2. 什么是NoSQL？
在通道等地區(qū)，都構(gòu)建了全面的區(qū)域性戰(zhàn)略布局，加強(qiáng)發(fā)展的系統(tǒng)性、市場(chǎng)前瞻性、產(chǎn)品創(chuàng)新能力，以專(zhuān)注、極致的服務(wù)理念，為客戶(hù)提供網(wǎng)站設(shè)計(jì)、成都網(wǎng)站建設(shè) 網(wǎng)站設(shè)計(jì)制作按需規(guī)劃網(wǎng)站,公司網(wǎng)站建設(shè),企業(yè)網(wǎng)站建設(shè),品牌網(wǎng)站制作,成都全網(wǎng)營(yíng)銷(xiāo)推廣,外貿(mào)營(yíng)銷(xiāo)網(wǎng)站建設(shè),通道網(wǎng)站建設(shè)費(fèi)用合理。
2.1 NoSQL 概述
NoSQL(NoSQL = Not Only SQL )，意即“不僅僅是SQL”，
泛指非關(guān)系型的數(shù)據(jù)庫(kù)。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(kù)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(lèi)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(wèn)題，而非關(guān)系型的數(shù)據(jù)庫(kù)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(kù)的產(chǎn)生就是為了解決大規(guī)模數(shù)據(jù)集合多重?cái)?shù)據(jù)種類(lèi)帶來(lái)的挑戰(zhàn)，尤其是大數(shù)據(jù)應(yīng)用難題，包括超大規(guī)模數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)。
（例如谷歌或Facebook每天為他們的用戶(hù)收集萬(wàn)億比特的數(shù)據(jù)）。這些類(lèi)型的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)不需要固定的模式，無(wú)需多余操作就可以橫向擴(kuò)展。
2.2 NoSQL代表
MongDB、 Redis、Memcache
3. 關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)與NoSQL的區(qū)別？
3.1 RDBMS
高度組織化結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)
結(jié)構(gòu)化查詢(xún)語(yǔ)言（SQL）
數(shù)據(jù)和關(guān)系都存儲(chǔ)在單獨(dú)的表中。
數(shù)據(jù)操縱語(yǔ)言，數(shù)據(jù)定義語(yǔ)言
嚴(yán)格的一致性
基礎(chǔ)事務(wù)
ACID
關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)遵循ACID規(guī)則
事務(wù)在英文中是transaction，和現(xiàn)實(shí)世界中的交易很類(lèi)似，它有如下四個(gè)特性：
A (Atomicity) 原子性
原子性很容易理解，也就是說(shuō)事務(wù)里的所有操作要么全部做完，要么都不做，事務(wù)成功的條件是事務(wù)里的所有操作都成功，只要有一個(gè)操作失敗，整個(gè)事務(wù)就失敗，需要回滾。比如銀行轉(zhuǎn)賬，從A賬戶(hù)轉(zhuǎn)100元至B賬戶(hù)，分為兩個(gè)步驟：1）從A賬戶(hù)取100元；2）存入100元至B賬戶(hù)。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(qián)會(huì)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(shuō)數(shù)據(jù)庫(kù)要一直處于一致的狀態(tài)，事務(wù)的運(yùn)行不會(huì)改變數(shù)據(jù)庫(kù)原本的一致性約束。
I (Isolation) 獨(dú)立性
所謂的獨(dú)立性是指并發(fā)的事務(wù)之間不會(huì)互相影響，如果一個(gè)事務(wù)要訪問(wèn)的數(shù)據(jù)正在被另外一個(gè)事務(wù)修改，只要另外一個(gè)事務(wù)未提交，它所訪問(wèn)的數(shù)據(jù)就不受未提交事務(wù)的影響。比如現(xiàn)有有個(gè)交易是從A賬戶(hù)轉(zhuǎn)100元至B賬戶(hù)，在這個(gè)交易還未完成的情況下，如果此時(shí)B查詢(xún)自己的賬戶(hù)，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(wù)提交后，它所做的修改將會(huì)永久的保存在數(shù)據(jù)庫(kù)上，即使出現(xiàn)宕機(jī)也不會(huì)丟失。
