本質(zhì)是因?yàn)椋弘S著互聯(lián)網(wǎng)的進(jìn)一步發(fā)展與各行業(yè)信息化建設(shè)進(jìn)程加快、參與者的增多，人們對(duì)軟件有了更多更新的要求，需要軟件不僅能實(shí)現(xiàn)功能，而且要求保證許多人可以共同參與使用，因而軟件所需承載的數(shù)據(jù)量和吞吐量必須達(dá)到相應(yīng)的需求。而目前的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫在某些方面有一些缺點(diǎn)，導(dǎo)致不能滿足需要。
讓客戶滿意是我們工作的目標(biāo)，不斷超越客戶的期望值來自于我們對(duì)這個(gè)行業(yè)的熱愛。我們立志把好的技術(shù)通過有效、簡(jiǎn)單的方式提供給客戶，將通過不懈努力成為客戶在信息化領(lǐng)域值得信任、有價(jià)值的長(zhǎng)期合作伙伴，公司提供的服務(wù)項(xiàng)目有：申請(qǐng)域名、網(wǎng)絡(luò)空間、營(yíng)銷軟件、網(wǎng)站建設(shè)、甘州網(wǎng)站維護(hù)、網(wǎng)站推廣。
具體則需要對(duì)比關(guān)系型數(shù)據(jù)庫與Nosql之間的區(qū)別可以得出
關(guān)系型數(shù)據(jù)庫
關(guān)系型數(shù)據(jù)庫把所有的數(shù)據(jù)都通過行和列的二元表現(xiàn)形式表示出來。
關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的優(yōu)勢(shì)：
1.?保持?jǐn)?shù)據(jù)的一致性（事務(wù)處理）
2.由于以標(biāo)準(zhǔn)化為前提，數(shù)據(jù)更新的開銷很?。ㄏ嗤淖侄位旧隙贾挥幸惶帲?/p>
3.?可以進(jìn)行Join等復(fù)雜查詢
其中能夠保持?jǐn)?shù)據(jù)的一致性是關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的最大優(yōu)勢(shì)。
關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的不足：
不擅長(zhǎng)的處理
1.?大量數(shù)據(jù)的寫入處理（這點(diǎn)尤為重要）
2.?為有數(shù)據(jù)更新的表做索引或表結(jié)構(gòu)（schema）變更
3.?字段不固定時(shí)應(yīng)用
4.?對(duì)簡(jiǎn)單查詢需要快速返回結(jié)果的處理
--大量數(shù)據(jù)的寫入處理
讀寫集中在一個(gè)數(shù)據(jù)庫上讓數(shù)據(jù)庫不堪重負(fù)，大部分網(wǎng)站已使用主從復(fù)制技術(shù)實(shí)現(xiàn)讀寫分離，以提高讀寫性能和讀庫的可擴(kuò)展性。
所以在進(jìn)行大量數(shù)據(jù)操作時(shí)，會(huì)使用數(shù)據(jù)庫主從模式。數(shù)據(jù)的寫入由主數(shù)據(jù)庫負(fù)責(zé)，數(shù)據(jù)的讀入由從數(shù)據(jù)庫負(fù)責(zé)，可以比較簡(jiǎn)單地通過增加從數(shù)據(jù)庫來實(shí)現(xiàn)規(guī)?；菙?shù)據(jù)的寫入?yún)s完全沒有簡(jiǎn)單的方法來解決規(guī)模化問題。
第一，要想將數(shù)據(jù)的寫入規(guī)?；?，可以考慮把主數(shù)據(jù)庫從一臺(tái)增加到兩臺(tái)，作為互相關(guān)聯(lián)復(fù)制的二元主數(shù)據(jù)庫使用，確實(shí)這樣可以把每臺(tái)主數(shù)據(jù)庫的負(fù)荷減少一半，但是更新處理會(huì)發(fā)生沖突，可能會(huì)造成數(shù)據(jù)的不一致，為了避免這樣的問題，需要把對(duì)每個(gè)表的請(qǐng)求分別分配給合適的主數(shù)據(jù)庫來處理。
第二，可以考慮把數(shù)據(jù)庫分割開來，分別放在不同的數(shù)據(jù)庫服務(wù)器上，比如將不同的表放在不同的數(shù)據(jù)庫服務(wù)器上，數(shù)據(jù)庫分割可以減少每臺(tái)數(shù)據(jù)庫服務(wù)器上的數(shù)據(jù)量，以便減少硬盤IO的輸入、輸出處理，實(shí)現(xiàn)內(nèi)存上的高速處理。但是由于分別存儲(chǔ)字不同服務(wù)器上的表之間無法進(jìn)行Join處理，數(shù)據(jù)庫分割的時(shí)候就需要預(yù)先考慮這些問題，數(shù)據(jù)庫分割之后，如果一定要進(jìn)行Join處理，就必須要在程序中進(jìn)行關(guān)聯(lián)，這是非常困難的。
--為有數(shù)據(jù)更新的表做索引或表結(jié)構(gòu)變更
在使用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫時(shí)，為了加快查詢速度需要?jiǎng)?chuàng)建索引，為了增加必要的字段就一定要改變表結(jié)構(gòu)，為了進(jìn)行這些處理，需要對(duì)表進(jìn)行共享鎖定，這期間數(shù)據(jù)變更、更新、插入、刪除等都是無法進(jìn)行的。如果需要進(jìn)行一些耗時(shí)操作，例如為數(shù)據(jù)量比較大的表創(chuàng)建索引或是變更其表結(jié)構(gòu)，就需要特別注意，長(zhǎng)時(shí)間內(nèi)數(shù)據(jù)可能無法進(jìn)行更新。
--字段不固定時(shí)的應(yīng)用
如果字段不固定，利用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫也是比較困難的，有人會(huì)說，需要的時(shí)候加個(gè)字段就可以了，這樣的方法也不是不可以，但在實(shí)際運(yùn)用中每次都進(jìn)行反復(fù)的表結(jié)構(gòu)變更是非常痛苦的。你也可以預(yù)先設(shè)定大量的預(yù)備字段，但這樣的話，時(shí)間一長(zhǎng)很容易弄不清除字段和數(shù)據(jù)的對(duì)應(yīng)狀態(tài)，即哪個(gè)字段保存有哪些數(shù)據(jù)。
--對(duì)簡(jiǎn)單查詢需要快速返回結(jié)果的處理? （這里的“簡(jiǎn)單”指的是沒有復(fù)雜的查詢條件）
這一點(diǎn)稱不上是缺點(diǎn)，但不管怎樣，關(guān)系型數(shù)據(jù)庫并不擅長(zhǎng)對(duì)簡(jiǎn)單的查詢快速返回結(jié)果，因?yàn)殛P(guān)系型數(shù)據(jù)庫是使用專門的sql語言進(jìn)行數(shù)據(jù)讀取的，它需要對(duì)sql與越南進(jìn)行解析，同時(shí)還有對(duì)表的鎖定和解鎖等這樣的額外開銷，這里并不是說關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的速度太慢，而只是想告訴大家若希望對(duì)簡(jiǎn)單查詢進(jìn)行高速處理，則沒有必要非使用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫不可。
NoSQL數(shù)據(jù)庫
關(guān)系型數(shù)據(jù)庫應(yīng)用廣泛，能進(jìn)行事務(wù)處理和表連接等復(fù)雜查詢。相對(duì)地，NoSQL數(shù)據(jù)庫只應(yīng)用在特定領(lǐng)域，基本上不進(jìn)行復(fù)雜的處理，但它恰恰彌補(bǔ)了之前所列舉的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的不足之處。
優(yōu)點(diǎn)：
易于數(shù)據(jù)的分散
各個(gè)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(jìn)行join處理，關(guān)系型數(shù)據(jù)庫不得不把數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在同一個(gè)服務(wù)器內(nèi)，這不利于數(shù)據(jù)的分散，這也是關(guān)系型數(shù)據(jù)庫并不擅長(zhǎng)大數(shù)據(jù)量的寫入處理的原因。相反NoSQL數(shù)據(jù)庫原本就不支持Join處理，各個(gè)數(shù)據(jù)都是獨(dú)立設(shè)計(jì)的，很容易把數(shù)據(jù)分散在多個(gè)服務(wù)器上，故減少了每個(gè)服務(wù)器上的數(shù)據(jù)量，即使要處理大量數(shù)據(jù)的寫入，也變得更加容易，數(shù)據(jù)的讀入操作當(dāng)然也同樣容易。
