什么是NoSQL，它有什么優(yōu)缺點(diǎn)？

NoSQL，指的是非關(guān)系型的數(shù)據(jù)庫。NoSQL有時(shí)也稱作Not Only SQL的縮寫，是對(duì)不同于傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)的統(tǒng)稱。

成都創(chuàng)新互聯(lián)專注于企業(yè)網(wǎng)絡(luò)營銷推廣、網(wǎng)站重做改版、商水網(wǎng)站定制設(shè)計(jì)、自適應(yīng)品牌網(wǎng)站建設(shè)、H5頁面制作、商城開發(fā)、集團(tuán)公司官網(wǎng)建設(shè)、成都外貿(mào)網(wǎng)站建設(shè)公司、高端網(wǎng)站制作、響應(yīng)式網(wǎng)頁設(shè)計(jì)等建站業(yè)務(wù)，價(jià)格優(yōu)惠性價(jià)比高，為商水等各大城市提供網(wǎng)站開發(fā)制作服務(wù)。

NoSQL用于超大規(guī)模數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)。（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(chǔ)不需要固定的模式，無需多余操作就可以橫向擴(kuò)展。

NoSQL的優(yōu)點(diǎn)/缺點(diǎn)

優(yōu)點(diǎn):

- 高可擴(kuò)展性

- 分布式計(jì)算

- 低成本

- 架構(gòu)的靈活性，半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)

- 沒有復(fù)雜的關(guān)系

缺點(diǎn):

- 沒有標(biāo)準(zhǔn)化

- 有限的查詢功能（到目前為止）

- 最終一致是不直觀的程序 （BY三人行慕課）

什么是NoSQL以及其特點(diǎn)

1、NoSQL：以前的翻譯是“不使用SQL”：因?yàn)橛幸徊糠终J(rèn)為SQL查詢復(fù)雜了。現(xiàn)在的翻譯是“不僅僅是SQL”NOSQL數(shù)據(jù)庫與關(guān)系性數(shù)據(jù)最大的區(qū)別在于數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方面。NOSQL采用文檔的形式存儲(chǔ)數(shù)據(jù)、關(guān)系型數(shù)據(jù)庫采用表的結(jié)構(gòu)存儲(chǔ)數(shù)據(jù)。

2、NOSQL在大數(shù)據(jù)面前比SQL數(shù)據(jù)庫更占優(yōu)勢(shì)。

7個(gè)因素決定大數(shù)據(jù)的復(fù)雜性 如何處理

7個(gè)因素決定大數(shù)據(jù)的復(fù)雜性 如何處理

我們談?wù)摿撕芏嚓P(guān)于復(fù)雜數(shù)據(jù)及其為你的商業(yè)智能帶來的挑戰(zhàn)和機(jī)遇，但是導(dǎo)致數(shù)據(jù)復(fù)雜化的是什么呢？

以及你如何區(qū)分你的公司當(dāng)前的數(shù)據(jù)是否是“復(fù)雜的”，亦或不久的將來會(huì)變得復(fù)雜？本文將解決這些問題。

為什么這很重要？

當(dāng)你試圖將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為商業(yè)價(jià)值時(shí)，它的復(fù)雜度很可能會(huì)預(yù)示你將面對(duì)的困難程度——復(fù)雜數(shù)據(jù)的準(zhǔn)備和分析通常要比簡單數(shù)據(jù)更加困難，以及通常需要一組不同的BI 工具來實(shí)現(xiàn)。復(fù)雜數(shù)據(jù)在可以“成熟的”分析和可視化之前需要額外的準(zhǔn)備工作和數(shù)據(jù)模型。因此重要的是，通過了解您目前的數(shù)據(jù)的復(fù)雜程度以及它在未來的復(fù)雜性趨向，來評(píng)估您的大數(shù)據(jù)/商業(yè)智能項(xiàng)目是否能夠勝任這一任務(wù)。

簡單測(cè)試：大數(shù)據(jù)或者異構(gòu)數(shù)據(jù)

在高級(jí)層面上，有兩種基本的跡象表明你的數(shù)據(jù)可能被視為是復(fù)雜的：

你的數(shù)據(jù)很“大”：我們把大放在引號(hào)里是因?yàn)樗菜品稀按髷?shù)據(jù)”術(shù)語的含義。然而事實(shí)是，處理海量數(shù)據(jù)在計(jì)算資源需要處理巨大的數(shù)據(jù)集方面提出了一個(gè)挑戰(zhàn)， 就像把小麥從谷殼分開的困難，或者說在一個(gè)巨大的原始信息中辨別信號(hào)和雜音。

