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。

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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)開始了第二代運動。盡管早期的堆棧代碼只能算是一種實驗，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：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)運行的時候，動態(tài)增加或者刪除結(jié)點。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，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，而不會被網(wǎng)絡(luò)傳輸引起遲延。缺點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。

nosql數(shù)據(jù)庫是什么 具有代表性以key-value的形式存儲的

什么是NoSQL

大家有沒有聽說過“NoSQL”呢?近年，這個詞極受關(guān)注?？吹健癗oSQL”這個詞，大家可能會誤以為是“No!SQL”的縮寫，并深感憤怒：“SQL怎么會沒有必要了呢?”但實際上，它是“Not Only SQL”的縮寫。它的意義是：適用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的時候就使用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，不適用的時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。

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)運而生。

為了更好地了解本書所介紹的NoSQL數(shù)據(jù)庫，對關(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)庫簡史

1969年，埃德加?6?1弗蘭克?6?1科德(Edgar Frank Codd)發(fā)表了劃時代的論文，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際應(yīng)用。但之后隨著硬件性能的提升，加之使用簡單、性能優(yōu)越等優(yōu)點，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，但有一個重要的大前提，請大家一定不要誤解。這個大前提就是“關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的性能絕對不低，它具有非常好的通用性和非常高的性能”。毫無疑問，對于絕大多數(shù)的應(yīng)用來說它都是最有效的解決方案。

突出的優(yōu)勢

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)勢主要有以下幾點:

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。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)庫是肯定沒有錯的。但是有些情況不需要JOIN，對上述關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的優(yōu)點也沒有什么特別需要，這時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

字段不固定時應(yīng)用

對簡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。相反，NoSQL數(shù)據(jù)庫原本就不支持JOIN處理，各個數(shù)據(jù)都是獨立設(shè)計的，很容易把數(shù)據(jù)分散到多個服務(wù)器上。由于數(shù)據(jù)被分散到了多個服務(wù)器上，減少了每個服務(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。這是非常簡單的方法，程序方面也不需要進(jìn)行變更，但需要一些費用。若要購買性能翻倍的服務(wù)器，需要花費的資金往往不只是原來的2倍，可能需要多達(dá)5到10倍。這種方法雖然簡單，但是成本較高。

另一方面，增大規(guī)模指的是使用多臺廉價的服務(wù)器來提高處理能力。它需要對程序進(jìn)行變更，但由于使用廉價的服務(wù)器，可以控制成本。另外，以后只要依葫蘆畫瓢增加廉價服務(wù)器的數(shù)量就可以了。

不對大量數(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)計的。但如果不是對大量數(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。但實際上NoSQL數(shù)據(jù)庫還有各種各樣的特點，如果能夠恰當(dāng)?shù)乩眠@些特點將會是非常有幫助。具體的例子將會在第2章和第3章進(jìn)行介紹，這些用途將會讓你感受到利用NoSQL的好處。

希望順暢地對數(shù)據(jù)進(jìn)行緩存(Cache)處理

希望對數(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”、“文檔型數(shù)據(jù)庫”、“列存儲數(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。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。

NoSQL數(shù)據(jù)庫是什么

NoSQL說起來簡單，但實際上到底有多少種呢?我在提筆的時候，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)庫和對象數(shù)據(jù)庫等各個類別。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

這是最常見的NoSQL數(shù)據(jù)庫，它的數(shù)據(jù)是以key-value的形式存儲的。雖然它的處理速度非?？?，但是基本上只能通過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性、永久性和兩者兼具三種。

臨時性

memcached屬于這種類型。所謂臨時性就是 “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?？欤钱?dāng)memcached停止的時候，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。和臨時性相反，所謂永久性就是“數(shù)據(jù)不會丟失”的意思。這里的key-value存儲不像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。

在硬盤上保存數(shù)據(jù)

可以進(jìn)行非常快速的保存和讀取處理(但無法與memcached相比)

數(shù)據(jù)不會丟失

兩者兼具

Redis屬于這種類型。Redis有些特殊，臨時性和永久性兼具，且集合了臨時性key-value存儲和永久性key-value存儲的優(yōu)點。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個以上，1分鐘內(nèi)10000個以上的key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)庫特別適合于處理數(shù)組類型的數(shù)據(jù)。

同時在內(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)時比較費事，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)，確實是方便快捷。

可以使用復(fù)雜的查詢條件

跟key-value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，但除此以外的其他處理基本上都能實現(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，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數(shù)據(jù)的，擅長進(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數(shù)據(jù)的，擅長以列為單位讀入數(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，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，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)勢對其中一些服務(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)庫因為事務(wù)等機(jī)制帶來的對海量數(shù)據(jù)、高并發(fā)請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時一定要慎重！不要為了NoSQL而NoSQL，可能會導(dǎo)致花了冤枉錢又耽擱了項目進(jìn)程。

NoSQL不是萬能的，但在大型項目中，你往往需要它！

elasticsearch可以代替NoSQL嗎

我們使用Elasticsearch存儲的文檔數(shù)量接近50億（算上1份復(fù)制，接近100億文檔），總共10個數(shù)據(jù)節(jié)點和2個元數(shù)據(jù)節(jié)點（48GB內(nèi)存，8核心CPU，ES使用內(nèi)存達(dá)到70%），每天的文檔增量大概是3000W條（速度持續(xù)增加中）。目前來看，單個文檔的查詢效率基本處于實時狀態(tài)；對于1到2周的數(shù)據(jù)的聚合統(tǒng)計操作也可以在10秒之內(nèi)返回結(jié)果。

