什么是非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫？與關(guān)系型數(shù)據(jù)庫區(qū)別是啥？

我談一點個人的見解吧。

成都創(chuàng)新互聯(lián)長期為成百上千客戶提供的網(wǎng)站建設(shè)服務(wù)，團(tuán)隊從業(yè)經(jīng)驗10年，關(guān)注不同地域、不同群體，并針對不同對象提供差異化的產(chǎn)品和服務(wù)；打造開放共贏平臺，與合作伙伴共同營造健康的互聯(lián)網(wǎng)生態(tài)環(huán)境。為同仁企業(yè)提供專業(yè)的成都網(wǎng)站設(shè)計、做網(wǎng)站，同仁網(wǎng)站改版等技術(shù)服務(wù)。擁有十載豐富建站經(jīng)驗和眾多成功案例,為您定制開發(fā)。

記得之前看過一篇帖子，講的是可能我們所說的非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫是我們翻譯錯了。年代久遠(yuǎn)，找不到原貼了，但是大概說的是非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的名字叫Not Only Sql，我們簡化過來就叫NoSql，所以看著就像是非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，然后我們再顧名思義，就是數(shù)據(jù)之間沒有關(guān)系的數(shù)據(jù)庫，這個理解我不贊同。

如果從名字上來看，我覺得可以叫做不僅僅是關(guān)系型的數(shù)據(jù)庫，更為恰當(dāng)，當(dāng)然，我們也不能否認(rèn)，這類數(shù)據(jù)庫確實在數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)之間更為自由，約束條件更少，（甚至沒有），但是這并不能阻擋它的發(fā)展，以“鍵值對”為基礎(chǔ)的NoSql在性能上可以說是碾壓對手，大家都知道NoSql不需要經(jīng)過Sql層的解析的，相比關(guān)系型數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)之間的高耦合性，這讓它具有更高的平行擴(kuò)展性，當(dāng)然這方面你需要去看一下相關(guān)的知識，高耦合低聚合等等概念需要理解一下。

大概就是我的理解了吧，關(guān)系型數(shù)據(jù)庫就不用說了吧，我們常常用到，現(xiàn)在的主流數(shù)據(jù)庫我們也都在接觸，大到Oracle，小到Sqlite，相信你也比較熟悉，這些數(shù)據(jù)庫都是支持事務(wù)和相當(dāng)復(fù)雜的查詢的，往往我們一條查詢語句可以上百行（一子句一行）甚至上千行，這些都是NoSql做不到的，（注意我說的是一條查詢語句），事務(wù)這個概念我也不多提了，這個網(wǎng)上就太多了，如果涉及到高并發(fā)之類的，可以多線程+事務(wù)，效率更高一些。

最后再補(bǔ)兩句，好像現(xiàn)在的NoSql數(shù)據(jù)庫的發(fā)展趨勢很微妙，描述在往一些關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的基礎(chǔ)模型延伸。

nosql適合存儲非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)嗎

nosql適合存儲非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)嗎

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

物聯(lián)網(wǎng)時代的大數(shù)據(jù)策略

物聯(lián)網(wǎng)時代的大數(shù)據(jù)策略

互聯(lián)網(wǎng)時代，PC、Pad、智能手機(jī)等設(shè)備無處不在，數(shù)以億計的用戶通過微博、微信、SNS、博客等途徑產(chǎn)生大量的自媒體數(shù)據(jù)，電商、新聞類網(wǎng)站、搜索引擎每時每刻都在記錄著豐富的用戶行為信息，海量的數(shù)據(jù)促進(jìn)了云計算，分布式技術(shù)的發(fā)展，而這些技術(shù)反過來不僅推動了Web和移動互聯(lián)網(wǎng)的革新，也推動了物聯(lián)網(wǎng)的飛速前進(jìn)?，F(xiàn)在，我們正逐漸邁入物聯(lián)網(wǎng)時代，實現(xiàn)萬物互聯(lián)的愿景，如果說之前人是信息生產(chǎn)的主體，那么或許不久的將來設(shè)備將成為主角，它們將源源不斷地產(chǎn)生與人相關(guān)的衣食住行信息，這些信息會通過云計算、數(shù)據(jù)挖掘等技術(shù)實現(xiàn)價值的升華從而為用戶提供更優(yōu)質(zhì)、貼心的服務(wù)。那么物聯(lián)網(wǎng)時代會產(chǎn)生什么樣的數(shù)據(jù)，應(yīng)該采用什么樣的大數(shù)據(jù)策略呢？

