NoSQL 简介

NoSQL 简介

NoSQL(NoSQL = Not Only SQL )，意即"不仅仅是SQL"。

在现代的计算系统上每天网络上都会产生庞大的数据量。

这些数据有很大一部分是由关系数据库管理系统（RDMBSs）来处理。 1970年 E.F.Codd‘s提出的关系模型的论文 "A relational model of data for large shared data banks"，这使得数据建模和应用程序编程更加简单。

通过应用实践证明，关系模型是非常适合于客户服务器编程，远远超出预期的利益，今天它是结构化数据存储在网络和商务应用的主导技术。

NoSQL 是一项全新的数据库革命性运动，早期就有人提出，发展至2009年趋势越发高涨。NoSQL的拥护者们提倡运用非关系型的数据存储，相对于铺天盖地的关系型数据库运用，这一概念无疑是一种全新的思维的注入。

NoSQL，指的是非关系型的数据库。NoSQL有时也称作Not Only SQL的缩写，是对不同于传统的关系型数据库的数据库管理系统的统称。

NoSQL用于超大规模数据的存储。（例如谷歌或Facebook每天为他们的用户收集万亿比特的数据）。这些类型的数据存储不需要固定的模式，无需多余操作就可以横向扩展。

RDBMS - 高度组织化结构化数据 - 结构化查询语言（SQL） (SQL) - 数据和关系都存储在单独的表中。 - 数据操纵语言，数据定义语言 - 严格的一致性- 基础事务

NoSQL - 代表着不仅仅是SQL- 没有声明性查询语言- 没有预定义的模式-键 - 值对存储，列存储，文档存储，图形数据库- 最终一致性，而非ACID属性- 非结构化和不可预知的数据- CAP定理 - 高性能，高可用性和可伸缩性

事务在英文中是transaction，和现实世界中的交易很类似，它有如下四个特性：

1、A (Atomicity) 原子性原子性很容易理解，也就是说事务里的所有操作要么全部做完，要么都不做，事务成功的条件是事务里的所有操作都成功，只要有一个操作失败，整个事务就失败，需要回滚。

比如银行转账，从A账户转100元至B账户，分为两个步骤：1）从A账户取100元；2）存入100元至B账户。这两步要么一起完成，要么一起不完成，如果只完成第一步，第二步失败，钱会莫名其妙少了100元。

2、C (Consistency) 一致性一致性也比较容易理解，也就是说数据库要一直处于一致的状态，事务的运行不会改变数据库原本的一致性约束。

例如现有完整性约束a+b=10，如果一个事务改变了a，那么必须得改变b，使得事务结束后依然满足a+b=10，否则事务失败。

3、I (Isolation) 独立性所谓的独立性是指并发的事务之间不会互相影响，如果一个事务要访问的数据正在被另外一个事务修改，只要另外一个事务未提交，它所访问的数据就不受未提交事务的影响。比如现有有个交易是从A账户转100元至B账户，在这个交易还未完成的情况下，如果此时B查询自己的账户，是看不到新增加的100元的。

4、D (Durability) 持久性持久性是指一旦事务提交后，它所做的修改将会永久的保存在数据库上，即使出现宕机也不会丢失。

NoSQL一词最早出现于1998年，是Carlo Strozzi开发的一个轻量、开源、不提供SQL功能的关系数据库。

2009年，Last.fm的Johan Oskarsson发起了一次关于分布式开源数据库的讨论[2]，来自Rackspace的Eric Evans再次提出了NoSQL的概念，这时的NoSQL主要指非关系型、分布式、不提供ACID的数据库设计模式。

2009年在亚特兰大举行的"no:sql(east)"讨论会是一个里程碑，其口号是"select fun, profit from real_world where relational=false;"。因此，对NoSQL最普遍的解释是"非关联型的"，强调Key-Value Stores和文档数据库的优点，而不是单纯的反对RDBMS。

