newsql和nosql的區(qū)別和聯(lián)系

在大數(shù)據(jù)時(shí)代，“多種架構(gòu)支持多類應(yīng)用”成為數(shù)據(jù)庫(kù)行業(yè)應(yīng)對(duì)大數(shù)據(jù)的基本思路，數(shù)據(jù)庫(kù)行業(yè)出現(xiàn)互為補(bǔ)充的三大陣營(yíng)，適用于事務(wù)處理應(yīng)用的OldSQL、適用于數(shù)據(jù)分析應(yīng)用的NewSQL和適用于互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的NoSQL。但在一些復(fù)雜的應(yīng)用場(chǎng)景中，單一數(shù)據(jù)庫(kù)架構(gòu)都不能完全滿足應(yīng)用場(chǎng)景對(duì)海量結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)管理、復(fù)雜分析、關(guān)聯(lián)查詢、實(shí)時(shí)性處理和控制建設(shè)成本等多方面的需要，因此不同架構(gòu)數(shù)據(jù)庫(kù)混合部署應(yīng)用成為滿足復(fù)雜應(yīng)用的必然選擇。不同架構(gòu)數(shù)據(jù)庫(kù)混合使用的模式可以概括為：OldSQL+NewSQL、OldSQL+NoSQL、NewSQL+NoSQL三種主要模式。下面通過三個(gè)案例對(duì)不同架構(gòu)數(shù)據(jù)庫(kù)的混合應(yīng)用部署進(jìn)行介紹。

10年的前鋒網(wǎng)站建設(shè)經(jīng)驗(yàn)，針對(duì)設(shè)計(jì)、前端、開發(fā)、售后、文案、推廣等六對(duì)一服務(wù)，響應(yīng)快，48小時(shí)及時(shí)工作處理。成都全網(wǎng)營(yíng)銷推廣的優(yōu)勢(shì)是能夠根據(jù)用戶設(shè)備顯示端的尺寸不同，自動(dòng)調(diào)整前鋒建站的顯示方式，使網(wǎng)站能夠適用不同顯示終端，在瀏覽器中調(diào)整網(wǎng)站的寬度，無(wú)論在任何一種瀏覽器上瀏覽網(wǎng)站，都能展現(xiàn)優(yōu)雅布局與設(shè)計(jì)，從而大程度地提升瀏覽體驗(yàn)。創(chuàng)新互聯(lián)從事“前鋒網(wǎng)站設(shè)計(jì)”,“前鋒網(wǎng)站推廣”以來(lái)，每個(gè)客戶項(xiàng)目都認(rèn)真落實(shí)執(zhí)行。

OldSQL+NewSQL 在數(shù)據(jù)中心類應(yīng)用中混合部署

采用OldSQL+NewSQL模式構(gòu)建數(shù)據(jù)中心，在充分發(fā)揮OldSQL數(shù)據(jù)庫(kù)的事務(wù)處理能力的同時(shí)，借助NewSQL在實(shí)時(shí)性、復(fù)雜分析、即席查詢等方面的獨(dú)特優(yōu)勢(shì)，以及面對(duì)海量數(shù)據(jù)時(shí)較強(qiáng)的擴(kuò)展能力，滿足數(shù)據(jù)中心對(duì)當(dāng)前“熱”數(shù)據(jù)事務(wù)型處理和海量歷史“冷”數(shù)據(jù)分析兩方面的需求。OldSQL+NewSQL模式在數(shù)據(jù)中心類應(yīng)用中的互補(bǔ)作用體現(xiàn)在，OldSQL彌補(bǔ)了NewSQL不適合事務(wù)處理的不足，NewSQL彌補(bǔ)了OldSQL在海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)能力和處理性能方面的缺陷。

商業(yè)銀行數(shù)據(jù)中心采用OldSQL+NewSQL混合部署方式搭建，OldSQL數(shù)據(jù)庫(kù)滿足各業(yè)務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)的歸檔備份和事務(wù)型應(yīng)用，NewSQL MPP數(shù)據(jù)庫(kù)集群對(duì)即席查詢、多維分析等應(yīng)用提供高性能支持，并且通過MPP集群架構(gòu)實(shí)現(xiàn)應(yīng)對(duì)海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的擴(kuò)展能力。

