系統(tǒng)，都非常忌諱多個(gè)大表的關(guān)聯(lián)查詢，以及復(fù)雜的數(shù)據(jù)分析類型的復(fù)雜SQL報(bào)表查詢，特別是SNS類型的網(wǎng)站，從需求以及產(chǎn)品設(shè)計(jì)角度，就避免了這種情況的產(chǎn)生。往往更多的只是單表的主鍵查詢，以及單表的簡(jiǎn)單條件分頁查詢，SQL的功能被極大的弱化了。

因此，關(guān)系數(shù)據(jù)庫在這些越來越多的應(yīng)用場(chǎng)景下顯得不那么合適了，為了解決這類問題的非關(guān)系數(shù)據(jù)庫應(yīng)運(yùn)而生。

NoSQL 是非關(guān)系型數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的廣義定義。它打破了長(zhǎng)久以來關(guān)系型數(shù)據(jù)庫與ACID理論大一統(tǒng)的局面。NoSQL 數(shù)據(jù)存儲(chǔ)不需要固定的表結(jié)構(gòu)，通常也不存在連接操作。在大數(shù)據(jù)存取上具備關(guān)系型數(shù)據(jù)庫無法比擬的性能優(yōu)勢(shì)。該術(shù)語在 2009 年初得到了廣泛認(rèn)同。

當(dāng)今的應(yīng)用體系結(jié)構(gòu)需要數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在橫向伸縮性上能夠滿足需求。而 NoSQL 存儲(chǔ)就是為了實(shí)現(xiàn)這個(gè)需求。Google 的BigTable與Amazon的Dynamo是非常成功的商業(yè) NoSQL 實(shí)現(xiàn)。一些開源的 NoSQL 體系，如Facebook 的Cassandra， Apache 的HBase，也得到了廣泛認(rèn)同。

newsql和nosql的區(qū)別和聯(lián)系

在大數(shù)據(jù)時(shí)代，“多種架構(gòu)支持多類應(yīng)用”成為數(shù)據(jù)庫行業(yè)應(yīng)對(duì)大數(shù)據(jù)的基本思路，數(shù)據(jù)庫行業(yè)出現(xiàn)互為補(bǔ)充的三大陣營，適用于事務(wù)處理應(yīng)用的OldSQL、適用于數(shù)據(jù)分析應(yīng)用的NewSQL和適用于互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的NoSQL。但在一些復(fù)雜的應(yīng)用場(chǎng)景中，單一數(shù)據(jù)庫架構(gòu)都不能完全滿足應(yīng)用場(chǎng)景對(duì)海量結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)管理、復(fù)雜分析、關(guān)聯(lián)查詢、實(shí)時(shí)性處理和控制建設(shè)成本等多方面的需要，因此不同架構(gòu)數(shù)據(jù)庫混合部署應(yīng)用成為滿足復(fù)雜應(yīng)用的必然選擇。不同架構(gòu)數(shù)據(jù)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(gè)案例對(duì)不同架構(gòu)數(shù)據(jù)庫的混合應(yīng)用部署進(jìn)行介紹。

OldSQL+NewSQL 在數(shù)據(jù)中心類應(yīng)用中混合部署

采用OldSQL+NewSQL模式構(gòu)建數(shù)據(jù)中心，在充分發(fā)揮OldSQL數(shù)據(jù)庫的事務(wù)處理能力的同時(shí)，借助NewSQL在實(shí)時(shí)性、復(fù)雜分析、即席查詢等方面的獨(dú)特優(yōu)勢(shì)，以及面對(duì)海量數(shù)據(jù)時(shí)較強(qiáng)的擴(kuò)展能力，滿足數(shù)據(jù)中心對(duì)當(dāng)前“熱”數(shù)據(jù)事務(wù)型處理和海量歷史“冷”數(shù)據(jù)分析兩方面的需求。OldSQL+NewSQL模式在數(shù)據(jù)中心類應(yīng)用中的互補(bǔ)作用體現(xiàn)在，OldSQL彌補(bǔ)了NewSQL不適合事務(wù)處理的不足，NewSQL彌補(bǔ)了OldSQL在海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)能力和處理性能方面的缺陷。

