“NoSQL,指的是非關(guān)系型的數(shù)據(jù)庫。NoSQL有時也稱作Not Only SQL的縮寫,是對不同于傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)的統(tǒng)稱。NoSQL用于超大規(guī)模數(shù)據(jù)的存儲。這些類型的數(shù)據(jù)存儲不需要固定的模式,無需多余操作就可以橫向擴(kuò)展。”
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NoSQL數(shù)據(jù)庫
NoSQL數(shù)據(jù)庫這項(xiàng)不屬于傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)存儲和管理技術(shù)。
NoSQL 數(shù)據(jù)庫因其功能性、易于開發(fā)性和可擴(kuò)展性而廣受認(rèn)可，它們越來越多地用于大數(shù)據(jù)和實(shí)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(fù)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(kuò)大”信息系統(tǒng)，這非常昂貴。但是，NoSQL 可以更好地橫向擴(kuò)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(qiáng)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?yàn)?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(kuò)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(shí)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(jìn)行擴(kuò)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(yù)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(kuò)展性和更靈活的架構(gòu)。
Freshub就是這樣的一項(xiàng)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(jī)用戶，可擴(kuò)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。
NoSQL與關(guān)系型數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)理念比較
關(guān)系型數(shù)據(jù)庫中的表都是存儲一些格式化的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，每個元組字段的組成都一樣，即使不是每個元組都需要所有的字段，但數(shù)據(jù)庫會為每個元組分配所有的字段，這樣的結(jié)構(gòu)可以便于表與表之間進(jìn)行連接等操作，但從另一個角度來說它也是關(guān)系型數(shù)據(jù)庫性能瓶頸的一個因素。而非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫以鍵值對存儲，它的結(jié)構(gòu)不固定，每一個元組可以有不一樣的字段，每個元組可以根據(jù)需要增加一些自己的鍵值對，這樣就不會局限于固定的結(jié)構(gòu)，可以減少一些時間和空間的開銷。
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。
它們擊碎了性能瓶頸。
沒有過多的操作。
Bootstrap支持
缺點(diǎn)：
但是一些人承認(rèn)，沒有正式的官方支持，萬一出了差錯會是可怕的，至少很多管理人員是這樣看。
此外，nosql并未形成一定標(biāo)準(zhǔn)，各種產(chǎn)品層出不窮，內(nèi)部混亂，各種項(xiàng)目還需時間來檢驗(yàn)
NewSQL是對一類現(xiàn)代關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的統(tǒng)稱，這類數(shù)據(jù)庫對于一般的OLTP讀寫請求提供可橫向擴(kuò)展的性能，同時支持事務(wù)的ACID保證。這些系統(tǒng)既擁有NoSQL數(shù)據(jù)庫的擴(kuò)展性，又保持傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫的事務(wù)特性。NewSQL重新將“應(yīng)用程序邏輯與數(shù)據(jù)操作邏輯應(yīng)該分離”的理念帶回到現(xiàn)代數(shù)據(jù)庫的世界，這也驗(yàn)證了歷史的發(fā)展總是呈現(xiàn)出螺旋上升的形式。
在21世紀(jì)00年代中，出現(xiàn)了許多數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng) (如 Vertica，Greeplum 和AsterData)，這些以處理OLAP 請求為設(shè)計(jì)目標(biāo)的系統(tǒng)并不在本文定義的NewSQL范圍內(nèi)。OLAP 數(shù)據(jù)庫更關(guān)注針對海量數(shù)據(jù)的大型、復(fù)雜、只讀的查詢，查詢時間可能持續(xù)秒級、分鐘級甚至更長。
NoSQL的擁躉普遍認(rèn)為阻礙傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫橫向擴(kuò)容、提高可用性的原因在于ACID保證和關(guān)系模型，因此NoSQL運(yùn)動的核心就是放棄事務(wù)強(qiáng)一致性以及關(guān)系模型，擁抱最終一致性和其它數(shù)據(jù)模型?(如 key/value，graphs 和Documents)。
