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(lèi)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(mǎn)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(xún)、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(mǎn)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(guò)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。

創(chuàng)新互聯(lián)公司服務(wù)項(xiàng)目包括江北網(wǎng)站建設(shè)、江北網(wǎng)站制作、江北網(wǎng)頁(yè)制作以及江北網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷(xiāo)策劃等。多年來(lái)，我們專(zhuān)注于互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)，利用自身積累的技術(shù)優(yōu)勢(shì)、行業(yè)經(jīng)驗(yàn)、深度合作伙伴關(guān)系等，向廣大中小型企業(yè)、政府機(jī)構(gòu)等提供互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的解決方案，江北網(wǎng)站推廣取得了明顯的社會(huì)效益與經(jīng)濟(jì)效益。目前，我們服務(wù)的客戶(hù)以成都為中心已經(jīng)輻射到江北省份的部分城市，未來(lái)相信會(huì)繼續(xù)擴(kuò)大服務(wù)區(qū)域并繼續(xù)獲得客戶(hù)的支持與信任！

OldSQL+NewSQL 在數(shù)據(jù)中心類(lèi)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(xún)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(mǎn)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(lèi)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(mǎn)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(xún)、多維分析等應(yīng)用提供高性能支持，并且通過(guò)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(xún)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(wèn)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(xún)請(qǐng)求，平均響應(yīng)時(shí)間在28毫秒，足以滿(mǎn)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(xún)、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(lèi)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(xún)、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(xún)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(xún)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(guò)程中面臨著數(shù)據(jù)規(guī)模大、數(shù)據(jù)處理類(lèi)型多等問(wèn)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(xún)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(lèi)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(xún)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(xún)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(mǎn)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(chǎng)商所壟斷，達(dá)夢(mèng)、金倉(cāng)等國(guó)產(chǎn)廠(chǎng)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(hù)則大多采用Hadoop開(kāi)源方案。

nosql是什么？

noSQL，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(lèi)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(lèi)帶來(lái)的挑戰(zhàn)，尤其是大數(shù)據(jù)應(yīng)用難題。itjoB

對(duì)于大數(shù)據(jù)中的NoSQL,以下不屬于NoSQL的數(shù)據(jù)庫(kù)是哪個(gè)

答案：A

1.文檔型數(shù)據(jù)庫(kù)

作為最受歡迎的NoSQL產(chǎn)品，文檔型數(shù)據(jù)庫(kù)MongoDB當(dāng)仁不讓地占據(jù)了第一的位置，同時(shí)它也是所有NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)中排名最靠前的產(chǎn)品(總排行榜第七名)。Apache基金會(huì)的CouchDB排在第二，基于.Net的數(shù)據(jù)庫(kù)RavenDB排在第三，Couchbase排在第四。

2.鍵值(Key-value)數(shù)據(jù)庫(kù)

鍵值(Key-value)數(shù)據(jù)庫(kù)是NoSQL領(lǐng)域中應(yīng)用范圍最廣的，也是涉及產(chǎn)品最多的一種模型。從最簡(jiǎn)單的BerkeleyDB到功能豐富的分布式數(shù)據(jù)庫(kù)Riak再到Amazon托管的DynamoDB不一而足。

在鍵值數(shù)據(jù)庫(kù)流行度排行中，Redis不出意外地排名第一，它是一款由Vmware支持的內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)，總體排名第十一。排在第二位的是Memcached，它在緩存系統(tǒng)中應(yīng)用十分廣泛。排在之后的是Riak、BerkeleyDB、SimpleDB、DynamoDB以及甲骨文的Oracle NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)。值得注意的是，Oracle NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)上榜不久，得分已經(jīng)翻番，上升勢(shì)頭非常迅猛。

3.　列式存儲(chǔ)

列式存儲(chǔ)被視為NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)中非常重要的一種模式，其中Cassandra流行度最高，它已經(jīng)由Facebook轉(zhuǎn)交給到Apache進(jìn)行管理，同時(shí)Cassandra在全體數(shù)據(jù)庫(kù)排名中排在第十位，緊隨MongoDB成為第二受歡迎的NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)。基于Hadoop的Hbase排在第二位，Hypertable排在第三。而Google的BigTable并未列入排名，原因是它并未正式公開(kāi)。

