什么是NoSQL數(shù)據(jù)庫？從名稱“非SQL”或“非關系型”衍生而來，這些數(shù)據(jù)庫不使用類似SQL的查詢語言，通常稱為結構化存儲。這些數(shù)據(jù)庫自1960年就已經存在，但是直到現(xiàn)在一些大公司（例如Google和Facebook）開始使用它們時，這些數(shù)據(jù)庫才流行起來。該數(shù)據(jù)庫最明顯的優(yōu)勢是擺脫了一組固定的列、連接和類似SQL的查詢語言的限制。有時，NoSQL這個名稱也可能表示“不僅僅SQL”，來確保它們可能支持SQL。 NoSQL數(shù)據(jù)庫使用諸如鍵值、寬列、圖形或文檔之類的數(shù)據(jù)結構，并且可以如JSON之類的不同格式存儲。
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互聯(lián)網公司常用的基本集中在以下幾種，每種只舉一個比較常見或者應用比較成功的例子吧。
1. In-Memory KV Store : Redis
in memory key-value store，同時提供了更加豐富的數(shù)據(jù)結構和運算的能力，成功用法是替代memcached，通過checkpoint和commit log提供了快速的宕機恢復，同時支持replication提供讀可擴展和高可用。
2. Disk-Based KV Store: Leveldb
真正基于磁盤的key-value storage, 模型單一簡單，數(shù)據(jù)量不受限于內存大小，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，順序寫盤的方式對于新硬件ssd再適合不過了，不足是僅提供了一個庫，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：可擴展性。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，對于數(shù)據(jù)量遠超內存限制的場景來說，還需要慎重。
4. Column Table Store: HBase
這個富二代似乎不用贅述了，最大的優(yōu)勢是開源，對于普通的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，可擴展性方面是最強的，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品不少，來解決諸如join、聚集運算等復雜查詢。
常用數(shù)據(jù)庫有：
1、關系型數(shù)據(jù)庫
關系型數(shù)據(jù)庫是由IBM的E.F. Codd于1970年發(fā)明的，它是一個表格數(shù)據(jù)庫，其中定義了數(shù)據(jù)，因此可以以多種不同的方式對其進行重組和訪問。關系數(shù)據(jù)庫由一組表組成，其中的數(shù)據(jù)屬于預定義的類別。每個表在一個列中至少有一個數(shù)據(jù)類別，并且每一行對于列中定義的類別都有一個特定的數(shù)據(jù)實例。
2、分布式數(shù)據(jù)庫
分布式數(shù)據(jù)庫是一種數(shù)據(jù)庫，數(shù)據(jù)庫存儲在多個物理位置，處理在網絡中的不同點之間分散或復制。分布式數(shù)據(jù)庫可以是同構的，也可以是異構的。同構分布式數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)中的所有物理位置都具有相同的底層硬件，并運行相同的操作系統(tǒng)和數(shù)據(jù)庫應用程序。異構分布式數(shù)據(jù)庫中的硬件、操作系統(tǒng)或數(shù)據(jù)庫應用程序在每個位置上可能是不同的。
3、云數(shù)據(jù)庫
云數(shù)據(jù)庫是針對虛擬化環(huán)境優(yōu)化或構建的數(shù)據(jù)庫。云數(shù)據(jù)庫提供了一些好處，比如可以按每次使用支付存儲容量和帶寬的費用，還可以根據(jù)需要提供可伸縮性和高可用性。云數(shù)據(jù)庫還為企業(yè)提供了在軟件即服務部署中支持業(yè)務應用程序的機會。
4、NoSQL數(shù)據(jù)庫
NoSQL數(shù)據(jù)庫對于大型分布式數(shù)據(jù)集非常有用。NoSQL數(shù)據(jù)庫對于關系數(shù)據(jù)庫無法解決的大數(shù)據(jù)性能問題非常有效。當組織必須分析大量非結構化數(shù)據(jù)或存儲在云中多個虛擬服務器上的數(shù)據(jù)時，它們是最有效的。
5、面向對象的數(shù)據(jù)庫
使用面向對象編程語言創(chuàng)建的項通常存儲在關系數(shù)據(jù)庫中，但是面向對象數(shù)據(jù)庫非常適合于這些項。面向對象的數(shù)據(jù)庫是圍繞對象(而不是操作)和數(shù)據(jù)(而不是邏輯)組織的。例如，關系數(shù)據(jù)庫中的多媒體記錄可以是可定義的數(shù)據(jù)對象，而不是字母數(shù)字值。
6、圖形數(shù)據(jù)庫
面向圖形的數(shù)據(jù)庫是一種NoSQL數(shù)據(jù)庫，它使用圖形理論存儲、映射和查詢關系。圖數(shù)據(jù)庫基本上是節(jié)點和邊的集合，其中每個節(jié)點表示一個實體，每個邊表示節(jié)點之間的連接。
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web2.0網站的興起，傳統(tǒng)的關系數(shù)據(jù)庫在應付web2.0網站，特別是超大規(guī)模和高并發(fā)的SNS類型的web2.0純動態(tài)網站已經顯得力不從心，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
高度組織化結構化數(shù)據(jù)
結構化查詢語言（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。比如銀行轉賬，從A賬戶轉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
非結構化和不可預知的數(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?？赡軐σ恢滦砸蟮鸵恍?。
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)網站架構的選擇
CP：Redis、Mongodb
注意：分布式架構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)庫產品的方向。
4. 當下NoSQL的經典應用
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。
數(shù)據(jù)源改造而服務平臺不需要大面積重構。
一般將NoSQL數(shù)據(jù)庫分為四大類：鍵值(Key-Value)存儲數(shù)據(jù)庫、列存儲數(shù)據(jù)庫、文檔型數(shù)據(jù)庫和圖形(Graph)數(shù)據(jù)庫。它們的數(shù)據(jù)模型、優(yōu)缺點、典型應用場景。
鍵值(Key-Value)存儲數(shù)據(jù)庫Key指向Value的鍵值對，通常用hash表來實現(xiàn)查找速度快數(shù)據(jù)無結構化(通常只被當作字符串或者二進制數(shù)據(jù))內容緩存，主要用于處理大量數(shù)據(jù)的高訪問負載，也用于一些日志系統(tǒng)等。
列存儲數(shù)據(jù)庫，以列簇式存儲，將同一列數(shù)據(jù)存在一起查找速度快，可擴展性強，更容易進行分布式擴展功能相對局限分布式的文件系統(tǒng)。
文檔型數(shù)據(jù)庫，Key-Value對應的鍵值對，Value為結構化數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)結構要求不嚴格，表結構可變(不需要像關系型數(shù)據(jù)庫一樣需預先定義表結構)，查詢性能不高，而且缺乏統(tǒng)一的查詢語法，Web應用。
圖形(Graph)數(shù)據(jù)庫，圖結構，利用圖結構相關算法(如最短路徑尋址，N度關系查找等)，很多時候需要對整個圖做計算才能得出需要的信息，而且這種結構不太好做分布式的集群方案，社交網絡，推薦系統(tǒng)等。
重慶分公司
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