NoSQL，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。
創(chuàng)新互聯(lián)公司專業(yè)為企業(yè)提供阜康網(wǎng)站建設、阜康做網(wǎng)站、阜康網(wǎng)站設計、阜康網(wǎng)站制作等企業(yè)網(wǎng)站建設、網(wǎng)頁設計與制作、阜康企業(yè)網(wǎng)站模板建站服務，十多年阜康做網(wǎng)站經(jīng)驗，不只是建網(wǎng)站，更提供有價值的思路和整體網(wǎng)絡服務。
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工具，可以為大數(shù)據(jù)建立快速、可擴展的存儲庫。
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系型的數(shù)據(jù)存儲，相對于鋪天蓋地的關系型數(shù)據(jù)庫運用，這一概念無疑是一種全新的思維的注入。
對于NoSQL并沒有一個明確的范圍和定義，但是他們都普遍存在下面一些共同特征：
不需要預定義模式：不需要事先定義數(shù)據(jù)模式，預定義表結構。數(shù)據(jù)中的每條記錄都可能有不同的屬性和格式。當插入數(shù)據(jù)時，并不需要預先定義它們的模式。
無共享架構：相對于將所有數(shù)據(jù)存儲的存儲區(qū)域網(wǎng)絡中的全共享架構。NoSQL往往將數(shù)據(jù)劃分后存儲在各個本地服務器上。因為從本地磁盤讀取數(shù)據(jù)的性能往往好于通過網(wǎng)絡傳輸讀取數(shù)據(jù)的性能，從而提高了系統(tǒng)的性能。
彈性可擴展：可以在系統(tǒng)運行的時候，動態(tài)增加或者刪除結點。不需要停機維護，數(shù)據(jù)可以自動遷移。
分區(qū)：相對于將數(shù)據(jù)存放于同一個節(jié)點，NoSQL數(shù)據(jù)庫需要將數(shù)據(jù)進行分區(qū)，將記錄分散在多個節(jié)點上面。并且通常分區(qū)的同時還要做復制。這樣既提高了并行性能，又能保證沒有單點失效的問題。
異步復制：和RAID存儲系統(tǒng)不同的是，NoSQL中的復制，往往是基于日志的異步復制。這樣，數(shù)據(jù)就可以盡快地寫入一個節(jié)點，而不會被網(wǎng)絡傳輸引起遲延。缺點是并不總是能保證一致性，這樣的方式在出現(xiàn)故障的時候，可能會丟失少量的數(shù)據(jù)。
BASE：相對于事務嚴格的ACID特性，NoSQL數(shù)據(jù)庫保證的是BASE特性。BASE是最終一致性和軟事務。
NoSQL數(shù)據(jù)庫并沒有一個統(tǒng)一的架構，兩種NoSQL數(shù)據(jù)庫之間的不同，甚至遠遠超過兩種關系型數(shù)據(jù)庫的不同?？梢哉f，NoSQL各有所長，成功的NoSQL必然特別適用于某些場合或者某些應用，在這些場合中會遠遠勝過關系型數(shù)據(jù)庫和其他的NoSQL。
1 理解ACID與BASE的區(qū)別（ACID是關系型數(shù)據(jù)庫強一致性的四個要求，而BASE是NoSQL數(shù)據(jù)庫通常對可用性及一致性的弱要求原則，它們的意思分別是，ACID：atomicity, consistency, isolation, durability;BASE：Basically Available, Soft-state, Eventually Consistent。同時有意思的是ACID在英語里意為酸，BASE意思為堿）
2 理解持久化與非持久化的區(qū)別。這么說是因為有的NoSQL系統(tǒng)是純內存存儲的。
3 你必須意識到傳統(tǒng)有關系型數(shù)據(jù)庫與NoSQL系統(tǒng)在數(shù)據(jù)結構上的本質區(qū)別。傳統(tǒng)關系型數(shù)據(jù)庫通常是基于行的表格型存儲，而NoSQL系統(tǒng)包括了列式存儲（Cassandra）、key/value存儲（Memcached）、文檔型存儲（CouchDB）以及圖結構存儲（Neo4j）
4與傳統(tǒng)關系數(shù)據(jù)庫有統(tǒng)一的SQL語言操作接口不同，NoSQL系統(tǒng)通常有自己特有的API接口。
5 在架構上，你必須搞清楚，NoSQL系統(tǒng)是被設計用于成百上千臺機器的集群中的，而非共享型數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的架構。
6在NoSQL系統(tǒng)中，可能你得習慣一下不知道你的數(shù)據(jù)具體存在何處的情況。
