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(chǔ)。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(shí),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(shì)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(shí),NoSQL這個(gè)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(chǔ)。
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什么是NoSQL
大家有沒有聽說過“NoSQL”呢?近年,這個(gè)詞極受關(guān)注??吹健癗oSQL”這個(gè)詞,大家可能會(huì)誤以為是“No!SQL”的縮寫,并深感憤怒:“SQL怎么會(huì)沒有必要了呢?”但實(shí)際上,它是“Not Only SQL”的縮寫。它的意義是:適用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的時(shí)候就使用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫,不適用的時(shí)候也沒有必要非使用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫不可,可以考慮使用更加合適的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)。
為彌補(bǔ)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的不足,各種各樣的NoSQL數(shù)據(jù)庫應(yīng)運(yùn)而生。
為了更好地了解本書所介紹的NoSQL數(shù)據(jù)庫,對(duì)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的理解是必不可少的。那么,就讓我們先來看一看關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的歷史、分類和特征吧。
關(guān)系型數(shù)據(jù)庫簡(jiǎn)史
1969年,埃德加?6?1弗蘭克?6?1科德(Edgar Frank Codd)發(fā)表了劃時(shí)代的論文,首次提出了關(guān)系數(shù)據(jù)模型的概念。但可惜的是,刊登論文的《IBM Research Report》只是IBM公司的內(nèi)部刊物,因此論文反響平平。1970年,他再次在刊物《Communication of the ACM》上發(fā)表了題為“A Relational Model of Data for Large Shared Data banks”(大型共享數(shù)據(jù)庫的關(guān)系模型)的論文,終于引起了大家的關(guān)注。
科德所提出的關(guān)系數(shù)據(jù)模型的概念成為了現(xiàn)今關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的基礎(chǔ)。當(dāng)時(shí)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫由于硬件性能低劣、處理速度過慢而遲遲沒有得到實(shí)際應(yīng)用。但之后隨著硬件性能的提升,加之使用簡(jiǎn)單、性能優(yōu)越等優(yōu)點(diǎn),關(guān)系型數(shù)據(jù)庫得到了廣泛的應(yīng)用。
通用性及高性能
雖然本書是講解NoSQL數(shù)據(jù)庫的,但有一個(gè)重要的大前提,請(qǐng)大家一定不要誤解。這個(gè)大前提就是“關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的性能絕對(duì)不低,它具有非常好的通用性和非常高的性能”。毫無疑問,對(duì)于絕大多數(shù)的應(yīng)用來說它都是最有效的解決方案。
突出的優(yōu)勢(shì)
關(guān)系型數(shù)據(jù)庫作為應(yīng)用廣泛的通用型數(shù)據(jù)庫,它的突出優(yōu)勢(shì)主要有以下幾點(diǎn):
保持?jǐn)?shù)據(jù)的一致性(事務(wù)處理)
由于以標(biāo)準(zhǔn)化為前提,數(shù)據(jù)更新的開銷很小(相同的字段基本上都只有一處)
可以進(jìn)行JOIN等復(fù)雜查詢
存在很多實(shí)際成果和專業(yè)技術(shù)信息(成熟的技術(shù))
這其中,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(shì)。在需要嚴(yán)格保證數(shù)據(jù)一致性和處理完整性的情況下,用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫是肯定沒有錯(cuò)的。但是有些情況不需要JOIN,對(duì)上述關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的優(yōu)點(diǎn)也沒有什么特別需要,這時(shí)似乎也就沒有必要拘泥于關(guān)系型數(shù)據(jù)庫了。