THINKstrategies 的總經(jīng)理 Jeff Kaplan 在自己的博文《 當(dāng)物聯(lián)網(wǎng)遇見大數(shù)據(jù) 》中寫道：

“你不能使用現(xiàn)在的策略，因為可以被捕獲、管理并利用的數(shù)據(jù)將更加多樣化，同時用例也會更加豐富。附加到各種設(shè)備和對象上的傳感器會產(chǎn)生各種類型的數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)將會用于各種響應(yīng)式的、主動的或者 創(chuàng)造性的目的 。IT部門的任務(wù)就是與業(yè)務(wù)部門一起工作，完全理解物聯(lián)網(wǎng)方面的用例，然后尋找滿足業(yè)務(wù)需求的技術(shù)。特別是，IT部門必須識別出最優(yōu)的分析平臺和工具，讓業(yè)務(wù)用戶能夠獲取到需要的數(shù)據(jù)，分析數(shù)據(jù)的含義并快速地做出響應(yīng)?！?/p>

Gartner公司的副總裁、著名分析師 Joe Skorupa 認(rèn)為：

“分布在世界各地的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備將產(chǎn)生大量的輸入數(shù)據(jù)，將所有的數(shù)據(jù)傳送到一個位置進(jìn)行處理無論從技術(shù)上還是從經(jīng)濟(jì)上都是無法實現(xiàn)的。最近的趨勢——將應(yīng)用程序集中起來以便于降低成本并增強(qiáng)安全性——并不適合物聯(lián)網(wǎng)。組織必須將數(shù)據(jù)集中到多個分布式的小型數(shù)據(jù)中心中，在此對數(shù)據(jù)進(jìn)行初步的處理并發(fā)送到一個中心站點進(jìn)行額外的處理。數(shù)據(jù)中心管理員需要在這些區(qū)域部署更加具有前瞻性的容量以滿足業(yè)務(wù)發(fā)展的需要?！?/p>

Patrick McFadin則在自己的博文《 物聯(lián)網(wǎng)：數(shù)據(jù)都去了哪里？ 》中闡述了一個具體的數(shù)據(jù)策略解決方案。他認(rèn)為整個過程可以分為三個階段：產(chǎn)生數(shù)據(jù)并通過Internet傳遞、中央系統(tǒng)收集并組織數(shù)據(jù)、持續(xù)的數(shù)據(jù)分析與使用。

第一階段需要決定數(shù)據(jù)創(chuàng)建的標(biāo)準(zhǔn)以及如何通過網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行傳遞。Patrick McFadin認(rèn)為可以通過HTTP、MQTT和CoAP三種常用的標(biāo)準(zhǔn)協(xié)議傳遞數(shù)據(jù)。HTTP通用程度高，但是它的頭中包含大量冗余信息，不太適合帶寬比較低的場景。MQTT基于發(fā)布/訂閱模型，新的設(shè)備或者服務(wù)能夠非常容易地連到中央系統(tǒng)上消費消息。另外，它在消息大小上比HTTP更輕量，但是缺點是不包含加密標(biāo)準(zhǔn)。CoAP適合于低功耗、低帶寬的場景，與MQTT的訂閱模式相比它更側(cè)重于一對一的連接。

第二階段則需要根據(jù)設(shè)備、網(wǎng)絡(luò)以及功耗的限制決定是實時地收集數(shù)據(jù)還是在某個時間批量收集，同時還需要決定如何存儲數(shù)據(jù)。如果是實時收集，那么必須要考慮數(shù)據(jù)庫的寫入速度，這對于傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫而言可能是一個挑戰(zhàn)，但是像 Cassandra 這樣的NoSQL數(shù)據(jù)庫卻能夠輕松應(yīng)對。

