高性能 NoSQL

關(guān)系數(shù)據(jù)庫經(jīng)過幾十年的發(fā)展，已經(jīng)非常成熟，但同時也存在不足：

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表結(jié)構(gòu)是強約束的，業(yè)務(wù)變更時擴充很麻煩。

如果對大數(shù)據(jù)量的表進行統(tǒng)計運算，I/O會很高，因為即使只針對某列進行運算，也需要將整行數(shù)據(jù)讀入內(nèi)存。

全文搜索只能使用 Like 進行整表掃描，性能非常低。

針對這些不足，產(chǎn)生了不同的 NoSQL 解決方案，在某些場景下比關(guān)系數(shù)據(jù)庫更有優(yōu)勢，但同時也犧牲了某些特性，所以不能片面的迷信某種方案，應(yīng)將其作為 SQL 的有利補充。

NoSQL != No SQL，而是：

NoSQL = Not Only SQL

典型的 NoSQL 方案分為4類：

Redis 是典型，其 value 是具體的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，包括 string, hash, list, set, sorted set, bitmap, hyperloglog，常被稱為數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)服務(wù)器。

以 list 為例：

LPOP key 是移除并返回隊列左邊的第一個元素。

如果用關(guān)系數(shù)據(jù)庫就比較麻煩了，需要操作：

Redis 的缺點主要體現(xiàn)在不支持完成的ACID事務(wù)，只能保證隔離性和一致性，無法保證原子性和持久性。

最大的特點是 no-schema，無需在使用前定義字段，讀取一個不存在的字段也不會導(dǎo)致語法錯誤。

特點：

以電商為例，不同商品的屬性差異很大，如冰箱和電腦，這種差異性在關(guān)系數(shù)據(jù)庫中會有很大的麻煩，而使用文檔數(shù)據(jù)庫則非常方便。

文檔數(shù)據(jù)庫的主要缺點：

關(guān)系數(shù)據(jù)庫是按行來存儲的，列式數(shù)據(jù)庫是按照列來存儲數(shù)據(jù)。

按行存儲的優(yōu)勢：

在某些場景下，這些優(yōu)勢就成為劣勢了，例如，計算超重人員的數(shù)據(jù)，只需要讀取體重這一列進行統(tǒng)計即可，但行式存儲會將整行數(shù)據(jù)讀取到內(nèi)存中，很浪費。

而列式存儲中，只需要讀取體重這列的數(shù)據(jù)即可，I/O 將大大減少。

除了節(jié)省I/O，列式存儲還有更高的壓縮比，可以節(jié)省存儲空間。普通行式數(shù)據(jù)庫的壓縮比在 3:1 到 5:1 左右，列式數(shù)據(jù)庫在 8:1 到 30:1，因為單個列的數(shù)據(jù)相似度更高。

列式存儲的隨機寫效率遠低于行式存儲，因為行式存儲時同一行多個列都存儲在連續(xù)空間中，而列式存儲將不同列存儲在不連續(xù)的空間。

一般將列式存儲應(yīng)用在離線大數(shù)據(jù)分析統(tǒng)計場景，因為這時主要針對部分列進行操作，而且數(shù)據(jù)寫入后無須更新。

關(guān)系數(shù)據(jù)庫通過索引進行快速查詢，但在全文搜索的情景下，索引就不夠了，因為：

假設(shè)有一個交友網(wǎng)站，信息表如下：

需要匹配性別、地點、語言列。

需要匹配性別、地點、愛好列。

實際搜索中，各種排列組合非常多，關(guān)系數(shù)據(jù)庫很難支持。

全文搜索引擎是使用 倒排索引 技術(shù)，建立單詞到文檔的索引，例如上面的表信息建立倒排索引：

所以特別適合根據(jù)關(guān)鍵詞來查詢文檔內(nèi)容。

上面介紹了幾種典型的NoSQL方案，及各自的適用場景和特點，您可以根據(jù)實際需求進行選擇。

nosql數(shù)據(jù)庫是什么 具有代表性以key-value的形式存儲的

什么是NoSQL

大家有沒有聽說過“NoSQL”呢?近年，這個詞極受關(guān)注。看到“NoSQL”這個詞，大家可能會誤以為是“No!SQL”的縮寫，并深感憤怒：“SQL怎么會沒有必要了呢?”但實際上，它是“Not Only SQL”的縮寫。它的意義是：適用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的時候就使用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，不適用的時候也沒有必要非使用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫不可，可以考慮使用更加合適的數(shù)據(jù)存儲。

