目前哪些NoSQL數(shù)據(jù)庫應(yīng)用廣泛，各有什么特點(diǎn)

特點(diǎn)：

10年的電白網(wǎng)站建設(shè)經(jīng)驗，針對設(shè)計、前端、開發(fā)、售后、文案、推廣等六對一服務(wù)，響應(yīng)快，48小時及時工作處理。成都全網(wǎng)營銷推廣的優(yōu)勢是能夠根據(jù)用戶設(shè)備顯示端的尺寸不同，自動調(diào)整電白建站的顯示方式，使網(wǎng)站能夠適用不同顯示終端，在瀏覽器中調(diào)整網(wǎng)站的寬度，無論在任何一種瀏覽器上瀏覽網(wǎng)站，都能展現(xiàn)優(yōu)雅布局與設(shè)計，從而大程度地提升瀏覽體驗。成都創(chuàng)新互聯(lián)公司從事“電白網(wǎng)站設(shè)計”,“電白網(wǎng)站推廣”以來，每個客戶項目都認(rèn)真落實(shí)執(zhí)行。

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。

PC集群擴(kuò)充起來非常方便并且成本很低，避免了“sharding”操作的復(fù)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(fù)操作的數(shù)據(jù)，SQL值得花錢。但是當(dāng)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(rèn)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(diǎn)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(diǎn)：

易擴(kuò)展

NoSQL數(shù)據(jù)庫種類繁多，但是一個共同的特點(diǎn)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(kuò)展。也無形之間，在架構(gòu)的層面上帶來了可擴(kuò)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(xì)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(diǎn)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(shí)現(xiàn)高可用的架構(gòu)。比如Cassandra，HBase模型，通過復(fù)制模型也能實(shí)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(qiáng)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(qiáng)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(shí)時計算系統(tǒng)。Storm為Apache Hadoop添加了可靠的實(shí)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(jìn)了原有的操作方式，幫助企業(yè)更有效率地捕獲商業(yè)機(jī)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(fù)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(shí)現(xiàn)，構(gòu)建在HDFS上，能與Hadoop很好的結(jié)合，而且運(yùn)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(biāo)準(zhǔn)之一。當(dāng)它被用來管理大型數(shù)據(jù)集時，對于復(fù)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(yùn)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(shí)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(shí)上，你還可以將數(shù)據(jù)（如新的數(shù)據(jù)）導(dǎo)入到HDFS、Hive和Hbase中。

Apache Giraph

這是功能強(qiáng)大的圖形處理平臺，具有很好可擴(kuò)展性和可用性。該技術(shù)已經(jīng)被Facebook采用，Giraph可以運(yùn)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(qiáng)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(qiáng)大的批處理能力，而且Impala對于實(shí)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(jìn)行關(guān)聯(lián)和量化處理，通過為數(shù)據(jù)創(chuàng)建功能強(qiáng)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(diǎn)的大型網(wǎng)絡(luò)上運(yùn)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(fù)雜的IT連接、分布式系統(tǒng)中各個節(jié)點(diǎn)、數(shù)據(jù)流等信息進(jìn)行可視化分析。

MongoDB

這個堅實(shí)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(qiáng)大的EMR支持，包括它的RedShift數(shù)據(jù)倉庫、新公布的Kenesis實(shí)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(jìn)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(dāng)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(shí)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(shí)現(xiàn)快速創(chuàng)新并積極滿足客戶需求，這一點(diǎn)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(fèi)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(diǎn)實(shí)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(qiáng)大。Hortonworks的目標(biāo)是建立Hadoop生態(tài)圈和Hadoop用戶社區(qū)，推進(jìn)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(dāng)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(shí)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(fù)載管理等眾多技術(shù)。”

Intel

和AWS類似，英特爾不斷改進(jìn)和優(yōu)化Hadoop使其運(yùn)行在自己的硬件上，具體來說，就是讓Hadoop運(yùn)行在其至強(qiáng)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(jìn)的可能，英特爾和微軟都被認(rèn)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(zāi)難恢復(fù)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(qiáng)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W(xué)indows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(shí)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(dǎo)者還有很遠(yuǎn)的路要走。”