一旦完成了數(shù)據(jù)的收集與存儲，接下來就是分析了，這才是整個過程最核心的部分。此時需要考慮需要何時使用分析結(jié)果，是否需要立即或近乎實時的分析，還是僅僅需要對歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。越來越多的人在使用Apache Spark分析大數(shù)據(jù)，使用Spark Streaming滿足近乎實時的要求，如果將這些技術(shù)與Cassandra這樣的NoSQL數(shù)據(jù)庫結(jié)合在一起使用，那么開發(fā)者就能夠處理并分析大規(guī)模、快速移動的數(shù)據(jù)集。

那么是不是所有的物聯(lián)網(wǎng)廠商都需要自己去構(gòu)建相關(guān)的數(shù)據(jù)解決方案呢？也不盡然，在云計算的時代大可以利用云服務(wù)提供商的資源，以降低相關(guān)的成本，對小公司或初創(chuàng)公司更是如此。

Mike Kavis最近在自己的博文《 物聯(lián)網(wǎng)將徹底改變你的大數(shù)據(jù)策略 》中闡述了自己的方案，他認(rèn)為：

“在物聯(lián)網(wǎng)時代，面對PB級的數(shù)據(jù)，企業(yè)將難以以一己之力完成基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)。物聯(lián)網(wǎng)所產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù)不僅會驅(qū)動現(xiàn)在的數(shù)據(jù)中心發(fā)生根本性的變化，同時也會驅(qū)動相關(guān)企業(yè)采用新的大數(shù)據(jù)策略。由于缺乏相關(guān)技能以及持續(xù)增長的數(shù)據(jù)對基礎(chǔ)設(shè)施采購的需求，企業(yè)將逐步放棄DIY模式，轉(zhuǎn)而使用PaaS和托管的解決方案，借助于數(shù)據(jù)庫即服務(wù)（例如Amazon的Redshift、Hortonworks和Cloudera的企業(yè)級Hadoop）、托管的大數(shù)據(jù)服務(wù)（例如Treasure Data）以及矩陣式的數(shù)據(jù)中心服務(wù)（例如GoGrid）實現(xiàn)自己的物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析方案。

總之，物聯(lián)網(wǎng)的價值在于數(shù)據(jù)。企業(yè)對數(shù)據(jù)的分析工作啟動地越快，挖掘出的業(yè)務(wù)價值就越多。而云服務(wù)提供商的目的就是通過加大相關(guān)的投入，消除數(shù)據(jù)收集、管理的風(fēng)險以及復(fù)雜性，讓客戶能夠?qū)Ｗ⒂诜治?。?/p>

以上是小編為大家分享的關(guān)于物聯(lián)網(wǎng)時代的大數(shù)據(jù)策略的相關(guān)內(nèi)容，更多信息可以關(guān)注環(huán)球青藤分享更多干貨

NoSQL是什么意思

什么是NoSQL數(shù)據(jù)庫？從名稱“非SQL”或“非關(guān)系型”衍生而來，這些數(shù)據(jù)庫不使用類似SQL的查詢語言，通常稱為結(jié)構(gòu)化存儲。這些數(shù)據(jù)庫自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，這些數(shù)據(jù)庫才流行起來。該數(shù)據(jù)庫最明顯的優(yōu)勢是擺脫了一組固定的列、連接和類似SQL的查詢語言的限制。有時，NoSQL這個名稱也可能表示“不僅僅SQL”，來確保它們可能支持SQL。 NoSQL數(shù)據(jù)庫使用諸如鍵值、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。

