簡述幾種NOSQL主流數(shù)

NoSQL不像傳統(tǒng)關系型庫那樣有統(tǒng)一的標準，也不具有普適性。所以要根據(jù)應用和數(shù)據(jù)的存取特征來選擇適合的NoSQL。

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如果以前沒有接觸過NoSQL，MongoDB是一個比較好的選擇，他支持的所以和查詢能力是所有NoSQL中最強大的，缺點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，HBase會是很好的選擇。

如果要求有很強的擴展能力，高并發(fā)讀寫和維護方便，Casaandra則是不錯的選擇。

當然除了上面三個流行的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域，所以需要了解你們產(chǎn)品自身的特點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。

互聯(lián)網(wǎng)背景下，為什么用NoSql

本文將從單機MySQL的場景出發(fā)，簡述一下隨著網(wǎng)站的訪問量越來越大，數(shù)據(jù)庫部署的演進過程，到為什么要用MySQL的必要性。

大數(shù)據(jù)時代的數(shù)據(jù)有3V的特點：海量Volume、多樣Variety、實時Velocity。

互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)站需求的3高的特點：高并發(fā)、高可擴、高性能。

一、單機MySql

當一個網(wǎng)站的訪問量不大時，用單個數(shù)據(jù)庫完全可以輕松應付。

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。

上述架構下，我們來看看數(shù)據(jù)存儲的瓶頸是什么？

1.數(shù)據(jù)量的總大小 一個機器放不下時

2.數(shù)據(jù)的索引（B+ Tree）一個機器的內存放不下時

3.訪問量(讀寫混合)一個實例不能承受

如果滿足了上述1 or 3個，進化......

二、Memcached（緩存）+Mysql+垂直拆分

后來，隨著訪問量的上升，幾乎大部分使用MySQL架構的網(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來緩解數(shù)據(jù)庫的壓力，優(yōu)化數(shù)據(jù)庫的結構和索引。開始比較流行的是通過文件緩存來緩解數(shù)據(jù)庫壓力，但是當訪問量繼續(xù)增大的時候，多臺web機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產(chǎn)品。

Memcached作為一個獨立的分布式的緩存服務器，為多個web服務器提供了一個共享的高性能緩存服務，在Memcached服務器上，又發(fā)展了根據(jù)hash算法來進行多臺Memcached緩存服務的擴展，然后又出現(xiàn)了一致性hash來解決增加或減少緩存服務器導致重新hash帶來的大量緩存失效的弊端

三、MySql主從復制讀寫分離

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，大部分網(wǎng)站開始使用主從復制技術來達到讀寫分離，以提高讀寫性能和讀庫的可擴展性。Mysql的master-slave模式成為這個時候的網(wǎng)站標配了。

四、分庫分表+水平拆分+Mysql集群

在Memcached的高速緩存，MySQL的主從復制，讀寫分離的基礎之上，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)嚴重的鎖問題，大量的高并發(fā)MySQL應用開始使用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)增長的擴展問題。這個時候，分表分庫成了一個熱門技術，是面試的熱門問題也是業(yè)界討論的熱門技術問題。也就在這個時候，MySQL推出了還不太穩(wěn)定的表分區(qū)，這也給技術實力一般的公司帶來了希望。雖然MySQL推出了MySQL Cluster集群，但性能也不能很好滿足互聯(lián)網(wǎng)的要求，只是在高可靠性上提供了非常大的保證。

五、Mysql的擴展性瓶頸

MySQL數(shù)據(jù)庫也經(jīng)常存儲一些大文本字段，導致數(shù)據(jù)庫表非常的大，在做數(shù)據(jù)庫恢復的時候就導致非常的慢，不容易快速恢復數(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。關系數(shù)據(jù)庫很強大，但是它并不能很好的應付所有的應用場景。MySQL的擴展性差（需要復雜的技術來實現(xiàn)），大數(shù)據(jù)下IO壓力大，表結構更改困難，正是當前使用MySQL的開發(fā)人員面臨的問題。

六、為什么用Nosql

今天我們可以通過第三方平臺（如：Google,Facebook等）可以很容易的訪問和抓取數(shù)據(jù)。用戶的個人信息，社交網(wǎng)絡，地理位置，用戶生成的數(shù)據(jù)和用戶操作日志已經(jīng)成倍的增加。我們如果要對這些用戶數(shù)據(jù)進行挖掘，那SQL數(shù)據(jù)庫已經(jīng)不適合這些應用了, NoSQL數(shù)據(jù)庫的發(fā)展也卻能很好的處理這些大的數(shù)據(jù)。下面給大家看一下，web應用數(shù)據(jù)量的增長圖：

七、Nosql是什么

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。

八、Nosql的優(yōu)勢

1.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。

2.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。

3.多樣靈活的數(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。

九、Nosql數(shù)據(jù)庫的四大分類

鍵值(Key-Value)存儲

列存儲

文檔存儲

圖形存儲

常見的有：Redis、Memcache、MongoDB，這里就不一 一 介紹了。

什么是NoSQL，它有什么優(yōu)缺點？

NoSQL，指的是非關系型的數(shù)據(jù)庫。NoSQL有時也稱作Not Only SQL的縮寫，是對不同于傳統(tǒng)的關系型數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)的統(tǒng)稱。

