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大數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)nosql,大數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)賽2022

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(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。

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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,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。

互聯(lián)網(wǎng)背景下,為什么用NoSql

本文將從單機(jī)MySQL的場(chǎng)景出發(fā),簡(jiǎn)述一下隨著網(wǎng)站的訪問量越來越大,數(shù)據(jù)庫部署的演進(jìn)過程,到為什么要用MySQL的必要性。

大數(shù)據(jù)時(shí)代的數(shù)據(jù)有3V的特點(diǎn):海量Volume、多樣Variety、實(shí)時(shí)Velocity。

互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)站需求的3高的特點(diǎn):高并發(fā)、高可擴(kuò)、高性能。

一、單機(jī)MySql

當(dāng)一個(gè)網(wǎng)站的訪問量不大時(shí),用單個(gè)數(shù)據(jù)庫完全可以輕松應(yīng)付。

在那個(gè)時(shí)候,更多的都是靜態(tài)網(wǎng)頁,動(dòng)態(tài)交互類型的網(wǎng)站不多。

上述架構(gòu)下,我們來看看數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的瓶頸是什么?

1.數(shù)據(jù)量的總大小 一個(gè)機(jī)器放不下時(shí)

2.數(shù)據(jù)的索引(B+ Tree)一個(gè)機(jī)器的內(nèi)存放不下時(shí)

3.訪問量(讀寫混合)一個(gè)實(shí)例不能承受

如果滿足了上述1 or 3個(gè),進(jìn)化......

二、Memcached(緩存)+Mysql+垂直拆分

后來,隨著訪問量的上升,幾乎大部分使用MySQL架構(gòu)的網(wǎng)站在數(shù)據(jù)庫上都開始出現(xiàn)了性能問題,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)來緩解數(shù)據(jù)庫的壓力,優(yōu)化數(shù)據(jù)庫的結(jié)構(gòu)和索引。開始比較流行的是通過文件緩存來緩解數(shù)據(jù)庫壓力,但是當(dāng)訪問量繼續(xù)增大的時(shí)候,多臺(tái)web機(jī)器通過文件緩存不能共享,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來解決增加或減少緩存服務(wù)器導(dǎo)致重新hash帶來的大量緩存失效的弊端

三、MySql主從復(fù)制讀寫分離

由于數(shù)據(jù)庫的寫入壓力增加,Memcached只能緩解數(shù)據(jù)庫的讀取壓力。讀寫集中在一個(gè)數(shù)據(jù)庫上讓數(shù)據(jù)庫不堪重負(fù),大部分網(wǎng)站開始使用主從復(fù)制技術(shù)來達(dá)到讀寫分離,以提高讀寫性能和讀庫的可擴(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。

四、分庫分表+水平拆分+Mysql集群

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來緩解寫壓力和數(shù)據(jù)增長的擴(kuò)展問題。這個(gè)時(shí)候,分表分庫成了一個(gè)熱門技術(shù),是面試的熱門問題也是業(yè)界討論的熱門技術(shù)問題。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)力一般的公司帶來了希望。雖然MySQL推出了MySQL Cluster集群,但性能也不能很好滿足互聯(lián)網(wǎng)的要求,只是在高可靠性上提供了非常大的保證。

五、Mysql的擴(kuò)展性瓶頸

MySQL數(shù)據(jù)庫也經(jīng)常存儲(chǔ)一些大文本字段,導(dǎo)致數(shù)據(jù)庫表非常的大,在做數(shù)據(jù)庫恢復(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。比如1000萬4KB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)人員面臨的問題。

六、為什么用Nosql

今天我們可以通過第三方平臺(tái)(如:Google,Facebook等)可以很容易的訪問和抓取數(shù)據(jù)。用戶的個(gè)人信息,社交網(wǎng)絡(luò),地理位置,用戶生成的數(shù)據(jù)和用戶操作日志已經(jīng)成倍的增加。我們?nèi)绻獙?duì)這些用戶數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘,那SQL數(shù)據(jù)庫已經(jīng)不適合這些應(yīng)用了, NoSQL數(shù)據(jù)庫的發(fā)展也卻能很好的處理這些大的數(shù)據(jù)。下面給大家看一下,web應(yīng)用數(shù)據(jù)量的增長圖:

