即非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)和關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)。
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MySQL的優(yōu)點(diǎn)：事務(wù)處理—保持?jǐn)?shù)據(jù)的一致性；由于以標(biāo)準(zhǔn)化為前提，數(shù)據(jù)更新的開銷很小（相同的字段基本上只有一處）；可以進(jìn)行Join等復(fù)雜查詢
NoSQL的優(yōu)點(diǎn)：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(kù)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(yuǎn)比數(shù)據(jù)庫(kù)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(yuǎn)比MySQL要簡(jiǎn)單，這是因?yàn)镸ySQL存儲(chǔ)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(jiǎn)單的擴(kuò)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(diǎn)來擴(kuò)展這個(gè)集群;
低廉的成本：這是大多數(shù)分布式數(shù)據(jù)庫(kù)共有的特點(diǎn)，因?yàn)橹饕际情_源軟件，沒有昂貴的License成本;
NoSQL的缺點(diǎn)：大多數(shù)NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)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(bào)表等; 不提供對(duì)SQL的支持
那么該如何選擇？
如果規(guī)模和性能比24小時(shí)的數(shù)據(jù)一致性更重要，那NoSQL是一個(gè)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(duì)于機(jī)密信息和財(cái)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(dú)立性和耐久性）。
如果關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)在你的應(yīng)用場(chǎng)景中，完全能夠很好的工作，而你又是非常善于使用和維護(hù)關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)的，那么我覺得你完全沒有必要遷移到NoSQL上面，除非你是個(gè)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(kù)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(kù)大部分都出現(xiàn)了瓶頸。在磁盤IO、數(shù)據(jù)庫(kù)可擴(kuò)展上都花費(fèi)了開發(fā)人員相當(dāng)多的精力來優(yōu)化，比如做分表分庫(kù)（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(chǎng)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(kuò)展、高可用，不用局限于固定的結(jié)構(gòu)，減少了時(shí)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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版權(quán)聲明：本文為CSDN博主「蒟蒻熊」的原創(chuàng)文章，遵循CC 4.0 BY-SA版權(quán)協(xié)議，轉(zhuǎn)載請(qǐng)附上原文出處鏈接及本聲明。
原文鏈接：
特點(diǎn)：
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。但是當(dāng)數(shù)據(jù)庫(kù)結(jié)構(gòu)非常簡(jiǎn)單時(shí)，SQL可能沒有太大用處。
沒有過多的操作。
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)的具體需求可能沒有那么多。
Bootstrap支持
因?yàn)镹oSQL項(xiàng)目都是開源的，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)之間無關(guān)系，這樣就非常容易擴(kuò)展。也無形之間，在架構(gòu)的層面上帶來了可擴(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(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(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)無論你有多大的數(shù)據(jù)集，Drill都能輕松應(yīng)對(duì)。通過支持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
它可以用來對(duì)信息進(jìn)行關(guān)聯(lián)和量化處理，通過為數(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)用開源技術(shù)開發(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)來提供大數(shù)據(jù)管理服務(wù)，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(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(gè)發(fā)行版采用了Apache Hadoop開源項(xiàng)目的很多技術(shù)，不過基于這些技術(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(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)開源項(xiàng)目的發(fā)展。Hortonworks平臺(tái)和開源Hadoop聯(lián)系緊密，公司管理人員表示這會(huì)給用戶帶來好處，因?yàn)樗梢苑乐贡还?yīng)商套牢（如果Hortonworks的客戶想要離開這個(gè)平臺(tái)，他們可以輕松轉(zhuǎn)向其他開源平臺(tái)）。這并不是說Hortonworks完全依賴開源Hadoop技術(shù)，而是因?yàn)樵摴緦⑵渌虚_發(fā)的成果回報(bào)給了開源社區(qū)，比如Ambari，這個(gè)工具就是由Hortonworks開發(fā)而成，用來填充集群管理項(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)?！癐BM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)?！?/p>
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，具體來說，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，不過很多人可能都沒有聽說過。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MapR在Hadoop市場(chǎng)上沒有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。
mongodb 現(xiàn)在應(yīng)該是運(yùn)用的最多的 nosql 數(shù)據(jù)庫(kù)，所謂的優(yōu)點(diǎn)自然就是nosql數(shù)據(jù)庫(kù)的優(yōu)點(diǎn)
一、概念
