nosql是not only sql的意思。是近今年新發(fā)展起來的存儲(chǔ)系統(tǒng)。當(dāng)前使用最多的是key-value模型，用于處理超大規(guī)模的數(shù)據(jù)。
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以下是摘自百度百科中的一部分
NoSQL 是非關(guān)系型數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的廣義定義。它打破了長久以來關(guān)系型數(shù)據(jù)庫與ACID理論大一統(tǒng)的局面。NoSQL 數(shù)據(jù)存儲(chǔ)不需要固定的表結(jié)構(gòu)，通常也不存在連接操作。在大數(shù)據(jù)存取上具備關(guān)系型數(shù)據(jù)庫無法比擬的性能優(yōu)勢(shì)。該術(shù)語在 2009 年初得到了廣泛認(rèn)同。
當(dāng)今的應(yīng)用體系結(jié)構(gòu)需要數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在橫向伸縮性上能夠滿足需求。而 NoSQL 存儲(chǔ)就是為了實(shí)現(xiàn)這個(gè)需求。Google 的BigTable與Amazon的Dynamo是非常成功的商業(yè) NoSQL 實(shí)現(xiàn)。一些開源的 NoSQL 體系，如Facebook 的Cassandra， Apache 的HBase，也得到了廣泛認(rèn)同。從這些NoSQL項(xiàng)目的名字上看不出什么相同之處：Hadoop、Voldemort、Dynomite，還有其它很多。
NoSQL與關(guān)系型數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)理念比較
關(guān)系型數(shù)據(jù)庫中的表都是存儲(chǔ)一些格式化的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，每個(gè)元組字段的組成都一樣，即使不是每個(gè)元組都需要所有的字段，但數(shù)據(jù)庫會(huì)為每個(gè)元組分配所有的字段，這樣的結(jié)構(gòu)可以便于表與表之間進(jìn)行連接等操作，但從另一個(gè)角度來說它也是關(guān)系型數(shù)據(jù)庫性能瓶頸的一個(gè)因素。而非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫以鍵值對(duì)存儲(chǔ)，它的結(jié)構(gòu)不固定，每一個(gè)元組可以有不一樣的字段，每個(gè)元組可以根據(jù)需要增加一些自己的鍵值對(duì)，這樣就不會(huì)局限于固定的結(jié)構(gòu)，可以減少一些時(shí)間和空間的開銷。
你好，目前大數(shù)據(jù)常用的工具有Apache Hadoop、Apache Spark、Apache Storm、Apache Cassandra、Apache Kafka等等。下面分別介紹一下這幾種工具：
Hadoop用于存儲(chǔ)過程和分析大數(shù)據(jù)。Hadoop 是用 Java 編寫的。Apache Hadoop 支持并行處理數(shù)據(jù)，因?yàn)樗瑫r(shí)在多臺(tái)機(jī)器上工作。它使用集群架構(gòu)。集群是一組通過 LAN 連接的系統(tǒng)。Apache Hadoop?是大數(shù)據(jù)行業(yè)中最常用的工具之一
Apache Spark可以被認(rèn)為是 Hadoop 的繼承者，因?yàn)樗朔怂娜秉c(diǎn)。Spark 與 Hadoop 不同，它同時(shí)支持實(shí)時(shí)和批處理。它是一個(gè)通用的集群系統(tǒng)。它還支持內(nèi)存計(jì)算，比 Hadoop 快 100 倍。這可以通過減少對(duì)磁盤的讀/寫操作次數(shù)來實(shí)現(xiàn)
Apache Storm 是一個(gè)開源的大數(shù)據(jù)工具，分布式實(shí)時(shí)和容錯(cuò)處理系統(tǒng)。它有效地處理無限的數(shù)據(jù)流。通過無界流，我們指的是不斷增長的數(shù)據(jù)，并且有一個(gè)開始但沒有定義的結(jié)束
Apache Cassandra是一個(gè)分布式數(shù)據(jù)庫，可提供高可用性和可擴(kuò)展性，而不會(huì)影響性能效率。它是最好的大數(shù)據(jù)工具之一，可以容納所有類型的數(shù)據(jù)集，即結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化
