什么是nosql

nosql是not only sql的意思。是近今年新發(fā)展起來的存儲系統(tǒng)。當前使用最多的是key-value模型，用于處理超大規(guī)模的數(shù)據。

在大石橋等地區(qū)，都構建了全面的區(qū)域性戰(zhàn)略布局，加強發(fā)展的系統(tǒng)性、市場前瞻性、產品創(chuàng)新能力，以專注、極致的服務理念，為客戶提供網站建設、網站設計 網站設計制作定制網站設計,公司網站建設,企業(yè)網站建設,成都品牌網站建設,成都全網營銷推廣,外貿營銷網站建設,大石橋網站建設費用合理。

以下是摘自百度百科中的一部分

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

當今的應用體系結構需要數(shù)據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，也得到了廣泛認同。從這些NoSQL項目的名字上看不出什么相同之處：Hadoop、Voldemort、Dynomite，還有其它很多。

NoSQL與關系型數(shù)據庫設計理念比較

關系型數(shù)據庫中的表都是存儲一些格式化的數(shù)據結構，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)據庫會為每個元組分配所有的字段，這樣的結構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系型數(shù)據庫性能瓶頸的一個因素。而非關系型數(shù)據庫以鍵值對存儲，它的結構不固定，每一個元組可以有不一樣的字段，每個元組可以根據需要增加一些自己的鍵值對，這樣就不會局限于固定的結構，可以減少一些時間和空間的開銷。

目前哪些NoSQL數(shù)據庫應用廣泛，各有什么特點

特點：

它們可以處理超大量的數(shù)據。

它們運行在便宜的PC服務器集群上。

PC集群擴充起來非常方便并且成本很低，避免了“sharding”操作的復雜性和成本。

它們擊碎了性能瓶頸。

NoSQL的支持者稱，通過NoSQL架構可以省去將Web或Java應用和數(shù)據轉換成SQL友好格式的時間，執(zhí)行速度變得更快。

“SQL并非適用于所有的程序代碼，” 對于那些繁重的重復操作的數(shù)據，SQL值得花錢。但是當數(shù)據庫結構非常簡單時，SQL可能沒有太大用處。

沒有過多的操作。

雖然NoSQL的支持者也承認關系數(shù)據庫提供了無可比擬的功能集合，而且在數(shù)據完整性上也發(fā)揮絕對穩(wěn)定，他們同時也表示，企業(yè)的具體需求可能沒有那么多。

Bootstrap支持

因為NoSQL項目都是開源的，因此它們缺乏供應商提供的正式支持。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。

優(yōu)點：

易擴展

NoSQL數(shù)據庫種類繁多，但是一個共同的特點都是去掉關系數(shù)據庫的關系型特性。數(shù)據之間無關系，這樣就非常容易擴展。也無形之間，在架構的層面上帶來了可擴展的能力。

大數(shù)據量，高性能

NoSQL數(shù)據庫都具有非常高的讀寫性能，尤其在大數(shù)據量下，同樣表現(xiàn)優(yōu)秀。這得益于它的無關系性，數(shù)據庫的結構簡單。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web2.0的交互頻繁的應用，Cache性能不高。而NoSQL的 Cache是記錄級的，是一種細粒度的Cache，所以NoSQL在這個層面上來說就要性能高很多了。

靈活的數(shù)據模型

NoSQL無需事先為要存儲的數(shù)據建立字段，隨時可以存儲自定義的數(shù)據格式。而在關系數(shù)據庫里，增刪字段是一件非常麻煩的事情。如果是非常大數(shù)據量的表，增加字段簡直就是一個噩夢。這點在大數(shù)據量的web2.0時代尤其明顯。

高可用

NoSQL在不太影響性能的情況，就可以方便的實現(xiàn)高可用的架構。比如Cassandra，HBase模型，通過復制模型也能實現(xiàn)高可用。

主要應用：

Apache HBase

這個大數(shù)據管理平臺建立在谷歌強大的BigTable管理引擎基礎上。作為具有開源、Java編碼、分布式多個優(yōu)勢的數(shù)據庫，Hbase最初被設計應用于Hadoop平臺，而這一強大的數(shù)據管理工具，也被Facebook采用，用于管理消息平臺的龐大數(shù)據。

Apache Storm

用于處理高速、大型數(shù)據流的分布式實時計算系統(tǒng)。Storm為Apache Hadoop添加了可靠的實時數(shù)據處理功能，同時還增加了低延遲的儀表板、安全警報，改進了原有的操作方式，幫助企業(yè)更有效率地捕獲商業(yè)機會、發(fā)展新業(yè)務。

