NoSQL(NoSQL
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Not
Only
SQL
)，意即“不僅僅是SQL”，是一項全新的數(shù)據(jù)庫革命性運動，早期就有人提出，發(fā)展至2009年趨勢越發(fā)高漲。NoSQL的擁護者們提倡運用非關系型的數(shù)據(jù)存儲，相對于鋪天蓋地的關系型數(shù)據(jù)庫運用，這一概念無疑是一種全新的思維的注入。
隨著大數(shù)據(jù)的不斷發(fā)展，非關系型的數(shù)據(jù)庫現(xiàn)在成了一個極其熱門的新領域，非關系數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品的發(fā)展非常迅速?，F(xiàn)今的計算機體系結(jié)構在數(shù)據(jù)存儲方面要有龐大的水平擴展性，而NoSQL也正是致力于改變這一現(xiàn)狀。目前Google的
BigTable和Amazon
的Dynamo使用的就是NoSQL型數(shù)據(jù)庫，本文介紹了10種出色的NoSQL數(shù)據(jù)庫。
雖然NoSQL流行語火起來才短短一年的時間，但是不可否認，現(xiàn)在已經(jīng)開始了第二代運動。盡管早期的堆棧代碼只能算是一種實驗，然而現(xiàn)在的系統(tǒng)已經(jīng)更加的成熟、穩(wěn)定。不過現(xiàn)在也面臨著一個嚴酷的事實：技術越來越成熟——以至于原來很好的NoSQL數(shù)據(jù)存儲不得不進行重寫，也有少數(shù)人認為這就是所謂的2.0版本。這里列出一些比較知名的NoSQL工具，可以為大數(shù)據(jù)建立快速、可擴展的存儲庫。
給一個地址吧
1. 鍵值數(shù)據(jù)庫
相關產(chǎn)品：Redis、Riak、SimpleDB、Chordless、Scalaris、Memcached
應用：內(nèi)容緩存
優(yōu)點：擴展性好、靈活性好、大量寫操作時性能高
缺點：無法存儲結(jié)構化信息、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
相關產(chǎn)品：BigTable、HBase、Cassandra、HadoopDB、GreenPlum、PNUTS
應用：分布式數(shù)據(jù)存儲與管理
優(yōu)點：查找速度快、可擴展性強、容易進行分布式擴展、復雜性低
使用者：Ebay（Cassandra）、Instagram（Cassandra）、NASA（Cassandra）、Facebook（HBase）
3. 文檔數(shù)據(jù)庫
相關產(chǎn)品：MongoDB、CouchDB、ThruDB、CloudKit、Perservere、Jackrabbit
應用：存儲、索引并管理面向文檔的數(shù)據(jù)或者類似的半結(jié)構化數(shù)據(jù)
優(yōu)點：性能好、靈活性高、復雜性低、數(shù)據(jù)結(jié)構靈活
缺點：缺乏統(tǒng)一的查詢語言
使用者：百度云數(shù)據(jù)庫（MongoDB）、SAP（MongoDB）
4. 圖形數(shù)據(jù)庫
圖形數(shù)據(jù)庫-使用圖作為數(shù)據(jù)模型來存儲數(shù)據(jù)。
相關產(chǎn)品：Neo4J、OrientDB、InfoGrid、GraphDB
應用：大量復雜、互連接、低結(jié)構化的圖結(jié)構場合，如社交網(wǎng)絡、推薦系統(tǒng)等
優(yōu)點：靈活性高、支持復雜的圖形算法、可用于構建復雜的關系圖譜
缺點：復雜性高、只能支持一定的數(shù)據(jù)規(guī)模
使用者：Adobe（Neo4J）、Cisco（Neo4J）、T-Mobile（Neo4J）
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(jié)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(nèi)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?qū)懕P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(nèi)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。