典型的NoSQL數(shù)據(jù)庫
臨時(shí)性鍵值存儲(chǔ)（memcached、Redis）、永久性鍵值存儲(chǔ)（ROMA、Redis）、面向文檔的數(shù)據(jù)庫（MongoDB、CouchDB）、面向列的數(shù)據(jù)庫（Cassandra、HBase）
一、 鍵值存儲(chǔ)
它的數(shù)據(jù)是以鍵值的形式存儲(chǔ)的，雖然它的速度非常快，但基本上只能通過鍵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(shí)性、永久性和兩者兼具 三種。
（1）臨時(shí)性
所謂臨時(shí)性就是數(shù)據(jù)有可能丟失，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常快，但是當(dāng)memcached停止時(shí)，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(huì)丟失?？偨Y(jié)來說：
。在內(nèi)存中保存數(shù)據(jù)
?？梢赃M(jìn)行非?？焖俚谋４婧妥x取處理
。數(shù)據(jù)有可能丟失
（2）永久性
所謂永久性就是數(shù)據(jù)不會(huì)丟失，這里的鍵值存儲(chǔ)是把數(shù)據(jù)保存在硬盤上，與臨時(shí)性比起來，由于必然要發(fā)生對(duì)硬盤的IO操作，所以性能上還是有差距的，但數(shù)據(jù)不會(huì)丟失是它最大的優(yōu)勢(shì)?？偨Y(jié)來說：
。在硬盤上保存數(shù)據(jù)
?？梢赃M(jìn)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(huì)丟失
（3） 兩者兼?zhèn)?/p>
Redis屬于這種類型。Redis有些特殊，臨時(shí)性和永久性兼具。Redis首先把數(shù)據(jù)保存在內(nèi)存中，在滿足特定條件（默認(rèn)是?15分鐘一次以上，5分鐘內(nèi)10個(gè)以上，1分鐘內(nèi)10000個(gè)以上的鍵發(fā)生變更）的時(shí)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)庫特別適合處理數(shù)組類型的數(shù)據(jù)?？偨Y(jié)來說：
。同時(shí)在內(nèi)存和硬盤上保存數(shù)據(jù)
。可以進(jìn)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(huì)消失（可以恢復(fù)）
。適合于處理數(shù)組類型的數(shù)據(jù)
二、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，但與鍵值存儲(chǔ)相異。
（1）不定義表結(jié)構(gòu)
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，還省去了變更表結(jié)構(gòu)的麻煩。
（2）可以使用復(fù)雜的查詢條件
跟鍵值存儲(chǔ)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，但初次以外的其他處理基本上都能實(shí)現(xiàn)。
三、?面向列的數(shù)據(jù)庫
Cassandra、HBae、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(zhǎng)，這種類型的NoSQL數(shù)據(jù)庫尤其引入注目。
普通的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫都是以行為單位來存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的，擅長(zhǎng)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)庫也被成為面向行的數(shù)據(jù)庫。相反，面向列的數(shù)據(jù)庫是以列為單位來存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的，擅長(zhǎng)以列為單位讀入數(shù)據(jù)。
面向列的數(shù)據(jù)庫具有搞擴(kuò)展性，即使數(shù)據(jù)增加也不會(huì)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，把它作為批處理程序的存儲(chǔ)器來對(duì)大量數(shù)據(jù)進(jìn)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(chǔ)的思維方式有很大不同，故應(yīng)用起來十分困難。
總結(jié)：關(guān)系型數(shù)據(jù)庫與NoSQL數(shù)據(jù)庫并非對(duì)立而是互補(bǔ)的關(guān)系，即通常情況下使用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，在適合使用NoSQL的時(shí)候使用NoSQL數(shù)據(jù)庫，讓NoSQL數(shù)據(jù)庫對(duì)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的不足進(jìn)行彌補(bǔ)。
什么是NoSQL
大家有沒有聽說過“NoSQL”呢?近年，這個(gè)詞極受關(guān)注?？吹健癗oSQL”這個(gè)詞，大家可能會(huì)誤以為是“No!SQL”的縮寫，并深感憤怒：“SQL怎么會(huì)沒有必要了呢?”但實(shí)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(shí)候就使用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，不適用的時(shí)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(chǔ)。
為彌補(bǔ)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(yùn)而生。
為了更好地了解本書所介紹的NoSQL數(shù)據(jù)庫，對(duì)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(jiǎn)史
1969年，埃德加?6?1弗蘭克?6?1科德(Edgar Frank Codd)發(fā)表了劃時(shí)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(shí)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(shí)際應(yīng)用。但之后隨著硬件性能的提升，加之使用簡(jiǎn)單、性能優(yōu)越等優(yōu)點(diǎn)，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(gè)重要的大前提，請(qǐng)大家一定不要誤解。這個(gè)大前提就是“關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的性能絕對(duì)不低，它具有非常好的通用性和非常高的性能”。毫無疑問，對(duì)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(shì)
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(shì)主要有以下幾點(diǎn):
保持?jǐn)?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(jìn)行JOIN等復(fù)雜查詢
存在很多實(shí)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?jǐn)?shù)據(jù)的一致性是關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的最大優(yōu)勢(shì)。在需要嚴(yán)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(cuò)的。但是有些情況不需要JOIN，對(duì)上述關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的優(yōu)點(diǎn)也沒有什么特別需要，這時(shí)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(zhǎng)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(gè)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(zhǎng)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(shí)應(yīng)用