商業(yè)銀行數(shù)據(jù)中心采用OldSQL+NewSQL混合部署方式搭建，OldSQL數(shù)據(jù)庫滿足各業(yè)務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)的歸檔備份和事務(wù)型應(yīng)用，NewSQL MPP數(shù)據(jù)庫集群對(duì)即席查詢、多維分析等應(yīng)用提供高性能支持，并且通過MPP集群架構(gòu)實(shí)現(xiàn)應(yīng)對(duì)海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的擴(kuò)展能力。

商業(yè)銀行數(shù)據(jù)中心存儲(chǔ)架構(gòu)

與傳統(tǒng)的OldSQL模式相比，商業(yè)銀行數(shù)據(jù)中心采用OldSQL+NewSQL混合搭建模式，數(shù)據(jù)加載性能提升3倍以上，即席查詢和統(tǒng)計(jì)分析性能提升6倍以上。NewSQL MPP的高可擴(kuò)展性能夠應(yīng)對(duì)新的業(yè)務(wù)需求，可隨著數(shù)據(jù)量的增長(zhǎng)采用集群方式構(gòu)建存儲(chǔ)容量更大的數(shù)據(jù)中心。

OldSQL+NoSQL 在互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)應(yīng)用中混合部署

在互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)應(yīng)用中采用OldSQL+NoSQL混合模式，能夠很好的解決互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)應(yīng)用對(duì)海量結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲(chǔ)和快速處理的需求。在諸如大型電子商務(wù)平臺(tái)、大型SNS平臺(tái)等互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)應(yīng)用場(chǎng)景中，OldSQL在應(yīng)用中負(fù)責(zé)高價(jià)值密度結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和事務(wù)型處理，NoSQL在應(yīng)用中負(fù)責(zé)存儲(chǔ)和處理海量非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)和低價(jià)值密度結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。OldSQL+NoSQL模式在互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)應(yīng)用中的互補(bǔ)作用體現(xiàn)在，OldSQL彌補(bǔ)了NoSQL在ACID特性和復(fù)雜關(guān)聯(lián)運(yùn)算方面的不足，NoSQL彌補(bǔ)了OldSQL在海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理方面的缺陷。

數(shù)據(jù)魔方是淘寶網(wǎng)的一款數(shù)據(jù)產(chǎn)品，主要提供行業(yè)數(shù)據(jù)分析、店鋪數(shù)據(jù)分析。淘寶數(shù)據(jù)產(chǎn)品在存儲(chǔ)層采用OldSQL+NoSQL混合模式，由基于MySQL的分布式關(guān)系型數(shù)據(jù)庫集群MyFOX和基于HBase的NoSQL存儲(chǔ)集群Prom組成。由于OldSQL強(qiáng)大的語義和關(guān)系表達(dá)能力，在應(yīng)用中仍然占據(jù)著重要地位，目前存儲(chǔ)在MyFOX中的統(tǒng)計(jì)結(jié)果數(shù)據(jù)已經(jīng)達(dá)到10TB，占據(jù)著數(shù)據(jù)魔方總數(shù)據(jù)量的95%以上。另一方面，NoSQL作為SQL的有益補(bǔ)充，解決了OldSQL數(shù)據(jù)庫無法解決的全屬性選擇器等問題。

淘寶海量數(shù)據(jù)產(chǎn)品技術(shù)架構(gòu)

基于OldSQL+NoSQL混合架構(gòu)的特點(diǎn)，數(shù)據(jù)魔方目前已經(jīng)能夠提供壓縮前80TB的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)空間，支持每天4000萬的查詢請(qǐng)求，平均響應(yīng)時(shí)間在28毫秒，足以滿足未來一段時(shí)間內(nèi)的業(yè)務(wù)增長(zhǎng)需求。

NewSQL+NoSQL 在行業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用中混合部署

行業(yè)大數(shù)據(jù)與互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)的區(qū)別在于行業(yè)大數(shù)據(jù)的價(jià)值密度更高，并且對(duì)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)處理、復(fù)雜的多表關(guān)聯(lián)分析、即席查詢、數(shù)據(jù)強(qiáng)一致性等都比互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)有更高的要求。行業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用場(chǎng)景主要是分析類應(yīng)用，如：電信、金融、政務(wù)、能源等行業(yè)的決策輔助、預(yù)測(cè)預(yù)警、統(tǒng)計(jì)分析、經(jīng)營分析等。

