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nosql數(shù)據(jù)庫的使用,進行數(shù)據(jù)管理的nosql數(shù)據(jù)庫

nosql數(shù)據(jù)庫一般有哪幾種類型?分別用在什么場景

特點:

讓客戶滿意是我們工作的目標,不斷超越客戶的期望值來自于我們對這個行業(yè)的熱愛。我們立志把好的技術通過有效、簡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域值得信任、有價值的長期合作伙伴,公司提供的服務項目有:空間域名、虛擬主機、營銷軟件、網(wǎng)站建設、南鄭網(wǎng)站維護、網(wǎng)站推廣。

它們可以處理超大量的數(shù)據(jù)。

它們運行在便宜的PC服務器集群上。

PC集群擴充起來非常方便并且成本很低,避免了“sharding”操作的復雜性和成本。

它們擊碎了性能瓶頸。

NoSQL的支持者稱,通過NoSQL架構可以省去將Web或Java應用和數(shù)據(jù)轉換成SQL友好格式的時間,執(zhí)行速度變得更快。

“SQL并非適用于所有的程序代碼,” 對于那些繁重的重復操作的數(shù)據(jù),SQL值得花錢。但是當數(shù)據(jù)庫結構非常簡單時,SQL可能沒有太大用處。

沒有過多的操作。

雖然NoSQL的支持者也承認關系數(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)揮絕對穩(wěn)定,他們同時也表示,企業(yè)的具體需求可能沒有那么多。

Bootstrap支持

因為NoSQL項目都是開源的,因此它們?nèi)狈烫峁┑恼街С?。這一點它們與大多數(shù)開源項目一樣,不得不從社區(qū)中尋求支持。

優(yōu)點:

易擴展

NoSQL數(shù)據(jù)庫種類繁多,但是一個共同的特點都是去掉關系數(shù)據(jù)庫的關系型特性。數(shù)據(jù)之間無關系,這樣就非常容易擴展。也無形之間,在架構的層面上帶來了可擴展的能力。

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。這得益于它的無關系性,數(shù)據(jù)庫的結構簡單。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的交互頻繁的應用,Cache性能不高。而NoSQL的 Cache是記錄級的,是一種細粒度的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,就可以方便的實現(xiàn)高可用的架構。比如Cassandra,HBase模型,通過復制模型也能實現(xiàn)高可用。

主要應用:

Apache HBase

這個大數(shù)據(jù)管理平臺建立在谷歌強大的BigTable管理引擎基礎上。作為具有開源、Java編碼、分布式多個優(yōu)勢的數(shù)據(jù)庫,Hbase最初被設計應用于Hadoop平臺,而這一強大的數(shù)據(jù)管理工具,也被Facebook采用,用于管理消息平臺的龐大數(shù)據(jù)。

Apache Storm

用于處理高速、大型數(shù)據(jù)流的分布式實時計算系統(tǒng)。Storm為Apache Hadoop添加了可靠的實時數(shù)據(jù)處理功能,同時還增加了低延遲的儀表板、安全警報,改進了原有的操作方式,幫助企業(yè)更有效率地捕獲商業(yè)機會、發(fā)展新業(yè)務。

Apache Spark

該技術采用內(nèi)存計算,從多迭代批量處理出發(fā),允許將數(shù)據(jù)載入內(nèi)存做反復查詢,此外還融合數(shù)據(jù)倉庫、流處理和圖計算等多種計算范式,Spark用Scala語言實現(xiàn),構建在HDFS上,能與Hadoop很好的結合,而且運行速度比MapReduce快100倍。

Apache Hadoop

該技術迅速成為了大數(shù)據(jù)管理標準之一。當它被用來管理大型數(shù)據(jù)集時,對于復雜的分布式應用,Hadoop體現(xiàn)出了非常好的性能,平臺的靈活性使它可以運行在商用硬件系統(tǒng),它還可以輕松地集成結構化、半結構化和甚至非結構化數(shù)據(jù)集。

Apache Drill

你有多大的數(shù)據(jù)集?其實無論你有多大的數(shù)據(jù)集,Drill都能輕松應對。通過支持HBase、Cassandra和MongoDB,Drill建立了交互式分析平臺,允許大規(guī)模數(shù)據(jù)吞吐,而且能很快得出結果。