對(duì)簡(jiǎn)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(bǔ)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(jìn)行事務(wù)處理和JOIN等復(fù)雜處理。相對(duì)地，NoSQL數(shù)據(jù)庫只應(yīng)用在特定領(lǐng)域，基本上不進(jìn)行復(fù)雜的處理，但它恰恰彌補(bǔ)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(zhǎng)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(gè)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(jìn)行JOIN處理，關(guān)系型數(shù)據(jù)庫不得不把數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在同一個(gè)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(gè)數(shù)據(jù)都是獨(dú)立設(shè)計(jì)的，很容易把數(shù)據(jù)分散到多個(gè)服務(wù)器上。由于數(shù)據(jù)被分散到了多個(gè)服務(wù)器上，減少了每個(gè)服務(wù)器上的數(shù)據(jù)量，即使要進(jìn)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(diǎn)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(gè)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(jiǎn)單的方法，程序方面也不需要進(jìn)行變更，但需要一些費(fèi)用。若要購(gòu)買性能翻倍的服務(wù)器，需要花費(fèi)的資金往往不只是原來的2倍，可能需要多達(dá)5到10倍。這種方法雖然簡(jiǎn)單，但是成本較高。
另一方面，增大規(guī)模指的是使用多臺(tái)廉價(jià)的服務(wù)器來提高處理能力。它需要對(duì)程序進(jìn)行變更，但由于使用廉價(jià)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(jià)服務(wù)器的數(shù)量就可以了。
不對(duì)大量數(shù)據(jù)進(jìn)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(jì)的。但如果不是對(duì)大量數(shù)據(jù)進(jìn)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(shì)。但實(shí)際上NoSQL數(shù)據(jù)庫還有各種各樣的特點(diǎn)，如果能夠恰當(dāng)?shù)乩眠@些特點(diǎn)將會(huì)是非常有幫助。具體的例子將會(huì)在第2章和第3章進(jìn)行介紹，這些用途將會(huì)讓你感受到利用NoSQL的好處。
希望順暢地對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行緩存(Cache)處理
希望對(duì)數(shù)組類型的數(shù)據(jù)進(jìn)行高速處理
希望進(jìn)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(chǔ)”、“文檔型數(shù)據(jù)庫”、“列存儲(chǔ)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(diǎn)。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(diǎn)。
NoSQL數(shù)據(jù)庫是什么
NoSQL說起來簡(jiǎn)單，但實(shí)際上到底有多少種呢?我在提筆的時(shí)候，到NoSQL的官方網(wǎng)站上確認(rèn)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(duì)象數(shù)據(jù)庫等各個(gè)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(chǔ)
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(chǔ)的。雖然它的處理速度非常快，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(shí)性、永久性和兩者兼具三種。
臨時(shí)性
memcached屬于這種類型。所謂臨時(shí)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常快，但是當(dāng)memcached停止的時(shí)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(huì)丟失)。
在內(nèi)存中保存數(shù)據(jù)
可以進(jìn)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(shí)性相反，所謂永久性就是“數(shù)據(jù)不會(huì)丟失”的意思。這里的key-value存儲(chǔ)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(duì)硬盤的IO操作，所以性能上還是有差距的。但數(shù)據(jù)不會(huì)丟失是它最大的優(yōu)勢(shì)。
在硬盤上保存數(shù)據(jù)
可以進(jìn)行非常快速的保存和讀取處理(但無法與memcached相比)
數(shù)據(jù)不會(huì)丟失
兩者兼具
Redis屬于這種類型。Redis有些特殊，臨時(shí)性和永久性兼具，且集合了臨時(shí)性key-value存儲(chǔ)和永久性key-value存儲(chǔ)的優(yōu)點(diǎn)。Redis首先把數(shù)據(jù)保存到內(nèi)存中，在滿足特定條件(默認(rèn)是15分鐘一次以上，5分鐘內(nèi)10個(gè)以上，1分鐘內(nèi)10000個(gè)以上的key發(fā)生變更)的時(shí)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(shí)在內(nèi)存和硬盤上保存數(shù)據(jù)
可以進(jìn)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(huì)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(chǔ)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(shí)比較費(fèi)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(shí)是方便快捷。
可以使用復(fù)雜的查詢條件
跟key-value存儲(chǔ)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(shí)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(zhǎng)，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(chǔ)數(shù)據(jù)的，擅長(zhǎng)進(jìn)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(chǔ)數(shù)據(jù)的，擅長(zhǎng)以列為單位讀入數(shù)據(jù)。
高擴(kuò)展性