MongoDB?是一個(gè)開源數(shù)據(jù)分析工具，提供跨平臺(tái)能力的NoSQL數(shù)據(jù)庫。對(duì)于需要快速移動(dòng)和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)來做出決策的企業(yè)來說，它堪稱典范
Apache Kafka 是一個(gè)分布式事件處理或流式處理平臺(tái)，可為系統(tǒng)提供高吞吐量。它的效率足以每天處理數(shù)萬億個(gè)事件。它是一個(gè)高度可擴(kuò)展的流媒體平臺(tái)，還提供了出色的容錯(cuò)能力
當(dāng)然，除了這些之外，還有一些其他跨平臺(tái)的工具可供大數(shù)據(jù)使用。
希望我的回答能幫到你！
Apache Cassandra數(shù)據(jù)庫的優(yōu)缺點(diǎn)有哪些？
本文將超越眾所周知的一些細(xì)節(jié)，探討與 Cassandra 相關(guān)的不太明顯的細(xì)節(jié)。您將檢查 Cassandra 數(shù)據(jù)模型、存儲(chǔ)模式設(shè)計(jì)、架構(gòu)，以及與 Cassandra 相關(guān)的潛在驚喜。
在數(shù)據(jù)庫歷史文章 “What Goes Around Comes Around”中，Michal Stonebraker 詳細(xì)描述了存儲(chǔ)技術(shù)是如何隨著時(shí)間的推移而發(fā)展的。實(shí)現(xiàn)關(guān)系模型之前，開發(fā)人員曾嘗試過其他模型，比如層次圖和有向圖。值得注意的是，基于 SQL 的關(guān)系模型（即使到現(xiàn)在也仍然是事實(shí)上的標(biāo)準(zhǔn)）已經(jīng)盛行了大約 30 年。鑒于計(jì)算機(jī)科學(xué)的短暫歷史及其快速發(fā)展的步伐，這是一項(xiàng)非凡的成就。關(guān)系模型建立已久，以至于許多年來，解決方案架構(gòu)師很容易為應(yīng)用程序選擇數(shù)據(jù)存儲(chǔ)。他們的選擇總是關(guān)系數(shù)據(jù)庫。
諸如增加系統(tǒng)、移動(dòng)設(shè)備、擴(kuò)展的用戶在線狀態(tài)、云計(jì)算和多核系統(tǒng)的用戶群之類的開發(fā)已經(jīng)導(dǎo)致產(chǎn)生越來越多的大型系統(tǒng)。Google 和 Amazon 之類的高科技公司都是首批觸及規(guī)模問題的公司。他們很快就發(fā)現(xiàn)關(guān)系數(shù)據(jù)庫并不足以支持大型系統(tǒng)。
為了避免這些挑戰(zhàn)，Google 和 Amazon 提出了兩個(gè)可供選擇的解決方案：Big Table 和 Dynamo，他們可以由此放松關(guān)系數(shù)據(jù)模型提供的保證，從而實(shí)現(xiàn)更高的可擴(kuò)展性。Eric Brewer 的 “CAP Theorem”后來官方化了這些觀察結(jié)果。它宣稱，對(duì)于可擴(kuò)展性系統(tǒng)，一致性、可用性和分區(qū)容錯(cuò)性都是權(quán)衡因素，因?yàn)楦静豢赡軜?gòu)建包含所有這些屬性的系統(tǒng)。不久之后，根據(jù) Google 和 Amazon 早期的工作，以及所獲得的對(duì)可擴(kuò)展性系統(tǒng)的理解，計(jì)劃創(chuàng)建一種新的存儲(chǔ)系統(tǒng)。這些系統(tǒng)被命名為 “NoSQL” 系統(tǒng)。該名稱最初的意思是 “如果想縮放就不要使用 SQL”，后來被重新定義為 “不只是 SQL”，意思是說，除了基于 SQL 的解決方案外，還有其他的解決方案。
有許多 NoSQL 系統(tǒng)，而且每一個(gè)系統(tǒng)都緩和或改變了關(guān)系模型的某些方面。值得注意的是，沒有一個(gè) NoSQL 解決方案適用于所有的場(chǎng)景。每一個(gè)解決方案都優(yōu)于關(guān)系模型，且針對(duì)一些用例子集進(jìn)行了縮放。我的早期文章 “在 Data Storage Haystack 中為您的應(yīng)用程序?qū)ふ艺_的數(shù)據(jù)解決方案” 討論了如何使應(yīng)用程序需求和 NoSQL 解決方案相匹配。
Apache Cassandra是其中一個(gè)最早也是最廣泛使用的 NoSQL 解決方案。本文詳細(xì)介紹了 Cassandra，并指出了一些首次使用 Cassandra 時(shí)不容易發(fā)現(xiàn)的細(xì)節(jié)和復(fù)雜之處。
Apache Cassandra