你的數(shù)據(jù)來自許多不同的數(shù)據(jù)源：多重?cái)?shù)據(jù)源通常意味著臟數(shù)據(jù)，或者遵循著不同的內(nèi)部邏輯結(jié)構(gòu)的簡單的多個(gè)數(shù)據(jù)集。為了確保數(shù)據(jù)源有統(tǒng)一的數(shù)據(jù)語言，數(shù)據(jù)必須被轉(zhuǎn)換或整合到一個(gè)中央資源庫。

可以認(rèn)為這是兩個(gè)最初的（可供選擇的）征兆：如果你正處理大數(shù)據(jù)或異構(gòu)數(shù)據(jù)，你應(yīng)當(dāng)開始思考數(shù)據(jù)的復(fù)雜性。但是深究一下，對(duì)你的公司的數(shù)據(jù)的復(fù)雜性，以下有7個(gè)更具體的指標(biāo)。

（注意，以上兩點(diǎn)之間有相似之處，但不互相排除——反之，例如，離散數(shù)據(jù)往往意味著各種各樣的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)類型）

7個(gè)因素決定你的數(shù)據(jù)的復(fù)雜性

1、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)

不同數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)，或甚至來自同一個(gè)源的不同表，通常設(shè)計(jì)同樣的信息但結(jié)構(gòu)卻完全不同：

舉例來說，想象你們?nèi)肆Y源部有三種不同的表格，一個(gè)是員工個(gè)人信息表，另一個(gè)是員工職位和薪資表第三個(gè)是員工職位要求表，諸如此類——而你們財(cái)務(wù)部門隨同保險(xiǎn)、福利和其他花費(fèi)一起記錄同樣的信息到單個(gè)表中。另外，在這些表中的一些表可能提到員工的全名，而另一些則只有名字的首字母，或者二者的結(jié)合。為了從所有表中有效使用數(shù)據(jù)，同時(shí)不丟失或重復(fù)信息，需要數(shù)據(jù)建模或準(zhǔn)備工作。

這是最簡單的用例：更進(jìn)一步復(fù)雜化的是處理最初沒有適當(dāng)?shù)啬Ｊ降姆墙Y(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)源（例如NoSQL 數(shù)據(jù)庫）。

2、數(shù)據(jù)大小

再次回到模糊的“大數(shù)據(jù)”概念，你收集的數(shù)據(jù)量會(huì)影響你需要用來分析它的軟硬件的類型。這個(gè)可以通過原始大小來衡量：字節(jié)，TB或PB——數(shù)據(jù)增長越大，越有可能“窒息”廣泛使用的內(nèi)存數(shù)據(jù)庫（IMDB），依賴于轉(zhuǎn)化壓縮數(shù)據(jù)到服務(wù)器內(nèi)存。其他因素包括多元異構(gòu)數(shù)據(jù)——包含很多數(shù)據(jù)行的表（Excel，可以說是最常用的數(shù)據(jù)分析工具，最大行數(shù)限制為1048576行），或結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)——包含很多數(shù)據(jù)列的表。

你將會(huì)發(fā)現(xiàn)在分析工具和方法上用于分析100,000行數(shù)據(jù)和那些用于分析1億行數(shù)據(jù)的是明顯不同的。

3、數(shù)據(jù)細(xì)節(jié)

你想要探索的數(shù)據(jù)的粒度水平。當(dāng)創(chuàng)建一個(gè)儀表盤或報(bào)表，展現(xiàn)總結(jié)或聚合數(shù)據(jù)時(shí)常常比讓終端用戶鉆取到每一個(gè)細(xì)節(jié)更容易實(shí)現(xiàn)——然而這是以犧牲數(shù)據(jù)分析的深度和數(shù)據(jù)挖掘?yàn)榇鷥r(jià)而做的權(quán)宜之計(jì)。