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(shí)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(jī)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(jī)器學(xué)習(xí)、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(jìn)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(kuò)展性。近幾年的發(fā)展使計算機(jī)科學(xué)進(jìn)入到全新的時代，而AMPLab為我們設(shè)想一個運(yùn)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(fù)雜的各種難題。

NoSQL 數(shù)據(jù)庫：何時使用 NoSQL 與 SQL？

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 更可取：

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應(yīng)用

而傳統(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(shí)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(shù)，因此數(shù)據(jù)庫并發(fā)負(fù)載非常高，往往要達(dá)到每秒上萬次讀寫請求。關(guān)系數(shù)據(jù)庫應(yīng)付上萬次SQL查詢還勉強(qiáng)頂?shù)米。菓?yīng)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(shí)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(chǎn)生海量的用戶動態(tài)，以國外的Friendfeed為例，一個月就達(dá)到了2.5億條用戶動態(tài)，對于關(guān)系數(shù)據(jù)庫來說，在一張2.5億條記錄的表里面進(jìn)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(guān)系數(shù)據(jù)庫也很難應(yīng)付。

3、High Scalability High Availability- 對數(shù)據(jù)庫的高可擴(kuò)展性和高可用性的需求

在基于web的架構(gòu)當(dāng)中，數(shù)據(jù)庫是最難進(jìn)行橫向擴(kuò)展的，當(dāng)一個應(yīng)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(wù)節(jié)點(diǎn)來擴(kuò)展性能和負(fù)載能力。對于很多需要提供24小時不間斷服務(wù)的網(wǎng)站來說，對數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)進(jìn)行升級和擴(kuò)展是非常痛苦的事情，往往需要停機(jī)維護(hù)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(wù)器節(jié)點(diǎn)來實(shí)現(xiàn)擴(kuò)展呢？

在上面提到的“三高”需求面前，關(guān)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(guān)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(wù)一致性需求

很多web實(shí)時系統(tǒng)并不要求嚴(yán)格的數(shù)據(jù)庫事務(wù)，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(wù)管理成了數(shù)據(jù)庫高負(fù)載下一個沉重的負(fù)擔(dān)。

2、數(shù)據(jù)庫的寫實(shí)時性和讀實(shí)時性需求

對關(guān)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(yīng)用來說，并不要求這么高的實(shí)時性。

3、對復(fù)雜的SQL查詢，特別是多表關(guān)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(guān)聯(lián)查詢，以及復(fù)雜的數(shù)據(jù)分析類型的復(fù)雜SQL報表查詢，特別是SNS類型的網(wǎng)站，從需求以及產(chǎn)品設(shè)計角度，就避免了這種情況的產(chǎn)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(guān)系數(shù)據(jù)庫在這些越來越多的應(yīng)用場景下顯得不那么合適了，為了解決這類問題的非關(guān)系數(shù)據(jù)庫應(yīng)運(yùn)而生。

NoSQL 是非關(guān)系型數(shù)據(jù)存儲的廣義定義。它打破了長久以來關(guān)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(jié)構(gòu)，通常也不存在連接操作。在大數(shù)據(jù)存取上具備關(guān)系型數(shù)據(jù)庫無法比擬的性能優(yōu)勢。該術(shù)語在 2009 年初得到了廣泛認(rèn)同。

當(dāng)今的應(yīng)用體系結(jié)構(gòu)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(shí)現(xiàn)這個需求。Google 的BigTable與Amazon的Dynamo是非常成功的商業(yè) NoSQL 實(shí)現(xiàn)。一些開源的 NoSQL 體系，如Facebook 的Cassandra， Apache 的HBase，也得到了廣泛認(rèn)同。