如何準(zhǔn)確理解nosql的含義

用于輸出指定的值：

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如何正確理解CAP理論

常見的理解及分析

目前流行的、對CAP理論解釋的情形是從同一數(shù)據(jù)在網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中的多個副本出發(fā)的。為了保證數(shù)據(jù)不會丟失，在企業(yè)級的數(shù)據(jù)管理方案中，一般必須考慮數(shù)據(jù)的冗余存儲問題，而這應(yīng)該是通過在網(wǎng)絡(luò)上的其他獨立物理存儲節(jié)點上保留另一份、或多份數(shù)據(jù)副本來實現(xiàn)的（如附圖所示）。因為在同一個存儲節(jié)點上的數(shù)據(jù)冗余明顯不能解決單點故障問題，這與通過多節(jié)點集群來提供更好的計算可用性的道理是相同的。

附圖 CAP理論示意圖

其實，不用做嚴(yán)格的證明也可以想見，如附圖的情況，數(shù)據(jù)在節(jié)點A、B、C上保留了三份，如果對節(jié)點A上的數(shù)據(jù)進(jìn)行了修改，然后再讓客戶端通過網(wǎng)絡(luò)對該數(shù)據(jù)進(jìn)行讀取。那么，客戶端的讀取操作什么時候返回呢？

有這樣兩種情況：一種情況是要求節(jié)點A、B、C的三份數(shù)據(jù)完全一致后返回。也就是說，這時從任何一個網(wǎng)絡(luò)節(jié)點讀取的數(shù)據(jù)都是一樣的，這就是所謂的強(qiáng)一致性讀。很明顯，這時數(shù)據(jù)讀取的Latency要高一些（因為要等數(shù)據(jù)在網(wǎng)絡(luò)中的復(fù)制），同時A、B、C三個節(jié)點中任何一個宕機(jī)，都會導(dǎo)致數(shù)據(jù)不可用。也就是說，要保證強(qiáng)一致性，網(wǎng)絡(luò)中的副本越多，數(shù)據(jù)的可用性就越差；

另一種情況是，允許讀操作立即返回，容忍B節(jié)點的讀取與A節(jié)點的讀取不一致的情況發(fā)生。這樣一來，可用性顯然得到了提高，網(wǎng)絡(luò)中的副本也可以多一些，唯一得不到保證的是數(shù)據(jù)一致性。當(dāng)然，對寫操作同樣也有多個節(jié)點一致性的情況，在此不再贅述。

可以看出，上述對CAP理論的解釋主要是從網(wǎng)絡(luò)上多個節(jié)點之間的讀寫一致性出發(fā)考慮問題的。而這一點，對于關(guān)系型數(shù)據(jù)庫意味著什么呢？當(dāng)然主要是指通常所說的Standby（關(guān)于分布式事務(wù)，涉及到更多考慮，隨后討論）情況。對此，在實踐中我們大多已經(jīng)采取了弱一致性的異步延時同步方案，以提高可用性。這種情況并不存在關(guān)系型數(shù)據(jù)庫為保證C、A而放棄P的情況；而對海量數(shù)據(jù)管理的需求，關(guān)系型數(shù)據(jù)庫擴(kuò)展過程中所遇到的性能瓶頸，似乎也并不是CAP理論中所描述的那種原因造成的。那么，上述流行的說法中所描述的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫為保證C、A而犧牲P到底是在指什么呢？

因此，如果根據(jù)現(xiàn)有的大多數(shù)資料對CAP理論的如上解釋，即只將其當(dāng)作分布式系統(tǒng)中多個數(shù)據(jù)副本之間的讀寫一致性問題的通用理論對待，那么就可以得出結(jié)論：CAP既適用于NoSQL數(shù)據(jù)庫，也適用于關(guān)系型數(shù)據(jù)庫。它是NoSQL數(shù)據(jù)庫、關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，乃至一切分布式系統(tǒng)在設(shè)計數(shù)據(jù)多個副本之間讀寫一致性問題時需要遵循的共同原則。

