什么是nosql非結構化數(shù)據(jù)庫

基本含義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。NoSQLNoSQL數(shù)據(jù)庫的四大分類鍵值(Key-Value)存儲數(shù)據(jù)庫這一類數(shù)據(jù)庫主要會使用到一個哈希表，這個表中有一個特定的鍵和一個指針指向特定的數(shù)據(jù)。Key/value模型對于IT系統(tǒng)來說的優(yōu)勢在于簡單、易部署。但是如果DBA只對部分值進行查詢或更新的時候，Key/value就顯得效率低下了。[3] 舉例如：Tokyo Cabinet/Tyrant, Redis, Voldemort, Oracle BDB.列存儲數(shù)據(jù)庫。這部分數(shù)據(jù)庫通常是用來應對分布式存儲的海量數(shù)據(jù)。鍵仍然存在，但是它們的特點是指向了多個列。這些列是由列家族來安排的。如：Cassandra, HBase, Riak.文檔型數(shù)據(jù)庫文檔型數(shù)據(jù)庫的靈感是來自于Lotus Notes辦公軟件的，而且它同第一種鍵值存儲相類似。該類型的數(shù)據(jù)模型是版本化的文檔，半結構化的文檔以特定的格式存儲，比如JSON。文檔型數(shù)據(jù)庫可 以看作是鍵值數(shù)據(jù)庫的升級版，允許之間嵌套鍵值。而且文檔型數(shù)據(jù)庫比鍵值數(shù)據(jù)庫的查詢效率更高。如：CouchDB, MongoDb. 國內(nèi)也有文檔型數(shù)據(jù)庫SequoiaDB，已經(jīng)開源。圖形(Graph)數(shù)據(jù)庫圖形結構的數(shù)據(jù)庫同其他行列以及剛性結構的SQL數(shù)據(jù)庫不同，它是使用靈活的圖形模型，并且能夠擴展到多個服務器上。NoSQL數(shù)據(jù)庫沒有標準的查詢語言(SQL)，因此進行數(shù)據(jù)庫查詢需要制定數(shù)據(jù)模型。許多NoSQL數(shù)據(jù)庫都有REST式的數(shù)據(jù)接口或者查詢API。[2] 如：Neo4J, InfoGrid, Infinite Graph.因此，我們總結NoSQL數(shù)據(jù)庫在以下的這幾種情況下比較適用：1、數(shù)據(jù)模型比較簡單；2、需要靈活性更強的IT系統(tǒng)；3、對數(shù)據(jù)庫性能要求較高；4、不需要高度的數(shù)據(jù)一致性；5、對于給定key，比較容易映射復雜值的環(huán)境。

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NoSQL會取代完全取代關系型數(shù)據(jù)庫嗎？

對此，前Google工程師，Milo（本地商店搜索引擎）創(chuàng)始人Ted Dziuba最近發(fā)表標題驚人的博客“I Can't Wait for NoSQL to Die”，對NoSQL的適用范圍進行了分析。他認為， NoSQL也會帶來一連串的新問題，并不會成為主流，無法取代關系型數(shù)據(jù)庫。 他的理由是：Cassandra等NoSQL數(shù)據(jù)庫在使用上并不方便，比如，修改column family定義時就需要重啟。而且NoSQL更適合Google那樣的規(guī)模，而一般的互聯(lián)網(wǎng)公司都不是Google，早早地去考慮Google那樣的規(guī)模的可擴展性，純粹是浪費時間，存在巨大的商業(yè)風險。 他還透露，即使在Google，AdWords這樣的關鍵產(chǎn)品也是基于MySQL實現(xiàn)的。 他在文中最后表示，NoSQL當然死不了，但是 它最終會被邊緣化，就像Rails被NoSQL邊緣化一樣 Dziuba的文章因為言辭激烈，在社區(qū)里引起了強烈反應。 SQL數(shù)據(jù)庫陣營贊同者大有人在。craigslist工程師、著名的MySQL專家Jeremy Zawodny表示，在讀此文的時候，不時會心一笑。他說， NoSQL運動只是軟件不斷進化進程中的正常現(xiàn)象 。關系型數(shù)據(jù)庫也會繼續(xù)發(fā)展，MySQL社區(qū)不斷推出的XtraDB或InnoDB插件, PBXT, Drizzle都是證據(jù)。各種技術競爭的結果是，我們獲得了更多解決問題的選擇。 drizzle項目開發(fā)者Eric Day也表示，NoSQL有很多值得學習的，但是目前大部分實際項目的最佳選擇還是關系型數(shù)據(jù)庫。 NoSQL陣營當然不會坐視不理，Cassandra項目組的Eric Evans表示，Dziuba提到Cassandra修改column family定義的問題其實很容易解決。而且，NoSQL并不是要取代MySQL，事實上Twitter仍然在用MySQL。如果關系型數(shù)據(jù)庫能夠承擔負荷，那就用好了；如果不行，請考慮NoSQL。 而德國知名博客Code Monkeyism則嘲笑Dziuba看起來并沒有用MySQL做過真實項目，因為MySQL如果沒有memcache，基本上無法應付網(wǎng)站項目。他認為，NoSQL將使SQL數(shù)據(jù)庫邊緣化，而且一個重要理由恰恰是可以節(jié)省DBA的開銷。 digg的前任首席架構師現(xiàn)在也在創(chuàng)業(yè)的Joe Stump說，自己現(xiàn)在的創(chuàng)業(yè)項目就是用NoSQL，而且列舉了一系列問題挑戰(zhàn)SQL陣營。

