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nosql關(guān)系,什么是NoSQL

什么是nosql非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫

對此,前Google工程師,Milo(本地商店搜索引擎)創(chuàng)始人Ted Dziuba最近發(fā)表標(biāo)題驚人的博客“I Can't Wait for NoSQL to Die”,對NoSQL的適用范圍進行了分析。他認(rèn)為,

專注于為中小企業(yè)提供成都網(wǎng)站設(shè)計、成都網(wǎng)站制作服務(wù),電腦端+手機端+微信端的三站合一,更高效的管理,為中小企業(yè)富拉爾基免費做網(wǎng)站提供優(yōu)質(zhì)的服務(wù)。我們立足成都,凝聚了一批互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)人才,有力地推動了上1000+企業(yè)的穩(wěn)健成長,幫助中小企業(yè)通過網(wǎng)站建設(shè)實現(xiàn)規(guī)模擴充和轉(zhuǎn)變。

NoSQL也會帶來一連串的新問題,并不會成為主流,無法取代關(guān)系型數(shù)據(jù)庫。

他的理由是:Cassandra等NoSQL數(shù)據(jù)庫在使用上并不方便,比如,修改column family定義時就需要重啟。而且NoSQL更適合Google那樣的規(guī)模,而一般的互聯(lián)網(wǎng)公司都不是Google,早早地去考慮Google那樣的規(guī)模的可擴展性,純粹是浪費時間,存在巨大的商業(yè)風(fēng)險。

他還透露,即使在Google,AdWords這樣的關(guān)鍵產(chǎn)品也是基于MySQL實現(xiàn)的。

他在文中最后表示,NoSQL當(dāng)然死不了,但是

它最終會被邊緣化,就像Rails被NoSQL邊緣化一樣

Dziuba的文章因為言辭激烈,在社區(qū)里引起了強烈反應(yīng)。

SQL數(shù)據(jù)庫陣營贊同者大有人在。craigslist工程師、著名的MySQL專家Jeremy Zawodny表示,在讀此文的時候,不時會心一笑。他說,

NoSQL運動只是軟件不斷進化進程中的正常現(xiàn)象

。關(guān)系型數(shù)據(jù)庫也會繼續(xù)發(fā)展,MySQL社區(qū)不斷推出的XtraDB或InnoDB插件, PBXT, Drizzle都是證據(jù)。各種技術(shù)競爭的結(jié)果是,我們獲得了更多解決問題的選擇。

drizzle項目開發(fā)者Eric Day也表示,NoSQL有很多值得學(xué)習(xí)的,但是目前大部分實際項目的最佳選擇還是關(guān)系型數(shù)據(jù)庫。

NoSQL陣營當(dāng)然不會坐視不理,Cassandra項目組的Eric Evans表示,Dziuba提到Cassandra修改column family定義的問題其實很容易解決。而且,NoSQL并不是要取代MySQL,事實上Twitter仍然在用MySQL。如果關(guān)系型數(shù)據(jù)庫能夠承擔(dān)負(fù)荷,那就用好了;如果不行,請考慮NoSQL。

而德國知名博客Code Monkeyism則嘲笑Dziuba看起來并沒有用MySQL做過真實項目,因為MySQL如果沒有memcache,基本上無法應(yīng)付網(wǎng)站項目。他認(rèn)為,NoSQL將使SQL數(shù)據(jù)庫邊緣化,而且一個重要理由恰恰是可以節(jié)省DBA的開銷。

digg的前任首席架構(gòu)師現(xiàn)在也在創(chuàng)業(yè)的Joe Stump說,自己現(xiàn)在的創(chuàng)業(yè)項目就是用NoSQL,而且列舉了一系列問題挑戰(zhàn)SQL陣營。

nosql數(shù)據(jù)庫有哪些

Membase

Membase 是 NoSQL 家族的一個新的重量級的成員。Membase是開源項目,源代碼采用了Apache2.0的使用許可。該項目托管在GitHub.Source tarballs上,可以下載beta版本的Linux二進制包。該產(chǎn)品主要是由North Scale的memcached核心團隊成員開發(fā)完成,其中還包括Zynga和NHN這兩個主要貢獻者的工程師,這兩個組織都是很大的在線游戲和社區(qū)網(wǎng)絡(luò)空間的供應(yīng)商。

