為什么說(shuō)緩存相當(dāng)于一個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)

臨時(shí)存儲(chǔ)的地方，其實(shí)說(shuō)白了，一個(gè)txt文本也能相當(dāng)一個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)。

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什么是數(shù)據(jù)庫(kù)，就是可以存儲(chǔ)信息的地方。

當(dāng)然它不一定具有

增刪改查的內(nèi)置方法

但是你不能不承認(rèn)。它存了東西，就可以被定義成數(shù)據(jù)庫(kù)

所以，緩存相當(dāng)數(shù)據(jù)庫(kù)

可以理解。

NOSQL過(guò)期怎么辦

過(guò)期了有兩種解決方法：

1）重裝系統(tǒng)，清理注冊(cè)表；

2）注冊(cè)激活，需要注冊(cè)碼才可以。

nosql數(shù)據(jù)庫(kù)是什么 具有代表性以key-value的形式存儲(chǔ)的

什么是NoSQL

大家有沒(méi)有聽(tīng)說(shuō)過(guò)“NoSQL”呢?近年，這個(gè)詞極受關(guān)注?？吹健癗oSQL”這個(gè)詞，大家可能會(huì)誤以為是“No!SQL”的縮寫(xiě)，并深感憤怒：“SQL怎么會(huì)沒(méi)有必要了呢?”但實(shí)際上，它是“Not Only SQL”的縮寫(xiě)。它的意義是：適用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)的時(shí)候就使用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)，不適用的時(shí)候也沒(méi)有必要非使用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)不可，可以考慮使用更加合適的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)。

為彌補(bǔ)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)的不足，各種各樣的NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)應(yīng)運(yùn)而生。

為了更好地了解本書(shū)所介紹的NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)，對(duì)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)的理解是必不可少的。那么，就讓我們先來(lái)看一看關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)的歷史、分類(lèi)和特征吧。

關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)簡(jiǎn)史

1969年，埃德加?6?1弗蘭克?6?1科德(Edgar Frank Codd)發(fā)表了劃時(shí)代的論文，首次提出了關(guān)系數(shù)據(jù)模型的概念。但可惜的是，刊登論文的《IBM Research Report》只是IBM公司的內(nèi)部刊物，因此論文反響平平。1970年，他再次在刊物《Communication of the ACM》上發(fā)表了題為“A Relational Model of Data for Large Shared Data banks”(大型共享數(shù)據(jù)庫(kù)的關(guān)系模型)的論文，終于引起了大家的關(guān)注。

科德所提出的關(guān)系數(shù)據(jù)模型的概念成為了現(xiàn)今關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)的基礎(chǔ)。當(dāng)時(shí)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)由于硬件性能低劣、處理速度過(guò)慢而遲遲沒(méi)有得到實(shí)際應(yīng)用。但之后隨著硬件性能的提升，加之使用簡(jiǎn)單、性能優(yōu)越等優(yōu)點(diǎn)，關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)得到了廣泛的應(yīng)用。

通用性及高性能

雖然本書(shū)是講解NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)的，但有一個(gè)重要的大前提，請(qǐng)大家一定不要誤解。這個(gè)大前提就是“關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)的性能絕對(duì)不低，它具有非常好的通用性和非常高的性能”。毫無(wú)疑問(wèn)，對(duì)于絕大多數(shù)的應(yīng)用來(lái)說(shuō)它都是最有效的解決方案。

突出的優(yōu)勢(shì)

關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)作為應(yīng)用廣泛的通用型數(shù)據(jù)庫(kù)，它的突出優(yōu)勢(shì)主要有以下幾點(diǎn):

保持?jǐn)?shù)據(jù)的一致性(事務(wù)處理)

由于以標(biāo)準(zhǔn)化為前提，數(shù)據(jù)更新的開(kāi)銷(xiāo)很小(相同的字段基本上都只有一處)