Apache Spark

該技術采用內存計算，從多迭代批量處理出發(fā)，允許將數(shù)據載入內存做反復查詢，此外還融合數(shù)據倉庫、流處理和圖計算等多種計算范式，Spark用Scala語言實現(xiàn)，構建在HDFS上，能與Hadoop很好的結合，而且運行速度比MapReduce快100倍。

Apache Hadoop

該技術迅速成為了大數(shù)據管理標準之一。當它被用來管理大型數(shù)據集時，對于復雜的分布式應用，Hadoop體現(xiàn)出了非常好的性能，平臺的靈活性使它可以運行在商用硬件系統(tǒng)，它還可以輕松地集成結構化、半結構化和甚至非結構化數(shù)據集。

Apache Drill

你有多大的數(shù)據集？其實無論你有多大的數(shù)據集，Drill都能輕松應對。通過支持HBase、Cassandra和MongoDB，Drill建立了交互式分析平臺，允許大規(guī)模數(shù)據吞吐，而且能很快得出結果。

Apache Sqoop

也許你的數(shù)據現(xiàn)在還被鎖定于舊系統(tǒng)中，Sqoop可以幫你解決這個問題。這一平臺采用并發(fā)連接，可以將數(shù)據從關系數(shù)據庫系統(tǒng)方便地轉移到Hadoop中，可以自定義數(shù)據類型以及元數(shù)據傳播的映射。事實上，你還可以將數(shù)據（如新的數(shù)據）導入到HDFS、Hive和Hbase中。

Apache Giraph

這是功能強大的圖形處理平臺，具有很好可擴展性和可用性。該技術已經被Facebook采用，Giraph可以運行在Hadoop環(huán)境中，可以將它直接部署到現(xiàn)有的Hadoop系統(tǒng)中。通過這種方式，你可以得到強大的分布式作圖能力，同時還能利用上現(xiàn)有的大數(shù)據處理引擎。

Cloudera Impala

Impala模型也可以部署在你現(xiàn)有的Hadoop群集上，監(jiān)視所有的查詢。該技術和MapReduce一樣，具有強大的批處理能力，而且Impala對于實時的SQL查詢也有很好的效果，通過高效的SQL查詢，你可以很快的了解到大數(shù)據平臺上的數(shù)據。

Gephi

它可以用來對信息進行關聯(lián)和量化處理，通過為數(shù)據創(chuàng)建功能強大的可視化效果，你可以從數(shù)據中得到不一樣的洞察力。Gephi已經支持多個圖表類型，而且可以在具有上百萬個節(jié)點的大型網絡上運行。Gephi具有活躍的用戶社區(qū)，Gephi還提供了大量的插件，可以和現(xiàn)有系統(tǒng)完美的集成到一起，它還可以對復雜的IT連接、分布式系統(tǒng)中各個節(jié)點、數(shù)據流等信息進行可視化分析。

MongoDB

這個堅實的平臺一直被很多組織推崇，它在大數(shù)據管理上有極好的性能。MongoDB最初是由DoubleClick公司的員工創(chuàng)建，現(xiàn)在該技術已經被廣泛的應用于大數(shù)據管理。MongoDB是一個應用開源技術開發(fā)的NoSQL數(shù)據庫，可以用于在JSON這樣的平臺上存儲和處理數(shù)據。目前，紐約時報、Craigslist以及眾多企業(yè)都采用了MongoDB，幫助他們管理大型數(shù)據集。（Couchbase服務器也作為一個參考）。

十大頂尖公司：

Amazon Web Services

Forrester將AWS稱為“云霸主”，談到云計算領域的大數(shù)據，那就不得不提到亞馬遜。該公司的Hadoop產品被稱為EMR（Elastic Map Reduce），AWS解釋這款產品采用了Hadoop技術來提供大數(shù)據管理服務，但它不是純開源Hadoop，經過修改后現(xiàn)在被專門用在AWS云上。

Forrester稱EMR有很好的市場前景。很多公司基于EMR為客戶提供服務，有一些公司將EMR應用于數(shù)據查詢、建模、集成和管理。而且AWS還在創(chuàng)新，F(xiàn)orrester稱未來EMR可以基于工作量的需要自動縮放調整大小。亞馬遜計劃為其產品和服務提供更強大的EMR支持，包括它的RedShift數(shù)據倉庫、新公布的Kenesis實時處理引擎以及計劃中的NoSQL數(shù)據庫和商業(yè)智能工具。不過AWS還沒有自己的Hadoop發(fā)行版。