NoSQL用于超大規(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。

NoSQL的優(yōu)點/缺點

優(yōu)點:

- 高可擴展性

- 分布式計算

- 低成本

- 架構的靈活性，半結構化數(shù)據(jù)

- 沒有復雜的關系

缺點:

- 沒有標準化

- 有限的查詢功能（到目前為止）

- 最終一致是不直觀的程序 （BY三人行慕課）

簡述什么是nosql數(shù)據(jù)庫，并列舉兩種常見的nosql數(shù)據(jù)庫名稱及其特點

NoSQL太火，冒出太多產(chǎn)品了，保守估計也成百上千了。

互聯(lián)網(wǎng)公司常用的基本集中在以下幾種，每種只舉一個比較常見或者應用比較成功的例子吧。

1. In-Memory KV Store : Redis

in memory key-value store，同時提供了更加豐富的數(shù)據(jù)結構和運算的能力，成功用法是替代memcached，通過checkpoint和commit log提供了快速的宕機恢復，同時支持replication提供讀可擴展和高可用。

2. Disk-Based KV Store: Leveldb

真正基于磁盤的key-value storage, 模型單一簡單，數(shù)據(jù)量不受限于內存大小，數(shù)據(jù)落盤高可靠，Google的幾位大神出品的精品，LSM模型天然寫優(yōu)化，順序寫盤的方式對于新硬件ssd再適合不過了，不足是僅提供了一個庫，需要自己封裝server端。

3. Document Store: Mongodb

分布式nosql，具備了區(qū)別mysql的最大亮點：可擴展性。mongodb 最新引人的莫過于提供了sql接口，是目前nosql里最像mysql的，只是沒有ACID的特性，發(fā)展很快，支持了索引等特性，上手容易，對于數(shù)據(jù)量遠超內存限制的場景來說，還需要慎重。

4. Column Table Store: HBase

這個富二代似乎不用贅述了，最大的優(yōu)勢是開源，對于普通的scan和基于行的get等基本查詢，性能完全不是問題，只是只提供裸的api,易用性上是短板，可擴展性方面是最強的，其次坐上了Hadoop的快車，社區(qū)發(fā)展很快，各種基于其上的開源產(chǎn)品不少，來解決諸如join、聚集運算等復雜查詢。

newsql和nosql的區(qū)別和聯(lián)系

在大數(shù)據(jù)時代，“多種架構支持多類應用”成為數(shù)據(jù)庫行業(yè)應對大數(shù)據(jù)的基本思路，數(shù)據(jù)庫行業(yè)出現(xiàn)互為補充的三大陣營，適用于事務處理應用的OldSQL、適用于數(shù)據(jù)分析應用的NewSQL和適用于互聯(lián)網(wǎng)應用的NoSQL。但在一些復雜的應用場景中，單一數(shù)據(jù)庫架構都不能完全滿足應用場景對海量結構化和非結構化數(shù)據(jù)的存儲管理、復雜分析、關聯(lián)查詢、實時性處理和控制建設成本等多方面的需要，因此不同架構數(shù)據(jù)庫混合部署應用成為滿足復雜應用的必然選擇。不同架構數(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。下面通過三個案例對不同架構數(shù)據(jù)庫的混合應用部署進行介紹。

OldSQL+NewSQL 在數(shù)據(jù)中心類應用中混合部署

采用OldSQL+NewSQL模式構建數(shù)據(jù)中心，在充分發(fā)揮OldSQL數(shù)據(jù)庫的事務處理能力的同時，借助NewSQL在實時性、復雜分析、即席查詢等方面的獨特優(yōu)勢，以及面對海量數(shù)據(jù)時較強的擴展能力，滿足數(shù)據(jù)中心對當前“熱”數(shù)據(jù)事務型處理和海量歷史“冷”數(shù)據(jù)分析兩方面的需求。OldSQL+NewSQL模式在數(shù)據(jù)中心類應用中的互補作用體現(xiàn)在，OldSQL彌補了NewSQL不適合事務處理的不足，NewSQL彌補了OldSQL在海量數(shù)據(jù)存儲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)務系統(tǒng)數(shù)據(jù)的歸檔備份和事務型應用，NewSQL MPP數(shù)據(jù)庫集群對即席查詢、多維分析等應用提供高性能支持，并且通過MPP集群架構實現(xiàn)應對海量數(shù)據(jù)存儲的擴展能力。

商業(yè)銀行數(shù)據(jù)中心存儲架構

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)計分析性能提升6倍以上。NewSQL MPP的高可擴展性能夠應對新的業(yè)務需求，可隨著數(shù)據(jù)量的增長采用集群方式構建存儲容量更大的數(shù)據(jù)中心。

