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nosql應(yīng)用領(lǐng)域,淺談nosql技術(shù)及應(yīng)用論文

為什么海量數(shù)據(jù)場景中NoSQL越來越重要

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。

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具體則需要對比關(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:

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)更新的開銷很小(相同的字段基本上都只有一處)

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。

關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的不足:

不擅長的處理

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.?字段不固定時應(yīng)用

4.?對簡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,會使用數(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),可以比較簡單地通過增加從數(shù)據(jù)庫來實(shí)現(xiàn)規(guī)?;?,但是數(shù)據(jù)的寫入?yún)s完全沒有簡單的方法來解決規(guī)?;瘑栴}。

第一,要想將數(shù)據(jù)的寫入規(guī)?;?,可以考慮把主數(shù)據(jù)庫從一臺增加到兩臺,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)這樣可以把每臺主數(shù)據(jù)庫的負(fù)荷減少一半,但是更新處理會發(fā)生沖突,可能會造成數(shù)據(jù)的不一致,為了避免這樣的問題,需要把對每個表的請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,為了加快查詢速度需要創(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,長時間內(nèi)數(shù)據(jù)可能無法進(jìn)行更新。

--字段不固定時的應(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,有人會說,需要的時候加個字段就可以了,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,時間一長很容易弄不清除字段和數(shù)據(jù)的對應(yīng)狀態(tài),即哪個字段保存有哪些數(shù)據(jù)。

--對簡單查詢需要快速返回結(jié)果的處理? (這里的“簡單”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)庫并不擅長對簡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sql與越南進(jìn)行解析,同時還有對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簡單查詢進(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)存儲在同一個服務(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,各個數(shù)據(jù)都是獨(dú)立設(shè)計的,很容易把數(shù)據(jù)分散在多個服務(wù)器上,故減少了每個服務(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

臨時性鍵值存儲(memcached、Redis)、永久性鍵值存儲(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

它的數(shù)據(jù)是以鍵值的形式存儲的,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性、永久性和兩者兼具 三種。

(1)臨時性

所謂臨時性就是數(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???,但是當(dāng)memcached停止時,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。總結(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)不會丟失,這里的鍵值存儲是把數(shù)據(jù)保存在硬盤上,與臨時性比起來,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??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)不會丟失

(3) 兩者兼?zhèn)?/p>

Redis屬于這種類型。Redis有些特殊,臨時性和永久性兼具。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個以上,1分鐘內(nèi)10000個以上的鍵發(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)庫特別適合處理數(shù)組類型的數(shù)據(jù)。總結(jié)來說:

。同時在內(nèi)存和硬盤上保存數(shù)據(jù)

??梢赃M(jìn)行非??焖俚谋4婧妥x取處理

。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)

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,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數(shù)據(jù)的,擅長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數(shù)據(jù)的,擅長以列為單位讀入數(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器來對大量數(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的時候使用NoSQL數(shù)據(jù)庫,讓NoSQL數(shù)據(jù)庫對關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的不足進(jìn)行彌補(bǔ)。

對于大數(shù)據(jù)中的NoSQL,以下不屬于NoSQL的數(shù)據(jù)庫是哪個

答案:A

1.文檔型數(shù)據(jù)庫

作為最受歡迎的NoSQL產(chǎn)品,文檔型數(shù)據(jù)庫MongoDB當(dāng)仁不讓地占據(jù)了第一的位置,同時它也是所有NoSQL數(shù)據(jù)庫中排名最靠前的產(chǎn)品(總排行榜第七名)。Apache基金會的CouchDB排在第二,基于.Net的數(shù)據(jù)庫RavenDB排在第三,Couchbase排在第四。

2.鍵值(Key-value)數(shù)據(jù)庫

鍵值(Key-value)數(shù)據(jù)庫是NoSQL領(lǐng)域中應(yīng)用范圍最廣的,也是涉及產(chǎn)品最多的一種模型。從最簡單的BerkeleyDB到功能豐富的分布式數(shù)據(jù)庫Riak再到Amazon托管的DynamoDB不一而足。

