nosql和傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫(kù)有什么區(qū)別

NoSQL與關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)理念比較

創(chuàng)新互聯(lián)始終堅(jiān)持【策劃先行，效果至上】的經(jīng)營(yíng)理念，通過(guò)多達(dá)10年累計(jì)超上千家客戶的網(wǎng)站建設(shè)總結(jié)了一套系統(tǒng)有效的全網(wǎng)營(yíng)銷解決方案，現(xiàn)已廣泛運(yùn)用于各行各業(yè)的客戶，其中包括：除甲醛等企業(yè)，備受客戶贊揚(yáng)。

關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)中的表都是存儲(chǔ)一些格式化的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，每個(gè)元組字段的組成都一樣，即使不是每個(gè)元組都需要所有的字段，但數(shù)據(jù)庫(kù)會(huì)為每個(gè)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(gè)角度來(lái)說(shuō)它也是關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)性能瓶頸的一個(gè)因素。而非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)以鍵值對(duì)存儲(chǔ)，它的結(jié)構(gòu)不固定，每一個(gè)元組可以有不一樣的字段，每個(gè)元組可以根據(jù)需要增加一些自己的鍵值對(duì)，這樣就不會(huì)局限于固定的結(jié)構(gòu)，可以減少一些時(shí)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(méi)有過(guò)多的操作。

Bootstrap支持

缺點(diǎn)：

但是一些人承認(rèn)，沒(méi)有正式的官方支持，萬(wàn)一出了差錯(cuò)會(huì)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(shí)間來(lái)檢驗(yàn)

什么是NoSQL，它有什么優(yōu)缺點(diǎn)？

NoSQL，指的是非關(guān)系型的數(shù)據(jù)庫(kù)。NoSQL有時(shí)也稱作Not Only SQL的縮寫，是對(duì)不同于傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)的統(tǒng)稱。

NoSQL用于超大規(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(wàn)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(wú)需多余操作就可以橫向擴(kuò)展。

NoSQL的優(yōu)點(diǎn)/缺點(diǎn)

優(yōu)點(diǎn):

- 高可擴(kuò)展性

- 分布式計(jì)算

- 低成本

- 架構(gòu)的靈活性，半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)

- 沒(méi)有復(fù)雜的關(guān)系

缺點(diǎn):

- 沒(méi)有標(biāo)準(zhǔn)化

- 有限的查詢功能（到目前為止）

- 最終一致是不直觀的程序 （BY三人行慕課）

簡(jiǎn)述什么是nosql數(shù)據(jù)庫(kù)，并列舉兩種常見(jiàn)的nosql數(shù)據(jù)庫(kù)名稱及其特點(diǎn)

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(jiàn)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(guò)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(guò)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(guò)于提供了sql接口，是目前nosql里最像mysql的，只是沒(méi)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(lái)說(shuō)，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(wèn)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(lái)解決諸如join、聚集運(yùn)算等復(fù)雜查詢。

幾種Nosql數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)比

NoSQL不像傳統(tǒng)關(guān)系型庫(kù)那樣有統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)，也不具有普適性。所以要根據(jù)應(yīng)用和數(shù)據(jù)的存取特征來(lái)選擇適合的NoSQL。

如果以前沒(méi)有接觸過(guò)NoSQL，MongoDB是一個(gè)比較好的選擇，他支持的所以和查詢能力是所有NoSQL中最強(qiáng)大的，缺點(diǎn)是索引的成本和文檔大小限制。

如果是使用Hadoop大數(shù)據(jù)分析，數(shù)據(jù)基本上不存在修改，只是插入和查詢，并且需要配合Hadoop的MR任務(wù)，HBase會(huì)是很好的選擇。

如果要求有很強(qiáng)的擴(kuò)展能力，高并發(fā)讀寫和維護(hù)方便，Casaandra則是不錯(cuò)的選擇。

當(dāng)然除了上面三個(gè)流行的NoSQL，還有很多優(yōu)秀的NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)，而且他們都有各自擅長(zhǎng)領(lǐng)域，所以需要了解你們產(chǎn)品自身的特點(diǎn)然后分析選擇哪種才是最適合的，往往在大型系統(tǒng)中不是單一的數(shù)據(jù)庫(kù)，而是使用多種數(shù)據(jù)庫(kù)組合。

為什么要使用NoSQL？NOSQL的優(yōu)勢(shì)

這次的NoSQL專欄系列將先整體介紹NoSQL，然后介紹如何把NoSQL運(yùn)用到自己的項(xiàng)目中合適的場(chǎng)景中，還會(huì)適當(dāng)?shù)胤治鲆恍┏晒Π咐Ｍ谐晒κ褂肗oSQL經(jīng)驗(yàn)的朋友給我提供一些線索和信息。