創(chuàng)建一個(gè)BI系統(tǒng)，使其具有顆粒向海量數(shù)據(jù)鉆取處理分析的能力，（不依賴于預(yù)定義查詢，聚合或匯總表）

4、查詢語言

不同的數(shù)據(jù)源有不同的數(shù)據(jù)語言：雖然SQL是從常見數(shù)據(jù)源和RDBMS提取數(shù)據(jù)的主要手段，但是當(dāng)使用第三方平臺(tái)時(shí)你會(huì)經(jīng)常需要通過它自己的API和語法去連接它，以及解析用于訪問數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)模型和協(xié)議。

你的BI工具需要足夠靈活的根據(jù)數(shù)據(jù)源允許這種本地連接的方式，或者通過內(nèi)置插件或API訪問，否則你會(huì)發(fā)現(xiàn)你自己將不得不重復(fù)一個(gè)繁瑣的導(dǎo)出數(shù)據(jù)到表格SQL數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)倉庫的過程，然后導(dǎo)入到你的商業(yè)智能軟件里，從而使你的分析變得麻煩。

5、數(shù)據(jù)類型

一方面動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)以表格形式存儲(chǔ)，處理的大多是數(shù)值型數(shù)據(jù)，但是大規(guī)模和非結(jié)構(gòu)化的機(jī)器數(shù)據(jù)完全是另外一回事兒，就像是文字?jǐn)?shù)據(jù)集存儲(chǔ)在MongoDB中，當(dāng)然了，更別提像視頻音頻這種超大規(guī)模的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)了。

不同的數(shù)據(jù)類型具有不同的規(guī)則，為使得商業(yè)決策建立在對(duì)公司數(shù)據(jù)的全面考慮的基礎(chǔ)上，找到一種建立單一可信來源的方法是至關(guān)重要的。

6、離散數(shù)據(jù)

數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在多個(gè)位置：例如，組織里的不同部門，本地或云（付費(fèi)存儲(chǔ)或通過云應(yīng)用），來自客戶或供應(yīng)商的外部數(shù)據(jù)等。這種數(shù)據(jù)不僅收集起來很困難（簡單來說是由于及時(shí)而有效的接收數(shù)據(jù)而需要的利益相關(guān)者的數(shù)量）。而且一旦收集了——在不同的數(shù)據(jù)集交叉引用和分析之前，通常需要“清理”或標(biāo)準(zhǔn)化，因?yàn)槊總€(gè)本地?cái)?shù)據(jù)集是根據(jù)相關(guān)組織應(yīng)用程序自身的實(shí)際和關(guān)注收集數(shù)據(jù)。

7、數(shù)據(jù)量的增長

最終，你不僅需要考慮當(dāng)前數(shù)據(jù)，還有數(shù)據(jù)的增長或變化的速度。如果經(jīng)常更新數(shù)據(jù)源，或經(jīng)常增加新的數(shù)據(jù)源，這將會(huì)消耗你的軟硬件資源（無論何時(shí)當(dāng)源數(shù)據(jù)發(fā)生重大更改時(shí),不是非常先進(jìn)的系統(tǒng)都需要重新獲取整個(gè)數(shù)據(jù)集）,以及上述提到的關(guān)于結(jié)構(gòu)、類型、大小的復(fù)合性問題等。

怎樣掌控復(fù)雜數(shù)據(jù)？

如果你認(rèn)同上述的一個(gè)或更多以及你的數(shù)據(jù)剛剛好是復(fù)雜的，不要絕望：理解，是找到一個(gè)合適的解決方案的第一步，以及復(fù)雜數(shù)據(jù)的分析本身不需要過于復(fù)雜。我們將在未來的文章中涉及解決復(fù)雜數(shù)據(jù)的方法，但是你將想問自己的第一件事可能是——控制復(fù)雜數(shù)據(jù)你實(shí)際需要多少BI系統(tǒng)。

以上是小編為大家分享的關(guān)于7個(gè)因素決定大數(shù)據(jù)的復(fù)雜性 如何處理的相關(guān)內(nèi)容，更多信息可以關(guān)注環(huán)球青藤分享更多干貨

為什么海量數(shù)據(jù)場景中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(diǎn)稱不上是缺點(diǎn)，但不管怎樣，關(guān)系型數(shù)據(jù)庫并不擅長對(duì)簡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，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)。

互聯(lián)網(wǎng)背景下，為什么用NoSql

本文將從單機(jī)MySQL的場景出發(fā)，簡述一下隨著網(wǎng)站的訪問量越來越大，數(shù)據(jù)庫部署的演進(jìn)過程，到為什么要用MySQL的必要性。

