NoSQL 數(shù)據(jù)庫因其功能性、易于開發(fā)性和可擴(kuò)展性而廣受認(rèn)可，它們?cè)絹碓蕉嗟赜糜诖髷?shù)據(jù)和實(shí)時(shí) Web 應(yīng)用程序，在本文中，我們通過示例討論 NoSQL、何時(shí)使用 NoSQL 與 SQL 及其用例。
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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(gòu)建具有大量數(shù)據(jù)和高負(fù)載的現(xiàn)代應(yīng)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(shí)，任何關(guān)系數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng) (RDBMS) 的響應(yīng)時(shí)間都會(huì)變慢。為了解決這個(gè)問題，我們可以通過升級(jí)現(xiàn)有硬件來“擴(kuò)大”信息系統(tǒng)，這非常昂貴。但是，NoSQL 可以更好地橫向擴(kuò)展并且更具成本效益。
NoSQL 對(duì)于非結(jié)構(gòu)化或非常大的數(shù)據(jù)對(duì)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(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和關(guān)系模式并不總是適合。有必要使用非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和大型對(duì)象來更好地捕獲這些信息。
傳統(tǒng)的 RDBMS 使用 SQL（結(jié)構(gòu)化查詢語言）語法來存儲(chǔ)和檢索結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，相反，NoSQL 數(shù)據(jù)庫包含廣泛的功能，可以存儲(chǔ)和檢索結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化和多態(tài)數(shù)據(jù)。
有時(shí)，NoSQL 也被稱為“ 不僅僅是 SQL ”，強(qiáng)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(gè)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(gè)或多個(gè)表的行，因?yàn)?NoSQL 數(shù)據(jù)庫本質(zhì)上不是表格的，所以這個(gè)功能并不總是可行或相關(guān)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?。?/p>
許多行業(yè)都在采用 NoSQL，取代關(guān)系數(shù)據(jù)庫，從而為某些業(yè)務(wù)應(yīng)用程序提供更高的靈活性和可擴(kuò)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(chǔ)多媒體內(nèi)容提供更好的選擇。
例如，福布斯在短短幾個(gè)月內(nèi)就構(gòu)建了一個(gè)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(shí)時(shí)存儲(chǔ)和檢索大數(shù)據(jù)的系統(tǒng)在分析 歷史 數(shù)據(jù)的同時(shí)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(jìn)行擴(kuò)展，即使該服務(wù)在 COVID-19 大流行的早期使用量激增。
物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備具有連接到互聯(lián)網(wǎng)或通信網(wǎng)絡(luò)的嵌入式軟件和傳感器，能夠在無需人工干預(yù)的情況下收集和共享數(shù)據(jù)。隨著數(shù)十億臺(tái)設(shè)備生成數(shù)不清的數(shù)據(jù)，IoT NoSQL 數(shù)據(jù)庫為 IoT 服務(wù)提供商提供了可擴(kuò)展性和更靈活的架構(gòu)。
Freshub就是這樣的一項(xiàng)服務(wù)，它從 MySQL 切換到 MongoDB，以更好地處理其大型、動(dòng)態(tài)、非統(tǒng)一的數(shù)據(jù)集。