七、Nosql是什么

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(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,包括超大規(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,無需多余操作就可以橫向擴(kuò)展。

八、Nosql的優(yōu)勢(shì)

1.易擴(kuò)展

NoSQL數(shù)據(jù)庫種類繁多,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。

2.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(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)層面上來說就要性能高很多了。

3.多樣靈活的數(shù)據(jù)模型

NoSQL無需事先為要存儲(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)。

九、Nosql數(shù)據(jù)庫的四大分類

鍵值(Key-Value)存儲(chǔ)

列存儲(chǔ)

文檔存儲(chǔ)

圖形存儲(chǔ)

常見的有:Redis、Memcache、MongoDB,這里就不一 一 介紹了。

NoSQL是大數(shù)據(jù)的未來嗎

我們知道大數(shù)據(jù)產(chǎn)生了巨大的數(shù)據(jù),那么是需要去存儲(chǔ)這些數(shù)據(jù)的,NoSQL,泛指非關(guān)系型的數(shù)據(jù)庫,它類似于存放數(shù)據(jù)的倉庫,對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲(chǔ),相比mysql,是它的升級(jí)版,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。

互聯(lián)網(wǎng)背景下為什么會(huì)出現(xiàn)NoSQL

NoSQL泛指非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫。隨著互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的興起與發(fā)展,傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫結(jié)構(gòu)已經(jīng)很難適應(yīng)大規(guī)模數(shù)據(jù)、非結(jié)構(gòu)性數(shù)據(jù)帶來的挑戰(zhàn),也就是現(xiàn)在大數(shù)據(jù)行業(yè)的發(fā)展對(duì)傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫發(fā)出了挑戰(zhàn),而為了應(yīng)對(duì)大規(guī)模的非結(jié)構(gòu)性數(shù)據(jù)的處理,非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫才會(huì)在計(jì)算機(jī)、軟件、數(shù)據(jù)庫等方面得到飛速的發(fā)展。

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(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,包括超大規(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(chǔ)在單獨(dú)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(shí)世界中的交易很類似,它有如下四個(gè)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(gè)操作失敗,整個(gè)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(gè)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(huì)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(yùn)行不會(huì)改變數(shù)據(jù)庫原本的一致性約束。

I (Isolation) 獨(dú)立性

所謂的獨(dú)立性是指并發(fā)的事務(wù)之間不會(huì)互相影響,如果一個(gè)事務(wù)要訪問的數(shù)據(jù)正在被另外一個(gè)事務(wù)修改,只要另外一個(gè)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(gè)交易是從A賬戶轉(zhuǎn)100元至B賬戶,在這個(gè)交易還未完成的情況下,如果此時(shí)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(huì)永久的保存在數(shù)據(jù)庫上,即使出現(xiàn)宕機(jī)也不會(huì)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(duì)存儲(chǔ),列存儲(chǔ),文檔存儲(chǔ),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(dòng)都是同步的

Availability(可用性), 好的響應(yīng)性能

Partition tolerance(分區(qū)容錯(cuò)性) 可靠性

P: 系統(tǒng)中任意信息的丟失或失敗不會(huì)影響系統(tǒng)的繼續(xù)運(yùn)作。

定理:任何分布式系統(tǒng)只可同時(shí)滿足二點(diǎn),沒法三者兼顧。

CAP理論的核心是:一個(gè)分布式系統(tǒng)不可能同時(shí)很好的滿足一致性,可用性和分區(qū)容錯(cuò)性這三個(gè)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(diǎn)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(duì)一致性要求低一些。

CAP理論就是說在分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)中,最多只能實(shí)現(xiàn)上面的兩點(diǎn)。

而由于當(dāng)前的網(wǎng)絡(luò)硬件肯定會(huì)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(shí)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(shí)保證這三點(diǎn)。

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(shí)候必須做出取舍。

一致性和可用性之間取一個(gè)平衡。多余大多數(shù)web應(yīng)用,其實(shí)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(xiàng)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(tái);O 是指 Oracle 數(shù)據(jù)庫,也很貴的,好幾萬呢;M 是指 EMC 的存儲(chǔ)設(shè)備,也很貴的。

難點(diǎn):

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(tái)不需要大面積重構(gòu)。

本文名稱:大數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)nosql,大數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)賽2022
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