商業(yè)銀行數(shù)據(jù)中心存儲(chǔ)架構(gòu)

與傳統(tǒng)的OldSQL模式相比，商業(yè)銀行數(shù)據(jù)中心采用OldSQL+NewSQL混合搭建模式，數(shù)據(jù)加載性能提升3倍以上，即席查詢和統(tǒng)計(jì)分析性能提升6倍以上。NewSQL MPP的高可擴(kuò)展性能夠應(yīng)對(duì)新的業(yè)務(wù)需求，可隨著數(shù)據(jù)量的增長(zhǎng)采用集群方式構(gòu)建存儲(chǔ)容量更大的數(shù)據(jù)中心。

OldSQL+NoSQL 在互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)應(yīng)用中混合部署

在互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)應(yīng)用中采用OldSQL+NoSQL混合模式，能夠很好的解決互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)應(yīng)用對(duì)海量結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲(chǔ)和快速處理的需求。在諸如大型電子商務(wù)平臺(tái)、大型SNS平臺(tái)等互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)應(yīng)用場(chǎng)景中，OldSQL在應(yīng)用中負(fù)責(zé)高價(jià)值密度結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和事務(wù)型處理，NoSQL在應(yīng)用中負(fù)責(zé)存儲(chǔ)和處理海量非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)和低價(jià)值密度結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。OldSQL+NoSQL模式在互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)應(yīng)用中的互補(bǔ)作用體現(xiàn)在，OldSQL彌補(bǔ)了NoSQL在ACID特性和復(fù)雜關(guān)聯(lián)運(yùn)算方面的不足，NoSQL彌補(bǔ)了OldSQL在海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理方面的缺陷。

數(shù)據(jù)魔方是淘寶網(wǎng)的一款數(shù)據(jù)產(chǎn)品，主要提供行業(yè)數(shù)據(jù)分析、店鋪數(shù)據(jù)分析。淘寶數(shù)據(jù)產(chǎn)品在存儲(chǔ)層采用OldSQL+NoSQL混合模式，由基于MySQL的分布式關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)集群MyFOX和基于HBase的NoSQL存儲(chǔ)集群Prom組成。由于OldSQL強(qiáng)大的語(yǔ)義和關(guān)系表達(dá)能力，在應(yīng)用中仍然占據(jù)著重要地位，目前存儲(chǔ)在MyFOX中的統(tǒng)計(jì)結(jié)果數(shù)據(jù)已經(jīng)達(dá)到10TB，占據(jù)著數(shù)據(jù)魔方總數(shù)據(jù)量的95%以上。另一方面，NoSQL作為SQL的有益補(bǔ)充，解決了OldSQL數(shù)據(jù)庫(kù)無(wú)法解決的全屬性選擇器等問題。

淘寶海量數(shù)據(jù)產(chǎn)品技術(shù)架構(gòu)

基于OldSQL+NoSQL混合架構(gòu)的特點(diǎn)，數(shù)據(jù)魔方目前已經(jīng)能夠提供壓縮前80TB的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)空間，支持每天4000萬(wàn)的查詢請(qǐng)求，平均響應(yīng)時(shí)間在28毫秒，足以滿足未來(lái)一段時(shí)間內(nèi)的業(yè)務(wù)增長(zhǎng)需求。

NewSQL+NoSQL 在行業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用中混合部署

行業(yè)大數(shù)據(jù)與互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)的區(qū)別在于行業(yè)大數(shù)據(jù)的價(jià)值密度更高，并且對(duì)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)處理、復(fù)雜的多表關(guān)聯(lián)分析、即席查詢、數(shù)據(jù)強(qiáng)一致性等都比互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)有更高的要求。行業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用場(chǎng)景主要是分析類應(yīng)用，如：電信、金融、政務(wù)、能源等行業(yè)的決策輔助、預(yù)測(cè)預(yù)警、統(tǒng)計(jì)分析、經(jīng)營(yíng)分析等。

