目前哪些NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)應(yīng)用廣泛，各有什么特點(diǎn)

特點(diǎn)：

創(chuàng)新互聯(lián)是一家集網(wǎng)站建設(shè),惠民企業(yè)網(wǎng)站建設(shè),惠民品牌網(wǎng)站建設(shè),網(wǎng)站定制,惠民網(wǎng)站建設(shè)報(bào)價(jià),網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷,網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化,惠民網(wǎng)站推廣為一體的創(chuàng)新建站企業(yè)，幫助傳統(tǒng)企業(yè)提升企業(yè)形象加強(qiáng)企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力。可充分滿足這一群體相比中小企業(yè)更為豐富、高端、多元的互聯(lián)網(wǎng)需求。同時(shí)我們時(shí)刻保持專業(yè)、時(shí)尚、前沿，時(shí)刻以成就客戶成長(zhǎng)自我，堅(jiān)持不斷學(xué)習(xí)、思考、沉淀、凈化自己，讓我們?yōu)楦嗟钠髽I(yè)打造出實(shí)用型網(wǎng)站。

它們可以處理超大量的數(shù)據(jù)。

它們運(yùn)行在便宜的PC服務(wù)器集群上。

PC集群擴(kuò)充起來(lái)非常方便并且成本很低，避免了“sharding”操作的復(fù)雜性和成本。

它們擊碎了性能瓶頸。

NoSQL的支持者稱，通過(guò)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(shí)間，執(zhí)行速度變得更快。

“SQL并非適用于所有的程序代碼，” 對(duì)于那些繁重的重復(fù)操作的數(shù)據(jù)，SQL值得花錢。但是當(dāng)數(shù)據(jù)庫(kù)結(jié)構(gòu)非常簡(jiǎn)單時(shí)，SQL可能沒(méi)有太大用處。

沒(méi)有過(guò)多的操作。

雖然NoSQL的支持者也承認(rèn)關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)提供了無(wú)可比擬的功能集合，而且在數(shù)據(jù)完整性上也發(fā)揮絕對(duì)穩(wěn)定，他們同時(shí)也表示，企業(yè)的具體需求可能沒(méi)有那么多。

Bootstrap支持

因?yàn)镹oSQL項(xiàng)目都是開源的，因此它們?nèi)狈?yīng)商提供的正式支持。這一點(diǎn)它們與大多數(shù)開源項(xiàng)目一樣，不得不從社區(qū)中尋求支持。

優(yōu)點(diǎn)：

易擴(kuò)展

NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)種類繁多，但是一個(gè)共同的特點(diǎn)都是去掉關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)的關(guān)系型特性。數(shù)據(jù)之間無(wú)關(guān)系，這樣就非常容易擴(kuò)展。也無(wú)形之間，在架構(gòu)的層面上帶來(lái)了可擴(kuò)展的能力。

大數(shù)據(jù)量，高性能

NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)都具有非常高的讀寫性能，尤其在大數(shù)據(jù)量下，同樣表現(xiàn)優(yōu)秀。這得益于它的無(wú)關(guān)系性，數(shù)據(jù)庫(kù)的結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)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(duì)web2.0的交互頻繁的應(yīng)用，Cache性能不高。而NoSQL的 Cache是記錄級(jí)的，是一種細(xì)粒度的Cache，所以NoSQL在這個(gè)層面上來(lái)說(shuō)就要性能高很多了。

靈活的數(shù)據(jù)模型

NoSQL無(wú)需事先為要存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)建立字段，隨時(shí)可以存儲(chǔ)自定義的數(shù)據(jù)格式。而在關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)里，增刪字段是一件非常麻煩的事情。如果是非常大數(shù)據(jù)量的表，增加字段簡(jiǎn)直就是一個(gè)噩夢(mèng)。這點(diǎn)在大數(shù)據(jù)量的web2.0時(shí)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(shí)現(xiàn)高可用的架構(gòu)。比如Cassandra，HBase模型，通過(guò)復(fù)制模型也能實(shí)現(xiàn)高可用。

主要應(yīng)用：

Apache HBase

這個(gè)大數(shù)據(jù)管理平臺(tái)建立在谷歌強(qiáng)大的BigTable管理引擎基礎(chǔ)上。作為具有開源、Java編碼、分布式多個(gè)優(yōu)勢(shì)的數(shù)據(jù)庫(kù)，Hbase最初被設(shè)計(jì)應(yīng)用于Hadoop平臺(tái)，而這一強(qiáng)大的數(shù)據(jù)管理工具，也被Facebook采用，用于管理消息平臺(tái)的龐大數(shù)據(jù)。

Apache Storm

用于處理高速、大型數(shù)據(jù)流的分布式實(shí)時(shí)計(jì)算系統(tǒng)。Storm為Apache Hadoop添加了可靠的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理功能，同時(shí)還增加了低延遲的儀表板、安全警報(bào)，改進(jìn)了原有的操作方式，幫助企業(yè)更有效率地捕獲商業(yè)機(jī)會(huì)、發(fā)展新業(yè)務(wù)。

Apache Spark

該技術(shù)采用內(nèi)存計(jì)算，從多迭代批量處理出發(fā)，允許將數(shù)據(jù)載入內(nèi)存做反復(fù)查詢，此外還融合數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、流處理和圖計(jì)算等多種計(jì)算范式，Spark用Scala語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)，構(gòu)建在HDFS上，能與Hadoop很好的結(jié)合，而且運(yùn)行速度比MapReduce快100倍。

Apache Hadoop

該技術(shù)迅速成為了大數(shù)據(jù)管理標(biāo)準(zhǔn)之一。當(dāng)它被用來(lái)管理大型數(shù)據(jù)集時(shí)，對(duì)于復(fù)雜的分布式應(yīng)用，Hadoop體現(xiàn)出了非常好的性能，平臺(tái)的靈活性使它可以運(yùn)行在商用硬件系統(tǒng)，它還可以輕松地集成結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化和甚至非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)集。