Apache Sqoop

也許你的數(shù)據(jù)現(xiàn)在還被鎖定于舊系統(tǒng)中,Sqoop可以幫你解決這個問題。這一平臺采用并發(fā)連接,可以將數(shù)據(jù)從關系數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)方便地轉移到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。事實上,你還可以將數(shù)據(jù)(如新的數(shù)據(jù))導入到HDFS、Hive和Hbase中。

Apache Giraph

這是功能強大的圖形處理平臺,具有很好可擴展性和可用性。該技術已經(jīng)被Facebook采用,Giraph可以運行在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,你可以得到強大的分布式作圖能力,同時還能利用上現(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。該技術和MapReduce一樣,具有強大的批處理能力,而且Impala對于實時的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)平臺上的數(shù)據(jù)。

Gephi

它可以用來對信息進行關聯(lián)和量化處理,通過為數(shù)據(jù)創(chuàng)建功能強大的可視化效果,你可以從數(shù)據(jù)中得到不一樣的洞察力。Gephi已經(jīng)支持多個圖表類型,而且可以在具有上百萬個節(jié)點的大型網(wǎng)絡上運行。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,它還可以對復雜的IT連接、分布式系統(tǒng)中各個節(jié)點、數(shù)據(jù)流等信息進行可視化分析。

MongoDB

這個堅實的平臺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)在該技術已經(jīng)被廣泛的應用于大數(shù)據(jù)管理。MongoDB是一個應用開源技術開發(fā)的NoSQL數(shù)據(jù)庫,可以用于在JSON這樣的平臺上存儲和處理數(shù)據(jù)。目前,紐約時報、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服務器也作為一個參考)。

十大頂尖公司:

Amazon Web Services

Forrester將AWS稱為“云霸主”,談到云計算領域的大數(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技術來提供大數(shù)據(jù)管理服務,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有很好的市場前景。很多公司基于EMR為客戶提供服務,有一些公司將EMR應用于數(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縮放調(diào)整大小。亞馬遜計劃為其產(chǎn)品和服務提供更強大的EMR支持,包括它的RedShift數(shù)據(jù)倉庫、新公布的Kenesis實時處理引擎以及計劃中的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,這個發(fā)行版采用了Apache Hadoop開源項目的很多技術,不過基于這些技術的發(fā)行版也有很大的進步。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Cloudera的客戶需要Hadoop不具備的某些功能時,Cloudera的工程師們就會實現(xiàn)這些功能,或者找一個擁有這項技術的合作伙伴。Forrester表示:“Cloudera的創(chuàng)新方法忠于核心Hadoop,但因為其可實現(xiàn)快速創(chuàng)新并積極滿足客戶需求,這一點使它不同于其他那些供應商?!蹦壳?,Cloudera的平臺已經(jīng)擁有200多個付費客戶,一些客戶在Cloudera的技術支持下已經(jīng)可以跨1000多個節(jié)點實現(xiàn)對PB級數(shù)據(jù)的有效管理。

Hortonworks

和Cloudera一樣,Hortonworks是一個純粹的Hadoop技術公司。與Cloudera不同的是,Hortonworks堅信開源Hadoop比任何其他供應商的Hadoop發(fā)行版都要強大。Hortonworks的目標是建立Hadoop生態(tài)圈和Hadoop用戶社區(qū),推進開源項目的發(fā)展。Hortonworks平臺和開源Hadoop聯(lián)系緊密,公司管理人員表示這會給用戶帶來好處,因為它可以防止被供應商套牢(如果Hortonworks的客戶想要離開這個平臺,他們可以輕松轉向其他開源平臺)。這并不是說Hortonworks完全依賴開源Hadoop技術,而是因為該公司將其所有開發(fā)的成果回報給了開源社區(qū),比如Ambari,這個工具就是由Hortonworks開發(fā)而成,用來填充集群管理項目漏洞。Hortonworks的方案已經(jīng)得到了Teradata、Microsoft、Red Hat和SAP這些供應商的支持。