為什么海量數(shù)據(jù)場景中NoSQL越來越重要

本質(zhì)是因為：隨著互聯(lián)網(wǎng)的進一步發(fā)展與各行業(yè)信息化建設進程加快、參與者的增多，人們對軟件有了更多更新的要求，需要軟件不僅能實現(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)量和吞吐量必須達到相應的需求。而目前的關系型數(shù)據(jù)庫在某些方面有一些缺點，導致不能滿足需要。

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

關系型數(shù)據(jù)庫

關系型數(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。

關系型數(shù)據(jù)庫的優(yōu)勢：

1.?保持數(shù)據(jù)的一致性（事務處理）

2.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）

3.?可以進行Join等復雜查詢

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。

關系型數(shù)據(jù)庫的不足：

不擅長的處理

1.?大量數(shù)據(jù)的寫入處理（這點尤為重要）

2.?為有數(shù)據(jù)更新的表做索引或表結構（schema）變更

3.?字段不固定時應用

4.?對簡單查詢需要快速返回結果的處理

--大量數(shù)據(jù)的寫入處理

讀寫集中在一個數(shù)據(jù)庫上讓數(shù)據(jù)庫不堪重負，大部分網(wǎng)站已使用主從復制技術實現(xiàn)讀寫分離，以提高讀寫性能和讀庫的可擴展性。

所以在進行大量數(shù)據(jù)操作時，會使用數(shù)據(jù)庫主從模式。數(shù)據(jù)的寫入由主數(shù)據(jù)庫負責，數(shù)據(jù)的讀入由從數(shù)據(jù)庫負責，可以比較簡單地通過增加從數(shù)據(jù)庫來實現(xiàn)規(guī)模化，但是數(shù)據(jù)的寫入?yún)s完全沒有簡單的方法來解決規(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)庫從一臺增加到兩臺，作為互相關聯(lián)復制的二元主數(shù)據(jù)庫使用，確實這樣可以把每臺主數(shù)據(jù)庫的負荷減少一半，但是更新處理會發(fā)生沖突，可能會造成數(shù)據(jù)的不一致，為了避免這樣的問題，需要把對每個表的請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)庫服務器上，比如將不同的表放在不同的數(shù)據(jù)庫服務器上，數(shù)據(jù)庫分割可以減少每臺數(shù)據(jù)庫服務器上的數(shù)據(jù)量，以便減少硬盤IO的輸入、輸出處理，實現(xiàn)內(nèi)存上的高速處理。但是由于分別存儲字不同服務器上的表之間無法進行Join處理，數(shù)據(jù)庫分割的時候就需要預先考慮這些問題，數(shù)據(jù)庫分割之后，如果一定要進行Join處理，就必須要在程序中進行關聯(lián)，這是非常困難的。

--為有數(shù)據(jù)更新的表做索引或表結構變更

在使用關系型數(shù)據(jù)庫時，為了加快查詢速度需要創(chuàng)建索引，為了增加必要的字段就一定要改變表結構，為了進行這些處理，需要對表進行共享鎖定，這期間數(shù)據(jù)變更、更新、插入、刪除等都是無法進行的。如果需要進行一些耗時操作，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構，就需要特別注意，長時間內(nèi)數(shù)據(jù)可能無法進行更新。

--字段不固定時的應用

如果字段不固定，利用關系型數(shù)據(jù)庫也是比較困難的，有人會說，需要的時候加個字段就可以了，這樣的方法也不是不可以，但在實際運用中每次都進行反復的表結構變更是非常痛苦的。你也可以預先設定大量的預備字段，但這樣的話，時間一長很容易弄不清除字段和數(shù)據(jù)的對應狀態(tài)，即哪個字段保存有哪些數(shù)據(jù)。