擁有數(shù)十億智能手機(jī)用戶，可擴(kuò)展性正成為在移動(dòng)設(shè)備上提供服務(wù)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(gè)請(qǐng)求，同時(shí)還處理用戶數(shù)據(jù)并提供天氣更新。
NoSQL不像傳統(tǒng)關(guān)系型庫那樣有統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)，也不具有普適性。所以要根據(jù)應(yīng)用和數(shù)據(jù)的存取特征來選擇適合的NoSQL。如果以前沒有接觸過NoSQL，MongoDB是一個(gè)比較好的選擇，他支持的所以和查詢能力是所有NoSQL中最強(qiáng)大的，缺點(diǎn)是索引的成本和文檔大小限制。如果是使用Hadoop大數(shù)據(jù)分析，數(shù)據(jù)基本上不存在修改，只是插入和查詢，并且需要配合Hadoop的MR任務(wù)，HBase會(huì)是很好的選擇。如果要求有很強(qiáng)的擴(kuò)展能力，高并發(fā)讀寫和維護(hù)方便，Casaandra則是不錯(cuò)的選擇。當(dāng)然除了上面三個(gè)流行的NoSQL，還有很多優(yōu)秀的NoSQL數(shù)據(jù)庫，而且他們都有各自擅長領(lǐng)域，所以需要了解你們產(chǎn)品自身的特點(diǎn)然后分析選擇哪種才是最適合的，往往在大型系統(tǒng)中不是單一的數(shù)據(jù)庫，而是使用多種數(shù)據(jù)庫組合。
在大數(shù)據(jù)時(shí)代，“多種架構(gòu)支持多類應(yīng)用”成為數(shù)據(jù)庫行業(yè)應(yīng)對(duì)大數(shù)據(jù)的基本思路，數(shù)據(jù)庫行業(yè)出現(xiàn)互為補(bǔ)充的三大陣營，適用于事務(wù)處理應(yīng)用的OldSQL、適用于數(shù)據(jù)分析應(yīng)用的NewSQL和適用于互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的NoSQL。但在一些復(fù)雜的應(yīng)用場景中，單一數(shù)據(jù)庫架構(gòu)都不能完全滿足應(yīng)用場景對(duì)海量結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)管理、復(fù)雜分析、關(guān)聯(lián)查詢、實(shí)時(shí)性處理和控制建設(shè)成本等多方面的需要，因此不同架構(gòu)數(shù)據(jù)庫混合部署應(yīng)用成為滿足復(fù)雜應(yīng)用的必然選擇。不同架構(gòu)數(shù)據(jù)庫混合使用的模式可以概括為：OldSQL+NewSQL、OldSQL+NoSQL、NewSQL+NoSQL三種主要模式。下面通過三個(gè)案例對(duì)不同架構(gòu)數(shù)據(jù)庫的混合應(yīng)用部署進(jìn)行介紹。
OldSQL+NewSQL 在數(shù)據(jù)中心類應(yīng)用中混合部署
采用OldSQL+NewSQL模式構(gòu)建數(shù)據(jù)中心，在充分發(fā)揮OldSQL數(shù)據(jù)庫的事務(wù)處理能力的同時(shí)，借助NewSQL在實(shí)時(shí)性、復(fù)雜分析、即席查詢等方面的獨(dú)特優(yōu)勢，以及面對(duì)海量數(shù)據(jù)時(shí)較強(qiáng)的擴(kuò)展能力，滿足數(shù)據(jù)中心對(duì)當(dāng)前“熱”數(shù)據(jù)事務(wù)型處理和海量歷史“冷”數(shù)據(jù)分析兩方面的需求。OldSQL+NewSQL模式在數(shù)據(jù)中心類應(yīng)用中的互補(bǔ)作用體現(xiàn)在，OldSQL彌補(bǔ)了NewSQL不適合事務(wù)處理的不足，NewSQL彌補(bǔ)了OldSQL在海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)能力和處理性能方面的缺陷。
商業(yè)銀行數(shù)據(jù)中心采用OldSQL+NewSQL混合部署方式搭建，OldSQL數(shù)據(jù)庫滿足各業(yè)務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)的歸檔備份和事務(wù)型應(yīng)用，NewSQL MPP數(shù)據(jù)庫集群對(duì)即席查詢、多維分析等應(yīng)用提供高性能支持，并且通過MPP集群架構(gòu)實(shí)現(xiàn)應(yīng)對(duì)海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的擴(kuò)展能力。
