nosql 怎么用?在關(guān)系數(shù)據(jù)庫中可以通過 select 語句查詢,但是在nosql中怎么用這個(gè)了,難道只能存儲(chǔ)鍵值對(duì)?

NoSQL數(shù)據(jù)庫有很多種，實(shí)現(xiàn)方式差別很大。有接近SQL查詢方式的，也有純粹的鍵值對(duì)查詢。

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對(duì)于K-V型數(shù)據(jù)庫，比較典型的是Redis，系統(tǒng)提供了get、set之類的命令用于增刪改查。關(guān)鍵是鍵值對(duì)的鍵和值怎么設(shè)計(jì)。

NoSQL 數(shù)據(jù)庫：何時(shí)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(kuò)展性而廣受認(rèn)可，它們?cè)絹碓蕉嗟赜糜诖髷?shù)據(jù)和實(shí)時(shí) Web 應(yīng)用程序，在本文中，我們通過示例討論 NoSQL、何時(shí)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(gòu)建具有大量數(shù)據(jù)和高負(fù)載的現(xiàn)代應(yīng)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(shí)，任何關(guān)系數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng) (RDBMS) 的響應(yīng)時(shí)間都會(huì)變慢。為了解決這個(gè)問題，我們可以通過升級(jí)現(xiàn)有硬件來“擴(kuò)大”信息系統(tǒng)，這非常昂貴。但是，NoSQL 可以更好地橫向擴(kuò)展并且更具成本效益。

NoSQL 對(duì)于非結(jié)構(gòu)化或非常大的數(shù)據(jù)對(duì)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(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和關(guān)系模式并不總是適合。有必要使用非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和大型對(duì)象來更好地捕獲這些信息。

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

有時(shí)，NoSQL 也被稱為“ 不僅僅是 SQL ”，強(qiáng)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(gè)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(gè)或多個(gè)表的行，因?yàn)?NoSQL 數(shù)據(jù)庫本質(zhì)上不是表格的，所以這個(gè)功能并不總是可行或相關(guān)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(guān)系數(shù)據(jù)庫，從而為某些業(yè)務(wù)應(yīng)用程序提供更高的靈活性和可擴(kuò)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(chǔ)多媒體內(nèi)容提供更好的選擇。

例如，福布斯在短短幾個(gè)月內(nèi)就構(gòu)建了一個(gè)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(shí)時(shí)存儲(chǔ)和檢索大數(shù)據(jù)的系統(tǒng)在分析 歷史 數(shù)據(jù)的同時(shí)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(jìn)行擴(kuò)展，即使該服務(wù)在 COVID-19 大流行的早期使用量激增。

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

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

擁有數(shù)十億智能手機(jī)用戶，可擴(kuò)展性正成為在移動(dòng)設(shè)備上提供服務(wù)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(gè)請(qǐng)求，同時(shí)還處理用戶數(shù)據(jù)并提供天氣更新。

如何配合使用NoSQL和SQL，特別是原子性問題存在的時(shí)候

而傳統(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，例如：

1、High performance - 對(duì)數(shù)據(jù)庫高并發(fā)讀寫的需求

web2.0網(wǎng)站要根據(jù)用戶個(gè)性化信息來實(shí)時(shí)生成動(dòng)態(tài)頁面和提供動(dòng)態(tài)信息，所以基本上無法使用動(dòng)態(tài)頁面靜態(tài)化技術(shù)，因此數(shù)據(jù)庫并發(fā)負(fù)載非常高，往往要達(dá)到每秒上萬次讀寫請(qǐng)求。關(guān)系數(shù)據(jù)庫應(yīng)付上萬次SQL查詢還勉強(qiáng)頂?shù)米。菓?yīng)付上萬次SQL寫數(shù)據(jù)請(qǐng)求，硬盤IO就已經(jīng)無法承受了。其實(shí)對(duì)于普通的BBS網(wǎng)站，往往也存在對(duì)高并發(fā)寫請(qǐng)求的需求。