Membase容易安裝、操作,可以從單節(jié)點方便的擴展到集群,而且為memcached(有線協(xié)議的兼容性)實現(xiàn)了即插即用功能,在應(yīng)用方面為開發(fā)者和經(jīng)營者提供了一個比較低的門檻。做為緩存解決方案,Memcached已經(jīng)在不同類型的領(lǐng)域(特別是大容量的Web應(yīng)用)有了廣泛的使用,其中 Memcached的部分基礎(chǔ)代碼被直接應(yīng)用到了Membase服務(wù)器的前端。

通過兼容多種編程語言和框架,Membase具備了很好的復(fù)用性。在安裝和配置方面,Membase提供了有效的圖形化界面和編程接口,包括可配置 的告警信息。

Membase的目標(biāo)是提供對外的線性擴展能力,包括為了增加集群容量,可以針對統(tǒng)一的節(jié)點進行復(fù)制。 另外,對存儲的數(shù)據(jù)進行再分配仍然是必要的。

這方面的一個有趣的特性是NoSQL解決方案所承諾的可預(yù)測的性能,類準(zhǔn)確性的延遲和吞吐量。通過如下方式可以獲得上面提到的特性:

◆ 自動將在線數(shù)據(jù)遷移到低延遲的存儲介質(zhì)的技術(shù)(內(nèi)存,固態(tài)硬盤,磁盤)

◆ 可選的寫操作一一異步,同步(基于復(fù)制,持久化)

◆ 反向通道再平衡[未來考慮支持]

◆ 多線程低鎖爭用

◆ 盡可能使用異步處理

◆ 自動實現(xiàn)重復(fù)數(shù)據(jù)刪除

◆ 動態(tài)再平衡現(xiàn)有集群

◆ 通過把數(shù)據(jù)復(fù)制到多個集群單元和支持快速失敗轉(zhuǎn)移來提供系統(tǒng)的高可用性。

MongoDB

MongoDB是一個介于關(guān)系數(shù)據(jù)庫和非關(guān)系數(shù)據(jù)庫之間的產(chǎn)品,是非關(guān)系數(shù)據(jù)庫當(dāng)中功能最豐富,最像關(guān)系數(shù)據(jù)庫的。他支持的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)非常松散,是類似json的bjson格式,因此可以存儲比較復(fù)雜的數(shù)據(jù)類型。Mongo最大的特點是他支持的查詢語言非常強大,其語法有點類似于面向?qū)ο蟮牟樵冋Z言,幾乎可以實現(xiàn)類似關(guān)系數(shù)據(jù)庫單表查詢的絕大部分功能,而且還支持對數(shù)據(jù)建立索引。它的特點是高性能、易部署、易使用,存儲數(shù)據(jù)非常方便。

主要功能特性:

◆ 面向集合存儲,易存儲對象類型的數(shù)據(jù)

“面向集合”(Collenction-Oriented),意思是數(shù)據(jù)被分組存儲在數(shù)據(jù)集中,被稱為一個集合(Collenction)。每個 集合在數(shù)據(jù)庫中都有一個唯一的標(biāo)識名,并且可以包含無限數(shù)目的文檔。集合的概念類似關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(RDBMS)里的表(table),不同的是它不需要定 義任何模式(schema)。

◆ 模式自由

模式自由(schema-free),意味著對于存儲在mongodb數(shù)據(jù)庫中的文件,我們不需要知道它的任何結(jié)構(gòu)定義。如果需要的話,你完全可以把不同結(jié)構(gòu)的文件存儲在同一個數(shù)據(jù)庫里。

◆支持動態(tài)查詢

◆支持完全索引,包含內(nèi)部對象

◆支持查詢

◆支持復(fù)制和故障恢復(fù)

◆使用高效的二進制數(shù)據(jù)存儲,包括大型對象(如視頻等)