Cassandra 是一個(gè) NoSQL 列族 (column family) 實(shí)現(xiàn)，使用由 Amazon Dynamo 引入的架構(gòu)方面的特性來支持 Big Table 數(shù)據(jù)模型。Cassandra 的一些優(yōu)勢(shì)如下所示：
高度可擴(kuò)展性和高度可用性，沒有單點(diǎn)故障
NoSQL 列族實(shí)現(xiàn)
非常高的寫入吞吐量和良好的讀取吞吐量
類似 SQL 的查詢語言（從 0.8 起），并通過二級(jí)索引支持搜索
可調(diào)節(jié)的一致性和對(duì)復(fù)制的支持
靈活的模式
這些優(yōu)點(diǎn)很容易讓人們推薦使用 Cassandra，但是，對(duì)于開發(fā)人員來說，至關(guān)重要的一點(diǎn)是要深入探究 Cassandra 的細(xì)節(jié)和復(fù)雜之處，從而掌握該程序的復(fù)雜性。
什么是列？
列 有點(diǎn)用詞不當(dāng)，使用名稱單元格 很可能更容易理解一些。我會(huì)堅(jiān)持使用列，因?yàn)檫@是一種習(xí)慣用法。
Cassandra 數(shù)據(jù)模型包括列、行、列族和密鑰空間 (keyspace)。讓我們逐一進(jìn)行詳細(xì)介紹它們。
?列：Cassandra 數(shù)據(jù)模型中最基本的單元，每一個(gè)列包括一個(gè)名稱、一個(gè)值和一個(gè)時(shí)間戳。在本文的討論中，我們忽略了時(shí)間戳，您可以將一個(gè)列表示為一個(gè)名稱值對(duì)（例如 author="Asimov"）。
?行：用一個(gè)名稱標(biāo)記的列的集合。例如，清單 1 顯示了如何表示一個(gè)行：
清單 1. 行的示例
"Second Foundation"- {
author="Asimov",
publishedDate="..",
tag1="sci-fi", tag2="Asimov"
}
Cassandra 包括許多存儲(chǔ)節(jié)點(diǎn)，并且在單個(gè)存儲(chǔ)節(jié)點(diǎn)內(nèi)存儲(chǔ)每一個(gè)行。在每一行內(nèi)，Cassandra 總是存儲(chǔ)按照列名稱排序的列。使用這種排序順序，Cassandra 支持切片查詢，在該查詢中，給定了一個(gè)行，用戶可以檢索屬于給定的列名稱范圍內(nèi)的列的子集。例如，范圍 tag0 到 tag9999 內(nèi)的切片查詢會(huì)獲得所有名稱范圍在 tag0 和 tag9999 內(nèi)的列。
?列族：用一個(gè)名稱標(biāo)記的行的集合。清單 2 顯示了樣例數(shù)據(jù)的可能形式：
清單 2. 列族示例
Books-{
"Foundation"-{author="Asimov", publishedDate=".."},
"Second Foundation"-{author="Asimov", publishedDate=".."},
…
}
人們常說列族就像是關(guān)系模型中的一個(gè)表格。如下例所示，相似點(diǎn)將不復(fù)存在。
?密鑰空間：許多列族共同形成的一個(gè)組。它只是列族的一個(gè)邏輯組合，并為名稱提供獨(dú)立的范圍。
最后，超級(jí)列位于一個(gè)列族中，該列族對(duì)一個(gè)密鑰下的多個(gè)列進(jìn)行分組。正如開發(fā)人員不贊成使用超級(jí)列一樣，在此，我對(duì)此也不作任何討論。
Cassandra 與 RDBMS 數(shù)據(jù)模型
根據(jù)以上對(duì) Cassandra 數(shù)據(jù)模型的描述，數(shù)據(jù)被放入每一個(gè)列族的二維 (2D) 空間中。要想在列族中檢索數(shù)據(jù)，用戶需要兩個(gè)密鑰：行名稱和列名稱。從這個(gè)意義上來說，盡管還存在多處至關(guān)重要的差異，關(guān)系模型和 Cassandra 仍然非常相似。
?關(guān)系列均勻分布在表中的所有行之間。數(shù)據(jù)項(xiàng)之間通常有明顯的縱向關(guān)系，但這種情況并不適用于 Cassandra 列。這就是 Cassandra 使用各個(gè)數(shù)據(jù)項(xiàng)（列）來存儲(chǔ)列名稱的原因。
?有了關(guān)系模型，2D 數(shù)據(jù)空間就完整了。2D 空間內(nèi)的每一個(gè)點(diǎn)至少應(yīng)當(dāng)擁有存儲(chǔ)在此處的 null 值。另外，這種情況不適用于 Cassandra，Cassandra 可以擁有只包括少數(shù)項(xiàng)的行，而其他行可以擁有數(shù)百萬個(gè)項(xiàng)。
?有了關(guān)系模型，就可以對(duì)模式進(jìn)行預(yù)定義，而且在運(yùn)行時(shí)不可以更改模式，而 Cassandra 允許用戶在運(yùn)行時(shí)更改模式。
