每種nosql都有自己的語法。跟t-sql類數(shù)據(jù)庫的方式類似。但。不是用sql語句。而是他自身定義的讀取語句
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而傳統(tǒng)的關系數(shù)據(jù)庫在應付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，例如：
1、High performance - 對數(shù)據(jù)庫高并發(fā)讀寫的需求
web2.0網(wǎng)站要根據(jù)用戶個性化信息來實時生成動態(tài)頁面和提供動態(tài)信息，所以基本上無法使用動態(tài)頁面靜態(tài)化技術，因此數(shù)據(jù)庫并發(fā)負載非常高，往往要達到每秒上萬次讀寫請求。關系數(shù)據(jù)庫應付上萬次SQL查詢還勉強頂?shù)米?，但是應付上萬次SQL寫數(shù)據(jù)請求，硬盤IO就已經(jīng)無法承受了。其實對于普通的BBS網(wǎng)站，往往也存在對高并發(fā)寫請求的需求。
2、Huge Storage - 對海量數(shù)據(jù)的高效率存儲和訪問的需求
對于大型的SNS網(wǎng)站，每天用戶產生海量的用戶動態(tài)，以國外的Friendfeed為例，一個月就達到了2.5億條用戶動態(tài)，對于關系數(shù)據(jù)庫來說，在一張2.5億條記錄的表里面進行SQL查詢，效率是極其低下乃至不可忍受的。再例如大型web網(wǎng)站的用戶登錄系統(tǒng)，例如騰訊，盛大，動輒數(shù)以億計的帳號，關系數(shù)據(jù)庫也很難應付。
3、High Scalability High Availability- 對數(shù)據(jù)庫的高可擴展性和高可用性的需求
在基于web的架構當中，數(shù)據(jù)庫是最難進行橫向擴展的，當一個應用系統(tǒng)的用戶量和訪問量與日俱增的時候，你的數(shù)據(jù)庫卻沒有辦法像web server和app server那樣簡單的通過添加更多的硬件和服務節(jié)點來擴展性能和負載能力。對于很多需要提供24小時不間斷服務的網(wǎng)站來說，對數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)進行升級和擴展是非常痛苦的事情，往往需要停機維護和數(shù)據(jù)遷移，為什么數(shù)據(jù)庫不能通過不斷的添加服務器節(jié)點來實現(xiàn)擴展呢？
在上面提到的“三高”需求面前，關系數(shù)據(jù)庫遇到了難以克服的障礙，而對于web2.0網(wǎng)站來說，關系數(shù)據(jù)庫的很多主要特性卻往往無用武之地，例如：
1、數(shù)據(jù)庫事務一致性需求
很多web實時系統(tǒng)并不要求嚴格的數(shù)據(jù)庫事務，對讀一致性的要求很低，有些場合對寫一致性要求也不高。因此數(shù)據(jù)庫事務管理成了數(shù)據(jù)庫高負載下一個沉重的負擔。
2、數(shù)據(jù)庫的寫實時性和讀實時性需求
對關系數(shù)據(jù)庫來說，插入一條數(shù)據(jù)之后立刻查詢，是肯定可以讀出來這條數(shù)據(jù)的，但是對于很多web應用來說，并不要求這么高的實時性。
3、對復雜的SQL查詢，特別是多表關聯(lián)查詢的需求
任何大數(shù)據(jù)量的web系統(tǒng)，都非常忌諱多個大表的關聯(lián)查詢，以及復雜的數(shù)據(jù)分析類型的復雜SQL報表查詢，特別是SNS類型的網(wǎng)站，從需求以及產品設計角度，就避免了這種情況的產生。往往更多的只是單表的主鍵查詢，以及單表的簡單條件分頁查詢，SQL的功能被極大的弱化了。
因此，關系數(shù)據(jù)庫在這些越來越多的應用場景下顯得不那么合適了，為了解決這類問題的非關系數(shù)據(jù)庫應運而生。
NoSQL 是非關系型數(shù)據(jù)存儲的廣義定義。它打破了長久以來關系型數(shù)據(jù)庫與ACID理論大一統(tǒng)的局面。NoSQL 數(shù)據(jù)存儲不需要固定的表結構，通常也不存在連接操作。在大數(shù)據(jù)存取上具備關系型數(shù)據(jù)庫無法比擬的性能優(yōu)勢。該術語在 2009 年初得到了廣泛認同。
當今的應用體系結構需要數(shù)據(jù)存儲在橫向伸縮性上能夠滿足需求。而 NoSQL 存儲就是為了實現(xiàn)這個需求。Google 的BigTable與Amazon的Dynamo是非常成功的商業(yè) NoSQL 實現(xiàn)。一些開源的 NoSQL 體系，如Facebook 的Cassandra， Apache 的HBase，也得到了廣泛認同。
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)的關系數(shù)據(jù)庫在應付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)應用難題，包括超大規(guī)模數(shù)據(jù)的存儲。
（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)存儲不需要固定的模式，無需多余操作就可以橫向擴展。
2.2 NoSQL代表
MongDB、 Redis、Memcache
3. 關系型數(shù)據(jù)庫與NoSQL的區(qū)別？
3.1 RDBMS
高度組織化結構化數(shù)據(jù)
結構化查詢語言（SQL）