Apache Drill

你有多大的數(shù)據(jù)集？其實(shí)無(wú)論你有多大的數(shù)據(jù)集，Drill都能輕松應(yīng)對(duì)。通過(guò)支持HBase、Cassandra和MongoDB，Drill建立了交互式分析平臺(tái)，允許大規(guī)模數(shù)據(jù)吞吐，而且能很快得出結(jié)果。

Apache Sqoop

也許你的數(shù)據(jù)現(xiàn)在還被鎖定于舊系統(tǒng)中，Sqoop可以幫你解決這個(gè)問(wèn)題。這一平臺(tái)采用并發(fā)連接，可以將數(shù)據(jù)從關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)方便地轉(zhuǎn)移到Hadoop中，可以自定義數(shù)據(jù)類型以及元數(shù)據(jù)傳播的映射。事實(shí)上，你還可以將數(shù)據(jù)（如新的數(shù)據(jù)）導(dǎo)入到HDFS、Hive和Hbase中。

Apache Giraph

這是功能強(qiáng)大的圖形處理平臺(tái)，具有很好可擴(kuò)展性和可用性。該技術(shù)已經(jīng)被Facebook采用，Giraph可以運(yùn)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(guò)這種方式，你可以得到強(qiáng)大的分布式作圖能力，同時(shí)還能利用上現(xiàn)有的大數(shù)據(jù)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(shù)和MapReduce一樣，具有強(qiáng)大的批處理能力，而且Impala對(duì)于實(shí)時(shí)的SQL查詢也有很好的效果，通過(guò)高效的SQL查詢，你可以很快的了解到大數(shù)據(jù)平臺(tái)上的數(shù)據(jù)。

Gephi

它可以用來(lái)對(duì)信息進(jìn)行關(guān)聯(lián)和量化處理，通過(guò)為數(shù)據(jù)創(chuàng)建功能強(qiáng)大的可視化效果，你可以從數(shù)據(jù)中得到不一樣的洞察力。Gephi已經(jīng)支持多個(gè)圖表類型，而且可以在具有上百萬(wàn)個(gè)節(jié)點(diǎn)的大型網(wǎng)絡(luò)上運(yùn)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(duì)復(fù)雜的IT連接、分布式系統(tǒng)中各個(gè)節(jié)點(diǎn)、數(shù)據(jù)流等信息進(jìn)行可視化分析。

MongoDB

這個(gè)堅(jiān)實(shí)的平臺(tái)一直被很多組織推崇，它在大數(shù)據(jù)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(shù)已經(jīng)被廣泛的應(yīng)用于大數(shù)據(jù)管理。MongoDB是一個(gè)應(yīng)用開源技術(shù)開發(fā)的NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)，可以用于在JSON這樣的平臺(tái)上存儲(chǔ)和處理數(shù)據(jù)。目前，紐約時(shí)報(bào)、Craigslist以及眾多企業(yè)都采用了MongoDB，幫助他們管理大型數(shù)據(jù)集。（Couchbase服務(wù)器也作為一個(gè)參考）。

十大頂尖公司：

Amazon Web Services

Forrester將AWS稱為“云霸主”，談到云計(jì)算領(lǐng)域的大數(shù)據(jù)，那就不得不提到亞馬遜。該公司的Hadoop產(chǎn)品被稱為EMR（Elastic Map Reduce），AWS解釋這款產(chǎn)品采用了Hadoop技術(shù)來(lái)提供大數(shù)據(jù)管理服務(wù)，但它不是純開源Hadoop，經(jīng)過(guò)修改后現(xiàn)在被專門用在AWS云上。

Forrester稱EMR有很好的市場(chǎng)前景。很多公司基于EMR為客戶提供服務(wù)，有一些公司將EMR應(yīng)用于數(shù)據(jù)查詢、建模、集成和管理。而且AWS還在創(chuàng)新，F(xiàn)orrester稱未來(lái)EMR可以基于工作量的需要自動(dòng)縮放調(diào)整大小。亞馬遜計(jì)劃為其產(chǎn)品和服務(wù)提供更強(qiáng)大的EMR支持，包括它的RedShift數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、新公布的Kenesis實(shí)時(shí)處理引擎以及計(jì)劃中的NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)和商業(yè)智能工具。不過(guò)AWS還沒(méi)有自己的Hadoop發(fā)行版。

Cloudera

Cloudera有開源Hadoop的發(fā)行版，這個(gè)發(fā)行版采用了Apache Hadoop開源項(xiàng)目的很多技術(shù)，不過(guò)基于這些技術(shù)的發(fā)行版也有很大的進(jìn)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(chǎn)品。當(dāng)Cloudera的客戶需要Hadoop不具備的某些功能時(shí)，Cloudera的工程師們就會(huì)實(shí)現(xiàn)這些功能，或者找一個(gè)擁有這項(xiàng)技術(shù)的合作伙伴。Forrester表示：“Cloudera的創(chuàng)新方法忠于核心Hadoop，但因?yàn)槠淇蓪?shí)現(xiàn)快速創(chuàng)新并積極滿足客戶需求，這一點(diǎn)使它不同于其他那些供應(yīng)商。”目前，Cloudera的平臺(tái)已經(jīng)擁有200多個(gè)付費(fèi)客戶，一些客戶在Cloudera的技術(shù)支持下已經(jīng)可以跨1000多個(gè)節(jié)點(diǎn)實(shí)現(xiàn)對(duì)PB級(jí)數(shù)據(jù)的有效管理。