在计算机科学中, CAP定理（CAP theorem）, 又被称作 布鲁尔定理（Brewer‘s theorem）, 它指出对于一个分布式计算系统来说，不可能同时满足以下三点:

CAP理论的核心是：一个分布式系统不可能同时很好的满足一致性，可用性和分区容错性这三个需求，最多只能同时较好的满足两个。

因此，根据 CAP 原理将 NoSQL 数据库分成了满足 CA 原则、满足 CP 原则和满足 AP 原则三 大类：

优点:

缺点:

BASE：Basically Available, Soft-state, Eventually Consistent。 由 Eric Brewer 定义。

CAP理论的核心是：一个分布式系统不可能同时很好的满足一致性，可用性和分区容错性这三个需求，最多只能同时较好的满足两个。

BASE是NoSQL数据库通常对可用性及一致性的弱要求原则:

现在已经有很多公司使用了 NoSQL：

本文出自 “centos6 运维学习” 博客，请务必保留此出处http://wskfnso.blog.51cto.com/4025557/1762179

NoSQL 简介

标签：nosql

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一、NoSQL数据库简介

Web1.0的时代，数据访问量很有限，用一夫当关的高性能的单点服务器可以解决大部分问题。

随着Web2.0的时代的到来，用户访问量大幅度提升，同时产生了大量的用户数据。加上后来的智能移动设备的普及，所有的互联网平台都面临了巨大的性能挑战。

NoSQL(NoSQL = Not Only SQL )，意即“不仅仅是SQL”，泛指非关系型的数据库。
NoSQL 不依赖业务逻辑方式存储，而以简单的key-value模式存储。因此大大的增加了数据库的扩展能力。

HBase是Hadoop项目中的数据库。它用于需要对大量的数据进行随机、实时的读写操作的场景中。
HBase的目标就是处理数据量非常庞大的表，可以用普通的计算机处理超过10亿行数据，还可处理有数百万列元素的数据表。

Apache Cassandra是一款免费的开源NoSQL数据库，其设计目的在于管理由大量商用服务器构建起来的庞大集群上的海量数据集(数据量通常达到PB级别)。在众多显著特性当中，Cassandra最为卓越的长处是对写入及读取操作进行规模调整，而且其不强调主集群的设计思路能够以相对直观的方式简化各集群的创建与扩展流程。

主要应用：社会关系，公共交通网络，地图及网络拓谱(n*(n-1)/2)

http://db-engines.com/en/ranking

一、NoSQL数据库简介

Web1.0的时代，数据访问量很有限，用一夫当关的高性能的单点服务器可以解决大部分问题。

随着Web2.0的时代的到来，用户访问量大幅度提升，同时产生了大量的用户数据。加上后来的智能移动设备的普及，所有的互联网平台都面临了巨大的性能挑战。

NoSQL(NoSQL = Not Only SQL )，意即“不仅仅是SQL”，泛指非关系型的数据库。
NoSQL 不依赖业务逻辑方式存储，而以简单的key-value模式存储。因此大大的增加了数据库的扩展能力。

HBase是Hadoop项目中的数据库。它用于需要对大量的数据进行随机、实时的读写操作的场景中。
HBase的目标就是处理数据量非常庞大的表，可以用普通的计算机处理超过10亿行数据，还可处理有数百万列元素的数据表。

Apache Cassandra是一款免费的开源NoSQL数据库，其设计目的在于管理由大量商用服务器构建起来的庞大集群上的海量数据集(数据量通常达到PB级别)。在众多显著特性当中，Cassandra最为卓越的长处是对写入及读取操作进行规模调整，而且其不强调主集群的设计思路能够以相对直观的方式简化各集群的创建与扩展流程。