數(shù)據(jù)和關系都存儲在單獨的表中。
數(shù)據(jù)操縱語言，數(shù)據(jù)定義語言
嚴格的一致性
基礎事務
ACID
關系型數(shù)據(jù)庫遵循ACID規(guī)則
事務在英文中是transaction，和現(xiàn)實世界中的交易很類似，它有如下四個特性：
A (Atomicity) 原子性
原子性很容易理解，也就是說事務里的所有操作要么全部做完，要么都不做，事務成功的條件是事務里的所有操作都成功，只要有一個操作失敗，整個事務就失敗，需要回滾。比如銀行轉賬，從A賬戶轉100元至B賬戶，分為兩個步驟：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)，事務的運行不會改變數(shù)據(jù)庫原本的一致性約束。
I (Isolation) 獨立性
所謂的獨立性是指并發(fā)的事務之間不會互相影響，如果一個事務要訪問的數(shù)據(jù)正在被另外一個事務修改，只要另外一個事務未提交，它所訪問的數(shù)據(jù)就不受未提交事務的影響。比如現(xiàn)有有個交易是從A賬戶轉100元至B賬戶，在這個交易還未完成的情況下，如果此時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提交后，它所做的修改將會永久的保存在數(shù)據(jù)庫上，即使出現(xiàn)宕機也不會丟失。
3.2 NoSQL
代表著不僅僅是SQL
沒有聲明性查詢語言
沒有預定義的模式
鍵 - 值對存儲，列存儲，文檔存儲，圖形數(shù)據(jù)庫
最終一致性，而非ACID屬性
非結構化和不可預知的數(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)變動都是同步的
Availability(可用性), 好的響應性能
Partition tolerance(分區(qū)容錯性) 可靠性
P: 系統(tǒng)中任意信息的丟失或失敗不會影響系統(tǒng)的繼續(xù)運作。
定理：任何分布式系統(tǒng)只可同時滿足二點，沒法三者兼顧。
CAP理論的核心是：一個分布式系統(tǒng)不可能同時很好的滿足一致性，可用性和分區(qū)容錯性這三個需求，
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 - 單點集群，滿足一致性，可用性的系統(tǒng)，通常在可擴展性上不太強大。
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σ恢滦砸蟮鸵恍?。
CAP理論就是說在分布式存儲系統(tǒng)中，最多只能實現(xiàn)上面的兩點。
而由于當前的網(wǎng)絡硬件肯定會出現(xiàn)延遲丟包等問題，所以分區(qū)容忍性是我們必須需要實現(xiàn)的。
所以我們只能在一致性和可用性之間進行權衡，沒有NoSQL系統(tǒng)能同時保證這三點。
說明：C：強一致性 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)站架構的選擇
CP：Redis、Mongodb
注意：分布式架構的時候必須做出取舍。
一致性和可用性之間取一個平衡。多余大多數(shù)web應用，其實并不需要強一致性。
因此犧牲C換取P，這是目前分布式數(shù)據(jù)庫產品的方向。
4. 當下NoSQL的經(jīng)典應用
當下的應用是 SQL 與 NoSQL 一起使用的。
代表項目：阿里巴巴商品信息的存放。
去 IOE 化。
ps：I 是指 IBM 的小型機，很貴的，好像好幾萬一臺；O 是指 Oracle 數(shù)據(jù)庫，也很貴的，好幾萬呢；M 是指 EMC 的存儲設備，也很貴的。
難點：
數(shù)據(jù)類型多樣性。
數(shù)據(jù)源多樣性和變化重構。
數(shù)據(jù)源改造而服務平臺不需要大面積重構。
NoSQL，指的是非關系型的數(shù)據(jù)庫。隨著互聯(lián)網(wǎng)web2.0網(wǎng)站的興起，傳統(tǒng)的關系數(shù)據(jù)庫在應付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(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系型的數(shù)
據(jù)存儲，相對于鋪天蓋地的關系型數(shù)據(jù)庫運用，這一概念無疑是一種全新的思維的注入。
從這一新興技術中選擇一款正確的NoSQL數(shù)據(jù)庫是非常具有挑戰(zhàn)性的。比一下網(wǎng)建議在選擇時考慮以下因素：
并發(fā)控制
并
發(fā)控制指的是當多個用戶同時更新運行時，用于保護數(shù)據(jù)庫完整性的各種技術。并發(fā)機制不正確可能導致臟讀、幻讀和不可重復讀等此類問題。并發(fā)控制的目的是保
證一個用戶的工作不會對另一個用戶的工作產生不合理的影響。在某些情況下，這些措施保證了當用戶和其他用戶一起操作時，所得的結果和她單獨操作時的結果是
一樣的。在另一些情況下，這表示用戶的工作按預定的方式受其他用戶的影響。
封鎖
就是事務T在對某個數(shù)據(jù)對象（例如表、記錄等）操作之前，先向系統(tǒng)發(fā)出請求，對其加鎖。加鎖后事務T就對該數(shù)據(jù)對象有了一定的控制，在事務T釋放它的鎖之前，其它的事務不能更新此數(shù)據(jù)對象。
封鎖是一次只允許一個用戶讀取或修改的一種機制，是實現(xiàn)并發(fā)控制的一個非常重要的技術。