Hortonworks

和Cloudera一樣，Hortonworks是一個(gè)純粹的Hadoop技術(shù)公司。與Cloudera不同的是，Hortonworks堅(jiān)信開源Hadoop比任何其他供應(yīng)商的Hadoop發(fā)行版都要強(qiáng)大。Hortonworks的目標(biāo)是建立Hadoop生態(tài)圈和Hadoop用戶社區(qū)，推進(jìn)開源項(xiàng)目的發(fā)展。Hortonworks平臺(tái)和開源Hadoop聯(lián)系緊密，公司管理人員表示這會(huì)給用戶帶來(lái)好處，因?yàn)樗梢苑乐贡还?yīng)商套牢（如果Hortonworks的客戶想要離開這個(gè)平臺(tái)，他們可以輕松轉(zhuǎn)向其他開源平臺(tái)）。這并不是說(shuō)Hortonworks完全依賴開源Hadoop技術(shù)，而是因?yàn)樵摴緦⑵渌虚_發(fā)的成果回報(bào)給了開源社區(qū)，比如Ambari，這個(gè)工具就是由Hortonworks開發(fā)而成，用來(lái)填充集群管理項(xiàng)目漏洞。Hortonworks的方案已經(jīng)得到了Teradata、Microsoft、Red Hat和SAP這些供應(yīng)商的支持。

IBM

當(dāng)企業(yè)考慮一些大的IT項(xiàng)目時(shí)，很多人首先會(huì)想到IBM。IBM是Hadoop項(xiàng)目的主要參與者之一，F(xiàn)orrester稱IBM已有100多個(gè)Hadoop部署，它的很多客戶都有PB級(jí)的數(shù)據(jù)。IBM在網(wǎng)格計(jì)算、全球數(shù)據(jù)中心和企業(yè)大數(shù)據(jù)項(xiàng)目實(shí)施等眾多領(lǐng)域有著豐富的經(jīng)驗(yàn)。“IBM計(jì)劃繼續(xù)整合SPSS分析、高性能計(jì)算、BI工具、數(shù)據(jù)管理和建模、應(yīng)對(duì)高性能計(jì)算的工作負(fù)載管理等眾多技術(shù)。”

Intel

和AWS類似，英特爾不斷改進(jìn)和優(yōu)化Hadoop使其運(yùn)行在自己的硬件上，具體來(lái)說(shuō)，就是讓Hadoop運(yùn)行在其至強(qiáng)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(jié)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(gè)產(chǎn)品，所以公司在未來(lái)還有很多改進(jìn)的可能，英特爾和微軟都被認(rèn)為是Hadoop市場(chǎng)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(guò)很多人可能都沒(méi)有聽(tīng)說(shuō)過(guò)。Forrester對(duì)Hadoop用戶的調(diào)查顯示，MapR的評(píng)級(jí)最高，其發(fā)行版在架構(gòu)和數(shù)據(jù)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(wǎng)絡(luò)文件系統(tǒng)（NFS）、災(zāi)難恢復(fù)以及高可用性功能。Forrester說(shuō)MapR在Hadoop市場(chǎng)上沒(méi)有Cloudera和Hortonworks那樣的知名度，MapR要成為一個(gè)真正的大企業(yè)，還需要加強(qiáng)伙伴關(guān)系和市場(chǎng)營(yíng)銷。

Microsoft

微軟在開源軟件問(wèn)題上一直很低調(diào)，但在大數(shù)據(jù)形勢(shì)下，它不得不考慮讓W(xué)indows也兼容Hadoop，它還積極投入到開源項(xiàng)目中，以更廣泛地推動(dòng)Hadoop生態(tài)圈的發(fā)展。我們可以在微軟的公共云Windows Azure HDInsight產(chǎn)品中看到其成果。微軟的Hadoop服務(wù)基于Hortonworks的發(fā)行版，而且是為Azure量身定制的。

微軟也有一些其他的項(xiàng)目，包括名為Polybase的項(xiàng)目，讓Hadoop查詢實(shí)現(xiàn)了SQLServer查詢的一些功能。Forrester說(shuō)：“微軟在數(shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、云、OLAP、BI、電子表格（包括PowerPivot）、協(xié)作和開發(fā)工具市場(chǎng)上有很大優(yōu)勢(shì)，而且微軟擁有龐大的用戶群，但要在Hadoop這個(gè)領(lǐng)域成為行業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者還有很遠(yuǎn)的路要走。”

Pivotal Software

EMC和Vmware部分大數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)分拆組合產(chǎn)生了Pivotal。Pivotal一直努力構(gòu)建一個(gè)性能優(yōu)越的Hadoop發(fā)行版，為此，Pivotal在開源Hadoop的基礎(chǔ)上又添加了一些新的工具，包括一個(gè)名為HAWQ的SQL引擎以及一個(gè)專門解決大數(shù)據(jù)問(wèn)題的Hadoop應(yīng)用。Forrester稱Pivotal Hadoop平臺(tái)的優(yōu)勢(shì)在于它整合了Pivotal、EMC、Vmware的眾多技術(shù)，Pivotal的真正優(yōu)勢(shì)實(shí)際上等于EMC和Vmware兩大公司為其撐腰。到目前為止，Pivotal的用戶還不到100個(gè)，而且大多是中小型客戶。

Teradata

對(duì)于Teradata來(lái)說(shuō)，Hadoop既是一種威脅也是一種機(jī)遇。數(shù)據(jù)管理，特別是關(guān)于SQL和關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)這一領(lǐng)域是Teradata的專長(zhǎng)。所以像Hadoop這樣的NoSQL平臺(tái)崛起可能會(huì)威脅到Teradata。相反，Teradata接受了Hadoop，通過(guò)與Hortonworks合作，Teradata在Hadoop平臺(tái)集成了SQL技術(shù)，這使Teradata的客戶可以在Hadoop平臺(tái)上方便地使用存儲(chǔ)在Teradata數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的數(shù)據(jù)。

