如何玩轉(zhuǎn)NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)

何玩轉(zhuǎn) NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)作者：IT專家中國(guó) Weather公司CIO Bryson Koehler整理MongoDBRiakCassandra等NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)特性指其重要特性NoSQL限制住 Weather公司致力于氣報(bào)告氣預(yù)報(bào)業(yè)務(wù)其并缺乏數(shù)據(jù)缺乏數(shù)據(jù)管理工具需要三種同NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù) 近我向Weather 公司CIO Bryson Koehler提疑問(wèn)除公司CIO,Bryson Koehler其業(yè)務(wù)單元孵化者,包括Weather ChannelWeatherFXWeather UndergroundIntellicast等Weather公司每獲取處理著約二0萬(wàn)億字節(jié)數(shù)據(jù)外提供前全球氣狀況并航空公司緊中國(guó)服務(wù)貨運(yùn)商公用事業(yè)保險(xiǎn)及線氣中國(guó)站氣應(yīng)用程序用戶提供氣預(yù)報(bào)服務(wù)每需求增加數(shù)十億氣數(shù)據(jù)請(qǐng)求并且預(yù)期響應(yīng)間要一0毫秒左右 RiakWeather 公司臺(tái)NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)于公司事務(wù)性存儲(chǔ)公用中國(guó)絡(luò)(SUN)數(shù)據(jù)獲取平臺(tái)運(yùn)行亞馬遜中國(guó)絡(luò)服務(wù)(AWS)用區(qū)域并每一5頻率捕獲超二0億氣象數(shù)據(jù)信息所Riak具明確處理規(guī)模該公司使用Cassandra及新近添加MongoDB數(shù)據(jù)庫(kù)Weather中國(guó) IOSAndroid移應(yīng)用程序服務(wù) Weather 公司使用同產(chǎn)品Koehler解釋說(shuō)同工具同優(yōu)勢(shì) Cassandra服務(wù)于Weather 公司及全球消費(fèi)者使用第三氣應(yīng)用API數(shù)據(jù)：我數(shù)據(jù)發(fā)平臺(tái)每秒處理數(shù)十萬(wàn)事務(wù)我發(fā)現(xiàn)Cassandra用于全球發(fā)數(shù)據(jù)棒解決案并且[數(shù)據(jù)庫(kù)]讀取面體現(xiàn)高用性 本質(zhì)全球各消費(fèi)者所使用數(shù)據(jù)服務(wù)包括Weather 公司第三氣應(yīng)用程序 MongoDB提供Weather中國(guó)中國(guó)站移應(yīng)用程序間層緩存功能：離我核API我沒(méi)全部Weather中國(guó)內(nèi)容所MongoDB容器發(fā)站W(wǎng)eather中國(guó)及AndroidiOS移應(yīng)用程序服務(wù)Mongo處些處基于其內(nèi)建JSON格式及靈性 Riak用于消費(fèi)氣象數(shù)據(jù)觀測(cè)包括自世界各圖片視頻等：我喜Riak其優(yōu)秀數(shù)據(jù)攝取能力且種全球布式式實(shí)現(xiàn)于全球布式平臺(tái)獲取數(shù)據(jù)入站式數(shù)據(jù)庫(kù)真靠選擇 我曾聽說(shuō)DatastaxBashoCouchbase高管貶低MongoDB擴(kuò)展性MongoDB指向規(guī)模部署Facebook超二00萬(wàn)臺(tái)移設(shè)備應(yīng)用程序提供支持eHarmony公司MongDB每處理著數(shù)十億潛比賽預(yù)約據(jù)Koehle所述MongoDBWeather中國(guó)Weather中國(guó)移應(yīng)用程序處理著每十億交易毫疑問(wèn)通配置部署Mongo處理批量交易數(shù)據(jù) 盡管Koehler承認(rèn)樂(lè)于看MongoDB繼續(xù)使全球集群位置[功能]更加縫化且易于使用 些屬于全球性布式集群復(fù)制負(fù)載平衡CassandraRiak眾所周知功能 規(guī)模討論角度看少公司達(dá)Weather公司經(jīng)營(yíng)規(guī)模易于發(fā)架構(gòu)靈性JSON數(shù)據(jù)處理使MongoDB世界流行NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)微軟IBM都進(jìn)行MongoDB模仿微軟Azure DocumentDBIBM CloudantCassandraRiak Weather公司三NoSQL標(biāo)準(zhǔn)降低至兩程鞏固Koehler說(shuō)公司沒(méi)準(zhǔn)備做 由于我構(gòu)造由許同數(shù)據(jù)解決案組中國(guó)狀結(jié)構(gòu)我目前環(huán)境已于復(fù)雜說(shuō)我希望給團(tuán)隊(duì)些自由空間讓我解所選擇利弊看些整合 候遷移件難事關(guān)于NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)重要事情困其 Koehler說(shuō)架構(gòu)編碼確數(shù)據(jù)庫(kù)遷移另并難隨著模式自由及數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)存技術(shù)發(fā)展論前者key-value存儲(chǔ)或其形式轉(zhuǎn)儲(chǔ)數(shù)據(jù)都十容易 特定產(chǎn)品進(jìn)程自定義編碼復(fù)雜存儲(chǔ)程已經(jīng)復(fù)返Koehler說(shuō)關(guān)于結(jié)構(gòu)化編碼確需要考慮?做避免特殊供應(yīng)商提供工具功能能讓身陷其舉亞馬遜中國(guó)絡(luò)服務(wù)(AWS)消息服務(wù)例 必讓服務(wù)云運(yùn)行解釋說(shuō)部署自RabbitMQ環(huán)境陷于其所原先部署AWS 應(yīng)用程序轉(zhuǎn)部署谷歌計(jì)算云服務(wù)論數(shù)據(jù)平臺(tái)存儲(chǔ)環(huán)境或云計(jì)算環(huán)境都要?jiǎng)e讓自局限僅由供應(yīng)商提供范圍空間內(nèi) 轉(zhuǎn)

