特點(diǎn)：
成都創(chuàng)新互聯(lián)專注于企業(yè)成都全網(wǎng)營(yíng)銷、網(wǎng)站重做改版、麻江網(wǎng)站定制設(shè)計(jì)、自適應(yīng)品牌網(wǎng)站建設(shè)、HTML5、商城網(wǎng)站建設(shè)、集團(tuán)公司官網(wǎng)建設(shè)、外貿(mào)網(wǎng)站建設(shè)、高端網(wǎng)站制作、響應(yīng)式網(wǎng)頁(yè)設(shè)計(jì)等建站業(yè)務(wù)，價(jià)格優(yōu)惠性價(jià)比高，為麻江等各大城市提供網(wǎng)站開(kāi)發(fā)制作服務(wù)。
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(qián)。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(kāi)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(kāi)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(xiě)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(kāi)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(kāi)源技術(shù)開(kāi)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(kāi)源Hadoop，經(jīng)過(guò)修改后現(xiàn)在被專門(mén)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(kāi)源Hadoop的發(fā)行版，這個(gè)發(fā)行版采用了Apache Hadoop開(kāi)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(kāi)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(kāi)源Hadoop，但也不是純開(kāi)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(kāi)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(kāi)源項(xiàng)目的發(fā)展。Hortonworks平臺(tái)和開(kāi)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(kāi)這個(gè)平臺(tái)，他們可以輕松轉(zhuǎn)向其他開(kāi)源平臺(tái)）。這并不是說(shuō)Hortonworks完全依賴開(kāi)源Hadoop技術(shù)，而是因?yàn)樵摴緦⑵渌虚_(kāi)發(fā)的成果回報(bào)給了開(kāi)源社區(qū)，比如Ambari，這個(gè)工具就是由Hortonworks開(kāi)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(tīng)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(kāi)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(kāi)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(kāi)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(kāi)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(mén)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(kāi)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。
而傳統(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，例如：
1、High performance - 對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)高并發(fā)讀寫(xiě)的需求
web2.0網(wǎng)站要根據(jù)用戶個(gè)性化信息來(lái)實(shí)時(shí)生成動(dòng)態(tài)頁(yè)面和提供動(dòng)態(tài)信息，所以基本上無(wú)法使用動(dòng)態(tài)頁(yè)面靜態(tài)化技術(shù)，因此數(shù)據(jù)庫(kù)并發(fā)負(fù)載非常高，往往要達(dá)到每秒上萬(wàn)次讀寫(xiě)請(qǐng)求。關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)應(yīng)付上萬(wàn)次SQL查詢還勉強(qiáng)頂?shù)米?，但是?yīng)付上萬(wàn)次SQL寫(xiě)數(shù)據(jù)請(qǐng)求，硬盤(pán)IO就已經(jīng)無(wú)法承受了。其實(shí)對(duì)于普通的BBS網(wǎng)站，往往也存在對(duì)高并發(fā)寫(xiě)請(qǐng)求的需求。