主要应用：社会关系，公共交通网络，地图及网络拓谱(n*(n-1)/2)

http://db-engines.com/en/ranking

（一）Redis-NoSql是什么、能干嘛，与关系型数据库的区别

大数据时代到来，短视频和大量图片导致数据表非常大，频繁的查询导致传统的关系型数据库难以满足需求，因此非关系型数据库就应运而生。Redis数据库是NoSQL是一种，在分布式数据库的CAP原理中，Redis满足强一致性和高可用性，强一致性就是要保证数据的质量，高可用性即稳定性，本文简单介绍了非关系型数据库是什么、能干嘛，与关系型数据库的区别。

一、NoSQL定义

NoSQL（Not Only SQL），意即“不仅仅是SQL”，泛指非关系型数据库。NoSQL数据库的产生就是为了解决大规模数据集合多重数据种类带来的挑战，例如谷歌或每天为他们的用户收集万亿比特的数据，这些类型的数据存储不需要固定的模式，无需多余操作就可以横向扩展。

二、NoSQL的优势

1.易扩展

NoSQL数据库种类繁多，但有一个共同的特点是去掉关系数据库的关系型特性。数据间无关系，这样就非常容易拓展，无形之间在架构层面上带来了可扩展的能力。

2.大数据量高性能

NoSQL数据库具有非常高的读写性能，尤其在大数据量下，一秒钟写8万，读16万次

3.多样灵活的数据模型

NoSQL无需事先为要存储的数据建立字段，随时可以根据存储自定义数据格式，而在关系型数据库里增删字段，比如在存储微信用户信息的表里添加一个手机号字段，简直就是噩梦。

4.RDBMS和NoSQL

关系型数据库&非关系型数据库的对比

三、3V+3高

海量：微博

多样：呈现方式是图片、文字等，终端是手机、电脑、pad等。

实时：12306的铁路信息需要做到实时更新，但是做不到绝对的实时，只能做到准实时。

高并发：12306在抢火车票的时候是高并发的

高可扩（扩展性）：

横向扩展：针对多台机器，多台机器整合成一个集群

纵向扩展：针对一台机器，2G不够了，插两条4G就变8G，但纵向扩展长期来看总有尽头

四、NoSQL数据模型简介

（一）以一个电商客户、订单、订购、地址模型来对比关系型数据库和非关系型数据库数据库

1.关系型数据库：

2.非关系型数据库：

就像一个jason串一样，被称为聚合模型

（二）思考

为什么上述情况可以用聚合模型来处理？

1.在关系型数据库里用left join 关联查询，但是涉及多张表，查询语句很长很复杂

2.跨库

3.分布式事务无法支持太多并发

·4.NoSQL只要查到客户信息的ID，所有的信息都放在一起，不用像关系型数据库查很多表

（三）、聚合模型

1.KV键-值对

2.文档型数据库（Bson格式比较多）：见上截图

Monddb，最像关系型数据库的非关系型数据库

3.列存储数据库：

4. 图关系数据库：

就像我们复杂的亲戚人际关系，如：微博上你的好友关注什么话题

五、在分布式数据库中CAP原理CAP+BASE

（一）CAP

ACID：传统的关系型数据库

CAP：NoSQL

CAP只能三个中满足两个，而由于当前的网络硬件肯定会出现延迟丢包等问题，所以分区容错性是我们必须要实现的，我们只能在一致性和可用性之间进行权衡。

CA：传统型Oracle数据库

AP：大多数网站架构的选择

CP：Redis、Mongodb

强一致性（C），淘宝商品的点赞数不用做到强一致性；但公司每日的早晚打卡软件就需要做到强一致性，不然影响员工的KPI

高可用性（A），网站不能崩了

分区容忍性（P）

补充：C与A的选择

（二）BASE

双十一当时可能商品点赞数10000，但是只统计到6000，是弱一致性，但是高峰结束之后还是想让数据不那么离谱，所以加上BASE，BASE最重要的就是最终执行

牺牲C，换取AP

集群就相当于之前的负载均衡

（一）Redis-NoSql是什么、能干嘛，与关系型数据库的区别

标签：操作简单oracle数据库数据格式网络高性能字段分区集群