NoSQL是大數(shù)據(jù)的未來嗎

我們知道大數(shù)據(jù)產(chǎn)生了巨大的數(shù)據(jù)，那么是需要去存儲這些數(shù)據(jù)的，NoSQL，泛指非關(guān)系型的數(shù)據(jù)庫，它類似于存放數(shù)據(jù)的倉庫，對數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲，相比mysql，是它的升級版，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(yīng)用難題。

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大數(shù)據(jù)應(yīng)用程序最佳選擇：是SQL還是NoSQL

執(zhí)行大數(shù)據(jù)[注]項目的企業(yè)面對的關(guān)鍵決策之一是使用哪個數(shù)據(jù)庫，SQL還是NoSQL?SQL有著驕人的業(yè)績，龐大的安裝基礎(chǔ);而NoSQL正在獲得可觀的收益，且有很多支持者。我們來看看兩位專家對這個問題的看法。

專家

·VoltDB公司首席技術(shù)官Ryan Betts表示，SQL已經(jīng)贏得了大型企業(yè)的廣泛部署，大數(shù)據(jù)是它可以支持的另一個領(lǐng)域。

·Couchbase公司首席執(zhí)行官Bob Wiederhold表示，NoSQL是可行的選擇，并且從很多方面來看，它是大數(shù)據(jù)的最佳選擇，特別是涉及到可擴展性時。

SQL經(jīng)歷時間的考驗，并仍然在蓬勃發(fā)展

VoltDB公司首席技術(shù)官Ryan Betts

結(jié)構(gòu)化查詢語言(SQL)是經(jīng)過時間考驗的勝利者，它已經(jīng)主宰了幾十年，目前大數(shù)據(jù)公司和組織(例如谷歌、Facebook、Cloudera和Apache)正在積極投資于SQL。

在成為主導(dǎo)技術(shù)(例如SQL)后，有時候我們很容易忘記其優(yōu)越性。SQL的獨特優(yōu)勢包括：

1. SQL能夠加強與數(shù)據(jù)的交互，并允許對單個數(shù)據(jù)庫設(shè)計提出問題。這是很關(guān)鍵的特征，因為無法交互的數(shù)據(jù)基本上是沒用的，并且，增強的交互性能夠帶來新的見解、新的問題和更有意義的未來交互。

2. SQL是標(biāo)準(zhǔn)化的，使用戶能夠跨系統(tǒng)運用他們的知識，并對第三方附件和工具提供支持。

3. SQL能夠擴展，并且是多功能和經(jīng)過時間驗證的，這能夠解決從快寫為主導(dǎo)的傳輸?shù)綊呙杳芗蜕钊敕治龅葐栴}。

4. SQL對數(shù)據(jù)呈現(xiàn)和存儲采用正交形式，一些SQL系統(tǒng)支持JSON和其他結(jié)構(gòu)化對象格式，比NoSQL具有更好的性能和更多功能。

雖然NoSQL的出現(xiàn)帶來了一些影響，但SQL仍然主導(dǎo)著市場，并在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域贏得了很多投資和廣泛部署。

NoSQL的說法很含糊，對于本次討論，我借用Rick Cattell對NoSQL的定義，即提供簡單操作(例如密鑰/數(shù)值存儲)或簡單記錄和索引，并專注于這些簡單操作的橫向可擴展性的系統(tǒng)。

很顯然，現(xiàn)在很多新的數(shù)據(jù)庫并不是都一樣，認(rèn)識每種數(shù)據(jù)庫背后的原理以及潛在問題是成功的關(guān)鍵。NoSQL的主要特點使其更適合于特定的問題。例如，圖形數(shù)據(jù)庫更適合于數(shù)據(jù)通過關(guān)系組織的情況，而專門的文本搜索系統(tǒng)更適合于需要實時搜索的情況。

在這里，讓我們看看SQL系統(tǒng)的主要優(yōu)勢和差異化功能：

* SQL可實現(xiàn)交互性。 SQL是一種聲明性查詢語言。用戶說出他們想要什么(例如，顯示過去五年三月份期間頂級客戶的地理位置)，數(shù)據(jù)庫內(nèi)部就會構(gòu)件算法并提取請求的結(jié)果。相比之下，NoSQL編程創(chuàng)新MapReduce是一種程序性查詢技術(shù)。在用戶提出請求時，MapReduce要求用戶不僅說出自己想要什么，而且要求他們陳述如何產(chǎn)生答案。