在行業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用中采用NewSQL+NoSQL混合模式，充分利用NewSQL在結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)分析處理方面的優(yōu)勢(shì)，以及NoSQL在非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)處理方面的優(yōu)勢(shì)，實(shí)現(xiàn)NewSQL與NoSQL的功能互補(bǔ)，解決行業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用對(duì)高價(jià)值結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)處理、復(fù)雜的多表關(guān)聯(lián)分析、即席查詢、數(shù)據(jù)強(qiáng)一致性等要求，以及對(duì)海量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和精確查詢的要求。在應(yīng)用中，NewSQL承擔(dān)高價(jià)值密度結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和分析處理工作，NoSQL承擔(dān)存儲(chǔ)和處理海量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和不需要關(guān)聯(lián)分析、Ad-hoc查詢較少的低價(jià)值密度結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的工作。

當(dāng)前電信運(yùn)營(yíng)商在集中化BI系統(tǒng)建設(shè)過程中面臨著數(shù)據(jù)規(guī)模大、數(shù)據(jù)處理類型多等問題，并且需要應(yīng)對(duì)大量的固定應(yīng)用，以及占統(tǒng)計(jì)總數(shù)80%以上的突發(fā)性臨時(shí)統(tǒng)計(jì)(ad-hoc)需求。在集中化BI系統(tǒng)的建設(shè)中采用NewSQL+NoSQL混搭的模式，充分利用NewSQL在復(fù)雜分析、即席查詢等方面處理性能的優(yōu)勢(shì)，及NoSQL在非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理和海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方面的優(yōu)勢(shì)，實(shí)現(xiàn)高效低成本。

集中化BI系統(tǒng)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)架構(gòu)

集中化BI系統(tǒng)按照數(shù)據(jù)類型和處理方式的不同，將結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)分別存儲(chǔ)在不同的系統(tǒng)中：非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)在Hadoop平臺(tái)上存儲(chǔ)與處理;結(jié)構(gòu)化、不需要關(guān)聯(lián)分析、Ad-hoc查詢較少的數(shù)據(jù)保存在NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)或Hadoop平臺(tái);結(jié)構(gòu)化、需要關(guān)聯(lián)分析或經(jīng)常ad-hoc查詢的數(shù)據(jù)，保存在NewSQL MPP數(shù)據(jù)庫(kù)中，短期高價(jià)值數(shù)據(jù)放在高性能平臺(tái)，中長(zhǎng)期放在低成本產(chǎn)品中。

結(jié)語(yǔ)

當(dāng)前信息化應(yīng)用的多樣性、復(fù)雜性，以及三種數(shù)據(jù)庫(kù)架構(gòu)各自所具有的優(yōu)勢(shì)和局限性，造成任何一種架構(gòu)的數(shù)據(jù)庫(kù)都不能完全滿足應(yīng)用需求，因此不同架構(gòu)數(shù)據(jù)庫(kù)混合使用，從而彌補(bǔ)其他架構(gòu)的不足成為必然選擇。根據(jù)應(yīng)用場(chǎng)景采用不同架構(gòu)數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行組合搭配，充分發(fā)揮每種架構(gòu)數(shù)據(jù)庫(kù)的特點(diǎn)和優(yōu)勢(shì)，并且與其他架構(gòu)數(shù)據(jù)庫(kù)形成互補(bǔ)，完全涵蓋應(yīng)用需求，保證數(shù)據(jù)資源的最優(yōu)化利用，將成為未來(lái)一段時(shí)期內(nèi)信息化應(yīng)用主要采用的解決方式。

目前在國(guó)內(nèi)市場(chǎng)上，OldSQL主要為Oracle、IBM等國(guó)外數(shù)據(jù)庫(kù)廠商所壟斷，達(dá)夢(mèng)、金倉(cāng)等國(guó)產(chǎn)廠商仍處于追趕狀態(tài);南大通用憑借國(guó)產(chǎn)新型數(shù)據(jù)庫(kù)GBase 8a異軍突起，與EMC的Greenplum和HP的Vertica躋身NewSQL市場(chǎng)三強(qiáng);NoSQL方面用戶則大多采用Hadoop開源方案。