在鍵值數(shù)據(jù)庫流行度排行中,Redis不出意外地排名第一,它是一款由Vmware支持的內(nèi)存數(shù)據(jù)庫,總體排名第十一。排在第二位的是Memcached,它在緩存系統(tǒng)中應(yīng)用十分廣泛。排在之后的是Riak、BerkeleyDB、SimpleDB、DynamoDB以及甲骨文的Oracle NoSQL數(shù)據(jù)庫。值得注意的是,Oracle NoSQL數(shù)據(jù)庫上榜不久,得分已經(jīng)翻番,上升勢頭非常迅猛。

3. 列式存儲

列式存儲被視為NoSQL數(shù)據(jù)庫中非常重要的一種模式,其中Cassandra流行度最高,它已經(jīng)由Facebook轉(zhuǎn)交給到Apache進(jìn)行管理,同時Cassandra在全體數(shù)據(jù)庫排名中排在第十位,緊隨MongoDB成為第二受歡迎的NoSQL數(shù)據(jù)庫?;贖adoop的Hbase排在第二位,Hypertable排在第三。而Google的BigTable并未列入排名,原因是它并未正式公開。

為什么要使用NoSQL?NOSQL的優(yōu)勢

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)目中合適的場景中,還會適當(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年被用于一個輕量級的關(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,當(dāng)然還有其他的文檔型的、列存儲、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)庫具有不錯的性能,高穩(wěn)定型,久經(jīng)歷史考驗(yàn),而且使用簡單,功能強(qiáng)大,同時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,一個網(wǎng)站的訪問量一般都不大,用單個數(shù)據(jù)庫完全可以輕松應(yīng)付。在那個時候,更多的都是靜態(tài)網(wǎng)頁,動態(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,你可能還記得那個時候還有文本型存儲的論壇程序,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)增大的時候,多臺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。在這個時候,Memcached就自然的成為一個非常時尚的技術(shù)產(chǎn)品。

Memcached作為一個獨(dú)立的分布式的緩存服務(wù)器,為多個web服務(wù)器提供了一個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,如果你去面試,你說你有Memcached經(jīng)驗(yàn),肯定會加分的。

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模式成為這個時候的網(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,開始流行使用分表分庫來緩解寫壓力和數(shù)據(jù)增長的擴(kuò)展問題。這個時候,分表分庫成了一個熱門技術(shù),是面試的熱門問題也是業(yè)界討論的熱門技術(shù)問題。也就在這個時候,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CPU密集型的話,那么很可能你的MySQL設(shè)計得有性能問題,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)勢易擴(kuò)展NoSQL數(shù)據(jù)庫種類繁多,但是一個共同的特點(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web2.0的交互頻繁的應(yīng)用,Cache性能不高。而NoSQL的Cache是記錄級的,是一種細(xì)粒度的Cache,所以NoSQL在這個層面上來說就要性能高很多了。

靈活的數(shù)據(jù)模型

NoSQL無需事先為要存儲的數(shù)據(jù)建立字段,隨時可以存儲自定義的數(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,增加字段簡直就是一個噩夢。這點(diǎn)在大數(shù)據(jù)量的web2.0時代尤其明顯。

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)用場景,兩者的緊密結(jié)合將會給web2.0的數(shù)據(jù)庫發(fā)展帶來新的思路。

nosql是什么

NoSQL,泛指非關(guān)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(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(guān)系型的數(shù)據(jù)庫則由于其本身的特點(diǎn)得到了非常迅速的發(fā)展。NoSQL數(shù)據(jù)庫的產(chǎn)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(yīng)用難題。

雖然NoSQL流行語火起來才短短一年的時間,但是不可否認(rèn),現(xiàn)在已經(jīng)開始了第二代運(yùn)動。盡管早期的堆棧代碼只能算是一種實(shí)驗(yàn),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(yán)酷的事實(shí):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(jìn)行重寫,也有少數(shù)人認(rèn)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(kuò)展的存儲庫。

NoSQL(NoSQL = Not Only SQL ),意即“不僅僅是SQL”,是一項(xiàng)全新的數(shù)據(jù)庫革命性運(yùn)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(hù)者們提倡運(yùn)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(yùn)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(yù)定義模式:不需要事先定義數(shù)據(jù)模式,預(yù)定義表結(jié)構(gòu)。數(shù)據(jù)中的每條記錄都可能有不同的屬性和格式。當(dāng)插入數(shù)據(jù)時,并不需要預(yù)先定義它們的模式。

