Web1.0的時代，數(shù)據(jù)訪問量很有限，用一夫當關(guān)的高性能的單點服務(wù)器可以解決大部分問題。
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隨著Web2.0的時代的到來，用戶訪問量大幅度提升，同時產(chǎn)生了大量的用戶數(shù)據(jù)。加上后來的智能移動設(shè)備的普及，所有的互聯(lián)網(wǎng)平臺都面臨了巨大的性能挑戰(zhàn)。
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。
NoSQL 不依賴業(yè)務(wù)邏輯方式存儲，而以簡單的key-value模式存儲。因此大大的增加了數(shù)據(jù)庫的擴展能力。
Memcache Memcache Redis Redis MongoDB MongoDB 列式數(shù)據(jù)庫 列式數(shù)據(jù)庫 Hbase Hbase
HBase是Hadoop項目中的數(shù)據(jù)庫。它用于需要對大量的數(shù)據(jù)進行隨機、實時的讀寫操作的場景中。
HBase的目標就是處理數(shù)據(jù)量非常龐大的表，可以用普通的計算機處理超過10億行數(shù)據(jù)，還可處理有數(shù)百萬列元素的數(shù)據(jù)表。
Cassandra Cassandra
Apache Cassandra是一款免費的開源NoSQL數(shù)據(jù)庫，其設(shè)計目的在于管理由大量商用服務(wù)器構(gòu)建起來的龐大集群上的海量數(shù)據(jù)集(數(shù)據(jù)量通常達到PB級別)。在眾多顯著特性當中，Cassandra最為卓越的長處是對寫入及讀取操作進行規(guī)模調(diào)整，而且其不強調(diào)主集群的設(shè)計思路能夠以相對直觀的方式簡化各集群的創(chuàng)建與擴展流程。
主要應(yīng)用：社會關(guān)系，公共交通網(wǎng)絡(luò)，地圖及網(wǎng)絡(luò)拓譜(n*(n-1)/2)
這次的NoSQL專欄系列將先整體介紹NoSQL，然后介紹如何把NoSQL運用到自己的項目中合適的場景中，還會適當?shù)胤治鲆恍┏晒Π咐?，希望有成功使用NoSQL經(jīng)驗的朋友給我提供一些線索和信息。
NoSQL概念隨著web2.0的快速發(fā)展，非關(guān)系型、分布式數(shù)據(jù)存儲得到了快速的發(fā)展，它們不保證關(guān)系數(shù)據(jù)的ACID特性。NoSQL概念在2009年被提了出來。NoSQL最常見的解釋是“non-relational”，“Not Only SQL”也被很多人接受。（“NoSQL”一詞最早于1998年被用于一個輕量級的關(guān)系數(shù)據(jù)庫的名字。）
NoSQL被我們用得最多的當數(shù)key-value存儲，當然還有其他的文檔型的、列存儲、圖型數(shù)據(jù)庫、xml數(shù)據(jù)庫等。在NoSQL概念提出之前，這些數(shù)據(jù)庫就被用于各種系統(tǒng)當中，但是卻很少用于web互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用。比如cdb、qdbm、bdb數(shù)據(jù)庫。
傳統(tǒng)關(guān)系數(shù)據(jù)庫的瓶頸
傳統(tǒng)的關(guān)系數(shù)據(jù)庫具有不錯的性能，高穩(wěn)定型，久經(jīng)歷史考驗，而且使用簡單，功能強大，同時也積累了大量的成功案例。在互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域，MySQL成為了絕對靠前的王者，毫不夸張的說，MySQL為互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展做出了卓越的貢獻。
在90年代，一個網(wǎng)站的訪問量一般都不大，用單個數(shù)據(jù)庫完全可以輕松應(yīng)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。
到了最近10年，網(wǎng)站開始快速發(fā)展?；鸨恼搲⒉┛?、sns、微博逐漸引領(lǐng)web領(lǐng)域的潮流。在初期，論壇的流量其實也不大，如果你接觸網(wǎng)絡(luò)比較早，你可能還記得那個時候還有文本型存儲的論壇程序，可以想象一般的論壇的流量有多大。
Memcached+MySQL
后來，隨著訪問量的上升，幾乎大部分使用MySQL架構(gòu)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(shù)來緩解數(shù)據(jù)庫的壓力，優(yōu)化數(shù)據(jù)庫的結(jié)構(gòu)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(shù)產(chǎn)品。
Memcached作為一個獨立的分布式的緩存服務(wù)器，為多個web服務(wù)器提供了一個共享的高性能緩存服務(wù)，在Memcached服務(wù)器上，又發(fā)展了根據(jù)hash算法來進行多臺Memcached緩存服務(wù)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(wù)器導(dǎo)致重新hash帶來的大量緩存失效的弊端。當時，如果你去面試，你說你有Memcached經(jīng)驗，肯定會加分的。