2、Huge Storage - 對(duì)海量數(shù)據(jù)的高效率存儲(chǔ)和訪問(wèn)的需求
對(duì)于大型的SNS網(wǎng)站，每天用戶產(chǎn)生海量的用戶動(dòng)態(tài)，以國(guó)外的Friendfeed為例，一個(gè)月就達(dá)到了2.5億條用戶動(dòng)態(tài)，對(duì)于關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)來(lái)說(shuō)，在一張2.5億條記錄的表里面進(jìn)行SQL查詢，效率是極其低下乃至不可忍受的。再例如大型web網(wǎng)站的用戶登錄系統(tǒng)，例如騰訊，盛大，動(dòng)輒數(shù)以億計(jì)的帳號(hào)，關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)也很難應(yīng)付。
3、High Scalability High Availability- 對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)的高可擴(kuò)展性和高可用性的需求
在基于web的架構(gòu)當(dāng)中，數(shù)據(jù)庫(kù)是最難進(jìn)行橫向擴(kuò)展的，當(dāng)一個(gè)應(yīng)用系統(tǒng)的用戶量和訪問(wèn)量與日俱增的時(shí)候，你的數(shù)據(jù)庫(kù)卻沒(méi)有辦法像web server和app server那樣簡(jiǎn)單的通過(guò)添加更多的硬件和服務(wù)節(jié)點(diǎn)來(lái)擴(kuò)展性能和負(fù)載能力。對(duì)于很多需要提供24小時(shí)不間斷服務(wù)的網(wǎng)站來(lái)說(shuō)，對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)進(jìn)行升級(jí)和擴(kuò)展是非常痛苦的事情，往往需要停機(jī)維護(hù)和數(shù)據(jù)遷移，為什么數(shù)據(jù)庫(kù)不能通過(guò)不斷的添加服務(wù)器節(jié)點(diǎn)來(lái)實(shí)現(xiàn)擴(kuò)展呢？
在上面提到的“三高”需求面前，關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)遇到了難以克服的障礙，而對(duì)于web2.0網(wǎng)站來(lái)說(shuō)，關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)的很多主要特性卻往往無(wú)用武之地，例如：
1、數(shù)據(jù)庫(kù)事務(wù)一致性需求
很多web實(shí)時(shí)系統(tǒng)并不要求嚴(yán)格的數(shù)據(jù)庫(kù)事務(wù)，對(duì)讀一致性的要求很低，有些場(chǎng)合對(duì)寫(xiě)一致性要求也不高。因此數(shù)據(jù)庫(kù)事務(wù)管理成了數(shù)據(jù)庫(kù)高負(fù)載下一個(gè)沉重的負(fù)擔(dān)。
2、數(shù)據(jù)庫(kù)的寫(xiě)實(shí)時(shí)性和讀實(shí)時(shí)性需求
對(duì)關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)來(lái)說(shuō)，插入一條數(shù)據(jù)之后立刻查詢，是肯定可以讀出來(lái)這條數(shù)據(jù)的，但是對(duì)于很多web應(yīng)用來(lái)說(shuō)，并不要求這么高的實(shí)時(shí)性。
3、對(duì)復(fù)雜的SQL查詢，特別是多表關(guān)聯(lián)查詢的需求
任何大數(shù)據(jù)量的web系統(tǒng)，都非常忌諱多個(gè)大表的關(guān)聯(lián)查詢，以及復(fù)雜的數(shù)據(jù)分析類型的復(fù)雜SQL報(bào)表查詢，特別是SNS類型的網(wǎng)站，從需求以及產(chǎn)品設(shè)計(jì)角度，就避免了這種情況的產(chǎn)生。往往更多的只是單表的主鍵查詢，以及單表的簡(jiǎn)單條件分頁(yè)查詢，SQL的功能被極大的弱化了。
因此，關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)在這些越來(lái)越多的應(yīng)用場(chǎng)景下顯得不那么合適了，為了解決這類問(wèn)題的非關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)應(yīng)運(yùn)而生。
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。