Cloudera

Cloudera有開源Hadoop的發(fā)行版，這個發(fā)行版采用了Apache Hadoop開源項目的很多技術，不過基于這些技術的發(fā)行版也有很大的進步。Cloudera為它的Hadoop發(fā)行版開發(fā)了很多功能，包括Cloudera管理器，用于管理和監(jiān)控，以及名為Impala的SQL引擎等。Cloudera的Hadoop發(fā)行版基于開源Hadoop，但也不是純開源的產品。當Cloudera的客戶需要Hadoop不具備的某些功能時，Cloudera的工程師們就會實現(xiàn)這些功能，或者找一個擁有這項技術的合作伙伴。Forrester表示：“Cloudera的創(chuàng)新方法忠于核心Hadoop，但因為其可實現(xiàn)快速創(chuàng)新并積極滿足客戶需求，這一點使它不同于其他那些供應商?！蹦壳?，Cloudera的平臺已經擁有200多個付費客戶，一些客戶在Cloudera的技術支持下已經可以跨1000多個節(jié)點實現(xiàn)對PB級數(shù)據的有效管理。

Hortonworks

和Cloudera一樣，Hortonworks是一個純粹的Hadoop技術公司。與Cloudera不同的是，Hortonworks堅信開源Hadoop比任何其他供應商的Hadoop發(fā)行版都要強大。Hortonworks的目標是建立Hadoop生態(tài)圈和Hadoop用戶社區(qū)，推進開源項目的發(fā)展。Hortonworks平臺和開源Hadoop聯(lián)系緊密，公司管理人員表示這會給用戶帶來好處，因為它可以防止被供應商套牢（如果Hortonworks的客戶想要離開這個平臺，他們可以輕松轉向其他開源平臺）。這并不是說Hortonworks完全依賴開源Hadoop技術，而是因為該公司將其所有開發(fā)的成果回報給了開源社區(qū)，比如Ambari，這個工具就是由Hortonworks開發(fā)而成，用來填充集群管理項目漏洞。Hortonworks的方案已經得到了Teradata、Microsoft、Red Hat和SAP這些供應商的支持。

IBM

當企業(yè)考慮一些大的IT項目時，很多人首先會想到IBM。IBM是Hadoop項目的主要參與者之一，F(xiàn)orrester稱IBM已有100多個Hadoop部署，它的很多客戶都有PB級的數(shù)據。IBM在網格計算、全球數(shù)據中心和企業(yè)大數(shù)據項目實施等眾多領域有著豐富的經驗?！癐BM計劃繼續(xù)整合SPSS分析、高性能計算、BI工具、數(shù)據管理和建模、應對高性能計算的工作負載管理等眾多技術?！?/p>

Intel

和AWS類似，英特爾不斷改進和優(yōu)化Hadoop使其運行在自己的硬件上，具體來說，就是讓Hadoop運行在其至強芯片上，幫助用戶打破Hadoop系統(tǒng)的一些限制，使軟件和硬件結合的更好，英特爾的Hadoop發(fā)行版在上述方面做得比較好。Forrester指出英特爾在最近才推出這個產品，所以公司在未來還有很多改進的可能，英特爾和微軟都被認為是Hadoop市場上的潛力股。

MapR Technologies

MapR的Hadoop發(fā)行版目前為止也許是最好的了，不過很多人可能都沒有聽說過。Forrester對Hadoop用戶的調查顯示，MapR的評級最高，其發(fā)行版在架構和數(shù)據處理能力上都獲得了最高分。MapR已將一套特殊功能融入其Hadoop發(fā)行版中。例如網絡文件系統(tǒng)（NFS）、災難恢復以及高可用性功能。Forrester說MapR在Hadoop市場上沒有Cloudera和Hortonworks那樣的知名度，MapR要成為一個真正的大企業(yè)，還需要加強伙伴關系和市場營銷。

