NoSQL，指的是非關(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
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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(NoSQL
= Not Only SQL
)，意即“不僅僅是SQL”，是一項(xiàng)全新的數(shù)據(jù)庫革命性運(yùn)動(dòng)，早期就有人提出，發(fā)展至2009年趨勢(shì)越發(fā)高漲。NoSQL的擁護(hù)者們提倡運(yùn)用非關(guān)系型的數(shù)
據(jù)存儲(chǔ)，相對(duì)于鋪天蓋地的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫運(yùn)用，這一概念無疑是一種全新的思維的注入。
從這一新興技術(shù)中選擇一款正確的NoSQL數(shù)據(jù)庫是非常具有挑戰(zhàn)性的。比一下網(wǎng)建議在選擇時(shí)考慮以下因素：
并發(fā)控制
并
發(fā)控制指的是當(dāng)多個(gè)用戶同時(shí)更新運(yùn)行時(shí)，用于保護(hù)數(shù)據(jù)庫完整性的各種技術(shù)。并發(fā)機(jī)制不正確可能導(dǎo)致臟讀、幻讀和不可重復(fù)讀等此類問題。并發(fā)控制的目的是保
證一個(gè)用戶的工作不會(huì)對(duì)另一個(gè)用戶的工作產(chǎn)生不合理的影響。在某些情況下，這些措施保證了當(dāng)用戶和其他用戶一起操作時(shí)，所得的結(jié)果和她單獨(dú)操作時(shí)的結(jié)果是
一樣的。在另一些情況下，這表示用戶的工作按預(yù)定的方式受其他用戶的影響。
封鎖
就是事務(wù)T在對(duì)某個(gè)數(shù)據(jù)對(duì)象（例如表、記錄等）操作之前，先向系統(tǒng)發(fā)出請(qǐng)求，對(duì)其加鎖。加鎖后事務(wù)T就對(duì)該數(shù)據(jù)對(duì)象有了一定的控制，在事務(wù)T釋放它的鎖之前，其它的事務(wù)不能更新此數(shù)據(jù)對(duì)象。
封鎖是一次只允許一個(gè)用戶讀取或修改的一種機(jī)制，是實(shí)現(xiàn)并發(fā)控制的一個(gè)非常重要的技術(shù)。
MVCC
Multi-Version Concurrency Control多版本并發(fā)控制，維持一個(gè)數(shù)據(jù)的多個(gè)版本使讀寫操作沒有沖突。MVCC優(yōu)化了數(shù)據(jù)庫并發(fā)系統(tǒng)，使系統(tǒng)在有大量并發(fā)用戶時(shí)得到最高的性能，并且可以不用關(guān)閉服務(wù)器就直接進(jìn)行熱備份。
ACID
指
數(shù)據(jù)庫事務(wù)正確執(zhí)行的四個(gè)基本要素的縮寫。包含：原子性(Atomicity）、一致性（Consistency）、隔離性（Isolation）、持久
性（Durability）。一個(gè)支持事務(wù)（Transaction）的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)，必需要具有這四種特性，否則在事務(wù)過程（Transaction
processing）當(dāng)中無法保證數(shù)據(jù)的正確性，交易過程極可能達(dá)不到交易方的要求。
None
一些系統(tǒng)不提供原子性。
鏡像
數(shù)據(jù)庫鏡像是DBMS根據(jù)DBA的要求，自動(dòng)把整個(gè)數(shù)據(jù)庫或其中的關(guān)鍵數(shù)據(jù)復(fù)制到另一個(gè)磁盤上，每當(dāng)主數(shù)據(jù)庫更新時(shí)，DBMS會(huì)自動(dòng)把更新后的數(shù)據(jù)復(fù)制過去，即DBMS自動(dòng)保證鏡像數(shù)據(jù)與主數(shù)據(jù)的一致性。
鏡像分為同步和異步。
數(shù)據(jù)存儲(chǔ)
指的是數(shù)據(jù)的物理特性怎樣被存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)庫中。
磁盤 數(shù)據(jù)被存儲(chǔ)在硬盤驅(qū)動(dòng)器里；
GFS或谷歌文件系統(tǒng)是一個(gè)由谷歌開發(fā)的專有的分布式文件系統(tǒng)；
Hadoop是Apache軟件框架，免費(fèi)許可下支持?jǐn)?shù)據(jù)密集型分布式應(yīng)用程序；
RAM隨機(jī)存儲(chǔ)器；
插件 可以添加外部插件；
Amazon S3通過Web服務(wù)接口提供存儲(chǔ)；
BDB：BDB
全稱是 “Berkeley DB”，它是MySQL具有事務(wù)能力的表類型，由Sleepycat
Software開發(fā)。BDB表類型提供了MySQL用戶長(zhǎng)久期盼的功能，即事務(wù)控制能力。在任何RDBMS中，事務(wù)控制能力都是一種極其重要和寶貴的功
能。事務(wù)控制能力使得我們能夠確保一組命令確實(shí)已經(jīng)全部執(zhí)行成功，或者確保當(dāng)任何一個(gè)命令出現(xiàn)錯(cuò)誤時(shí)所有命令的執(zhí)行結(jié)果均被退回。