可以進(jìn)行JOIN等復(fù)雜查詢

存在很多實(shí)際成果和專(zhuān)業(yè)技術(shù)信息(成熟的技術(shù))

這其中，能夠保持?jǐn)?shù)據(jù)的一致性是關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)的最大優(yōu)勢(shì)。在需要嚴(yán)格保證數(shù)據(jù)一致性和處理完整性的情況下，用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)是肯定沒(méi)有錯(cuò)的。但是有些情況不需要JOIN，對(duì)上述關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)的優(yōu)點(diǎn)也沒(méi)有什么特別需要，這時(shí)似乎也就沒(méi)有必要拘泥于關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)了。

關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)的不足

不擅長(zhǎng)的處理

就像之前提到的那樣，關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)的性能非常高。但是它畢竟是一個(gè)通用型的數(shù)據(jù)庫(kù)，并不能完全適應(yīng)所有的用途。具體來(lái)說(shuō)它并不擅長(zhǎng)以下處理：

大量數(shù)據(jù)的寫(xiě)入處理

為有數(shù)據(jù)更新的表做索引或表結(jié)構(gòu)(schema)變更

字段不固定時(shí)應(yīng)用

對(duì)簡(jiǎn)單查詢需要快速返回結(jié)果的處理

。。。。。。

NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)

為了彌補(bǔ)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)的不足(特別是最近幾年)，NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)出現(xiàn)了。關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)應(yīng)用廣泛，能進(jìn)行事務(wù)處理和JOIN等復(fù)雜處理。相對(duì)地，NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)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(kù)的不足之處。

易于數(shù)據(jù)的分散

如前所述，關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)并不擅長(zhǎng)大量數(shù)據(jù)的寫(xiě)入處理。原本關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)就是以JOIN為前提的，就是說(shuō)，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(kù)得名的主要原因。為了進(jìn)行JOIN處理，關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)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。相反，NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)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)分散到多個(gè)服務(wù)器上。由于數(shù)據(jù)被分散到了多個(gè)服務(wù)器上，減少了每個(gè)服務(wù)器上的數(shù)據(jù)量，即使要進(jìn)行大量數(shù)據(jù)的寫(xiě)入操作，處理起來(lái)也更加容易。同理，數(shù)據(jù)的讀入操作當(dāng)然也同樣容易。

提升性能和增大規(guī)模

下面說(shuō)一點(diǎn)題外話，如果想要使服務(wù)器能夠輕松地處理更大量的數(shù)據(jù)，那么只有兩個(gè)選擇：一是提升性能，二是增大規(guī)模。下面我們來(lái)整理一下這兩者的不同。

首先，提升性能指的就是通過(guò)提升現(xiàn)行服務(wù)器自身的性能來(lái)提高處理能力。這是非常簡(jiǎn)單的方法，程序方面也不需要進(jìn)行變更，但需要一些費(fèi)用。若要購(gòu)買(mǎi)性能翻倍的服務(wù)器，需要花費(fèi)的資金往往不只是原來(lái)的2倍，可能需要多達(dá)5到10倍。這種方法雖然簡(jiǎn)單，但是成本較高。

另一方面，增大規(guī)模指的是使用多臺(tái)廉價(jià)的服務(wù)器來(lái)提高處理能力。它需要對(duì)程序進(jìn)行變更，但由于使用廉價(jià)的服務(wù)器，可以控制成本。另外，以后只要依葫蘆畫(huà)瓢增加廉價(jià)服務(wù)器的數(shù)量就可以了。

不對(duì)大量數(shù)據(jù)進(jìn)行處理的話就沒(méi)有使用的必要嗎？

NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)基本上來(lái)說(shuō)為了“使大量數(shù)據(jù)的寫(xiě)入處理更加容易(讓增加服務(wù)器數(shù)量更容易)”而設(shè)計(jì)的。但如果不是對(duì)大量數(shù)據(jù)進(jìn)行操作的話，NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)的應(yīng)用就沒(méi)有意義嗎?