AMPLab

通過(guò)將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)變?yōu)樾畔ⅲ覀儾趴梢岳斫馐澜纾@也正是AMPLab所做的。AMPLab致力于機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)庫(kù)、信息檢索、自然語(yǔ)言處理和語(yǔ)音識(shí)別等多個(gè)領(lǐng)域，努力改進(jìn)對(duì)信息包括不透明數(shù)據(jù)集內(nèi)信息的甄別技術(shù)。除了Spark，開源分布式SQL查詢引擎Shark也源于AMPLab，Shark具有極高的查詢效率，具有良好的兼容性和可擴(kuò)展性。近幾年的發(fā)展使計(jì)算機(jī)科學(xué)進(jìn)入到全新的時(shí)代，而AMPLab為我們?cè)O(shè)想一個(gè)運(yùn)用大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、通信等各種資源和技術(shù)靈活解決難題的方案，以應(yīng)對(duì)越來(lái)越復(fù)雜的各種難題。

什么是NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)？

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(guān)系型的數(shù)據(jù)庫(kù)。隨著互聯(lián)網(wǎng)web2.0網(wǎng)站的興起，傳統(tǒng)的關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)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(wèn)題，而非關(guān)系型的數(shù)據(jù)庫(kù)則由于其本身的特點(diǎn)得到了非常迅速的發(fā)展。NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)的產(chǎn)生就是為了解決大規(guī)模數(shù)據(jù)集合多重?cái)?shù)據(jù)種類帶來(lái)的挑戰(zhàn)，尤其是大數(shù)據(jù)應(yīng)用難題，包括超大規(guī)模數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)。

（例如谷歌或Facebook每天為他們的用戶收集萬(wàn)億比特的數(shù)據(jù)）。這些類型的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)不需要固定的模式，無(wú)需多余操作就可以橫向擴(kuò)展。

2.2 NoSQL代表

MongDB、 Redis、Memcache

3. 關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)與NoSQL的區(qū)別？

3.1 RDBMS

高度組織化結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)

結(jié)構(gòu)化查詢語(yǔ)言（SQL）

數(shù)據(jù)和關(guān)系都存儲(chǔ)在單獨(dú)的表中。

數(shù)據(jù)操縱語(yǔ)言，數(shù)據(jù)定義語(yǔ)言

嚴(yán)格的一致性

基礎(chǔ)事務(wù)

ACID

關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)遵循ACID規(guī)則

事務(wù)在英文中是transaction，和現(xiàn)實(shí)世界中的交易很類似，它有如下四個(gè)特性：

A (Atomicity) 原子性

原子性很容易理解，也就是說(shuō)事務(wù)里的所有操作要么全部做完，要么都不做，事務(wù)成功的條件是事務(wù)里的所有操作都成功，只要有一個(gè)操作失敗，整個(gè)事務(wù)就失敗，需要回滾。比如銀行轉(zhuǎn)賬，從A賬戶轉(zhuǎn)100元至B賬戶，分為兩個(gè)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(huì)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(shuō)數(shù)據(jù)庫(kù)要一直處于一致的狀態(tài)，事務(wù)的運(yùn)行不會(huì)改變數(shù)據(jù)庫(kù)原本的一致性約束。

I (Isolation) 獨(dú)立性

所謂的獨(dú)立性是指并發(fā)的事務(wù)之間不會(huì)互相影響，如果一個(gè)事務(wù)要訪問(wèn)的數(shù)據(jù)正在被另外一個(gè)事務(wù)修改，只要另外一個(gè)事務(wù)未提交，它所訪問(wèn)的數(shù)據(jù)就不受未提交事務(wù)的影響。比如現(xiàn)有有個(gè)交易是從A賬戶轉(zhuǎn)100元至B賬戶，在這個(gè)交易還未完成的情況下，如果此時(shí)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(wù)提交后，它所做的修改將會(huì)永久的保存在數(shù)據(jù)庫(kù)上，即使出現(xiàn)宕機(jī)也不會(huì)丟失。

3.2 NoSQL

代表著不僅僅是SQL

沒(méi)有聲明性查詢語(yǔ)言

沒(méi)有預(yù)定義的模式

鍵 - 值對(duì)存儲(chǔ)，列存儲(chǔ)，文檔存儲(chǔ)，圖形數(shù)據(jù)庫(kù)

最終一致性，而非ACID屬性

非結(jié)構(gòu)化和不可預(yù)知的數(shù)據(jù)

CAP定理

高性能，高可用性和可伸縮性

分布式數(shù)據(jù)庫(kù)中的CAP原理(了解)

CAP定理：

Consistency(一致性), 數(shù)據(jù)一致更新，所有數(shù)據(jù)變動(dòng)都是同步的

Availability(可用性), 好的響應(yīng)性能

Partition tolerance(分區(qū)容錯(cuò)性) 可靠性

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

定理：任何分布式系統(tǒng)只可同時(shí)滿足二點(diǎn)，沒(méi)法三者兼顧。

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

因此，根據(jù) CAP 原理將 NoSQL 數(shù)據(jù)庫(kù)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(diǎn)集群，滿足一致性，可用性的系統(tǒng)，通常在可擴(kuò)展性上不太強(qiáng)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)，通常可能對(duì)一致性要求低一些。

CAP理論就是說(shuō)在分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)中，最多只能實(shí)現(xiàn)上面的兩點(diǎn)。

而由于當(dāng)前的網(wǎng)絡(luò)硬件肯定會(huì)出現(xiàn)延遲丟包等問(wèn)題，所以分區(qū)容忍性是我們必須需要實(shí)現(xiàn)的。