為彌補關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的不足，各種各樣的NoSQL數(shù)據(jù)庫應(yīng)運而生。

為了更好地了解本書所介紹的NoSQL數(shù)據(jù)庫，對關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的理解是必不可少的。那么，就讓我們先來看一看關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的歷史、分類和特征吧。

關(guān)系型數(shù)據(jù)庫簡史

1969年，埃德加?6?1弗蘭克?6?1科德(Edgar Frank Codd)發(fā)表了劃時代的論文，首次提出了關(guān)系數(shù)據(jù)模型的概念。但可惜的是，刊登論文的《IBM Research Report》只是IBM公司的內(nèi)部刊物，因此論文反響平平。1970年，他再次在刊物《Communication of the ACM》上發(fā)表了題為“A Relational Model of Data for Large Shared Data banks”(大型共享數(shù)據(jù)庫的關(guān)系模型)的論文，終于引起了大家的關(guān)注。

科德所提出的關(guān)系數(shù)據(jù)模型的概念成為了現(xiàn)今關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的基礎(chǔ)。當(dāng)時的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫由于硬件性能低劣、處理速度過慢而遲遲沒有得到實際應(yīng)用。但之后隨著硬件性能的提升，加之使用簡單、性能優(yōu)越等優(yōu)點，關(guān)系型數(shù)據(jù)庫得到了廣泛的應(yīng)用。

通用性及高性能

雖然本書是講解NoSQL數(shù)據(jù)庫的，但有一個重要的大前提，請大家一定不要誤解。這個大前提就是“關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的性能絕對不低，它具有非常好的通用性和非常高的性能”。毫無疑問，對于絕大多數(shù)的應(yīng)用來說它都是最有效的解決方案。

突出的優(yōu)勢

關(guān)系型數(shù)據(jù)庫作為應(yīng)用廣泛的通用型數(shù)據(jù)庫，它的突出優(yōu)勢主要有以下幾點:

保持數(shù)據(jù)的一致性(事務(wù)處理)

由于以標(biāo)準(zhǔn)化為前提，數(shù)據(jù)更新的開銷很小(相同的字段基本上都只有一處)

可以進行JOIN等復(fù)雜查詢

存在很多實際成果和專業(yè)技術(shù)信息(成熟的技術(shù))

這其中，能夠保持數(shù)據(jù)的一致性是關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的最大優(yōu)勢。在需要嚴格保證數(shù)據(jù)一致性和處理完整性的情況下，用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫是肯定沒有錯的。但是有些情況不需要JOIN，對上述關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的優(yōu)點也沒有什么特別需要，這時似乎也就沒有必要拘泥于關(guān)系型數(shù)據(jù)庫了。

關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的不足

不擅長的處理

就像之前提到的那樣，關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的性能非常高。但是它畢竟是一個通用型的數(shù)據(jù)庫，并不能完全適應(yīng)所有的用途。具體來說它并不擅長以下處理：

大量數(shù)據(jù)的寫入處理

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

字段不固定時應(yīng)用

對簡單查詢需要快速返回結(jié)果的處理

。。。。。。

NoSQL數(shù)據(jù)庫

為了彌補關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的不足(特別是最近幾年)，NoSQL數(shù)據(jù)庫出現(xiàn)了。關(guān)系型數(shù)據(jù)庫應(yīng)用廣泛，能進行事務(wù)處理和JOIN等復(fù)雜處理。相對地，NoSQL數(shù)據(jù)庫只應(yīng)用在特定領(lǐng)域，基本上不進行復(fù)雜的處理，但它恰恰彌補了之前所列舉的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的不足之處。

易于數(shù)據(jù)的分散

如前所述，關(guān)系型數(shù)據(jù)庫并不擅長大量數(shù)據(jù)的寫入處理。原本關(guān)系型數(shù)據(jù)庫就是以JOIN為前提的，就是說，各個數(shù)據(jù)之間存在關(guān)聯(lián)是關(guān)系型數(shù)據(jù)庫得名的主要原因。為了進行JOIN處理，關(guān)系型數(shù)據(jù)庫不得不把數(shù)據(jù)存儲在同一個服務(wù)器內(nèi)，這不利于數(shù)據(jù)的分散。相反，NoSQL數(shù)據(jù)庫原本就不支持JOIN處理，各個數(shù)據(jù)都是獨立設(shè)計的，很容易把數(shù)據(jù)分散到多個服務(wù)器上。由于數(shù)據(jù)被分散到了多個服務(wù)器上，減少了每個服務(wù)器上的數(shù)據(jù)量，即使要進行大量數(shù)據(jù)的寫入操作，處理起來也更加容易。同理，數(shù)據(jù)的讀入操作當(dāng)然也同樣容易。