創(chuàng)新互聯(lián)自2013年創(chuàng)立以來(lái)，先為巴南等服務(wù)建站，巴南等地企業(yè)，進(jìn)行企業(yè)商務(wù)咨詢服務(wù)。為巴南企業(yè)網(wǎng)站制作PC+手機(jī)+微官網(wǎng)三網(wǎng)同步一站式服務(wù)解決您的所有建站問(wèn)題。

大數(shù)據(jù)時(shí)代數(shù)據(jù)管理方式研究

大數(shù)據(jù)時(shí)代數(shù)據(jù)管理方式研究

1數(shù)據(jù)管理技術(shù)的回顧

數(shù)據(jù)管理技術(shù)主要經(jīng)歷了人工管理階段、文件系統(tǒng)階段和數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)階段。隨著數(shù)據(jù)應(yīng)用領(lǐng)域的不斷擴(kuò)展，數(shù)據(jù)管理所處的環(huán)境也越來(lái)越復(fù)雜，目前廣泛流行的數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)開始暴露出許多弱點(diǎn)，面臨著許多新的挑戰(zhàn)。

1.1 人工管理階段

20 世紀(jì) 50 年代中期，計(jì)算機(jī)主要用于科學(xué)計(jì)算。當(dāng)時(shí)沒(méi)有磁盤等直接存取設(shè)備，只有紙帶、卡片、磁帶等外存，也沒(méi)有操作系統(tǒng)和管理數(shù)據(jù)的專門軟件。該階段管理的數(shù)據(jù)不保存、由應(yīng)用程序管理數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)不共享和數(shù)據(jù)不具有獨(dú)立性等特點(diǎn)。

1.2 文件系統(tǒng)階段

20 世紀(jì) 50 年代后期到 60 年代中期，隨著計(jì)算機(jī)硬件和軟件的發(fā)展，磁盤、磁鼓等直接存取設(shè)備開始普及，這一時(shí)期的數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)是把計(jì)算機(jī)中的數(shù)據(jù)組織成相互獨(dú)立的被命名的數(shù)據(jù)文件，并可按文件的名字來(lái)進(jìn)行訪問(wèn)，對(duì)文件中的記錄進(jìn)行存取的數(shù)據(jù)管理技術(shù)。數(shù)據(jù)可以長(zhǎng)期保存在計(jì)算機(jī)外存上，可以對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行反復(fù)處理，并支持文件的查詢、修改、插入和刪除等操作。其數(shù)據(jù)面向特定的應(yīng)用程序，因此，數(shù)據(jù)共享性、獨(dú)立性差，且冗余度大，管理和維護(hù)的代價(jià)也很大。