關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的不足
不擅長(zhǎng)的處理
就像之前提到的那樣,關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的性能非常高。但是它畢竟是一個(gè)通用型的數(shù)據(jù)庫,并不能完全適應(yīng)所有的用途。具體來說它并不擅長(zhǎng)以下處理:
大量數(shù)據(jù)的寫入處理
為有數(shù)據(jù)更新的表做索引或表結(jié)構(gòu)(schema)變更
字段不固定時(shí)應(yīng)用
對(duì)簡(jiǎn)單查詢需要快速返回結(jié)果的處理
。。。。。。
NoSQL數(shù)據(jù)庫
為了彌補(bǔ)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的不足(特別是最近幾年),NoSQL數(shù)據(jù)庫出現(xiàn)了。關(guān)系型數(shù)據(jù)庫應(yīng)用廣泛,能進(jìn)行事務(wù)處理和JOIN等復(fù)雜處理。相對(duì)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。
易于數(shù)據(jù)的分散
如前所述,關(guān)系型數(shù)據(jù)庫并不擅長(zhǎng)大量數(shù)據(jù)的寫入處理。原本關(guān)系型數(shù)據(jù)庫就是以JOIN為前提的,就是說,各個(gè)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(chǔ)在同一個(gè)服務(wù)器內(nèi),這不利于數(shù)據(jù)的分散。相反,NoSQL數(shù)據(jù)庫原本就不支持JOIN處理,各個(gè)數(shù)據(jù)都是獨(dú)立設(shè)計(jì)的,很容易把數(shù)據(jù)分散到多個(gè)服務(wù)器上。由于數(shù)據(jù)被分散到了多個(gè)服務(wù)器上,減少了每個(gè)服務(wù)器上的數(shù)據(jù)量,即使要進(jìn)行大量數(shù)據(jù)的寫入操作,處理起來也更加容易。同理,數(shù)據(jù)的讀入操作當(dāng)然也同樣容易。
提升性能和增大規(guī)模
下面說一點(diǎn)題外話,如果想要使服務(wù)器能夠輕松地處理更大量的數(shù)據(jù),那么只有兩個(gè)選擇:一是提升性能,二是增大規(guī)模。下面我們來整理一下這兩者的不同。
首先,提升性能指的就是通過提升現(xiàn)行服務(wù)器自身的性能來提高處理能力。這是非常簡(jiǎn)單的方法,程序方面也不需要進(jìn)行變更,但需要一些費(fèi)用。若要購買性能翻倍的服務(wù)器,需要花費(fèi)的資金往往不只是原來的2倍,可能需要多達(dá)5到10倍。這種方法雖然簡(jiǎn)單,但是成本較高。
另一方面,增大規(guī)模指的是使用多臺(tái)廉價(jià)的服務(wù)器來提高處理能力。它需要對(duì)程序進(jìn)行變更,但由于使用廉價(jià)的服務(wù)器,可以控制成本。另外,以后只要依葫蘆畫瓢增加廉價(jià)服務(wù)器的數(shù)量就可以了。
不對(duì)大量數(shù)據(jù)進(jìn)行處理的話就沒有使用的必要嗎?
NoSQL數(shù)據(jù)庫基本上來說為了“使大量數(shù)據(jù)的寫入處理更加容易(讓增加服務(wù)器數(shù)量更容易)”而設(shè)計(jì)的。但如果不是對(duì)大量數(shù)據(jù)進(jìn)行操作的話,NoSQL數(shù)據(jù)庫的應(yīng)用就沒有意義嗎?
答案是否定的。的確,它在處理大量數(shù)據(jù)方面很有優(yōu)勢(shì)。但實(shí)際上NoSQL數(shù)據(jù)庫還有各種各樣的特點(diǎn),如果能夠恰當(dāng)?shù)乩眠@些特點(diǎn)將會(huì)是非常有幫助。具體的例子將會(huì)在第2章和第3章進(jìn)行介紹,這些用途將會(huì)讓你感受到利用NoSQL的好處。
希望順暢地對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行緩存(Cache)處理
希望對(duì)數(shù)組類型的數(shù)據(jù)進(jìn)行高速處理
希望進(jìn)行全部保存
多樣的NoSQL數(shù)據(jù)庫
NoSQL數(shù)據(jù)庫存在著“key-value存儲(chǔ)”、“文檔型數(shù)據(jù)庫”、“列存儲(chǔ)數(shù)據(jù)庫”等各種各樣的種類,每種數(shù)據(jù)庫又包含各自的特點(diǎn)。下一節(jié)讓我們一起來了解一下NoSQL數(shù)據(jù)庫的種類和特點(diǎn)。
NoSQL數(shù)據(jù)庫是什么
NoSQL說起來簡(jiǎn)單,但實(shí)際上到底有多少種呢?我在提筆的時(shí)候,到NoSQL的官方網(wǎng)站上確認(rèn)了一下,竟然已經(jīng)有122種了。另外官方網(wǎng)站上也介紹了本書沒有涉及到的圖形數(shù)據(jù)庫和對(duì)象數(shù)據(jù)庫等各個(gè)類別。不知不覺間,原來已經(jīng)出現(xiàn)了這么多的NoSQL數(shù)據(jù)庫啊。