◆自動處理碎片,以支持云計算層次的擴展性

◆支持RUBY,PYTHON,JAVA,C++,PHP等多種語言

◆文件存儲格式為BSON(一種JSON的擴展)

BSON(Binary Serialized document Format)存儲形式是指:存儲在集合中的文檔,被存儲為鍵-值對的形式。鍵用于唯一標(biāo)識一個文檔,為字符串類型,而值則可以是各種復(fù)雜的文件類型。

◆可通過網(wǎng)絡(luò)訪問

MongoDB服務(wù)端可運行在Linux、Windows或OS X平臺,支持32位和64位應(yīng)用,默認(rèn)端口為27017。推薦運行在64位平臺,因為MongoDB在32位模式運行時支持的最大文件尺寸為2GB。

MongoDB把數(shù)據(jù)存儲在文件中(默認(rèn)路徑為:/data/db),為提高效率使用內(nèi)存映射文件進行管理。

Hypertable

Hypertable是一個開源、高性能、可伸縮的數(shù)據(jù)庫,它采用與Google的Bigtable相似的模型。在過去數(shù)年中,Google為在PC集群 上運行的可伸縮計算基礎(chǔ)設(shè)施設(shè)計建造了三個關(guān)鍵部分。第一個關(guān)鍵的基礎(chǔ)設(shè)施是Google File System(GFS),這是一個高可用的文件系統(tǒng),提供了一個全局的命名空間。它通過跨機器(和跨機架)的文件數(shù)據(jù)復(fù)制來達到高可用性,并因此免受傳統(tǒng) 文件存儲系統(tǒng)無法避免的許多失敗的影響,比如電源、內(nèi)存和網(wǎng)絡(luò)端口等失敗。第二個基礎(chǔ)設(shè)施是名為Map-Reduce的計算框架,它與GFS緊密協(xié)作,幫 助處理收集到的海量數(shù)據(jù)。第三個基礎(chǔ)設(shè)施是Bigtable,它是傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫的替代。Bigtable讓你可以通過一些主鍵來組織海量數(shù)據(jù),并實現(xiàn)高效的 查詢。Hypertable是Bigtable的一個開源實現(xiàn),并且根據(jù)我們的想法進行了一些改進。

Apache Cassandra

Apache Cassandra是一套開源分布式Key-Value存儲系統(tǒng)。它最初由Facebook開發(fā),用于儲存特別大的數(shù)據(jù)。Facebook在使用此系統(tǒng)。

主要特性:

◆ 分布式

◆ 基于column的結(jié)構(gòu)化

◆ 高伸展性

Cassandra的主要特點就是它不是一個數(shù)據(jù)庫,而是由一堆數(shù)據(jù)庫節(jié)點共同構(gòu)成的一個分布式網(wǎng)絡(luò)服務(wù),對Cassandra 的一個寫操作,會被復(fù)制到其他節(jié)點上去,對Cassandra的讀操作,也會被路由到某個節(jié)點上面去讀取。對于一個Cassandra群集來說,擴展性能 是比較簡單的事情,只管在群集里面添加節(jié)點就可以了。

Cassandra是一個混合型的非關(guān)系的數(shù)據(jù)庫,類似于Google的BigTable。其主要功能比 Dynomite(分布式的Key-Value存 儲系統(tǒng))更豐富,但支持度卻不如文檔存儲MongoDB(介于關(guān)系數(shù)據(jù)庫和非關(guān)系數(shù)據(jù)庫之間的開源產(chǎn)品,是非關(guān)系數(shù)據(jù)庫當(dāng)中功能最豐富,最像關(guān)系數(shù)據(jù)庫 的。Cassandra最初由Facebook開發(fā),后轉(zhuǎn)變成了開源項目。它是一個網(wǎng)絡(luò)社交云計算方面理想的數(shù)據(jù)庫。以Amazon專有的完全分布式的Dynamo為基礎(chǔ),結(jié)合了Google BigTable基于列族(Column Family)的數(shù)據(jù)模型。P2P去中心化的存儲。很多方面都可以稱之為Dynamo 2.0。

