一般nosql適用的場(chǎng)景都是讀多寫少，因?yàn)閿?shù)據(jù)庫(kù)主要壓力來(lái)自于用戶的讀取數(shù)據(jù)。
專注于為中小企業(yè)提供成都做網(wǎng)站、網(wǎng)站制作、成都外貿(mào)網(wǎng)站建設(shè)服務(wù),電腦端+手機(jī)端+微信端的三站合一,更高效的管理,為中小企業(yè)崆峒免費(fèi)做網(wǎng)站提供優(yōu)質(zhì)的服務(wù)。我們立足成都，凝聚了一批互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)人才，有力地推動(dòng)了超過(guò)千家企業(yè)的穩(wěn)健成長(zhǎng)，幫助中小企業(yè)通過(guò)網(wǎng)站建設(shè)實(shí)現(xiàn)規(guī)模擴(kuò)充和轉(zhuǎn)變。
文檔數(shù)據(jù)庫(kù)
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(kù)
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(duì)。
例子：AllegroGraph, InfoGrid, Neo4j
優(yōu)點(diǎn)：解決復(fù)雜的圖問(wèn)題。
關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)
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(duì)象數(shù)據(jù)庫(kù)
源起：圖數(shù)據(jù)庫(kù)研究
數(shù)據(jù)模型：對(duì)象
例子：Objectivity, Gemstone
優(yōu)點(diǎn)：復(fù)雜對(duì)象模型，快速鍵值訪問(wèn)，鍵功能訪問(wèn)，以及圖數(shù)據(jù)庫(kù)的優(yōu)點(diǎn)。
Key-Value數(shù)據(jù)庫(kù)
源起：Amazon的論文 Dynamo 和 Distributed HashTables。
數(shù)據(jù)模型：鍵值對(duì)
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(qǐng)求。編程友好。
BigTable類型數(shù)據(jù)庫(kù)
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(duì)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(kù)
網(wǎng)格數(shù)據(jù)庫(kù)
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
關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)經(jīng)過(guò)幾十年的發(fā)展，已經(jīng)非常成熟，但同時(shí)也存在不足：
表結(jié)構(gòu)是強(qiáng)約束的，業(yè)務(wù)變更時(shí)擴(kuò)充很麻煩。
如果對(duì)大數(shù)據(jù)量的表進(jìn)行統(tǒng)計(jì)運(yùn)算，I/O會(huì)很高，因?yàn)榧词怪会槍?duì)某列進(jìn)行運(yùn)算，也需要將整行數(shù)據(jù)讀入內(nèi)存。
全文搜索只能使用 Like 進(jìn)行整表掃描，性能非常低。
針對(duì)這些不足，產(chǎn)生了不同的 NoSQL 解決方案，在某些場(chǎng)景下比關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)更有優(yōu)勢(shì)，但同時(shí)也犧牲了某些特性，所以不能片面的迷信某種方案，應(yīng)將其作為 SQL 的有利補(bǔ)充。
NoSQL != No SQL，而是：
NoSQL = Not Only SQL
典型的 NoSQL 方案分為4類：
Redis 是典型，其 value 是具體的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，包括 string, hash, list, set, sorted set, bitmap, hyperloglog，常被稱為數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)服務(wù)器。
以 list 為例：
LPOP key 是移除并返回隊(duì)列左邊的第一個(gè)元素。
如果用關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)就比較麻煩了，需要操作：
Redis 的缺點(diǎn)主要體現(xiàn)在不支持完成的ACID事務(wù)，只能保證隔離性和一致性，無(wú)法保證原子性和持久性。
最大的特點(diǎn)是 no-schema，無(wú)需在使用前定義字段，讀取一個(gè)不存在的字段也不會(huì)導(dǎo)致語(yǔ)法錯(cuò)誤。
特點(diǎn)：
以電商為例，不同商品的屬性差異很大，如冰箱和電腦，這種差異性在關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)中會(huì)有很大的麻煩，而使用文檔數(shù)據(jù)庫(kù)則非常方便。
文檔數(shù)據(jù)庫(kù)的主要缺點(diǎn)：
關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)是按行來(lái)存儲(chǔ)的，列式數(shù)據(jù)庫(kù)是按照列來(lái)存儲(chǔ)數(shù)據(jù)。
按行存儲(chǔ)的優(yōu)勢(shì)：
在某些場(chǎng)景下，這些優(yōu)勢(shì)就成為劣勢(shì)了，例如，計(jì)算超重人員的數(shù)據(jù)，只需要讀取體重這一列進(jìn)行統(tǒng)計(jì)即可，但行式存儲(chǔ)會(huì)將整行數(shù)據(jù)讀取到內(nèi)存中，很浪費(fèi)。
而列式存儲(chǔ)中，只需要讀取體重這列的數(shù)據(jù)即可，I/O 將大大減少。
除了節(jié)省I/O，列式存儲(chǔ)還有更高的壓縮比，可以節(jié)省存儲(chǔ)空間。普通行式數(shù)據(jù)庫(kù)的壓縮比在 3:1 到 5:1 左右，列式數(shù)據(jù)庫(kù)在 8:1 到 30:1，因?yàn)閱蝹€(gè)列的數(shù)據(jù)相似度更高。
列式存儲(chǔ)的隨機(jī)寫效率遠(yuǎn)低于行式存儲(chǔ)，因?yàn)樾惺酱鎯?chǔ)時(shí)同一行多個(gè)列都存儲(chǔ)在連續(xù)空間中，而列式存儲(chǔ)將不同列存儲(chǔ)在不連續(xù)的空間。
一般將列式存儲(chǔ)應(yīng)用在離線大數(shù)據(jù)分析統(tǒng)計(jì)場(chǎng)景，因?yàn)檫@時(shí)主要針對(duì)部分列進(jìn)行操作，而且數(shù)據(jù)寫入后無(wú)須更新。
關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)通過(guò)索引進(jìn)行快速查詢，但在全文搜索的情景下，索引就不夠了，因?yàn)椋?/p>
假設(shè)有一個(gè)交友網(wǎng)站，信息表如下：
需要匹配性別、地點(diǎn)、語(yǔ)言列。
需要匹配性別、地點(diǎn)、愛好列。
實(shí)際搜索中，各種排列組合非常多，關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)很難支持。
全文搜索引擎是使用 倒排索引 技術(shù)，建立單詞到文檔的索引，例如上面的表信息建立倒排索引：
所以特別適合根據(jù)關(guān)鍵詞來(lái)查詢文檔內(nèi)容。
上面介紹了幾種典型的NoSQL方案，及各自的適用場(chǎng)景和特點(diǎn)，您可以根據(jù)實(shí)際需求進(jìn)行選擇。
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(kù)在某些方面有一些缺點(diǎn)，導(dǎo)致不能滿足需要。
具體則需要對(duì)比關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)與Nosql之間的區(qū)別可以得出
關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)
關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)把所有的數(shù)據(jù)都通過(guò)行和列的二元表現(xiàn)形式表示出來(lái)。