3.2 NoSQL
代表著不僅僅是SQL
沒(méi)有聲明性查詢(xún)語(yǔ)言
沒(méi)有預(yù)定義的模式
鍵 - 值對(duì)存儲(chǔ)，列存儲(chǔ)，文檔存儲(chǔ)，圖形數(shù)據(jù)庫(kù)
最終一致性，而非ACID屬性
非結(jié)構(gòu)化和不可預(yù)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(kù)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(dòng)都是同步的
Availability(可用性), 好的響應(yīng)性能
Partition tolerance(分區(qū)容錯(cuò)性) 可靠性
P: 系統(tǒng)中任意信息的丟失或失敗不會(huì)影響系統(tǒng)的繼續(xù)運(yùn)作。
定理：任何分布式系統(tǒng)只可同時(shí)滿(mǎn)足二點(diǎn)，沒(méi)法三者兼顧。
CAP理論的核心是：一個(gè)分布式系統(tǒng)不可能同時(shí)很好的滿(mǎn)足一致性，可用性和分區(qū)容錯(cuò)性這三個(gè)需求，
因此，根據(jù) CAP 原理將 NoSQL 數(shù)據(jù)庫(kù)分成了滿(mǎn)足 CA 原則、滿(mǎn)足 CP 原則和滿(mǎn)足 AP 原則三 大類(lèi)：
CA - 單點(diǎn)集群，滿(mǎn)足一致性，可用性的系統(tǒng)，通常在可擴(kuò)展性上不太強(qiáng)大。
CP - 滿(mǎn)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(mǎn)足可用性，分區(qū)容忍性的系統(tǒng)，通?？赡軐?duì)一致性要求低一些。
CAP理論就是說(shuō)在分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)中，最多只能實(shí)現(xiàn)上面的兩點(diǎn)。
而由于當(dāng)前的網(wǎng)絡(luò)硬件肯定會(huì)出現(xiàn)延遲丟包等問(wèn)題，所以分區(qū)容忍性是我們必須需要實(shí)現(xiàn)的。
所以我們只能在一致性和可用性之間進(jìn)行權(quán)衡，沒(méi)有NoSQL系統(tǒng)能同時(shí)保證這三點(diǎn)。
說(shuō)明：C：強(qiáng)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(kù)
AP：大多數(shù)網(wǎng)站架構(gòu)的選擇
CP：Redis、Mongodb
注意：分布式架構(gòu)的時(shí)候必須做出取舍。
一致性和可用性之間取一個(gè)平衡。多余大多數(shù)web應(yīng)用，其實(shí)并不需要強(qiáng)一致性。
因此犧牲C換取P，這是目前分布式數(shù)據(jù)庫(kù)產(chǎn)品的方向。
4. 當(dāng)下NoSQL的經(jīng)典應(yīng)用
當(dāng)下的應(yīng)用是 SQL 與 NoSQL 一起使用的。
代表項(xiàng)目：阿里巴巴商品信息的存放。
去 IOE 化。
ps：I 是指 IBM 的小型機(jī)，很貴的，好像好幾萬(wàn)一臺(tái)；O 是指 Oracle 數(shù)據(jù)庫(kù)，也很貴的，好幾萬(wàn)呢；M 是指 EMC 的存儲(chǔ)設(shè)備，也很貴的。
難點(diǎn)：
數(shù)據(jù)類(lèi)型多樣性。
數(shù)據(jù)源多樣性和變化重構(gòu)。
數(shù)據(jù)源改造而服務(wù)平臺(tái)不需要大面積重構(gòu)。
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(kāi)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(xiě)請(qǐng)求。編程友好。
BigTable類(lèi)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(xiě)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
一、概念
SQL?(Structured?Query?Language)?數(shù)據(jù)庫(kù)，指關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)。主要代表：SQL?Server，Oracle，MySQL(開(kāi)源)，PostgreSQL(開(kāi)源)。
NoSQL（Not?Only?SQL）泛指非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)。主要代表：MongoDB，Redis，CouchDB。
二、區(qū)別
1、存儲(chǔ)方式
