NoSQL 數據庫和對象云存儲的區(qū)別

1、使用冗余，每個人的好友信息都在數據庫中有存儲，就是你說的記錄一對一關系

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2、數據緩存到內存，數據訪問很快

3、狀態(tài)信息修改異步，比如一個人登陸了，他的好友不是馬上就知道，中間間隔幾秒也沒有關系

4、數據可能不放在關系數據庫中，可能使用nosql數據庫，比如mongodb,bigtable,cassandra等

NoSQL 數據庫：何時使用 NoSQL 與 SQL？

NoSQL 數據庫因其功能性、易于開發(fā)性和可擴展性而廣受認可，它們越來越多地用于大數據和實時 Web 應用程序，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是一種下一代數據庫管理系統(tǒng) (DBMS)。NoSQL 數據庫具有靈活的模式，可用于構建具有大量數據和高負載的現代應用程序。

“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存在類似的數據庫。然而，NoSQL 的發(fā)展始于 2009 年初，并且發(fā)展迅速。

在處理大量數據時，任何關系數據庫管理系統(tǒng) (RDBMS) 的響應時間都會變慢。為了解決這個問題，我們可以通過升級現有硬件來“擴大”信息系統(tǒng)，這非常昂貴。但是，NoSQL 可以更好地橫向擴展并且更具成本效益。

NoSQL 對于非結構化或非常大的數據對象（例如聊天日志數據、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)網巨頭中特別受歡迎的原因。

一些流行的 NoSQL 數據庫包括：

隨著企業(yè)更快地積累更大的數據集，結構化數據和關系模式并不總是適合。有必要使用非結構化數據和大型對象來更好地捕獲這些信息。

傳統(tǒng)的 RDBMS 使用 SQL（結構化查詢語言）語法來存儲和檢索結構化數據，相反，NoSQL 數據庫包含廣泛的功能，可以存儲和檢索結構化、半結構化、非結構化和多態(tài)數據。

有時，NoSQL 也被稱為“ 不僅僅是 SQL ”，強調它可能支持類似 SQL 的語言或與 SQL 數據庫并列。SQL 和 NoSQL DBMS 之間的一個區(qū)別是 JOIN 功能。SQL 數據庫使用 JOIN 子句來組合來自兩個或多個表的行，因為 NoSQL 數據庫本質上不是表格的，所以這個功能并不總是可行或相關的。

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 數據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，取代關系數據庫，從而為某些業(yè)務應用程序提供更高的靈活性和可擴展性，下面給出了 NoSQL 數據庫的一些企業(yè)用例。

內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 數據庫可以通過其靈活和開放的數據模型為存儲多媒體內容提供更好的選擇。

例如，福布斯在短短幾個月內就構建了一個基于 MongoDB 的定制內容管理系統(tǒng)，以更低的成本為他們提供了更大的敏捷性。

大數據是指太大而無法通過傳統(tǒng)處理系統(tǒng)處理的數據集，實時存儲和檢索大數據的系統(tǒng)在分析 歷史 數據的同時使用流處理來攝取新數據，這是一系列非常適合 NoSQL 數據庫的功能。

Zoom使用 DynamoDB（按需模式）使其數據能夠在沒有性能問題的情況下進行擴展，即使該服務在 COVID-19 大流行的早期使用量激增。

物聯(lián)網設備具有連接到互聯(lián)網或通信網絡的嵌入式軟件和傳感器，能夠在無需人工干預的情況下收集和共享數據。隨著數十億臺設備生成數不清的數據，IoT NoSQL 數據庫為 IoT 服務提供商提供了可擴展性和更靈活的架構。

Freshub就是這樣的一項服務，它從 MySQL 切換到 MongoDB，以更好地處理其大型、動態(tài)、非統(tǒng)一的數據集。

擁有數十億智能手機用戶，可擴展性正成為在移動設備上提供服務的企業(yè)面臨的最大挑戰(zhàn)。具有更靈活數據模型的 NoSQL DBMS 通常是完美的解決方案。