特點：
它們可以處理超大量的數(shù)據(jù)。
它們運行在便宜的PC服務器集群上。
PC集群擴充起來非常方便并且成本很低，避免了“sharding”操作的復雜性和成本。
它們擊碎了性能瓶頸。
NoSQL的支持者稱，通過NoSQL架構可以省去將Web或Java應用和數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成SQL友好格式的時間，執(zhí)行速度變得更快。
“SQL并非適用于所有的程序代碼，” 對于那些繁重的重復操作的數(shù)據(jù)，SQL值得花錢。但是當數(shù)據(jù)庫結(jié)構非常簡單時，SQL可能沒有太大用處。
沒有過多的操作。
雖然NoSQL的支持者也承認關系數(shù)據(jù)庫提供了無可比擬的功能集合，而且在數(shù)據(jù)完整性上也發(fā)揮絕對穩(wěn)定，他們同時也表示，企業(yè)的具體需求可能沒有那么多。
Bootstrap支持
因為NoSQL項目都是開源的，因此它們?nèi)狈烫峁┑恼街С?。這一點它們與大多數(shù)開源項目一樣，不得不從社區(qū)中尋求支持。
優(yōu)點：
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。
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(jié)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。
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。這點在大數(shù)據(jù)量的web2.0時代尤其明顯。
高可用
NoSQL在不太影響性能的情況，就可以方便的實現(xiàn)高可用的架構。比如Cassandra，HBase模型，通過復制模型也能實現(xiàn)高可用。
主要應用：
Apache HBase
這個大數(shù)據(jù)管理平臺建立在谷歌強大的BigTable管理引擎基礎上。作為具有開源、Java編碼、分布式多個優(yōu)勢的數(shù)據(jù)庫，Hbase最初被設計應用于Hadoop平臺，而這一強大的數(shù)據(jù)管理工具，也被Facebook采用，用于管理消息平臺的龐大數(shù)據(jù)。
Apache Storm
用于處理高速、大型數(shù)據(jù)流的分布式實時計算系統(tǒng)。Storm為Apache Hadoop添加了可靠的實時數(shù)據(jù)處理功能，同時還增加了低延遲的儀表板、安全警報，改進了原有的操作方式，幫助企業(yè)更有效率地捕獲商業(yè)機會、發(fā)展新業(yè)務。
Apache Spark
該技術采用內(nèi)存計算，從多迭代批量處理出發(fā)，允許將數(shù)據(jù)載入內(nèi)存做反復查詢，此外還融合數(shù)據(jù)倉庫、流處理和圖計算等多種計算范式，Spark用Scala語言實現(xiàn)，構建在HDFS上，能與Hadoop很好的結(jié)合，而且運行速度比MapReduce快100倍。
Apache Hadoop
該技術迅速成為了大數(shù)據(jù)管理標準之一。當它被用來管理大型數(shù)據(jù)集時，對于復雜的分布式應用，Hadoop體現(xiàn)出了非常好的性能，平臺的靈活性使它可以運行在商用硬件系統(tǒng)，它還可以輕松地集成結(jié)構化、半結(jié)構化和甚至非結(jié)構化數(shù)據(jù)集。
Apache Drill
你有多大的數(shù)據(jù)集？其實無論你有多大的數(shù)據(jù)集，Drill都能輕松應對。通過支持HBase、Cassandra和MongoDB，Drill建立了交互式分析平臺，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可以幫你解決這個問題。這一平臺采用并發(fā)連接，可以將數(shù)據(jù)從關系數(shù)據(jù)庫系統(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。事實上，你還可以將數(shù)據(jù)（如新的數(shù)據(jù)）導入到HDFS、Hive和Hbase中。
Apache Giraph