1.3數(shù)據(jù)庫(kù)階段

20 世紀(jì) 60 年代后期以來(lái)，計(jì)算機(jī)性能得到進(jìn)一步提高，更重要的是出現(xiàn)了大容量磁盤，存儲(chǔ)容量大大增加且價(jià)格下降。在此基礎(chǔ)上，才有可能克服文件系統(tǒng)管理數(shù)據(jù)時(shí)的不足，而滿足和解決實(shí)際應(yīng)用中多個(gè)用戶、多個(gè)應(yīng)用程序共享數(shù)據(jù)的要求，從而使數(shù)據(jù)能為盡可能多的應(yīng)用程序服務(wù)，這就出現(xiàn)了數(shù)據(jù)庫(kù)這樣的數(shù)據(jù)管理技術(shù)。數(shù)據(jù)庫(kù)的特點(diǎn)是數(shù)據(jù)不再只針對(duì)某一個(gè)特定的應(yīng)用，而是面向全組織，具有整體的結(jié)構(gòu)性，共享性高，冗余度減小，具有一定的程序與數(shù)據(jù)之間的獨(dú)立性，并且對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)一的控制。

2大數(shù)據(jù)時(shí)代的數(shù)據(jù)管理技術(shù)

大數(shù)據(jù)（big data），或稱巨量資料，指的是所涉及的資料量規(guī)模巨大到無(wú)法透過(guò)目前主流軟件工具，在合理時(shí)間內(nèi)達(dá)到擷取、管理、處理、并整理成為幫助企業(yè)經(jīng)營(yíng)決策更積極目的的資訊。大數(shù)據(jù)有 3 個(gè) V,一是大量化（Volume），數(shù)據(jù)量是持續(xù)快速增加的，從 TB級(jí)別，躍升到 PB 級(jí)別；二是多樣化（Variety），數(shù)據(jù)類型多樣化，結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)已被視為小菜一碟，圖片、音頻、視頻等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)正以傳統(tǒng)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)增長(zhǎng)的兩倍速快速創(chuàng)建；三是快速化 （Velocity），數(shù)據(jù)生成速度快，也就需要快速的處理能力，因此，產(chǎn)生了“1 秒定律”,就是說(shuō)一般要在秒級(jí)時(shí)間范圍內(nèi)給出分析結(jié)果，時(shí)間太長(zhǎng)就失去價(jià)值了，這個(gè)速度要求是大數(shù)據(jù)處理技術(shù)和傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)最大的區(qū)別。

2.1 關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)（RDBMS）

20 世紀(jì) 70 年代初，IBM 工程師 Codd 發(fā)表了著名的論文“A Relational Model of Data for Large Shared DataBanks”,標(biāo)志著關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)時(shí)代來(lái)臨。關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)的理論基礎(chǔ)是關(guān)系模型，是借助于集合代數(shù)等數(shù)學(xué)概念和方法來(lái)處理數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)，現(xiàn)實(shí)世界中的實(shí)體以及實(shí)體之間的聯(lián)系非常容易用關(guān)系模型來(lái)表示。容易理解的模型、容易掌握的查詢語(yǔ)言、高效的優(yōu)化器、成熟的技術(shù)和產(chǎn)品，使得關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)占據(jù)了數(shù)據(jù)庫(kù)市場(chǎng)的絕對(duì)的統(tǒng)治地位。隨著互聯(lián)網(wǎng) web2.0 網(wǎng)站的興起，半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的大量涌現(xiàn)，傳統(tǒng)的關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)在應(yīng)付 web2.0 網(wǎng)站特別是超大規(guī)模和高并發(fā)的 SNS（全稱 Social Networking Services,即社會(huì)性網(wǎng)絡(luò)服務(wù)） 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(wèn)題。

2.2 noSQL數(shù)據(jù)庫(kù)

順應(yīng)時(shí)代發(fā)展的需要產(chǎn)生了 noSQL數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)，其主要特點(diǎn)是采用與關(guān)系模型不同的數(shù)據(jù)模型，當(dāng)前熱門的 noSQL數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)可以說(shuō)是蓬勃發(fā)展、異軍突起，很多公司都熱情追捧之，如：由 Google 公司提出的 Big Table 和 MapReduce 以及 IBM 公司提出的 Lotus Notes 等。不管是那個(gè)公司的 noSQL數(shù)據(jù)庫(kù)都圍繞著大數(shù)據(jù)的 3 個(gè) V,目的就是解決大數(shù)據(jù)的 3個(gè) V 問(wèn)題。因此，在設(shè)計(jì) noSQL 時(shí)往往考慮以下幾個(gè)原則，首先，采用橫向擴(kuò)展的方式，通過(guò)并行處理技術(shù)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行劃分并進(jìn)行并行處理，以獲得高速的讀寫速度；其次，解決數(shù)據(jù)類型從以結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)為主轉(zhuǎn)向結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化三者的融合的問(wèn)題；再次，放松對(duì)數(shù)據(jù)的 ACID 一致性約束，允許數(shù)據(jù)暫時(shí)出現(xiàn)不一致的情況，接受最終一致性；最后，對(duì)各個(gè)分區(qū)數(shù)據(jù)進(jìn)行備份（一般是 3 份），應(yīng)對(duì)節(jié)點(diǎn)失敗的狀況等。