SQL?(Structured?Query?Language)?數(shù)據(jù)庫(kù)，指關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)。主要代表：SQL?Server，Oracle，MySQL(開源)，PostgreSQL(開源)。
NoSQL（Not?Only?SQL）泛指非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)。主要代表：MongoDB，Redis，CouchDB。
二、區(qū)別
1、存儲(chǔ)方式
SQL數(shù)據(jù)存在特定結(jié)構(gòu)的表中；而NoSQL則更加靈活和可擴(kuò)展，存儲(chǔ)方式可以省是JSON文檔、哈希表或者其他方式。SQL通常以數(shù)據(jù)庫(kù)表形式存儲(chǔ)數(shù)據(jù)。舉個(gè)栗子，存?zhèn)€學(xué)生借書數(shù)據(jù)：
而NoSQL存儲(chǔ)方式比較靈活，比如使用類JSON文件存儲(chǔ)上表中熊大的借閱數(shù)據(jù)：
2、表/數(shù)據(jù)集合的數(shù)據(jù)的關(guān)系
在SQL中，必須定義好表和字段結(jié)構(gòu)后才能添加數(shù)據(jù)，例如定義表的主鍵(primary?key)，索引(index),觸發(fā)器(trigger),存儲(chǔ)過程(stored?procedure)等。表結(jié)構(gòu)可以在被定義之后更新，但是如果有比較大的結(jié)構(gòu)變更的話就會(huì)變得比較復(fù)雜。在NoSQL中，數(shù)據(jù)可以在任何時(shí)候任何地方添加，不需要先定義表。例如下面這段代碼會(huì)自動(dòng)創(chuàng)建一個(gè)新的"借閱表"數(shù)據(jù)集合：
NoSQL也可以在數(shù)據(jù)集中建立索引。以MongoDB為例，會(huì)自動(dòng)在數(shù)據(jù)集合創(chuàng)建后創(chuàng)建唯一值_id字段，這樣的話就可以在數(shù)據(jù)集創(chuàng)建后增加索引。
從這點(diǎn)來看，NoSQL可能更加適合初始化數(shù)據(jù)還不明確或者未定的項(xiàng)目中。
3、外部數(shù)據(jù)存儲(chǔ)
SQL中如何需要增加外部關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)的話，規(guī)范化做法是在原表中增加一個(gè)外鍵，關(guān)聯(lián)外部數(shù)據(jù)表。例如需要在借閱表中增加審核人信息，先建立一個(gè)審核人表：
再在原來的借閱人表中增加審核人外鍵：
這樣如果我們需要更新審核人個(gè)人信息的時(shí)候只需要更新審核人表而不需要對(duì)借閱人表做更新。而在NoSQL中除了這種規(guī)范化的外部數(shù)據(jù)表做法以外，我們還能用如下的非規(guī)范化方式把外部數(shù)據(jù)直接放到原數(shù)據(jù)集中，以提高查詢效率。缺點(diǎn)也比較明顯，更新審核人數(shù)據(jù)的時(shí)候?qū)?huì)比較麻煩。
4、SQL中的JOIN查詢
SQL中可以使用JOIN表鏈接方式將多個(gè)關(guān)系數(shù)據(jù)表中的數(shù)據(jù)用一條簡(jiǎn)單的查詢語句查詢出來。NoSQL暫未提供類似JOIN的查詢方式對(duì)多個(gè)數(shù)據(jù)集中的數(shù)據(jù)做查詢。所以大部分NoSQL使用非規(guī)范化的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方式存儲(chǔ)數(shù)據(jù)。
5、數(shù)據(jù)耦合性
SQL中不允許刪除已經(jīng)被使用的外部數(shù)據(jù)，例如審核人表中的"熊三"已經(jīng)被分配給了借閱人熊大，那么在審核人表中將不允許刪除熊三這條數(shù)據(jù)，以保證數(shù)據(jù)完整性。而NoSQL中則沒有這種強(qiáng)耦合的概念，可以隨時(shí)刪除任何數(shù)據(jù)。
6、事務(wù)
SQL中如果多張表數(shù)據(jù)需要同批次被更新，即如果其中一張表更新失敗的話其他表也不能更新成功。這種場(chǎng)景可以通過事務(wù)來控制，可以在所有命令完成后再統(tǒng)一提交事務(wù)。而NoSQL中沒有事務(wù)這個(gè)概念，每一個(gè)數(shù)據(jù)集的操作都是原子級(jí)的。
7、增刪改查語法
8、查詢性能
在相同水平的系統(tǒng)設(shè)計(jì)的前提下，因?yàn)镹oSQL中省略了JOIN查詢的消耗，故理論上性能上是優(yōu)于SQL的。
非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)嚴(yán)格上不是一種數(shù)據(jù)庫(kù)，應(yīng)該是一種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化存儲(chǔ)方法的集合，可以是文檔或者鍵值對(duì)等。當(dāng)初我在黑馬程序員培訓(xùn)時(shí)候就學(xué)過。
優(yōu)點(diǎn)：
1、格式靈活：存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的格式可以是key,value形式、文檔形式、圖片形式等等，文檔形式、圖片形式等等，使用靈活，應(yīng)用場(chǎng)景廣泛，而關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)則只支持基礎(chǔ)類型。
2、速度快：nosql可以使用硬盤或者隨機(jī)存儲(chǔ)器作為載體，而關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)只能使用硬盤；
3、高擴(kuò)展性；
4、成本低：nosql數(shù)據(jù)庫(kù)部署簡(jiǎn)單，基本都是開源軟件。
缺點(diǎn)：
1、不提供sql支持，學(xué)習(xí)和使用成本較高；
2、無事務(wù)處理；
3、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)相對(duì)復(fù)雜，復(fù)雜查詢方面稍欠。
非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)的分類和比較：
1、文檔型
2、key-value型
3、列式數(shù)據(jù)庫(kù)
4、圖形數(shù)據(jù)庫(kù)
NoSQL太火，冒出太多產(chǎn)品了，保守估計(jì)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(gè)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(shí)提供了更加豐富的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和運(yùn)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(jī)恢復(fù)，同時(shí)支持replication提供讀可擴(kuò)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(jiǎn)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(duì)于新硬件ssd再適合不過了，不足是僅提供了一個(gè)庫(kù)，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(diǎn)：可擴(kuò)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(duì)于數(shù)據(jù)量遠(yuǎn)超內(nèi)存限制的場(chǎng)景來說，還需要慎重。
4. Column Table Store: HBase
這個(gè)富二代似乎不用贅述了，最大的優(yōu)勢(shì)是開源，對(duì)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(kuò)展性方面是最強(qiáng)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(yùn)算等復(fù)雜查詢。
重慶分公司
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