提升性能和增大規(guī)模

下面說一點題外話，如果想要使服務(wù)器能夠輕松地處理更大量的數(shù)據(jù)，那么只有兩個選擇：一是提升性能，二是增大規(guī)模。下面我們來整理一下這兩者的不同。

首先，提升性能指的就是通過提升現(xiàn)行服務(wù)器自身的性能來提高處理能力。這是非常簡單的方法，程序方面也不需要進行變更，但需要一些費用。若要購買性能翻倍的服務(wù)器，需要花費的資金往往不只是原來的2倍，可能需要多達5到10倍。這種方法雖然簡單，但是成本較高。

另一方面，增大規(guī)模指的是使用多臺廉價的服務(wù)器來提高處理能力。它需要對程序進行變更，但由于使用廉價的服務(wù)器，可以控制成本。另外，以后只要依葫蘆畫瓢增加廉價服務(wù)器的數(shù)量就可以了。

不對大量數(shù)據(jù)進行處理的話就沒有使用的必要嗎？

NoSQL數(shù)據(jù)庫基本上來說為了“使大量數(shù)據(jù)的寫入處理更加容易(讓增加服務(wù)器數(shù)量更容易)”而設(shè)計的。但如果不是對大量數(shù)據(jù)進行操作的話，NoSQL數(shù)據(jù)庫的應(yīng)用就沒有意義嗎?

答案是否定的。的確，它在處理大量數(shù)據(jù)方面很有優(yōu)勢。但實際上NoSQL數(shù)據(jù)庫還有各種各樣的特點，如果能夠恰當(dāng)?shù)乩眠@些特點將會是非常有幫助。具體的例子將會在第2章和第3章進行介紹，這些用途將會讓你感受到利用NoSQL的好處。

希望順暢地對數(shù)據(jù)進行緩存(Cache)處理

希望對數(shù)組類型的數(shù)據(jù)進行高速處理

希望進行全部保存

多樣的NoSQL數(shù)據(jù)庫

NoSQL數(shù)據(jù)庫存在著“key-value存儲”、“文檔型數(shù)據(jù)庫”、“列存儲數(shù)據(jù)庫”等各種各樣的種類，每種數(shù)據(jù)庫又包含各自的特點。下一節(jié)讓我們一起來了解一下NoSQL數(shù)據(jù)庫的種類和特點。

NoSQL數(shù)據(jù)庫是什么

NoSQL說起來簡單，但實際上到底有多少種呢?我在提筆的時候，到NoSQL的官方網(wǎng)站上確認了一下，竟然已經(jīng)有122種了。另外官方網(wǎng)站上也介紹了本書沒有涉及到的圖形數(shù)據(jù)庫和對象數(shù)據(jù)庫等各個類別。不知不覺間，原來已經(jīng)出現(xiàn)了這么多的NoSQL數(shù)據(jù)庫啊。

本節(jié)將為大家介紹具有代表性的NoSQL數(shù)據(jù)庫。

key-value存儲

這是最常見的NoSQL數(shù)據(jù)庫，它的數(shù)據(jù)是以key-value的形式存儲的。雖然它的處理速度非?？?，但是基本上只能通過key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性、永久性和兩者兼具三種。

臨時性

memcached屬于這種類型。所謂臨時性就是 “數(shù)據(jù)有可能丟失”的意思。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?？?，但是當(dāng)memcached停止的時候，數(shù)據(jù)就不存在了。由于數(shù)據(jù)保存在內(nèi)存中，所以無法操作超出內(nèi)存容量的數(shù)據(jù)(舊數(shù)據(jù)會丟失)。

在內(nèi)存中保存數(shù)據(jù)