在行業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用中采用NewSQL+NoSQL混合模式，充分利用NewSQL在結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)分析處理方面的優(yōu)勢(shì)，以及NoSQL在非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)處理方面的優(yōu)勢(shì)，實(shí)現(xiàn)NewSQL與NoSQL的功能互補(bǔ)，解決行業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用對(duì)高價(jià)值結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)處理、復(fù)雜的多表關(guān)聯(lián)分析、即席查詢、數(shù)據(jù)強(qiáng)一致性等要求，以及對(duì)海量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和精確查詢的要求。在應(yīng)用中，NewSQL承擔(dān)高價(jià)值密度結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和分析處理工作，NoSQL承擔(dān)存儲(chǔ)和處理海量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和不需要關(guān)聯(lián)分析、Ad-hoc查詢較少的低價(jià)值密度結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的工作。

當(dāng)前電信運(yùn)營商在集中化BI系統(tǒng)建設(shè)過程中面臨著數(shù)據(jù)規(guī)模大、數(shù)據(jù)處理類型多等問題，并且需要應(yīng)對(duì)大量的固定應(yīng)用，以及占統(tǒng)計(jì)總數(shù)80%以上的突發(fā)性臨時(shí)統(tǒng)計(jì)(ad-hoc)需求。在集中化BI系統(tǒng)的建設(shè)中采用NewSQL+NoSQL混搭的模式，充分利用NewSQL在復(fù)雜分析、即席查詢等方面處理性能的優(yōu)勢(shì)，及NoSQL在非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理和海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方面的優(yōu)勢(shì)，實(shí)現(xiàn)高效低成本。

集中化BI系統(tǒng)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)架構(gòu)

集中化BI系統(tǒng)按照數(shù)據(jù)類型和處理方式的不同，將結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)分別存儲(chǔ)在不同的系統(tǒng)中：非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)在Hadoop平臺(tái)上存儲(chǔ)與處理;結(jié)構(gòu)化、不需要關(guān)聯(lián)分析、Ad-hoc查詢較少的數(shù)據(jù)保存在NoSQL數(shù)據(jù)庫或Hadoop平臺(tái);結(jié)構(gòu)化、需要關(guān)聯(lián)分析或經(jīng)常ad-hoc查詢的數(shù)據(jù)，保存在NewSQL MPP數(shù)據(jù)庫中，短期高價(jià)值數(shù)據(jù)放在高性能平臺(tái)，中長(zhǎng)期放在低成本產(chǎn)品中。

結(jié)語

當(dāng)前信息化應(yīng)用的多樣性、復(fù)雜性，以及三種數(shù)據(jù)庫架構(gòu)各自所具有的優(yōu)勢(shì)和局限性，造成任何一種架構(gòu)的數(shù)據(jù)庫都不能完全滿足應(yīng)用需求，因此不同架構(gòu)數(shù)據(jù)庫混合使用，從而彌補(bǔ)其他架構(gòu)的不足成為必然選擇。根據(jù)應(yīng)用場(chǎng)景采用不同架構(gòu)數(shù)據(jù)庫進(jìn)行組合搭配，充分發(fā)揮每種架構(gòu)數(shù)據(jù)庫的特點(diǎn)和優(yōu)勢(shì)，并且與其他架構(gòu)數(shù)據(jù)庫形成互補(bǔ)，完全涵蓋應(yīng)用需求，保證數(shù)據(jù)資源的最優(yōu)化利用，將成為未來一段時(shí)期內(nèi)信息化應(yīng)用主要采用的解決方式。

目前在國內(nèi)市場(chǎng)上，OldSQL主要為Oracle、IBM等國外數(shù)據(jù)庫廠商所壟斷，達(dá)夢(mèng)、金倉等國產(chǎn)廠商仍處于追趕狀態(tài);南大通用憑借國產(chǎn)新型數(shù)據(jù)庫GBase 8a異軍突起，與EMC的Greenplum和HP的Vertica躋身NewSQL市場(chǎng)三強(qiáng);NoSQL方面用戶則大多采用Hadoop開源方案。