面向列的數(shù)據(jù)庫具有高擴(kuò)展性，即使數(shù)據(jù)增加也不會(huì)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(shì)，把它作為批處理程序的存儲(chǔ)器來對(duì)大量數(shù)據(jù)進(jìn)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(chǔ)的思維方式有很大不同，應(yīng)用起來十分困難。
高擴(kuò)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(duì)大量數(shù)據(jù)進(jìn)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(shì)對(duì)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(jìn)行詳細(xì)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(bǔ)SQL數(shù)據(jù)庫因?yàn)槭聞?wù)等機(jī)制帶來的對(duì)海量數(shù)據(jù)、高并發(fā)請(qǐng)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(bǔ)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(jī)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(shí)一定要慎重！不要為了NoSQL而NoSQL，可能會(huì)導(dǎo)致花了冤枉錢又耽擱了項(xiàng)目進(jìn)程。
NoSQL不是萬能的，但在大型項(xiàng)目中，你往往需要它！
Membase
Membase 是 NoSQL 家族的一個(gè)新的重量級(jí)的成員。Membase是開源項(xiàng)目，源代碼采用了Apache2.0的使用許可。該項(xiàng)目托管在GitHub.Source tarballs上，可以下載beta版本的Linux二進(jìn)制包。該產(chǎn)品主要是由North Scale的memcached核心團(tuán)隊(duì)成員開發(fā)完成，其中還包括Zynga和NHN這兩個(gè)主要貢獻(xiàn)者的工程師，這兩個(gè)組織都是很大的在線游戲和社區(qū)網(wǎng)絡(luò)空間的供應(yīng)商。
Membase容易安裝、操作，可以從單節(jié)點(diǎn)方便的擴(kuò)展到集群，而且為memcached（有線協(xié)議的兼容性）實(shí)現(xiàn)了即插即用功能，在應(yīng)用方面為開發(fā)者和經(jīng)營(yíng)者提供了一個(gè)比較低的門檻。做為緩存解決方案，Memcached已經(jīng)在不同類型的領(lǐng)域（特別是大容量的Web應(yīng)用）有了廣泛的使用，其中 Memcached的部分基礎(chǔ)代碼被直接應(yīng)用到了Membase服務(wù)器的前端。
通過兼容多種編程語言和框架，Membase具備了很好的復(fù)用性。在安裝和配置方面，Membase提供了有效的圖形化界面和編程接口，包括可配置 的告警信息。
Membase的目標(biāo)是提供對(duì)外的線性擴(kuò)展能力，包括為了增加集群容量，可以針對(duì)統(tǒng)一的節(jié)點(diǎn)進(jìn)行復(fù)制。 另外，對(duì)存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)進(jìn)行再分配仍然是必要的。
這方面的一個(gè)有趣的特性是NoSQL解決方案所承諾的可預(yù)測(cè)的性能，類準(zhǔn)確性的延遲和吞吐量。通過如下方式可以獲得上面提到的特性：
◆ 自動(dòng)將在線數(shù)據(jù)遷移到低延遲的存儲(chǔ)介質(zhì)的技術(shù)（內(nèi)存，固態(tài)硬盤，磁盤）
◆ 可選的寫操作一一異步，同步（基于復(fù)制，持久化）
◆ 反向通道再平衡[未來考慮支持]
◆ 多線程低鎖爭(zhēng)用
◆ 盡可能使用異步處理
◆ 自動(dòng)實(shí)現(xiàn)重復(fù)數(shù)據(jù)刪除
◆ 動(dòng)態(tài)再平衡現(xiàn)有集群
◆ 通過把數(shù)據(jù)復(fù)制到多個(gè)集群?jiǎn)卧椭С挚焖偈∞D(zhuǎn)移來提供系統(tǒng)的高可用性。
MongoDB
MongoDB是一個(gè)介于關(guān)系數(shù)據(jù)庫和非關(guān)系數(shù)據(jù)庫之間的產(chǎn)品，是非關(guān)系數(shù)據(jù)庫當(dāng)中功能最豐富，最像關(guān)系數(shù)據(jù)庫的。他支持的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)非常松散，是類似json的bjson格式，因此可以存儲(chǔ)比較復(fù)雜的數(shù)據(jù)類型。Mongo最大的特點(diǎn)是他支持的查詢語言非常強(qiáng)大，其語法有點(diǎn)類似于面向?qū)ο蟮牟樵冋Z言，幾乎可以實(shí)現(xiàn)類似關(guān)系數(shù)據(jù)庫單表查詢的絕大部分功能，而且還支持對(duì)數(shù)據(jù)建立索引。它的特點(diǎn)是高性能、易部署、易使用，存儲(chǔ)數(shù)據(jù)非常方便。
主要功能特性：
◆ 面向集合存儲(chǔ)，易存儲(chǔ)對(duì)象類型的數(shù)據(jù)
“面向集合”（Collenction-Oriented），意思是數(shù)據(jù)被分組存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)集中，被稱為一個(gè)集合（Collenction)。每個(gè) 集合在數(shù)據(jù)庫中都有一個(gè)唯一的標(biāo)識(shí)名，并且可以包含無限數(shù)目的文檔。集合的概念類似關(guān)系型數(shù)據(jù)庫（RDBMS）里的表（table），不同的是它不需要定 義任何模式（schema)。
◆ 模式自由
模式自由（schema-free)，意味著對(duì)于存儲(chǔ)在mongodb數(shù)據(jù)庫中的文件，我們不需要知道它的任何結(jié)構(gòu)定義。如果需要的話，你完全可以把不同結(jié)構(gòu)的文件存儲(chǔ)在同一個(gè)數(shù)據(jù)庫里。
◆支持動(dòng)態(tài)查詢
◆支持完全索引，包含內(nèi)部對(duì)象
◆支持查詢
◆支持復(fù)制和故障恢復(fù)
◆使用高效的二進(jìn)制數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，包括大型對(duì)象（如視頻等）
◆自動(dòng)處理碎片，以支持云計(jì)算層次的擴(kuò)展性
◆支持RUBY，PYTHON，JAVA，C++，PHP等多種語言
◆文件存儲(chǔ)格式為BSON（一種JSON的擴(kuò)展）
BSON（Binary Serialized document Format）存儲(chǔ)形式是指：存儲(chǔ)在集合中的文檔，被存儲(chǔ)為鍵-值對(duì)的形式。鍵用于唯一標(biāo)識(shí)一個(gè)文檔，為字符串類型，而值則可以是各種復(fù)雜的文件類型。
◆可通過網(wǎng)絡(luò)訪問
MongoDB服務(wù)端可運(yùn)行在Linux、Windows或OS X平臺(tái)，支持32位和64位應(yīng)用，默認(rèn)端口為27017。推薦運(yùn)行在64位平臺(tái)，因?yàn)镸ongoDB在32位模式運(yùn)行時(shí)支持的最大文件尺寸為2GB。
MongoDB把數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在文件中（默認(rèn)路徑為：/data/db），為提高效率使用內(nèi)存映射文件進(jìn)行管理。
Hypertable
Hypertable是一個(gè)開源、高性能、可伸縮的數(shù)據(jù)庫，它采用與Google的Bigtable相似的模型。在過去數(shù)年中，Google為在PC集群 上運(yùn)行的可伸縮計(jì)算基礎(chǔ)設(shè)施設(shè)計(jì)建造了三個(gè)關(guān)鍵部分。第一個(gè)關(guān)鍵的基礎(chǔ)設(shè)施是Google File System（GFS），這是一個(gè)高可用的文件系統(tǒng)，提供了一個(gè)全局的命名空間。它通過跨機(jī)器（和跨機(jī)架）的文件數(shù)據(jù)復(fù)制來達(dá)到高可用性，并因此免受傳統(tǒng) 文件存儲(chǔ)系統(tǒng)無法避免的許多失敗的影響，比如電源、內(nèi)存和網(wǎng)絡(luò)端口等失敗。第二個(gè)基礎(chǔ)設(shè)施是名為Map-Reduce的計(jì)算框架，它與GFS緊密協(xié)作，幫 助處理收集到的海量數(shù)據(jù)。第三個(gè)基礎(chǔ)設(shè)施是Bigtable，它是傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫的替代。Bigtable讓你可以通過一些主鍵來組織海量數(shù)據(jù)，并實(shí)現(xiàn)高效的 查詢。Hypertable是Bigtable的一個(gè)開源實(shí)現(xiàn)，并且根據(jù)我們的想法進(jìn)行了一些改進(jìn)。