OldSQL+NoSQL 在互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)應用中混合部署

在互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)應用中采用OldSQL+NoSQL混合模式，能夠很好的解決互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)應用對海量結構化和非結構化數(shù)據(jù)進行存儲和快速處理的需求。在諸如大型電子商務平臺、大型SNS平臺等互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)應用場景中，OldSQL在應用中負責高價值密度結構化數(shù)據(jù)的存儲和事務型處理，NoSQL在應用中負責存儲和處理海量非結構化的數(shù)據(jù)和低價值密度結構化數(shù)據(jù)。OldSQL+NoSQL模式在互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)應用中的互補作用體現(xiàn)在，OldSQL彌補了NoSQL在ACID特性和復雜關聯(lián)運算方面的不足，NoSQL彌補了OldSQL在海量數(shù)據(jù)存儲和非結構化數(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)品在存儲層采用OldSQL+NoSQL混合模式，由基于MySQL的分布式關系型數(shù)據(jù)庫集群MyFOX和基于HBase的NoSQL存儲集群Prom組成。由于OldSQL強大的語義和關系表達能力，在應用中仍然占據(jù)著重要地位，目前存儲在MyFOX中的統(tǒng)計結果數(shù)據(jù)已經(jīng)達到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)品技術架構

基于OldSQL+NoSQL混合架構的特點，數(shù)據(jù)魔方目前已經(jīng)能夠提供壓縮前80TB的數(shù)據(jù)存儲空間，支持每天4000萬的查詢請求，平均響應時間在28毫秒，足以滿足未來一段時間內的業(yè)務增長需求。

NewSQL+NoSQL 在行業(yè)大數(shù)據(jù)應用中混合部署

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)的價值密度更高，并且對結構化數(shù)據(jù)的實時處理、復雜的多表關聯(lián)分析、即席查詢、數(shù)據(jù)強一致性等都比互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)有更高的要求。行業(yè)大數(shù)據(jù)應用場景主要是分析類應用，如：電信、金融、政務、能源等行業(yè)的決策輔助、預測預警、統(tǒng)計分析、經(jīng)營分析等。

在行業(yè)大數(shù)據(jù)應用中采用NewSQL+NoSQL混合模式，充分利用NewSQL在結構化數(shù)據(jù)分析處理方面的優(yōu)勢，以及NoSQL在非結構數(shù)據(jù)處理方面的優(yōu)勢，實現(xiàn)NewSQL與NoSQL的功能互補，解決行業(yè)大數(shù)據(jù)應用對高價值結構化數(shù)據(jù)的實時處理、復雜的多表關聯(lián)分析、即席查詢、數(shù)據(jù)強一致性等要求，以及對海量非結構化數(shù)據(jù)存儲和精確查詢的要求。在應用中，NewSQL承擔高價值密度結構化數(shù)據(jù)的存儲和分析處理工作，NoSQL承擔存儲和處理海量非結構化數(shù)據(jù)和不需要關聯(lián)分析、Ad-hoc查詢較少的低價值密度結構化數(shù)據(jù)的工作。

當前電信運營商在集中化BI系統(tǒng)建設過程中面臨著數(shù)據(jù)規(guī)模大、數(shù)據(jù)處理類型多等問題，并且需要應對大量的固定應用，以及占統(tǒng)計總數(shù)80%以上的突發(fā)性臨時統(tǒng)計(ad-hoc)需求。在集中化BI系統(tǒng)的建設中采用NewSQL+NoSQL混搭的模式，充分利用NewSQL在復雜分析、即席查詢等方面處理性能的優(yōu)勢，及NoSQL在非結構化數(shù)據(jù)處理和海量數(shù)據(jù)存儲方面的優(yōu)勢，實現(xiàn)高效低成本。

集中化BI系統(tǒng)數(shù)據(jù)存儲架構

集中化BI系統(tǒng)按照數(shù)據(jù)類型和處理方式的不同，將結構化數(shù)據(jù)和非結構化數(shù)據(jù)分別存儲在不同的系統(tǒng)中：非結構化數(shù)據(jù)在Hadoop平臺上存儲與處理;結構化、不需要關聯(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;結構化、需要關聯(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，短期高價值數(shù)據(jù)放在高性能平臺，中長期放在低成本產(chǎn)品中。

結語

當前信息化應用的多樣性、復雜性，以及三種數(shù)據(jù)庫架構各自所具有的優(yōu)勢和局限性，造成任何一種架構的數(shù)據(jù)庫都不能完全滿足應用需求，因此不同架構數(shù)據(jù)庫混合使用，從而彌補其他架構的不足成為必然選擇。根據(jù)應用場景采用不同架構數(shù)據(jù)庫進行組合搭配，充分發(fā)揮每種架構數(shù)據(jù)庫的特點和優(yōu)勢，并且與其他架構數(shù)據(jù)庫形成互補，完全涵蓋應用需求，保證數(shù)據(jù)資源的最優(yōu)化利用，將成為未來一段時期內信息化應用主要采用的解決方式。

目前在國內市場上，OldSQL主要為Oracle、IBM等國外數(shù)據(jù)庫廠商所壟斷，達夢、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;NoSQL方面用戶則大多采用Hadoop開源方案。