這聽起來像一個無趣的技術(shù)差異，但這很關(guān)鍵，原因在于：首先，聲明性SQL查詢更容易通過圖形化工具以及點擊報告構(gòu)建器來構(gòu)建。這讓分析師、操作員、管理者和其他不具備軟件編程能力的員工進(jìn)行數(shù)據(jù)庫查詢;其次，數(shù)據(jù)庫引擎可以利用內(nèi)部信息來選擇最有效的算法。改變數(shù)據(jù)庫的物理布局或數(shù)據(jù)庫，最佳算法仍然能夠計算出來。而在程序性系統(tǒng)中，編程人員需要重新訪問和重新編程算法，這是非常昂貴且容易出錯的過程。

市場理解這個關(guān)鍵區(qū)別。在2010年，谷歌宣布部署SQL來補充MapReduce，主要受內(nèi)部用戶需求所驅(qū)動。最近，F(xiàn)acebook發(fā)布了Presto(一種SQL部署)來查詢其PB級HDFS集群。根據(jù)Facebook表示：“隨著我們的倉庫增長到PB級，以及我們的需求變化，我們清楚地意識到，我們需要一個提供低延時查詢的互動系統(tǒng)。”此外，Cloudera也正在構(gòu)建Impala—另一個基于HDFS的SQL部署。

* SQL是標(biāo)準(zhǔn)化的。 雖然供應(yīng)商有時候會添加自己的語言到SQL界面，但SQL的核心是標(biāo)準(zhǔn)化的，還有其他規(guī)格(例如ODBC和JDBC)提供廣泛可用的穩(wěn)定界面到SQL存儲。這帶來了一個管理和操作工具生態(tài)系統(tǒng)，可以在SQL系統(tǒng)之上設(shè)計、監(jiān)控、檢查、探索和構(gòu)建應(yīng)用程序。

SQL用戶和程序員可用跨多個后端系統(tǒng)重復(fù)使用其API和UI知識，減少了應(yīng)用程序的開發(fā)時間。標(biāo)準(zhǔn)化還允許聲明性第三方提取、轉(zhuǎn)換、加載(ETL)工具，使企業(yè)可以在數(shù)據(jù)庫之間以及跨系統(tǒng)傳輸數(shù)據(jù)。

* SQL可擴展。 認(rèn)為SQL必須犧牲以獲得可擴展性的看法，完全是錯誤的。如前所述，F(xiàn)acebook創(chuàng)建了一個SQL界面來查詢PB級數(shù)據(jù)。SQL能夠非常有效地運行極快的ACID傳輸。SQL對數(shù)據(jù)存儲和索引提供的抽象[注]化允許跨各種問題和數(shù)據(jù)集大小的一致使用，讓SQL可以跨集群復(fù)制數(shù)據(jù)存儲有效地運行。使用SQL作為界面獨立于構(gòu)建云、規(guī)模或HA系統(tǒng)，SQL中并沒有什么在阻止和限制容錯、高可用性和復(fù)制。事實上，所有現(xiàn)代SQL系統(tǒng)支持云友好型橫向可擴展性、復(fù)制和容錯性。

* SQL支持JSON。 幾年前，很多SQL系統(tǒng)增加了XML文檔支持。現(xiàn)在，隨著JSON成為一種流行的數(shù)據(jù)交換格式，SQL供應(yīng)商也紛紛加入了JSON型的支持。基于現(xiàn)在靈活的編程過程和web基礎(chǔ)設(shè)施的正常運行時間要求，我們很需要結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)類型的支持。Oracle 12c、PostgreSQL 9.2、VoltDB和其他支持JSON的數(shù)據(jù)庫，通常具有優(yōu)于“原生”JSON的性能。

SQL將繼續(xù)贏得市場份額，并會繼續(xù)看到新的投資和部署。NoSQL數(shù)據(jù)庫提供專有查詢語言或簡單的鍵值語義，而沒有更深層次的技術(shù)差異化。現(xiàn)代SQL系統(tǒng)提供可擴展性的同時，還支持更豐富的查詢語義，并有龐大的用戶安裝基礎(chǔ)，廣泛的生態(tài)系統(tǒng)整合和深度企業(yè)部署。