Apache Cassandra
Apache Cassandra是一套開源分布式Key-Value存儲(chǔ)系統(tǒng)。它最初由Facebook開發(fā)，用于儲(chǔ)存特別大的數(shù)據(jù)。Facebook在使用此系統(tǒng)。
主要特性：
◆ 分布式
◆ 基于column的結(jié)構(gòu)化
◆ 高伸展性
Cassandra的主要特點(diǎn)就是它不是一個(gè)數(shù)據(jù)庫，而是由一堆數(shù)據(jù)庫節(jié)點(diǎn)共同構(gòu)成的一個(gè)分布式網(wǎng)絡(luò)服務(wù)，對(duì)Cassandra 的一個(gè)寫操作，會(huì)被復(fù)制到其他節(jié)點(diǎn)上去，對(duì)Cassandra的讀操作，也會(huì)被路由到某個(gè)節(jié)點(diǎn)上面去讀取。對(duì)于一個(gè)Cassandra群集來說，擴(kuò)展性能 是比較簡(jiǎn)單的事情，只管在群集里面添加節(jié)點(diǎn)就可以了。
Cassandra是一個(gè)混合型的非關(guān)系的數(shù)據(jù)庫，類似于Google的BigTable。其主要功能比 Dynomite（分布式的Key-Value存 儲(chǔ)系統(tǒng)）更豐富，但支持度卻不如文檔存儲(chǔ)MongoDB（介于關(guān)系數(shù)據(jù)庫和非關(guān)系數(shù)據(jù)庫之間的開源產(chǎn)品，是非關(guān)系數(shù)據(jù)庫當(dāng)中功能最豐富，最像關(guān)系數(shù)據(jù)庫 的。Cassandra最初由Facebook開發(fā)，后轉(zhuǎn)變成了開源項(xiàng)目。它是一個(gè)網(wǎng)絡(luò)社交云計(jì)算方面理想的數(shù)據(jù)庫。以Amazon專有的完全分布式的Dynamo為基礎(chǔ)，結(jié)合了Google BigTable基于列族（Column Family）的數(shù)據(jù)模型。P2P去中心化的存儲(chǔ)。很多方面都可以稱之為Dynamo 2.0。
CouchDB
所用語言： Erlang
特點(diǎn)：DB一致性，易于使用
使用許可： Apache
協(xié)議： HTTP/REST
雙向數(shù)據(jù)復(fù)制，持續(xù)進(jìn)行或臨時(shí)處理，處理時(shí)帶沖突檢查，因此，采用的是master-master復(fù)制
MVCC – 寫操作不阻塞讀操作
可保存文件之前的版本
Crash-only（可靠的）設(shè)計(jì)
需要不時(shí)地進(jìn)行數(shù)據(jù)壓縮
視圖：嵌入式 映射/減少
格式化視圖：列表顯示
支持進(jìn)行服務(wù)器端文檔驗(yàn)證
支持認(rèn)證
根據(jù)變化實(shí)時(shí)更新
支持附件處理
因此， CouchApps（獨(dú)立的 js應(yīng)用程序）
需要 jQuery程序庫
最佳應(yīng)用場(chǎng)景：適用于數(shù)據(jù)變化較少，執(zhí)行預(yù)定義查詢，進(jìn)行數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)的應(yīng)用程序。適用于需要提供數(shù)據(jù)版本支持的應(yīng)用程序。
例如：CRM、CMS系統(tǒng)。 master-master復(fù)制對(duì)于多站點(diǎn)部署是非常有用的。
和其他數(shù)據(jù)庫比較，其突出特點(diǎn)是：
◆ 模式靈活 ：使用Cassandra，像文檔存儲(chǔ)，你不必提前解決記錄中的字段。你可以在系統(tǒng)運(yùn)行時(shí)隨意的添加或移除字段。這是一個(gè)驚人的效率提升，特別是在大型部 署上。
◆ 真正的可擴(kuò)展性 ：Cassandra是純粹意義上的水平擴(kuò)展。為給集群添加更多容量，可以指向另一臺(tái)電腦。你不必重啟任何進(jìn)程，改變應(yīng)用查詢，或手動(dòng)遷移任何數(shù)據(jù)。
◆ 多數(shù)據(jù)中心識(shí)別 ：你可以調(diào)整你的節(jié)點(diǎn)布局來避免某一個(gè)數(shù)據(jù)中心起火，一個(gè)備用的數(shù)據(jù)中心將至少有每條記錄的完全復(fù)制。
◆ 范圍查詢 ：如果你不喜歡全部的鍵值查詢，則可以設(shè)置鍵的范圍來查詢。
◆ 列表數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) ：在混合模式可以將超級(jí)列添加到5維。對(duì)于每個(gè)用戶的索引，這是非常方便的。
◆ 分布式寫操作 ：有可以在任何地方任何時(shí)間集中讀或?qū)懭魏螖?shù)據(jù)。并且不會(huì)有任何單點(diǎn)失敗。
問度娘，啥都有。
特點(diǎn)：
它們可以處理超大量的數(shù)據(jù)。
它們運(yùn)行在便宜的PC服務(wù)器集群上。
PC集群擴(kuò)充起來非常方便并且成本很低，避免了“sharding”操作的復(fù)雜性和成本。
它們擊碎了性能瓶頸。
NoSQL的支持者稱，通過NoSQL架構(gòu)可以省去將Web或Java應(yīng)用和數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成SQL友好格式的時(shí)間，執(zhí)行速度變得更快。
“SQL并非適用于所有的程序代碼，” 對(duì)于那些繁重的重復(fù)操作的數(shù)據(jù)，SQL值得花錢。但是當(dāng)數(shù)據(jù)庫結(jié)構(gòu)非常簡(jiǎn)單時(shí)，SQL可能沒有太大用處。
沒有過多的操作。
雖然NoSQL的支持者也承認(rèn)關(guān)系數(shù)據(jù)庫提供了無可比擬的功能集合，而且在數(shù)據(jù)完整性上也發(fā)揮絕對(duì)穩(wěn)定，他們同時(shí)也表示，企業(yè)的具體需求可能沒有那么多。
Bootstrap支持
因?yàn)镹oSQL項(xiàng)目都是開源的，因此它們?nèi)狈?yīng)商提供的正式支持。這一點(diǎn)它們與大多數(shù)開源項(xiàng)目一樣，不得不從社區(qū)中尋求支持。
優(yōu)點(diǎn)：
易擴(kuò)展
NoSQL數(shù)據(jù)庫種類繁多，但是一個(gè)共同的特點(diǎn)都是去掉關(guān)系數(shù)據(jù)庫的關(guān)系型特性。數(shù)據(jù)之間無關(guān)系，這樣就非常容易擴(kuò)展。也無形之間，在架構(gòu)的層面上帶來了可擴(kuò)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(guān)系性，數(shù)據(jù)庫的結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單。一般MySQL使用 Query Cache，每次表的更新Cache就失效，是一種大粒度的Cache，在針對(duì)web2.0的交互頻繁的應(yīng)用，Cache性能不高。而NoSQL的 Cache是記錄級(jí)的，是一種細(xì)粒度的Cache，所以NoSQL在這個(gè)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(chǔ)的數(shù)據(jù)建立字段，隨時(shí)可以存儲(chǔ)自定義的數(shù)據(jù)格式。而在關(guān)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(jiǎn)直就是一個(gè)噩夢(mèng)。這點(diǎn)在大數(shù)據(jù)量的web2.0時(shí)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(shí)現(xiàn)高可用的架構(gòu)。比如Cassandra，HBase模型，通過復(fù)制模型也能實(shí)現(xiàn)高可用。