所以我們只能在一致性和可用性之間進(jìn)行權(quán)衡，沒(méi)有NoSQL系統(tǒng)能同時(shí)保證這三點(diǎn)。

說(shuō)明：C：強(qiáng)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(jù)庫(kù)

AP：大多數(shù)網(wǎng)站架構(gòu)的選擇

CP：Redis、Mongodb

注意：分布式架構(gòu)的時(shí)候必須做出取舍。

一致性和可用性之間取一個(gè)平衡。多余大多數(shù)web應(yīng)用，其實(shí)并不需要強(qiáng)一致性。

因此犧牲C換取P，這是目前分布式數(shù)據(jù)庫(kù)產(chǎn)品的方向。

4. 當(dāng)下NoSQL的經(jīng)典應(yīng)用

當(dāng)下的應(yīng)用是 SQL 與 NoSQL 一起使用的。

代表項(xiàng)目：阿里巴巴商品信息的存放。

去 IOE 化。

ps：I 是指 IBM 的小型機(jī)，很貴的，好像好幾萬(wàn)一臺(tái)；O 是指 Oracle 數(shù)據(jù)庫(kù)，也很貴的，好幾萬(wàn)呢；M 是指 EMC 的存儲(chǔ)設(shè)備，也很貴的。

難點(diǎn)：

數(shù)據(jù)類型多樣性。

數(shù)據(jù)源多樣性和變化重構(gòu)。

數(shù)據(jù)源改造而服務(wù)平臺(tái)不需要大面積重構(gòu)。

大數(shù)據(jù)技術(shù)有哪些 核心技術(shù)是什么

隨著大數(shù)據(jù)分析市場(chǎng)迅速擴(kuò)展，哪些技術(shù)是最有需求和最有增長(zhǎng)潛力的呢？在Forrester Research的一份最新研究報(bào)告中，評(píng)估了22種技術(shù)在整個(gè)數(shù)據(jù)生命周期中的成熟度和軌跡。這些技術(shù)都對(duì)大數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)、預(yù)測(cè)和綜合洞察有著巨大的貢獻(xiàn)。

1. 預(yù)測(cè)分析技術(shù)

這也是大數(shù)據(jù)的主要功能之一。預(yù)測(cè)分析允許公司通過(guò)分析大數(shù)據(jù)源來(lái)發(fā)現(xiàn)、評(píng)估、優(yōu)化和部署預(yù)測(cè)模型，從而提高業(yè)務(wù)性能或降低風(fēng)險(xiǎn)。同時(shí)，大數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)分析也與我們的生活息息相關(guān)。淘寶會(huì)預(yù)測(cè)你每次購(gòu)物可能還想買什么，愛(ài)奇藝正在預(yù)測(cè)你可能想看什么，百合網(wǎng)和其他約會(huì)網(wǎng)站甚至試圖預(yù)測(cè)你會(huì)愛(ài)上誰(shuí)……

2. NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)

NoSQL，Not Only SQL，意思是“不僅僅是SQL”，泛指非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)。NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)提供了比關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)更靈活、可伸縮和更便宜的替代方案，打破了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)市場(chǎng)一統(tǒng)江山的格局。并且，NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)能夠更好地處理大數(shù)據(jù)應(yīng)用的需求。常見(jiàn)的NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)有HBase、Redis、MongoDB、Couchbase、LevelDB等。

3. 搜索和知識(shí)發(fā)現(xiàn)

支持來(lái)自于多種數(shù)據(jù)源(如文件系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫(kù)、流、api和其他平臺(tái)和應(yīng)用程序)中的大型非結(jié)構(gòu)化和結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)存儲(chǔ)庫(kù)中自助提取信息的工具和技術(shù)。如，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)和各種大數(shù)據(jù)平臺(tái)。

4. 大數(shù)據(jù)流計(jì)算引擎

能夠過(guò)濾、聚合、豐富和分析來(lái)自多個(gè)完全不同的活動(dòng)數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)的高吞吐量的框架，可以采用任何數(shù)據(jù)格式。現(xiàn)今流行的流式計(jì)算引擎有Spark Streaming和Flink。

5. 內(nèi)存數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)

通過(guò)在分布式計(jì)算機(jī)系統(tǒng)中動(dòng)態(tài)隨機(jī)訪問(wèn)內(nèi)存(DRAM)、閃存或SSD上分布數(shù)據(jù)，提供低延遲的訪問(wèn)和處理大量數(shù)據(jù)。

6. 分布式文件存儲(chǔ)

為了保證文件的可靠性和存取性能，數(shù)據(jù)通常以副本的方式存儲(chǔ)在多個(gè)節(jié)點(diǎn)上的計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)。常見(jiàn)的分布式文件系統(tǒng)有GFS、HDFS、Lustre 、Ceph等。

7. 數(shù)據(jù)虛擬化

數(shù)據(jù)虛擬化是一種數(shù)據(jù)管理方法，它允許應(yīng)用程序檢索和操作數(shù)據(jù)，而不需要關(guān)心有關(guān)數(shù)據(jù)的技術(shù)細(xì)節(jié)，比如數(shù)據(jù)在源文件中是何種格式，或者數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的物理位置，并且可以提供單個(gè)客戶用戶視圖。

8. 數(shù)據(jù)集成

用于跨解決方案進(jìn)行數(shù)據(jù)編排的工具，如Amazon Elastic MapReduce (EMR)、Apache Hive、Apache Pig、Apache Spark、MapReduce、Couchbase、Hadoop和MongoDB等。