CouchDB

所用語言: Erlang

特點:DB一致性,易于使用

使用許可: Apache

協(xié)議: HTTP/REST

雙向數(shù)據(jù)復(fù)制,持續(xù)進行或臨時處理,處理時帶沖突檢查,因此,采用的是master-master復(fù)制

MVCC – 寫操作不阻塞讀操作

可保存文件之前的版本

Crash-only(可靠的)設(shè)計

需要不時地進行數(shù)據(jù)壓縮

視圖:嵌入式 映射/減少

格式化視圖:列表顯示

支持進行服務(wù)器端文檔驗證

支持認(rèn)證

根據(jù)變化實時更新

支持附件處理

因此, CouchApps(獨立的 js應(yīng)用程序)

需要 jQuery程序庫

最佳應(yīng)用場景:適用于數(shù)據(jù)變化較少,執(zhí)行預(yù)定義查詢,進行數(shù)據(jù)統(tǒng)計的應(yīng)用程序。適用于需要提供數(shù)據(jù)版本支持的應(yīng)用程序。

例如:CRM、CMS系統(tǒng)。 master-master復(fù)制對于多站點部署是非常有用的。

和其他數(shù)據(jù)庫比較,其突出特點是:

◆ 模式靈活 :使用Cassandra,像文檔存儲,你不必提前解決記錄中的字段。你可以在系統(tǒng)運行時隨意的添加或移除字段。這是一個驚人的效率提升,特別是在大型部 署上。

◆ 真正的可擴展性 :Cassandra是純粹意義上的水平擴展。為給集群添加更多容量,可以指向另一臺電腦。你不必重啟任何進程,改變應(yīng)用查詢,或手動遷移任何數(shù)據(jù)。

◆ 多數(shù)據(jù)中心識別 :你可以調(diào)整你的節(jié)點布局來避免某一個數(shù)據(jù)中心起火,一個備用的數(shù)據(jù)中心將至少有每條記錄的完全復(fù)制。

◆ 范圍查詢 :如果你不喜歡全部的鍵值查詢,則可以設(shè)置鍵的范圍來查詢。

◆ 列表數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) :在混合模式可以將超級列添加到5維。對于每個用戶的索引,這是非常方便的。

◆ 分布式寫操作 :有可以在任何地方任何時間集中讀或?qū)懭魏螖?shù)據(jù)。并且不會有任何單點失敗。

問度娘,啥都有。

NoSQL數(shù)據(jù)庫探討之一為什么要用非關(guān)系數(shù)據(jù)庫

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)用戶個性化信息來實時生成動態(tài)頁面和提供動態(tài)信息,所以基本上無法使用動態(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,往往要達到每秒上萬次讀寫請求。關(guān)系數(shù)據(jù)庫應(yīng)付上萬次SQL查詢還勉強頂?shù)米。菓?yīng)付上萬次SQL寫數(shù)據(jù)請求,硬盤IO就已經(jīng)無法承受了。其實對于普通的BBS網(wǎng)站,往往也存在對高并發(fā)寫請求的需求。

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

對于大型的SNS網(wǎng)站,每天用戶產(chǎn)生海量的用戶動態(tài),以國外的Friendfeed為例,一個月就達到了2.5億條用戶動態(tài),對于關(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,動輒數(shù)以億計的帳號,關(guān)系數(shù)據(jù)庫也很難應(yīng)付。

3、High Scalability High Availability- 對數(shù)據(jù)庫的高可擴展性和高可用性的需求

在基于web的架構(gòu)當(dāng)中,數(shù)據(jù)庫是最難進行橫向擴展的,當(dāng)一個應(yīng)用系統(tǒng)的用戶量和訪問量與日俱增的時候,你的數(shù)據(jù)庫卻沒有辦法像web server和app server那樣簡單的通過添加更多的硬件和服務(wù)節(jié)點來擴展性能和負(fù)載能力。對于很多需要提供24小時不間斷服務(wù)的網(wǎng)站來說,對數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)進行升級和擴展是非常痛苦的事情,往往需要停機維護和數(shù)據(jù)遷移,為什么數(shù)據(jù)庫不能通過不斷的添加服務(wù)器節(jié)點來實現(xiàn)擴展呢?