主要應(yīng)用：
Apache HBase
這個(gè)大數(shù)據(jù)管理平臺(tái)建立在谷歌強(qiáng)大的BigTable管理引擎基礎(chǔ)上。作為具有開源、Java編碼、分布式多個(gè)優(yōu)勢(shì)的數(shù)據(jù)庫，Hbase最初被設(shè)計(jì)應(yīng)用于Hadoop平臺(tái)，而這一強(qiáng)大的數(shù)據(jù)管理工具，也被Facebook采用，用于管理消息平臺(tái)的龐大數(shù)據(jù)。
Apache Storm
用于處理高速、大型數(shù)據(jù)流的分布式實(shí)時(shí)計(jì)算系統(tǒng)。Storm為Apache Hadoop添加了可靠的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理功能，同時(shí)還增加了低延遲的儀表板、安全警報(bào)，改進(jìn)了原有的操作方式，幫助企業(yè)更有效率地捕獲商業(yè)機(jī)會(huì)、發(fā)展新業(yè)務(wù)。
Apache Spark
該技術(shù)采用內(nèi)存計(jì)算，從多迭代批量處理出發(fā)，允許將數(shù)據(jù)載入內(nèi)存做反復(fù)查詢，此外還融合數(shù)據(jù)倉(cāng)庫、流處理和圖計(jì)算等多種計(jì)算范式，Spark用Scala語言實(shí)現(xiàn)，構(gòu)建在HDFS上，能與Hadoop很好的結(jié)合，而且運(yùn)行速度比MapReduce快100倍。
Apache Hadoop
該技術(shù)迅速成為了大數(shù)據(jù)管理標(biāo)準(zhǔn)之一。當(dāng)它被用來管理大型數(shù)據(jù)集時(shí)，對(duì)于復(fù)雜的分布式應(yīng)用，Hadoop體現(xiàn)出了非常好的性能，平臺(tái)的靈活性使它可以運(yùn)行在商用硬件系統(tǒng)，它還可以輕松地集成結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化和甚至非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)集。
Apache Drill
你有多大的數(shù)據(jù)集？其實(shí)無論你有多大的數(shù)據(jù)集，Drill都能輕松應(yīng)對(duì)。通過支持HBase、Cassandra和MongoDB，Drill建立了交互式分析平臺(tái)，允許大規(guī)模數(shù)據(jù)吞吐，而且能很快得出結(jié)果。
Apache Sqoop
也許你的數(shù)據(jù)現(xiàn)在還被鎖定于舊系統(tǒng)中，Sqoop可以幫你解決這個(gè)問題。這一平臺(tái)采用并發(fā)連接，可以將數(shù)據(jù)從關(guān)系數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)方便地轉(zhuǎn)移到Hadoop中，可以自定義數(shù)據(jù)類型以及元數(shù)據(jù)傳播的映射。事實(shí)上，你還可以將數(shù)據(jù)（如新的數(shù)據(jù)）導(dǎo)入到HDFS、Hive和Hbase中。
Apache Giraph
這是功能強(qiáng)大的圖形處理平臺(tái)，具有很好可擴(kuò)展性和可用性。該技術(shù)已經(jīng)被Facebook采用，Giraph可以運(yùn)行在Hadoop環(huán)境中，可以將它直接部署到現(xiàn)有的Hadoop系統(tǒng)中。通過這種方式，你可以得到強(qiáng)大的分布式作圖能力，同時(shí)還能利用上現(xiàn)有的大數(shù)據(jù)處理引擎。
Cloudera Impala
Impala模型也可以部署在你現(xiàn)有的Hadoop群集上，監(jiān)視所有的查詢。該技術(shù)和MapReduce一樣，具有強(qiáng)大的批處理能力，而且Impala對(duì)于實(shí)時(shí)的SQL查詢也有很好的效果，通過高效的SQL查詢，你可以很快的了解到大數(shù)據(jù)平臺(tái)上的數(shù)據(jù)。
Gephi
它可以用來對(duì)信息進(jìn)行關(guān)聯(lián)和量化處理，通過為數(shù)據(jù)創(chuàng)建功能強(qiáng)大的可視化效果，你可以從數(shù)據(jù)中得到不一樣的洞察力。Gephi已經(jīng)支持多個(gè)圖表類型，而且可以在具有上百萬個(gè)節(jié)點(diǎn)的大型網(wǎng)絡(luò)上運(yùn)行。Gephi具有活躍的用戶社區(qū)，Gephi還提供了大量的插件，可以和現(xiàn)有系統(tǒng)完美的集成到一起，它還可以對(duì)復(fù)雜的IT連接、分布式系統(tǒng)中各個(gè)節(jié)點(diǎn)、數(shù)據(jù)流等信息進(jìn)行可視化分析。
MongoDB
這個(gè)堅(jiān)實(shí)的平臺(tái)一直被很多組織推崇，它在大數(shù)據(jù)管理上有極好的性能。MongoDB最初是由DoubleClick公司的員工創(chuàng)建，現(xiàn)在該技術(shù)已經(jīng)被廣泛的應(yīng)用于大數(shù)據(jù)管理。MongoDB是一個(gè)應(yīng)用開源技術(shù)開發(fā)的NoSQL數(shù)據(jù)庫，可以用于在JSON這樣的平臺(tái)上存儲(chǔ)和處理數(shù)據(jù)。目前，紐約時(shí)報(bào)、Craigslist以及眾多企業(yè)都采用了MongoDB，幫助他們管理大型數(shù)據(jù)集。（Couchbase服務(wù)器也作為一個(gè)參考）。
十大頂尖公司：
Amazon Web Services
Forrester將AWS稱為“云霸主”，談到云計(jì)算領(lǐng)域的大數(shù)據(jù)，那就不得不提到亞馬遜。該公司的Hadoop產(chǎn)品被稱為EMR（Elastic Map Reduce），AWS解釋這款產(chǎn)品采用了Hadoop技術(shù)來提供大數(shù)據(jù)管理服務(wù)，但它不是純開源Hadoop，經(jīng)過修改后現(xiàn)在被專門用在AWS云上。
Forrester稱EMR有很好的市場(chǎng)前景。很多公司基于EMR為客戶提供服務(wù)，有一些公司將EMR應(yīng)用于數(shù)據(jù)查詢、建模、集成和管理。而且AWS還在創(chuàng)新，F(xiàn)orrester稱未來EMR可以基于工作量的需要自動(dòng)縮放調(diào)整大小。亞馬遜計(jì)劃為其產(chǎn)品和服務(wù)提供更強(qiáng)大的EMR支持，包括它的RedShift數(shù)據(jù)倉(cāng)庫、新公布的Kenesis實(shí)時(shí)處理引擎以及計(jì)劃中的NoSQL數(shù)據(jù)庫和商業(yè)智能工具。不過AWS還沒有自己的Hadoop發(fā)行版。
Cloudera
Cloudera有開源Hadoop的發(fā)行版，這個(gè)發(fā)行版采用了Apache Hadoop開源項(xiàng)目的很多技術(shù)，不過基于這些技術(shù)的發(fā)行版也有很大的進(jìn)步。Cloudera為它的Hadoop發(fā)行版開發(fā)了很多功能，包括Cloudera管理器，用于管理和監(jiān)控，以及名為Impala的SQL引擎等。Cloudera的Hadoop發(fā)行版基于開源Hadoop，但也不是純開源的產(chǎn)品。當(dāng)Cloudera的客戶需要Hadoop不具備的某些功能時(shí)，Cloudera的工程師們就會(huì)實(shí)現(xiàn)這些功能，或者找一個(gè)擁有這項(xiàng)技術(shù)的合作伙伴。Forrester表示：“Cloudera的創(chuàng)新方法忠于核心Hadoop，但因?yàn)槠淇蓪?shí)現(xiàn)快速創(chuàng)新并積極滿足客戶需求，這一點(diǎn)使它不同于其他那些供應(yīng)商?！蹦壳?，Cloudera的平臺(tái)已經(jīng)擁有200多個(gè)付費(fèi)客戶，一些客戶在Cloudera的技術(shù)支持下已經(jīng)可以跨1000多個(gè)節(jié)點(diǎn)實(shí)現(xiàn)對(duì)PB級(jí)數(shù)據(jù)的有效管理。
Hortonworks