9. 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備

減輕采購(gòu)、成形、清理和共享各種雜亂數(shù)據(jù)集的負(fù)擔(dān)的軟件，以加速數(shù)據(jù)對(duì)分析的有用性。

10. 數(shù)據(jù)質(zhì)量

使用分布式數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和數(shù)據(jù)庫(kù)上的并行操作，對(duì)大型高速數(shù)據(jù)集進(jìn)行數(shù)據(jù)清理和充實(shí)的產(chǎn)品。

大數(shù)據(jù)核心技術(shù)有哪些？

大數(shù)據(jù)技術(shù)的體系龐大且復(fù)雜，基礎(chǔ)的技術(shù)包含數(shù)據(jù)的采集、數(shù)據(jù)預(yù)處理、分布式存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、機(jī)器學(xué)習(xí)、并行計(jì)算、可視化等。

1、數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理：FlumeNG實(shí)時(shí)日志收集系統(tǒng)，支持在日志系統(tǒng)中定制各類數(shù)據(jù)發(fā)送方，用于收集數(shù)據(jù)；Zookeeper是一個(gè)分布式的，開放源碼的分布式應(yīng)用程序協(xié)調(diào)服務(wù)，提供數(shù)據(jù)同步服務(wù)。

2、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)：Hadoop作為一個(gè)開源的框架，專為離線和大規(guī)模數(shù)據(jù)分析而設(shè)計(jì)，HDFS作為其核心的存儲(chǔ)引擎，已被廣泛用于數(shù)據(jù)存儲(chǔ)。HBase，是一個(gè)分布式的、面向列的開源數(shù)據(jù)庫(kù)，可以認(rèn)為是hdfs的封裝，本質(zhì)是數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)。

3、數(shù)據(jù)清洗：MapReduce作為Hadoop的查詢引擎，用于大規(guī)模數(shù)據(jù)集的并行計(jì)算。

4、數(shù)據(jù)查詢分析：Hive的核心工作就是把SQL語(yǔ)句翻譯成MR程序，可以將結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)映射為一張數(shù)據(jù)庫(kù)表，并提供HQL(HiveSQL)查詢功能。Spark啟用了內(nèi)存分布數(shù)據(jù)集，除了能夠提供交互式查詢外，它還可以優(yōu)化迭代工作負(fù)載。

5、數(shù)據(jù)可視化：對(duì)接一些BI平臺(tái)，將分析得到的數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化，用于指導(dǎo)決策服務(wù)。

什么是New SQL?分析NewSQL是如何融合NoSQL和RDBMS兩者的優(yōu)勢(shì)

NewSQL是對(duì)一類現(xiàn)代關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)的統(tǒng)稱，這類數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)于一般的OLTP讀寫請(qǐng)求提供可橫向擴(kuò)展的性能，同時(shí)支持事務(wù)的ACID保證。這些系統(tǒng)既擁有NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)的擴(kuò)展性，又保持傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)的事務(wù)特性。NewSQL重新將“應(yīng)用程序邏輯與數(shù)據(jù)操作邏輯應(yīng)該分離”的理念帶回到現(xiàn)代數(shù)據(jù)庫(kù)的世界，這也驗(yàn)證了歷史的發(fā)展總是呈現(xiàn)出螺旋上升的形式。

在21世紀(jì)00年代中，出現(xiàn)了許多數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng) (如 Vertica，Greeplum 和AsterData)，這些以處理OLAP 請(qǐng)求為設(shè)計(jì)目標(biāo)的系統(tǒng)并不在本文定義的NewSQL范圍內(nèi)。OLAP 數(shù)據(jù)庫(kù)更關(guān)注針對(duì)海量數(shù)據(jù)的大型、復(fù)雜、只讀的查詢，查詢時(shí)間可能持續(xù)秒級(jí)、分鐘級(jí)甚至更長(zhǎng)。

NoSQL的擁躉普遍認(rèn)為阻礙傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)橫向擴(kuò)容、提高可用性的原因在于ACID保證和關(guān)系模型，因此NoSQL運(yùn)動(dòng)的核心就是放棄事務(wù)強(qiáng)一致性以及關(guān)系模型，擁抱最終一致性和其它數(shù)據(jù)模型?(如 key/value，graphs 和Documents)。

兩個(gè)最著名的NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)就是Google的BigTable和Amazon的Dynamo，由于二者都未開源，其它組織就開始推出類似的開源替代項(xiàng)目，包括Facebook的 Cassandra (基于BigTable和Dynamo)、PowerSet的 Hbase(基于BigTable)。有一些創(chuàng)業(yè)公司也加入到這場(chǎng)NoSQL運(yùn)動(dòng)中，它們不一定是受BigTable和Dynamo的啟發(fā)，但都響應(yīng)了NoSQL的哲學(xué)，其中最出名的就是MongoDB。

在21世紀(jì)00年代末，市面上已經(jīng)有許多供用戶選擇的分布式數(shù)據(jù)庫(kù)產(chǎn)品。使用NoSQL的優(yōu)勢(shì)在于應(yīng)用開發(fā)者可以更關(guān)注應(yīng)用邏輯本身，而非數(shù)據(jù)庫(kù)的擴(kuò)展性問(wèn)題；但與此同時(shí)許多應(yīng)用，如金融系統(tǒng)、訂單處理系統(tǒng)，由于無(wú)法放棄事務(wù)的一致性要求被拒之門外。

一些組織，如Google，已經(jīng)發(fā)現(xiàn)他們的許多工程師將過(guò)多的精力放在處理數(shù)據(jù)一致性上，這既暴露了數(shù)據(jù)庫(kù)的抽象、又提高了代碼的復(fù)雜度，這時(shí)候要么選擇回到傳統(tǒng)DBMS時(shí)代，用更高的機(jī)器配置縱向擴(kuò)容，要么選擇回到中間件時(shí)代，開發(fā)支持分布式事務(wù)的中間件。這兩種方案成本都很高，于是NewSQL運(yùn)動(dòng)開始醞釀。