商業(yè)銀行數(shù)據(jù)中心存儲(chǔ)架構(gòu)
與傳統(tǒng)的OldSQL模式相比，商業(yè)銀行數(shù)據(jù)中心采用OldSQL+NewSQL混合搭建模式，數(shù)據(jù)加載性能提升3倍以上，即席查詢和統(tǒng)計(jì)分析性能提升6倍以上。NewSQL MPP的高可擴(kuò)展性能夠應(yīng)對(duì)新的業(yè)務(wù)需求，可隨著數(shù)據(jù)量的增長采用集群方式構(gòu)建存儲(chǔ)容量更大的數(shù)據(jù)中心。
OldSQL+NoSQL 在互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)應(yīng)用中混合部署
在互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)應(yīng)用中采用OldSQL+NoSQL混合模式，能夠很好的解決互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)應(yīng)用對(duì)海量結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲(chǔ)和快速處理的需求。在諸如大型電子商務(wù)平臺(tái)、大型SNS平臺(tái)等互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)應(yīng)用場景中，OldSQL在應(yīng)用中負(fù)責(zé)高價(jià)值密度結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和事務(wù)型處理，NoSQL在應(yīng)用中負(fù)責(zé)存儲(chǔ)和處理海量非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)和低價(jià)值密度結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。OldSQL+NoSQL模式在互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)應(yīng)用中的互補(bǔ)作用體現(xiàn)在，OldSQL彌補(bǔ)了NoSQL在ACID特性和復(fù)雜關(guān)聯(lián)運(yùn)算方面的不足，NoSQL彌補(bǔ)了OldSQL在海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理方面的缺陷。
數(shù)據(jù)魔方是淘寶網(wǎng)的一款數(shù)據(jù)產(chǎn)品，主要提供行業(yè)數(shù)據(jù)分析、店鋪數(shù)據(jù)分析。淘寶數(shù)據(jù)產(chǎn)品在存儲(chǔ)層采用OldSQL+NoSQL混合模式，由基于MySQL的分布式關(guān)系型數(shù)據(jù)庫集群MyFOX和基于HBase的NoSQL存儲(chǔ)集群Prom組成。由于OldSQL強(qiáng)大的語義和關(guān)系表達(dá)能力，在應(yīng)用中仍然占據(jù)著重要地位，目前存儲(chǔ)在MyFOX中的統(tǒng)計(jì)結(jié)果數(shù)據(jù)已經(jīng)達(dá)到10TB，占據(jù)著數(shù)據(jù)魔方總數(shù)據(jù)量的95%以上。另一方面，NoSQL作為SQL的有益補(bǔ)充，解決了OldSQL數(shù)據(jù)庫無法解決的全屬性選擇器等問題。
淘寶海量數(shù)據(jù)產(chǎn)品技術(shù)架構(gòu)
基于OldSQL+NoSQL混合架構(gòu)的特點(diǎn)，數(shù)據(jù)魔方目前已經(jīng)能夠提供壓縮前80TB的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)空間，支持每天4000萬的查詢請(qǐng)求，平均響應(yīng)時(shí)間在28毫秒，足以滿足未來一段時(shí)間內(nèi)的業(yè)務(wù)增長需求。
NewSQL+NoSQL 在行業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用中混合部署
