特點:
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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(wù)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(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(gòu)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(guān)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?yīng)商提供的正式支持。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(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,通過復制模型也能實現(xiàn)高可用。
主要應(yīng)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(chǔ)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(shè)計應(yīng)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(wù)。
Apache Spark
該技術(shù)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(gòu)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(shù)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(yīng)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(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?其實無論你有多大的數(shù)據(jù)集,Drill都能輕松應(yīng)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(guān)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(shù)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(shù)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(guān)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(luò)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(shù)已經(jīng)被廣泛的應(yīng)用于大數(shù)據(jù)管理。MongoDB是一個應(yīng)用開源技術(shù)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(wù)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(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縮放調(diào)整大小。亞馬遜計劃為其產(chǎn)品和服務(wù)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(shù),不過基于這些技術(shù)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(shù)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(yīng)商。”目前,Cloudera的平臺已經(jīng)擁有200多個付費客戶,一些客戶在Cloudera的技術(shù)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(shù)公司。與Cloudera不同的是,Hortonworks堅信開源Hadoop比任何其他供應(yīng)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(yīng)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(shù),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(yīng)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(lǐng)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(yīng)對高性能計算的工作負載管理等眾多技術(shù)?!?/p>
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(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(guān)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(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(lǐng)域成為行業(yè)領(lǐng)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(wù)分拆組合產(chǎn)生了Pivotal。Pivotal一直努力構(gòu)建一個性能優(yōu)越的Hadoop發(fā)行版,為此,Pivotal在開源Hadoop的基礎(chǔ)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(yīng)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(shù),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(guān)于SQL和關(guān)系數(shù)據(jù)庫這一領(lǐng)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(shù),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(lǐng)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(shù)。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(shè)想一個運用大數(shù)據(jù)、云計算、通信等各種資源和技術(shù)靈活解決難題的方案,以應(yīng)對越來越復雜的各種難題。
什么是NoSQL數(shù)據(jù)庫?從名稱“非SQL”或“非關(guān)系型”衍生而來,這些數(shù)據(jù)庫不使用類似SQL的查詢語言,通常稱為結(jié)構(gòu)化存儲。這些數(shù)據(jù)庫自1960年就已經(jīng)存在,但是直到現(xiàn)在一些大公司(例如Google和Facebook)開始使用它們時,這些數(shù)據(jù)庫才流行起來。該數(shù)據(jù)庫最明顯的優(yōu)勢是擺脫了一組固定的列、連接和類似SQL的查詢語言的限制。有時,NoSQL這個名稱也可能表示“不僅僅SQL”,來確保它們可能支持SQL。 NoSQL數(shù)據(jù)庫使用諸如鍵值、寬列、圖形或文檔之類的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),并且可以如JSON之類的不同格式存儲。