NewSQL為何使傳統(tǒng)關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)黯然失色？

傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)仍舊會(huì)有一席之地，至于NewSQL的優(yōu)勢(shì)又是什么，簡(jiǎn)單和大家說(shuō)說(shuō)：

首先關(guān)于“中間件+關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)分庫(kù)分表”算不算NewSQL分布式數(shù)據(jù)庫(kù)問題，國(guó)外有篇論文pavlo-newsql-sigmodrec，如果根據(jù)該文中的分類，Spanner、TiDB、OB算是第一種新架構(gòu)型，Sharding-Sphere、Mycat、DRDS等中間件方案算是第二種（文中還有第三種云數(shù)據(jù)庫(kù)，本文暫不詳細(xì)介紹）。

基于中間件（包括SDK和Proxy兩種形式）+傳統(tǒng)關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)（分庫(kù)分表）模式是不是分布式架構(gòu)？我覺得是的，因?yàn)榇鎯?chǔ)確實(shí)也分布式了，也能實(shí)現(xiàn)橫向擴(kuò)展。但是不是“偽”分布式數(shù)據(jù)庫(kù)？從架構(gòu)先進(jìn)性來(lái)看，這么說(shuō)也有一定道理。

“偽”主要體現(xiàn)在中間件層與底層DB重復(fù)的SQL解析與執(zhí)行計(jì)劃生成、存儲(chǔ)引擎基于B+Tree等，這在分布式數(shù)據(jù)庫(kù)架構(gòu)中實(shí)際上冗余低效的。為了避免引起真?zhèn)畏植际綌?shù)據(jù)庫(kù)的口水戰(zhàn)，本文中NewSQL數(shù)據(jù)庫(kù)特指這種新架構(gòu)NewSQL數(shù)據(jù)庫(kù)。

NewSQL數(shù)據(jù)庫(kù)相比中間件+分庫(kù)分表的先進(jìn)在哪兒？畫一個(gè)簡(jiǎn)單的架構(gòu)對(duì)比圖：

傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)面向磁盤設(shè)計(jì)，基于內(nèi)存的存儲(chǔ)管理及并發(fā)控制，不如NewSQL數(shù)據(jù)庫(kù)那般高效利用；

中間件模式SQL解析、執(zhí)行計(jì)劃優(yōu)化等在中間件與數(shù)據(jù)庫(kù)中重復(fù)工作，效率相比較低；

NewSQL數(shù)據(jù)庫(kù)的分布式事務(wù)相比于XA進(jìn)行了優(yōu)化，性能更高；

新架構(gòu)NewSQL數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)設(shè)計(jì)即為基于paxos（或Raft）協(xié)議的多副本，相比于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)主從模式（半同步轉(zhuǎn)異步后也存在丟數(shù)問題），在實(shí)現(xiàn)了真正的高可用、高可靠（RTO30s，RPO=0）；

NewSQL數(shù)據(jù)庫(kù)天生支持?jǐn)?shù)據(jù)分片，數(shù)據(jù)的遷移、擴(kuò)容都是自動(dòng)化的，大大減輕了DBA的工作，同時(shí)對(duì)應(yīng)用透明，無(wú)需在SQL指定分庫(kù)分表鍵。

簡(jiǎn)述什么是nosql數(shù)據(jù)庫(kù)，并列舉兩種常見的nosql數(shù)據(jù)庫(kù)名稱及其特點(diǎn)