行業(yè)大數(shù)據(jù)與互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)的區(qū)別在于行業(yè)大數(shù)據(jù)的價(jià)值密度更高，并且對(duì)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)處理、復(fù)雜的多表關(guān)聯(lián)分析、即席查詢、數(shù)據(jù)強(qiáng)一致性等都比互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)有更高的要求。行業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用場景主要是分析類應(yīng)用，如：電信、金融、政務(wù)、能源等行業(yè)的決策輔助、預(yù)測預(yù)警、統(tǒng)計(jì)分析、經(jīng)營分析等。
在行業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用中采用NewSQL+NoSQL混合模式，充分利用NewSQL在結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)分析處理方面的優(yōu)勢，以及NoSQL在非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)處理方面的優(yōu)勢，實(shí)現(xiàn)NewSQL與NoSQL的功能互補(bǔ)，解決行業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用對(duì)高價(jià)值結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)處理、復(fù)雜的多表關(guān)聯(lián)分析、即席查詢、數(shù)據(jù)強(qiáng)一致性等要求，以及對(duì)海量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和精確查詢的要求。在應(yīng)用中，NewSQL承擔(dān)高價(jià)值密度結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和分析處理工作，NoSQL承擔(dān)存儲(chǔ)和處理海量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和不需要關(guān)聯(lián)分析、Ad-hoc查詢較少的低價(jià)值密度結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的工作。
當(dāng)前電信運(yùn)營商在集中化BI系統(tǒng)建設(shè)過程中面臨著數(shù)據(jù)規(guī)模大、數(shù)據(jù)處理類型多等問題，并且需要應(yīng)對(duì)大量的固定應(yīng)用，以及占統(tǒng)計(jì)總數(shù)80%以上的突發(fā)性臨時(shí)統(tǒng)計(jì)(ad-hoc)需求。在集中化BI系統(tǒng)的建設(shè)中采用NewSQL+NoSQL混搭的模式，充分利用NewSQL在復(fù)雜分析、即席查詢等方面處理性能的優(yōu)勢，及NoSQL在非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理和海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方面的優(yōu)勢，實(shí)現(xiàn)高效低成本。
集中化BI系統(tǒng)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)架構(gòu)
集中化BI系統(tǒng)按照數(shù)據(jù)類型和處理方式的不同，將結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)分別存儲(chǔ)在不同的系統(tǒng)中：非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)在Hadoop平臺(tái)上存儲(chǔ)與處理;結(jié)構(gòu)化、不需要關(guān)聯(lián)分析、Ad-hoc查詢較少的數(shù)據(jù)保存在NoSQL數(shù)據(jù)庫或Hadoop平臺(tái);結(jié)構(gòu)化、需要關(guān)聯(lián)分析或經(jīng)常ad-hoc查詢的數(shù)據(jù)，保存在NewSQL MPP數(shù)據(jù)庫中，短期高價(jià)值數(shù)據(jù)放在高性能平臺(tái)，中長期放在低成本產(chǎn)品中。
結(jié)語