為什么海量數(shù)據(jù)場(chǎng)景中NoSQL越來越重要

本質(zhì)是因?yàn)椋弘S著互聯(lián)網(wǎng)的進(jìn)一步發(fā)展與各行業(yè)信息化建設(shè)進(jìn)程加快、參與者的增多，人們對(duì)軟件有了更多更新的要求，需要軟件不僅能實(shí)現(xiàn)功能，而且要求保證許多人可以共同參與使用，因而軟件所需承載的數(shù)據(jù)量和吞吐量必須達(dá)到相應(yīng)的需求。而目前的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫在某些方面有一些缺點(diǎn)，導(dǎo)致不能滿足需要。

具體則需要對(duì)比關(guān)系型數(shù)據(jù)庫與Nosql之間的區(qū)別可以得出

關(guān)系型數(shù)據(jù)庫

關(guān)系型數(shù)據(jù)庫把所有的數(shù)據(jù)都通過行和列的二元表現(xiàn)形式表示出來。

關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的優(yōu)勢(shì)：

1.?保持?jǐn)?shù)據(jù)的一致性（事務(wù)處理）

2.由于以標(biāo)準(zhǔn)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）

3.?可以進(jìn)行Join等復(fù)雜查詢

其中能夠保持?jǐn)?shù)據(jù)的一致性是關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的最大優(yōu)勢(shì)。

關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的不足：

不擅長(zhǎng)的處理

1.?大量數(shù)據(jù)的寫入處理（這點(diǎn)尤為重要）

2.?為有數(shù)據(jù)更新的表做索引或表結(jié)構(gòu)（schema）變更

3.?字段不固定時(shí)應(yīng)用

4.?對(duì)簡(jiǎn)單查詢需要快速返回結(jié)果的處理

--大量數(shù)據(jù)的寫入處理

讀寫集中在一個(gè)數(shù)據(jù)庫上讓數(shù)據(jù)庫不堪重負(fù)，大部分網(wǎng)站已使用主從復(fù)制技術(shù)實(shí)現(xiàn)讀寫分離，以提高讀寫性能和讀庫的可擴(kuò)展性。

所以在進(jìn)行大量數(shù)據(jù)操作時(shí)，會(huì)使用數(shù)據(jù)庫主從模式。數(shù)據(jù)的寫入由主數(shù)據(jù)庫負(fù)責(zé)，數(shù)據(jù)的讀入由從數(shù)據(jù)庫負(fù)責(zé)，可以比較簡(jiǎn)單地通過增加從數(shù)據(jù)庫來實(shí)現(xiàn)規(guī)模化，但是數(shù)據(jù)的寫入?yún)s完全沒有簡(jiǎn)單的方法來解決規(guī)模化問題。

第一，要想將數(shù)據(jù)的寫入規(guī)模化，可以考慮把主數(shù)據(jù)庫從一臺(tái)增加到兩臺(tái)，作為互相關(guān)聯(lián)復(fù)制的二元主數(shù)據(jù)庫使用，確實(shí)這樣可以把每臺(tái)主數(shù)據(jù)庫的負(fù)荷減少一半，但是更新處理會(huì)發(fā)生沖突，可能會(huì)造成數(shù)據(jù)的不一致，為了避免這樣的問題，需要把對(duì)每個(gè)表的請(qǐng)求分別分配給合適的主數(shù)據(jù)庫來處理。

第二，可以考慮把數(shù)據(jù)庫分割開來，分別放在不同的數(shù)據(jù)庫服務(wù)器上，比如將不同的表放在不同的數(shù)據(jù)庫服務(wù)器上，數(shù)據(jù)庫分割可以減少每臺(tái)數(shù)據(jù)庫服務(wù)器上的數(shù)據(jù)量，以便減少硬盤IO的輸入、輸出處理，實(shí)現(xiàn)內(nèi)存上的高速處理。但是由于分別存儲(chǔ)字不同服務(wù)器上的表之間無法進(jìn)行Join處理，數(shù)據(jù)庫分割的時(shí)候就需要預(yù)先考慮這些問題，數(shù)據(jù)庫分割之后，如果一定要進(jìn)行Join處理，就必須要在程序中進(jìn)行關(guān)聯(lián)，這是非常困難的。