互聯(lián)網(wǎng)背景下，為什么用NoSql

本文將從單機(jī)MySQL的場(chǎng)景出發(fā)，簡(jiǎn)述一下隨著網(wǎng)站的訪(fǎng)問(wèn)量越來(lái)越大，數(shù)據(jù)庫(kù)部署的演進(jìn)過(guò)程，到為什么要用MySQL的必要性。

大數(shù)據(jù)時(shí)代的數(shù)據(jù)有3V的特點(diǎn)：海量Volume、多樣Variety、實(shí)時(shí)Velocity。

互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)站需求的3高的特點(diǎn)：高并發(fā)、高可擴(kuò)、高性能。

一、單機(jī)MySql

當(dāng)一個(gè)網(wǎng)站的訪(fǎng)問(wèn)量不大時(shí)，用單個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)完全可以輕松應(yīng)付。

在那個(gè)時(shí)候，更多的都是靜態(tài)網(wǎng)頁(yè)，動(dòng)態(tài)交互類(lèi)型的網(wǎng)站不多。

上述架構(gòu)下，我們來(lái)看看數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的瓶頸是什么？

1.數(shù)據(jù)量的總大小 一個(gè)機(jī)器放不下時(shí)

2.數(shù)據(jù)的索引（B+ Tree）一個(gè)機(jī)器的內(nèi)存放不下時(shí)

3.訪(fǎng)問(wèn)量(讀寫(xiě)混合)一個(gè)實(shí)例不能承受

如果滿(mǎn)足了上述1 or 3個(gè)，進(jìn)化......

二、Memcached（緩存）+Mysql+垂直拆分

后來(lái)，隨著訪(fǎng)問(wèn)量的上升，幾乎大部分使用MySQL架構(gòu)的網(wǎng)站在數(shù)據(jù)庫(kù)上都開(kāi)始出現(xiàn)了性能問(wèn)題，web程序不再僅僅專(zhuān)注在功能上，同時(shí)也在追求性能。程序員們開(kāi)始大量的使用緩存技術(shù)來(lái)緩解數(shù)據(jù)庫(kù)的壓力，優(yōu)化數(shù)據(jù)庫(kù)的結(jié)構(gòu)和索引。開(kāi)始比較流行的是通過(guò)文件緩存來(lái)緩解數(shù)據(jù)庫(kù)壓力，但是當(dāng)訪(fǎng)問(wèn)量繼續(xù)增大的時(shí)候，多臺(tái)web機(jī)器通過(guò)文件緩存不能共享，大量的小文件緩存也帶了了比較高的IO壓力。在這個(gè)時(shí)候，Memcached就自然的成為一個(gè)非常時(shí)尚的技術(shù)產(chǎn)品。

Memcached作為一個(gè)獨(dú)立的分布式的緩存服務(wù)器，為多個(gè)web服務(wù)器提供了一個(gè)共享的高性能緩存服務(wù)，在Memcached服務(wù)器上，又發(fā)展了根據(jù)hash算法來(lái)進(jìn)行多臺(tái)Memcached緩存服務(wù)的擴(kuò)展，然后又出現(xiàn)了一致性hash來(lái)解決增加或減少緩存服務(wù)器導(dǎo)致重新hash帶來(lái)的大量緩存失效的弊端

三、MySql主從復(fù)制讀寫(xiě)分離

由于數(shù)據(jù)庫(kù)的寫(xiě)入壓力增加，Memcached只能緩解數(shù)據(jù)庫(kù)的讀取壓力。讀寫(xiě)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)站開(kāi)始使用主從復(fù)制技術(shù)來(lái)達(dá)到讀寫(xiě)分離，以提高讀寫(xiě)性能和讀庫(kù)的可擴(kuò)展性。Mysql的master-slave模式成為這個(gè)時(shí)候的網(wǎng)站標(biāo)配了。