NoSQL太火，冒出太多產(chǎn)品了，保守估計(jì)也成百上千了。

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

1. In-Memory KV Store : Redis

in memory key-value store，同時(shí)提供了更加豐富的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和運(yùn)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(jī)恢復(fù)，同時(shí)支持replication提供讀可擴(kuò)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(jiǎn)單，數(shù)據(jù)量不受限于內(nèi)存大小，數(shù)據(jù)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?qū)懕P的方式對(duì)于新硬件ssd再適合不過了，不足是僅提供了一個(gè)庫(kù)，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(diǎn)：可擴(kuò)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(duì)于數(shù)據(jù)量遠(yuǎn)超內(nèi)存限制的場(chǎng)景來(lái)說(shuō)，還需要慎重。

4. Column Table Store: HBase

這個(gè)富二代似乎不用贅述了，最大的優(yōu)勢(shì)是開源，對(duì)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(kuò)展性方面是最強(qiáng)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(chǎn)品不少，來(lái)解決諸如join、聚集運(yùn)算等復(fù)雜查詢。

為什么海量數(shù)據(jù)場(chǎng)景中NoSQL越來(lái)越重要

本質(zhì)是因?yàn)椋弘S著互聯(lián)網(wǎng)的進(jìn)一步發(fā)展與各行業(yè)信息化建設(shè)進(jìn)程加快、參與者的增多，人們對(duì)軟件有了更多更新的要求，需要軟件不僅能實(shí)現(xiàn)功能，而且要求保證許多人可以共同參與使用，因而軟件所需承載的數(shù)據(jù)量和吞吐量必須達(dá)到相應(yīng)的需求。而目前的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)在某些方面有一些缺點(diǎn)，導(dǎo)致不能滿足需要。

具體則需要對(duì)比關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)與Nosql之間的區(qū)別可以得出

關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)

關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)把所有的數(shù)據(jù)都通過行和列的二元表現(xiàn)形式表示出來(lái)。

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

1.?保持?jǐn)?shù)據(jù)的一致性（事務(wù)處理）

2.由于以標(biāo)準(zhǔn)化為前提，數(shù)據(jù)更新的開銷很?。ㄏ嗤淖侄位旧隙贾挥幸惶帲?/p>

3.?可以進(jìn)行Join等復(fù)雜查詢

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)。

關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)的不足：

不擅長(zhǎng)的處理

1.?大量數(shù)據(jù)的寫入處理（這點(diǎn)尤為重要）

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

3.?字段不固定時(shí)應(yīng)用

4.?對(duì)簡(jiǎn)單查詢需要快速返回結(jié)果的處理

--大量數(shù)據(jù)的寫入處理

讀寫集中在一個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)上讓數(shù)據(jù)庫(kù)不堪重負(fù)，大部分網(wǎng)站已使用主從復(fù)制技術(shù)實(shí)現(xiàn)讀寫分離，以提高讀寫性能和讀庫(kù)的可擴(kuò)展性。

所以在進(jìn)行大量數(shù)據(jù)操作時(shí)，會(huì)使用數(shù)據(jù)庫(kù)主從模式。數(shù)據(jù)的寫入由主數(shù)據(jù)庫(kù)負(fù)責(zé)，數(shù)據(jù)的讀入由從數(shù)據(jù)庫(kù)負(fù)責(zé)，可以比較簡(jiǎn)單地通過增加從數(shù)據(jù)庫(kù)來(lái)實(shí)現(xiàn)規(guī)模化，但是數(shù)據(jù)的寫入?yún)s完全沒有簡(jiǎn)單的方法來(lái)解決規(guī)模化問題。

第一，要想將數(shù)據(jù)的寫入規(guī)?；?，可以考慮把主數(shù)據(jù)庫(kù)從一臺(tái)增加到兩臺(tái)，作為互相關(guān)聯(lián)復(fù)制的二元主數(shù)據(jù)庫(kù)使用，確實(shí)這樣可以把每臺(tái)主數(shù)據(jù)庫(kù)的負(fù)荷減少一半，但是更新處理會(huì)發(fā)生沖突，可能會(huì)造成數(shù)據(jù)的不一致，為了避免這樣的問題，需要把對(duì)每個(gè)表的請(qǐng)求分別分配給合適的主數(shù)據(jù)庫(kù)來(lái)處理。