關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)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(kù)的最大優(yōu)勢(shì)。
關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)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(kù)上讓數(shù)據(jù)庫(kù)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(kù)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(kù)主從模式。數(shù)據(jù)的寫入由主數(shù)據(jù)庫(kù)負(fù)責(zé)，數(shù)據(jù)的讀入由從數(shù)據(jù)庫(kù)負(fù)責(zé)，可以比較簡(jiǎn)單地通過(guò)增加從數(shù)據(jù)庫(kù)來(lái)實(shí)現(xiàn)規(guī)?；?，但是數(shù)據(jù)的寫入?yún)s完全沒(méi)有簡(jiǎn)單的方法來(lái)解決規(guī)?；瘑?wèn)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(kù)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(kù)使用，確實(shí)這樣可以把每臺(tái)主數(shù)據(jù)庫(kù)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(wèn)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(kù)來(lái)處理。
第二，可以考慮把數(shù)據(jù)庫(kù)分割開來(lái)，分別放在不同的數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)器上，比如將不同的表放在不同的數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)器上，數(shù)據(jù)庫(kù)分割可以減少每臺(tái)數(shù)據(jù)庫(kù)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(wú)法進(jìn)行Join處理，數(shù)據(jù)庫(kù)分割的時(shí)候就需要預(yù)先考慮這些問(wèn)題，數(shù)據(jù)庫(kù)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(kù)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(wú)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(wú)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(kù)也是比較困難的，有人會(huì)說(shuō)，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(méi)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(kù)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(kù)是使用專門的sql語(yǔ)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(shuō)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)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(méi)有必要非使用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)不可。
NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)
關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)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(kù)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(kù)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(kù)得名的主要原因，為了進(jìn)行join處理，關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)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(kù)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(kù)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(kù)
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(kù)（MongoDB、CouchDB）、面向列的數(shù)據(jù)庫(kù)（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(guò)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(wú)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(lái)說(shuō)：
。在內(nèi)存中保存數(shù)據(jù)
?？梢赃M(jìn)行非常快速的保存和讀取處理
。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(lái)，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(lái)說(shuō)：
。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(wú)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(guò)寫入硬盤來(lái)保證數(shù)據(jù)的永久性，這種類型的數(shù)據(jù)庫(kù)特別適合處理數(shù)組類型的數(shù)據(jù)?？偨Y(jié)來(lái)說(shuō)：
。同時(shí)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(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(kù)
MongoDB、CouchDB屬于這種類型，它們屬于NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)，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(kù)可以通過(guò)復(fù)雜的查詢條件來(lái)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(kù)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(kù)
Cassandra、HBae、HyperTable屬于這種類型，由于近年來(lái)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(kù)尤其引入注目。
普通的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)都是以行為單位來(lái)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(kù)也被成為面向行的數(shù)據(jù)庫(kù)。相反，面向列的數(shù)據(jù)庫(kù)是以列為單位來(lái)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(kù)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(lái)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(kù)跟現(xiàn)行數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)的思維方式有很大不同，故應(yīng)用起來(lái)十分困難。
