2. 什么是NoSQL？
主要從事網(wǎng)頁設(shè)計(jì)、PC網(wǎng)站建設(shè)（電腦版網(wǎng)站建設(shè)）、wap網(wǎng)站建設(shè)（手機(jī)版網(wǎng)站建設(shè)）、成都響應(yīng)式網(wǎng)站建設(shè)公司、程序開發(fā)、微網(wǎng)站、微信平臺(tái)小程序開發(fā)等，憑借多年來在互聯(lián)網(wǎng)的打拼，我們?cè)诨ヂ?lián)網(wǎng)網(wǎng)站建設(shè)行業(yè)積累了豐富的網(wǎng)站制作、成都網(wǎng)站制作、網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷經(jīng)驗(yàn)，集策劃、開發(fā)、設(shè)計(jì)、營(yíng)銷、管理等多方位專業(yè)化運(yùn)作于一體，具備承接不同規(guī)模與類型的建設(shè)項(xiàng)目的能力。
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。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題，而非關(guān)系型的數(shù)據(jù)庫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)操縱語言，數(shù)據(jù)定義語言
嚴(yán)格的一致性
基礎(chǔ)事務(wù)
ACID
關(guān)系型數(shù)據(jù)庫遵循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，也就是說數(shù)據(jù)庫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
沒有聲明性查詢語言
沒有預(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
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，沒有NoSQL系統(tǒng)能同時(shí)保證這三點(diǎn)。
說明：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
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，好像好幾萬一臺(tái)；O 是指 Oracle 數(shù)據(jù)庫，也很貴的，好幾萬呢；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)。
通常數(shù)據(jù)庫分為關(guān)系型數(shù)據(jù)庫和非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的優(yōu)勢(shì)到現(xiàn)在也是無可替代的，比如MySQL、SQL Server、Oracle、DB2、SyBase、Informix、PostgreSQL以及比較小型的Access等等數(shù)據(jù)庫，這些數(shù)據(jù)庫支持復(fù)雜的SQL操作和事務(wù)機(jī)制，適合小量數(shù)據(jù)讀寫場(chǎng)景；但是到了大數(shù)據(jù)時(shí)代，人們更多的數(shù)據(jù)和物聯(lián)網(wǎng)加入的數(shù)據(jù)已經(jīng)超出了關(guān)系數(shù)據(jù)庫的承載范圍。
大數(shù)據(jù)時(shí)代初期，隨著數(shù)據(jù)請(qǐng)求并發(fā)量大不斷增大，一般都是采用的集群同步數(shù)據(jù)的方式處理，就是將數(shù)據(jù)庫分成了很多的小庫，每個(gè)數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)內(nèi)容是不變的，都是保存了源數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)副本，通過同步或者異步方式保證數(shù)據(jù)的一致性，每個(gè)庫設(shè)定特定的讀寫方式，比如主數(shù)據(jù)庫負(fù)責(zé)寫操作，從數(shù)據(jù)庫是負(fù)責(zé)讀操作，等等根據(jù)業(yè)務(wù)復(fù)雜程度以此類推，將業(yè)務(wù)在物理層面上進(jìn)行了分離，但是這種方式依舊存在一定的負(fù)載壓力的問題，企業(yè)數(shù)據(jù)在不斷的擴(kuò)增中，后面就采用分庫分表的方式解決，對(duì)讀寫負(fù)載進(jìn)行分離，但是這種實(shí)現(xiàn)依舊存在不足，且需要不斷進(jìn)行數(shù)據(jù)庫服務(wù)器擴(kuò)容。
NoSQL數(shù)據(jù)庫大致分為5種類型
1、列族數(shù)據(jù)庫：BigTable、HBase、Cassandra、Amazon SimpleDB、HadoopDB等，下面簡(jiǎn)單介紹幾個(gè)
（1）Cassandra：Cassandra是一個(gè)列存儲(chǔ)數(shù)據(jù)庫，支持跨數(shù)據(jù)中心的數(shù)據(jù)復(fù)制。它的數(shù)據(jù)模型提供列索引，log-structured修改，支持反規(guī)范化，實(shí)體化視圖和嵌入超高速緩存。
（2）HBase：Apache Hbase源于Google的Bigtable，是一個(gè)開源、分布式、面向列存儲(chǔ)的模型。在Hadoop和HDFS之上提供了像Bigtable一樣的功能。
（3）Amazon SimpleDB：Amazon SimpleDB是一個(gè)非關(guān)系型數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，它卸下數(shù)據(jù)庫管理的工作。開發(fā)者使用Web服務(wù)請(qǐng)求存儲(chǔ)和查詢數(shù)據(jù)項(xiàng)