這是功能強大的圖形處理平臺，具有很好可擴展性和可用性。該技術已經(jīng)被Facebook采用，Giraph可以運行在Hadoop環(huán)境中，可以將它直接部署到現(xiàn)有的Hadoop系統(tǒng)中。通過這種方式，你可以得到強大的分布式作圖能力，同時還能利用上現(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。該技術和MapReduce一樣，具有強大的批處理能力，而且Impala對于實時的SQL查詢也有很好的效果，通過高效的SQL查詢，你可以很快的了解到大數(shù)據(jù)平臺上的數(shù)據(jù)。
Gephi
它可以用來對信息進行關聯(lián)和量化處理，通過為數(shù)據(jù)創(chuàng)建功能強大的可視化效果，你可以從數(shù)據(jù)中得到不一樣的洞察力。Gephi已經(jīng)支持多個圖表類型，而且可以在具有上百萬個節(jié)點的大型網(wǎng)絡上運行。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，它還可以對復雜的IT連接、分布式系統(tǒng)中各個節(jié)點、數(shù)據(jù)流等信息進行可視化分析。
MongoDB
這個堅實的平臺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)在該技術已經(jīng)被廣泛的應用于大數(shù)據(jù)管理。MongoDB是一個應用開源技術開發(fā)的NoSQL數(shù)據(jù)庫，可以用于在JSON這樣的平臺上存儲和處理數(shù)據(jù)。目前，紐約時報、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服務器也作為一個參考）。
十大頂尖公司：
Amazon Web Services
Forrester將AWS稱為“云霸主”，談到云計算領域的大數(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技術來提供大數(shù)據(jù)管理服務，但它不是純開源Hadoop，經(jīng)過修改后現(xiàn)在被專門用在AWS云上。
Forrester稱EMR有很好的市場前景。很多公司基于EMR為客戶提供服務，有一些公司將EMR應用于數(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EMR可以基于工作量的需要自動縮放調(diào)整大小。亞馬遜計劃為其產(chǎn)品和服務提供更強大的EMR支持，包括它的RedShift數(shù)據(jù)倉庫、新公布的Kenesis實時處理引擎以及計劃中的NoSQL數(shù)據(jù)庫和商業(yè)智能工具。不過AWS還沒有自己的Hadoop發(fā)行版。
Cloudera
Cloudera有開源Hadoop的發(fā)行版，這個發(fā)行版采用了Apache Hadoop開源項目的很多技術，不過基于這些技術的發(fā)行版也有很大的進步。Cloudera為它的Hadoop發(fā)行版開發(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)行版基于開源Hadoop，但也不是純開源的產(chǎn)品。當Cloudera的客戶需要Hadoop不具備的某些功能時，Cloudera的工程師們就會實現(xiàn)這些功能，或者找一個擁有這項技術的合作伙伴。Forrester表示：“Cloudera的創(chuàng)新方法忠于核心Hadoop，但因為其可實現(xiàn)快速創(chuàng)新并積極滿足客戶需求，這一點使它不同于其他那些供應商?！蹦壳埃珻loudera的平臺已經(jīng)擁有200多個付費客戶，一些客戶在Cloudera的技術支持下已經(jīng)可以跨1000多個節(jié)點實現(xiàn)對PB級數(shù)據(jù)的有效管理。
Hortonworks