更深入的探究：兩種重要的分布式場景

在本文中我們要說的重點與核心是：關(guān)于對CAP理論中一致性C的理解，除了上述數(shù)據(jù)副本之間的讀寫一致性以外，分布式環(huán)境中還有兩種非常重要的場景，如果不對它們進(jìn)行認(rèn)識與討論，就永遠(yuǎn)無法全面地理解CAP，當(dāng)然也就無法根據(jù)CAP做出正確的解釋。但可惜的是，目前為止卻很少有人提及這兩種場景：那就是事務(wù)與關(guān)聯(lián)。

先來看看分布式環(huán)境中的事務(wù)場景。我們知道，在關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的事務(wù)操作遵循ACID原則，其中的一致性C，主要是指一個事務(wù)中相關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù)在事務(wù)操作結(jié)束后是一致的。所謂ACID原則，是指在寫入/異動資料的過程中，為保證交易正確可靠所必須具備的四個特性：即原子性（Atomicity，或稱不可分割性）、一致性（Consistency）、隔離性（Isolation，又稱獨立性）和持久性（Durability）。

例如銀行的一個存款交易事務(wù)，將導(dǎo)致交易流水表增加一條記錄。同時，必須導(dǎo)致賬戶表余額發(fā)生變化，這兩個操作必須是一個事務(wù)中全部完成，保證相關(guān)數(shù)據(jù)的一致性。而前文解釋的CAP理論中的C是指對一個數(shù)據(jù)多個備份的讀寫一致性。表面上看，這兩者不是一回事，但實際上，卻是本質(zhì)基本相同的事物：數(shù)據(jù)請求會等待多個相關(guān)數(shù)據(jù)操作全部完成才返回。對分布式系統(tǒng)來講，這就是我們通常所說的分布式事務(wù)問題。

眾所周知，分布式事務(wù)一般采用兩階段提交策略來實現(xiàn)，這是一個非常耗時的復(fù)雜過程，會嚴(yán)重影響系統(tǒng)效率，在實踐中我們盡量避免使用它。在實踐過程中，如果我們?yōu)榱藬U(kuò)展數(shù)據(jù)容量將數(shù)據(jù)分布式存儲，而事務(wù)的要求又完全不能降低。那么，系統(tǒng)的可用性一定會大大降低，在現(xiàn)實中我們一般都采用對這些數(shù)據(jù)不分散存儲的策略。

當(dāng)然，我們也可以說，最常使用的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，因為這個原因，擴(kuò)展性（分區(qū)可容忍性P）受到了限制，這是完全符合CAP理論的。但同時我們應(yīng)該意識到，這對NoSQL數(shù)據(jù)庫也是一樣的。如果NoSQL數(shù)據(jù)庫也要求嚴(yán)格的分布式事務(wù)功能，情況并不會比關(guān)系型數(shù)據(jù)庫好多少。只是在NoSQL的設(shè)計中，我們往往會弱化甚至去除事務(wù)的功能，該問題才表現(xiàn)得不那么明顯而已。

因此，在擴(kuò)展性問題上，如果要說關(guān)系型數(shù)據(jù)庫是為了保證C、A而犧牲P，在盡量避免分布式事務(wù)這一點上來看，應(yīng)該是正確的。也就是說：關(guān)系型數(shù)據(jù)庫應(yīng)該具有強(qiáng)大的事務(wù)功能，如果分區(qū)擴(kuò)展，可用性就會降低；而NoSQL數(shù)據(jù)庫干脆弱化甚至去除了事務(wù)功能，因此，分區(qū)的可擴(kuò)展性就大大增加了。

再來看看分布式環(huán)境中的關(guān)聯(lián)場景。初看起來，關(guān)系型數(shù)據(jù)庫中常用的多表關(guān)聯(lián)操作與CAP理論就更加不沾邊了。但仔細(xì)考慮，也可以用它來解釋數(shù)據(jù)庫分區(qū)擴(kuò)展對關(guān)聯(lián)所帶來的影響。對一個數(shù)據(jù)庫來講，采用了分區(qū)擴(kuò)展策略來擴(kuò)充容量，數(shù)據(jù)分散存儲了，很顯然多表關(guān)聯(lián)的性能就會下降，因為我們必須在網(wǎng)絡(luò)上進(jìn)行大量的數(shù)據(jù)遷移操作，這與CAP理論中數(shù)據(jù)副本之間的同步操作本質(zhì)上也是相同的。