本節(jié)將為大家介紹具有代表性的NoSQL數(shù)據(jù)庫。
key-value存儲(chǔ)
這是最常見的NoSQL數(shù)據(jù)庫,它的數(shù)據(jù)是以key-value的形式存儲(chǔ)的。雖然它的處理速度非??欤腔旧现荒芡ㄟ^key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(shí)性、永久性和兩者兼具三種。
臨時(shí)性
memcached屬于這種類型。所謂臨時(shí)性就是 “數(shù)據(jù)有可能丟失”的意思。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停止的時(shí)候,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(huì)丟失)。
在內(nèi)存中保存數(shù)據(jù)
可以進(jìn)行非??焖俚谋4婧妥x取處理
數(shù)據(jù)有可能丟失
永久性
Tokyo Tyrant、Flare、ROMA等屬于這種類型。和臨時(shí)性相反,所謂永久性就是“數(shù)據(jù)不會(huì)丟失”的意思。這里的key-value存儲(chǔ)不像memcached那樣在內(nèi)存中保存數(shù)據(jù),而是把數(shù)據(jù)保存在硬盤上。與memcached在內(nèi)存中處理數(shù)據(jù)比起來,由于必然要發(fā)生對(duì)硬盤的IO操作,所以性能上還是有差距的。但數(shù)據(jù)不會(huì)丟失是它最大的優(yōu)勢(shì)。
在硬盤上保存數(shù)據(jù)
可以進(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(huì)丟失
兩者兼具
Redis屬于這種類型。Redis有些特殊,臨時(shí)性和永久性兼具,且集合了臨時(shí)性key-value存儲(chǔ)和永久性key-value存儲(chǔ)的優(yōu)點(diǎn)。Redis首先把數(shù)據(jù)保存到內(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(gè)以上,1分鐘內(nèi)10000個(gè)以上的key發(fā)生變更)的時(shí)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)庫特別適合于處理數(shù)組類型的數(shù)據(jù)。
同時(shí)在內(nèi)存和硬盤上保存數(shù)據(jù)
可以進(jìn)行非??焖俚谋4婧妥x取處理
保存在硬盤上的數(shù)據(jù)不會(huì)消失(可以恢復(fù))
適合于處理數(shù)組類型的數(shù)據(jù)
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key-value存儲(chǔ)相異。
不定義表結(jié)構(gòu)
面向文檔的數(shù)據(jù)庫具有以下特征: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。關(guān)系型數(shù)據(jù)庫在變更表結(jié)構(gòu)時(shí)比較費(fèi)事,而且為了保持一致性還需修改程序。然而NoSQL數(shù)據(jù)庫則可省去這些麻煩(通常程序都是正確的),確實(shí)是方便快捷。
可以使用復(fù)雜的查詢條件
跟key-value存儲(chǔ)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,但除此以外的其他處理基本上都能實(shí)現(xiàn)。這是非常容易使用的NoSQL數(shù)據(jù)庫。
不需要定義表結(jié)構(gòu)
可以利用復(fù)雜的查詢條件
面向列的數(shù)據(jù)庫
Cassandra、Hbase、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(zhǎng),這種類型的NoSQL數(shù)據(jù)庫尤其引人注目。
面向行的數(shù)據(jù)庫和面向列的數(shù)據(jù)庫
普通的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫都是以行為單位來存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的,擅長(zhǎng)進(jìn)行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)庫也被稱為面向行的數(shù)據(jù)庫。相反,面向列的數(shù)據(jù)庫是以列為單位來存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的,擅長(zhǎng)以列為單位讀入數(shù)據(jù)。
高擴(kuò)展性
面向列的數(shù)據(jù)庫具有高擴(kuò)展性,即使數(shù)據(jù)增加也不會(huì)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,利用面向列的數(shù)據(jù)庫的優(yōu)勢(shì),把它作為批處理程序的存儲(chǔ)器來對(duì)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(chǔ)的思維方式有很大不同,應(yīng)用起來十分困難。