實(shí)現(xiàn)語言
實(shí)現(xiàn)語言會(huì)影響數(shù)據(jù)庫的發(fā)展速度。典型的NoSQL數(shù)據(jù)庫是用低級(jí)語言如C / C + +編寫的。另一方面，那些更高層次的語言如Java，使自定義更容易。
實(shí)現(xiàn)語言有：C, C++, Erlang, Java, Python
特性
考慮下列哪一個(gè)特點(diǎn)對(duì)你的數(shù)據(jù)庫是最重要的：
持久性
可用性
一致性
分區(qū)容忍性
證書類型
下面這些許可證是一個(gè)不同的開放源碼許可的形式：
GPL：通用公共許可證
BSD：伯克利軟件分發(fā)
MPL：Mozilla公共許可證
EPL：Eclipse公共許可證
IDPL：最初的開發(fā)者的公共許可證
LGPL：較寬松通用公共許可證
存儲(chǔ)類型
存儲(chǔ)類型是NoSQL數(shù)據(jù)庫最大的不同，是決定使用哪款數(shù)據(jù)庫的一個(gè)首要指標(biāo)。
關(guān)鍵字：支持get、put和刪除操作
按列存儲(chǔ)：相對(duì)于傳統(tǒng)的按行存儲(chǔ)，數(shù)據(jù)集成容易多了
面向文件系統(tǒng)：存儲(chǔ)像是JSON或XML這樣的結(jié)構(gòu)化文件，很容易就能從面向?qū)ο筌浖蝎@取數(shù)據(jù)。
2. 什么是NoSQL？
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)。
NoSQL(NoSQL
=
Not
Only
SQL
)，意即“不僅僅是SQL”，是一項(xiàng)全新的數(shù)據(jù)庫革命性運(yùn)動(dòng)，早期就有人提出，發(fā)展至2009年趨勢(shì)越發(fā)高漲。NoSQL的擁護(hù)者們提倡運(yùn)用非關(guān)系型的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，相對(duì)于鋪天蓋地的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫運(yùn)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(guān)系型的數(shù)據(jù)庫現(xiàn)在成了一個(gè)極其熱門的新領(lǐng)域，非關(guān)系數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品的發(fā)展非常迅速?，F(xiàn)今的計(jì)算機(jī)體系結(jié)構(gòu)在數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方面要有龐大的水平擴(kuò)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(shí)間，但是不可否認(rèn)，現(xiàn)在已經(jīng)開始了第二代運(yùn)動(dòng)。盡管早期的堆棧代碼只能算是一種實(shí)驗(yàn)，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(gè)嚴(yán)酷的事實(shí)：技術(shù)越來越成熟——以至于原來很好的NoSQL數(shù)據(jù)存儲(chǔ)不得不進(jìn)行重寫，也有少數(shù)人認(rèn)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(kuò)展的存儲(chǔ)庫。
給一個(gè)地址吧
項(xiàng)目上需要找一個(gè)硬盤型的NoSQL，用于將 Redis 中的冷數(shù)據(jù)落入硬盤。初步選型了幾款 key-value 類型的NoSQL，分別有 levelDB、 rocksDB、 TiDB、 SSDB、swapDB、 Kvrocks、Tikv 。均為基于 levelDB 開發(fā)的幾款NoSQL。其中因?yàn)?levelDB、rocksDB 無網(wǎng)絡(luò)接口，不方便做分布式和高可用。， TiDB 過重，還有 swapDB 社區(qū)不夠活躍且相關(guān)client API不完備。暫時(shí)選型 SSDB 。
項(xiàng)目需要存儲(chǔ)的其實(shí)是一個(gè)略長(zhǎng)的二進(jìn)制字符串，初步認(rèn)為，使用 對(duì)象存儲(chǔ) 方案其實(shí)也可以替代NoSQL，所以壓測(cè)對(duì)象添加當(dāng)前非?；鸬脑圃鷮?duì)象存儲(chǔ) MinIO
硬件名|配置 系統(tǒng)| Ubuntu(基于win10 wsl版的docker啟動(dòng)) 內(nèi)存| 16GB(實(shí)際可用6.08G) CPU| Intel i5-8400
測(cè)試項(xiàng)目： 1. 寫50M數(shù)據(jù)100次 2. 隨機(jī)讀取任意key 100次（對(duì)LRU機(jī)制不友好）
寫
數(shù)據(jù)導(dǎo)入成功！
數(shù)據(jù)序列化成功！
a 數(shù)據(jù)大小:50.99295234680176 MB
第1次寫入總用時(shí): 797 ms
第2次寫入總用時(shí): 848 ms
第3次寫入總用時(shí): 3621 ms
第4次寫入總用時(shí): 813 ms
第5次寫入總用時(shí): 1862 ms