7 在NoSQL系統(tǒng)中，你最好習慣它的弱一致性?！眅ventually consistent”(最終一致性)正是BASE原則中的重要一項。比如在Twitter，你在Followers列表中經(jīng)常會感受到數(shù)據(jù)的延遲。
8 在NoSQL系統(tǒng)中，你要理解，很多時候數(shù)據(jù)并不總是可用的。
9 你得理解，有的方案是擁有分區(qū)容忍性的，有的方案不一定有。
分表是分散數(shù)據(jù)庫壓力的好方法。
分表，最直白的意思，就是將一個表結構分為多個表，然后，可以再同一個庫里，也可以放到不同的庫。
當然，首先要知道什么情況下，才需要分表。個人覺得單表記錄條數(shù)達到百萬到千萬級別時就要使用分表了。
分表的分類
**1、縱向分表**
將本來可以在同一個表的內容，人為劃分為多個表。（所謂的本來，是指按照關系型數(shù)據(jù)庫的第三范式要求，是應該在同一個表的。）
分表理由：根據(jù)數(shù)據(jù)的活躍度進行分離，（因為不同活躍的數(shù)據(jù)，處理方式是不同的）
案例：
對于一個博客系統(tǒng)，文章標題，作者，分類，創(chuàng)建時間等，是變化頻率慢，查詢次數(shù)多，而且最好有很好的實時性的數(shù)據(jù)，我們把它叫做冷數(shù)據(jù)。而博客的瀏覽量，回復數(shù)等，類似的統(tǒng)計信息，或者別的變化頻率比較高的數(shù)據(jù)，我們把它叫做活躍數(shù)據(jù)。所以，在進行數(shù)據(jù)庫結構設計的時候，就應該考慮分表，首先是縱向分表的處理。
這樣縱向分表后：
首先存儲引擎的使用不同，冷數(shù)據(jù)使用MyIsam 可以有更好的查詢數(shù)據(jù)?；钴S數(shù)據(jù)，可以使用Innodb ,可以有更好的更新速度。
其次，對冷數(shù)據(jù)進行更多的從庫配置，因為更多的操作時查詢，這樣來加快查詢速度。對熱數(shù)據(jù)，可以相對有更多的主庫的橫向分表處理。
其實，對于一些特殊的活躍數(shù)據(jù)，也可以考慮使用memcache ,redis之類的緩存，等累計到一定量再去更新數(shù)據(jù)庫?；蛘適ongodb 一類的nosql 數(shù)據(jù)庫，這里只是舉例，就先不說這個。
**2、橫向分表**
字面意思，就可以看出來，是把大的表結構，橫向切割為同樣結構的不同表，如，用戶信息表，user_1,user_2等。表結構是完全一樣，但是，根據(jù)某些特定的規(guī)則來劃分的表，如根據(jù)用戶ID來取模劃分。
分表理由：根據(jù)數(shù)據(jù)量的規(guī)模來劃分，保證單表的容量不會太大，從而來保證單表的查詢等處理能力。
案例：同上面的例子，博客系統(tǒng)。當博客的量達到很大時候，就應該采取橫向分割來降低每個單表的壓力，來提升性能。例如博客的冷數(shù)據(jù)表，假如分為100個表，當同時有100萬個用戶在瀏覽時，如果是單表的話，會進行100萬次請求，而現(xiàn)在分表后，就可能是每個表進行1萬個數(shù)據(jù)的請求（因為，不可能絕對的平均，只是假設），這樣壓力就降低了很多很多。
延伸：為什么要分表和分區(qū)？
日常開發(fā)中我們經(jīng)常會遇到大表的情況，所謂的大表是指存儲了百萬級乃至千萬級條記錄的表。這樣的表過于龐大，導致數(shù)據(jù)庫在查詢和插入的時候耗時太長，性能低下，如果涉及聯(lián)合查詢的情況，性能會更加糟糕。分表和表分區(qū)的目的就是減少數(shù)據(jù)庫的負擔，提高數(shù)據(jù)庫的效率，通常點來講就是提高表的增刪改查效率。
什么是分表？
分表是將一個大表按照一定的規(guī)則分解成多張具有獨立存儲空間的實體表，我們可以稱為子表，每個表都對應三個文件，MYD數(shù)據(jù)文件，.MYI索引文件，.frm表結構文件。這些子表可以分布在同一塊磁盤上，也可以在不同的機器上。app讀寫的時候根據(jù)事先定義好的規(guī)則得到對應的子表名，然后去操作它。
什么是分區(qū)？
分區(qū)和分表相似，都是按照規(guī)則分解表。不同在于分表將大表分解為若干個獨立的實體表，而分區(qū)是將數(shù)據(jù)分段劃分在多個位置存放，可以是同一塊磁盤也可以在不同的機器。分區(qū)后，表面上還是一張表，但數(shù)據(jù)散列到多個位置了。app讀寫的時候操作的還是大表名字，db自動去組織分區(qū)的數(shù)據(jù)。
**MySQL分表和分區(qū)有什么聯(lián)系呢？**
1、都能提高mysql的性高，在高并發(fā)狀態(tài)下都有一個良好的表現(xiàn)。
2、分表和分區(qū)不矛盾，可以相互配合的，對于那些大訪問量，并且表數(shù)據(jù)比較多的表，我們可以采取分表和分區(qū)結合的方式（如果merge這種分表方式，不能和分區(qū)配合的話，可以用其他的分表試），訪問量不大，但是表數(shù)據(jù)很多的表，我們可以采取分區(qū)的方式等。