IBM

當企業(yè)考慮一些大的IT項目時,很多人首先會想到IBM。IBM是Hadoop項目的主要參與者之一,F(xiàn)orrester稱IBM已有100多個Hadoop部署,它的很多客戶都有PB級的數(shù)據(jù)。IBM在網(wǎng)格計算、全球數(shù)據(jù)中心和企業(yè)大數(shù)據(jù)項目實施等眾多領域有著豐富的經(jīng)驗?!癐BM計劃繼續(xù)整合SPSS分析、高性能計算、BI工具、數(shù)據(jù)管理和建模、應對高性能計算的工作負載管理等眾多技術?!?/p>

Intel

和AWS類似,英特爾不斷改進和優(yōu)化Hadoop使其運行在自己的硬件上,具體來說,就是讓Hadoop運行在其至強芯片上,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產(chǎn)品,所以公司在未來還有很多改進的可能,英特爾和微軟都被認為是Hadoop市場上的潛力股。

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Hadoop用戶的調(diào)查顯示,MapR的評級最高,其發(fā)行版在架構和數(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)絡文件系統(tǒng)(NFS)、災難恢復以及高可用性功能。Forrester說MapR在Hadoop市場上沒有Cloudera和Hortonworks那樣的知名度,MapR要成為一個真正的大企業(yè),還需要加強伙伴關系和市場營銷。

Microsoft

微軟在開源軟件問題上一直很低調(diào),但在大數(shù)據(jù)形勢下,它不得不考慮讓Windows也兼容Hadoop,它還積極投入到開源項目中,以更廣泛地推動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目,包括名為Polybase的項目,讓Hadoop查詢實現(xiàn)了SQLServer查詢的一些功能。Forrester說:“微軟在數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)倉庫、云、OLAP、BI、電子表格(包括PowerPivot)、協(xié)作和開發(fā)工具市場上有很大優(yōu)勢,而且微軟擁有龐大的用戶群,但要在Hadoop這個領域成為行業(yè)領導者還有很遠的路要走?!?/p>

Pivotal Software

EMC和Vmware部分大數(shù)據(jù)業(yè)務分拆組合產(chǎn)生了Pivotal。Pivotal一直努力構建一個性能優(yōu)越的Hadoop發(fā)行版,為此,Pivotal在開源Hadoop的基礎上又添加了一些新的工具,包括一個名為HAWQ的SQL引擎以及一個專門解決大數(shù)據(jù)問題的Hadoop應用。Forrester稱Pivotal Hadoop平臺的優(yōu)勢在于它整合了Pivotal、EMC、Vmware的眾多技術,Pivotal的真正優(yōu)勢實際上等于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,而且大多是中小型客戶。

Teradata

對于Teradata來說,Hadoop既是一種威脅也是一種機遇。數(shù)據(jù)管理,特別是關于SQL和關系數(shù)據(jù)庫這一領域是Teradata的專長。所以像Hadoop這樣的NoSQL平臺崛起可能會威脅到Teradata。相反,Teradata接受了Hadoop,通過與Hortonworks合作,Teradata在Hadoop平臺集成了SQL技術,這使Teradata的客戶可以在Hadoop平臺上方便地使用存儲在Teradata數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)。

AMPLab

通過將數(shù)據(jù)轉變?yōu)樾畔ⅲ覀儾趴梢岳斫馐澜?,而這也正是AMPLab所做的。AMPLab致力于機器學習、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別等多個領域,努力改進對信息包括不透明數(shù)據(jù)集內(nèi)信息的甄別技術。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展性。近幾年的發(fā)展使計算機科學進入到全新的時代,而AMPLab為我們設想一個運用大數(shù)據(jù)、云計算、通信等各種資源和技術靈活解決難題的方案,以應對越來越復雜的各種難題。

什么是NoSQL數(shù)據(jù)庫?

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(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(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?/p>

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(wǎng)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(wǎng)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(chǎn)品的方向。