NoSQL,是not only sql,是非關(guān)系數(shù)據(jù)庫,不同于oracle等關(guān)系數(shù)據(jù)庫。hadoop,是分布式解決方案,即為Mapreduce(計算的)和HDFS(文件系統(tǒng)),使用Hadoop和NoSQL可以構(gòu)造海量數(shù)據(jù)解決方案。
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,但同時也存在不足:
表結(jié)構(gòu)是強約束的,業(yè)務(wù)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(guān)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(yīng)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(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 是移除并返回隊列左邊的第一個元素。
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(guān)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(guān)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(yīng)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(guān)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(shè)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(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,及各自的適用場景和特點,您可以根據(jù)實際需求進行選擇。
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,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。
NoSQL 數(shù)據(jù)庫因其功能性、易于開發(fā)性和可擴展性而廣受認可,它們越來越多地用于大數(shù)據(jù)和實時 Web 應(yīng)用程序,在本文中,我們通過示例討論 NoSQL、何時使用 NoSQL 與 SQL 及其用例。
NoSQL是一種下一代數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng) (DBMS)。NoSQL 數(shù)據(jù)庫具有靈活的模式,可用于構(gòu)建具有大量數(shù)據(jù)和高負載的現(xiàn)代應(yīng)用程序。
“NoSQL”一詞最初是由 Carlo Strozzi 在 1998 年創(chuàng)造的,盡管自 1960 年代后期以來就已經(jīng)存在類似的數(shù)據(jù)庫。然而,NoSQL 的發(fā)展始于 2009 年初,并且發(fā)展迅速。
在處理大量數(shù)據(jù)時,任何關(guān)系數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng) (RDBMS) 的響應(yīng)時間都會變慢。為了解決這個問題,我們可以通過升級現(xiàn)有硬件來“擴大”信息系統(tǒng),這非常昂貴。但是,NoSQL 可以更好地橫向擴展并且更具成本效益。
NoSQL 對于非結(jié)構(gòu)化或非常大的數(shù)據(jù)對象(例如聊天日志數(shù)據(jù)、視頻或圖像)非常有用,這就是為什么 NoSQL 在微軟、谷歌、亞馬遜、Meta (Facebook) 等互聯(lián)網(wǎng)巨頭中特別受歡迎的原因。
一些流行的 NoSQL 數(shù)據(jù)庫包括:
隨著企業(yè)更快地積累更大的數(shù)據(jù)集,結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和關(guān)系模式并不總是適合。有必要使用非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和大型對象來更好地捕獲這些信息。
傳統(tǒng)的 RDBMS 使用 SQL(結(jié)構(gòu)化查詢語言)語法來存儲和檢索結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),相反,NoSQL 數(shù)據(jù)庫包含廣泛的功能,可以存儲和檢索結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化和多態(tài)數(shù)據(jù)。
有時,NoSQL 也被稱為“ 不僅僅是 SQL ”,強調(diào)它可能支持類似 SQL 的語言或與 SQL 數(shù)據(jù)庫并列。SQL 和 NoSQL DBMS 之間的一個區(qū)別是 JOIN 功能。SQL 數(shù)據(jù)庫使用 JOIN 子句來組合來自兩個或多個表的行,因為 NoSQL 數(shù)據(jù)庫本質(zhì)上不是表格的,所以這個功能并不總是可行或相關(guān)的。
但是,一些 NoSQL DBMS 可以執(zhí)行類似于 JOIN的操作——就像 MongoDB 一樣。這并不意味著不再需要 SQL DBMS,相反,NoSQL 和 SQL 數(shù)據(jù)庫傾向于以不同的方式解決類似的問題。
一般來說,在以下情況下,NoSQL 比 SQL 更可?。?/p>
許多行業(yè)都在采用 NoSQL,取代關(guān)系數(shù)據(jù)庫,從而為某些業(yè)務(wù)應(yīng)用程序提供更高的靈活性和可擴展性,下面給出了 NoSQL 數(shù)據(jù)庫的一些企業(yè)用例。
內(nèi)容管理是一組用于收集、管理、傳遞、檢索和發(fā)布任何格式的信息的過程,包括文本、圖像、音頻和視頻。NoSQL 數(shù)據(jù)庫可以通過其靈活和開放的數(shù)據(jù)模型為存儲多媒體內(nèi)容提供更好的選擇。
例如,福布斯在短短幾個月內(nèi)就構(gòu)建了一個基于 MongoDB 的定制內(nèi)容管理系統(tǒng),以更低的成本為他們提供了更大的敏捷性。
大數(shù)據(jù)是指太大而無法通過傳統(tǒng)處理系統(tǒng)處理的數(shù)據(jù)集,實時存儲和檢索大數(shù)據(jù)的系統(tǒng)在分析 歷史 數(shù)據(jù)的同時使用流處理來攝取新數(shù)據(jù),這是一系列非常適合 NoSQL 數(shù)據(jù)庫的功能。
Zoom使用 DynamoDB(按需模式)使其數(shù)據(jù)能夠在沒有性能問題的情況下進行擴展,即使該服務(wù)在 COVID-19 大流行的早期使用量激增。
物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備具有連接到互聯(lián)網(wǎng)或通信網(wǎng)絡(luò)的嵌入式軟件和傳感器,能夠在無需人工干預的情況下收集和共享數(shù)據(jù)。隨著數(shù)十億臺設(shè)備生成數(shù)不清的數(shù)據(jù),IoT NoSQL 數(shù)據(jù)庫為 IoT 服務(wù)提供商提供了可擴展性和更靈活的架構(gòu)。
Freshub就是這樣的一項服務(wù),它從 MySQL 切換到 MongoDB,以更好地處理其大型、動態(tài)、非統(tǒng)一的數(shù)據(jù)集。
擁有數(shù)十億智能手機用戶,可擴展性正成為在移動設(shè)備上提供服務(wù)的企業(yè)面臨的最大挑戰(zhàn)。具有更靈活數(shù)據(jù)模型的 NoSQL DBMS 通常是完美的解決方案。
例如,The Weather Channel使用 MongoDB 數(shù)據(jù)庫每分鐘處理數(shù)百萬個請求,同時還處理用戶數(shù)據(jù)并提供天氣更新。