?Cassandra 始終存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，這樣就可以根據(jù)其名稱對(duì)列進(jìn)行排序。這使得使用切片查詢?cè)诹兄兴阉鲾?shù)據(jù)變得很容易，但在行中搜索數(shù)據(jù)變得很困難，除非您使用的是保序分區(qū)程序。
?另一個(gè)重要差異是，RDMBS 中的列名稱表示與數(shù)據(jù)有關(guān)的元數(shù)據(jù)，但絕不是數(shù)據(jù)。而在 Cassandra 中，列名稱可以包括數(shù)據(jù)。因此，Cassandra 行可以擁有數(shù)百萬個(gè)列，而關(guān)系模型通常只有數(shù)十個(gè)列。
?關(guān)系模型使用定義良好的不可變模式來支持復(fù)雜的查詢，這些查詢中包括 JOIN 和聚合等。使用關(guān)系模型，用戶無需擔(dān)心查詢就可定義數(shù)據(jù)模式。Cassandra 不支持 JOIN 和大多數(shù) SQL 搜索方法。因此，模式必須滿足應(yīng)用程序的查詢要求。
Web1.0的時(shí)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(diǎn)服務(wù)器可以解決大部分問題。
隨著Web2.0的時(shí)代的到來，用戶訪問量大幅度提升，同時(shí)產(chǎn)生了大量的用戶數(shù)據(jù)。加上后來的智能移動(dòng)設(shè)備的普及，所有的互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)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(chǔ)，而以簡(jiǎn)單的key-value模式存儲(chǔ)。因此大大的增加了數(shù)據(jù)庫的擴(kuò)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(xiàng)目中的數(shù)據(jù)庫。它用于需要對(duì)大量的數(shù)據(jù)進(jìn)行隨機(jī)、實(shí)時(shí)的讀寫操作的場(chǎng)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(jì)算機(jī)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(fèi)的開源NoSQL數(shù)據(jù)庫，其設(shè)計(jì)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(dá)到PB級(jí)別)。在眾多顯著特性當(dāng)中，Cassandra最為卓越的長處是對(duì)寫入及讀取操作進(jìn)行規(guī)模調(diào)整，而且其不強(qiáng)調(diào)主集群的設(shè)計(jì)思路能夠以相對(duì)直觀的方式簡(jiǎn)化各集群的創(chuàng)建與擴(kuò)展流程。
主要應(yīng)用：社會(huì)關(guān)系，公共交通網(wǎng)絡(luò)，地圖及網(wǎng)絡(luò)拓譜(n*(n-1)/2)
而傳統(tǒng)的關(guān)系數(shù)據(jù)庫在應(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題，例如：
1、High performance - 對(duì)數(shù)據(jù)庫高并發(fā)讀寫的需求
web2.0網(wǎng)站要根據(jù)用戶個(gè)性化信息來實(shí)時(shí)生成動(dòng)態(tài)頁面和提供動(dòng)態(tài)信息，所以基本上無法使用動(dòng)態(tài)頁面靜態(tài)化技術(shù)，因此數(shù)據(jù)庫并發(fā)負(fù)載非常高，往往要達(dá)到每秒上萬次讀寫請(qǐng)求。關(guān)系數(shù)據(jù)庫應(yīng)付上萬次SQL查詢還勉強(qiáng)頂?shù)米。菓?yīng)付上萬次SQL寫數(shù)據(jù)請(qǐng)求，硬盤IO就已經(jīng)無法承受了。其實(shí)對(duì)于普通的BBS網(wǎng)站，往往也存在對(duì)高并發(fā)寫請(qǐng)求的需求。
2、Huge Storage - 對(duì)海量數(shù)據(jù)的高效率存儲(chǔ)和訪問的需求