答案是否定的。的確，它在處理大量數(shù)據(jù)方面很有優(yōu)勢(shì)。但實(shí)際上NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)還有各種各樣的特點(diǎn)，如果能夠恰當(dāng)?shù)乩眠@些特點(diǎn)將會(huì)是非常有幫助。具體的例子將會(huì)在第2章和第3章進(jìn)行介紹，這些用途將會(huì)讓你感受到利用NoSQL的好處。

希望順暢地對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行緩存(Cache)處理

希望對(duì)數(shù)組類(lèi)型的數(shù)據(jù)進(jìn)行高速處理

希望進(jìn)行全部保存

多樣的NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)

NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)存在著“key-value存儲(chǔ)”、“文檔型數(shù)據(jù)庫(kù)”、“列存儲(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)”等各種各樣的種類(lèi)，每種數(shù)據(jù)庫(kù)又包含各自的特點(diǎn)。下一節(jié)讓我們一起來(lái)了解一下NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)的種類(lèi)和特點(diǎn)。

NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)是什么

NoSQL說(shuō)起來(lái)簡(jiǎn)單，但實(shí)際上到底有多少種呢?我在提筆的時(shí)候，到NoSQL的官方網(wǎng)站上確認(rèn)了一下，竟然已經(jīng)有122種了。另外官方網(wǎng)站上也介紹了本書(shū)沒(méi)有涉及到的圖形數(shù)據(jù)庫(kù)和對(duì)象數(shù)據(jù)庫(kù)等各個(gè)類(lèi)別。不知不覺(jué)間，原來(lái)已經(jīng)出現(xiàn)了這么多的NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)啊。

本節(jié)將為大家介紹具有代表性的NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)。

key-value存儲(chǔ)

這是最常見(jiàn)的NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)，它的數(shù)據(jù)是以key-value的形式存儲(chǔ)的。雖然它的處理速度非?？?，但是基本上只能通過(guò)key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。

臨時(shí)性

memcached屬于這種類(lèi)型。所謂臨時(shí)性就是 “數(shù)據(jù)有可能丟失”的意思。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?？?，但是當(dāng)memcached停止的時(shí)候，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(wú)法操作超出內(nèi)存容量的數(shù)據(jù)(舊數(shù)據(jù)會(huì)丟失)。

在內(nèi)存中保存數(shù)據(jù)

可以進(jìn)行非?？焖俚谋４婧妥x取處理

數(shù)據(jù)有可能丟失

永久性

Tokyo Tyrant、Flare、ROMA等屬于這種類(lèi)型。和臨時(shí)性相反，所謂永久性就是“數(shù)據(jù)不會(huì)丟失”的意思。這里的key-value存儲(chǔ)不像memcached那樣在內(nèi)存中保存數(shù)據(jù)，而是把數(shù)據(jù)保存在硬盤(pán)上。與memcached在內(nèi)存中處理數(shù)據(jù)比起來(lái)，由于必然要發(fā)生對(duì)硬盤(pán)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)。

在硬盤(pán)上保存數(shù)據(jù)

可以進(jìn)行非?？焖俚谋４婧妥x取處理(但無(wú)法與memcached相比)

數(shù)據(jù)不會(huì)丟失

兩者兼具

Redis屬于這種類(lèi)型。Redis有些特殊，臨時(shí)性和永久性兼具，且集合了臨時(shí)性key-value存儲(chǔ)和永久性key-value存儲(chǔ)的優(yōu)點(diǎn)。Redis首先把數(shù)據(jù)保存到內(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key發(fā)生變更)的時(shí)候?qū)?shù)據(jù)寫(xiě)入到硬盤(pán)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(guò)寫(xiě)入硬盤(pán)來(lái)保證數(shù)據(jù)的永久性。這種類(lèi)型的數(shù)據(jù)庫(kù)特別適合于處理數(shù)組類(lèi)型的數(shù)據(jù)。