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(kù)行業(yè)應(yīng)對(duì)大數(shù)據(jù)的基本思路，數(shù)據(jù)庫(kù)行業(yè)出現(xiàn)互為補(bǔ)充的三大陣營(yíng)，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(chǎng)景中，單一數(shù)據(jù)庫(kù)架構(gòu)都不能完全滿足應(yīng)用場(chǎng)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(kù)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(kù)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(guò)三個(gè)案例對(duì)不同架構(gòu)數(shù)據(jù)庫(kù)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(kù)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(shì)，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(kù)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(kù)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(guò)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(zhǎng)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(chǎng)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(kù)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(yǔ)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(kù)無(wú)法解決的全屬性選擇器等問(wèn)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(wàn)的查詢請(qǐng)求，平均響應(yīng)時(shí)間在28毫秒，足以滿足未來(lái)一段時(shí)間內(nèi)的業(yè)務(wù)增長(zhǎng)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(chǎng)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(cè)預(yù)警、統(tǒng)計(jì)分析、經(jīng)營(yíng)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(shì)，以及NoSQL在非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)處理方面的優(yōu)勢(shì)，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(yíng)商在集中化BI系統(tǒng)建設(shè)過(guò)程中面臨著數(shù)據(jù)規(guī)模大、數(shù)據(jù)處理類型多等問(wèn)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(shì)，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(shì)，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(kù)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(kù)中，短期高價(jià)值數(shù)據(jù)放在高性能平臺(tái)，中長(zhǎng)期放在低成本產(chǎn)品中。
結(jié)語(yǔ)
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(kù)架構(gòu)各自所具有的優(yōu)勢(shì)和局限性，造成任何一種架構(gòu)的數(shù)據(jù)庫(kù)都不能完全滿足應(yīng)用需求，因此不同架構(gòu)數(shù)據(jù)庫(kù)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(chǎng)景采用不同架構(gòu)數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行組合搭配，充分發(fā)揮每種架構(gòu)數(shù)據(jù)庫(kù)的特點(diǎn)和優(yōu)勢(shì)，并且與其他架構(gòu)數(shù)據(jù)庫(kù)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(lái)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(guó)內(nèi)市場(chǎng)上，OldSQL主要為Oracle、IBM等國(guó)外數(shù)據(jù)庫(kù)廠商所壟斷，達(dá)夢(mèng)、金倉(cāng)等國(guó)產(chǎn)廠商仍處于追趕狀態(tài);南大通用憑借國(guó)產(chǎn)新型數(shù)據(jù)庫(kù)GBase 8a異軍突起，與EMC的Greenplum和HP的Vertica躋身NewSQL市場(chǎng)三強(qiáng);NoSQL方面用戶則大多采用Hadoop開(kāi)源方案。