（4）Apache Accumulo：Apache Accumulo的有序的、分布式鍵值數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，基于Google的BigTable設(shè)計(jì)，建立在Apache Hadoop、Zookeeper和Thrift技術(shù)之上。
（5）Hypertable：Hypertable是一個(gè)開源、可擴(kuò)展的數(shù)據(jù)庫，模仿Bigtable，支持分片。
（6）Azure Tables：Windows Azure Table Storage Service為要求大量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的應(yīng)用提供NoSQL性能。表能夠自動(dòng)擴(kuò)展到TB級(jí)別，能通過REST和Managed API訪問。
2、鍵值數(shù)據(jù)庫：Redis、SimpleDB、Scalaris、Memcached等，下面簡(jiǎn)單介紹幾個(gè)
（1）Riak：Riak是一個(gè)開源，分布式鍵值數(shù)據(jù)庫，支持?jǐn)?shù)據(jù)復(fù)制和容錯(cuò)。（2）Redis：Redis是一個(gè)開源的鍵值存儲(chǔ)。支持主從式復(fù)制、事務(wù)，Pub/Sub、Lua腳本，還支持給Key添加時(shí)限。
（3）Dynamo：Dynamo是一個(gè)鍵值分布式數(shù)據(jù)存儲(chǔ)。它直接由亞馬遜Dynamo數(shù)據(jù)庫實(shí)現(xiàn)；在亞馬遜S3產(chǎn)品中使用。
（4）Oracle NoSQL Database：來自O(shè)racle的鍵值NoSQL數(shù)據(jù)庫。它支持事務(wù)ACID（原子性、一致性、持久性和獨(dú)立性）和JSON。
（5）Oracle NoSQL Database：具備數(shù)據(jù)備份和分布式鍵值存儲(chǔ)系統(tǒng)。
（6）Voldemort：具備數(shù)據(jù)備份和分布式鍵值存儲(chǔ)系統(tǒng)。
（7）Aerospike：Aerospike數(shù)據(jù)庫是一個(gè)鍵值存儲(chǔ)，支持混合內(nèi)存架構(gòu)，通過強(qiáng)一致性和可調(diào)一致性保證數(shù)據(jù)的完整性。
3、文檔數(shù)據(jù)庫：MongoDB、CouchDB、Perservere、Terrastore、RavenDB等，下面簡(jiǎn)單介紹幾個(gè)
（1）MongoDB：開源、面向文檔，也是當(dāng)下最人氣的NoSQL數(shù)據(jù)庫。
（2）CounchDB：Apache CounchDB是一個(gè)使用JSON的文檔數(shù)據(jù)庫，使用Javascript做MapReduce查詢，以及一個(gè)使用HTTP的API。
（3）Couchbase：NoSQL文檔數(shù)據(jù)庫基于JSON模型。
（4）RavenDB：RavenDB是一個(gè)基于.NET語言的面向文檔數(shù)據(jù)庫。
（5）MarkLogic：MarkLogic NoSQL數(shù)據(jù)庫用來存儲(chǔ)基于XML和以文檔為中心的信息，支持靈活的模式。
4、圖數(shù)據(jù)庫：Neo4J、InfoGrid、OrientDB、GraphDB，下面簡(jiǎn)單介紹幾個(gè)
（1）Neo4j：Neo4j是一個(gè)圖數(shù)據(jù)庫；支持ACID事務(wù)（原子性、獨(dú)立性、持久性和一致性）。
（2）InfiniteGraph：一個(gè)圖數(shù)據(jù)庫用來維持和遍歷對(duì)象間的關(guān)系，支持分布式數(shù)據(jù)存儲(chǔ)。
（3）AllegroGraph：AllegroGraph是結(jié)合使用了內(nèi)存和磁盤，提供了高可擴(kuò)展性，支持SPARQ、RDFS++和Prolog推理。
5、內(nèi)存數(shù)據(jù)網(wǎng)格：Hazelcast、Oracle Coherence、Terracotta BigMemorry、GemFire、Infinispan、GridGain、GigaSpaces，下面簡(jiǎn)單介紹幾個(gè)
（1）Hazelcast：Hazelcast CE是一個(gè)開源數(shù)據(jù)分布平臺(tái)，它允許開發(fā)者在數(shù)據(jù)庫集群之上共享和分割數(shù)據(jù)。
（2）Oracle Coherence：Oracle的內(nèi)存數(shù)據(jù)網(wǎng)格解決方案提供了常用數(shù)據(jù)的快速訪問能力，一致性支持事務(wù)處理能力和數(shù)據(jù)的動(dòng)態(tài)劃分。
（3）Terracotta BigMemory：來自Terracotta的分布式內(nèi)存管理解決方案。這項(xiàng)產(chǎn)品包括一個(gè)Ehcache界面、Terracotta管理控制臺(tái)和BigMemory-Hadoop連接器。
（4）GemFire：Vmware vFabric GemFire是一個(gè)分布式數(shù)據(jù)管理平臺(tái)，也是一個(gè)分布式的數(shù)據(jù)網(wǎng)格平臺(tái)，支持內(nèi)存數(shù)據(jù)管理、復(fù)制、劃分、數(shù)據(jù)識(shí)別路由和連續(xù)查詢。
（5）Infinispan：Infinispan是一個(gè)基于Java的開源鍵值NoSQL數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，和分布式數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)平臺(tái)，支持事務(wù)，peer-to-peer 及client/server 架構(gòu)。
