圖數(shù)據(jù)庫(kù)(Graph database) 并非指存儲(chǔ)圖片的數(shù)據(jù)庫(kù),而是以“圖”這種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)存儲(chǔ)和查詢數(shù)據(jù)。目前比較典型的代表產(chǎn)品是Neo4j。
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什么是NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)?從名稱“非SQL”或“非關(guān)系型”衍生而來(lái),這些數(shù)據(jù)庫(kù)不使用類似SQL的查詢語(yǔ)言,通常稱為結(jié)構(gòu)化存儲(chǔ)。這些數(shù)據(jù)庫(kù)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(kāi)始使用它們時(shí),這些數(shù)據(jù)庫(kù)才流行起來(lái)。該數(shù)據(jù)庫(kù)最明顯的優(yōu)勢(shì)是擺脫了一組固定的列、連接和類似SQL的查詢語(yǔ)言的限制。有時(shí),NoSQL這個(gè)名稱也可能表示“不僅僅SQL”,來(lái)確保它們可能支持SQL。 NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)使用諸如鍵值、寬列、圖形或文檔之類的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),并且可以如JSON之類的不同格式存儲(chǔ)。
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(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每天為他們的用戶收集萬(wàn)億比特的數(shù)據(jù))。這些類型的數(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賬戶轉(zhuǎn)100元至B賬戶,分為兩個(gè)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(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賬戶轉(zhuǎn)100元至B賬戶,在這個(gè)交易還未完成的情況下,如果此時(shí)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(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)分成了滿足 CA 原則、滿足 CP 原則和滿足 AP 原則三 大類:
CA - 單點(diǎn)集群,滿足一致性,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?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)。
一般將NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)分為四大類:鍵值(Key-Value)存儲(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)、列存儲(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)、文檔型數(shù)據(jù)庫(kù)和圖形(Graph)數(shù)據(jù)庫(kù)。它們的數(shù)據(jù)模型、優(yōu)缺點(diǎn)、典型應(yīng)用場(chǎng)景。
鍵值(Key-Value)存儲(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)Key指向Value的鍵值對(duì),通常用hash表來(lái)實(shí)現(xiàn)查找速度快數(shù)據(jù)無(wú)結(jié)構(gòu)化(通常只被當(dāng)作字符串或者二進(jìn)制數(shù)據(jù))內(nèi)容緩存,主要用于處理大量數(shù)據(jù)的高訪問(wèn)負(fù)載,也用于一些日志系統(tǒng)等。
列存儲(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù),以列簇式存儲(chǔ),將同一列數(shù)據(jù)存在一起查找速度快,可擴(kuò)展性強(qiáng),更容易進(jìn)行分布式擴(kuò)展功能相對(duì)局限分布式的文件系統(tǒng)。
文檔型數(shù)據(jù)庫(kù),Key-Value對(duì)應(yīng)的鍵值對(duì),Value為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)要求不嚴(yán)格,表結(jié)構(gòu)可變(不需要像關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)一樣需預(yù)先定義表結(jié)構(gòu)),查詢性能不高,而且缺乏統(tǒng)一的查詢語(yǔ)法,Web應(yīng)用。
圖形(Graph)數(shù)據(jù)庫(kù),圖結(jié)構(gòu),利用圖結(jié)構(gòu)相關(guān)算法(如最短路徑尋址,N度關(guān)系查找等),很多時(shí)候需要對(duì)整個(gè)圖做計(jì)算才能得出需要的信息,而且這種結(jié)構(gòu)不太好做分布式的集群方案,社交網(wǎng)絡(luò),推薦系統(tǒng)等。
1. 鍵值數(shù)據(jù)庫(kù)
相關(guān)產(chǎn)品:Redis、Riak、SimpleDB、Chordless、Scalaris、Memcached
應(yīng)用:內(nèi)容緩存
優(yōu)點(diǎn):擴(kuò)展性好、靈活性好、大量寫(xiě)操作時(shí)性能高
缺點(diǎn):無(wú)法存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)化信息、條件查詢效率較低
使用者:百度云(Redis)、GitHub(Riak)、BestBuy(Riak)、Twitter(Ridis和Memcached)
2. 列族數(shù)據(jù)庫(kù)
相關(guān)產(chǎn)品:BigTable、HBase、Cassandra、HadoopDB、GreenPlum、PNUTS
應(yīng)用:分布式數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與管理
優(yōu)點(diǎn):查找速度快、可擴(kuò)展性強(qiáng)、容易進(jìn)行分布式擴(kuò)展、復(fù)雜性低
使用者:Ebay(Cassandra)、Instagram(Cassandra)、NASA(Cassandra)、Facebook(HBase)
3. 文檔數(shù)據(jù)庫(kù)
相關(guān)產(chǎn)品:MongoDB、CouchDB、ThruDB、CloudKit、Perservere、Jackrabbit
應(yīng)用:存儲(chǔ)、索引并管理面向文檔的數(shù)據(jù)或者類似的半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)
優(yōu)點(diǎn):性能好、靈活性高、復(fù)雜性低、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)靈活
缺點(diǎn):缺乏統(tǒng)一的查詢語(yǔ)言
使用者:百度云數(shù)據(jù)庫(kù)(MongoDB)、SAP(MongoDB)
4. 圖形數(shù)據(jù)庫(kù)
圖形數(shù)據(jù)庫(kù)-使用圖作為數(shù)據(jù)模型來(lái)存儲(chǔ)數(shù)據(jù)。
相關(guān)產(chǎn)品:Neo4J、OrientDB、InfoGrid、GraphDB
應(yīng)用:大量復(fù)雜、互連接、低結(jié)構(gòu)化的圖結(jié)構(gòu)場(chǎng)合,如社交網(wǎng)絡(luò)、推薦系統(tǒng)等
優(yōu)點(diǎn):靈活性高、支持復(fù)雜的圖形算法、可用于構(gòu)建復(fù)雜的關(guān)系圖譜
缺點(diǎn):復(fù)雜性高、只能支持一定的數(shù)據(jù)規(guī)模
使用者:Adobe(Neo4J)、Cisco(Neo4J)、T-Mobile(Neo4J)