對(duì)數(shù)據(jù)的應(yīng)用可以分為分析型應(yīng)用和操作型應(yīng)用，分析型應(yīng)用主要是指對(duì)大量數(shù)據(jù)進(jìn)行分類、聚集、匯總，最后獲得數(shù)據(jù)量相對(duì)小的分析結(jié)果；操作型應(yīng)用主要是指對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行增加、刪除、修改和查詢以及簡(jiǎn)單的匯總操作，涉及的數(shù)據(jù)量一般比較少，事務(wù)執(zhí)行時(shí)間一般比較短。目前數(shù)據(jù)庫(kù)可分為關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)和 noSQL數(shù)據(jù)庫(kù)，根據(jù)數(shù)據(jù)應(yīng)用的要求，再結(jié)合目前數(shù)據(jù)庫(kù)的種類，所以目前數(shù)據(jù)庫(kù)管理方式主要有以下 4 類。

（1）面向操作型的關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)。

首先，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)廠商提供的基于行存儲(chǔ)的關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)，如 DB2、Oracle、SQL Server 等，以其高度的一致性、精確性、系統(tǒng)可恢復(fù)性，在事務(wù)處理方面仍然是核心引擎。其次，面向?qū)崟r(shí)計(jì)算的內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)，如 Hana、Timesten、Altibase 等通過(guò)把對(duì)數(shù)據(jù)并發(fā)控制、查詢和恢復(fù)等操作控制在內(nèi)存內(nèi)部進(jìn)行，所以獲得了非常高的性能，在很多特定領(lǐng)域如電信、證券、網(wǎng)管等得到普遍應(yīng)用。另外，以 VoltDB、Clustrix 和NuoDB 為代表的 new SQL 宣稱能夠在保持 ACDI 特性的同時(shí)提高了事務(wù)處理性能 50 倍 ~60 倍。

（2）面向分析型的關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)。

首先，TeraData 是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)領(lǐng)域的領(lǐng)頭羊，Teradata 在整體上是按 Shared Nothing 架構(gòu)體系進(jìn)行組織的，定位就是大型數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)，支持較高的擴(kuò)展性。其次，面向分析型應(yīng)用，列存儲(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)的研究形成了另一個(gè)重要的潮流。列存儲(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)以其高效的壓縮、更高的 I/O 效率等特點(diǎn)，在分析型應(yīng)用領(lǐng)域獲得了比行存儲(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)高得多的性能。如：MonetDB 和 Vertica是一個(gè)典型的基于列存儲(chǔ)技術(shù)的數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)。

（3）面向操作型的 noSQL 技術(shù)。

有些操作型應(yīng)用不受 ACID 高度一致性約束，但對(duì)大數(shù)據(jù)處理需要處理的數(shù)據(jù)量非常大，對(duì)速度性能要求也非常高，這樣就必須依靠大規(guī)模集群的并行處理能力來(lái)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)處理，弱一致性或最終一致性就可以了。這時(shí)，操作型 noSQL數(shù)據(jù)庫(kù)的優(yōu)點(diǎn)就可以發(fā)揮的淋漓盡致了。如，Hbase 一天就可以有超過(guò) 200 億個(gè)到達(dá)硬盤的讀寫操作，實(shí)現(xiàn)對(duì)大數(shù)據(jù)的處理。另外，noSQL數(shù)據(jù)庫(kù)是一個(gè)數(shù)據(jù)模型靈活、支持多樣數(shù)據(jù)類型，如對(duì)圖數(shù)據(jù)建模、存儲(chǔ)和分析，其性能、擴(kuò)展性是關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)無(wú)法比擬的。