Mysql主從讀寫分離
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(fù)制技術(shù)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。
分表分庫隨著web2.0的繼續(xù)高速發(fā)展，在Memcached的高速緩存，MySQL的主從復(fù)制，讀寫分離的基礎(chǔ)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(yīng)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(shù)，是面試的熱門問題也是業(yè)界討論的熱門技術(shù)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(shù)實力一般的公司帶來了希望。雖然MySQL推出了MySQL Cluster集群，但是由于在互聯(lián)網(wǎng)幾乎沒有成功案例，性能也不能滿足互聯(lián)網(wǎng)的要求，只是在高可靠性上提供了非常大的保證。
MySQL的擴展性瓶頸
在互聯(lián)網(wǎng)，大部分的MySQL都應(yīng)該是IO密集型的，事實上，如果你的MySQL是個CPU密集型的話，那么很可能你的MySQL設(shè)計得有性能問題，需要優(yōu)化了。大數(shù)據(jù)量高并發(fā)環(huán)境下的MySQL應(yīng)用開發(fā)越來越復(fù)雜，也越來越具有技術(shù)挑戰(zhàn)性。分表分庫的規(guī)則把握都是需要經(jīng)驗的。雖然有像淘寶這樣技術(shù)實力強大的公司開發(fā)了透明的中間件層來屏蔽開發(fā)者的復(fù)雜性，但是避免不了整個架構(gòu)的復(fù)雜性。分庫分表的子庫到一定階段又面臨擴展問題。還有就是需求的變更，可能又需要一種新的分庫方式。
MySQL數(shù)據(jù)庫也經(jīng)常存儲一些大文本字段，導(dǎo)致數(shù)據(jù)庫表非常的大，在做數(shù)據(jù)庫恢復(fù)的時候就導(dǎo)致非常的慢，不容易快速恢復(fù)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(guān)系數(shù)據(jù)庫很強大，但是它并不能很好的應(yīng)付所有的應(yīng)用場景。MySQL的擴展性差（需要復(fù)雜的技術(shù)來實現(xiàn)），大數(shù)據(jù)下IO壓力大，表結(jié)構(gòu)更改困難，正是當前使用MySQL的開發(fā)人員面臨的問題。
NOSQL的優(yōu)勢易擴展NoSQL數(shù)據(jù)庫種類繁多，但是一個共同的特點都是去掉關(guān)系數(shù)據(jù)庫的關(guān)系型特性。數(shù)據(jù)之間無關(guān)系，這樣就非常容易擴展。也無形之間，在架構(gòu)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(guān)系性，數(shù)據(jù)庫的結(jié)構(gòu)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(yīng)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(guān)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(gòu)。比如Cassandra，HBase模型，通過復(fù)制模型也能實現(xiàn)高可用。
總結(jié)NoSQL數(shù)據(jù)庫的出現(xiàn)，彌補了關(guān)系數(shù)據(jù)（比如MySQL）在某些方面的不足，在某些方面能極大的節(jié)省開發(fā)成本和維護成本。
MySQL和NoSQL都有各自的特點和使用的應(yīng)用場景，兩者的緊密結(jié)合將會給web2.0的數(shù)據(jù)庫發(fā)展帶來新的思路。
NoSQL，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(yīng)用難題。
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(shù)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工具，可以為大數(shù)據(jù)建立快速、可擴展的存儲庫。
NoSQL(NoSQL = 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(guān)系型的數(shù)據(jù)存儲，相對于鋪天蓋地的關(guān)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。
對于NoSQL并沒有一個明確的范圍和定義，但是他們都普遍存在下面一些共同特征：
不需要預(yù)定義模式：不需要事先定義數(shù)據(jù)模式，預(yù)定義表結(jié)構(gòu)。數(shù)據(jù)中的每條記錄都可能有不同的屬性和格式。當插入數(shù)據(jù)時，并不需要預(yù)先定義它們的模式。