大數(shù)據(jù)時(shí)代的數(shù)據(jù)有3V的特點(diǎn)：海量Volume、多樣Variety、實(shí)時(shí)Velocity。

互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)站需求的3高的特點(diǎn)：高并發(fā)、高可擴(kuò)、高性能。

一、單機(jī)MySql

當(dāng)一個(gè)網(wǎng)站的訪問量不大時(shí)，用單個(gè)數(shù)據(jù)庫完全可以輕松應(yīng)付。

在那個(gè)時(shí)候，更多的都是靜態(tài)網(wǎng)頁，動(dòng)態(tài)交互類型的網(wǎng)站不多。

上述架構(gòu)下，我們來看看數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的瓶頸是什么？

1.數(shù)據(jù)量的總大小 一個(gè)機(jī)器放不下時(shí)

2.數(shù)據(jù)的索引（B+ Tree）一個(gè)機(jī)器的內(nèi)存放不下時(shí)

3.訪問量(讀寫混合)一個(gè)實(shí)例不能承受

如果滿足了上述1 or 3個(gè)，進(jìn)化......

二、Memcached（緩存）+Mysql+垂直拆分

后來，隨著訪問量的上升，幾乎大部分使用MySQL架構(gòu)的網(wǎng)站在數(shù)據(jù)庫上都開始出現(xiàn)了性能問題，web程序不再僅僅專注在功能上，同時(shí)也在追求性能。程序員們開始大量的使用緩存技術(shù)來緩解數(shù)據(jù)庫的壓力，優(yōu)化數(shù)據(jù)庫的結(jié)構(gòu)和索引。開始比較流行的是通過文件緩存來緩解數(shù)據(jù)庫壓力，但是當(dāng)訪問量繼續(xù)增大的時(shí)候，多臺(tái)web機(jī)器通過文件緩存不能共享，大量的小文件緩存也帶了了比較高的IO壓力。在這個(gè)時(shí)候，Memcached就自然的成為一個(gè)非常時(shí)尚的技術(shù)產(chǎn)品。

Memcached作為一個(gè)獨(dú)立的分布式的緩存服務(wù)器，為多個(gè)web服務(wù)器提供了一個(gè)共享的高性能緩存服務(wù)，在Memcached服務(wù)器上，又發(fā)展了根據(jù)hash算法來進(jìn)行多臺(tái)Memcached緩存服務(wù)的擴(kuò)展，然后又出現(xiàn)了一致性hash來解決增加或減少緩存服務(wù)器導(dǎo)致重新hash帶來的大量緩存失效的弊端

三、MySql主從復(fù)制讀寫分離

由于數(shù)據(jù)庫的寫入壓力增加，Memcached只能緩解數(shù)據(jù)庫的讀取壓力。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)站開始使用主從復(fù)制技術(shù)來達(dá)到讀寫分離，以提高讀寫性能和讀庫的可擴(kuò)展性。Mysql的master-slave模式成為這個(gè)時(shí)候的網(wǎng)站標(biāo)配了。

四、分庫分表+水平拆分+Mysql集群

在Memcached的高速緩存，MySQL的主從復(fù)制，讀寫分離的基礎(chǔ)之上，這時(shí)MySQL主庫的寫壓力開始出現(xiàn)瓶頸，而數(shù)據(jù)量的持續(xù)猛增，由于MyISAM使用表鎖，在高并發(fā)下會(huì)出現(xiàn)嚴(yán)重的鎖問題，大量的高并發(fā)MySQL應(yīng)用開始使用InnoDB引擎代替MyISAM。

同時(shí)，開始流行使用分表分庫來緩解寫壓力和數(shù)據(jù)增長的擴(kuò)展問題。這個(gè)時(shí)候，分表分庫成了一個(gè)熱門技術(shù)，是面試的熱門問題也是業(yè)界討論的熱門技術(shù)問題。也就在這個(gè)時(shí)候，MySQL推出了還不太穩(wěn)定的表分區(qū)，這也給技術(shù)實(shí)力一般的公司帶來了希望。雖然MySQL推出了MySQL Cluster集群，但性能也不能很好滿足互聯(lián)網(wǎng)的要求，只是在高可靠性上提供了非常大的保證。