為什么海量數(shù)據(jù)場景中NoSQL越來越重要

本質(zhì)是因為：隨著互聯(lián)網(wǎng)的進(jìn)一步發(fā)展與各行業(yè)信息化建設(shè)進(jìn)程加快、參與者的增多，人們對軟件有了更多更新的要求，需要軟件不僅能實(shí)現(xiàn)功能，而且要求保證許多人可以共同參與使用，因而軟件所需承載的數(shù)據(jù)量和吞吐量必須達(dá)到相應(yīng)的需求。而目前的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫在某些方面有一些缺點(diǎn)，導(dǎo)致不能滿足需要。

具體則需要對比關(guān)系型數(shù)據(jù)庫與Nosql之間的區(qū)別可以得出

關(guān)系型數(shù)據(jù)庫

關(guān)系型數(shù)據(jù)庫把所有的數(shù)據(jù)都通過行和列的二元表現(xiàn)形式表示出來。

關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的優(yōu)勢：

1.?保持?jǐn)?shù)據(jù)的一致性（事務(wù)處理）

2.由于以標(biāo)準(zhǔn)化為前提，數(shù)據(jù)更新的開銷很?。ㄏ嗤淖侄位旧隙贾挥幸惶帲?/p>

3.?可以進(jìn)行Join等復(fù)雜查詢

其中能夠保持?jǐn)?shù)據(jù)的一致性是關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的最大優(yōu)勢。

關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的不足：

不擅長的處理

1.?大量數(shù)據(jù)的寫入處理（這點(diǎn)尤為重要）

2.?為有數(shù)據(jù)更新的表做索引或表結(jié)構(gòu)（schema）變更

3.?字段不固定時應(yīng)用

4.?對簡單查詢需要快速返回結(jié)果的處理

--大量數(shù)據(jù)的寫入處理

讀寫集中在一個數(shù)據(jù)庫上讓數(shù)據(jù)庫不堪重負(fù)，大部分網(wǎng)站已使用主從復(fù)制技術(shù)實(shí)現(xiàn)讀寫分離，以提高讀寫性能和讀庫的可擴(kuò)展性。

所以在進(jìn)行大量數(shù)據(jù)操作時，會使用數(shù)據(jù)庫主從模式。數(shù)據(jù)的寫入由主數(shù)據(jù)庫負(fù)責(zé)，數(shù)據(jù)的讀入由從數(shù)據(jù)庫負(fù)責(zé)，可以比較簡單地通過增加從數(shù)據(jù)庫來實(shí)現(xiàn)規(guī)?；菙?shù)據(jù)的寫入?yún)s完全沒有簡單的方法來解決規(guī)?；瘑栴}。

第一，要想將數(shù)據(jù)的寫入規(guī)模化，可以考慮把主數(shù)據(jù)庫從一臺增加到兩臺，作為互相關(guān)聯(lián)復(fù)制的二元主數(shù)據(jù)庫使用，確實(shí)這樣可以把每臺主數(shù)據(jù)庫的負(fù)荷減少一半，但是更新處理會發(fā)生沖突，可能會造成數(shù)據(jù)的不一致，為了避免這樣的問題，需要把對每個表的請求分別分配給合適的主數(shù)據(jù)庫來處理。

第二，可以考慮把數(shù)據(jù)庫分割開來，分別放在不同的數(shù)據(jù)庫服務(wù)器上，比如將不同的表放在不同的數(shù)據(jù)庫服務(wù)器上，數(shù)據(jù)庫分割可以減少每臺數(shù)據(jù)庫服務(wù)器上的數(shù)據(jù)量，以便減少硬盤IO的輸入、輸出處理，實(shí)現(xiàn)內(nèi)存上的高速處理。但是由于分別存儲字不同服務(wù)器上的表之間無法進(jìn)行Join處理，數(shù)據(jù)庫分割的時候就需要預(yù)先考慮這些問題，數(shù)據(jù)庫分割之后，如果一定要進(jìn)行Join處理，就必須要在程序中進(jìn)行關(guān)聯(lián)，這是非常困難的。