總結(jié)：關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)與NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)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(kù)，在適合使用NoSQL的時(shí)候使用NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)，讓NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)的不足進(jìn)行彌補(bǔ)。
nosql分類太多了，下面列舉幾個(gè)比較常見的：
Redis：非常適合需要表達(dá)時(shí)間線的web服務(wù)，例如微博
Cassandra：只有順序?qū)?，沒(méi)有隨機(jī)寫的設(shè)計(jì)，滿足高負(fù)荷情形的性能需求
MongoDB：面向文檔，擅長(zhǎng)處理非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)
Neo4J：可以快速實(shí)現(xiàn)基于圖的計(jì)算（如果用SQL計(jì)算可能花更長(zhǎng)的時(shí)間）
希望對(duì)你所有幫助。
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(lái)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(guò)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(kù)結(jié)構(gòu)非常簡(jiǎn)單時(shí)，SQL可能沒(méi)有太大用處。
沒(méi)有過(guò)多的操作。
雖然NoSQL的支持者也承認(rèn)關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)提供了無(wú)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(méi)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(kù)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(kù)的關(guān)系型特性。數(shù)據(jù)之間無(wú)關(guān)系，這樣就非常容易擴(kuò)展。也無(wú)形之間，在架構(gòu)的層面上帶來(lái)了可擴(kuò)展的能力。
大數(shù)據(jù)量，高性能
NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)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(wú)關(guān)系性，數(shù)據(jù)庫(kù)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(lái)說(shuō)就要性能高很多了。
靈活的數(shù)據(jù)模型
NoSQL無(wú)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(kù)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(guò)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(kù)，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(kù)、流處理和圖計(jì)算等多種計(jì)算范式，Spark用Scala語(yǔ)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(lái)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(wú)論你有多大的數(shù)據(jù)集，Drill都能輕松應(yīng)對(duì)。通過(guò)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(wèn)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(kù)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(guò)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(guò)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(lái)對(duì)信息進(jìn)行關(guān)聯(lián)和量化處理，通過(guò)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(wàn)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(kù)，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(lái)提供大數(shù)據(jù)管理服務(wù)，但它不是純開源Hadoop，經(jīng)過(guò)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(lái)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(kù)、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(kù)和商業(yè)智能工具。不過(guò)AWS還沒(méi)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(guò)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?！蹦壳埃珻loudera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(lái)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(shuō)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(lái)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)。”
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(lái)說(shuō)，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(lái)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(guò)很多人可能都沒(méi)有聽說(shuō)過(guò)。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(shuō)MapR在Hadoop市場(chǎng)上沒(méi)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(wèn)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(shuō)：“微軟在數(shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、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(wèn)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(lái)說(shuō)，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(kù)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(guò)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(kù)中的數(shù)據(jù)。
AMPLab
通過(guò)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(kù)、信息檢索、自然語(yǔ)言處理和語(yǔ)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(lái)越復(fù)雜的各種難題。
重慶分公司
重慶分公司