無共享架構(gòu)：相對于將所有數(shù)據(jù)存儲的存儲區(qū)域網(wǎng)絡(luò)中的全共享架構(gòu)。NoSQL往往將數(shù)據(jù)劃分后存儲在各個本地服務(wù)器上。因為從本地磁盤讀取數(shù)據(jù)的性能往往好于通過網(wǎng)絡(luò)傳輸讀取數(shù)據(jù)的性能，從而提高了系統(tǒng)的性能。
彈性可擴展：可以在系統(tǒng)運行的時候，動態(tài)增加或者刪除結(jié)點。不需要停機維護，數(shù)據(jù)可以自動遷移。
分區(qū)：相對于將數(shù)據(jù)存放于同一個節(jié)點，NoSQL數(shù)據(jù)庫需要將數(shù)據(jù)進行分區(qū)，將記錄分散在多個節(jié)點上面。并且通常分區(qū)的同時還要做復(fù)制。這樣既提高了并行性能，又能保證沒有單點失效的問題。
異步復(fù)制：和RAID存儲系統(tǒng)不同的是，NoSQL中的復(fù)制，往往是基于日志的異步復(fù)制。這樣，數(shù)據(jù)就可以盡快地寫入一個節(jié)點，而不會被網(wǎng)絡(luò)傳輸引起遲延。缺點是并不總是能保證一致性，這樣的方式在出現(xiàn)故障的時候，可能會丟失少量的數(shù)據(jù)。
BASE：相對于事務(wù)嚴格的ACID特性，NoSQL數(shù)據(jù)庫保證的是BASE特性。BASE是最終一致性和軟事務(wù)。
NoSQL數(shù)據(jù)庫并沒有一個統(tǒng)一的架構(gòu)，兩種NoSQL數(shù)據(jù)庫之間的不同，甚至遠遠超過兩種關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的不同?？梢哉f，NoSQL各有所長，成功的NoSQL必然特別適用于某些場合或者某些應(yīng)用，在這些場合中會遠遠勝過關(guān)系型數(shù)據(jù)庫和其他的NoSQL。
本文主要內(nèi)容是測試了不同NoSQL數(shù)據(jù)庫在測試工具YCSB中的表現(xiàn)。我們選取了3款流行的內(nèi)存(in-memory)數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)：Redis，Tarantool 以及 CouchBase，還有緩存系統(tǒng)Memchached。Memchached雖然不屬于數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)但常作為快速存儲系統(tǒng)使用。
測試環(huán)境由4臺在Microsoft Azure Cloud中的虛擬機組成的計算機組組成。這些虛擬機同屬于一個數(shù)據(jù)中心。nosql-1和nosql-2用作測試Tarantool和CouchBase，nosql-3和nosql-4用作測試Redis，Azure Redis Cache 以及 Memcached。這些機器都安裝和配置了相應(yīng)數(shù)據(jù)庫和測試項目。虛擬機的配置為4核A3 CPU，7GB RAM，120GB硬盤。
數(shù)據(jù)庫及設(shè)置
內(nèi)存數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)會存儲所有在主內(nèi)存中的數(shù)據(jù)并在磁碟上進行持續(xù)更新操作；透過日志記錄每個數(shù)據(jù)的修改以確保連貫性。由于是以append-only方式進行日志寫入，因此它很少遇到瓶頸問題；讀取/寫入都不會造成頻繁的磁碟頭移動。
Redis在2009推出，目前的最新版本是3.0.5。我們這里使用的版本是3.0.4，以append-only(只附加)方式進行數(shù)據(jù)管理，與其配合使用的是Microsoft Azure Redis Cache工具。
Tarantool是一款開源NoSQL數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)。我們使用的是Tarantool 1.6.7-126-gb35aff9，日志采用write-ahead(先寫)模式。Memcached是一款分布式內(nèi)存緩存系統(tǒng)，這里使用是Memcached 1.4.14-0ubuntu9。
Couchbase Server是開源分布式NoSQL面向文檔數(shù)據(jù)庫，這里使用的版本是Couchbase 4.0.0-4047-1。
YCSB測試工具
Yahoo! Cloud Serving Benchmark(YCSB)是功能強大的NoSQL數(shù)據(jù)庫性能測試工具，它提供了6種主要的負載工作類型，以字母A到F來區(qū)分。
負載A負責更新操作，極值是50/50的讀寫操作，如用于進行新近操作記錄。負載B負責讀取操作，極值是95/5的讀寫操作，如用于進行圖片標簽管理，多進行標簽讀取操作。負載C負載100%的讀取操作，如用于進行用戶屬性獲取。負載D以先進先出方式進行插入操作，如用戶進行最新數(shù)據(jù)讀取。負載E負責小范圍記錄讀取而不是單個記錄讀取，如線程會話。負載F負責記錄的讀取，修改和寫入，如用戶信息管理。
我們對配置文件作了兩處參數(shù)修改：數(shù)據(jù)條目recordcount設(shè)為200000，操作條目operationcount設(shè)為5000000。YCSB是多線程工具，我們將以8, 16, 32, 64, 128 及256 線程來進行測試。詳細的測試腳本請點擊這里進行下載。