和Cloudera一樣，Hortonworks是一個(gè)純粹的Hadoop技術(shù)公司。與Cloudera不同的是，Hortonworks堅(jiān)信開源Hadoop比任何其他供應(yīng)商的Hadoop發(fā)行版都要強(qiáng)大。Hortonworks的目標(biāo)是建立Hadoop生態(tài)圈和Hadoop用戶社區(qū)，推進(jìn)開源項(xiàng)目的發(fā)展。Hortonworks平臺(tái)和開源Hadoop聯(lián)系緊密，公司管理人員表示這會(huì)給用戶帶來好處，因?yàn)樗梢苑乐贡还?yīng)商套牢（如果Hortonworks的客戶想要離開這個(gè)平臺(tái)，他們可以輕松轉(zhuǎn)向其他開源平臺(tái)）。這并不是說Hortonworks完全依賴開源Hadoop技術(shù)，而是因?yàn)樵摴緦⑵渌虚_發(fā)的成果回報(bào)給了開源社區(qū)，比如Ambari，這個(gè)工具就是由Hortonworks開發(fā)而成，用來填充集群管理項(xiàng)目漏洞。Hortonworks的方案已經(jīng)得到了Teradata、Microsoft、Red Hat和SAP這些供應(yīng)商的支持。
IBM
當(dāng)企業(yè)考慮一些大的IT項(xiàng)目時(shí)，很多人首先會(huì)想到IBM。IBM是Hadoop項(xiàng)目的主要參與者之一，F(xiàn)orrester稱IBM已有100多個(gè)Hadoop部署，它的很多客戶都有PB級(jí)的數(shù)據(jù)。IBM在網(wǎng)格計(jì)算、全球數(shù)據(jù)中心和企業(yè)大數(shù)據(jù)項(xiàng)目實(shí)施等眾多領(lǐng)域有著豐富的經(jīng)驗(yàn)。“IBM計(jì)劃繼續(xù)整合SPSS分析、高性能計(jì)算、BI工具、數(shù)據(jù)管理和建模、應(yīng)對(duì)高性能計(jì)算的工作負(fù)載管理等眾多技術(shù)?！?/p>
Intel
和AWS類似，英特爾不斷改進(jìn)和優(yōu)化Hadoop使其運(yùn)行在自己的硬件上，具體來說，就是讓Hadoop運(yùn)行在其至強(qiáng)芯片上，幫助用戶打破Hadoop系統(tǒng)的一些限制，使軟件和硬件結(jié)合的更好，英特爾的Hadoop發(fā)行版在上述方面做得比較好。Forrester指出英特爾在最近才推出這個(gè)產(chǎn)品，所以公司在未來還有很多改進(jìn)的可能，英特爾和微軟都被認(rèn)為是Hadoop市場(chǎng)上的潛力股。
MapR Technologies
MapR的Hadoop發(fā)行版目前為止也許是最好的了，不過很多人可能都沒有聽說過。Forrester對(duì)Hadoop用戶的調(diào)查顯示，MapR的評(píng)級(jí)最高，其發(fā)行版在架構(gòu)和數(shù)據(jù)處理能力上都獲得了最高分。MapR已將一套特殊功能融入其Hadoop發(fā)行版中。例如網(wǎng)絡(luò)文件系統(tǒng)（NFS）、災(zāi)難恢復(fù)以及高可用性功能。Forrester說MapR在Hadoop市場(chǎng)上沒有Cloudera和Hortonworks那樣的知名度，MapR要成為一個(gè)真正的大企業(yè)，還需要加強(qiáng)伙伴關(guān)系和市場(chǎng)營(yíng)銷。
Microsoft
微軟在開源軟件問題上一直很低調(diào)，但在大數(shù)據(jù)形勢(shì)下，它不得不考慮讓W(xué)indows也兼容Hadoop，它還積極投入到開源項(xiàng)目中，以更廣泛地推動(dòng)Hadoop生態(tài)圈的發(fā)展。我們可以在微軟的公共云Windows Azure HDInsight產(chǎn)品中看到其成果。微軟的Hadoop服務(wù)基于Hortonworks的發(fā)行版，而且是為Azure量身定制的。
微軟也有一些其他的項(xiàng)目，包括名為Polybase的項(xiàng)目，讓Hadoop查詢實(shí)現(xiàn)了SQLServer查詢的一些功能。Forrester說：“微軟在數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫、云、OLAP、BI、電子表格（包括PowerPivot）、協(xié)作和開發(fā)工具市場(chǎng)上有很大優(yōu)勢(shì)，而且微軟擁有龐大的用戶群，但要在Hadoop這個(gè)領(lǐng)域成為行業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者還有很遠(yuǎn)的路要走?！?/p>
Pivotal Software
EMC和Vmware部分大數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)分拆組合產(chǎn)生了Pivotal。Pivotal一直努力構(gòu)建一個(gè)性能優(yōu)越的Hadoop發(fā)行版，為此，Pivotal在開源Hadoop的基礎(chǔ)上又添加了一些新的工具，包括一個(gè)名為HAWQ的SQL引擎以及一個(gè)專門解決大數(shù)據(jù)問題的Hadoop應(yīng)用。Forrester稱Pivotal Hadoop平臺(tái)的優(yōu)勢(shì)在于它整合了Pivotal、EMC、Vmware的眾多技術(shù)，Pivotal的真正優(yōu)勢(shì)實(shí)際上等于EMC和Vmware兩大公司為其撐腰。到目前為止，Pivotal的用戶還不到100個(gè)，而且大多是中小型客戶。
Teradata
對(duì)于Teradata來說，Hadoop既是一種威脅也是一種機(jī)遇。數(shù)據(jù)管理，特別是關(guān)于SQL和關(guān)系數(shù)據(jù)庫這一領(lǐng)域是Teradata的專長(zhǎng)。所以像Hadoop這樣的NoSQL平臺(tái)崛起可能會(huì)威脅到Teradata。相反，Teradata接受了Hadoop，通過與Hortonworks合作，Teradata在Hadoop平臺(tái)集成了SQL技術(shù)，這使Teradata的客戶可以在Hadoop平臺(tái)上方便地使用存儲(chǔ)在Teradata數(shù)據(jù)倉(cāng)庫中的數(shù)據(jù)。
AMPLab
通過將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)變?yōu)樾畔?，我們才可以理解世界，而這也正是AMPLab所做的。AMPLab致力于機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)庫、信息檢索、自然語言處理和語音識(shí)別等多個(gè)領(lǐng)域，努力改進(jìn)對(duì)信息包括不透明數(shù)據(jù)集內(nèi)信息的甄別技術(shù)。除了Spark，開源分布式SQL查詢引擎Shark也源于AMPLab，Shark具有極高的查詢效率，具有良好的兼容性和可擴(kuò)展性。近幾年的發(fā)展使計(jì)算機(jī)科學(xué)進(jìn)入到全新的時(shí)代，而AMPLab為我們?cè)O(shè)想一個(gè)運(yùn)用大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、通信等各種資源和技術(shù)靈活解決難題的方案，以應(yīng)對(duì)越來越復(fù)雜的各種難題。
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)。
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(zhǎng)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。
這次的NoSQL專欄系列將先整體介紹NoSQL，然后介紹如何把NoSQL運(yùn)用到自己的項(xiàng)目中合適的場(chǎng)景中，還會(huì)適當(dāng)?shù)胤治鲆恍┏晒Π咐?，希望有成功使用NoSQL經(jīng)驗(yàn)的朋友給我提供一些線索和信息。
NoSQL概念隨著web2.0的快速發(fā)展，非關(guān)系型、分布式數(shù)據(jù)存儲(chǔ)得到了快速的發(fā)展，它們不保證關(guān)系數(shù)據(jù)的ACID特性。NoSQL概念在2009年被提了出來。NoSQL最常見的解釋是“non-relational”，“Not Only SQL”也被很多人接受。（“NoSQL”一詞最早于1998年被用于一個(gè)輕量級(jí)的關(guān)系數(shù)據(jù)庫的名字。）