NoSQL概念隨著web2.0的快速發(fā)展，非關(guān)系型、分布式數(shù)據(jù)存儲(chǔ)得到了快速的發(fā)展，它們不保證關(guān)系數(shù)據(jù)的ACID特性。NoSQL概念在2009年被提了出來(lái)。NoSQL最常見(jiàn)的解釋是“non-relational”，“Not Only SQL”也被很多人接受。（“NoSQL”一詞最早于1998年被用于一個(gè)輕量級(jí)的關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)的名字。）

NoSQL被我們用得最多的當(dāng)數(shù)key-value存儲(chǔ)，當(dāng)然還有其他的文檔型的、列存儲(chǔ)、圖型數(shù)據(jù)庫(kù)、xml數(shù)據(jù)庫(kù)等。在NoSQL概念提出之前，這些數(shù)據(jù)庫(kù)就被用于各種系統(tǒng)當(dāng)中，但是卻很少用于web互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用。比如cdb、qdbm、bdb數(shù)據(jù)庫(kù)。

傳統(tǒng)關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)的瓶頸

傳統(tǒng)的關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)具有不錯(cuò)的性能，高穩(wěn)定型，久經(jīng)歷史考驗(yàn)，而且使用簡(jiǎn)單，功能強(qiáng)大，同時(shí)也積累了大量的成功案例。在互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域，MySQL成為了絕對(duì)靠前的王者，毫不夸張的說(shuō)，MySQL為互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展做出了卓越的貢獻(xiàn)。

在90年代，一個(gè)網(wǎng)站的訪問(wèn)量一般都不大，用單個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)完全可以輕松應(yīng)付。在那個(gè)時(shí)候，更多的都是靜態(tài)網(wǎng)頁(yè)，動(dòng)態(tài)交互類型的網(wǎng)站不多。

到了最近10年，網(wǎng)站開始快速發(fā)展。火爆的論壇、博客、sns、微博逐漸引領(lǐng)web領(lǐng)域的潮流。在初期，論壇的流量其實(shí)也不大，如果你接觸網(wǎng)絡(luò)比較早，你可能還記得那個(gè)時(shí)候還有文本型存儲(chǔ)的論壇程序，可以想象一般的論壇的流量有多大。

Memcached+MySQL

后來(lái)，隨著訪問(wèn)量的上升，幾乎大部分使用MySQL架構(gòu)的網(wǎng)站在數(shù)據(jù)庫(kù)上都開始出現(xiàn)了性能問(wèn)題，web程序不再僅僅專注在功能上，同時(shí)也在追求性能。程序員們開始大量的使用緩存技術(shù)來(lái)緩解數(shù)據(jù)庫(kù)的壓力，優(yōu)化數(shù)據(jù)庫(kù)的結(jié)構(gòu)和索引。開始比較流行的是通過(guò)文件緩存來(lái)緩解數(shù)據(jù)庫(kù)壓力，但是當(dāng)訪問(wèn)量繼續(xù)增大的時(shí)候，多臺(tái)web機(jī)器通過(guò)文件緩存不能共享，大量的小文件緩存也帶了了比較高的IO壓力。在這個(gè)時(shí)候，Memcached就自然的成為一個(gè)非常時(shí)尚的技術(shù)產(chǎn)品。

Memcached作為一個(gè)獨(dú)立的分布式的緩存服務(wù)器，為多個(gè)web服務(wù)器提供了一個(gè)共享的高性能緩存服務(wù)，在Memcached服務(wù)器上，又發(fā)展了根據(jù)hash算法來(lái)進(jìn)行多臺(tái)Memcached緩存服務(wù)的擴(kuò)展，然后又出現(xiàn)了一致性hash來(lái)解決增加或減少緩存服務(wù)器導(dǎo)致重新hash帶來(lái)的大量緩存失效的弊端。當(dāng)時(shí)，如果你去面試，你說(shuō)你有Memcached經(jīng)驗(yàn)，肯定會(huì)加分的。

Mysql主從讀寫分離

由于數(shù)據(jù)庫(kù)的寫入壓力增加，Memcached只能緩解數(shù)據(jù)庫(kù)的讀取壓力。讀寫集中在一個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)上讓數(shù)據(jù)庫(kù)不堪重負(fù)，大部分網(wǎng)站開始使用主從復(fù)制技術(shù)來(lái)達(dá)到讀寫分離，以提高讀寫性能和讀庫(kù)的可擴(kuò)展性。Mysql的master-slave模式成為這個(gè)時(shí)候的網(wǎng)站標(biāo)配了。