--為有數(shù)據(jù)更新的表做索引或表結(jié)構(gòu)變更

在使用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫時，為了加快查詢速度需要創(chuàng)建索引，為了增加必要的字段就一定要改變表結(jié)構(gòu)，為了進(jìn)行這些處理，需要對表進(jìn)行共享鎖定，這期間數(shù)據(jù)變更、更新、插入、刪除等都是無法進(jìn)行的。如果需要進(jìn)行一些耗時操作，例如為數(shù)據(jù)量比較大的表創(chuàng)建索引或是變更其表結(jié)構(gòu)，就需要特別注意，長時間內(nèi)數(shù)據(jù)可能無法進(jìn)行更新。

--字段不固定時的應(yīng)用

如果字段不固定，利用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫也是比較困難的，有人會說，需要的時候加個字段就可以了，這樣的方法也不是不可以，但在實(shí)際運(yùn)用中每次都進(jìn)行反復(fù)的表結(jié)構(gòu)變更是非常痛苦的。你也可以預(yù)先設(shè)定大量的預(yù)備字段，但這樣的話，時間一長很容易弄不清除字段和數(shù)據(jù)的對應(yīng)狀態(tài)，即哪個字段保存有哪些數(shù)據(jù)。

--對簡單查詢需要快速返回結(jié)果的處理? （這里的“簡單”指的是沒有復(fù)雜的查詢條件）

這一點(diǎn)稱不上是缺點(diǎn)，但不管怎樣，關(guān)系型數(shù)據(jù)庫并不擅長對簡單的查詢快速返回結(jié)果，因為關(guān)系型數(shù)據(jù)庫是使用專門的sql語言進(jìn)行數(shù)據(jù)讀取的，它需要對sql與越南進(jìn)行解析，同時還有對表的鎖定和解鎖等這樣的額外開銷，這里并不是說關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的速度太慢，而只是想告訴大家若希望對簡單查詢進(jìn)行高速處理，則沒有必要非使用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫不可。

NoSQL數(shù)據(jù)庫

關(guān)系型數(shù)據(jù)庫應(yīng)用廣泛，能進(jìn)行事務(wù)處理和表連接等復(fù)雜查詢。相對地，NoSQL數(shù)據(jù)庫只應(yīng)用在特定領(lǐng)域，基本上不進(jìn)行復(fù)雜的處理，但它恰恰彌補(bǔ)了之前所列舉的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的不足之處。

優(yōu)點(diǎn)：

易于數(shù)據(jù)的分散

各個數(shù)據(jù)之間存在關(guān)聯(lián)是關(guān)系型數(shù)據(jù)庫得名的主要原因，為了進(jìn)行join處理，關(guān)系型數(shù)據(jù)庫不得不把數(shù)據(jù)存儲在同一個服務(wù)器內(nèi)，這不利于數(shù)據(jù)的分散，這也是關(guān)系型數(shù)據(jù)庫并不擅長大數(shù)據(jù)量的寫入處理的原因。相反NoSQL數(shù)據(jù)庫原本就不支持Join處理，各個數(shù)據(jù)都是獨(dú)立設(shè)計的，很容易把數(shù)據(jù)分散在多個服務(wù)器上，故減少了每個服務(wù)器上的數(shù)據(jù)量，即使要處理大量數(shù)據(jù)的寫入，也變得更加容易，數(shù)據(jù)的讀入操作當(dāng)然也同樣容易。

典型的NoSQL數(shù)據(jù)庫

臨時性鍵值存儲（memcached、Redis）、永久性鍵值存儲（ROMA、Redis）、面向文檔的數(shù)據(jù)庫（MongoDB、CouchDB）、面向列的數(shù)據(jù)庫（Cassandra、HBase）

一、 鍵值存儲

它的數(shù)據(jù)是以鍵值的形式存儲的，雖然它的速度非常快，但基本上只能通過鍵的完全一致查詢獲取數(shù)據(jù)，根據(jù)數(shù)據(jù)的保存方式可以分為臨時性、永久性和兩者兼具 三種。

（1）臨時性

所謂臨時性就是數(shù)據(jù)有可能丟失，memcached把所有數(shù)據(jù)都保存在內(nèi)存中，這樣保存和讀取的速度非?？?，但是當(dāng)memcached停止時，數(shù)據(jù)就不存在了。由于數(shù)據(jù)保存在內(nèi)存中，所以無法操作超出內(nèi)存容量的數(shù)據(jù)，舊數(shù)據(jù)會丟失?？偨Y(jié)來說：