高擴(kuò)展性(特別是寫入處理)
應(yīng)用十分困難
最近,像Twitter和Facebook這樣需要對(duì)大量數(shù)據(jù)進(jìn)行更新和查詢的網(wǎng)絡(luò)服務(wù)不斷增加,面向列的數(shù)據(jù)庫的優(yōu)勢(shì)對(duì)其中一些服務(wù)是非常有用的,但是由于這與本書所要介紹的內(nèi)容關(guān)系不大,就不進(jìn)行詳細(xì)介紹了。
總結(jié):
NoSQL并不是No-SQL,而是指Not Only SQL。
NoSQL的出現(xiàn)是為了彌補(bǔ)SQL數(shù)據(jù)庫因?yàn)槭聞?wù)等機(jī)制帶來的對(duì)海量數(shù)據(jù)、高并發(fā)請(qǐng)求的處理的性能上的欠缺。
NoSQL不是為了替代SQL而出現(xiàn)的,它是一種替補(bǔ)方案,而不是解決方案的首選。
絕大多數(shù)的NoSQL產(chǎn)品都是基于大內(nèi)存和高性能隨機(jī)讀寫的(比如具有更高性能的固態(tài)硬盤陣列),一般的小型企業(yè)在選擇NoSQL時(shí)一定要慎重!不要為了NoSQL而NoSQL,可能會(huì)導(dǎo)致花了冤枉錢又耽擱了項(xiàng)目進(jìn)程。
NoSQL不是萬能的,但在大型項(xiàng)目中,你往往需要它!
關(guān)系數(shù)據(jù)庫經(jīng)過幾十年的發(fā)展,已經(jīng)非常成熟,但同時(shí)也存在不足:
表結(jié)構(gòu)是強(qiáng)約束的,業(yè)務(wù)變更時(shí)擴(kuò)充很麻煩。
如果對(duì)大數(shù)據(jù)量的表進(jìn)行統(tǒng)計(jì)運(yùn)算,I/O會(huì)很高,因?yàn)榧词怪会槍?duì)某列進(jìn)行運(yùn)算,也需要將整行數(shù)據(jù)讀入內(nèi)存。
全文搜索只能使用 Like 進(jìn)行整表掃描,性能非常低。
針對(duì)這些不足,產(chǎn)生了不同的 NoSQL 解決方案,在某些場(chǎng)景下比關(guān)系數(shù)據(jù)庫更有優(yōu)勢(shì),但同時(shí)也犧牲了某些特性,所以不能片面的迷信某種方案,應(yīng)將其作為 SQL 的有利補(bǔ)充。
NoSQL != No SQL,而是:
NoSQL = Not Only SQL
典型的 NoSQL 方案分為4類:
Redis 是典型,其 value 是具體的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),包括 string, hash, list, set, sorted set, bitmap, hyperloglog,常被稱為數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)服務(wù)器。
以 list 為例:
LPOP key 是移除并返回隊(duì)列左邊的第一個(gè)元素。
如果用關(guān)系數(shù)據(jù)庫就比較麻煩了,需要操作:
Redis 的缺點(diǎn)主要體現(xiàn)在不支持完成的ACID事務(wù),只能保證隔離性和一致性,無法保證原子性和持久性。
最大的特點(diǎn)是 no-schema,無需在使用前定義字段,讀取一個(gè)不存在的字段也不會(huì)導(dǎo)致語法錯(cuò)誤。
特點(diǎn):
以電商為例,不同商品的屬性差異很大,如冰箱和電腦,這種差異性在關(guān)系數(shù)據(jù)庫中會(huì)有很大的麻煩,而使用文檔數(shù)據(jù)庫則非常方便。
文檔數(shù)據(jù)庫的主要缺點(diǎn):
關(guān)系數(shù)據(jù)庫是按行來存儲(chǔ)的,列式數(shù)據(jù)庫是按照列來存儲(chǔ)數(shù)據(jù)。
按行存儲(chǔ)的優(yōu)勢(shì):
在某些場(chǎng)景下,這些優(yōu)勢(shì)就成為劣勢(shì)了,例如,計(jì)算超重人員的數(shù)據(jù),只需要讀取體重這一列進(jìn)行統(tǒng)計(jì)即可,但行式存儲(chǔ)會(huì)將整行數(shù)據(jù)讀取到內(nèi)存中,很浪費(fèi)。
而列式存儲(chǔ)中,只需要讀取體重這列的數(shù)據(jù)即可,I/O 將大大減少。
除了節(jié)省I/O,列式存儲(chǔ)還有更高的壓縮比,可以節(jié)省存儲(chǔ)空間。普通行式數(shù)據(jù)庫的壓縮比在 3:1 到 5:1 左右,列式數(shù)據(jù)庫在 8:1 到 30:1,因?yàn)閱蝹€(gè)列的數(shù)據(jù)相似度更高。
列式存儲(chǔ)的隨機(jī)寫效率遠(yuǎn)低于行式存儲(chǔ),因?yàn)樾惺酱鎯?chǔ)時(shí)同一行多個(gè)列都存儲(chǔ)在連續(xù)空間中,而列式存儲(chǔ)將不同列存儲(chǔ)在不連續(xù)的空間。
一般將列式存儲(chǔ)應(yīng)用在離線大數(shù)據(jù)分析統(tǒng)計(jì)場(chǎng)景,因?yàn)檫@時(shí)主要針對(duì)部分列進(jìn)行操作,而且數(shù)據(jù)寫入后無須更新。
關(guān)系數(shù)據(jù)庫通過索引進(jìn)行快速查詢,但在全文搜索的情景下,索引就不夠了,因?yàn)椋?/p>