--對簡單查詢需要快速返回結果的處理? （這里的“簡單”指的是沒有復雜的查詢條件）

這一點稱不上是缺點，但不管怎樣，關系型數(shù)據(jù)庫并不擅長對簡單的查詢快速返回結果，因為關系型數(shù)據(jù)庫是使用專門的sql語言進行數(shù)據(jù)讀取的，它需要對sql與越南進行解析，同時還有對表的鎖定和解鎖等這樣的額外開銷，這里并不是說關系型數(shù)據(jù)庫的速度太慢，而只是想告訴大家若希望對簡單查詢進行高速處理，則沒有必要非使用關系型數(shù)據(jù)庫不可。

NoSQL數(shù)據(jù)庫

關系型數(shù)據(jù)庫應用廣泛，能進行事務處理和表連接等復雜查詢。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。

優(yōu)點：

易于數(shù)據(jù)的分散

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(nèi)，這不利于數(shù)據(jù)的分散，這也是關系型數(shù)據(jù)庫并不擅長大數(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，各個數(shù)據(jù)都是獨立設計的，很容易把數(shù)據(jù)分散在多個服務器上，故減少了每個服務器上的數(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)的讀入操作當然也同樣容易。

典型的NoSQL數(shù)據(jù)庫

臨時性鍵值存儲（memcached、Redis）、永久性鍵值存儲（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

它的數(shù)據(jù)是以鍵值的形式存儲的，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性、永久性和兩者兼具 三種。

（1）臨時性

所謂臨時性就是數(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memcached停止時，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)會丟失。總結來說：

。在內(nèi)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

（2）永久性

所謂永久性就是數(shù)據(jù)不會丟失，這里的鍵值存儲是把數(shù)據(jù)保存在硬盤上，與臨時性比起來，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。總結來說：

。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

（3） 兩者兼?zhèn)?/p>

Redis屬于這種類型。Redis有些特殊，臨時性和永久性兼具。Redis首先把數(shù)據(jù)保存在內(nèi)存中，在滿足特定條件（默認是?15分鐘一次以上，5分鐘內(nèi)10個以上，1分鐘內(nèi)10000個以上的鍵發(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(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)。總結來說：

。同時在內(nèi)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)

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，但與鍵值存儲相異。

（1）不定義表結構

即使不定義表結構，也可以像定義了表結構一樣使用，還省去了變更表結構的麻煩。

（2）可以使用復雜的查詢條件

跟鍵值存儲不同的是，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，但初次以外的其他處理基本上都能實現(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，這種類型的NoSQL數(shù)據(jù)庫尤其引入注目。

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數(shù)據(jù)的，擅長以列為單位讀入數(shù)據(jù)。

面向列的數(shù)據(jù)庫具有搞擴展性，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，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，故應用起來十分困難。

總結：關系型數(shù)據(jù)庫與NoSQL數(shù)據(jù)庫并非對立而是互補的關系，即通常情況下使用關系型數(shù)據(jù)庫，在適合使用NoSQL的時候使用NoSQL數(shù)據(jù)庫，讓NoSQL數(shù)據(jù)庫對關系型數(shù)據(jù)庫的不足進行彌補。

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。

NoSQL 數(shù)據(jù)庫：何時使用 NoSQL 與 SQL？

NoSQL 數(shù)據(jù)庫因其功能性、易于開發(fā)性和可擴展性而廣受認可，它們越來越多地用于大數(shù)據(jù)和實時 Web 應用程序，在本文中，我們通過示例討論 NoSQL、何時使用 NoSQL 與 SQL 及其用例。

NoSQL是一種下一代數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng) (DBMS)。NoSQL 數(shù)據(jù)庫具有靈活的模式，可用于構建具有大量數(shù)據(jù)和高負載的現(xiàn)代應用程序。

“NoSQL”一詞最初是由 Carlo Strozzi 在 1998 年創(chuàng)造的，盡管自 1960 年代后期以來就已經(jīng)存在類似的數(shù)據(jù)庫。然而，NoSQL 的發(fā)展始于 2009 年初，并且發(fā)展迅速。

在處理大量數(shù)據(jù)時，任何關系數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng) (RDBMS) 的響應時間都會變慢。為了解決這個問題，我們可以通過升級現(xiàn)有硬件來“擴大”信息系統(tǒng)，這非常昂貴。但是，NoSQL 可以更好地橫向擴展并且更具成本效益。