兩個最著名的NoSQL數(shù)據(jù)庫就是Google的BigTable和Amazon的Dynamo，由于二者都未開源，其它組織就開始推出類似的開源替代項(xiàng)目，包括Facebook的 Cassandra (基于BigTable和Dynamo)、PowerSet的 Hbase(基于BigTable)。有一些創(chuàng)業(yè)公司也加入到這場NoSQL運(yùn)動中，它們不一定是受BigTable和Dynamo的啟發(fā)，但都響應(yīng)了NoSQL的哲學(xué)，其中最出名的就是MongoDB。
在21世紀(jì)00年代末，市面上已經(jīng)有許多供用戶選擇的分布式數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品。使用NoSQL的優(yōu)勢在于應(yīng)用開發(fā)者可以更關(guān)注應(yīng)用邏輯本身，而非數(shù)據(jù)庫的擴(kuò)展性問題；但與此同時許多應(yīng)用，如金融系統(tǒng)、訂單處理系統(tǒng)，由于無法放棄事務(wù)的一致性要求被拒之門外。
一些組織，如Google，已經(jīng)發(fā)現(xiàn)他們的許多工程師將過多的精力放在處理數(shù)據(jù)一致性上，這既暴露了數(shù)據(jù)庫的抽象、又提高了代碼的復(fù)雜度，這時候要么選擇回到傳統(tǒng)DBMS時代，用更高的機(jī)器配置縱向擴(kuò)容，要么選擇回到中間件時代，開發(fā)支持分布式事務(wù)的中間件。這兩種方案成本都很高，于是NewSQL運(yùn)動開始醞釀。
NewSQL數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)針對的讀寫事務(wù)有以下特點(diǎn)：
1、耗時短。
2、使用索引查詢，涉及少量數(shù)據(jù)。
3、重復(fù)度高，通常使用相同的查詢語句和不同的查詢參考。
也有一些學(xué)者認(rèn)為NewSQL系統(tǒng)是特指實(shí)現(xiàn)上使用Lock-free并發(fā)控制技術(shù)和share-nothing架構(gòu)的數(shù)據(jù)庫。所有我們認(rèn)為是NewSQL的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)確實(shí)都有這樣的特點(diǎn)。
一：傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫
(1）傳統(tǒng)索引不適于海量數(shù)據(jù)? ??
傳統(tǒng)行存數(shù)據(jù)庫索引需要手工設(shè)定，對應(yīng)用不完全透明，隨場景和需求的變化需要不斷調(diào)整，人工維護(hù)成本很高。并且傳統(tǒng)索引占用存儲空間很大，甚至高于數(shù)據(jù)本身，造成查詢效率的下降。
（2）數(shù)據(jù)裝載速度慢
因?yàn)樗饕枰匦聞?chuàng)建，加載性能會變的很糟糕。分析型架構(gòu)系統(tǒng)要解決這些個問題，必須最大限度地減少磁盤 I/O ，提升查詢效率，減小人工維護(hù)成本。南大通用分析型數(shù)據(jù)庫GBase8a (以下簡稱GBase 8a)通過列存儲模式、數(shù)據(jù)壓縮、智能化的索引、并行處理、并發(fā)控制、高效的查詢優(yōu)化器等技術(shù)，使得上述問題得到有效解決。以下各節(jié)將描述 GBase 8a 的創(chuàng)新架構(gòu)如何實(shí)現(xiàn)這些目標(biāo)。
二：新型數(shù)據(jù)庫
新型數(shù)據(jù)庫采用分布式并行計(jì)算架構(gòu)，部署于X86通用服務(wù)器，滿足大數(shù)據(jù)實(shí)時交易需求，成本低、擴(kuò)展性高，突破了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫性能瓶頸。
分布式非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫技術(shù)創(chuàng)新
非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫即NoSQL，拋棄了關(guān)系數(shù)據(jù)庫復(fù)雜的關(guān)系操作、事務(wù)處理等功能，僅提供簡單的鍵值對(Key, Value)數(shù)據(jù)的存儲與查詢，換取高擴(kuò)展性和高性能，滿足論壇、博客、SNS、微博等互聯(lián)網(wǎng)類應(yīng)用場景下針對海量數(shù)據(jù)的簡單操作需求。主要技術(shù)創(chuàng)新為:
(1) 簡單的數(shù)據(jù)操作換取高效響應(yīng)。NoSQL僅支持按照Key(關(guān)鍵字)來存儲和查詢Value(數(shù)據(jù))，不支持對非關(guān)鍵字?jǐn)?shù)據(jù)列的高效查詢;因數(shù)據(jù)操作簡單、數(shù)據(jù)間一般不需要關(guān)聯(lián)操作，故系統(tǒng)可支持高并發(fā)和較快的響應(yīng)速度。
(2) 多種一致性策略滿足業(yè)務(wù)需求。不同于傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫僅支持強(qiáng)一致性策略，NoSQL還支持弱一致性和最終一致性等多種策略，可根據(jù)應(yīng)用場景進(jìn)行對應(yīng)配置。例如，對寫入操作頻繁，但數(shù)據(jù)讀取最新版本要求并不嚴(yán)格的應(yīng)用，如互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)頁數(shù)據(jù)的存儲和分析應(yīng)用，可以采用最終一致性策略;而對訂購關(guān)系存儲的應(yīng)用，則必須用強(qiáng)一致性策略，保證總是讀取最新版本數(shù)據(jù)
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