數(shù)據(jù)庫(kù)的問(wèn)題：關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)與非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)的區(qū)別，和各自的發(fā)展前景

關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)與非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)的區(qū)別

在資中等地區(qū)，都構(gòu)建了全面的區(qū)域性戰(zhàn)略布局，加強(qiáng)發(fā)展的系統(tǒng)性、市場(chǎng)前瞻性、產(chǎn)品創(chuàng)新能力，以專(zhuān)注、極致的服務(wù)理念，為客戶(hù)提供網(wǎng)站制作、成都網(wǎng)站制作 網(wǎng)站設(shè)計(jì)制作按需求定制網(wǎng)站,公司網(wǎng)站建設(shè),企業(yè)網(wǎng)站建設(shè),成都品牌網(wǎng)站建設(shè),成都全網(wǎng)營(yíng)銷(xiāo),外貿(mào)營(yíng)銷(xiāo)網(wǎng)站建設(shè),資中網(wǎng)站建設(shè)費(fèi)用合理。

非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)的優(yōu)勢(shì)：

1. 性能

NOSQL是基于鍵值對(duì)的，可以想象成表中的主鍵和值的對(duì)應(yīng)關(guān)系，而且不需要經(jīng)過(guò)SQL層的解析，所以性能非常高。

2. 可擴(kuò)展性

同樣也是因?yàn)榛阪I值對(duì)，數(shù)據(jù)之間沒(méi)有耦合性，所以非常容易水平擴(kuò)展。

關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)的優(yōu)勢(shì)：

1. 復(fù)雜查詢(xún)

可以用SQL語(yǔ)句方便的在一個(gè)表以及多個(gè)表之間做非常復(fù)雜的數(shù)據(jù)查詢(xún)。

2. 事務(wù)支持

使得對(duì)于安全性能很高的數(shù)據(jù)訪問(wèn)要求得以實(shí)現(xiàn)。

對(duì)于這兩類(lèi)數(shù)據(jù)庫(kù)，對(duì)方的優(yōu)勢(shì)就是自己的弱勢(shì)，反之亦然。

但是近年來(lái)這兩種數(shù)據(jù)庫(kù)都在向著另外一個(gè)方向進(jìn)化。例如：

NOSQL數(shù)據(jù)庫(kù)慢慢開(kāi)始具備SQL數(shù)據(jù)庫(kù)的一些復(fù)雜查詢(xún)功能的雛形，比如Couchbase的index以及MONGO的復(fù)雜查詢(xún)。對(duì)于事務(wù)的支持也可以用一些系統(tǒng)級(jí)的原子操作來(lái)實(shí)現(xiàn)例如樂(lè)觀鎖之類(lèi)的方法來(lái)曲線(xiàn)救國(guó)。

SQL數(shù)據(jù)庫(kù)也開(kāi)始慢慢進(jìn)化，比如HandlerSocker技術(shù)的實(shí)現(xiàn)，可以在MYSQL上實(shí)現(xiàn)對(duì)于SQL層的穿透，用NOSQL的方式訪問(wèn)數(shù)據(jù)庫(kù)，性能可以上可以達(dá)到甚至超越NOSQL數(shù)據(jù)庫(kù)。可擴(kuò)展性上例如Percona Server，可以實(shí)現(xiàn)無(wú)中心化的集群。

雖然這兩極都因?yàn)楦髯缘娜鮿?shì)而開(kāi)始進(jìn)化出另一極的一些特性，但是這些特性的增加也會(huì)消弱其本來(lái)具備的優(yōu)勢(shì)，比如Couchbase上的index的增加會(huì)逐步降低數(shù)據(jù)庫(kù)的讀寫(xiě)性能。所以怎樣構(gòu)建系統(tǒng)的短期和長(zhǎng)期存儲(chǔ)策略，用好他們各自的強(qiáng)項(xiàng)是架構(gòu)師需要好好考慮的重要問(wèn)題。

什么是nosql非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)庫(kù)