SQL數(shù)據(jù)存在特定結(jié)構(gòu)的表中；而NoSQL則更加靈活和可擴(kuò)展，存儲(chǔ)方式可以省是JSON文檔、哈希表或者其他方式。SQL通常以數(shù)據(jù)庫(kù)表形式存儲(chǔ)數(shù)據(jù)。舉個(gè)栗子，存?zhèn)€學(xué)生借書(shū)數(shù)據(jù)：
而NoSQL存儲(chǔ)方式比較靈活，比如使用類(lèi)JSON文件存儲(chǔ)上表中熊大的借閱數(shù)據(jù)：
2、表/數(shù)據(jù)集合的數(shù)據(jù)的關(guān)系
在SQL中，必須定義好表和字段結(jié)構(gòu)后才能添加數(shù)據(jù)，例如定義表的主鍵(primary?key)，索引(index),觸發(fā)器(trigger),存儲(chǔ)過(guò)程(stored?procedure)等。表結(jié)構(gòu)可以在被定義之后更新，但是如果有比較大的結(jié)構(gòu)變更的話(huà)就會(huì)變得比較復(fù)雜。在NoSQL中，數(shù)據(jù)可以在任何時(shí)候任何地方添加，不需要先定義表。例如下面這段代碼會(huì)自動(dòng)創(chuàng)建一個(gè)新的"借閱表"數(shù)據(jù)集合：
NoSQL也可以在數(shù)據(jù)集中建立索引。以MongoDB為例，會(huì)自動(dòng)在數(shù)據(jù)集合創(chuàng)建后創(chuàng)建唯一值_id字段，這樣的話(huà)就可以在數(shù)據(jù)集創(chuàng)建后增加索引。
從這點(diǎn)來(lái)看，NoSQL可能更加適合初始化數(shù)據(jù)還不明確或者未定的項(xiàng)目中。
3、外部數(shù)據(jù)存儲(chǔ)
SQL中如何需要增加外部關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)的話(huà)，規(guī)范化做法是在原表中增加一個(gè)外鍵，關(guān)聯(lián)外部數(shù)據(jù)表。例如需要在借閱表中增加審核人信息，先建立一個(gè)審核人表：
再在原來(lái)的借閱人表中增加審核人外鍵：
這樣如果我們需要更新審核人個(gè)人信息的時(shí)候只需要更新審核人表而不需要對(duì)借閱人表做更新。而在NoSQL中除了這種規(guī)范化的外部數(shù)據(jù)表做法以外，我們還能用如下的非規(guī)范化方式把外部數(shù)據(jù)直接放到原數(shù)據(jù)集中，以提高查詢(xún)效率。缺點(diǎn)也比較明顯，更新審核人數(shù)據(jù)的時(shí)候?qū)?huì)比較麻煩。
4、SQL中的JOIN查詢(xún)
SQL中可以使用JOIN表鏈接方式將多個(gè)關(guān)系數(shù)據(jù)表中的數(shù)據(jù)用一條簡(jiǎn)單的查詢(xún)語(yǔ)句查詢(xún)出來(lái)。NoSQL暫未提供類(lèi)似JOIN的查詢(xún)方式對(duì)多個(gè)數(shù)據(jù)集中的數(shù)據(jù)做查詢(xún)。所以大部分NoSQL使用非規(guī)范化的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方式存儲(chǔ)數(shù)據(jù)。
5、數(shù)據(jù)耦合性
SQL中不允許刪除已經(jīng)被使用的外部數(shù)據(jù)，例如審核人表中的"熊三"已經(jīng)被分配給了借閱人熊大，那么在審核人表中將不允許刪除熊三這條數(shù)據(jù)，以保證數(shù)據(jù)完整性。而NoSQL中則沒(méi)有這種強(qiáng)耦合的概念，可以隨時(shí)刪除任何數(shù)據(jù)。
6、事務(wù)
SQL中如果多張表數(shù)據(jù)需要同批次被更新，即如果其中一張表更新失敗的話(huà)其他表也不能更新成功。這種場(chǎng)景可以通過(guò)事務(wù)來(lái)控制，可以在所有命令完成后再統(tǒng)一提交事務(wù)。而NoSQL中沒(méi)有事務(wù)這個(gè)概念，每一個(gè)數(shù)據(jù)集的操作都是原子級(jí)的。
7、增刪改查語(yǔ)法
8、查詢(xún)性能
在相同水平的系統(tǒng)設(shè)計(jì)的前提下，因?yàn)镹oSQL中省略了JOIN查詢(xún)的消耗，故理論上性能上是優(yōu)于SQL的。
nosql是not only sql的意思。是近今年新發(fā)展起來(lái)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(lái)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)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(kù)無(wú)法比擬的性能優(yōu)勢(shì)。該術(shù)語(yǔ)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(mǎn)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(kāi)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(kù)設(shè)計(jì)理念比較