4. 當下NoSQL的經(jīng)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。

如何玩轉NoSQL數(shù)據(jù)庫

何玩轉 NoSQL數(shù)據(jù)庫作者:IT專家中國 Weather公司CIO Bryson Koehler整理MongoDBRiakCassandra等NoSQL數(shù)據(jù)庫特性指其重要特性NoSQL限制住 Weather公司致力于氣報告氣預報業(yè)務其并缺乏數(shù)據(jù)缺乏數(shù)據(jù)管理工具需要三種同NoSQL數(shù)據(jù)庫 近我向Weather 公司CIO Bryson Koehler提疑問除公司CIO,Bryson Koehler其業(yè)務單元孵化者,包括Weather ChannelWeatherFXWeather UndergroundIntellicast等Weather公司每獲取處理著約二0萬億字節(jié)數(shù)據(jù)外提供前全球氣狀況并航空公司緊中國服務貨運商公用事業(yè)保險及線氣中國站氣應用程序用戶提供氣預報服務每需求增加數(shù)十億氣數(shù)據(jù)請求并且預期響應間要一0毫秒左右 RiakWeather 公司臺NoSQL數(shù)據(jù)庫服務于公司事務性存儲公用中國絡(SUN)數(shù)據(jù)獲取平臺運行亞馬遜中國絡服務(AWS)用區(qū)域并每一5頻率捕獲超二0億氣象數(shù)據(jù)信息所Riak具明確處理規(guī)模該公司使用Cassandra及新近添加MongoDB數(shù)據(jù)庫Weather中國 IOSAndroid移應用程序服務 Weather 公司使用同產(chǎn)品Koehler解釋說同工具同優(yōu)勢 Cassandra服務于Weather 公司及全球消費者使用第三氣應用API數(shù)據(jù):我數(shù)據(jù)發(fā)平臺每秒處理數(shù)十萬事務我發(fā)現(xiàn)Cassandra用于全球發(fā)數(shù)據(jù)棒解決案并且[數(shù)據(jù)庫]讀取面體現(xiàn)高用性 本質(zhì)全球各消費者所使用數(shù)據(jù)服務包括Weather 公司第三氣應用程序 MongoDB提供Weather中國中國站移應用程序間層緩存功能:離我核API我沒全部Weather中國內(nèi)容所MongoDB容器發(fā)站W(wǎng)eather中國及AndroidiOS移應用程序服務Mongo處些處基于其內(nèi)建JSON格式及靈性 Riak用于消費氣象數(shù)據(jù)觀測包括自世界各圖片視頻等:我喜Riak其優(yōu)秀數(shù)據(jù)攝取能力且種全球布式式實現(xiàn)于全球布式平臺獲取數(shù)據(jù)入站式數(shù)據(jù)庫真靠選擇 我曾聽說DatastaxBashoCouchbase高管貶低MongoDB擴展性MongoDB指向規(guī)模部署Facebook超二00萬臺移設備應用程序提供支持eHarmony公司MongDB每處理著數(shù)十億潛比賽預約據(jù)Koehle所述MongoDBWeather中國Weather中國移應用程序處理著每十億交易毫疑問通配置部署Mongo處理批量交易數(shù)據(jù) 盡管Koehler承認樂于看MongoDB繼續(xù)使全球集群位置[功能]更加縫化且易于使用 些屬于全球性布式集群復制負載平衡CassandraRiak眾所周知功能 規(guī)模討論角度看少公司達Weather公司經(jīng)營規(guī)模易于發(fā)架構靈性JSON數(shù)據(jù)處理使MongoDB世界流行NoSQL數(shù)據(jù)庫微軟IBM都進行MongoDB模仿微軟Azure DocumentDBIBM CloudantCassandraRiak Weather公司三NoSQL標準降低至兩程鞏固Koehler說公司沒準備做 由于我構造由許同數(shù)據(jù)解決案組中國狀結構我目前環(huán)境已于復雜說我希望給團隊些自由空間讓我解所選擇利弊看些整合 候遷移件難事關于NoSQL數(shù)據(jù)庫重要事情困其 Koehler說架構編碼確數(shù)據(jù)庫遷移另并難隨著模式自由及數(shù)據(jù)轉存技術發(fā)展論前者key-value存儲或其形式轉儲數(shù)據(jù)都十容易 特定產(chǎn)品進程自定義編碼復雜存儲程已經(jīng)復返Koehler說關于結構化編碼確需要考慮?做避免特殊供應商提供工具功能能讓身陷其舉亞馬遜中國絡服務(AWS)消息服務例 必讓服務云運行解釋說部署自RabbitMQ環(huán)境陷于其所原先部署AWS 應用程序轉部署谷歌計算云服務論數(shù)據(jù)平臺存儲環(huán)境或云計算環(huán)境都要別讓自局限僅由供應商提供范圍空間內(nèi) 轉

什么是NoSQL數(shù)據(jù)庫

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(jīng)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。

如何使用nosql db

No SQL DB是一種和關系型數(shù)據(jù)庫相對應的對象數(shù)據(jù)庫。按照數(shù)據(jù)模型保存性質(zhì)將當前NoSQL分為四種:

1.Key-value stores鍵值存儲, 保存keys+BLOBs

2.Table-oriented 面向表, 主要有Google的BigTable和Cassandra.