。在內(nèi)存中保存數(shù)據(jù)

?？梢赃M(jìn)行非常快速的保存和讀取處理

。數(shù)據(jù)有可能丟失

（2）永久性

所謂永久性就是數(shù)據(jù)不會丟失，這里的鍵值存儲是把數(shù)據(jù)保存在硬盤上，與臨時性比起來，由于必然要發(fā)生對硬盤的IO操作，所以性能上還是有差距的，但數(shù)據(jù)不會丟失是它最大的優(yōu)勢。總結(jié)來說：

。在硬盤上保存數(shù)據(jù)

?？梢赃M(jìn)行非?？焖俚谋４婧妥x取處理（但無法與memcached相比）

。數(shù)據(jù)不會丟失

（3） 兩者兼?zhèn)?/p>

Redis屬于這種類型。Redis有些特殊，臨時性和永久性兼具。Redis首先把數(shù)據(jù)保存在內(nèi)存中，在滿足特定條件（默認(rèn)是?15分鐘一次以上，5分鐘內(nèi)10個以上，1分鐘內(nèi)10000個以上的鍵發(fā)生變更）的時候?qū)?shù)據(jù)寫入到硬盤中，這樣既確保了內(nèi)存中數(shù)據(jù)的處理速度，又可以通過寫入硬盤來保證數(shù)據(jù)的永久性，這種類型的數(shù)據(jù)庫特別適合處理數(shù)組類型的數(shù)據(jù)?？偨Y(jié)來說：

。同時在內(nèi)存和硬盤上保存數(shù)據(jù)

?？梢赃M(jìn)行非常快速的保存和讀取處理

。保存在硬盤上的數(shù)據(jù)不會消失（可以恢復(fù)）

。適合于處理數(shù)組類型的數(shù)據(jù)

二、面向文檔的數(shù)據(jù)庫

MongoDB、CouchDB屬于這種類型，它們屬于NoSQL數(shù)據(jù)庫，但與鍵值存儲相異。

（1）不定義表結(jié)構(gòu)

即使不定義表結(jié)構(gòu)，也可以像定義了表結(jié)構(gòu)一樣使用，還省去了變更表結(jié)構(gòu)的麻煩。

（2）可以使用復(fù)雜的查詢條件

跟鍵值存儲不同的是，面向文檔的數(shù)據(jù)庫可以通過復(fù)雜的查詢條件來獲取數(shù)據(jù)，雖然不具備事務(wù)處理和Join這些關(guān)系型數(shù)據(jù)庫所具有的處理能力，但初次以外的其他處理基本上都能實(shí)現(xiàn)。

三、?面向列的數(shù)據(jù)庫

Cassandra、HBae、HyperTable屬于這種類型，由于近年來數(shù)據(jù)量出現(xiàn)爆發(fā)性增長，這種類型的NoSQL數(shù)據(jù)庫尤其引入注目。

普通的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫都是以行為單位來存儲數(shù)據(jù)的，擅長以行為單位的讀入處理，比如特定條件數(shù)據(jù)的獲取。因此，關(guān)系型數(shù)據(jù)庫也被成為面向行的數(shù)據(jù)庫。相反，面向列的數(shù)據(jù)庫是以列為單位來存儲數(shù)據(jù)的，擅長以列為單位讀入數(shù)據(jù)。

面向列的數(shù)據(jù)庫具有搞擴(kuò)展性，即使數(shù)據(jù)增加也不會降低相應(yīng)的處理速度（特別是寫入速度），所以它主要應(yīng)用于需要處理大量數(shù)據(jù)的情況。另外，把它作為批處理程序的存儲器來對大量數(shù)據(jù)進(jìn)行更新也是非常有用的。但由于面向列的數(shù)據(jù)庫跟現(xiàn)行數(shù)據(jù)庫存儲的思維方式有很大不同，故應(yīng)用起來十分困難。