NewSQL數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)針對(duì)的讀寫事務(wù)有以下特點(diǎn)：

1、耗時(shí)短。

2、使用索引查詢，涉及少量數(shù)據(jù)。

3、重復(fù)度高，通常使用相同的查詢語(yǔ)句和不同的查詢參考。

也有一些學(xué)者認(rèn)為NewSQL系統(tǒng)是特指實(shí)現(xiàn)上使用Lock-free并發(fā)控制技術(shù)和share-nothing架構(gòu)的數(shù)據(jù)庫(kù)。所有我們認(rèn)為是NewSQL的數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)確實(shí)都有這樣的特點(diǎn)。

NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)是否意味著缺乏安全性？

NoSQL薄弱的安全性會(huì)給企業(yè)帶來(lái)負(fù)面影響 。Imperva公司創(chuàng)始人兼CTO Amichai Shulman如是說(shuō)。在新的一年中，無(wú)疑會(huì)有更多企業(yè)開始或籌劃部署NoSQL。方案落實(shí)后就會(huì)逐漸發(fā)現(xiàn)種種安全問(wèn)題，因此早做準(zhǔn)備才是正確的選擇。 作為傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)的替代方案，NoSQL在查詢中并不使用SQL語(yǔ)言，而且允許用戶隨時(shí)變更數(shù)據(jù)屬性。此類數(shù)據(jù)庫(kù)以擴(kuò)展性良好著稱，并能夠在需要大量應(yīng)用程序與數(shù)據(jù)庫(kù)本身進(jìn)行實(shí)時(shí)交互的交易處理任務(wù)中發(fā)揮性能優(yōu)勢(shì)，Couchbase創(chuàng)始人兼產(chǎn)品部門高級(jí)副總裁James Phillips解釋稱：NoSQL以交易業(yè)務(wù)為核心。它更注重實(shí)時(shí)處理能力并且擅長(zhǎng)直接對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行操作，大幅度促進(jìn)了交互型軟件系統(tǒng)的發(fā)展。Phillips指出。其中最大的優(yōu)勢(shì)之一是能夠隨時(shí)改變(在屬性方面)，由于結(jié)構(gòu)性的弱化，修改過(guò)程非常便捷。 NoSQL最大優(yōu)勢(shì)影響其安全性 NoSQL的關(guān)鍵性特色之一是其動(dòng)態(tài)的數(shù)據(jù)模型，Shulman解釋道。我可以在其運(yùn)作過(guò)程中加入新的屬性記錄。因此與這種結(jié)構(gòu)相匹配的安全模型必須具備一定的前瞻性規(guī)劃。也就是說(shuō)，它必須能夠了解數(shù)據(jù)庫(kù)引入的新屬性將引發(fā)哪些改變，以及新加入的屬性擁有哪些權(quán)限。然而這個(gè)層面上的安全概念目前尚不存在，根本沒(méi)有這樣的解決方案。 根據(jù)Phillips的說(shuō)法，某些NoSQL開發(fā)商已經(jīng)開始著手研發(fā)安全機(jī)制，至少在嘗試保護(hù)數(shù)據(jù)的完整性。在關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)領(lǐng)域，如果我們的數(shù)據(jù)組成不正確，那么它將無(wú)法與結(jié)構(gòu)并行運(yùn)作，換言之?dāng)?shù)據(jù)插入操作整體將宣告失敗。目前各種驗(yàn)證規(guī)則與完整性檢查已經(jīng)比較完善，而事實(shí)證明這些驗(yàn)證機(jī)制都能在NoSQL中發(fā)揮作用。我們與其他人所推出的解決方案類似，都會(huì)在插入一條新記錄或是文檔型規(guī)則時(shí)觸發(fā)，并在執(zhí)行過(guò)程中確保插入數(shù)據(jù)的正確性。 Shulman預(yù)計(jì)新用戶很快將在配置方面捅出大婁子，這并非因?yàn)镮T工作人員的玩忽職守，實(shí)際上主要原因是NoSQL作為一項(xiàng)新技術(shù)導(dǎo)致大多數(shù)人對(duì)其缺乏足夠的知識(shí)基礎(chǔ)。Application Security研發(fā)部門TeamSHATTER的經(jīng)理Alex Rothacker對(duì)上述觀點(diǎn)表示贊同。他指出，培訓(xùn)的一大問(wèn)題在于，大多數(shù)NoSQL的從業(yè)者往往屬于新生代IT人士，他們對(duì)于技術(shù)了解較多，但往往缺乏足夠的安全管理經(jīng)驗(yàn)。 如果他們從傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)入手，那么由于強(qiáng)制性安全機(jī)制的完備，他們可以在使用中學(xué)習(xí)。但NoSQL，只有行家才能通過(guò)觀察得出正確結(jié)論，并在大量研究工作后找到一套完備的安全解決方案。因此可能有90%的從業(yè)者由于知識(shí)儲(chǔ)備、安全經(jīng)驗(yàn)或是工作時(shí)間的局限而無(wú)法做到這一點(diǎn)。 NoSQL需在安全性方面進(jìn)行優(yōu)化 盡管Phillips認(rèn)同新技術(shù)與舊經(jīng)驗(yàn)之間存在差異，但企業(yè)在推廣NoSQL時(shí)加大對(duì)安全性的關(guān)注會(huì)起到很大程度的積極作用。