對(duì)于大型的SNS網(wǎng)站，每天用戶產(chǎn)生海量的用戶動(dòng)態(tài)，以國外的Friendfeed為例，一個(gè)月就達(dá)到了2.5億條用戶動(dòng)態(tài)，對(duì)于關(guān)系數(shù)據(jù)庫來說，在一張2.5億條記錄的表里面進(jìn)行SQL查詢，效率是極其低下乃至不可忍受的。再例如大型web網(wǎng)站的用戶登錄系統(tǒng)，例如騰訊，盛大，動(dòng)輒數(shù)以億計(jì)的帳號(hào)，關(guān)系數(shù)據(jù)庫也很難應(yīng)付。
3、High Scalability High Availability- 對(duì)數(shù)據(jù)庫的高可擴(kuò)展性和高可用性的需求
在基于web的架構(gòu)當(dāng)中，數(shù)據(jù)庫是最難進(jìn)行橫向擴(kuò)展的，當(dāng)一個(gè)應(yīng)用系統(tǒng)的用戶量和訪問量與日俱增的時(shí)候，你的數(shù)據(jù)庫卻沒有辦法像web server和app server那樣簡(jiǎn)單的通過添加更多的硬件和服務(wù)節(jié)點(diǎn)來擴(kuò)展性能和負(fù)載能力。對(duì)于很多需要提供24小時(shí)不間斷服務(wù)的網(wǎng)站來說，對(duì)數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)進(jìn)行升級(jí)和擴(kuò)展是非常痛苦的事情，往往需要停機(jī)維護(hù)和數(shù)據(jù)遷移，為什么數(shù)據(jù)庫不能通過不斷的添加服務(wù)器節(jié)點(diǎn)來實(shí)現(xiàn)擴(kuò)展呢？
在上面提到的“三高”需求面前，關(guān)系數(shù)據(jù)庫遇到了難以克服的障礙，而對(duì)于web2.0網(wǎng)站來說，關(guān)系數(shù)據(jù)庫的很多主要特性卻往往無用武之地，例如：
1、數(shù)據(jù)庫事務(wù)一致性需求
很多web實(shí)時(shí)系統(tǒng)并不要求嚴(yán)格的數(shù)據(jù)庫事務(wù)，對(duì)讀一致性的要求很低，有些場(chǎng)合對(duì)寫一致性要求也不高。因此數(shù)據(jù)庫事務(wù)管理成了數(shù)據(jù)庫高負(fù)載下一個(gè)沉重的負(fù)擔(dān)。
2、數(shù)據(jù)庫的寫實(shí)時(shí)性和讀實(shí)時(shí)性需求
對(duì)關(guān)系數(shù)據(jù)庫來說，插入一條數(shù)據(jù)之后立刻查詢，是肯定可以讀出來這條數(shù)據(jù)的，但是對(duì)于很多web應(yīng)用來說，并不要求這么高的實(shí)時(shí)性。
3、對(duì)復(fù)雜的SQL查詢，特別是多表關(guān)聯(lián)查詢的需求
任何大數(shù)據(jù)量的web系統(tǒng)，都非常忌諱多個(gè)大表的關(guān)聯(lián)查詢，以及復(fù)雜的數(shù)據(jù)分析類型的復(fù)雜SQL報(bào)表查詢，特別是SNS類型的網(wǎng)站，從需求以及產(chǎn)品設(shè)計(jì)角度，就避免了這種情況的產(chǎn)生。往往更多的只是單表的主鍵查詢，以及單表的簡(jiǎn)單條件分頁查詢，SQL的功能被極大的弱化了。
因此，關(guān)系數(shù)據(jù)庫在這些越來越多的應(yīng)用場(chǎng)景下顯得不那么合適了，為了解決這類問題的非關(guān)系數(shù)據(jù)庫應(yīng)運(yùn)而生。
NoSQL 是非關(guān)系型數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的廣義定義。它打破了長久以來關(guān)系型數(shù)據(jù)庫與ACID理論大一統(tǒng)的局面。NoSQL 數(shù)據(jù)存儲(chǔ)不需要固定的表結(jié)構(gòu)，通常也不存在連接操作。在大數(shù)據(jù)存取上具備關(guān)系型數(shù)據(jù)庫無法比擬的性能優(yōu)勢(shì)。該術(shù)語在 2009 年初得到了廣泛認(rèn)同。
當(dāng)今的應(yīng)用體系結(jié)構(gòu)需要數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在橫向伸縮性上能夠滿足需求。而 NoSQL 存儲(chǔ)就是為了實(shí)現(xiàn)這個(gè)需求。Google 的BigTable與Amazon的Dynamo是非常成功的商業(yè) NoSQL 實(shí)現(xiàn)。一些開源的 NoSQL 體系，如Facebook 的Cassandra， Apache 的HBase，也得到了廣泛認(rèn)同。
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