關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)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(kù)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(lái)說(shuō)它也是關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)性能瓶頸的一個(gè)因素。而非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)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(kāi)銷(xiāo)。
傳統(tǒng)觀念中 NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)非常適合某些數(shù)據(jù)類(lèi)型，如：非關(guān)系數(shù)據(jù)源。同時(shí)，NoSQL被吹捧為最適合Web應(yīng)用程序的優(yōu)秀平臺(tái)。然而他適合大多數(shù)數(shù)據(jù)，特別是web應(yīng)用程序的數(shù)據(jù)是相關(guān)型。那么，這是否可以給你一個(gè)堅(jiān)持使用RDMS的理由呢？也不一定，即使很困難，我們還是要做出選擇。
評(píng)估NoSQL是一個(gè)很茅盾的理論，一些人認(rèn)為，應(yīng)該將所有文檔數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在一個(gè)文檔中，做鏈接代碼就是褻瀆神明。另外一部分人認(rèn)為，存儲(chǔ)應(yīng)用文檔，加入代碼，才是合理選擇。與此同時(shí)，不同的數(shù)據(jù)庫(kù)，需要在文檔中限制嵌套數(shù)據(jù)數(shù)量。有的人會(huì)鼓勵(lì)文檔引用。這是NoSQL數(shù)據(jù)模型的基本部分，也沒(méi)有一個(gè)明確的共識(shí)。
曾經(jīng)有一篇很熱的帖子"Why you should never use XYZ"，我想，讀到這里，一定會(huì)有人搜索這篇文章。當(dāng)然，這種文章各式各樣，太過(guò)于籠統(tǒng)的標(biāo)題也沒(méi)什么幫助。毫無(wú)疑問(wèn)，會(huì)有人會(huì)搜索這個(gè)文章，然后再找
到這個(gè)文章，進(jìn)一步深入，找到該文章的方法遠(yuǎn)比成功（理解問(wèn)題）的故事多。很難知道誰(shuí)提供了一個(gè)有效的技術(shù)問(wèn)題，誰(shuí)又誤讀了這個(gè)問(wèn)題（或者缺少證據(jù)證明其觀點(diǎn)）。
有大量選擇，RDBMS的世界，選擇就很容易。你有4或5個(gè)目標(biāo)，大家工作方式差不多，來(lái)選擇環(huán)境、預(yù)算支持的平臺(tái)。對(duì)于成熟的產(chǎn)品，風(fēng)險(xiǎn)比較小。 NoSQL的世界，有很多數(shù)據(jù)庫(kù)引擎功能選擇。每一個(gè)有自己的獨(dú)特優(yōu)勢(shì)，也有致命弱點(diǎn)。所以選擇很難， NoSQL項(xiàng)目生命周期短，嘗試新項(xiàng)目或者流行項(xiàng)目也會(huì)有風(fēng)險(xiǎn)。上次，我的的項(xiàng)目是在 CouchDB上，而現(xiàn)在似乎停擺了。
做出這個(gè)痛苦決定的原因是，這可能是一個(gè)案例：你需要做一大堆工作，才能知道，你做出的選擇對(duì)與錯(cuò)。你可以實(shí)體化你的數(shù)據(jù)模型，了解他與系統(tǒng)的工作情況，但是，這只有你正真撞到南墻，才可以找到裂縫（答案）。以我為例，我建的應(yīng)用程序是關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)，移動(dòng)文件存儲(chǔ)的主要因素是，需要一個(gè)無(wú)模式設(shè)計(jì)來(lái)達(dá)到我的目標(biāo)。使用NoSQL 數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)并不是我們所常說(shuō)的，雖然，這種事常常發(fā)生。
現(xiàn)在我在用 Couchbase 和 MongoDB，Mongo對(duì)我沒(méi)多大吸引力，不過(guò)鑒于他非常流行，對(duì)于引起來(lái)說(shuō)，很有好處。當(dāng)然，很多都可以以同樣的方式流行。PHP很流行，因?yàn)樗囊子眯裕皇且驗(yàn)樗芎谩?/p>
網(wǎng)站題目：nosql理論,nosql概念
轉(zhuǎn)載源于：http://weahome.cn/article/dsidjio.html
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