和Cloudera一樣，Hortonworks是一個純粹的Hadoop技術公司。與Cloudera不同的是，Hortonworks堅信開源Hadoop比任何其他供應商的Hadoop發(fā)行版都要強大。Hortonworks的目標是建立Hadoop生態(tài)圈和Hadoop用戶社區(qū)，推進開源項目的發(fā)展。Hortonworks平臺和開源Hadoop聯(lián)系緊密，公司管理人員表示這會給用戶帶來好處，因為它可以防止被供應商套牢（如果Hortonworks的客戶想要離開這個平臺，他們可以輕松轉(zhuǎn)向其他開源平臺）。這并不是說Hortonworks完全依賴開源Hadoop技術，而是因為該公司將其所有開發(fā)的成果回報給了開源社區(qū)，比如Ambari，這個工具就是由Hortonworks開發(fā)而成，用來填充集群管理項目漏洞。Hortonworks的方案已經(jīng)得到了Teradata、Microsoft、Red Hat和SAP這些供應商的支持。
IBM
當企業(yè)考慮一些大的IT項目時，很多人首先會想到IBM。IBM是Hadoop項目的主要參與者之一，F(xiàn)orrester稱IBM已有100多個Hadoop部署，它的很多客戶都有PB級的數(shù)據(jù)。IBM在網(wǎng)格計算、全球數(shù)據(jù)中心和企業(yè)大數(shù)據(jù)項目實施等眾多領域有著豐富的經(jīng)驗?！癐BM計劃繼續(xù)整合SPSS分析、高性能計算、BI工具、數(shù)據(jù)管理和建模、應對高性能計算的工作負載管理等眾多技術。”
Intel
和AWS類似，英特爾不斷改進和優(yōu)化Hadoop使其運行在自己的硬件上，具體來說，就是讓Hadoop運行在其至強芯片上，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產(chǎn)品，所以公司在未來還有很多改進的可能，英特爾和微軟都被認為是Hadoop市場上的潛力股。
MapR Technologies
MapR的Hadoop發(fā)行版目前為止也許是最好的了，不過很多人可能都沒有聽說過。Forrester對Hadoop用戶的調(diào)查顯示，MapR的評級最高，其發(fā)行版在架構和數(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)絡文件系統(tǒng)（NFS）、災難恢復以及高可用性功能。Forrester說MapR在Hadoop市場上沒有Cloudera和Hortonworks那樣的知名度，MapR要成為一個真正的大企業(yè)，還需要加強伙伴關系和市場營銷。
Microsoft
微軟在開源軟件問題上一直很低調(diào)，但在大數(shù)據(jù)形勢下，它不得不考慮讓Windows也兼容Hadoop，它還積極投入到開源項目中，以更廣泛地推動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目，包括名為Polybase的項目，讓Hadoop查詢實現(xiàn)了SQLServer查詢的一些功能。Forrester說：“微軟在數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)倉庫、云、OLAP、BI、電子表格（包括PowerPivot）、協(xié)作和開發(fā)工具市場上有很大優(yōu)勢，而且微軟擁有龐大的用戶群，但要在Hadoop這個領域成為行業(yè)領導者還有很遠的路要走?！?/p>
Pivotal Software
EMC和Vmware部分大數(shù)據(jù)業(yè)務分拆組合產(chǎn)生了Pivotal。Pivotal一直努力構建一個性能優(yōu)越的Hadoop發(fā)行版，為此，Pivotal在開源Hadoop的基礎上又添加了一些新的工具，包括一個名為HAWQ的SQL引擎以及一個專門解決大數(shù)據(jù)問題的Hadoop應用。Forrester稱Pivotal Hadoop平臺的優(yōu)勢在于它整合了Pivotal、EMC、Vmware的眾多技術，Pivotal的真正優(yōu)勢實際上等于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，而且大多是中小型客戶。
Teradata
對于Teradata來說，Hadoop既是一種威脅也是一種機遇。數(shù)據(jù)管理，特別是關于SQL和關系數(shù)據(jù)庫這一領域是Teradata的專長。所以像Hadoop這樣的NoSQL平臺崛起可能會威脅到Teradata。相反，Teradata接受了Hadoop，通過與Hortonworks合作，Teradata在Hadoop平臺集成了SQL技術，這使Teradata的客戶可以在Hadoop平臺上方便地使用存儲在Teradata數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)。