但是，還有提升的空間：

1. 對于查詢單條數(shù)據(jù)的應(yīng)用場景來說，我們可以使用ES的路由機(jī)制，將同一索引內(nèi)的具有相同特征（比如具有相同的userid）的文檔全部存儲于一個節(jié)點上，這樣我們之后的查詢都可以直接定位到這個節(jié)點上，而不用將查詢廣播道所有的節(jié)點上；

2. 隨著數(shù)據(jù)節(jié)點的增加，適當(dāng)增加分片數(shù)量，提升系統(tǒng)的分布水平，也可以通過分而治之的方式優(yōu)化查詢性能；

個人以為Elasticsearch作為內(nèi)部存儲來說還是不錯的，效率也基本能夠滿足，在某些方面替代傳統(tǒng)DB也是可以的，前提是你的業(yè)務(wù)不對操作的事性務(wù)有特殊要求；而權(quán)限管理也不用那么細(xì)，因為ES的權(quán)限這塊還不完善。由于我們對ES的應(yīng)用場景僅僅是在于對某段時間內(nèi)的數(shù)據(jù)聚合操作，沒有大量的單文檔請求（比如通過userid來找到一個用戶的文檔，類似于NoSQL的應(yīng)用場景），所以能否替代NoSQL還需要各位自己的測試。如果讓我選擇的話，我會嘗試使用ES來替代傳統(tǒng)的NoSQL，因為它的橫向擴(kuò)展機(jī)制太方便了。

什么是NoSQL數(shù)據(jù)庫？

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(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，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(kuò)展。

2.2 NoSQL代表

MongDB、 Redis、Memcache

3. 關(guān)系型數(shù)據(jù)庫與NoSQL的區(qū)別？

3.1 RDBMS

高度組織化結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)

結(jié)構(gòu)化查詢語言（SQL）

數(shù)據(jù)和關(guān)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(yán)格的一致性

基礎(chǔ)事務(wù)

ACID

關(guān)系型數(shù)據(jù)庫遵循ACID規(guī)則

事務(wù)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(wù)里的所有操作要么全部做完，要么都不做，事務(wù)成功的條件是事務(wù)里的所有操作都成功，只要有一個操作失敗，整個事務(wù)就失敗，需要回滾。比如銀行轉(zhuǎn)賬，從A賬戶轉(zhuǎn)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(wù)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(wù)之間不會互相影響，如果一個事務(wù)要訪問的數(shù)據(jù)正在被另外一個事務(wù)修改，只要另外一個事務(wù)未提交，它所訪問的數(shù)據(jù)就不受未提交事務(wù)的影響。比如現(xiàn)有有個交易是從A賬戶轉(zhuǎn)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(wù)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(jī)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(yù)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(jié)構(gòu)化和不可預(yù)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(yīng)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(kuò)展性上不太強(qiáng)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)，通常可能對一致性要求低一些。

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(dāng)前的網(wǎng)絡(luò)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(jìn)行權(quán)衡，沒有NoSQL系統(tǒng)能同時保證這三點。

說明：C：強(qiáng)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(gòu)的選擇

CP：Redis、Mongodb

注意：分布式架構(gòu)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(yīng)用，其實并不需要強(qiáng)一致性。

因此犧牲C換取P，這是目前分布式數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品的方向。

4. 當(dāng)下NoSQL的經(jīng)典應(yīng)用

當(dāng)下的應(yīng)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(jī)，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(shè)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(gòu)。

數(shù)據(jù)源改造而服務(wù)平臺不需要大面積重構(gòu)。

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)點來實現(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)庫的寫實時性和讀實時性需求

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(rèn)同。

高并發(fā)寫選sql還是nosql？

SQL的獨特優(yōu)勢包括：

1. SQL能夠加強(qiáng)與數(shù)據(jù)的交互，并允許對單個數(shù)據(jù)庫設(shè)計提出問題。這是很關(guān)鍵的特征，因為無法交互的數(shù)據(jù)基本上是沒用的，并且，增強(qiáng)的交互性能夠帶來新的見解、新的問題和更有意義的未來交互。

2. SQL是標(biāo)準(zhǔn)化的，使用戶能夠跨系統(tǒng)運用他們的知識，并對第三方附件和工具提供支持。

3. SQL能夠擴(kuò)展，并且是多功能和經(jīng)過時間驗證的，這能夠解決從快寫為主導(dǎo)的傳輸?shù)綊呙杳芗蜕钊敕治龅葐栴}。

4. SQL對數(shù)據(jù)呈現(xiàn)和存儲采用正交形式，一些SQL系統(tǒng)支持JSON和其他結(jié)構(gòu)化對象格式，比NoSQL具有更好的性能和更多功能。

NoSQL特點：

易擴(kuò)展

NoSQL數(shù)據(jù)庫種類繁多，但是一個共同的特點都是去掉關(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。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)制模型也能實現(xiàn)高可用。

本文標(biāo)題：高并發(fā)聚合nosql,高并發(fā)定義
URL網(wǎng)址：http://jinyejixie.com/article18/dssoggp.html

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