MVCC
Multi-Version Concurrency Control多版本并發(fā)控制，維持一個數(shù)據(jù)的多個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)用戶時得到最高的性能，并且可以不用關閉服務器就直接進行熱備份。
ACID
指
數(shù)據(jù)庫事務正確執(zhí)行的四個基本要素的縮寫。包含：原子性(Atomicity）、一致性（Consistency）、隔離性（Isolation）、持久
性（Durability）。一個支持事務（Transaction）的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)，必需要具有這四種特性，否則在事務過程（Transaction
processing）當中無法保證數(shù)據(jù)的正確性，交易過程極可能達不到交易方的要求。
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，自動把整個數(shù)據(jù)庫或其中的關鍵數(shù)據(jù)復制到另一個磁盤上，每當主數(shù)據(jù)庫更新時，DBMS會自動把更新后的數(shù)據(jù)復制過去，即DBMS自動保證鏡像數(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
指的是數(shù)據(jù)的物理特性怎樣被存儲在數(shù)據(jù)庫中。
磁盤 數(shù)據(jù)被存儲在硬盤驅動器里；
GFS或谷歌文件系統(tǒng)是一個由谷歌開發(fā)的專有的分布式文件系統(tǒng)；
Hadoop是Apache軟件框架，免費許可下支持數(shù)據(jù)密集型分布式應用程序；
RAM隨機存儲器；
插件 可以添加外部插件；
Amazon S3通過Web服務接口提供存儲；
BDB：BDB
全稱是 “Berkeley DB”，它是MySQL具有事務能力的表類型，由Sleepycat
Software開發(fā)。BDB表類型提供了MySQL用戶長久期盼的功能，即事務控制能力。在任何RDBMS中，事務控制能力都是一種極其重要和寶貴的功
能。事務控制能力使得我們能夠確保一組命令確實已經(jīng)全部執(zhí)行成功，或者確保當任何一個命令出現(xiàn)錯誤時所有命令的執(zhí)行結果均被退回。
實現(xiàn)語言
實現(xiàn)語言會影響數(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。
實現(xiàn)語言有：C, C++, Erlang, Java, Python
特性
考慮下列哪一個特點對你的數(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
存儲類型
存儲類型是NoSQL數(shù)據(jù)庫最大的不同，是決定使用哪款數(shù)據(jù)庫的一個首要指標。
關鍵字：支持get、put和刪除操作
按列存儲：相對于傳統(tǒng)的按行存儲，數(shù)據(jù)集成容易多了
面向文件系統(tǒng)：存儲像是JSON或XML這樣的結構化文件，很容易就能從面向對象軟件中獲取數(shù)據(jù)。
簡單說來：sql是關系型數(shù)據(jù)庫的結構化查詢語言，而nosql，一般代指菲關系型數(shù)據(jù)庫，sql語句就不能用來，不過有些有l(wèi)eisql的查詢語言，且nosql數(shù)據(jù)庫沒有統(tǒng)一的查詢語言。
nosql是not only sql的意思。是近今年新發(fā)展起來的存儲系統(tǒng)。當前使用最多的是key-value模型，用于處理超大規(guī)模的數(shù)據(jù)。
以下是摘自百度百科中的一部分
NoSQL 是非關系型數(shù)據(jù)存儲的廣義定義。它打破了長久以來關系型數(shù)據(jù)庫與ACID理論大一統(tǒng)的局面。NoSQL 數(shù)據(jù)存儲不需要固定的表結構，通常也不存在連接操作。在大數(shù)據(jù)存取上具備關系型數(shù)據(jù)庫無法比擬的性能優(yōu)勢。該術語在 2009 年初得到了廣泛認同。
當今的應用體系結構需要數(shù)據(jù)存儲在橫向伸縮性上能夠滿足需求。而 NoSQL 存儲就是為了實現(xiàn)這個需求。Google 的BigTable與Amazon的Dynamo是非常成功的商業(yè) NoSQL 實現(xiàn)。一些開源的 NoSQL 體系，如Facebook 的Cassandra， Apache 的HBase，也得到了廣泛認同。從這些NoSQL項目的名字上看不出什么相同之處：Hadoop、Voldemort、Dynomite，還有其它很多。
NoSQL與關系型數(shù)據(jù)庫設計理念比較
關系型數(shù)據(jù)庫中的表都是存儲一些格式化的數(shù)據(jù)結構，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，這樣的結構可以便于表與表之間進行連接等操作，但從另一個角度來說它也是關系型數(shù)據(jù)庫性能瓶頸的一個因素。而非關系型數(shù)據(jù)庫以鍵值對存儲，它的結構不固定，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構，可以減少一些時間和空間的開銷。
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