基本含義NoSQL(NoSQL = Not Only SQL )，意即“不僅僅是SQL”，是一項(xiàng)全新的數(shù)據(jù)庫(kù)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(kù)運(yùn)用，這一概念無(wú)疑是一種全新的思維的注入。NoSQLNoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)的四大分類(lèi)鍵值(Key-Value)存儲(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)這一類(lèi)數(shù)據(jù)庫(kù)主要會(huì)使用到一個(gè)哈希表，這個(gè)表中有一個(gè)特定的鍵和一個(gè)指針指向特定的數(shù)據(jù)。Key/value模型對(duì)于IT系統(tǒng)來(lái)說(shuō)的優(yōu)勢(shì)在于簡(jiǎn)單、易部署。但是如果DBA只對(duì)部分值進(jìn)行查詢(xún)或更新的時(shí)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(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)。這部分?jǐn)?shù)據(jù)庫(kù)通常是用來(lái)應(yīng)對(duì)分布式存儲(chǔ)的海量數(shù)據(jù)。鍵仍然存在，但是它們的特點(diǎn)是指向了多個(gè)列。這些列是由列家族來(lái)安排的。如：Cassandra, HBase, Riak.文檔型數(shù)據(jù)庫(kù)文檔型數(shù)據(jù)庫(kù)的靈感是來(lái)自于Lotus Notes辦公軟件的，而且它同第一種鍵值存儲(chǔ)相類(lèi)似。該類(lèi)型的數(shù)據(jù)模型是版本化的文檔，半結(jié)構(gòu)化的文檔以特定的格式存儲(chǔ)，比如JSON。文檔型數(shù)據(jù)庫(kù)可 以看作是鍵值數(shù)據(jù)庫(kù)的升級(jí)版，允許之間嵌套鍵值。而且文檔型數(shù)據(jù)庫(kù)比鍵值數(shù)據(jù)庫(kù)的查詢(xún)效率更高。如：CouchDB, MongoDb. 國(guó)內(nèi)也有文檔型數(shù)據(jù)庫(kù)SequoiaDB，已經(jīng)開(kāi)源。圖形(Graph)數(shù)據(jù)庫(kù)圖形結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)庫(kù)同其他行列以及剛性結(jié)構(gòu)的SQL數(shù)據(jù)庫(kù)不同，它是使用靈活的圖形模型，并且能夠擴(kuò)展到多個(gè)服務(wù)器上。NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)沒(méi)有標(biāo)準(zhǔn)的查詢(xún)語(yǔ)言(SQL)，因此進(jìn)行數(shù)據(jù)庫(kù)查詢(xún)需要制定數(shù)據(jù)模型。許多NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)都有REST式的數(shù)據(jù)接口或者查詢(xún)API。[2] 如：Neo4J, InfoGrid, Infinite Graph.因此，我們總結(jié)NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)在以下的這幾種情況下比較適用：1、數(shù)據(jù)模型比較簡(jiǎn)單；2、需要靈活性更強(qiáng)的IT系統(tǒng)；3、對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)性能要求較高；4、不需要高度的數(shù)據(jù)一致性；5、對(duì)于給定key，比較容易映射復(fù)雜值的環(huán)境。

數(shù)據(jù)庫(kù)的問(wèn)題：關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)與非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)的區(qū)別，和各自的發(fā)展前景?

當(dāng)前主流的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)有Oracle、DB2、Microsoft SQL Server、Microsoft Access、MySQL等。

非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)有 NoSql、Cloudant。

nosql和關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)比較

優(yōu)點(diǎn)：

1）成本：nosql數(shù)據(jù)庫(kù)簡(jiǎn)單易部署，基本都是開(kāi)源軟件，不需要像使用oracle那樣花費(fèi)大量成本購(gòu)買(mǎi)使用，相比關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)價(jià)格便宜。

2）查詢(xún)速度：nosql數(shù)據(jù)庫(kù)將數(shù)據(jù)存儲(chǔ)于緩存之中，關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)將數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在硬盤(pán)中，自然查詢(xún)速度遠(yuǎn)不及nosql數(shù)據(jù)庫(kù)。

3）存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的格式：nosql的存儲(chǔ)格式是key,value形式、文檔形式、圖片形式等等，所以可以存儲(chǔ)基礎(chǔ)類(lèi)型以及對(duì)象或者是集合等各種格式，而數(shù)據(jù)庫(kù)則只支持基礎(chǔ)類(lèi)型。

4）擴(kuò)展性：關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)有類(lèi)似join這樣的多表查詢(xún)機(jī)制的限制導(dǎo)致擴(kuò)展很艱難。

缺點(diǎn)：

1）維護(hù)的工具和資料有限，因?yàn)閚osql是屬于新的技術(shù)，不能和關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)10幾年的技術(shù)同日而語(yǔ)。

2）不提供對(duì)sql的支持，如果不支持sql這樣的工業(yè)標(biāo)準(zhǔn)，將產(chǎn)生一定用戶(hù)的學(xué)習(xí)和使用成本。

3）不提供關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)事物的處理。

關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)的最大特點(diǎn)就是事務(wù)的一致性：傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)讀寫(xiě)操作都是事務(wù)的，具有ACID的特點(diǎn)，這個(gè)特性使得關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)可以用于幾乎所有對(duì)一致性有要求的系統(tǒng)中，如典型的銀行系統(tǒng)。

關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)為了維護(hù)一致性所付出的巨大代價(jià)就是其讀寫(xiě)性能比較差，而像微博、facebook這類(lèi)SNS的應(yīng)用，對(duì)并發(fā)讀寫(xiě)能力要求極高，關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)已經(jīng)無(wú)法應(yīng)付(在讀方面，傳統(tǒng)上為了克服關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)缺陷，提高性能，都是增加一級(jí)memcache來(lái)靜態(tài)化網(wǎng)頁(yè)，而在SNS中，變化太快，memchache已經(jīng)無(wú)能為力了)，因此，必須用新的一種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)存儲(chǔ)來(lái)代替關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)。