第二，可以考慮把數(shù)據(jù)庫(kù)分割開來(lái)，分別放在不同的數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)器上，比如將不同的表放在不同的數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)器上，數(shù)據(jù)庫(kù)分割可以減少每臺(tái)數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)器上的數(shù)據(jù)量，以便減少硬盤IO的輸入、輸出處理，實(shí)現(xiàn)內(nèi)存上的高速處理。但是由于分別存儲(chǔ)字不同服務(wù)器上的表之間無(wú)法進(jìn)行Join處理，數(shù)據(jù)庫(kù)分割的時(shí)候就需要預(yù)先考慮這些問題，數(shù)據(jù)庫(kù)分割之后，如果一定要進(jìn)行Join處理，就必須要在程序中進(jìn)行關(guān)聯(lián)，這是非常困難的。

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

在使用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)時(shí)，為了加快查詢速度需要?jiǎng)?chuàng)建索引，為了增加必要的字段就一定要改變表結(jié)構(gòu)，為了進(jìn)行這些處理，需要對(duì)表進(jìn)行共享鎖定，這期間數(shù)據(jù)變更、更新、插入、刪除等都是無(wú)法進(jìn)行的。如果需要進(jìn)行一些耗時(shí)操作，例如為數(shù)據(jù)量比較大的表創(chuàng)建索引或是變更其表結(jié)構(gòu)，就需要特別注意，長(zhǎng)時(shí)間內(nèi)數(shù)據(jù)可能無(wú)法進(jìn)行更新。

--字段不固定時(shí)的應(yīng)用

如果字段不固定，利用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)也是比較困難的，有人會(huì)說(shuō)，需要的時(shí)候加個(gè)字段就可以了，這樣的方法也不是不可以，但在實(shí)際運(yùn)用中每次都進(jìn)行反復(fù)的表結(jié)構(gòu)變更是非常痛苦的。你也可以預(yù)先設(shè)定大量的預(yù)備字段，但這樣的話，時(shí)間一長(zhǎng)很容易弄不清除字段和數(shù)據(jù)的對(duì)應(yīng)狀態(tài)，即哪個(gè)字段保存有哪些數(shù)據(jù)。

--對(duì)簡(jiǎn)單查詢需要快速返回結(jié)果的處理? （這里的“簡(jiǎn)單”指的是沒有復(fù)雜的查詢條件）

這一點(diǎn)稱不上是缺點(diǎn)，但不管怎樣，關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)并不擅長(zhǎng)對(duì)簡(jiǎn)單的查詢快速返回結(jié)果，因?yàn)殛P(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)是使用專門的sql語(yǔ)言進(jìn)行數(shù)據(jù)讀取的，它需要對(duì)sql與越南進(jìn)行解析，同時(shí)還有對(duì)表的鎖定和解鎖等這樣的額外開銷，這里并不是說(shuō)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)的速度太慢，而只是想告訴大家若希望對(duì)簡(jiǎn)單查詢進(jìn)行高速處理，則沒有必要非使用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)不可。

NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)

關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)應(yīng)用廣泛，能進(jìn)行事務(wù)處理和表連接等復(fù)雜查詢。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。

優(yōu)點(diǎn)：

易于數(shù)據(jù)的分散

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，這也是關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)并不擅長(zhǎng)大數(shù)據(jù)量的寫入處理的原因。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)分散在多個(gè)服務(wù)器上，故減少了每個(gè)服務(wù)器上的數(shù)據(jù)量，即使要處理大量數(shù)據(jù)的寫入，也變得更加容易，數(shù)據(jù)的讀入操作當(dāng)然也同樣容易。

典型的NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)

臨時(shí)性鍵值存儲(chǔ)（memcached、Redis）、永久性鍵值存儲(chǔ)（ROMA、Redis）、面向文檔的數(shù)據(jù)庫(kù)（MongoDB、CouchDB）、面向列的數(shù)據(jù)庫(kù)（Cassandra、HBase）

一、 鍵值存儲(chǔ)