假設(shè)有一個(gè)交友網(wǎng)站,信息表如下:
需要匹配性別、地點(diǎn)、語言列。
需要匹配性別、地點(diǎn)、愛好列。
實(shí)際搜索中,各種排列組合非常多,關(guān)系數(shù)據(jù)庫很難支持。
全文搜索引擎是使用 倒排索引 技術(shù),建立單詞到文檔的索引,例如上面的表信息建立倒排索引:
所以特別適合根據(jù)關(guān)鍵詞來查詢文檔內(nèi)容。
上面介紹了幾種典型的NoSQL方案,及各自的適用場(chǎng)景和特點(diǎn),您可以根據(jù)實(shí)際需求進(jìn)行選擇。
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(dòng)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?cái)?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(shí)間,但是不可否認(rèn),現(xiàn)在已經(jīng)開始了第二代運(yùn)動(dòng)。盡管早期的堆棧代碼只能算是一種實(shí)驗(yàn),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(gè)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(chǔ)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(chǔ)庫。
NoSQL(NoSQL = Not Only SQL ),意即“不僅僅是SQL”,是一項(xiàng)全新的數(shù)據(jù)庫革命性運(yùn)動(dòng),早期就有人提出,發(fā)展至2009年趨勢(shì)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(chǔ),相對(duì)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(duì)于NoSQL并沒有一個(gè)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(shí),并不需要預(yù)先定義它們的模式。
無共享架構(gòu):相對(duì)于將所有數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的存儲(chǔ)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(chǔ)在各個(gè)本地服務(wù)器上。因?yàn)閺谋镜卮疟P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(shí)候,動(dòng)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(dòng)遷移。
分區(qū):相對(duì)于將數(shù)據(jù)存放于同一個(gè)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(gè)節(jié)點(diǎn)上面。并且通常分區(qū)的同時(shí)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(chǔ)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(gè)節(jié)點(diǎn),而不會(huì)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(shí)候,可能會(huì)丟失少量的數(shù)據(jù)。
BASE:相對(duì)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(gè)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(zhǎng),成功的NoSQL必然特別適用于某些場(chǎng)合或者某些應(yīng)用,在這些場(chǎng)合中會(huì)遠(yuǎn)遠(yuǎn)勝過關(guān)系型數(shù)據(jù)庫和其他的NoSQL。
基本含義NoSQL(NoSQL = Not Only SQL ),意即“不僅僅是SQL”,是一項(xiàng)全新的數(shù)據(jù)庫革命性運(yùn)動(dòng),早期就有人提出,發(fā)展至2009年趨勢(shì)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(chǔ),相對(duì)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。NoSQLNoSQL數(shù)據(jù)庫的四大分類鍵值(Key-Value)存儲(chǔ)數(shù)據(jù)庫這一類數(shù)據(jù)庫主要會(huì)使用到一個(gè)哈希表,這個(gè)表中有一個(gè)特定的鍵和一個(gè)指針指向特定的數(shù)據(jù)。Key/value模型對(duì)于IT系統(tǒng)來說的優(yōu)勢(shì)在于簡(jiǎn)單、易部署。但是如果DBA只對(duì)部分值進(jìn)行查詢或更新的時(shí)候,Key/value就顯得效率低下了。