無共享架構(gòu):相對于將所有數(shù)據(jù)存儲的存儲區(qū)域網(wǎng)絡(luò)中的全共享架構(gòu)。NoSQL往往將數(shù)據(jù)劃分后存儲在各個本地服務(wù)器上。因?yàn)閺谋镜卮疟P讀取數(shù)據(jù)的性能往往好于通過網(wǎng)絡(luò)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(kuò)展:可以在系統(tǒng)運(yùn)行的時候,動態(tài)增加或者刪除結(jié)點(diǎn)。不需要停機(jī)維護(hù),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(diǎn),NoSQL數(shù)據(jù)庫需要將數(shù)據(jù)進(jìn)行分區(qū),將記錄分散在多個節(jié)點(diǎn)上面。并且通常分區(qū)的同時還要做復(fù)制。這樣既提高了并行性能,又能保證沒有單點(diǎn)失效的問題。

異步復(fù)制:和RAID存儲系統(tǒng)不同的是,NoSQL中的復(fù)制,往往是基于日志的異步復(fù)制。這樣,數(shù)據(jù)就可以盡快地寫入一個節(jié)點(diǎn),而不會被網(wǎng)絡(luò)傳輸引起遲延。缺點(diǎn)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(wù)嚴(yán)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(wù)。

NoSQL數(shù)據(jù)庫并沒有一個統(tǒng)一的架構(gòu),兩種NoSQL數(shù)據(jù)庫之間的不同,甚至遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過兩種關(guān)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(yīng)用,在這些場合中會遠(yuǎn)遠(yuǎn)勝過關(guān)系型數(shù)據(jù)庫和其他的NoSQL。

常見NoSQL數(shù)據(jù)庫的應(yīng)用場景是怎么樣的

文檔數(shù)據(jù)庫

源起:受Lotus Notes啟發(fā)。

數(shù)據(jù)模型:包含了key-value的文檔集合

例子:CouchDB, MongoDB

優(yōu)點(diǎn):數(shù)據(jù)模型自然,編程友好,快速開發(fā),web友好,CRUD。

圖數(shù)據(jù)庫

源起: 歐拉和圖理論。

數(shù)據(jù)模型:節(jié)點(diǎn)和關(guān)系,也可處理鍵值對。

例子:AllegroGraph, InfoGrid, Neo4j

優(yōu)點(diǎn):解決復(fù)雜的圖問題。

關(guān)系數(shù)據(jù)庫

源起: E. F. Codd 在A Relational Model of Data for Large Shared Data Banks提出的

數(shù)據(jù)模型:各種關(guān)系

例子:VoltDB, Clustrix, MySQL

優(yōu)點(diǎn):高性能、可擴(kuò)展的OLTP,支持SQL,物化視圖,支持事務(wù),編程友好。

對象數(shù)據(jù)庫

源起:圖數(shù)據(jù)庫研究

數(shù)據(jù)模型:對象

例子:Objectivity, Gemstone

優(yōu)點(diǎn):復(fù)雜對象模型,快速鍵值訪問,鍵功能訪問,以及圖數(shù)據(jù)庫的優(yōu)點(diǎn)。

Key-Value數(shù)據(jù)庫

源起:Amazon的論文 Dynamo 和 Distributed HashTables。

數(shù)據(jù)模型:鍵值對

例子:Membase, Riak

優(yōu)點(diǎn):處理大量數(shù)據(jù),快速處理大量讀寫請求。編程友好。

BigTable類型數(shù)據(jù)庫

源起:Google的論文 BigTable。

數(shù)據(jù)模型:列簇,每一行在理論上都是不同的

例子:HBase, Hypertable, Cassandra

優(yōu)點(diǎn):處理大量數(shù)據(jù),應(yīng)對極高寫負(fù)載,高可用,支持跨數(shù)據(jù)中心, MapReduce。

數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)服務(wù)

源起: ?

數(shù)據(jù)模型:字典操作,lists, sets和字符串值

例子:Redis

優(yōu)點(diǎn):不同于以前的任何數(shù)據(jù)庫

網(wǎng)格數(shù)據(jù)庫

源起:數(shù)據(jù)網(wǎng)格和元組空間研究。

數(shù)據(jù)模型:基于空間的架構(gòu)

例子:GigaSpaces, Coherence

優(yōu)點(diǎn):適于事務(wù)處理的高性能和高擴(kuò)展性


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