3、分表技術是比較麻煩的，需要手動去創(chuàng)建子表，app服務端讀寫時候需要計算子表名。采用merge好一些，但也要創(chuàng)建子表和配置子表間的union關系。
4、表分區(qū)相對于分表，操作方便，不需要創(chuàng)建子表。
我們知道對于大型的互聯(lián)網(wǎng)應用，數(shù)據(jù)庫單表的數(shù)據(jù)量可能達到千萬甚至上億級別，同時面臨這高并發(fā)的壓力。Master-Slave結構只能對數(shù)據(jù)庫的讀能力進行擴展，寫操作還是集中在Master中，Master并不能無限制的掛接Slave庫，如果需要對數(shù)據(jù)庫的吞吐能力進行進一步的擴展，可以考慮采用分庫分表的策略。
**1、分表**
在分表之前，首先要選中合適的分表策略（以哪個字典為分表字段，需要將數(shù)據(jù)分為多少張表），使數(shù)據(jù)能夠均衡的分布在多張表中，并且不影響正常的查詢。在企業(yè)級應用中，往往使用org_id(組織主鍵)做為分表字段，在互聯(lián)網(wǎng)應用中往往是userid。在確定分表策略后，當數(shù)據(jù)進行存儲及查詢時，需要確定到哪張表里去查找數(shù)據(jù)，
數(shù)據(jù)存放的數(shù)據(jù)表 = 分表字段的內容 % 分表數(shù)量
**2、分庫**
分表能夠解決單表數(shù)據(jù)量過大帶來的查詢效率下降的問題，但是不能給數(shù)據(jù)庫的并發(fā)訪問帶來質的提升，面對高并發(fā)的寫訪問，當Master無法承擔高并發(fā)的寫入請求時，不管如何擴展Slave服務器，都沒有意義了。我們通過對數(shù)據(jù)庫進行拆分，來提高數(shù)據(jù)庫的寫入能力，即所謂的分庫。分庫采用對關鍵字取模的方式，對數(shù)據(jù)庫進行路由。
數(shù)據(jù)存放的數(shù)據(jù)庫=分庫字段的內容%數(shù)據(jù)庫的數(shù)量
**3、即分表又分庫**
數(shù)據(jù)庫分表可以解決單表海量數(shù)據(jù)的查詢性能問題，分庫可以解決單臺數(shù)據(jù)庫的并發(fā)訪問壓力問題。
當數(shù)據(jù)庫同時面臨海量數(shù)據(jù)存儲和高并發(fā)訪問的時候，需要同時采取分表和分庫策略。一般分表分庫策略如下：
中間變量 = 關鍵字%（數(shù)據(jù)庫數(shù)量*單庫數(shù)據(jù)表數(shù)量）
庫 = 取整（中間變量/單庫數(shù)據(jù)表數(shù)量）
表 = （中間變量%單庫數(shù)據(jù)表數(shù)量）
實例：
1、分庫分表
很明顯，一個主表（也就是很重要的表，例如用戶表）無限制的增長勢必嚴重影響性能，分庫與分表是一個很不錯的解決途徑，也就是性能優(yōu)化途徑，現(xiàn)在的案例是我們有一個1000多萬條記錄的用戶表members,查詢起來非常之慢，同事的做法是將其散列到100個表中，分別從members0到members99，然后根據(jù)mid分發(fā)記錄到這些表中，牛逼的代碼大概是這樣子：
復制代碼 代碼如下:
?php
for($i=0;$i 100; $i++ ){
//echo "CREATE TABLE db2.members{$i} LIKE db1.members
";
echo "INSERT INTO members{$i} SELECT * FROM members WHERE mid%100={$i}
";
}
?
2、不停機修改mysql表結構
同樣還是members表，前期設計的表結構不盡合理，隨著數(shù)據(jù)庫不斷運行，其冗余數(shù)據(jù)也是增長巨大，同事使用了下面的方法來處理：
先創(chuàng)建一個臨時表：
/*創(chuàng)建臨時表*/
CREATE TABLE members_tmp LIKE members
然后修改members_tmp的表結構為新結構，接著使用上面那個for循環(huán)來導出數(shù)據(jù)，因為1000萬的數(shù)據(jù)一次性導出是不對的，mid是主鍵，一個區(qū)間一個區(qū)間的導，基本是一次導出5萬條吧，這里略去了
接著重命名將新表替換上去：
/*這是個頗為經(jīng)典的語句哈*/
RENAME TABLE members TO members_bak,members_tmp TO members;
就是這樣，基本可以做到無損失，無需停機更新表結構，但實際上RENAME期間表是被鎖死的，所以選擇在線少的時候操作是一個技巧。經(jīng)過這個操作，使得原先8G多的表，一下子變成了2G多。
重慶分公司
重慶分公司