AMPLab
通過將數(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致力于機器學習、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)庫、信息檢索、自然語言處理和語音識別等多個領域，努力改進對信息包括不透明數(shù)據(jù)集內(nèi)信息的甄別技術。除了Spark，開源分布式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展性。近幾年的發(fā)展使計算機科學進入到全新的時代，而AMPLab為我們設想一個運用大數(shù)據(jù)、云計算、通信等各種資源和技術靈活解決難題的方案，以應對越來越復雜的各種難題。
前者的性能比較好一點。后者的性價比要高一些。主要看你個人的使用情況了。
關系數(shù)據(jù)庫經(jīng)過幾十年的發(fā)展，已經(jīng)非常成熟，但同時也存在不足：
表結(jié)構是強約束的，業(yè)務變更時擴充很麻煩。
如果對大數(shù)據(jù)量的表進行統(tǒng)計運算，I/O會很高，因為即使只針對某列進行運算，也需要將整行數(shù)據(jù)讀入內(nèi)存。
全文搜索只能使用 Like 進行整表掃描，性能非常低。
針對這些不足，產(chǎn)生了不同的 NoSQL 解決方案，在某些場景下比關系數(shù)據(jù)庫更有優(yōu)勢，但同時也犧牲了某些特性，所以不能片面的迷信某種方案，應將其作為 SQL 的有利補充。
NoSQL != No SQL，而是：
NoSQL = Not Only SQL
典型的 NoSQL 方案分為4類：
Redis 是典型，其 value 是具體的數(shù)據(jù)結(jié)構，包括 string, hash, list, set, sorted set, bitmap, hyperloglog，常被稱為數(shù)據(jù)結(jié)構服務器。
以 list 為例：
LPOP key 是移除并返回隊列左邊的第一個元素。
如果用關系數(shù)據(jù)庫就比較麻煩了，需要操作：
Redis 的缺點主要體現(xiàn)在不支持完成的ACID事務，只能保證隔離性和一致性，無法保證原子性和持久性。
最大的特點是 no-schema，無需在使用前定義字段，讀取一個不存在的字段也不會導致語法錯誤。
特點：
以電商為例，不同商品的屬性差異很大，如冰箱和電腦，這種差異性在關系數(shù)據(jù)庫中會有很大的麻煩，而使用文檔數(shù)據(jù)庫則非常方便。
文檔數(shù)據(jù)庫的主要缺點：
關系數(shù)據(jù)庫是按行來存儲的，列式數(shù)據(jù)庫是按照列來存儲數(shù)據(jù)。
按行存儲的優(yōu)勢：
在某些場景下，這些優(yōu)勢就成為劣勢了，例如，計算超重人員的數(shù)據(jù)，只需要讀取體重這一列進行統(tǒng)計即可，但行式存儲會將整行數(shù)據(jù)讀取到內(nèi)存中，很浪費。
而列式存儲中，只需要讀取體重這列的數(shù)據(jù)即可，I/O 將大大減少。
除了節(jié)省I/O，列式存儲還有更高的壓縮比，可以節(jié)省存儲空間。普通行式數(shù)據(jù)庫的壓縮比在 3:1 到 5:1 左右，列式數(shù)據(jù)庫在 8:1 到 30:1，因為單個列的數(shù)據(jù)相似度更高。
列式存儲的隨機寫效率遠低于行式存儲，因為行式存儲時同一行多個列都存儲在連續(xù)空間中，而列式存儲將不同列存儲在不連續(xù)的空間。
一般將列式存儲應用在離線大數(shù)據(jù)分析統(tǒng)計場景，因為這時主要針對部分列進行操作，而且數(shù)據(jù)寫入后無須更新。
關系數(shù)據(jù)庫通過索引進行快速查詢，但在全文搜索的情景下，索引就不夠了，因為：
假設有一個交友網(wǎng)站，信息表如下：
需要匹配性別、地點、語言列。
需要匹配性別、地點、愛好列。
實際搜索中，各種排列組合非常多，關系數(shù)據(jù)庫很難支持。
全文搜索引擎是使用 倒排索引 技術，建立單詞到文檔的索引，例如上面的表信息建立倒排索引：
所以特別適合根據(jù)關鍵詞來查詢文檔內(nèi)容。
上面介紹了幾種典型的NoSQL方案，及各自的適用場景和特點，您可以根據(jù)實際需求進行選擇。
重慶分公司
重慶分公司
