高并發(fā)寫選sql還是nosql？

SQL的獨特優(yōu)勢包括：

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1. SQL能夠加強與數(shù)據(jù)的交互，并允許對單個數(shù)據(jù)庫設計提出問題。這是很關鍵的特征，因為無法交互的數(shù)據(jù)基本上是沒用的，并且，增強的交互性能夠帶來新的見解、新的問題和更有意義的未來交互。

2. SQL是標準化的，使用戶能夠跨系統(tǒng)運用他們的知識，并對第三方附件和工具提供支持。

3. SQL能夠擴展，并且是多功能和經(jīng)過時間驗證的，這能夠解決從快寫為主導的傳輸?shù)綊呙杳芗蜕钊敕治龅葐栴}。

4. SQL對數(shù)據(jù)呈現(xiàn)和存儲采用正交形式，一些SQL系統(tǒng)支持JSON和其他結(jié)構(gòu)化對象格式，比NoSQL具有更好的性能和更多功能。

NoSQL特點：

易擴展

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

大數(shù)據(jù)量，高性能

NoSQL數(shù)據(jù)庫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。這得益于它的無關系性，數(shù)據(jù)庫的結(jié)構(gòu)簡單。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(jù)模型

NoSQL無需事先為要存儲的數(shù)據(jù)建立字段，隨時可以存儲自定義的數(shù)據(jù)格式。而在關系數(shù)據(jù)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(jù)量的表，增加字段簡直就是一個噩夢。這點在大數(shù)據(jù)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(gòu)。比如Cassandra，HBase模型，通過復制模型也能實現(xiàn)高可用。

什么是NoSQL數(shù)據(jù)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(jù)庫。隨著互聯(lián)網(wǎng)web2.0網(wǎng)站的興起，傳統(tǒng)的關系數(shù)據(jù)庫在應付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，而非關系型的數(shù)據(jù)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(jù)庫的產(chǎn)生就是為了解決大規(guī)模數(shù)據(jù)集合多重數(shù)據(jù)種類帶來的挑戰(zhàn)，尤其是大數(shù)據(jù)應用難題，包括超大規(guī)模數(shù)據(jù)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(jù)）。這些類型的數(shù)據(jù)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(jù)庫與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)化查詢語言（SQL）

數(shù)據(jù)和關系都存儲在單獨的表中。

數(shù)據(jù)操縱語言，數(shù)據(jù)定義語言

嚴格的一致性

基礎事務

ACID

關系型數(shù)據(jù)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(zhuǎn)賬，從A賬戶轉(zhuǎn)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(jù)庫要一直處于一致的狀態(tài)，事務的運行不會改變數(shù)據(jù)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(jù)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(jù)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(zhuǎn)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(jù)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(jù)庫

最終一致性，而非ACID屬性

非結(jié)構(gòu)化和不可預知的數(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(jù) CAP 原理將 NoSQL 數(shù)據(jù)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)，通常可能對一致性要求低一些。

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(wǎng)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(jù)庫

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(jù)庫產(chǎn)品的方向。

4. 當下NoSQL的經(jīng)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(jù)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(jù)類型多樣性。

數(shù)據(jù)源多樣性和變化重構(gòu)。

數(shù)據(jù)源改造而服務平臺不需要大面積重構(gòu)。

分布式緩存主要用在高并發(fā)環(huán)境下的作用？

分布式緩存主要用在高并發(fā)環(huán)境下，減輕數(shù)據(jù)庫的壓力，提高系統(tǒng)的響應速度和并發(fā)吞吐。當大量的讀、寫請求涌向數(shù)據(jù)庫時，磁盤的處理速度與內(nèi)存顯然不在一個量級，因此，在數(shù)據(jù)庫之前加一層緩存，能夠顯著提高系統(tǒng)的響應速度，并降低數(shù)據(jù)庫的壓力。作為傳統(tǒng)的關系型數(shù)據(jù)庫，MySQL提供完整的ACID操作，支持豐富的數(shù)據(jù)類型、強大的關聯(lián)查詢、where語句等，能夠非常客易地建立查詢索引，執(zhí)行復雜的內(nèi)連接、外連接、求和、排序、分組等操作，并且支持存儲過程、函數(shù)等功能，產(chǎn)品成熟度高，功能強大。但是，對于需要應對高并發(fā)訪問并且存儲海量數(shù)據(jù)的場景來說，出于對性能的考慮，不得不放棄很多傳統(tǒng)關系型數(shù)據(jù)庫原本強大的功能，犧牲了系統(tǒng)的易用性，并且使得系統(tǒng)的設計和管理變得更為復雜。這也使得在過去幾年中，流行著另一種新的存儲解決方案——NoSQL，它與傳統(tǒng)的關系型數(shù)據(jù)庫最大的差別在于，它不使用SQL作為查詢語言來查找數(shù)據(jù)，而采用key-value形式進行查找，提供了更高的查詢效率及吞吐，并且能夠更加方便地進行擴展，存儲海量數(shù)據(jù)，在數(shù)千個節(jié)點上進行分區(qū)，自動進行數(shù)據(jù)的復制和備份。在分布式系統(tǒng)中，消息作為應用間通信的一種方式，得到了十分廣泛的應用。消息可以被保存在隊列中，直到被接收者取出，由于消息發(fā)送者不需要同步等待消息接收者的響應，消息的異步接收降低了系統(tǒng)集成的耦合度，提升了分布式系統(tǒng)協(xié)作的效率，使得系統(tǒng)能夠更快地響應用戶，提供更高的吞吐。

當系統(tǒng)處于峰值壓力時，分布式消息隊列還能夠作為緩沖，削峰填谷，緩解集群的壓力，避免整個系統(tǒng)被壓垮。垂直化的搜索引擎在分布式系統(tǒng)中是一個非常重要的角色，它既能夠滿足用戶對于全文檢索、模糊匹配的需求，解決數(shù)據(jù)庫like查詢效率低下的問題，又能夠解決分布式環(huán)境下，由于采用分庫分表，或者使用NoSQL數(shù)據(jù)庫，導致無法進行多表關聯(lián)或者進行復雜查詢的問題。

分享名稱：高并發(fā)sql和nosql,數(shù)據(jù)庫的高并發(fā)
標題網(wǎng)址：http://chinadenli.net/article9/dsgppih.html

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