（6）GridGain：分布式、面向?qū)ο?、基于?nèi)存、SQL+NoSQL鍵值數(shù)據(jù)庫。支持ACID事務(wù)。
（7）GigaSpaces：GigaSpaces內(nèi)存數(shù)據(jù)網(wǎng)格能夠充當(dāng)應(yīng)用的記錄系統(tǒng)，并支持各種各樣的高速緩存場(chǎng)景。
關(guān)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(shí)也存在不足：
表結(jié)構(gòu)是強(qiáng)約束的，業(yè)務(wù)變更時(shí)擴(kuò)充很麻煩。
如果對(duì)大數(shù)據(jù)量的表進(jìn)行統(tǒng)計(jì)運(yùn)算，I/O會(huì)很高，因?yàn)榧词怪会槍?duì)某列進(jìn)行運(yùn)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(jìn)行整表掃描，性能非常低。
針對(duì)這些不足，產(chǎn)生了不同的 NoSQL 解決方案，在某些場(chǎng)景下比關(guān)系數(shù)據(jù)庫更有優(yōu)勢(shì)，但同時(shí)也犧牲了某些特性，所以不能片面的迷信某種方案，應(yīng)將其作為 SQL 的有利補(bǔ)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(gòu)，包括 string, hash, list, set, sorted set, bitmap, hyperloglog，常被稱為數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)服務(wù)器。
以 list 為例：
LPOP key 是移除并返回隊(duì)列左邊的第一個(gè)元素。
如果用關(guān)系數(shù)據(jù)庫就比較麻煩了，需要操作：
Redis 的缺點(diǎn)主要體現(xiàn)在不支持完成的ACID事務(wù)，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(diǎn)是 no-schema，無需在使用前定義字段，讀取一個(gè)不存在的字段也不會(huì)導(dǎo)致語法錯(cuò)誤。
特點(diǎn)：
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(guān)系數(shù)據(jù)庫中會(huì)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(diǎn)：
關(guān)系數(shù)據(jù)庫是按行來存儲(chǔ)的，列式數(shù)據(jù)庫是按照列來存儲(chǔ)數(shù)據(jù)。
按行存儲(chǔ)的優(yōu)勢(shì)：
在某些場(chǎng)景下，這些優(yōu)勢(shì)就成為劣勢(shì)了，例如，計(jì)算超重人員的數(shù)據(jù)，只需要讀取體重這一列進(jìn)行統(tǒng)計(jì)即可，但行式存儲(chǔ)會(huì)將整行數(shù)據(jù)讀取到內(nèi)存中，很浪費(fèi)。
而列式存儲(chǔ)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(chǔ)還有更高的壓縮比，可以節(jié)省存儲(chǔ)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?yàn)閱蝹€(gè)列的數(shù)據(jù)相似度更高。
列式存儲(chǔ)的隨機(jī)寫效率遠(yuǎn)低于行式存儲(chǔ)，因?yàn)樾惺酱鎯?chǔ)時(shí)同一行多個(gè)列都存儲(chǔ)在連續(xù)空間中，而列式存儲(chǔ)將不同列存儲(chǔ)在不連續(xù)的空間。
一般將列式存儲(chǔ)應(yīng)用在離線大數(shù)據(jù)分析統(tǒng)計(jì)場(chǎng)景，因?yàn)檫@時(shí)主要針對(duì)部分列進(jìn)行操作，而且數(shù)據(jù)寫入后無須更新。
關(guān)系數(shù)據(jù)庫通過索引進(jìn)行快速查詢，但在全文搜索的情景下，索引就不夠了，因?yàn)椋?/p>
假設(shè)有一個(gè)交友網(wǎng)站，信息表如下：
需要匹配性別、地點(diǎn)、語言列。
需要匹配性別、地點(diǎn)、愛好列。
實(shí)際搜索中，各種排列組合非常多，關(guān)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(shù)，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(guān)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(chǎng)景和特點(diǎn)，您可以根據(jù)實(shí)際需求進(jìn)行選擇。
1. 鍵值數(shù)據(jù)庫
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、大量寫操作時(shí)性能高
缺點(diǎn)：無法存儲(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
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
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(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）