四、分庫(kù)分表+水平拆分+Mysql集群

在Memcached的高速緩存，MySQL的主從復(fù)制，讀寫(xiě)分離的基礎(chǔ)之上，這時(shí)MySQL主庫(kù)的寫(xiě)壓力開(kāi)始出現(xiàn)瓶頸，而數(shù)據(jù)量的持續(xù)猛增，由于MyISAM使用表鎖，在高并發(fā)下會(huì)出現(xiàn)嚴(yán)重的鎖問(wèn)題，大量的高并發(fā)MySQL應(yīng)用開(kāi)始使用InnoDB引擎代替MyISAM。

同時(shí)，開(kāi)始流行使用分表分庫(kù)來(lái)緩解寫(xiě)壓力和數(shù)據(jù)增長(zhǎng)的擴(kuò)展問(wèn)題。這個(gè)時(shí)候，分表分庫(kù)成了一個(gè)熱門(mén)技術(shù)，是面試的熱門(mén)問(wèn)題也是業(yè)界討論的熱門(mén)技術(shù)問(wèn)題。也就在這個(gè)時(shí)候，MySQL推出了還不太穩(wěn)定的表分區(qū)，這也給技術(shù)實(shí)力一般的公司帶來(lái)了希望。雖然MySQL推出了MySQL Cluster集群，但性能也不能很好滿(mǎn)足互聯(lián)網(wǎng)的要求，只是在高可靠性上提供了非常大的保證。

五、Mysql的擴(kuò)展性瓶頸

MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)也經(jīng)常存儲(chǔ)一些大文本字段，導(dǎo)致數(shù)據(jù)庫(kù)表非常的大，在做數(shù)據(jù)庫(kù)恢復(fù)的時(shí)候就導(dǎo)致非常的慢，不容易快速恢復(fù)數(shù)據(jù)庫(kù)。比如1000萬(wàn)4KB大小的文本就接近40GB的大小，如果能把這些數(shù)據(jù)從MySQL省去，MySQL將變得非常的小。關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)很強(qiáng)大，但是它并不能很好的應(yīng)付所有的應(yīng)用場(chǎng)景。MySQL的擴(kuò)展性差（需要復(fù)雜的技術(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)），大數(shù)據(jù)下IO壓力大，表結(jié)構(gòu)更改困難，正是當(dāng)前使用MySQL的開(kāi)發(fā)人員面臨的問(wèn)題。

六、為什么用Nosql

今天我們可以通過(guò)第三方平臺(tái)（如：Google,Facebook等）可以很容易的訪(fǎng)問(wèn)和抓取數(shù)據(jù)。用戶(hù)的個(gè)人信息，社交網(wǎng)絡(luò)，地理位置，用戶(hù)生成的數(shù)據(jù)和用戶(hù)操作日志已經(jīng)成倍的增加。我們?nèi)绻獙?duì)這些用戶(hù)數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘，那SQL數(shù)據(jù)庫(kù)已經(jīng)不適合這些應(yīng)用了, NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)的發(fā)展也卻能很好的處理這些大的數(shù)據(jù)。下面給大家看一下，web應(yīng)用數(shù)據(jù)量的增長(zhǎng)圖：

七、Nosql是什么

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(lèi)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(lèi)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(hù)收集萬(wàn)億比特的數(shù)據(jù)）。這些類(lèi)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。

八、Nosql的優(yōu)勢(shì)

1.易擴(kuò)展

NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)種類(lèi)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。

2.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(xiě)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。

3.多樣靈活的數(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)。

九、Nosql數(shù)據(jù)庫(kù)的四大分類(lèi)

鍵值(Key-Value)存儲(chǔ)

列存儲(chǔ)

文檔存儲(chǔ)

圖形存儲(chǔ)

常見(jiàn)的有：Redis、Memcache、MongoDB，這里就不一 一 介紹了。

新聞標(biāo)題：大數(shù)據(jù)時(shí)代的nosql,大數(shù)據(jù)時(shí)代的利與弊
本文網(wǎng)址：http://chinadenli.net/article8/dseejop.html

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