什么是NoSQL數(shù)據庫

什么是NoSQL數(shù)據庫？從名稱“非SQL”或“非關系型”衍生而來，這些數(shù)據庫不使用類似SQL的查詢語言，通常稱為結構化存儲。這些數(shù)據庫自1960年就已經存在，但是直到現(xiàn)在一些大公司（例如Google和Facebook）開始使用它們時，這些數(shù)據庫才流行起來。該數(shù)據庫最明顯的優(yōu)勢是擺脫了一組固定的列、連接和類似SQL的查詢語言的限制。有時，NoSQL這個名稱也可能表示“不僅僅SQL”，來確保它們可能支持SQL。 NoSQL數(shù)據庫使用諸如鍵值、寬列、圖形或文檔之類的數(shù)據結構，并且可以如JSON之類的不同格式存儲。

簡述什么是nosql數(shù)據庫，并列舉兩種常見的nosql數(shù)據庫名稱及其特點

NoSQL太火，冒出太多產品了，保守估計也成百上千了。

互聯(lián)網公司常用的基本集中在以下幾種，每種只舉一個比較常見或者應用比較成功的例子吧。

1. In-Memory KV Store : Redis

in memory key-value store，同時提供了更加豐富的數(shù)據結構和運算的能力，成功用法是替代memcached，通過checkpoint和commit log提供了快速的宕機恢復，同時支持replication提供讀可擴展和高可用。

2. Disk-Based KV Store: Leveldb

真正基于磁盤的key-value storage, 模型單一簡單，數(shù)據量不受限于內存大小，數(shù)據落盤高可靠，Google的幾位大神出品的精品，LSM模型天然寫優(yōu)化，順序寫盤的方式對于新硬件ssd再適合不過了，不足是僅提供了一個庫，需要自己封裝server端。

3. Document Store: Mongodb

分布式nosql，具備了區(qū)別mysql的最大亮點：可擴展性。mongodb 最新引人的莫過于提供了sql接口，是目前nosql里最像mysql的，只是沒有ACID的特性，發(fā)展很快，支持了索引等特性，上手容易，對于數(shù)據量遠超內存限制的場景來說，還需要慎重。

4. Column Table Store: HBase

這個富二代似乎不用贅述了，最大的優(yōu)勢是開源，對于普通的scan和基于行的get等基本查詢，性能完全不是問題，只是只提供裸的api,易用性上是短板，可擴展性方面是最強的，其次坐上了Hadoop的快車，社區(qū)發(fā)展很快，各種基于其上的開源產品不少，來解決諸如join、聚集運算等復雜查詢。

什么是NoSQL數(shù)據庫？

2. 什么是NoSQL？

2.1 NoSQL 概述

NoSQL(NoSQL = Not Only SQL )，意即“不僅僅是SQL”，

泛指非關系型的數(shù)據庫。隨著互聯(lián)網web2.0網站的興起，傳統(tǒng)的關系數(shù)據庫在應付web2.0網站，特別是超大規(guī)模和高并發(fā)的SNS類型的web2.0純動態(tài)網站已經顯得力不從心，暴露了很多難以克服的問題，而非關系型的數(shù)據庫則由于其本身的特點得到了非常迅速的發(fā)展。NoSQL數(shù)據庫的產生就是為了解決大規(guī)模數(shù)據集合多重數(shù)據種類帶來的挑戰(zhàn)，尤其是大數(shù)據應用難題，包括超大規(guī)模數(shù)據的存儲。

（例如谷歌或Facebook每天為他們的用戶收集萬億比特的數(shù)據）。這些類型的數(shù)據存儲不需要固定的模式，無需多余操作就可以橫向擴展。

2.2 NoSQL代表

MongDB、 Redis、Memcache

3. 關系型數(shù)據庫與NoSQL的區(qū)別？

3.1 RDBMS

高度組織化結構化數(shù)據

結構化查詢語言（SQL）

數(shù)據和關系都存儲在單獨的表中。

數(shù)據操縱語言，數(shù)據定義語言

嚴格的一致性

基礎事務

ACID

關系型數(shù)據庫遵循ACID規(guī)則

事務在英文中是transaction，和現(xiàn)實世界中的交易很類似，它有如下四個特性：

A (Atomicity) 原子性

原子性很容易理解，也就是說事務里的所有操作要么全部做完，要么都不做，事務成功的條件是事務里的所有操作都成功，只要有一個操作失敗，整個事務就失敗，需要回滾。比如銀行轉賬，從A賬戶轉100元至B賬戶，分為兩個步驟：1）從A賬戶取100元；2）存入100元至B賬戶。這兩步要么一起完成，要么一起不完成，如果只完成第一步，第二步失敗，錢會莫名其妙少了100元。