NoSQL描述的是大量結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方法的集合，根據(jù)結(jié)構(gòu)化方法以及應(yīng)用場(chǎng)合的不同，主要可以將NoSQL分為以下幾類。
(1)Column-Oriented
面向檢索的列式存儲(chǔ)，其存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)為列式結(jié)構(gòu)，同于關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的行式結(jié)構(gòu)，這種結(jié)構(gòu)會(huì)讓很多統(tǒng)計(jì)聚合操作更簡(jiǎn)單方便，使系統(tǒng)具有較高的可擴(kuò)展性。這類數(shù)據(jù)庫還可以適應(yīng)海量數(shù)據(jù)的增加以及數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的變化，這個(gè)特點(diǎn)與云計(jì)算所需的相關(guān)需求是相符合的，比如GoogleAppengine的BigTable以及相同設(shè)計(jì)理念的Hadoop子系統(tǒng)HaBase就是這類的典型代表。需要特別指出的是，Big Table特別適用于MapReduce處理，這對(duì)于云計(jì)算的發(fā)展有很高的適應(yīng)性。
(2)Key-Value。
面向高性能并發(fā)讀/寫的緩存存儲(chǔ)，其結(jié)構(gòu)類似于數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中的Hash表，每個(gè)Key分別對(duì)應(yīng)一個(gè)Value,能夠提供非?？斓牟樵兯俣取⒋髷?shù)據(jù)存放量和高并發(fā)操作，非常適合通過主鍵對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行查詢和修改等操作。Key-Value數(shù)據(jù)庫的主要特點(diǎn)是具有極高的并發(fā)讀/寫性能，非常適合作為緩存系統(tǒng)使用。MemcacheDB、BerkeleyDB、Redis、Flare就是Key-Value數(shù)據(jù)庫的代表。
(3)Document-Oriented。
面向海量數(shù)據(jù)訪問的文檔存儲(chǔ)，這類存儲(chǔ)的結(jié)構(gòu)與Key-Value非常相似，也是每個(gè)Key分別對(duì)應(yīng)一個(gè)Value,但是這個(gè)Value主要以JSON(JavaScriptObjectNotations)或者XML等格式的文檔來進(jìn)行存儲(chǔ)。這種存儲(chǔ)方式可以很方便地被面向?qū)ο蟮恼Z言所使用。這類數(shù)據(jù)庫可在海量的數(shù)據(jù)中快速查詢數(shù)據(jù)，典型代表為MongoDB、CouchDB等。
NoSQL具有擴(kuò)展簡(jiǎn)單、高并發(fā)、高穩(wěn)定性、成本低廉等優(yōu)勢(shì)，也存在一些問題。例如，NoSQL暫不提供SQL的支持，會(huì)造成開發(fā)人員的額外學(xué)習(xí)成本;NoSQL大多為開源軟件其成熟度與商用的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)相比有差距;NoSQL的架構(gòu)特性決定了其很難保證數(shù)據(jù)的完整性，適合在一些特殊的應(yīng)用場(chǎng)景使用。
nosql數(shù)據(jù)庫的四種類型如下：
1.key-value鍵值存儲(chǔ)數(shù)據(jù)庫:
相關(guān)產(chǎn)品: Redis、Riak、SimpleDB、Chordless、Scalaris、Memcached.
主要應(yīng)用: 內(nèi)容緩存,處理大量數(shù)據(jù)的高負(fù)載訪問,也用于系統(tǒng)日志。
優(yōu)點(diǎn):查找速度快,大量操作時(shí)性能高。
2.列存儲(chǔ)數(shù)據(jù)庫:
相關(guān)產(chǎn)品: BigTable、HBase、Cassandra、HadoopDB、GreenPlum、PNUTS.
主要應(yīng)用: 分布式數(shù)據(jù)的儲(chǔ)存與管理。
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。
缺點(diǎn):功能相對(duì)局限。
3.文檔型數(shù)據(jù)庫
相關(guān)產(chǎn)品:MongoDB、CouchDB、ThruDB、CloudKit、Perservere、Jackrabbit.
主要應(yīng)用: web應(yīng)用,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):數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)靈活,表結(jié)構(gòu)可變,復(fù)雜性低。
缺點(diǎn):查詢效率低,且缺乏統(tǒng)一的查詢語言。
4.Graph圖形數(shù)據(jù)庫
相關(guān)產(chǎn)品: Neo4J、OrientDB、InfoGrid、GraphDB.
主要應(yīng)用: 復(fù)雜,互連接,低結(jié)構(gòu)化的圖結(jié)構(gòu)場(chǎng)合, 專注構(gòu)建關(guān)系圖譜。
優(yōu)點(diǎn): 利用圖結(jié)構(gòu)相關(guān)算法, 可用于構(gòu)建復(fù)雜的關(guān)系圖譜。
缺點(diǎn): 復(fù)雜度高。
重慶分公司
重慶分公司