NoSQL更適合大數(shù)據(jù)應(yīng)用程序

Couchbase公司首席執(zhí)行官Bob Wiederhold

NoSQL越來越多地被認(rèn)為是關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的可行替代品，特別是對于大數(shù)據(jù)應(yīng)用程序。此外，無模式數(shù)據(jù)模型通常更適合于現(xiàn)在捕捉和處理的數(shù)據(jù)種類和類型。

當(dāng)我們談?wù)揘oSQL領(lǐng)域的大數(shù)據(jù)時，我們指的是從操作數(shù)據(jù)庫讀取和寫入。不要將操作數(shù)據(jù)庫與分析數(shù)據(jù)庫混淆，這通常會查看大量數(shù)據(jù)，并從這些數(shù)據(jù)獲取可視性。

雖然操作數(shù)據(jù)庫的大數(shù)據(jù)看起來不具有可分析性，但操作數(shù)據(jù)庫通常會存儲超大量用戶的大型數(shù)據(jù)集，這些用戶經(jīng)常需要訪問數(shù)據(jù)來實時執(zhí)行交易。這種數(shù)據(jù)庫的操作規(guī)模也解釋了NoSQL的關(guān)鍵特性，也就是為什么NoSQL是大數(shù)據(jù)應(yīng)用程序的關(guān)鍵的原因。

NoSQL是可擴展性的關(guān)鍵

每次技術(shù)行業(yè)經(jīng)歷硬件發(fā)展的根本性轉(zhuǎn)變時，都會出現(xiàn)一個拐點。在數(shù)據(jù)庫領(lǐng)域，從縱向擴展到橫向擴展的轉(zhuǎn)變推動了NoSQL的發(fā)展。關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(包括來自甲骨文和IBM的數(shù)據(jù)庫)是縱向擴展。也就是說，它們是集中式、共享一切的技術(shù)，只能通過增加更多昂貴的硬件來擴展。

而NoSQL數(shù)據(jù)庫是分布式橫向擴展技術(shù)。它們使用了分布式節(jié)點集(稱為集群)來提供高度彈性擴展功能，讓用戶可以添加節(jié)點來動態(tài)處理負(fù)載。

分布式橫向擴展的做法通常要比縱向做法更加便宜。商業(yè)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的授權(quán)費用也讓人望而卻步，因為他們的價格是按每臺服務(wù)器來計算。另一方面，NoSQL數(shù)據(jù)庫通常是開源技術(shù)，按照運行的服務(wù)器集群收費，而且價格相對便宜。

NoSQL是靈活性的關(guān)鍵

關(guān)系型數(shù)據(jù)庫和NoSQL數(shù)據(jù)模型有很大的不同。關(guān)系型模式獲取數(shù)據(jù)，并將數(shù)據(jù)分配到很多相互關(guān)聯(lián)的表中，這些表通過外鍵相互應(yīng)用。

當(dāng)用戶需要對數(shù)據(jù)集運行查詢時，所需信息需要從多個表中收集(通常涉及數(shù)百個企業(yè)應(yīng)用程序)，并結(jié)合這些信息，再提供給應(yīng)用程序。同樣地，當(dāng)寫入數(shù)據(jù)時，需要在多個表協(xié)調(diào)和執(zhí)行寫入。當(dāng)數(shù)據(jù)相對較少，并且，數(shù)據(jù)以較慢速度流入數(shù)據(jù)庫時，關(guān)系型數(shù)據(jù)庫通常能夠捕捉和存儲信息。然而，現(xiàn)在的應(yīng)用程序通常需要快速寫入(和讀取)海量數(shù)據(jù)。

NoSQL數(shù)據(jù)庫采用非常不同的模式。在其核心，NoSQL數(shù)據(jù)庫其實是“NoREL”，或者說非關(guān)系型，這意味著它們沒有依賴于表以及表之間的聯(lián)系，以存儲和組織信息。例如，以文檔為導(dǎo)向的NoSQL數(shù)據(jù)庫獲取你想要存儲的數(shù)據(jù)，并采用JSON格式整合到文檔中。每個JSON文檔可以被你的應(yīng)用程序視為一個對象。JSON文檔可能會提取跨越25個表的數(shù)據(jù)，將數(shù)據(jù)集成到一個文檔中。