在上面提到的“三高”需求面前,關(guān)系數(shù)據(jù)庫遇到了難以克服的障礙,而對于web2.0網(wǎng)站來說,關(guān)系數(shù)據(jù)庫的很多主要特性卻往往無用武之地,例如:

1、數(shù)據(jù)庫事務(wù)一致性需求

很多web實時系統(tǒng)并不要求嚴(yán)格的數(shù)據(jù)庫事務(wù),對讀一致性的要求很低,有些場合對寫一致性要求也不高。因此數(shù)據(jù)庫事務(wù)管理成了數(shù)據(jù)庫高負(fù)載下一個沉重的負(fù)擔(dān)。

2、數(shù)據(jù)庫的寫實時性和讀實時性需求

對關(guān)系數(shù)據(jù)庫來說,插入一條數(shù)據(jù)之后立刻查詢,是肯定可以讀出來這條數(shù)據(jù)的,但是對于很多web應(yīng)用來說,并不要求這么高的實時性。

3、對復(fù)雜的SQL查詢,特別是多表關(guān)聯(lián)查詢的需求

任何大數(shù)據(jù)量的web系統(tǒng),都非常忌諱多個大表的關(guān)聯(lián)查詢,以及復(fù)雜的數(shù)據(jù)分析類型的復(fù)雜SQL報表查詢,特別是SNS類型的網(wǎng)站,從需求以及產(chǎn)品設(shè)計角度,就避免了這種情況的產(chǎn)生。往往更多的只是單表的主鍵查詢,以及單表的簡單條件分頁查詢,SQL的功能被極大的弱化了。

因此,關(guān)系數(shù)據(jù)庫在這些越來越多的應(yīng)用場景下顯得不那么合適了,為了解決這類問題的非關(guān)系數(shù)據(jù)庫應(yīng)運而生。

NoSQL 是非關(guān)系型數(shù)據(jù)存儲的廣義定義。它打破了長久以來關(guān)系型數(shù)據(jù)庫與ACID理論大一統(tǒng)的局面。NoSQL 數(shù)據(jù)存儲不需要固定的表結(jié)構(gòu),通常也不存在連接操作。在大數(shù)據(jù)存取上具備關(guān)系型數(shù)據(jù)庫無法比擬的性能優(yōu)勢。該術(shù)語在 2009 年初得到了廣泛認(rèn)同。

當(dāng)今的應(yīng)用體系結(jié)構(gòu)需要數(shù)據(jù)存儲在橫向伸縮性上能夠滿足需求。而 NoSQL 存儲就是為了實現(xiàn)這個需求。Google 的BigTable與Amazon的Dynamo是非常成功的商業(yè) NoSQL 實現(xiàn)。一些開源的 NoSQL 體系,如Facebook 的Cassandra, Apache 的HBase,也得到了廣泛認(rèn)同。

如何學(xué)習(xí)及選擇大數(shù)據(jù)非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫NoSQL

是的,NoSQL(非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫)簡單來說,關(guān)系模型指的就是二維表格模型,而一個關(guān)系型數(shù)據(jù)庫就是由二維表及其之間的聯(lián)系組成的一個數(shù)據(jù)組織。 NoSQL最普遍的解釋是“非關(guān)系型的”,強調(diào)Key-Value Stores和文檔數(shù)據(jù)庫的優(yōu)點,而不是單純的反對RDBMS。

非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫特點

1.可以處理超大量的數(shù)據(jù)。

2.運行在便宜的PC服務(wù)器集群上。PC集群擴充起來非常方便并且成本很低,避免了“sharding”操作的復(fù)雜性和成本。

3.擊碎了性能瓶頸。NoSQL的支持者稱,通過NoSQL架構(gòu)可以省去將Web或Java應(yīng)用和數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成SQL友好格式的時間,執(zhí)行速度變得更快。

4.沒有過多的操作。

5.支持者來源于社區(qū)。因為NoSQL項目都是開源的,因此它們?nèi)狈?yīng)商提供的正式支持。這一點它們與大多數(shù)開源項目一樣,不得不從社區(qū)中尋求支持。