例如，The Weather Channel使用 MongoDB 數據庫每分鐘處理數百萬個請求，同時還處理用戶數據并提供天氣更新。

大數據的存儲

?數據的存儲?式是結構化、半結構化和?結構化海量數據的存儲和管理，輕型數據庫?法滿?對其存儲以及復雜的數據挖掘和分析操作，通常使?分布式?件系統(tǒng)、No SQL 數據庫、云數據庫等。

結構化、半結構化和?結構化海量數據的存儲和管理，輕型數據庫?法滿?對其存儲以及復雜的數據挖掘和分析操作，通常使?分布式?件系統(tǒng)、No SQL 數據庫、云數據庫等。

1 分布式系統(tǒng)：分布式系統(tǒng)包含多個?主的處理單元，通過計算機?絡互連來協(xié)作完成分配的任務，其分?治之的策略能夠更好的處理?規(guī)模數據分析問題。

主要包含以下兩類：

1）分布式?件系統(tǒng)：存儲管理需要多種技術的協(xié)同?作，其中?件系統(tǒng)為其提供最底層存儲能?的?持。分布式?件系統(tǒng) HDFS 是?個?度容錯性系統(tǒng)，被設計成適?于批量處理，能夠提供?吞吐量的的數據訪問。

2）分布式鍵值系統(tǒng)：分布式鍵值系統(tǒng)?于存儲關系簡單的半結構化數據。典型的分布式鍵值系統(tǒng)有 Amazon Dynamo，以及獲得?泛應?和關注的對象存儲技術(Object Storage)也可以視為鍵值系統(tǒng)，其存儲和管理的是對象?不是數據塊。

2 Nosql 數據庫：關系數據庫已經?法滿? Web2.0 的需求。主要表現為：?法滿?海量數據的管理需求、?法滿?數據?并發(fā)的需求、?可擴展性和?可?性的功能太低。No SQL 數據庫的優(yōu)勢：可以?持超?規(guī)模數據存儲，靈活的數據模型可以很好地?持 Web2.0 應?，具有強?的橫向擴展能?等，典型的 No SQL 數據庫包含以下?種：

3 云數據庫：云數據庫是基于云計算技術發(fā)展的?種共享基礎架構的?法，是部署和虛擬化在云計算環(huán)境中的數據庫。

不屬于對象存儲的存儲類型

塊存儲和文件存儲不屬于對象儲存

對象數據組成結構

與塊存儲和文件存儲管理數據的方式不同，對象存儲是以對象的形式管理數據的。對象和文件最大的不同，就是在文件基礎之上增加了元數據。一般情況下，對象分為三個部分：數據、元數據以及對象id。

對象的數據通常是無結構的數據，比如：圖片、視頻或文檔等；對象的元數據則指的是對象的相關描述，比如：圖片的大小、文檔的擁有者等；對象id則是一個全局的唯一標識符，用來區(qū)分對象的。

從數據結構來看，這三種存儲有著根本不同。塊存儲的數據結構是數組，而文件存儲是二叉樹（B,B-,B+,B*各種樹），對象存儲基本上都是哈希表。

數組和二叉樹都是老生常談，沒有太多值得說的，而對象存儲使用的哈希表也就是常聽說的鍵值（KeyVaule型）存儲的核心數據結構，每個對象找一個UID（所謂的“鍵”KEY），算哈希值（所謂的“值Vaule”）以后和目標對應。找了一個哈希表例子如下：

鍵值對應關系簡單粗暴，畢竟算個hash值是很快的，這種扁平化組織形式可以做得非常大，避免了二叉樹的深度，對于真·海量的數據存儲和大規(guī)模訪問都能給力支持。所以不僅是對象存儲，很多NoSQL的分布式數據庫都會使用它，比如Redis，MongoDB，Cassandra 還有Dynamo等等。

文章名稱：nosql對象存儲,nosql的存儲類型
文章來源：http://jinyejixie.com/article38/dssdgpp.html

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