2、Huge Storage - 對(duì)海量數(shù)據(jù)的高效率存儲(chǔ)和訪問的需求

對(duì)于大型的SNS網(wǎng)站，每天用戶產(chǎn)生海量的用戶動(dòng)態(tài)，以國(guó)外的Friendfeed為例，一個(gè)月就達(dá)到了2.5億條用戶動(dòng)態(tài)，對(duì)于關(guān)系數(shù)據(jù)庫來說，在一張2.5億條記錄的表里面進(jìn)行SQL查詢，效率是極其低下乃至不可忍受的。再例如大型web網(wǎng)站的用戶登錄系統(tǒng)，例如騰訊，盛大，動(dòng)輒數(shù)以億計(jì)的帳號(hào)，關(guān)系數(shù)據(jù)庫也很難應(yīng)付。

如何使用nosql db

No SQL DB是一種和關(guān)系型數(shù)據(jù)庫相對(duì)應(yīng)的對(duì)象數(shù)據(jù)庫。按照數(shù)據(jù)模型保存性質(zhì)將當(dāng)前NoSQL分為四種：

1.Key-value stores鍵值存儲(chǔ), 保存keys+BLOBs

2.Table-oriented 面向表, 主要有Google的BigTable和Cassandra.

3.Document-oriented面向文本, 文本是一種類似XML文檔，MongoDB 和 CouchDB

4.Graph-oriented 面向圖論. 如Neo4J.

關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的弊端：

關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的歷史已經(jīng)有30余年了，因此，在某些情況下，關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的弱點(diǎn)就會(huì)暴露出來：

1. “對(duì)象-關(guān)系 阻抗不匹配”。關(guān)系模型和面向?qū)ο竽Ｐ驮诟拍钌洗嬖谔烊坏牟黄ヅ涞牡胤剑热鐚?duì)象模型當(dāng)中特有的“繼承”，“組合”，“聚合”，“依賴”的概念在關(guān)系模型當(dāng)中是不存在的。

2. “模式演進(jìn)”。即隨著時(shí)間的推移，需要對(duì)數(shù)據(jù)庫模式進(jìn)行調(diào)整以便適應(yīng)新的需求，然而，對(duì)數(shù)據(jù)庫模式的調(diào)整是的成本很高的動(dòng)作，因此很多設(shè)計(jì)師在系統(tǒng)設(shè)計(jì)之初會(huì)設(shè)計(jì)一個(gè)兼容性很強(qiáng)的數(shù)據(jù)庫模式，以應(yīng)對(duì)將來可能出現(xiàn)的需求，然而在現(xiàn)在的web系統(tǒng)開發(fā)過程中，系統(tǒng)的變更更加頻繁，幾乎無法預(yù)先設(shè)計(jì)出一種“萬能”的數(shù)據(jù)庫模式以滿足所有的需求，因此 模式演進(jìn)的弊端就愈發(fā)凸顯。

3. 關(guān)系型數(shù)據(jù)庫處理 稀疏表時(shí)的性能非常差。

4. network-oriented data 很適合處理 人工智能、社交網(wǎng)絡(luò)中的一些需求。

所以，各種各樣的No SQL DB 出現(xiàn)了，這里只簡(jiǎn)單介紹下Neo4J 的基本知識(shí)。

Neo 數(shù)據(jù)模型

Neo4J 是一個(gè)基于圖實(shí)現(xiàn)的No SQL DB, 其基本的數(shù)據(jù)類型有如下幾種：

Node, Relationship, Property.

Node 對(duì)應(yīng)于圖中的 節(jié)點(diǎn)，Relationship 對(duì)應(yīng)圖中的邊，Node 和 Relationship 都可以擁有Property，

Property 的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)為。

數(shù)據(jù)遍歷

Neo 提供了Traverser對(duì)數(shù)據(jù)中的數(shù)據(jù)進(jìn)行遍歷。

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