當(dāng)前信息化應(yīng)用的多樣性、復(fù)雜性，以及三種數(shù)據(jù)庫架構(gòu)各自所具有的優(yōu)勢和局限性，造成任何一種架構(gòu)的數(shù)據(jù)庫都不能完全滿足應(yīng)用需求，因此不同架構(gòu)數(shù)據(jù)庫混合使用，從而彌補(bǔ)其他架構(gòu)的不足成為必然選擇。根據(jù)應(yīng)用場景采用不同架構(gòu)數(shù)據(jù)庫進(jìn)行組合搭配，充分發(fā)揮每種架構(gòu)數(shù)據(jù)庫的特點(diǎn)和優(yōu)勢，并且與其他架構(gòu)數(shù)據(jù)庫形成互補(bǔ)，完全涵蓋應(yīng)用需求，保證數(shù)據(jù)資源的最優(yōu)化利用，將成為未來一段時(shí)期內(nèi)信息化應(yīng)用主要采用的解決方式。
目前在國內(nèi)市場上，OldSQL主要為Oracle、IBM等國外數(shù)據(jù)庫廠商所壟斷，達(dá)夢(mèng)、金倉等國產(chǎn)廠商仍處于追趕狀態(tài);南大通用憑借國產(chǎn)新型數(shù)據(jù)庫GBase 8a異軍突起，與EMC的Greenplum和HP的Vertica躋身NewSQL市場三強(qiáng);NoSQL方面用戶則大多采用Hadoop開源方案。
Leveldb源碼有2w行。不論從nosql的存儲(chǔ)設(shè)計(jì)，或是C++11的代碼規(guī)范來看，都是很好的源碼分析項(xiàng)目。為了更好地測試比較LevelDB的實(shí)際性能，Google的工程師也將LevelDB與另外兩種數(shù)據(jù)庫進(jìn)行了對(duì)比。經(jīng)過測試證明，LevelDB相較于另外兩種數(shù)據(jù)庫，無論是在基本操作環(huán)境下，還是在某些特定配置環(huán)境下，均具有非常優(yōu)秀的讀寫性能。
Leveldb源碼優(yōu)點(diǎn)
key與value采用字符串形式，且長度沒有限制。數(shù)據(jù)能持久化存儲(chǔ)，同時(shí)也能將數(shù)據(jù)緩存到內(nèi)存，實(shí)現(xiàn)快速讀取?；趉ey按序存放數(shù)據(jù)，并且key的排序比較函數(shù)可以根據(jù)用戶需求進(jìn)行定制。支持簡易的操作接口API，可以針對(duì)數(shù)據(jù)創(chuàng)建數(shù)據(jù)內(nèi)存快照。支持前向、后向的迭代器。采用Google的Snappy壓縮算法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行壓縮，以減少存儲(chǔ)空間。
支持。nosql是主體符合非關(guān)系式、分布式、開放源碼和具有橫向擴(kuò)展能力的下一代數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)庫分類，TRDB傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫使用強(qiáng)存儲(chǔ)模式技術(shù)。
NoSQL，指的是非關(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(dòng)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(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(dòng)，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(chǔ)，相對(duì)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。
從這一新興技術(shù)中選擇一款正確的NoSQL數(shù)據(jù)庫是非常具有挑戰(zhàn)性的。比一下網(wǎng)建議在選擇時(shí)考慮以下因素：
并發(fā)控制
并
發(fā)控制指的是當(dāng)多個(gè)用戶同時(shí)更新運(yùn)行時(shí)，用于保護(hù)數(shù)據(jù)庫完整性的各種技術(shù)。并發(fā)機(jī)制不正確可能導(dǎo)致臟讀、幻讀和不可重復(fù)讀等此類問題。并發(fā)控制的目的是保
證一個(gè)用戶的工作不會(huì)對(duì)另一個(gè)用戶的工作產(chǎn)生不合理的影響。在某些情況下，這些措施保證了當(dāng)用戶和其他用戶一起操作時(shí)，所得的結(jié)果和她單獨(dú)操作時(shí)的結(jié)果是
一樣的。在另一些情況下，這表示用戶的工作按預(yù)定的方式受其他用戶的影響。
封鎖
就是事務(wù)T在對(duì)某個(gè)數(shù)據(jù)對(duì)象（例如表、記錄等）操作之前，先向系統(tǒng)發(fā)出請(qǐng)求，對(duì)其加鎖。加鎖后事務(wù)T就對(duì)該數(shù)據(jù)對(duì)象有了一定的控制，在事務(wù)T釋放它的鎖之前，其它的事務(wù)不能更新此數(shù)據(jù)對(duì)象。