NoSQL被我們用得最多的當(dāng)數(shù)key-value存儲(chǔ)，當(dāng)然還有其他的文檔型的、列存儲(chǔ)、圖型數(shù)據(jù)庫、xml數(shù)據(jù)庫等。在NoSQL概念提出之前，這些數(shù)據(jù)庫就被用于各種系統(tǒng)當(dāng)中，但是卻很少用于web互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用。比如cdb、qdbm、bdb數(shù)據(jù)庫。
傳統(tǒng)關(guān)系數(shù)據(jù)庫的瓶頸
傳統(tǒng)的關(guān)系數(shù)據(jù)庫具有不錯(cuò)的性能，高穩(wěn)定型，久經(jīng)歷史考驗(yàn)，而且使用簡(jiǎn)單，功能強(qiáng)大，同時(shí)也積累了大量的成功案例。在互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域，MySQL成為了絕對(duì)靠前的王者，毫不夸張的說，MySQL為互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展做出了卓越的貢獻(xiàn)。
在90年代，一個(gè)網(wǎng)站的訪問量一般都不大，用單個(gè)數(shù)據(jù)庫完全可以輕松應(yīng)付。在那個(gè)時(shí)候，更多的都是靜態(tài)網(wǎng)頁，動(dòng)態(tài)交互類型的網(wǎng)站不多。
到了最近10年，網(wǎng)站開始快速發(fā)展?；鸨恼搲?、博客、sns、微博逐漸引領(lǐng)web領(lǐng)域的潮流。在初期，論壇的流量其實(shí)也不大，如果你接觸網(wǎng)絡(luò)比較早，你可能還記得那個(gè)時(shí)候還有文本型存儲(chǔ)的論壇程序，可以想象一般的論壇的流量有多大。
Memcached+MySQL
后來，隨著訪問量的上升，幾乎大部分使用MySQL架構(gòu)的網(wǎng)站在數(shù)據(jù)庫上都開始出現(xiàn)了性能問題，web程序不再僅僅專注在功能上，同時(shí)也在追求性能。程序員們開始大量的使用緩存技術(shù)來緩解數(shù)據(jù)庫的壓力，優(yōu)化數(shù)據(jù)庫的結(jié)構(gòu)和索引。開始比較流行的是通過文件緩存來緩解數(shù)據(jù)庫壓力，但是當(dāng)訪問量繼續(xù)增大的時(shí)候，多臺(tái)web機(jī)器通過文件緩存不能共享，大量的小文件緩存也帶了了比較高的IO壓力。在這個(gè)時(shí)候，Memcached就自然的成為一個(gè)非常時(shí)尚的技術(shù)產(chǎn)品。
Memcached作為一個(gè)獨(dú)立的分布式的緩存服務(wù)器，為多個(gè)web服務(wù)器提供了一個(gè)共享的高性能緩存服務(wù)，在Memcached服務(wù)器上，又發(fā)展了根據(jù)hash算法來進(jìn)行多臺(tái)Memcached緩存服務(wù)的擴(kuò)展，然后又出現(xiàn)了一致性hash來解決增加或減少緩存服務(wù)器導(dǎo)致重新hash帶來的大量緩存失效的弊端。當(dāng)時(shí)，如果你去面試，你說你有Memcached經(jīng)驗(yàn)，肯定會(huì)加分的。
Mysql主從讀寫分離
由于數(shù)據(jù)庫的寫入壓力增加，Memcached只能緩解數(shù)據(jù)庫的讀取壓力。讀寫集中在一個(gè)數(shù)據(jù)庫上讓數(shù)據(jù)庫不堪重負(fù)，大部分網(wǎng)站開始使用主從復(fù)制技術(shù)來達(dá)到讀寫分離，以提高讀寫性能和讀庫的可擴(kuò)展性。Mysql的master-slave模式成為這個(gè)時(shí)候的網(wǎng)站標(biāo)配了。
分表分庫隨著web2.0的繼續(xù)高速發(fā)展，在Memcached的高速緩存，MySQL的主從復(fù)制，讀寫分離的基礎(chǔ)之上，這時(shí)MySQL主庫的寫壓力開始出現(xiàn)瓶頸，而數(shù)據(jù)量的持續(xù)猛增，由于MyISAM使用表鎖，在高并發(fā)下會(huì)出現(xiàn)嚴(yán)重的鎖問題，大量的高并發(fā)MySQL應(yīng)用開始使用InnoDB引擎代替MyISAM。同時(shí)，開始流行使用分表分庫來緩解寫壓力和數(shù)據(jù)增長(zhǎng)的擴(kuò)展問題。這個(gè)時(shí)候，分表分庫成了一個(gè)熱門技術(shù)，是面試的熱門問題也是業(yè)界討論的熱門技術(shù)問題。也就在這個(gè)時(shí)候，MySQL推出了還不太穩(wěn)定的表分區(qū)，這也給技術(shù)實(shí)力一般的公司帶來了希望。雖然MySQL推出了MySQL Cluster集群，但是由于在互聯(lián)網(wǎng)幾乎沒有成功案例，性能也不能滿足互聯(lián)網(wǎng)的要求，只是在高可靠性上提供了非常大的保證。
MySQL的擴(kuò)展性瓶頸
在互聯(lián)網(wǎng)，大部分的MySQL都應(yīng)該是IO密集型的，事實(shí)上，如果你的MySQL是個(gè)CPU密集型的話，那么很可能你的MySQL設(shè)計(jì)得有性能問題，需要優(yōu)化了。大數(shù)據(jù)量高并發(fā)環(huán)境下的MySQL應(yīng)用開發(fā)越來越復(fù)雜，也越來越具有技術(shù)挑戰(zhàn)性。分表分庫的規(guī)則把握都是需要經(jīng)驗(yàn)的。雖然有像淘寶這樣技術(shù)實(shí)力強(qiáng)大的公司開發(fā)了透明的中間件層來屏蔽開發(fā)者的復(fù)雜性，但是避免不了整個(gè)架構(gòu)的復(fù)雜性。分庫分表的子庫到一定階段又面臨擴(kuò)展問題。還有就是需求的變更，可能又需要一種新的分庫方式。
MySQL數(shù)據(jù)庫也經(jīng)常存儲(chǔ)一些大文本字段，導(dǎo)致數(shù)據(jù)庫表非常的大，在做數(shù)據(jù)庫恢復(fù)的時(shí)候就導(dǎo)致非常的慢，不容易快速恢復(fù)數(shù)據(jù)庫。比如1000萬4KB大小的文本就接近40GB的大小，如果能把這些數(shù)據(jù)從MySQL省去，MySQL將變得非常的小。
關(guān)系數(shù)據(jù)庫很強(qiáng)大，但是它并不能很好的應(yīng)付所有的應(yīng)用場(chǎng)景。MySQL的擴(kuò)展性差（需要復(fù)雜的技術(shù)來實(shí)現(xiàn)），大數(shù)據(jù)下IO壓力大，表結(jié)構(gòu)更改困難，正是當(dāng)前使用MySQL的開發(fā)人員面臨的問題。
NOSQL的優(yōu)勢(shì)易擴(kuò)展NoSQL數(shù)據(jù)庫種類繁多，但是一個(gè)共同的特點(diǎn)都是去掉關(guān)系數(shù)據(jù)庫的關(guān)系型特性。數(shù)據(jù)之間無關(guān)系，這樣就非常容易擴(kuò)展。也無形之間，在架構(gòu)的層面上帶來了可擴(kuò)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(guān)系性，數(shù)據(jù)庫的結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單。一般MySQL使用Query Cache，每次表的更新Cache就失效，是一種大粒度的Cache，在針對(duì)web2.0的交互頻繁的應(yīng)用，Cache性能不高。而NoSQL的Cache是記錄級(jí)的，是一種細(xì)粒度的Cache，所以NoSQL在這個(gè)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(chǔ)的數(shù)據(jù)建立字段，隨時(shí)可以存儲(chǔ)自定義的數(shù)據(jù)格式。而在關(guān)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(jiǎn)直就是一個(gè)噩夢(mèng)。這點(diǎn)在大數(shù)據(jù)量的web2.0時(shí)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(shí)現(xiàn)高可用的架構(gòu)。比如Cassandra，HBase模型，通過復(fù)制模型也能實(shí)現(xiàn)高可用。
總結(jié)NoSQL數(shù)據(jù)庫的出現(xiàn)，彌補(bǔ)了關(guān)系數(shù)據(jù)（比如MySQL）在某些方面的不足，在某些方面能極大的節(jié)省開發(fā)成本和維護(hù)成本。
MySQL和NoSQL都有各自的特點(diǎn)和使用的應(yīng)用場(chǎng)景，兩者的緊密結(jié)合將會(huì)給web2.0的數(shù)據(jù)庫發(fā)展帶來新的思路。
重慶分公司
重慶分公司