[3] 舉例如:Tokyo Cabinet/Tyrant, Redis, Voldemort, Oracle BDB.列存儲(chǔ)數(shù)據(jù)庫。這部分?jǐn)?shù)據(jù)庫通常是用來應(yīng)對(duì)分布式存儲(chǔ)的海量數(shù)據(jù)。鍵仍然存在,但是它們的特點(diǎn)是指向了多個(gè)列。這些列是由列家族來安排的。如:Cassandra, HBase, Riak.文檔型數(shù)據(jù)庫文檔型數(shù)據(jù)庫的靈感是來自于Lotus Notes辦公軟件的,而且它同第一種鍵值存儲(chǔ)相類似。該類型的數(shù)據(jù)模型是版本化的文檔,半結(jié)構(gòu)化的文檔以特定的格式存儲(chǔ),比如JSON。文檔型數(shù)據(jù)庫可 以看作是鍵值數(shù)據(jù)庫的升級(jí)版,允許之間嵌套鍵值。而且文檔型數(shù)據(jù)庫比鍵值數(shù)據(jù)庫的查詢效率更高。如:CouchDB, MongoDb. 國內(nèi)也有文檔型數(shù)據(jù)庫SequoiaDB,已經(jīng)開源。圖形(Graph)數(shù)據(jù)庫圖形結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)庫同其他行列以及剛性結(jié)構(gòu)的SQL數(shù)據(jù)庫不同,它是使用靈活的圖形模型,并且能夠擴(kuò)展到多個(gè)服務(wù)器上。NoSQL數(shù)據(jù)庫沒有標(biāo)準(zhǔn)的查詢語言(SQL),因此進(jìn)行數(shù)據(jù)庫查詢需要制定數(shù)據(jù)模型。許多NoSQL數(shù)據(jù)庫都有REST式的數(shù)據(jù)接口或者查詢API。[2] 如:Neo4J, InfoGrid, Infinite Graph.因此,我們總結(jié)NoSQL數(shù)據(jù)庫在以下的這幾種情況下比較適用:1、數(shù)據(jù)模型比較簡(jiǎn)單;2、需要靈活性更強(qiáng)的IT系統(tǒng);3、對(duì)數(shù)據(jù)庫性能要求較高;4、不需要高度的數(shù)據(jù)一致性;5、對(duì)于給定key,比較容易映射復(fù)雜值的環(huán)境。
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?cè)絹碓蕉嗟赜糜诖髷?shù)據(jù)和實(shí)時(shí) Web 應(yīng)用程序,在本文中,我們通過示例討論 NoSQL、何時(shí)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(shí),任何關(guān)系數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng) (RDBMS) 的響應(yīng)時(shí)間都會(huì)變慢。為了解決這個(gè)問題,我們可以通過升級(jí)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(duì)于非結(jié)構(gòu)化或非常大的數(shù)據(jù)對(duì)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(duì)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(chǔ)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(chǔ)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(shí),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(gè)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(gè)或多個(gè)表的行,因?yàn)?NoSQL 數(shù)據(jù)庫本質(zhì)上不是表格的,所以這個(gè)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(chǔ)多媒體內(nèi)容提供更好的選擇。
例如,福布斯在短短幾個(gè)月內(nèi)就構(gòu)建了一個(gè)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(shí)存儲(chǔ)和檢索大數(shù)據(jù)的系統(tǒng)在分析 歷史 數(shù)據(jù)的同時(shí)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(tái)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(dòng)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(dòng)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(gè)請(qǐng)求,同時(shí)還處理用戶數(shù)據(jù)并提供天氣更新。
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