同時(shí)在內(nèi)存和硬盤(pán)上保存數(shù)據(jù)

可以進(jìn)行非?？焖俚谋４婧妥x取處理

保存在硬盤(pán)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(lèi)型的數(shù)據(jù)

面向文檔的數(shù)據(jù)庫(kù)

MongoDB、CouchDB屬于這種類(lèi)型。它們屬于NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)，但與key-value存儲(chǔ)相異。

不定義表結(jié)構(gòu)

面向文檔的數(shù)據(jù)庫(kù)具有以下特征：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。關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)在變更表結(jié)構(gòu)時(shí)比較費(fèi)事，而且為了保持一致性還需修改程序。然而NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)則可省去這些麻煩(通常程序都是正確的)，確實(shí)是方便快捷。

可以使用復(fù)雜的查詢條件

跟key-value存儲(chǔ)不同的是，面向文檔的數(shù)據(jù)庫(kù)可以通過(guò)復(fù)雜的查詢條件來(lái)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(kù)所具有的處理能力，但除此以外的其他處理基本上都能實(shí)現(xiàn)。這是非常容易使用的NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)。

不需要定義表結(jié)構(gòu)

可以利用復(fù)雜的查詢條件

面向列的數(shù)據(jù)庫(kù)

Cassandra、Hbase、HyperTable屬于這種類(lèi)型。由于近年來(lái)數(shù)據(jù)量出現(xiàn)爆發(fā)性增長(zhǎng)，這種類(lèi)型的NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)尤其引人注目。

面向行的數(shù)據(jù)庫(kù)和面向列的數(shù)據(jù)庫(kù)

普通的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)都是以行為單位來(lái)存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的，擅長(zhǎng)進(jìn)行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(kù)也被稱(chēng)為面向行的數(shù)據(jù)庫(kù)。相反，面向列的數(shù)據(jù)庫(kù)是以列為單位來(lái)存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的，擅長(zhǎng)以列為單位讀入數(shù)據(jù)。

高擴(kuò)展性

面向列的數(shù)據(jù)庫(kù)具有高擴(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(xiě)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，利用面向列的數(shù)據(jù)庫(kù)的優(yōu)勢(shì)，把它作為批處理程序的存儲(chǔ)器來(lái)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(kù)跟現(xiàn)行數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)的思維方式有很大不同，應(yīng)用起來(lái)十分困難。

高擴(kuò)展性(特別是寫(xiě)入處理)

應(yīng)用十分困難

最近，像Twitter和Facebook這樣需要對(duì)大量數(shù)據(jù)進(jìn)行更新和查詢的網(wǎng)絡(luò)服務(wù)不斷增加，面向列的數(shù)據(jù)庫(kù)的優(yōu)勢(shì)對(duì)其中一些服務(wù)是非常有用的，但是由于這與本書(shū)所要介紹的內(nèi)容關(guān)系不大，就不進(jìn)行詳細(xì)介紹了。

總結(jié)：

NoSQL并不是No-SQL，而是指Not Only SQL。

NoSQL的出現(xiàn)是為了彌補(bǔ)SQL數(shù)據(jù)庫(kù)因?yàn)槭聞?wù)等機(jī)制帶來(lái)的對(duì)海量數(shù)據(jù)、高并發(fā)請(qǐng)求的處理的性能上的欠缺。

NoSQL不是為了替代SQL而出現(xiàn)的，它是一種替補(bǔ)方案，而不是解決方案的首選。

絕大多數(shù)的NoSQL產(chǎn)品都是基于大內(nèi)存和高性能隨機(jī)讀寫(xiě)的（比如具有更高性能的固態(tài)硬盤(pán)陣列），一般的小型企業(yè)在選擇NoSQL時(shí)一定要慎重！不要為了NoSQL而NoSQL，可能會(huì)導(dǎo)致花了冤枉錢(qián)又耽擱了項(xiàng)目進(jìn)程。