--為有數(shù)據(jù)更新的表做索引或表結(jié)構(gòu)變更

在使用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫時(shí)，為了加快查詢速度需要?jiǎng)?chuàng)建索引，為了增加必要的字段就一定要改變表結(jié)構(gòu)，為了進(jìn)行這些處理，需要對(duì)表進(jìn)行共享鎖定，這期間數(shù)據(jù)變更、更新、插入、刪除等都是無法進(jìn)行的。如果需要進(jìn)行一些耗時(shí)操作，例如為數(shù)據(jù)量比較大的表創(chuàng)建索引或是變更其表結(jié)構(gòu)，就需要特別注意，長(zhǎng)時(shí)間內(nèi)數(shù)據(jù)可能無法進(jìn)行更新。

--字段不固定時(shí)的應(yīng)用

如果字段不固定，利用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫也是比較困難的，有人會(huì)說，需要的時(shí)候加個(gè)字段就可以了，這樣的方法也不是不可以，但在實(shí)際運(yùn)用中每次都進(jìn)行反復(fù)的表結(jié)構(gòu)變更是非常痛苦的。你也可以預(yù)先設(shè)定大量的預(yù)備字段，但這樣的話，時(shí)間一長(zhǎng)很容易弄不清除字段和數(shù)據(jù)的對(duì)應(yīng)狀態(tài)，即哪個(gè)字段保存有哪些數(shù)據(jù)。

--對(duì)簡(jiǎn)單查詢需要快速返回結(jié)果的處理? （這里的“簡(jiǎn)單”指的是沒有復(fù)雜的查詢條件）

這一點(diǎn)稱不上是缺點(diǎn)，但不管怎樣，關(guān)系型數(shù)據(jù)庫并不擅長(zhǎng)對(duì)簡(jiǎn)單的查詢快速返回結(jié)果，因?yàn)殛P(guān)系型數(shù)據(jù)庫是使用專門的sql語言進(jìn)行數(shù)據(jù)讀取的，它需要對(duì)sql與越南進(jìn)行解析，同時(shí)還有對(duì)表的鎖定和解鎖等這樣的額外開銷，這里并不是說關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的速度太慢，而只是想告訴大家若希望對(duì)簡(jiǎn)單查詢進(jìn)行高速處理，則沒有必要非使用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫不可。

NoSQL數(shù)據(jù)庫

關(guān)系型數(shù)據(jù)庫應(yīng)用廣泛，能進(jìn)行事務(wù)處理和表連接等復(fù)雜查詢。相對(duì)地，NoSQL數(shù)據(jù)庫只應(yīng)用在特定領(lǐng)域，基本上不進(jìn)行復(fù)雜的處理，但它恰恰彌補(bǔ)了之前所列舉的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的不足之處。

優(yōu)點(diǎn)：

易于數(shù)據(jù)的分散

各個(gè)數(shù)據(jù)之間存在關(guān)聯(lián)是關(guān)系型數(shù)據(jù)庫得名的主要原因，為了進(jìn)行join處理，關(guān)系型數(shù)據(jù)庫不得不把數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在同一個(gè)服務(wù)器內(nèi)，這不利于數(shù)據(jù)的分散，這也是關(guān)系型數(shù)據(jù)庫并不擅長(zhǎng)大數(shù)據(jù)量的寫入處理的原因。相反NoSQL數(shù)據(jù)庫原本就不支持Join處理，各個(gè)數(shù)據(jù)都是獨(dú)立設(shè)計(jì)的，很容易把數(shù)據(jù)分散在多個(gè)服務(wù)器上，故減少了每個(gè)服務(wù)器上的數(shù)據(jù)量，即使要處理大量數(shù)據(jù)的寫入，也變得更加容易，數(shù)據(jù)的讀入操作當(dāng)然也同樣容易。

典型的NoSQL數(shù)據(jù)庫

臨時(shí)性鍵值存儲(chǔ)（memcached、Redis）、永久性鍵值存儲(chǔ)（ROMA、Redis）、面向文檔的數(shù)據(jù)庫（MongoDB、CouchDB）、面向列的數(shù)據(jù)庫（Cassandra、HBase）

一、 鍵值存儲(chǔ)

它的數(shù)據(jù)是以鍵值的形式存儲(chǔ)的，雖然它的速度非常快，但基本上只能通過鍵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(shí)性、永久性和兩者兼具 三種。