第6次寫入總用時(shí): 838 ms
第7次寫入總用時(shí): 2235 ms
第8次寫入總用時(shí): 836 ms
第9次寫入總用時(shí): 900 ms
第10次寫入總用時(shí): 1027 ms
第11次寫入總用時(shí): 1101 ms
第12次寫入總用時(shí): 880 ms
第13次寫入總用時(shí): 1956 ms
第14次寫入總用時(shí): 866 ms
第15次寫入總用時(shí): 2422 ms
第16次寫入總用時(shí): 852 ms
第17次寫入總用時(shí): 4511 ms
第18次寫入總用時(shí): 875 ms
第19次寫入總用時(shí): 2736 ms
第20次寫入總用時(shí): 814 ms
第21次寫入總用時(shí): 7172 ms
第22次寫入總用時(shí): 891 ms
第23次寫入總用時(shí): 7820 ms
第24次寫入總用時(shí): 836 ms
第25次寫入總用時(shí): 22103 ms
第26次寫入總用時(shí): 877 ms
第27次寫入總用時(shí): 2712 ms
第28次寫入總用時(shí): 841 ms
第29次寫入總用時(shí): 1928 ms
第30次寫入總用時(shí): 916 ms
第31次寫入總用時(shí): 839 ms
第32次寫入總用時(shí): 826 ms
第33次寫入總用時(shí): 7759 ms
第34次寫入總用時(shí): 843 ms
第35次寫入總用時(shí): 10670 ms
第36次寫入總用時(shí): 843 ms
第37次寫入總用時(shí): 9361 ms
第38次寫入總用時(shí): 821 ms
第39次寫入總用時(shí): 810 ms
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第41次寫入總用時(shí): 13281 ms
第42次寫入總用時(shí): 833 ms
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第50次寫入總用時(shí): 903 ms
第51次寫入總用時(shí): 831 ms
第52次寫入總用時(shí): 800 ms
第53次寫入總用時(shí): 14602 ms
第54次寫入總用時(shí): 827 ms
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第56次寫入總用時(shí): 856 ms
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第64次寫入總用時(shí): 915 ms
第65次寫入總用時(shí): 7572 ms
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第67次寫入總用時(shí): 9649 ms
第68次寫入總用時(shí): 832 ms
第69次寫入總用時(shí): 10403 ms
第70次寫入總用時(shí): 907 ms
第71次寫入總用時(shí): 978 ms
第72次寫入總用時(shí): 789 ms
第73次寫入總用時(shí): 2111 ms
第74次寫入總用時(shí): 947 ms
第75次寫入總用時(shí): 4675 ms
第76次寫入總用時(shí): 944 ms
第77次寫入總用時(shí): 8592 ms
第78次寫入總用時(shí): 832 ms
第79次寫入總用時(shí): 2940 ms
第80次寫入總用時(shí): 842 ms
第81次寫入總用時(shí): 19835 ms
第82次寫入總用時(shí): 862 ms
第83次寫入總用時(shí): 7646 ms
第84次寫入總用時(shí): 873 ms
第85次寫入總用時(shí): 1002 ms
第86次寫入總用時(shí): 842 ms
第87次寫入總用時(shí): 9057 ms
第88次寫入總用時(shí): 801 ms
第89次寫入總用時(shí): 5117 ms
第90次寫入總用時(shí): 918 ms
第91次寫入總用時(shí): 798 ms
第92次寫入總用時(shí): 853 ms
第93次寫入總用時(shí): 7728 ms
第94次寫入總用時(shí): 810 ms
第95次寫入總用時(shí): 3969 ms
第96次寫入總用時(shí): 814 ms
第97次寫入總用時(shí): 2050 ms
第98次寫入總用時(shí): 819 ms
第99次寫入總用時(shí): 9566 ms
第100次寫入總用時(shí): 833 ms/pre
隨機(jī)讀
第1次讀取 15總用時(shí): 2251 ms
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非常奇怪的是 MinIO 整體性能略優(yōu)于 SSDB 但是理論上不太應(yīng)該， SSDB 怎么說也是半內(nèi)存半硬盤的NoSQL不應(yīng)該比純硬盤的 MinIO 性能要差，有可能是 SSDB 寫到一定數(shù)據(jù)量后把本機(jī)內(nèi)存寫爆了，導(dǎo)致讀寫非常慢。但這變相驗(yàn)證了 SSDB 在極端情況下的不穩(wěn)定。
重慶分公司
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