可以進行非?？焖俚谋４婧妥x取處理

數(shù)據(jù)有可能丟失

永久性

Tokyo Tyrant、Flare、ROMA等屬于這種類型。和臨時性相反，所謂永久性就是“數(shù)據(jù)不會丟失”的意思。這里的key-value存儲不像memcached那樣在內(nèi)存中保存數(shù)據(jù)，而是把數(shù)據(jù)保存在硬盤上。與memcached在內(nèi)存中處理數(shù)據(jù)比起來，由于必然要發(fā)生對硬盤的IO操作，所以性能上還是有差距的。但數(shù)據(jù)不會丟失是它最大的優(yōu)勢。

在硬盤上保存數(shù)據(jù)

可以進行非?？焖俚谋４婧妥x取處理(但無法與memcached相比)

數(shù)據(jù)不會丟失

兩者兼具

Redis屬于這種類型。Redis有些特殊，臨時性和永久性兼具，且集合了臨時性key-value存儲和永久性key-value存儲的優(yōu)點。Redis首先把數(shù)據(jù)保存到內(nèi)存中，在滿足特定條件(默認是15分鐘一次以上，5分鐘內(nèi)10個以上，1分鐘內(nèi)10000個以上的key發(fā)生變更)的時候?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保證數(shù)據(jù)的永久性。這種類型的數(shù)據(jù)庫特別適合于處理數(shù)組類型的數(shù)據(jù)。

同時在內(nèi)存和硬盤上保存數(shù)據(jù)

可以進行非?？焖俚谋４婧妥x取處理

保存在硬盤上的數(shù)據(jù)不會消失(可以恢復(fù))

適合于處理數(shù)組類型的數(shù)據(jù)

面向文檔的數(shù)據(jù)庫

MongoDB、CouchDB屬于這種類型。它們屬于NoSQL數(shù)據(jù)庫，但與key-value存儲相異。

不定義表結(jié)構(gòu)

面向文檔的數(shù)據(jù)庫具有以下特征：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。關(guān)系型數(shù)據(jù)庫在變更表結(jié)構(gòu)時比較費事，而且為了保持一致性還需修改程序。然而NoSQL數(shù)據(jù)庫則可省去這些麻煩(通常程序都是正確的)，確實是方便快捷。

可以使用復(fù)雜的查詢條件

跟key-value存儲不同的是，面向文檔的數(shù)據(jù)庫可以通過復(fù)雜的查詢條件來獲取數(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)庫所具有的處理能力，但除此以外的其他處理基本上都能實現(xiàn)。這是非常容易使用的NoSQL數(shù)據(jù)庫。

不需要定義表結(jié)構(gòu)

可以利用復(fù)雜的查詢條件

面向列的數(shù)據(jù)庫

Cassandra、Hbase、HyperTable屬于這種類型。由于近年來數(shù)據(jù)量出現(xiàn)爆發(fā)性增長，這種類型的NoSQL數(shù)據(jù)庫尤其引人注目。

面向行的數(shù)據(jù)庫和面向列的數(shù)據(jù)庫

普通的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫都是以行為單位來存儲數(shù)據(jù)的，擅長進行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)庫也被稱為面向行的數(shù)據(jù)庫。相反，面向列的數(shù)據(jù)庫是以列為單位來存儲數(shù)據(jù)的，擅長以列為單位讀入數(shù)據(jù)。

高擴展性

面向列的數(shù)據(jù)庫具有高擴展性，即使數(shù)據(jù)增加也不會降低相應(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，利用面向列的數(shù)據(jù)庫的優(yōu)勢，把它作為批處理程序的存儲器來對大量數(shù)據(jù)進行更新也是非常有用的。但由于面向列的數(shù)據(jù)庫跟現(xiàn)行數(shù)據(jù)庫存儲的思維方式有很大不同，應(yīng)用起來十分困難。

高擴展性(特別是寫入處理)

應(yīng)用十分困難

最近，像Twitter和Facebook這樣需要對大量數(shù)據(jù)進行更新和查詢的網(wǎng)絡(luò)服務(wù)不斷增加，面向列的數(shù)據(jù)庫的優(yōu)勢對其中一些服務(wù)是非常有用的，但是由于這與本書所要介紹的內(nèi)容關(guān)系不大，就不進行詳細介紹了。

總結(jié)：

NoSQL并不是No-SQL，而是指Not Only SQL。

NoSQL的出現(xiàn)是為了彌補SQL數(shù)據(jù)庫因為事務(wù)等機制帶來的對海量數(shù)據(jù)、高并發(fā)請求的處理的性能上的欠缺。