五、Mysql的擴(kuò)展性瓶頸

MySQL數(shù)據(jù)庫也經(jīng)常存儲(chǔ)一些大文本字段，導(dǎo)致數(shù)據(jù)庫表非常的大，在做數(shù)據(jù)庫恢復(fù)的時(shí)候就導(dǎo)致非常的慢，不容易快速恢復(fù)數(shù)據(jù)庫。比如1000萬4KB大小的文本就接近40GB的大小，如果能把這些數(shù)據(jù)從MySQL省去，MySQL將變得非常的小。關(guān)系數(shù)據(jù)庫很強(qiáng)大，但是它并不能很好的應(yīng)付所有的應(yīng)用場景。MySQL的擴(kuò)展性差（需要復(fù)雜的技術(shù)來實(shí)現(xiàn)），大數(shù)據(jù)下IO壓力大，表結(jié)構(gòu)更改困難，正是當(dāng)前使用MySQL的開發(fā)人員面臨的問題。

六、為什么用Nosql

今天我們可以通過第三方平臺(tái)（如：Google,Facebook等）可以很容易的訪問和抓取數(shù)據(jù)。用戶的個(gè)人信息，社交網(wǎng)絡(luò)，地理位置，用戶生成的數(shù)據(jù)和用戶操作日志已經(jīng)成倍的增加。我們?nèi)绻獙?duì)這些用戶數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘，那SQL數(shù)據(jù)庫已經(jīng)不適合這些應(yīng)用了, NoSQL數(shù)據(jù)庫的發(fā)展也卻能很好的處理這些大的數(shù)據(jù)。下面給大家看一下，web應(yīng)用數(shù)據(jù)量的增長圖：

七、Nosql是什么

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。隨著互聯(lián)網(wǎng)web2.0網(wǎng)站的興起，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，而非關(guān)系型的數(shù)據(jù)庫則由于其本身的特點(diǎn)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?cái)?shù)據(jù)種類帶來的挑戰(zhàn)，尤其是大數(shù)據(jù)應(yīng)用難題，包括超大規(guī)模數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)。

（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(chǔ)不需要固定的模式，無需多余操作就可以橫向擴(kuò)展。

八、Nosql的優(yōu)勢(shì)

1.易擴(kuò)展

NoSQL數(shù)據(jù)庫種類繁多，但是一個(gè)共同的特點(diǎn)都是去掉關(guān)系數(shù)據(jù)庫的關(guān)系型特性。

數(shù)據(jù)之間無關(guān)系，這樣就非常容易擴(kuò)展。也無形之間，在架構(gòu)的層面上帶來了可擴(kuò)展的能力。

2.大數(shù)據(jù)量，高性能

NoSQL數(shù)據(jù)庫都具有非常高的讀寫性能，尤其在大數(shù)據(jù)量下，同樣表現(xiàn)優(yōu)秀。

這得益于它的無關(guān)系性，數(shù)據(jù)庫的結(jié)構(gòu)簡單。一般MySQL使用Query Cache，每次表的更新Cache就失效，是一種大粒度的Cache，在針對(duì)web2.0的交互頻繁的應(yīng)用，Cache性能不高。而NoSQL的Cache是記錄級(jí)的，是一種細(xì)粒度的Cache，所以NoSQL在這個(gè)層面上來說就要性能高很多了。

3.多樣靈活的數(shù)據(jù)模型

NoSQL無需事先為要存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)建立字段，隨時(shí)可以存儲(chǔ)自定義的數(shù)據(jù)格式。而在關(guān)系數(shù)據(jù)庫里，增刪字段是一件非常麻煩的事情。如果是非常大數(shù)據(jù)量的表，增加字段簡直就是一個(gè)噩夢(mèng)。

九、Nosql數(shù)據(jù)庫的四大分類

鍵值(Key-Value)存儲(chǔ)

列存儲(chǔ)

文檔存儲(chǔ)

圖形存儲(chǔ)

常見的有：Redis、Memcache、MongoDB，這里就不一 一 介紹了。

nosql是什么

NoSQL，泛指非關(guān)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(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，而非關(guān)系型的數(shù)據(jù)庫則由于其本身的特點(diǎn)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?cái)?shù)據(jù)種類帶來的挑戰(zhàn)，尤其是大數(shù)據(jù)應(yīng)用難題。