（4）面向分析型的 noSQL 技術(shù)。

面向分析型應(yīng)用的 noSQL 技術(shù)主要依賴于Hadoop 分布式計(jì)算平臺(tái)，Hadoop 是一個(gè)分布式計(jì)算平臺(tái)，以 HDFS 和 Map Reduce 為用戶提供系統(tǒng)底層細(xì)節(jié)透明的分布式基礎(chǔ)架構(gòu)。《Hadoop 經(jīng)典實(shí)踐染技巧》傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫(kù)廠商 Microsoft,Oracle,SAS,IBM 等紛紛轉(zhuǎn)向 Hadoop 的研究，如微軟公司關(guān)閉 Dryad 系統(tǒng)，全力投入 Map Reduce 的研發(fā)，Oracle 在 2011 年下半年發(fā)布 Big Plan 戰(zhàn)略計(jì)劃，全面進(jìn)軍大數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域，IBM 則早已捷足先登“,沃森（Watson）”計(jì)算機(jī)就是基于 Hadoop 技術(shù)開發(fā)的產(chǎn)物，同時(shí) IBM 發(fā)布了 BigInsights 計(jì)劃，基于 Hadoop,Netezza 和 SPSS（統(tǒng)計(jì)分析、數(shù)據(jù)挖掘軟件）等技術(shù)和產(chǎn)品構(gòu)建大數(shù)據(jù)分析處理的技術(shù)框架。同時(shí)也涌現(xiàn)出一批新公司來(lái)研究Hadoop 技術(shù)，如 Cloudera、MapRKarmashpere 等。

3數(shù)據(jù)管理方式的展望

通過(guò)以上分析，可以看出關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)的 ACID 強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)一致性通常指關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)之間的邏輯關(guān)系是否正確和完整，而對(duì)于很多互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用來(lái)說(shuō)，對(duì)這一致性和隔離性的要求可以降低，而可用性的要求則更為明顯，此時(shí)就可以采用 noSQL 的兩種弱一致性的理論 BASE 和 CAP.關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)和 noSQL數(shù)據(jù)庫(kù)并不是想到對(duì)立的矛盾體，而是可以相互補(bǔ)充的，根據(jù)不同需求使用不同的技術(shù)，甚至二者可以共同存在，互不影響。最近幾年，以 Spanner 為代表新型數(shù)據(jù)庫(kù)的出現(xiàn)，給數(shù)據(jù)庫(kù)領(lǐng)域注入新鮮血液，這就是融合了一致性和可用性的 newSQL,這種新型思維方式或許會(huì)是未來(lái)大數(shù)據(jù)處理方式的發(fā)展方向。

4 結(jié)束語(yǔ)

隨著云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)等的發(fā)展，數(shù)據(jù)呈現(xiàn)爆炸式的增長(zhǎng)，人們正被數(shù)據(jù)洪流所包圍，大數(shù)據(jù)的時(shí)代已經(jīng)到來(lái)。正確利用大數(shù)據(jù)給人們的生活帶來(lái)了極大的便利，但與此同時(shí)也給傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)管理方式帶來(lái)了極大的挑戰(zhàn)。

一、NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)簡(jiǎn)介

Web1.0的時(shí)代，數(shù)據(jù)訪問(wèn)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(wèn)題。

隨著Web2.0的時(shí)代的到來(lái)，用戶訪問(wèn)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(lái)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(kù)。

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(kù)的擴(kuò)展能力。

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

HBase是Hadoop項(xiàng)目中的數(shù)據(jù)庫(kù)。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(guò)10億行數(shù)據(jù)，還可處理有數(shù)百萬(wàn)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(kù)，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(lái)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)

什么是NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)

什么是NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)？從名稱“非SQL”或“非關(guān)系型”衍生而來(lái)，這些數(shù)據(jù)庫(kù)不使用類似SQL的查詢語(yǔ)言，通常稱為結(jié)構(gòu)化存儲(chǔ)。這些數(shù)據(jù)庫(kù)自1960年就已經(jīng)存在，但是直到現(xiàn)在一些大公司（例如Google和Facebook）開始使用它們時(shí)，這些數(shù)據(jù)庫(kù)才流行起來(lái)。該數(shù)據(jù)庫(kù)最明顯的優(yōu)勢(shì)是擺脫了一組固定的列、連接和類似SQL的查詢語(yǔ)言的限制。有時(shí)，NoSQL這個(gè)名稱也可能表示“不僅僅SQL”，來(lái)確保它們可能支持SQL。 NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)使用諸如鍵值、寬列、圖形或文檔之類的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，并且可以如JSON之類的不同格式存儲(chǔ)。

分享名稱：nosql中數(shù)據(jù)管理策略,nosql數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)實(shí)戰(zhàn) pdf
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