封鎖是一次只允許一個(gè)用戶讀取或修改的一種機(jī)制，是實(shí)現(xiàn)并發(fā)控制的一個(gè)非常重要的技術(shù)。
MVCC
Multi-Version Concurrency Control多版本并發(fā)控制，維持一個(gè)數(shù)據(jù)的多個(gè)版本使讀寫操作沒有沖突。MVCC優(yōu)化了數(shù)據(jù)庫并發(fā)系統(tǒng)，使系統(tǒng)在有大量并發(fā)用戶時(shí)得到最高的性能，并且可以不用關(guān)閉服務(wù)器就直接進(jìn)行熱備份。
ACID
指
數(shù)據(jù)庫事務(wù)正確執(zhí)行的四個(gè)基本要素的縮寫。包含：原子性(Atomicity）、一致性（Consistency）、隔離性（Isolation）、持久
性（Durability）。一個(gè)支持事務(wù)（Transaction）的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)，必需要具有這四種特性，否則在事務(wù)過程（Transaction
processing）當(dāng)中無法保證數(shù)據(jù)的正確性，交易過程極可能達(dá)不到交易方的要求。
None
一些系統(tǒng)不提供原子性。
鏡像
數(shù)據(jù)庫鏡像是DBMS根據(jù)DBA的要求，自動(dòng)把整個(gè)數(shù)據(jù)庫或其中的關(guān)鍵數(shù)據(jù)復(fù)制到另一個(gè)磁盤上，每當(dāng)主數(shù)據(jù)庫更新時(shí)，DBMS會(huì)自動(dòng)把更新后的數(shù)據(jù)復(fù)制過去，即DBMS自動(dòng)保證鏡像數(shù)據(jù)與主數(shù)據(jù)的一致性。
鏡像分為同步和異步。
數(shù)據(jù)存儲(chǔ)
指的是數(shù)據(jù)的物理特性怎樣被存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)庫中。
磁盤 數(shù)據(jù)被存儲(chǔ)在硬盤驅(qū)動(dòng)器里；
GFS或谷歌文件系統(tǒng)是一個(gè)由谷歌開發(fā)的專有的分布式文件系統(tǒng)；
Hadoop是Apache軟件框架，免費(fèi)許可下支持?jǐn)?shù)據(jù)密集型分布式應(yīng)用程序；
RAM隨機(jī)存儲(chǔ)器；
插件 可以添加外部插件；
Amazon S3通過Web服務(wù)接口提供存儲(chǔ)；
BDB：BDB
全稱是 “Berkeley DB”，它是MySQL具有事務(wù)能力的表類型，由Sleepycat
Software開發(fā)。BDB表類型提供了MySQL用戶長久期盼的功能，即事務(wù)控制能力。在任何RDBMS中，事務(wù)控制能力都是一種極其重要和寶貴的功
能。事務(wù)控制能力使得我們能夠確保一組命令確實(shí)已經(jīng)全部執(zhí)行成功，或者確保當(dāng)任何一個(gè)命令出現(xiàn)錯(cuò)誤時(shí)所有命令的執(zhí)行結(jié)果均被退回。
實(shí)現(xiàn)語言
實(shí)現(xiàn)語言會(huì)影響數(shù)據(jù)庫的發(fā)展速度。典型的NoSQL數(shù)據(jù)庫是用低級(jí)語言如C / C + +編寫的。另一方面，那些更高層次的語言如Java，使自定義更容易。
實(shí)現(xiàn)語言有：C, C++, Erlang, Java, Python
特性
考慮下列哪一個(gè)特點(diǎn)對(duì)你的數(shù)據(jù)庫是最重要的：
持久性
可用性
一致性
分區(qū)容忍性
證書類型
下面這些許可證是一個(gè)不同的開放源碼許可的形式：
GPL：通用公共許可證
BSD：伯克利軟件分發(fā)
MPL：Mozilla公共許可證
EPL：Eclipse公共許可證
IDPL：最初的開發(fā)者的公共許可證
LGPL：較寬松通用公共許可證
存儲(chǔ)類型
存儲(chǔ)類型是NoSQL數(shù)據(jù)庫最大的不同，是決定使用哪款數(shù)據(jù)庫的一個(gè)首要指標(biāo)。
關(guān)鍵字：支持get、put和刪除操作
按列存儲(chǔ)：相對(duì)于傳統(tǒng)的按行存儲(chǔ)，數(shù)據(jù)集成容易多了
面向文件系統(tǒng)：存儲(chǔ)像是JSON或XML這樣的結(jié)構(gòu)化文件，很容易就能從面向?qū)ο筌浖蝎@取數(shù)據(jù)。
重慶分公司
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