分表分庫(kù)隨著web2.0的繼續(xù)高速發(fā)展，在Memcached的高速緩存，MySQL的主從復(fù)制，讀寫分離的基礎(chǔ)之上，這時(shí)MySQL主庫(kù)的寫壓力開始出現(xiàn)瓶頸，而數(shù)據(jù)量的持續(xù)猛增，由于MyISAM使用表鎖，在高并發(fā)下會(huì)出現(xiàn)嚴(yán)重的鎖問(wèn)題，大量的高并發(fā)MySQL應(yīng)用開始使用InnoDB引擎代替MyISAM。同時(shí)，開始流行使用分表分庫(kù)來(lái)緩解寫壓力和數(shù)據(jù)增長(zhǎng)的擴(kuò)展問(wèn)題。這個(gè)時(shí)候，分表分庫(kù)成了一個(gè)熱門技術(shù)，是面試的熱門問(wèn)題也是業(yè)界討論的熱門技術(shù)問(wèn)題。也就在這個(gè)時(shí)候，MySQL推出了還不太穩(wěn)定的表分區(qū)，這也給技術(shù)實(shí)力一般的公司帶來(lái)了希望。雖然MySQL推出了MySQL Cluster集群，但是由于在互聯(lián)網(wǎng)幾乎沒(méi)有成功案例，性能也不能滿足互聯(lián)網(wǎng)的要求，只是在高可靠性上提供了非常大的保證。

MySQL的擴(kuò)展性瓶頸

在互聯(lián)網(wǎng)，大部分的MySQL都應(yīng)該是IO密集型的，事實(shí)上，如果你的MySQL是個(gè)CPU密集型的話，那么很可能你的MySQL設(shè)計(jì)得有性能問(wèn)題，需要優(yōu)化了。大數(shù)據(jù)量高并發(fā)環(huán)境下的MySQL應(yīng)用開發(fā)越來(lái)越復(fù)雜，也越來(lái)越具有技術(shù)挑戰(zhàn)性。分表分庫(kù)的規(guī)則把握都是需要經(jīng)驗(yàn)的。雖然有像淘寶這樣技術(shù)實(shí)力強(qiáng)大的公司開發(fā)了透明的中間件層來(lái)屏蔽開發(fā)者的復(fù)雜性，但是避免不了整個(gè)架構(gòu)的復(fù)雜性。分庫(kù)分表的子庫(kù)到一定階段又面臨擴(kuò)展問(wèn)題。還有就是需求的變更，可能又需要一種新的分庫(kù)方式。

MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)也經(jīng)常存儲(chǔ)一些大文本字段，導(dǎo)致數(shù)據(jù)庫(kù)表非常的大，在做數(shù)據(jù)庫(kù)恢復(fù)的時(shí)候就導(dǎo)致非常的慢，不容易快速恢復(fù)數(shù)據(jù)庫(kù)。比如1000萬(wàn)4KB大小的文本就接近40GB的大小，如果能把這些數(shù)據(jù)從MySQL省去，MySQL將變得非常的小。

關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)很強(qiáng)大，但是它并不能很好的應(yīng)付所有的應(yīng)用場(chǎng)景。MySQL的擴(kuò)展性差（需要復(fù)雜的技術(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)），大數(shù)據(jù)下IO壓力大，表結(jié)構(gòu)更改困難，正是當(dāng)前使用MySQL的開發(fā)人員面臨的問(wèn)題。

NOSQL的優(yōu)勢(shì)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(wú)關(guān)系，這樣就非常容易擴(kuò)展。也無(wú)形之間，在架構(gòu)的層面上帶來(lái)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(wú)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(lái)說(shuō)就要性能高很多了。

靈活的數(shù)據(jù)模型

NoSQL無(wú)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(guò)復(fù)制模型也能實(shí)現(xiàn)高可用。

總結(jié)NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)的出現(xiàn)，彌補(bǔ)了關(guān)系數(shù)據(jù)（比如MySQL）在某些方面的不足，在某些方面能極大的節(jié)省開發(fā)成本和維護(hù)成本。

MySQL和NoSQL都有各自的特點(diǎn)和使用的應(yīng)用場(chǎng)景，兩者的緊密結(jié)合將會(huì)給web2.0的數(shù)據(jù)庫(kù)發(fā)展帶來(lái)新的思路。

nosql數(shù)據(jù)庫(kù)庫(kù)和sql數(shù)據(jù)庫(kù)的區(qū)別

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(guò)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(lái)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(lái)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(yǔ)句查詢出來(lái)。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(méi)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(guò)事務(wù)來(lái)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(méi)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(yǔ)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。