NoSQL不是萬(wàn)能的，但在大型項(xiàng)目中，你往往需要它！

非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)主要包括幾類(lèi)各有什么特點(diǎn)？

NoSQL描述的是大量結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方法的集合，根據(jù)結(jié)構(gòu)化方法以及應(yīng)用場(chǎng)合的不同，主要可以將NoSQL分為以下幾類(lèi)。

(1)Column-Oriented

面向檢索的列式存儲(chǔ)，其存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)為列式結(jié)構(gòu)，同于關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)的行式結(jié)構(gòu)，這種結(jié)構(gòu)會(huì)讓很多統(tǒng)計(jì)聚合操作更簡(jiǎn)單方便，使系統(tǒng)具有較高的可擴(kuò)展性。這類(lèi)數(shù)據(jù)庫(kù)還可以適應(yīng)海量數(shù)據(jù)的增加以及數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的變化，這個(gè)特點(diǎn)與云計(jì)算所需的相關(guān)需求是相符合的，比如GoogleAppengine的BigTable以及相同設(shè)計(jì)理念的Hadoop子系統(tǒng)HaBase就是這類(lèi)的典型代表。需要特別指出的是，Big Table特別適用于MapReduce處理，這對(duì)于云計(jì)算的發(fā)展有很高的適應(yīng)性。

(2)Key-Value。

面向高性能并發(fā)讀/寫(xiě)的緩存存儲(chǔ)，其結(jié)構(gòu)類(lèi)似于數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中的Hash表，每個(gè)Key分別對(duì)應(yīng)一個(gè)Value,能夠提供非?？斓牟樵兯俣?、大數(shù)據(jù)存放量和高并發(fā)操作，非常適合通過(guò)主鍵對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行查詢和修改等操作。Key-Value數(shù)據(jù)庫(kù)的主要特點(diǎn)是具有極高的并發(fā)讀/寫(xiě)性能，非常適合作為緩存系統(tǒng)使用。MemcacheDB、BerkeleyDB、Redis、Flare就是Key-Value數(shù)據(jù)庫(kù)的代表。

(3)Document-Oriented。

面向海量數(shù)據(jù)訪問(wèn)的文檔存儲(chǔ)，這類(lèi)存儲(chǔ)的結(jié)構(gòu)與Key-Value非常相似，也是每個(gè)Key分別對(duì)應(yīng)一個(gè)Value,但是這個(gè)Value主要以JSON(JavaScriptObjectNotations)或者XML等格式的文檔來(lái)進(jìn)行存儲(chǔ)。這種存儲(chǔ)方式可以很方便地被面向?qū)ο蟮恼Z(yǔ)言所使用。這類(lèi)數(shù)據(jù)庫(kù)可在海量的數(shù)據(jù)中快速查詢數(shù)據(jù)，典型代表為MongoDB、CouchDB等。

NoSQL具有擴(kuò)展簡(jiǎn)單、高并發(fā)、高穩(wěn)定性、成本低廉等優(yōu)勢(shì)，也存在一些問(wèn)題。例如，NoSQL暫不提供SQL的支持，會(huì)造成開(kāi)發(fā)人員的額外學(xué)習(xí)成本;NoSQL大多為開(kāi)源軟件其成熟度與商用的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)相比有差距;NoSQL的架構(gòu)特性決定了其很難保證數(shù)據(jù)的完整性，適合在一些特殊的應(yīng)用場(chǎng)景使用。

mysql 怎么以nosql 方式訪問(wèn)

訪問(wèn)表的方式很多，基本原理是：客戶端連接服務(wù)端，正常登陸（通過(guò)身份驗(yàn)證），即可正常訪問(wèn)到數(shù)據(jù)庫(kù)表，可用語(yǔ)句，也可直接打開(kāi)數(shù)據(jù)庫(kù)表

當(dāng)前題目：nosql的方法,什么是NoSQL
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