NoSQL薄弱的安全性會(huì)給企業(yè)帶來(lái)負(fù)面影響 。Imperva公司創(chuàng)始人兼CTO Amichai Shulman如是說(shuō)。在新的一年中，無(wú)疑會(huì)有更多企業(yè)開(kāi)始或籌劃部署NoSQL。方案落實(shí)后就會(huì)逐漸發(fā)現(xiàn)種種安全問(wèn)題，因此早做準(zhǔn)備才是正確的選擇。 作為傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)的替代方案，NoSQL在查詢中并不使用SQL語(yǔ)言，而且允許用戶隨時(shí)變更數(shù)據(jù)屬性。此類數(shù)據(jù)庫(kù)以擴(kuò)展性良好著稱，并能夠在需要大量應(yīng)用程序與數(shù)據(jù)庫(kù)本身進(jìn)行實(shí)時(shí)交互的交易處理任務(wù)中發(fā)揮性能優(yōu)勢(shì)，Couchbase創(chuàng)始人兼產(chǎn)品部門(mén)高級(jí)副總裁James Phillips解釋稱：NoSQL以交易業(yè)務(wù)為核心。它更注重實(shí)時(shí)處理能力并且擅長(zhǎng)直接對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行操作，大幅度促進(jìn)了交互型軟件系統(tǒng)的發(fā)展。Phillips指出。其中最大的優(yōu)勢(shì)之一是能夠隨時(shí)改變(在屬性方面)，由于結(jié)構(gòu)性的弱化，修改過(guò)程非常便捷。 NoSQL最大優(yōu)勢(shì)影響其安全性 NoSQL的關(guān)鍵性特色之一是其動(dòng)態(tài)的數(shù)據(jù)模型，Shulman解釋道。我可以在其運(yùn)作過(guò)程中加入新的屬性記錄。因此與這種結(jié)構(gòu)相匹配的安全模型必須具備一定的前瞻性規(guī)劃。也就是說(shuō)，它必須能夠了解數(shù)據(jù)庫(kù)引入的新屬性將引發(fā)哪些改變，以及新加入的屬性擁有哪些權(quán)限。然而這個(gè)層面上的安全概念目前尚不存在，根本沒(méi)有這樣的解決方案。 根據(jù)Phillips的說(shuō)法，某些NoSQL開(kāi)發(fā)商已經(jīng)開(kāi)始著手研發(fā)安全機(jī)制，至少在嘗試保護(hù)數(shù)據(jù)的完整性。在關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)領(lǐng)域，如果我們的數(shù)據(jù)組成不正確，那么它將無(wú)法與結(jié)構(gòu)并行運(yùn)作，換言之?dāng)?shù)據(jù)插入操作整體將宣告失敗。目前各種驗(yàn)證規(guī)則與完整性檢查已經(jīng)比較完善，而事實(shí)證明這些驗(yàn)證機(jī)制都能在NoSQL中發(fā)揮作用。我們與其他人所推出的解決方案類似，都會(huì)在插入一條新記錄或是文檔型規(guī)則時(shí)觸發(fā)，并在執(zhí)行過(guò)程中確保插入數(shù)據(jù)的正確性。 Shulman預(yù)計(jì)新用戶很快將在配置方面捅出大婁子，這并非因?yàn)镮T工作人員的玩忽職守，實(shí)際上主要原因是NoSQL作為一項(xiàng)新技術(shù)導(dǎo)致大多數(shù)人對(duì)其缺乏足夠的知識(shí)基礎(chǔ)。Application Security研發(fā)部門(mén)TeamSHATTER的經(jīng)理Alex Rothacker對(duì)上述觀點(diǎn)表示贊同。他指出，培訓(xùn)的一大問(wèn)題在于，大多數(shù)NoSQL的從業(yè)者往往屬于新生代IT人士，他們對(duì)于技術(shù)了解較多，但往往缺乏足夠的安全管理經(jīng)驗(yàn)。 如果他們從傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)入手，那么由于強(qiáng)制性安全機(jī)制的完備，他們可以在使用中學(xué)習(xí)。但NoSQL，只有行家才能通過(guò)觀察得出正確結(jié)論，并在大量研究工作后找到一套完備的安全解決方案。因此可能有90%的從業(yè)者由于知識(shí)儲(chǔ)備、安全經(jīng)驗(yàn)或是工作時(shí)間的局限而無(wú)法做到這一點(diǎn)。 