（1）臨時(shí)性

所謂臨時(shí)性就是數(shù)據(jù)有可能丟失，memcached把所有數(shù)據(jù)都保存在內(nèi)存中，這樣保存和讀取的速度非常快，但是當(dāng)memcached停止時(shí)，數(shù)據(jù)就不存在了。由于數(shù)據(jù)保存在內(nèi)存中，所以無法操作超出內(nèi)存容量的數(shù)據(jù)，舊數(shù)據(jù)會(huì)丟失。總結(jié)來說：

。在內(nèi)存中保存數(shù)據(jù)

。可以進(jìn)行非常快速的保存和讀取處理

。數(shù)據(jù)有可能丟失

（2）永久性

所謂永久性就是數(shù)據(jù)不會(huì)丟失，這里的鍵值存儲(chǔ)是把數(shù)據(jù)保存在硬盤上，與臨時(shí)性比起來，由于必然要發(fā)生對(duì)硬盤的IO操作，所以性能上還是有差距的，但數(shù)據(jù)不會(huì)丟失是它最大的優(yōu)勢(shì)。總結(jié)來說：

。在硬盤上保存數(shù)據(jù)

。可以進(jìn)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(huì)丟失

（3） 兩者兼?zhèn)?/p>

Redis屬于這種類型。Redis有些特殊，臨時(shí)性和永久性兼具。Redis首先把數(shù)據(jù)保存在內(nèi)存中，在滿足特定條件（默認(rèn)是?15分鐘一次以上，5分鐘內(nèi)10個(gè)以上，1分鐘內(nèi)10000個(gè)以上的鍵發(fā)生變更）的時(shí)候?qū)?shù)據(jù)寫入到硬盤中，這樣既確保了內(nèi)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)庫特別適合處理數(shù)組類型的數(shù)據(jù)。總結(jié)來說：

。同時(shí)在內(nèi)存和硬盤上保存數(shù)據(jù)

。可以進(jìn)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(huì)消失（可以恢復(fù)）

。適合于處理數(shù)組類型的數(shù)據(jù)

二、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，但與鍵值存儲(chǔ)相異。

（1）不定義表結(jié)構(gòu)

即使不定義表結(jié)構(gòu)，也可以像定義了表結(jié)構(gòu)一樣使用，還省去了變更表結(jié)構(gòu)的麻煩。

（2）可以使用復(fù)雜的查詢條件

跟鍵值存儲(chǔ)不同的是，面向文檔的數(shù)據(jù)庫可以通過復(fù)雜的查詢條件來獲取數(shù)據(jù)，雖然不具備事務(wù)處理和Join這些關(guān)系型數(shù)據(jù)庫所具有的處理能力，但初次以外的其他處理基本上都能實(shí)現(xiàn)。

三、?面向列的數(shù)據(jù)庫

Cassandra、HBae、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(zhǎng)，這種類型的NoSQL數(shù)據(jù)庫尤其引入注目。

普通的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫都是以行為單位來存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的，擅長(zhǎng)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(guān)系型數(shù)據(jù)庫也被成為面向行的數(shù)據(jù)庫。相反，面向列的數(shù)據(jù)庫是以列為單位來存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的，擅長(zhǎng)以列為單位讀入數(shù)據(jù)。

面向列的數(shù)據(jù)庫具有搞擴(kuò)展性，即使數(shù)據(jù)增加也不會(huì)降低相應(yīng)的處理速度（特別是寫入速度），所以它主要應(yīng)用于需要處理大量數(shù)據(jù)的情況。另外，把它作為批處理程序的存儲(chǔ)器來對(duì)大量數(shù)據(jù)進(jìn)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(chǔ)的思維方式有很大不同，故應(yīng)用起來十分困難。

總結(jié)：關(guān)系型數(shù)據(jù)庫與NoSQL數(shù)據(jù)庫并非對(duì)立而是互補(bǔ)的關(guān)系，即通常情況下使用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，在適合使用NoSQL的時(shí)候使用NoSQL數(shù)據(jù)庫，讓NoSQL數(shù)據(jù)庫對(duì)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的不足進(jìn)行彌補(bǔ)。

新聞名稱：NoSQL不適合哪些場(chǎng)景,NoSQL的應(yīng)用場(chǎng)景
URL分享：http://chinadenli.net/article22/dsidhcc.html

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