3.Document-oriented面向文本, 文本是一種類似XML文檔,MongoDB 和 CouchDB

4.Graph-oriented 面向圖論. 如Neo4J.

關系型數(shù)據(jù)庫的弊端:

關系型數(shù)據(jù)庫的歷史已經(jīng)有30余年了,因此,在某些情況下,關系型數(shù)據(jù)庫的弱點就會暴露出來:

1. “對象-關系 阻抗不匹配”。關系模型和面向?qū)ο竽P驮诟拍钌洗嬖谔烊坏牟黄ヅ涞牡胤剑热鐚ο竽P彤斨刑赜械摹袄^承”,“組合”,“聚合”,“依賴”的概念在關系模型當中是不存在的。

2. “模式演進”。即隨著時間的推移,需要對數(shù)據(jù)庫模式進行調(diào)整以便適應新的需求,然而,對數(shù)據(jù)庫模式的調(diào)整是的成本很高的動作,因此很多設計師在系統(tǒng)設計之初會設計一個兼容性很強的數(shù)據(jù)庫模式,以應對將來可能出現(xiàn)的需求,然而在現(xiàn)在的web系統(tǒng)開發(fā)過程中,系統(tǒng)的變更更加頻繁,幾乎無法預先設計出一種“萬能”的數(shù)據(jù)庫模式以滿足所有的需求,因此 模式演進的弊端就愈發(fā)凸顯。

3. 關系型數(shù)據(jù)庫處理 稀疏表時的性能非常差。

4. network-oriented data 很適合處理 人工智能、社交網(wǎng)絡中的一些需求。

所以,各種各樣的No SQL DB 出現(xiàn)了,這里只簡單介紹下Neo4J 的基本知識。

Neo 數(shù)據(jù)模型

Neo4J 是一個基于圖實現(xiàn)的No SQL DB, 其基本的數(shù)據(jù)類型有如下幾種:

Node, Relationship, Property.

Node 對應于圖中的 節(jié)點,Relationship 對應圖中的邊,Node 和 Relationship 都可以擁有Property,

Property 的數(shù)據(jù)結構為。

數(shù)據(jù)遍歷

Neo 提供了Traverser對數(shù)據(jù)中的數(shù)據(jù)進行遍歷。

NoSQL 數(shù)據(jù)庫:何時使用 NoSQL 與 SQL?

NoSQL 數(shù)據(jù)庫因其功能性、易于開發(fā)性和可擴展性而廣受認可,它們越來越多地用于大數(shù)據(jù)和實時 Web 應用程序,在本文中,我們通過示例討論 NoSQL、何時使用 NoSQL 與 SQL 及其用例。

NoSQL是一種下一代數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng) (DBMS)。NoSQL 數(shù)據(jù)庫具有靈活的模式,可用于構建具有大量數(shù)據(jù)和高負載的現(xiàn)代應用程序。

“NoSQL”一詞最初是由 Carlo Strozzi 在 1998 年創(chuàng)造的,盡管自 1960 年代后期以來就已經(jīng)存在類似的數(shù)據(jù)庫。然而,NoSQL 的發(fā)展始于 2009 年初,并且發(fā)展迅速。

在處理大量數(shù)據(jù)時,任何關系數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng) (RDBMS) 的響應時間都會變慢。為了解決這個問題,我們可以通過升級現(xiàn)有硬件來“擴大”信息系統(tǒng),這非常昂貴。但是,NoSQL 可以更好地橫向擴展并且更具成本效益。

NoSQL 對于非結構化或非常大的數(shù)據(jù)對象(例如聊天日志數(shù)據(jù)、視頻或圖像)非常有用,這就是為什么 NoSQL 在微軟、谷歌、亞馬遜、Meta (Facebook) 等互聯(lián)網(wǎng)巨頭中特別受歡迎的原因。