它的數(shù)據(jù)是以鍵值的形式存儲(chǔ)的，雖然它的速度非?？欤旧现荒芡ㄟ^鍵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。

（1）臨時(shí)性

所謂臨時(shí)性就是數(shù)據(jù)有可能丟失，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?？欤钱?dāng)memcached停止時(shí)，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?？偨Y(jié)來(lái)說(shuō)：

。在內(nèi)存中保存數(shù)據(jù)

?？梢赃M(jìn)行非?？焖俚谋４婧妥x取處理

。數(shù)據(jù)有可能丟失

（2）永久性

所謂永久性就是數(shù)據(jù)不會(huì)丟失，這里的鍵值存儲(chǔ)是把數(shù)據(jù)保存在硬盤上，與臨時(shí)性比起來(lái)，由于必然要發(fā)生對(duì)硬盤的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)。總結(jié)來(lái)說(shuō)：

。在硬盤上保存數(shù)據(jù)

?？梢赃M(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

（3） 兩者兼?zhèn)?/p>

Redis屬于這種類型。Redis有些特殊，臨時(shí)性和永久性兼具。Redis首先把數(shù)據(jù)保存在內(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)以上的鍵發(fā)生變更）的時(shí)候?qū)?shù)據(jù)寫入到硬盤中，這樣既確保了內(nèi)存中數(shù)據(jù)的處理速度，又可以通過寫入硬盤來(lái)保證數(shù)據(jù)的永久性，這種類型的數(shù)據(jù)庫(kù)特別適合處理數(shù)組類型的數(shù)據(jù)?？偨Y(jié)來(lái)說(shuō)：

。同時(shí)在內(nèi)存和硬盤上保存數(shù)據(jù)

?？梢赃M(jìn)行非?？焖俚谋４婧妥x取處理

。保存在硬盤上的數(shù)據(jù)不會(huì)消失（可以恢復(fù)）

。適合于處理數(shù)組類型的數(shù)據(jù)

二、面向文檔的數(shù)據(jù)庫(kù)

MongoDB、CouchDB屬于這種類型，它們屬于NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)，但與鍵值存儲(chǔ)相異。

（1）不定義表結(jié)構(gòu)

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，還省去了變更表結(jié)構(gòu)的麻煩。

（2）可以使用復(fù)雜的查詢條件

跟鍵值存儲(chǔ)不同的是，面向文檔的數(shù)據(jù)庫(kù)可以通過復(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，但初次以外的其他處理基本上都能實(shí)現(xiàn)。

三、?面向列的數(shù)據(jù)庫(kù)

Cassandra、HBae、HyperTable屬于這種類型，由于近年來(lái)數(shù)據(jù)量出現(xiàn)爆發(fā)性增長(zhǎng)，這種類型的NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)尤其引入注目。

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)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)也被成為面向行的數(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)。

面向列的數(shù)據(jù)庫(kù)具有搞擴(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，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，故應(yīng)用起來(lái)十分困難。

總結(jié)：關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)與NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)并非對(duì)立而是互補(bǔ)的關(guān)系，即通常情況下使用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)，在適合使用NoSQL的時(shí)候使用NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)，讓NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)的不足進(jìn)行彌補(bǔ)。

什么是NoSQL，它有什么優(yōu)缺點(diǎn)？

NoSQL，指的是非關(guān)系型的數(shù)據(jù)庫(kù)。NoSQL有時(shí)也稱作Not Only SQL的縮寫，是對(duì)不同于傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)的統(tǒng)稱。

NoSQL用于超大規(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。

NoSQL的優(yōu)點(diǎn)/缺點(diǎn)

優(yōu)點(diǎn):

- 高可擴(kuò)展性

- 分布式計(jì)算

- 低成本

- 架構(gòu)的靈活性，半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)

- 沒有復(fù)雜的關(guān)系

缺點(diǎn):

- 沒有標(biāo)準(zhǔn)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）

網(wǎng)站欄目：簡(jiǎn)述nosql的不足之處,以下對(duì)nosql特點(diǎn)描述中,錯(cuò)誤的是
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