NoSQL需在安全性方面進(jìn)行優(yōu)化 盡管Phillips認(rèn)同新技術(shù)與舊經(jīng)驗(yàn)之間存在差異，但企業(yè)在推廣NoSQL時(shí)加大對(duì)安全性的關(guān)注會(huì)起到很大程度的積極作用。他認(rèn)為此類數(shù)據(jù)存儲(chǔ)機(jī)制與傳統(tǒng)關(guān)系類數(shù)據(jù)庫(kù)相比，其中包含著的敏感類信息更少，而且與企業(yè)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部其它應(yīng)用程序的接觸機(jī)會(huì)也小得多。 他們并不把這項(xiàng)新技術(shù)完全當(dāng)成數(shù)據(jù)庫(kù)使用，正如我們?cè)谑占泶罅縼?lái)自其它應(yīng)用程序的業(yè)務(wù)類數(shù)據(jù)時(shí)，往往也會(huì)考慮將其作為企業(yè)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)機(jī)制一樣，他補(bǔ)充道。當(dāng)然，如果我打算研發(fā)一套具備某種特定功能的社交網(wǎng)絡(luò)、社交游戲或是某種特殊web應(yīng)用程序，也很可能會(huì)將其部署于防火墻之下。這樣一來(lái)它不僅與應(yīng)用程序緊密結(jié)合，也不會(huì)被企業(yè)中的其它部門(mén)所觸及。 但Rothacker同時(shí)表示，這種過(guò)度依賴周邊安全機(jī)制的數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)也存在著極其危險(xiǎn)的漏洞。一旦系統(tǒng)完全依附于周邊安全模型，那么驗(yàn)證機(jī)制就必須相對(duì)薄弱，而且缺乏多用戶管理及數(shù)據(jù)訪問(wèn)方面的安全保護(hù)。只要擁有高權(quán)限賬戶，我們幾乎能訪問(wèn)存儲(chǔ)機(jī)制中的一切數(shù)據(jù)。舉例來(lái)說(shuō)，Brian Sullivan就在去年的黑帽大會(huì)上演示了如何在完全不清楚數(shù)據(jù)具體內(nèi)容的情況下，將其信息羅列出來(lái)甚至導(dǎo)出。 而根據(jù)nCircle公司CTO Tim ‘TK’ Keanini的觀點(diǎn)，即使是與有限的應(yīng)用程序相關(guān)聯(lián)，NoSQL也很有可能被暴露在互聯(lián)網(wǎng)上。在缺少嚴(yán)密網(wǎng)絡(luò)劃分的情況下，它可能成為攻擊者窺探存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的薄弱環(huán)節(jié)。因?yàn)镹oSQL在設(shè)計(jì)上主要用于互聯(lián)網(wǎng)規(guī)模的部署，所以它很可能被直接連接到互聯(lián)網(wǎng)中，進(jìn)而面臨大量攻擊行為。 其中發(fā)生機(jī)率最高的攻擊行為就是注入式攻擊，這也是一直以來(lái)肆虐于關(guān)系類數(shù)據(jù)庫(kù)領(lǐng)域的頭號(hào)公敵。盡管NoSQL沒(méi)有將SQL作為查詢語(yǔ)言，也并不代表它能夠免受注入式攻擊的威脅。雖然不少人宣稱SQL注入在NoSQL這邊不起作用，但其中的原理是完全一致的。攻擊者需要做的只是改變自己注入內(nèi)容的語(yǔ)法形式，Rothacker解釋稱。也就是說(shuō)雖然SQL注入不會(huì)出現(xiàn)，但JavaScript注入或者JSON注入同樣能威脅安全。 此外，攻擊者在籌劃對(duì)這類數(shù)據(jù)庫(kù)展開(kāi)侵襲時(shí)，也很可能進(jìn)一步優(yōu)化自己的工具。不成熟的安全技術(shù)往往帶來(lái)這樣的窘境：需要花費(fèi)大量時(shí)間學(xué)習(xí)如何保障其安全，但幾乎每個(gè)IT人士都能迅速掌握攻擊活動(dòng)的組織方法。因此我認(rèn)為攻擊者將會(huì)始終走在安全部署的前面，Shulman說(shuō)道。遺憾的是搞破壞總比防范工作更容易，而我們已經(jīng)看到不少NoSQL技術(shù)方面的公開(kāi)漏洞，尤其是目前引起熱議的、以JSON注入為載體的攻擊方式。 NoSQL安全性并非其阻礙 然而，這一切都不應(yīng)該成為企業(yè)使用NoSQL的阻礙，他總結(jié)道。我認(rèn)為歸根結(jié)底，這應(yīng)該算是企業(yè)的一種商業(yè)決策。只要這種選擇能夠帶來(lái)吸引力巨大的商業(yè)機(jī)遇，就要承擔(dān)一定風(fēng)險(xiǎn)，Shulman解釋道。但應(yīng)該采取一定措施以盡量弱化這種風(fēng)險(xiǎn)。 舉例來(lái)說(shuō)，鑒于數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)外部安全機(jī)制的依賴性，Rothacker建議企業(yè)積極考慮引入加密方案。他警告稱，企業(yè)必須對(duì)與NoSQL相對(duì)接的應(yīng)用程序代碼仔細(xì)檢查。換言之，企業(yè)必須嚴(yán)格挑選負(fù)責(zé)此類項(xiàng)目部署的人選，確保將最好的人才用于這方面事務(wù)，Shulman表示。