下列測試結(jié)果圖以顏色進行測試對象區(qū)分，
Tarantool (HASH) （藍）
Tarantool (TREE)（淺藍）
Redis （紅）
Azure Redis Cache （橙）
Memcached （綠）
CouchBase（黑）
更多圖片請點擊［這里］查看。
結(jié)論
Tarantool在所有負載類型測試中皆取得了最優(yōu)成績。它創(chuàng)建了一個無鎖內(nèi)存引擎，以協(xié)同多任務(wù)方式進行操作而不是互斥或并行處理方式。根據(jù)以下性能圖表現(xiàn)，我們的結(jié)論是Tarantool的高吞吐量處理是其最大優(yōu)勢之一。因此在多數(shù)場合下，Tarantool是用戶的最佳選擇。
即非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫和關(guān)系型數(shù)據(jù)庫。
MySQL的優(yōu)點：事務(wù)處理—保持數(shù)據(jù)的一致性；由于以標準化為前提，數(shù)據(jù)更新的開銷很?。ㄏ嗤淖侄位旧现挥幸惶帲?；可以進行Join等復(fù)雜查詢
NoSQL的優(yōu)點：首先它是基于內(nèi)存的，也就是數(shù)據(jù)放在內(nèi)存中，而不是像數(shù)據(jù)庫那樣把數(shù)據(jù)放在磁盤上，而內(nèi)存的讀取速度是磁盤讀取速度的幾十倍到上百倍，所以NoSQL工具的速度遠比數(shù)據(jù)庫讀取速度要快得多，滿足了高響應(yīng)的要求。即使NoSQL將數(shù)據(jù)放在磁盤中，它也是一種半結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù) 格式，讀取到解析的復(fù)雜度遠比MySQL要簡單，這是因為MySQL存儲的是經(jīng)過結(jié)構(gòu)化、多范式等有復(fù)雜規(guī)則的數(shù)據(jù)，還原為內(nèi)存結(jié)構(gòu)的速度較慢。NoSQL在很大程度上滿足了高并發(fā)、快速讀/和響應(yīng)的要求，所以它也是Java互聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)的利器。
簡單的擴展：典型例子是Cassandra，由于其架構(gòu)是類似于經(jīng)典的P2P，所以能通過輕松地添加新的節(jié)點來擴展這個集群;
低廉的成本：這是大多數(shù)分布式數(shù)據(jù)庫共有的特點，因為主要都是開源軟件，沒有昂貴的License成本;
NoSQL的缺點：大多數(shù)NoSQL數(shù)據(jù)庫都不支持事務(wù)，也不像 SQL Server和Oracle那樣能提供各種附加功能，比如BI和報表等; 不提供對SQL的支持
那么該如何選擇？
如果規(guī)模和性能比24小時的數(shù)據(jù)一致性更重要，那NoSQL是一個理想的選擇 （NoSQL依賴于BASE模型——基本可用、軟狀態(tài)、最終一致性）。
但如果要保證到“始終一致”，尤其是對于機密信息和財務(wù)信息，那么MySQL很可能是最優(yōu)的選擇（MySQL依賴于ACID模型——原子性、一致性、獨立性和耐久性）。
如果關(guān)系數(shù)據(jù)庫在你的應(yīng)用場景中，完全能夠很好的工作，而你又是非常善于使用和維護關(guān)系數(shù)據(jù)庫的，那么我覺得你完全沒有必要遷移到NoSQL上面，除非你是個喜歡折騰的人。如果你是在金融，電信等以數(shù)據(jù)為王的關(guān)鍵領(lǐng)域，目前使用的是Oracle數(shù)據(jù)庫來提供高可靠性的，除非遇到特別大的瓶頸，不然也別貿(mào)然嘗試NoSQL。
然而，在WEB2.0的網(wǎng)站中，關(guān)系數(shù)據(jù)庫大部分都出現(xiàn)了瓶頸。在磁盤IO、數(shù)據(jù)庫可擴展上都花費了開發(fā)人員相當多的精力來優(yōu)化，比如做分表分庫（database sharding）、主從復(fù)制、異構(gòu)復(fù)制等等，然而，這些工作需要的技術(shù)能力越來越高，也越來越具有挑戰(zhàn)性。如果你正在經(jīng)歷這些場合，那么我覺得你應(yīng)該嘗試一下NoSQL了。
具體問題具體分析
MySQL體積小、速度快、成本低、結(jié)構(gòu)穩(wěn)定、便于查詢，可以保證數(shù)據(jù)的一致性，但缺乏靈活性。
NoSQL高性能、高擴展、高可用，不用局限于固定的結(jié)構(gòu)，減少了時間和空間上的開銷，卻又很難保證數(shù)據(jù)一致性。
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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(yīng)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(gòu)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(fù)，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(fù)雜查詢。
重慶分公司
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