雖然NoSQL流行語火起來才短短一年的時(shí)間，但是不可否認(rèn)，現(xiàn)在已經(jīng)開始了第二代運(yùn)動(dòng)。盡管早期的堆棧代碼只能算是一種實(shí)驗(yàn)，然而現(xiàn)在的系統(tǒng)已經(jīng)更加的成熟、穩(wěn)定。不過現(xiàn)在也面臨著一個(gè)嚴(yán)酷的事實(shí)：技術(shù)越來越成熟——以至于原來很好的NoSQL數(shù)據(jù)存儲(chǔ)不得不進(jìn)行重寫，也有少數(shù)人認(rèn)為這就是所謂的2.0版本。這里列出一些比較知名的工具，可以為大數(shù)據(jù)建立快速、可擴(kuò)展的存儲(chǔ)庫。

NoSQL(NoSQL = Not Only SQL )，意即“不僅僅是SQL”，是一項(xiàng)全新的數(shù)據(jù)庫革命性運(yùn)動(dòng)，早期就有人提出，發(fā)展至2009年趨勢(shì)越發(fā)高漲。NoSQL的擁護(hù)者們提倡運(yùn)用非關(guān)系型的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，相對(duì)于鋪天蓋地的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫運(yùn)用，這一概念無疑是一種全新的思維的注入。

對(duì)于NoSQL并沒有一個(gè)明確的范圍和定義，但是他們都普遍存在下面一些共同特征：

不需要預(yù)定義模式：不需要事先定義數(shù)據(jù)模式，預(yù)定義表結(jié)構(gòu)。數(shù)據(jù)中的每條記錄都可能有不同的屬性和格式。當(dāng)插入數(shù)據(jù)時(shí)，并不需要預(yù)先定義它們的模式。

無共享架構(gòu)：相對(duì)于將所有數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的存儲(chǔ)區(qū)域網(wǎng)絡(luò)中的全共享架構(gòu)。NoSQL往往將數(shù)據(jù)劃分后存儲(chǔ)在各個(gè)本地服務(wù)器上。因?yàn)閺谋镜卮疟P讀取數(shù)據(jù)的性能往往好于通過網(wǎng)絡(luò)傳輸讀取數(shù)據(jù)的性能，從而提高了系統(tǒng)的性能。

彈性可擴(kuò)展：可以在系統(tǒng)運(yùn)行的時(shí)候，動(dòng)態(tài)增加或者刪除結(jié)點(diǎn)。不需要停機(jī)維護(hù)，數(shù)據(jù)可以自動(dòng)遷移。

分區(qū)：相對(duì)于將數(shù)據(jù)存放于同一個(gè)節(jié)點(diǎn)，NoSQL數(shù)據(jù)庫需要將數(shù)據(jù)進(jìn)行分區(qū)，將記錄分散在多個(gè)節(jié)點(diǎn)上面。并且通常分區(qū)的同時(shí)還要做復(fù)制。這樣既提高了并行性能，又能保證沒有單點(diǎn)失效的問題。

異步復(fù)制：和RAID存儲(chǔ)系統(tǒng)不同的是，NoSQL中的復(fù)制，往往是基于日志的異步復(fù)制。這樣，數(shù)據(jù)就可以盡快地寫入一個(gè)節(jié)點(diǎn)，而不會(huì)被網(wǎng)絡(luò)傳輸引起遲延。缺點(diǎn)是并不總是能保證一致性，這樣的方式在出現(xiàn)故障的時(shí)候，可能會(huì)丟失少量的數(shù)據(jù)。

BASE：相對(duì)于事務(wù)嚴(yán)格的ACID特性，NoSQL數(shù)據(jù)庫保證的是BASE特性。BASE是最終一致性和軟事務(wù)。

NoSQL數(shù)據(jù)庫并沒有一個(gè)統(tǒng)一的架構(gòu)，兩種NoSQL數(shù)據(jù)庫之間的不同，甚至遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過兩種關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的不同。可以說，NoSQL各有所長，成功的NoSQL必然特別適用于某些場合或者某些應(yīng)用，在這些場合中會(huì)遠(yuǎn)遠(yuǎn)勝過關(guān)系型數(shù)據(jù)庫和其他的NoSQL。

當(dāng)前標(biāo)題：nosql帶來額外的復(fù)雜,nosql在數(shù)據(jù)操作命令下有哪些缺陷
文章轉(zhuǎn)載：http://chinadenli.net/article36/dsehopg.html

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