因此，如果要保證系統(tǒng)的高可用性，需要同時實現(xiàn)強(qiáng)大的多表關(guān)系操作的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫在分區(qū)可擴(kuò)展性上就遇到了極大的限制（即使是那些采用了各種優(yōu)秀解決方案的MPP架構(gòu)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，如TeraData，Netezza等，其水平可擴(kuò)展性也是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不如NoSQL數(shù)據(jù)庫的），而NoSQL數(shù)據(jù)庫則干脆在設(shè)計上弱化甚至去除了多表關(guān)聯(lián)操作。那么，從這一點上來理解“NoSQL數(shù)據(jù)庫是為了保證A與P，而犧牲C”的說法，也是可以講得通的。當(dāng)然，我們應(yīng)該理解，關(guān)聯(lián)問題在很多情況下不是并行處理的優(yōu)點所在，這在很大程度上與Amdahl定律相符合。

所以，從事務(wù)與關(guān)聯(lián)的角度來關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的分區(qū)可擴(kuò)展性為什么受限的原因是最為清楚的。而NoSQL數(shù)據(jù)庫也正是因為弱化，甚至去除了像事務(wù)與關(guān)聯(lián)（全面地講，其實還有索引等特性）等在分布式環(huán)境中會嚴(yán)重影響系統(tǒng)可用性的功能，才獲得了更好的水平可擴(kuò)展性。

那么，如果將事務(wù)與關(guān)聯(lián)也納入CAP理論中一致性C的范疇的話，問題就很清楚了：關(guān)于“關(guān)系型數(shù)據(jù)庫為了保證一致性C與可用性A，而不得不犧牲分區(qū)可容忍性P”的說法便是正確的了。但關(guān)于“NoSQL選擇了C與P，或者A與P”的說法則是錯誤的，所有的NoSQL數(shù)據(jù)庫在設(shè)計策略的大方向上都是選擇了A與P（雖然對同一數(shù)據(jù)多個副本的讀寫一致性問題的設(shè)計各有不同），從來沒有完全選擇C與P的情況存在。

結(jié)論

現(xiàn)在看來，如果理解CAP理論只是指多個數(shù)據(jù)副本之間讀寫一致性的問題，那么它對關(guān)系型數(shù)據(jù)庫與NoSQL數(shù)據(jù)庫來講是完全一樣的，它只是運行在分布式環(huán)境中的數(shù)據(jù)管理設(shè)施在設(shè)計讀寫一致性問題時需要遵循的一個原則而已，卻并不是NoSQL數(shù)據(jù)庫具有優(yōu)秀的水平可擴(kuò)展性的真正原因。而如果將CAP理論中的一致性C理解為讀寫一致性、事務(wù)與關(guān)聯(lián)操作的綜合，則可以認(rèn)為關(guān)系型數(shù)據(jù)庫選擇了C與A，而NoSQL數(shù)據(jù)庫則全都是選擇了A與P，但并沒有選擇C與P的情況存在。這才是用CAP理論來支持NoSQL數(shù)據(jù)庫設(shè)計正確認(rèn)識。

其實，這種認(rèn)識正好與被廣泛認(rèn)同的NoSQL的另一個理論基礎(chǔ)相吻合，即與ACID對著干的BASE（基本可用性、軟狀態(tài)與最終一致性）。因為BASE的含義正好是指“NoSQL數(shù)據(jù)庫設(shè)計可以通過犧牲一定的數(shù)據(jù)一致性和容錯性來換取高性能的保持甚至提高”，即NoSQL數(shù)據(jù)庫都應(yīng)該是犧牲C來換取P，而不是犧牲A。可用性A正好是所有NoSQL數(shù)據(jù)庫都普遍追求的特性。

網(wǎng)站欄目：nosql含義,nosql的含義
文章網(wǎng)址：http://chinadenli.net/article28/hdoojp.html

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