常見NoSQL數(shù)據(jù)庫的應(yīng)用場景是怎么樣的

文檔數(shù)據(jù)庫

源起:受Lotus Notes啟發(fā)。

數(shù)據(jù)模型:包含了key-value的文檔集合

例子:CouchDB, MongoDB

優(yōu)點:數(shù)據(jù)模型自然,編程友好,快速開發(fā),web友好,CRUD。

圖數(shù)據(jù)庫

源起: 歐拉和圖理論。

數(shù)據(jù)模型:節(jié)點和關(guān)系,也可處理鍵值對。

例子:AllegroGraph, InfoGrid, Neo4j

優(yōu)點:解決復(fù)雜的圖問題。

關(guān)系數(shù)據(jù)庫

源起: E. F. Codd 在A Relational Model of Data for Large Shared Data Banks提出的

數(shù)據(jù)模型:各種關(guān)系

例子:VoltDB, Clustrix, MySQL

優(yōu)點:高性能、可擴展的OLTP,支持SQL,物化視圖,支持事務(wù),編程友好。

對象數(shù)據(jù)庫

源起:圖數(shù)據(jù)庫研究

數(shù)據(jù)模型:對象

例子:Objectivity, Gemstone

優(yōu)點:復(fù)雜對象模型,快速鍵值訪問,鍵功能訪問,以及圖數(shù)據(jù)庫的優(yōu)點。

Key-Value數(shù)據(jù)庫

源起:Amazon的論文 Dynamo 和 Distributed HashTables。

數(shù)據(jù)模型:鍵值對

例子:Membase, Riak

優(yōu)點:處理大量數(shù)據(jù),快速處理大量讀寫請求。編程友好。

BigTable類型數(shù)據(jù)庫

源起:Google的論文 BigTable。

數(shù)據(jù)模型:列簇,每一行在理論上都是不同的

例子:HBase, Hypertable, Cassandra

優(yōu)點:處理大量數(shù)據(jù),應(yīng)對極高寫負(fù)載,高可用,支持跨數(shù)據(jù)中心, MapReduce。

數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)服務(wù)

源起: ?

數(shù)據(jù)模型:字典操作,lists, sets和字符串值

例子:Redis

優(yōu)點:不同于以前的任何數(shù)據(jù)庫

網(wǎng)格數(shù)據(jù)庫

源起:數(shù)據(jù)網(wǎng)格和元組空間研究。

數(shù)據(jù)模型:基于空間的架構(gòu)

例子:GigaSpaces, Coherence

優(yōu)點:適于事務(wù)處理的高性能和高擴展性

nosql和傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫有什么區(qū)別

NoSQL與關(guān)系型數(shù)據(jù)庫設(shè)計理念比較

關(guān)系型數(shù)據(jù)庫中的表都是存儲一些格式化的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),每個元組字段的組成都一樣,即使不是每個元組都需要所有的字段,但數(shù)據(jù)庫會為每個元組分配所有的字段,這樣的結(jié)構(gòu)可以便于表與表之間進行連接等操作,但從另一個角度來說它也是關(guān)系型數(shù)據(jù)庫性能瓶頸的一個因素。而非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫以鍵值對存儲,它的結(jié)構(gòu)不固定,每一個元組可以有不一樣的字段,每個元組可以根據(jù)需要增加一些自己的鍵值對,這樣就不會局限于固定的結(jié)構(gòu),可以減少一些時間和空間的開銷。

特點:

它們可以處理超大量的數(shù)據(jù)。

它們運行在便宜的PC服務(wù)器集群上。

它們擊碎了性能瓶頸。

沒有過多的操作。

Bootstrap支持

缺點:

但是一些人承認(rèn),沒有正式的官方支持,萬一出了差錯會是可怕的,至少很多管理人員是這樣看。

此外,nosql并未形成一定標(biāo)準(zhǔn),各種產(chǎn)品層出不窮,內(nèi)部混亂,各種項目還需時間來檢驗

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