C (Consistency) 一致性

一致性也比較容易理解，也就是說數(shù)據庫要一直處于一致的狀態(tài)，事務的運行不會改變數(shù)據庫原本的一致性約束。

I (Isolation) 獨立性

所謂的獨立性是指并發(fā)的事務之間不會互相影響，如果一個事務要訪問的數(shù)據正在被另外一個事務修改，只要另外一個事務未提交，它所訪問的數(shù)據就不受未提交事務的影響。比如現(xiàn)有有個交易是從A賬戶轉100元至B賬戶，在這個交易還未完成的情況下，如果此時B查詢自己的賬戶，是看不到新增加的100元的

D (Durability) 持久性

持久性是指一旦事務提交后，它所做的修改將會永久的保存在數(shù)據庫上，即使出現(xiàn)宕機也不會丟失。

3.2 NoSQL

代表著不僅僅是SQL

沒有聲明性查詢語言

沒有預定義的模式

鍵 - 值對存儲，列存儲，文檔存儲，圖形數(shù)據庫

最終一致性，而非ACID屬性

非結構化和不可預知的數(shù)據

CAP定理

高性能，高可用性和可伸縮性

分布式數(shù)據庫中的CAP原理(了解)

CAP定理：

Consistency(一致性), 數(shù)據一致更新，所有數(shù)據變動都是同步的

Availability(可用性), 好的響應性能

Partition tolerance(分區(qū)容錯性) 可靠性

P: 系統(tǒng)中任意信息的丟失或失敗不會影響系統(tǒng)的繼續(xù)運作。

定理：任何分布式系統(tǒng)只可同時滿足二點，沒法三者兼顧。

CAP理論的核心是：一個分布式系統(tǒng)不可能同時很好的滿足一致性，可用性和分區(qū)容錯性這三個需求，

因此，根據 CAP 原理將 NoSQL 數(shù)據庫分成了滿足 CA 原則、滿足 CP 原則和滿足 AP 原則三 大類：

CA - 單點集群，滿足一致性，可用性的系統(tǒng)，通常在可擴展性上不太強大。

CP - 滿足一致性，分區(qū)容忍性的系統(tǒng)，通常性能不是特別高。

AP - 滿足可用性，分區(qū)容忍性的系統(tǒng)，通?？赡軐σ恢滦砸蟮鸵恍?。

CAP理論就是說在分布式存儲系統(tǒng)中，最多只能實現(xiàn)上面的兩點。

而由于當前的網絡硬件肯定會出現(xiàn)延遲丟包等問題，所以分區(qū)容忍性是我們必須需要實現(xiàn)的。

所以我們只能在一致性和可用性之間進行權衡，沒有NoSQL系統(tǒng)能同時保證這三點。

說明：C：強一致性 A：高可用性 P：分布式容忍性

舉例：

CA：傳統(tǒng)Oracle數(shù)據庫

AP：大多數(shù)網站架構的選擇

CP：Redis、Mongodb

注意：分布式架構的時候必須做出取舍。

一致性和可用性之間取一個平衡。多余大多數(shù)web應用，其實并不需要強一致性。

因此犧牲C換取P，這是目前分布式數(shù)據庫產品的方向。

4. 當下NoSQL的經典應用

當下的應用是 SQL 與 NoSQL 一起使用的。

代表項目：阿里巴巴商品信息的存放。

去 IOE 化。

ps：I 是指 IBM 的小型機，很貴的，好像好幾萬一臺；O 是指 Oracle 數(shù)據庫，也很貴的，好幾萬呢；M 是指 EMC 的存儲設備，也很貴的。

難點：

數(shù)據類型多樣性。

數(shù)據源多樣性和變化重構。

數(shù)據源改造而服務平臺不需要大面積重構。

什么是NoSQL，它有什么優(yōu)缺點？

NoSQL，指的是非關系型的數(shù)據庫。NoSQL有時也稱作Not Only SQL的縮寫，是對不同于傳統(tǒng)的關系型數(shù)據庫的數(shù)據庫管理系統(tǒng)的統(tǒng)稱。

NoSQL用于超大規(guī)模數(shù)據的存儲。（例如谷歌或Facebook每天為他們的用戶收集萬億比特的數(shù)據）。這些類型的數(shù)據存儲不需要固定的模式，無需多余操作就可以橫向擴展。

NoSQL的優(yōu)點/缺點

優(yōu)點:

- 高可擴展性

- 分布式計算

- 低成本

- 架構的靈活性，半結構化數(shù)據

- 沒有復雜的關系

缺點:

- 沒有標準化

- 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）

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