總結(jié)：關(guān)系型數(shù)據(jù)庫與NoSQL數(shù)據(jù)庫并非對立而是互補(bǔ)的關(guān)系，即通常情況下使用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，在適合使用NoSQL的時候使用NoSQL數(shù)據(jù)庫，讓NoSQL數(shù)據(jù)庫對關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的不足進(jìn)行彌補(bǔ)。

NoSQL是什么意思

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是什么

NoSQL，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)集合多重數(shù)據(jù)種類帶來的挑戰(zhàn)，尤其是大數(shù)據(jù)應(yīng)用難題。

雖然NoSQL流行語火起來才短短一年的時間，但是不可否認(rèn)，現(xiàn)在已經(jīng)開始了第二代運(yùn)動。盡管早期的堆棧代碼只能算是一種實(shí)驗，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工具，可以為大數(shù)據(jù)建立快速、可擴(kuò)展的存儲庫。

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(yùn)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(hù)者們提倡運(yùn)用非關(guān)系型的數(shù)據(jù)存儲，相對于鋪天蓋地的關(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。

對于NoSQL并沒有一個明確的范圍和定義，但是他們都普遍存在下面一些共同特征：

不需要預(yù)定義模式：不需要事先定義數(shù)據(jù)模式，預(yù)定義表結(jié)構(gòu)。數(shù)據(jù)中的每條記錄都可能有不同的屬性和格式。當(dāng)插入數(shù)據(jù)時，并不需要預(yù)先定義它們的模式。

無共享架構(gòu)：相對于將所有數(shù)據(jù)存儲的存儲區(qū)域網(wǎng)絡(luò)中的全共享架構(gòu)。NoSQL往往將數(shù)據(jù)劃分后存儲在各個本地服務(wù)器上。因為從本地磁盤讀取數(shù)據(jù)的性能往往好于通過網(wǎng)絡(luò)傳輸讀取數(shù)據(jù)的性能，從而提高了系統(tǒng)的性能。

彈性可擴(kuò)展：可以在系統(tǒng)運(yùn)行的時候，動態(tài)增加或者刪除結(jié)點(diǎn)。不需要停機(jī)維護(hù)，數(shù)據(jù)可以自動遷移。

分區(qū)：相對于將數(shù)據(jù)存放于同一個節(jié)點(diǎn)，NoSQL數(shù)據(jù)庫需要將數(shù)據(jù)進(jìn)行分區(qū)，將記錄分散在多個節(jié)點(diǎn)上面。并且通常分區(qū)的同時還要做復(fù)制。這樣既提高了并行性能，又能保證沒有單點(diǎn)失效的問題。

異步復(fù)制：和RAID存儲系統(tǒng)不同的是，NoSQL中的復(fù)制，往往是基于日志的異步復(fù)制。這樣，數(shù)據(jù)就可以盡快地寫入一個節(jié)點(diǎn)，而不會被網(wǎng)絡(luò)傳輸引起遲延。缺點(diǎn)是并不總是能保證一致性，這樣的方式在出現(xiàn)故障的時候，可能會丟失少量的數(shù)據(jù)。

BASE：相對于事務(wù)嚴(yán)格的ACID特性，NoSQL數(shù)據(jù)庫保證的是BASE特性。BASE是最終一致性和軟事務(wù)。

NoSQL數(shù)據(jù)庫并沒有一個統(tǒng)一的架構(gòu)，兩種NoSQL數(shù)據(jù)庫之間的不同，甚至遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過兩種關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的不同?？梢哉f，NoSQL各有所長，成功的NoSQL必然特別適用于某些場合或者某些應(yīng)用，在這些場合中會遠(yuǎn)遠(yuǎn)勝過關(guān)系型數(shù)據(jù)庫和其他的NoSQL。

網(wǎng)站題目：nosql實(shí)際運(yùn)用,淺談nosql技術(shù)及應(yīng)用論文
網(wǎng)站路徑：http://m.rwnh.cn/article6/phjdog.html

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