當(dāng)大家以NoSQL為基礎(chǔ)編寫(xiě)應(yīng)用程序時(shí)，必須啟用有經(jīng)驗(yàn)的編程人員，因?yàn)榭蛻舳塑浖堑謸醢踩珕?wèn)題的第一道屏障。切實(shí)為額外緩沖區(qū)的部署留出時(shí)間與預(yù)算，這能夠讓員工有閑暇反思自己的工作內(nèi)容并盡量多顧及安全考量多想一點(diǎn)就是進(jìn)步。綜上所述，這可能與部署傳統(tǒng)的關(guān)系類數(shù)據(jù)庫(kù)也沒(méi)什么不同。 具有諷刺意味的是，近年來(lái)數(shù)據(jù)庫(kù)應(yīng)用程序在安全性方面的提升基本都跟數(shù)據(jù)庫(kù)本身沒(méi)什么關(guān)系，nCircle公司安全研究及開(kāi)發(fā)部門(mén)總監(jiān)Oliver Lavery如是說(shuō)。
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。
對(duì)此，前Google工程師，Milo（本地商店搜索引擎）創(chuàng)始人Ted Dziuba最近發(fā)表標(biāo)題驚人的博客“I Can't Wait for NoSQL to Die”，對(duì)NoSQL的適用范圍進(jìn)行了分析。他認(rèn)為， NoSQL也會(huì)帶來(lái)一連串的新問(wèn)題，并不會(huì)成為主流，無(wú)法取代關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)。 他的理由是：Cassandra等NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)在使用上并不方便，比如，修改column family定義時(shí)就需要重啟。而且NoSQL更適合Google那樣的規(guī)模，而一般的互聯(lián)網(wǎng)公司都不是Google，早早地去考慮Google那樣的規(guī)模的可擴(kuò)展性，純粹是浪費(fèi)時(shí)間，存在巨大的商業(yè)風(fēng)險(xiǎn)。 他還透露，即使在Google，AdWords這樣的關(guān)鍵產(chǎn)品也是基于MySQL實(shí)現(xiàn)的。 他在文中最后表示，NoSQL當(dāng)然死不了，但是 它最終會(huì)被邊緣化，就像Rails被NoSQL邊緣化一樣 Dziuba的文章因?yàn)檠赞o激烈，在社區(qū)里引起了強(qiáng)烈反應(yīng)。 SQL數(shù)據(jù)庫(kù)陣營(yíng)贊同者大有人在。craigslist工程師、著名的MySQL專家Jeremy Zawodny表示，在讀此文的時(shí)候，不時(shí)會(huì)心一笑。他說(shuō)， NoSQL運(yùn)動(dòng)只是軟件不斷進(jìn)化進(jìn)程中的正常現(xiàn)象 。關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)也會(huì)繼續(xù)發(fā)展，MySQL社區(qū)不斷推出的XtraDB或InnoDB插件, PBXT, Drizzle都是證據(jù)。各種技術(shù)競(jìng)爭(zhēng)的結(jié)果是，我們獲得了更多解決問(wèn)題的選擇。 drizzle項(xiàng)目開(kāi)發(fā)者Eric Day也表示，NoSQL有很多值得學(xué)習(xí)的，但是目前大部分實(shí)際項(xiàng)目的最佳選擇還是關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)。 NoSQL陣營(yíng)當(dāng)然不會(huì)坐視不理，Cassandra項(xiàng)目組的Eric Evans表示，Dziuba提到Cassandra修改column family定義的問(wèn)題其實(shí)很容易解決。而且，NoSQL并不是要取代MySQL，事實(shí)上Twitter仍然在用MySQL。如果關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)能夠承擔(dān)負(fù)荷，那就用好了；如果不行，請(qǐng)考慮NoSQL。 而德國(guó)知名博客Code Monkeyism則嘲笑Dziuba看起來(lái)并沒(méi)有用MySQL做過(guò)真實(shí)項(xiàng)目，因?yàn)镸ySQL如果沒(méi)有memcache，基本上無(wú)法應(yīng)付網(wǎng)站項(xiàng)目。他認(rèn)為，NoSQL將使SQL數(shù)據(jù)庫(kù)邊緣化，而且一個(gè)重要理由恰恰是可以節(jié)省DBA的開(kāi)銷。 digg的前任首席架構(gòu)師現(xiàn)在也在創(chuàng)業(yè)的Joe Stump說(shuō)，自己現(xiàn)在的創(chuàng)業(yè)項(xiàng)目就是用NoSQL，而且列舉了一系列問(wèn)題挑戰(zhàn)SQL陣營(yíng)。
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