NoSQL不是為了替代SQL而出現(xiàn)的，它是一種替補方案，而不是解決方案的首選。

絕大多數(shù)的NoSQL產(chǎn)品都是基于大內(nèi)存和高性能隨機讀寫的（比如具有更高性能的固態(tài)硬盤陣列），一般的小型企業(yè)在選擇NoSQL時一定要慎重！不要為了NoSQL而NoSQL，可能會導(dǎo)致花了冤枉錢又耽擱了項目進程。

NoSQL不是萬能的，但在大型項目中，你往往需要它！

一、NoSQL數(shù)據(jù)庫簡介

Web1.0的時代，數(shù)據(jù)訪問量很有限，用一夫當(dāng)關(guān)的高性能的單點服務(wù)器可以解決大部分問題。

隨著Web2.0的時代的到來，用戶訪問量大幅度提升，同時產(chǎn)生了大量的用戶數(shù)據(jù)。加上后來的智能移動設(shè)備的普及，所有的互聯(lián)網(wǎng)平臺都面臨了巨大的性能挑戰(zhàn)。

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。

NoSQL 不依賴業(yè)務(wù)邏輯方式存儲，而以簡單的key-value模式存儲。因此大大的增加了數(shù)據(jù)庫的擴展能力。

Memcache Memcache Redis Redis MongoDB MongoDB 列式數(shù)據(jù)庫 列式數(shù)據(jù)庫 Hbase Hbase

HBase是Hadoop項目中的數(shù)據(jù)庫。它用于需要對大量的數(shù)據(jù)進行隨機、實時的讀寫操作的場景中。

HBase的目標(biāo)就是處理數(shù)據(jù)量非常龐大的表，可以用普通的計算機處理超過10億行數(shù)據(jù)，還可處理有數(shù)百萬列元素的數(shù)據(jù)表。

Cassandra Cassandra

Apache Cassandra是一款免費的開源NoSQL數(shù)據(jù)庫，其設(shè)計目的在于管理由大量商用服務(wù)器構(gòu)建起來的龐大集群上的海量數(shù)據(jù)集(數(shù)據(jù)量通常達到PB級別)。在眾多顯著特性當(dāng)中，Cassandra最為卓越的長處是對寫入及讀取操作進行規(guī)模調(diào)整，而且其不強調(diào)主集群的設(shè)計思路能夠以相對直觀的方式簡化各集群的創(chuàng)建與擴展流程。

主要應(yīng)用：社會關(guān)系，公共交通網(wǎng)絡(luò)，地圖及網(wǎng)絡(luò)拓譜(n*(n-1)/2)

nosql數(shù)據(jù)庫有哪些？？？

NoSQL(NoSQL

=

Not

Only

SQL

)，意即“不僅僅是SQL”，是一項全新的數(shù)據(jù)庫革命性運動，早期就有人提出，發(fā)展至2009年趨勢越發(fā)高漲。NoSQL的擁護者們提倡運用非關(guān)系型的數(shù)據(jù)存儲，相對于鋪天蓋地的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫運用，這一概念無疑是一種全新的思維的注入。

隨著大數(shù)據(jù)的不斷發(fā)展，非關(guān)系型的數(shù)據(jù)庫現(xiàn)在成了一個極其熱門的新領(lǐng)域，非關(guān)系數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品的發(fā)展非常迅速?，F(xiàn)今的計算機體系結(jié)構(gòu)在數(shù)據(jù)存儲方面要有龐大的水平擴展性，而NoSQL也正是致力于改變這一現(xiàn)狀。目前Google的

BigTable和Amazon

的Dynamo使用的就是NoSQL型數(shù)據(jù)庫，本文介紹了10種出色的NoSQL數(shù)據(jù)庫。

雖然NoSQL流行語火起來才短短一年的時間，但是不可否認，現(xiàn)在已經(jīng)開始了第二代運動。盡管早期的堆棧代碼只能算是一種實驗，然而現(xiàn)在的系統(tǒng)已經(jīng)更加的成熟、穩(wěn)定。不過現(xiàn)在也面臨著一個嚴酷的事實：技術(shù)越來越成熟——以至于原來很好的NoSQL數(shù)據(jù)存儲不得不進行重寫，也有少數(shù)人認為這就是所謂的2.0版本。這里列出一些比較知名的NoSQL工具，可以為大數(shù)據(jù)建立快速、可擴展的存儲庫。

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