NoSQL 對于非結構化或非常大的數(shù)據(jù)對象（例如聊天日志數(shù)據(jù)、視頻或圖像）非常有用，這就是為什么 NoSQL 在微軟、谷歌、亞馬遜、Meta (Facebook) 等互聯(lián)網(wǎng)巨頭中特別受歡迎的原因。

一些流行的 NoSQL 數(shù)據(jù)庫包括：

隨著企業(yè)更快地積累更大的數(shù)據(jù)集，結構化數(shù)據(jù)和關系模式并不總是適合。有必要使用非結構化數(shù)據(jù)和大型對象來更好地捕獲這些信息。

傳統(tǒng)的 RDBMS 使用 SQL（結構化查詢語言）語法來存儲和檢索結構化數(shù)據(jù)，相反，NoSQL 數(shù)據(jù)庫包含廣泛的功能，可以存儲和檢索結構化、半結構化、非結構化和多態(tài)數(shù)據(jù)。

有時，NoSQL 也被稱為“ 不僅僅是 SQL ”，強調(diào)它可能支持類似 SQL 的語言或與 SQL 數(shù)據(jù)庫并列。SQL 和 NoSQL DBMS 之間的一個區(qū)別是 JOIN 功能。SQL 數(shù)據(jù)庫使用 JOIN 子句來組合來自兩個或多個表的行，因為 NoSQL 數(shù)據(jù)庫本質(zhì)上不是表格的，所以這個功能并不總是可行或相關的。

但是，一些 NoSQL DBMS 可以執(zhí)行類似于 JOIN的操作——就像 MongoDB 一樣。這并不意味著不再需要 SQL DBMS，相反，NoSQL 和 SQL 數(shù)據(jù)庫傾向于以不同的方式解決類似的問題。

一般來說，在以下情況下，NoSQL 比 SQL 更可取：

許多行業(yè)都在采用 NoSQL，取代關系數(shù)據(jù)庫，從而為某些業(yè)務應用程序提供更高的靈活性和可擴展性，下面給出了 NoSQL 數(shù)據(jù)庫的一些企業(yè)用例。

內(nèi)容管理是一組用于收集、管理、傳遞、檢索和發(fā)布任何格式的信息的過程，包括文本、圖像、音頻和視頻。NoSQL 數(shù)據(jù)庫可以通過其靈活和開放的數(shù)據(jù)模型為存儲多媒體內(nèi)容提供更好的選擇。

例如，福布斯在短短幾個月內(nèi)就構建了一個基于 MongoDB 的定制內(nèi)容管理系統(tǒng)，以更低的成本為他們提供了更大的敏捷性。

大數(shù)據(jù)是指太大而無法通過傳統(tǒng)處理系統(tǒng)處理的數(shù)據(jù)集，實時存儲和檢索大數(shù)據(jù)的系統(tǒng)在分析 歷史 數(shù)據(jù)的同時使用流處理來攝取新數(shù)據(jù)，這是一系列非常適合 NoSQL 數(shù)據(jù)庫的功能。

Zoom使用 DynamoDB（按需模式）使其數(shù)據(jù)能夠在沒有性能問題的情況下進行擴展，即使該服務在 COVID-19 大流行的早期使用量激增。

物聯(lián)網(wǎng)設備具有連接到互聯(lián)網(wǎng)或通信網(wǎng)絡的嵌入式軟件和傳感器，能夠在無需人工干預的情況下收集和共享數(shù)據(jù)。隨著數(shù)十億臺設備生成數(shù)不清的數(shù)據(jù)，IoT NoSQL 數(shù)據(jù)庫為 IoT 服務提供商提供了可擴展性和更靈活的架構。

Freshub就是這樣的一項服務，它從 MySQL 切換到 MongoDB，以更好地處理其大型、動態(tài)、非統(tǒng)一的數(shù)據(jù)集。

擁有數(shù)十億智能手機用戶，可擴展性正成為在移動設備上提供服務的企業(yè)面臨的最大挑戰(zhàn)。具有更靈活數(shù)據(jù)模型的 NoSQL DBMS 通常是完美的解決方案。

例如，The Weather Channel使用 MongoDB 數(shù)據(jù)庫每分鐘處理數(shù)百萬個請求，同時還處理用戶數(shù)據(jù)并提供天氣更新。

分享題目：nosql數(shù)據(jù)庫發(fā)展,nosql數(shù)據(jù)庫技術
標題URL：http://chinadenli.net/article27/dseescj.html

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