聚合這些信息可能會導(dǎo)致信息重復(fù)，但由于存儲已不再是一個成本問題，數(shù)據(jù)模型靈活性、發(fā)布所產(chǎn)生文檔的簡便性以及讀取和寫入性能提高，讓這成為不錯的選擇。

NoSQL是大數(shù)據(jù)應(yīng)用程序的關(guān)鍵

通過第三方(包括社交媒體網(wǎng)站)，數(shù)據(jù)正變得越來越容易捕捉和訪問。這些數(shù)據(jù)包括：個人用戶信息、地理位置數(shù)據(jù)、用戶生產(chǎn)的內(nèi)容、機器記錄數(shù)據(jù)和傳感器產(chǎn)生的數(shù)據(jù)。企業(yè)還可以依賴于大數(shù)據(jù)來推動其關(guān)鍵任務(wù)型應(yīng)用程序。同時，企業(yè)正在轉(zhuǎn)向到NoSQL數(shù)據(jù)庫，因為這種數(shù)據(jù)庫非常適合現(xiàn)在新型的數(shù)據(jù)類型。

開發(fā)人員想要一個靈活的數(shù)據(jù)庫，可以很容易適應(yīng)新的數(shù)據(jù)類型，并且，不會受第三方數(shù)據(jù)供應(yīng)商的內(nèi)容結(jié)構(gòu)變化的影響。大多數(shù)新數(shù)據(jù)是非結(jié)構(gòu)化和半結(jié)構(gòu)化，因此，開發(fā)人員也需要能夠有效存儲這些數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)庫。然而，關(guān)系型數(shù)據(jù)庫采用的嚴(yán)格定義的基于模式的做法讓其不可能快速整合新數(shù)據(jù)類型，并且很不適合于非結(jié)構(gòu)化和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。

總體來說，隨著web和移動應(yīng)用程序的增加、新的趨勢、網(wǎng)上消費者行為的轉(zhuǎn)變以及新的數(shù)據(jù)類型的出現(xiàn)，行業(yè)需要能夠提供可擴展的靈活的數(shù)據(jù)庫技術(shù)來管理和訪問數(shù)據(jù)。NoSQL技術(shù)是有效滿足這些需求的唯一可行解決方案。

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(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(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，導(dǎo)致不能滿足需要。

具體則需要對比關(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：

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。

關(guān)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(jié)構(gòu)（schema）變更

3.?字段不固定時應(yīng)用

4.?對簡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(jìn)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(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(guān)聯(lián)復(fù)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(fù)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(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，實現(xiàn)內(nèi)存上的高速處理。但是由于分別存儲字不同服務(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，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(jié)構(gòu)，為了進(jìn)行這些處理，需要對表進(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，長時間內(nèi)數(shù)據(jù)可能無法進(jìn)行更新。

--字段不固定時的應(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(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，時間一長很容易弄不清除字段和數(shù)據(jù)的對應(yīng)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(jié)果的處理? （這里的“簡單”指的是沒有復(fù)雜的查詢條件）

這一點稱不上是缺點，但不管怎樣，關(guān)系型數(shù)據(jù)庫并不擅長對簡單的查詢快速返回結(jié)果，因為關(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sql與越南進(jìn)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(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簡單查詢進(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，但它恰恰彌補了之前所列舉的關(guān)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(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)存儲在同一個服務(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(shè)計的，很容易把數(shù)據(jù)分散在多個服務(wù)器上，故減少了每個服務(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(dāng)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(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(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(rèn)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?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(guān)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(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(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器來對大量數(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)庫并非對立而是互補的關(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的時候使用NoSQL數(shù)據(jù)庫，讓NoSQL數(shù)據(jù)庫對關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的不足進(jìn)行彌補。

當(dāng)前名稱：大數(shù)據(jù)和nosql,大數(shù)據(jù)和人工智能哪個更有前景
鏈接URL：http://chinadenli.net/article30/dsgchpo.html

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