他認(rèn)為此類數(shù)據(jù)存儲(chǔ)機(jī)制與傳統(tǒng)關(guān)系類數(shù)據(jù)庫(kù)相比，其中包含著的敏感類信息更少，而且與企業(yè)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部其它應(yīng)用程序的接觸機(jī)會(huì)也小得多。 他們并不把這項(xiàng)新技術(shù)完全當(dāng)成數(shù)據(jù)庫(kù)使用，正如我們?cè)谑占泶罅縼?lái)自其它應(yīng)用程序的業(yè)務(wù)類數(shù)據(jù)時(shí)，往往也會(huì)考慮將其作為企業(yè)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)機(jī)制一樣，他補(bǔ)充道。當(dāng)然，如果我打算研發(fā)一套具備某種特定功能的社交網(wǎng)絡(luò)、社交游戲或是某種特殊web應(yīng)用程序，也很可能會(huì)將其部署于防火墻之下。這樣一來(lái)它不僅與應(yīng)用程序緊密結(jié)合，也不會(huì)被企業(yè)中的其它部門所觸及。 但Rothacker同時(shí)表示，這種過(guò)度依賴周邊安全機(jī)制的數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)也存在著極其危險(xiǎn)的漏洞。一旦系統(tǒng)完全依附于周邊安全模型，那么驗(yàn)證機(jī)制就必須相對(duì)薄弱，而且缺乏多用戶管理及數(shù)據(jù)訪問(wèn)方面的安全保護(hù)。只要擁有高權(quán)限賬戶，我們幾乎能訪問(wèn)存儲(chǔ)機(jī)制中的一切數(shù)據(jù)。舉例來(lái)說(shuō)，Brian Sullivan就在去年的黑帽大會(huì)上演示了如何在完全不清楚數(shù)據(jù)具體內(nèi)容的情況下，將其信息羅列出來(lái)甚至導(dǎo)出。 而根據(jù)nCircle公司CTO Tim ‘TK’ Keanini的觀點(diǎn)，即使是與有限的應(yīng)用程序相關(guān)聯(lián)，NoSQL也很有可能被暴露在互聯(lián)網(wǎng)上。在缺少嚴(yán)密網(wǎng)絡(luò)劃分的情況下，它可能成為攻擊者窺探存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的薄弱環(huán)節(jié)。因?yàn)镹oSQL在設(shè)計(jì)上主要用于互聯(lián)網(wǎng)規(guī)模的部署，所以它很可能被直接連接到互聯(lián)網(wǎng)中，進(jìn)而面臨大量攻擊行為。 其中發(fā)生機(jī)率最高的攻擊行為就是注入式攻擊，這也是一直以來(lái)肆虐于關(guān)系類數(shù)據(jù)庫(kù)領(lǐng)域的頭號(hào)公敵。盡管NoSQL沒(méi)有將SQL作為查詢語(yǔ)言，也并不代表它能夠免受注入式攻擊的威脅。雖然不少人宣稱SQL注入在NoSQL這邊不起作用，但其中的原理是完全一致的。攻擊者需要做的只是改變自己注入內(nèi)容的語(yǔ)法形式，Rothacker解釋稱。也就是說(shuō)雖然SQL注入不會(huì)出現(xiàn)，但JavaScript注入或者JSON注入同樣能威脅安全。 此外，攻擊者在籌劃對(duì)這類數(shù)據(jù)庫(kù)展開侵襲時(shí)，也很可能進(jìn)一步優(yōu)化自己的工具。不成熟的安全技術(shù)往往帶來(lái)這樣的窘境：需要花費(fèi)大量時(shí)間學(xué)習(xí)如何保障其安全，但幾乎每個(gè)IT人士都能迅速掌握攻擊活動(dòng)的組織方法。因此我認(rèn)為攻擊者將會(huì)始終走在安全部署的前面，Shulman說(shuō)道。遺憾的是搞破壞總比防范工作更容易，而我們已經(jīng)看到不少NoSQL技術(shù)方面的公開漏洞，尤其是目前引起熱議的、以JSON注入為載體的攻擊方式。 NoSQL安全性并非其阻礙 然而，這一切都不應(yīng)該成為企業(yè)使用NoSQL的阻礙，他總結(jié)道。我認(rèn)為歸根結(jié)底，這應(yīng)該算是企業(yè)的一種商業(yè)決策。只要這種選擇能夠帶來(lái)吸引力巨大的商業(yè)機(jī)遇，就要承擔(dān)一定風(fēng)險(xiǎn)，Shulman解釋道。但應(yīng)該采取一定措施以盡量弱化這種風(fēng)險(xiǎn)。 舉例來(lái)說(shuō)，鑒于數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)外部安全機(jī)制的依賴性，Rothacker建議企業(yè)積極考慮引入加密方案。他警告稱，企業(yè)必須對(duì)與NoSQL相對(duì)接的應(yīng)用程序代碼仔細(xì)檢查。換言之，企業(yè)必須嚴(yán)格挑選負(fù)責(zé)此類項(xiàng)目部署的人選，確保將最好的人才用于這方面事務(wù)，Shulman表示。當(dāng)大家以NoSQL為基礎(chǔ)編寫應(yīng)用程序時(shí)，必須啟用有經(jīng)驗(yàn)的編程人員，因?yàn)榭蛻舳塑浖堑謸醢踩珕?wèn)題的第一道屏障。切實(shí)為額外緩沖區(qū)的部署留出時(shí)間與預(yù)算，這能夠讓員工有閑暇反思自己的工作內(nèi)容并盡量多顧及安全考量多想一點(diǎn)就是進(jìn)步。綜上所述，這可能與部署傳統(tǒng)的關(guān)系類數(shù)據(jù)庫(kù)也沒(méi)什么不同。 具有諷刺意味的是，近年來(lái)數(shù)據(jù)庫(kù)應(yīng)用程序在安全性方面的提升基本都跟數(shù)據(jù)庫(kù)本身沒(méi)什么關(guān)系，nCircle公司安全研究及開發(fā)部門總監(jiān)Oliver Lavery如是說(shuō)。

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