關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)的另一個(gè)特點(diǎn)就是其具有固定的表結(jié)構(gòu)，因此，其擴(kuò)展性極差，而在SNS中，系統(tǒng)的升級(jí)，功能的增加，往往意味著數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)巨大變動(dòng)，這一點(diǎn)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)也難以應(yīng)付，需要新的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)存儲(chǔ)。

于是，非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)應(yīng)運(yùn)而生，由于不可能用一種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化存儲(chǔ)應(yīng)付所有的新的需求，因此，非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)嚴(yán)格上不是一種數(shù)據(jù)庫(kù)，應(yīng)該是一種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化存儲(chǔ)方法的集合。

NoSQL發(fā)展前景如何

由于現(xiàn)在的網(wǎng)絡(luò)資源越來(lái)越多，所以非關(guān)系型的NoSQL需要也越來(lái)越大，我是比較看好NoSQL的，未來(lái)的NoSQL主要就是幾個(gè)方向，速度、分布式和命中算法

大數(shù)據(jù)分析行業(yè)發(fā)展趨勢(shì)及成果有哪些?

【導(dǎo)讀】目前，大數(shù)據(jù)分析是一個(gè)非常熱門(mén)的行業(yè)，一夜間，似乎企業(yè)的數(shù)據(jù)已經(jīng)價(jià)值連城。企業(yè)都在開(kāi)始嘗試?yán)么髷?shù)據(jù)來(lái)增強(qiáng)自己的企業(yè)業(yè)務(wù)競(jìng)爭(zhēng)力，但是對(duì)于大數(shù)據(jù)分析行業(yè)來(lái)說(shuō)，仍然處于快速發(fā)展的初期，這是一個(gè)快速發(fā)展的領(lǐng)域，每時(shí)每刻的都在產(chǎn)生新的變化。那么你知道大數(shù)據(jù)分析行業(yè)發(fā)展趨勢(shì)及成果有哪些嗎?還不清楚的一起來(lái)了解了解吧!

1.基于云的大數(shù)據(jù)分析

Hadoop是用于處理大型數(shù)據(jù)集的一個(gè)框架和一組工具，這個(gè)最初被設(shè)計(jì)工作在物理機(jī)的集群上，但是目前這種現(xiàn)象已經(jīng)改變，越來(lái)越多的基于云中的數(shù)據(jù)處理器技術(shù)出現(xiàn)，例如亞馬遜利用云的數(shù)據(jù)BI的托管長(zhǎng)款，谷歌BigQuery中的數(shù)據(jù)分析服務(wù)，IBM的Bluemix云平等等，這些都是基于云的大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)。

2. Hadoop：新的企業(yè)數(shù)據(jù)操作系統(tǒng)

Hadoop，分布式的分析框架，如今正在演變成分布式資源管理器，它可能將是數(shù)據(jù)分析的一個(gè)通用的操作系統(tǒng)。有了這些系統(tǒng)，你可以將不同的數(shù)據(jù)操作和分析操作插入到Hadoop分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)中來(lái)執(zhí)行。

3.更多的預(yù)測(cè)分析

隨著大數(shù)據(jù)的發(fā)展，分析師不僅會(huì)嗯更多的數(shù)據(jù)一起工作，而且還將處理大量的許多屬性的工具。但是隨著大數(shù)據(jù)行業(yè)的發(fā)展，針對(duì)舊數(shù)據(jù)的分析更多的是為了提供預(yù)測(cè)的功能，畢竟人們更希望利用原有的數(shù)據(jù)來(lái)對(duì)未來(lái)產(chǎn)生有利的用途。

4. 更多更好的NoSQL

替代傳統(tǒng)的基于SQL的關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)的產(chǎn)品被稱(chēng)為NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)，如今被迅速的普及在特定種類(lèi)的分析應(yīng)用程序中。而且這一勢(shì)頭在持續(xù)增長(zhǎng)，據(jù)估計(jì)，預(yù)計(jì)未來(lái)將有15至20個(gè)開(kāi)源的NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)共同存在，他們各自有的的專(zhuān)長(zhǎng)，這些數(shù)據(jù)庫(kù)會(huì)得到快速的發(fā)展。

5.在內(nèi)存分析

使用內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)來(lái)加快分析處理的方式如今越來(lái)越受歡迎，很多用戶(hù)都非常喜歡這種方式，目前很多基于內(nèi)存的分析管理工具以及出現(xiàn)，其中以亞馬遜的HANA一體機(jī)尤為明顯。

除了分析軟件看好這個(gè)市場(chǎng)，作為全球的企業(yè)級(jí)市場(chǎng)的處理器生產(chǎn)商，英特爾也非常看好這一領(lǐng)域的發(fā)展，從目前其產(chǎn)品推出的發(fā)展趨勢(shì)來(lái)看，其內(nèi)存支持將會(huì)越來(lái)越大，一些特定的產(chǎn)品甚至支持的比硬盤(pán)的容量還要大。

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網(wǎng)站題目：nosql的發(fā)展趨勢(shì),nosql的技術(shù)特點(diǎn)
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