一些流行的 NoSQL 數(shù)據(jù)庫包括:

隨著企業(yè)更快地積累更大的數(shù)據(jù)集,結構化數(shù)據(jù)和關系模式并不總是適合。有必要使用非結構化數(shù)據(jù)和大型對象來更好地捕獲這些信息。

傳統(tǒng)的 RDBMS 使用 SQL(結構化查詢語言)語法來存儲和檢索結構化數(shù)據(jù),相反,NoSQL 數(shù)據(jù)庫包含廣泛的功能,可以存儲和檢索結構化、半結構化、非結構化和多態(tài)數(shù)據(jù)。

有時,NoSQL 也被稱為“ 不僅僅是 SQL ”,強調(diào)它可能支持類似 SQL 的語言或與 SQL 數(shù)據(jù)庫并列。SQL 和 NoSQL DBMS 之間的一個區(qū)別是 JOIN 功能。SQL 數(shù)據(jù)庫使用 JOIN 子句來組合來自兩個或多個表的行,因為 NoSQL 數(shù)據(jù)庫本質(zhì)上不是表格的,所以這個功能并不總是可行或相關的。

但是,一些 NoSQL DBMS 可以執(zhí)行類似于 JOIN的操作——就像 MongoDB 一樣。這并不意味著不再需要 SQL DBMS,相反,NoSQL 和 SQL 數(shù)據(jù)庫傾向于以不同的方式解決類似的問題。

一般來說,在以下情況下,NoSQL 比 SQL 更可取:

許多行業(yè)都在采用 NoSQL,取代關系數(shù)據(jù)庫,從而為某些業(yè)務應用程序提供更高的靈活性和可擴展性,下面給出了 NoSQL 數(shù)據(jù)庫的一些企業(yè)用例。

內(nèi)容管理是一組用于收集、管理、傳遞、檢索和發(fā)布任何格式的信息的過程,包括文本、圖像、音頻和視頻。NoSQL 數(shù)據(jù)庫可以通過其靈活和開放的數(shù)據(jù)模型為存儲多媒體內(nèi)容提供更好的選擇。

例如,福布斯在短短幾個月內(nèi)就構建了一個基于 MongoDB 的定制內(nèi)容管理系統(tǒng),以更低的成本為他們提供了更大的敏捷性。

大數(shù)據(jù)是指太大而無法通過傳統(tǒng)處理系統(tǒng)處理的數(shù)據(jù)集,實時存儲和檢索大數(shù)據(jù)的系統(tǒng)在分析 歷史 數(shù)據(jù)的同時使用流處理來攝取新數(shù)據(jù),這是一系列非常適合 NoSQL 數(shù)據(jù)庫的功能。

Zoom使用 DynamoDB(按需模式)使其數(shù)據(jù)能夠在沒有性能問題的情況下進行擴展,即使該服務在 COVID-19 大流行的早期使用量激增。

物聯(lián)網(wǎng)設備具有連接到互聯(lián)網(wǎng)或通信網(wǎng)絡的嵌入式軟件和傳感器,能夠在無需人工干預的情況下收集和共享數(shù)據(jù)。隨著數(shù)十億臺設備生成數(shù)不清的數(shù)據(jù),IoT NoSQL 數(shù)據(jù)庫為 IoT 服務提供商提供了可擴展性和更靈活的架構。

Freshub就是這樣的一項服務,它從 MySQL 切換到 MongoDB,以更好地處理其大型、動態(tài)、非統(tǒng)一的數(shù)據(jù)集。

擁有數(shù)十億智能手機用戶,可擴展性正成為在移動設備上提供服務的企業(yè)面臨的最大挑戰(zhàn)。具有更靈活數(shù)據(jù)模型的 NoSQL DBMS 通常是完美的解決方案。

例如,The Weather Channel使用 MongoDB 數(shù)據(jù)庫每分鐘處理數(shù)百萬個請求,同時還處理用戶數(shù)據(jù)并提供天氣更新。


網(wǎng)站欄目:nosql數(shù)據(jù)庫的使用,進行數(shù)據(jù)管理的nosql數(shù)據(jù)庫
本文來源:http://weahome.cn/article/dsgooph.html

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