什么是NoSQL數(shù)據(jù)庫？

2. 什么是NoSQL？

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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

嚴格的一致性

基礎事務

ACID

關(guān)系型數(shù)據(jù)庫遵循ACID規(guī)則

事務在英文中是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，也就是說事務里的所有操作要么全部做完，要么都不做，事務成功的條件是事務里的所有操作都成功，只要有一個操作失敗，整個事務就失敗，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)的事務之間不會互相影響，如果一個事務要訪問的數(shù)據(jù)正在被另外一個事務修改，只要另外一個事務未提交，它所訪問的數(shù)據(jù)就不受未提交事務的影響。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)，通常在可擴展性上不太強大。

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。

而由于當前的網(wǎng)絡硬件肯定會出現(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行權(quán)衡，沒有NoSQL系統(tǒng)能同時保證這三點。

說明：C：強一致性 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應用，其實并不需要強一致性。

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. 當下NoSQL的經(jīng)典應用

當下的應用是 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，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)源改造而服務平臺不需要大面積重構(gòu)。

NoSQL 數(shù)據(jù)庫：何時使用 NoSQL 與 SQL？

NoSQL 數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)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(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)和高負載的現(xiàn)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(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，任何關(guān)系數(shù)據(jù)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(xiàn)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(jié)構(gòu)化或非常大的數(shù)據(jù)對象（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，NoSQL 也被稱為“ 不僅僅是 SQL ”，強調(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或多個表的行，因為 NoSQL 數(shù)據(jù)庫本質(zhì)上不是表格的，所以這個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)務應用程序提供更高的靈活性和可擴展性，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)模型為存儲多媒體內(nèi)容提供更好的選擇。

例如，福布斯在短短幾個月內(nèi)就構(gòu)建了一個基于 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，實時存儲和檢索大數(shù)據(jù)的系統(tǒng)在分析 歷史 數(shù)據(jù)的同時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(wǎng)設備具有連接到互聯(lián)網(wǎng)或通信網(wǎng)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(shù)據(jù)。隨著數(shù)十億臺設備生成數(shù)不清的數(shù)據(jù)，IoT NoSQL 數(shù)據(jù)庫為 IoT 服務提供商提供了可擴展性和更靈活的架構(gòu)。

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(shù)據(jù)集。

擁有數(shù)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(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)百萬個請求，同時還處理用戶數(shù)據(jù)并提供天氣更新。

數(shù)據(jù)庫有哪幾種

常用數(shù)據(jù)庫有：

1、關(guān)系型數(shù)據(jù)庫

關(guān)系型數(shù)據(jù)庫是由IBM的E.F. Codd于1970年發(fā)明的，它是一個表格數(shù)據(jù)庫，其中定義了數(shù)據(jù)，因此可以以多種不同的方式對其進行重組和訪問。關(guān)系數(shù)據(jù)庫由一組表組成，其中的數(shù)據(jù)屬于預定義的類別。每個表在一個列中至少有一個數(shù)據(jù)類別，并且每一行對于列中定義的類別都有一個特定的數(shù)據(jù)實例。

2、分布式數(shù)據(jù)庫

分布式數(shù)據(jù)庫是一種數(shù)據(jù)庫，數(shù)據(jù)庫存儲在多個物理位置，處理在網(wǎng)絡中的不同點之間分散或復制。分布式數(shù)據(jù)庫可以是同構(gòu)的，也可以是異構(gòu)的。同構(gòu)分布式數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)中的所有物理位置都具有相同的底層硬件，并運行相同的操作系統(tǒng)和數(shù)據(jù)庫應用程序。異構(gòu)分布式數(shù)據(jù)庫中的硬件、操作系統(tǒng)或數(shù)據(jù)庫應用程序在每個位置上可能是不同的。

3、云數(shù)據(jù)庫

云數(shù)據(jù)庫是針對虛擬化環(huán)境優(yōu)化或構(gòu)建的數(shù)據(jù)庫。云數(shù)據(jù)庫提供了一些好處，比如可以按每次使用支付存儲容量和帶寬的費用，還可以根據(jù)需要提供可伸縮性和高可用性。云數(shù)據(jù)庫還為企業(yè)提供了在軟件即服務部署中支持業(yè)務應用程序的機會。

4、NoSQL數(shù)據(jù)庫

NoSQL數(shù)據(jù)庫對于大型分布式數(shù)據(jù)集非常有用。NoSQL數(shù)據(jù)庫對于關(guān)系數(shù)據(jù)庫無法解決的大數(shù)據(jù)性能問題非常有效。當組織必須分析大量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)或存儲在云中多個虛擬服務器上的數(shù)據(jù)時，它們是最有效的。

5、面向?qū)ο蟮臄?shù)據(jù)庫

使用面向?qū)ο缶幊陶Z言創(chuàng)建的項通常存儲在關(guān)系數(shù)據(jù)庫中，但是面向?qū)ο髷?shù)據(jù)庫非常適合于這些項。面向?qū)ο蟮臄?shù)據(jù)庫是圍繞對象(而不是操作)和數(shù)據(jù)(而不是邏輯)組織的。例如，關(guān)系數(shù)據(jù)庫中的多媒體記錄可以是可定義的數(shù)據(jù)對象，而不是字母數(shù)字值。

6、圖形數(shù)據(jù)庫

面向圖形的數(shù)據(jù)庫是一種NoSQL數(shù)據(jù)庫，它使用圖形理論存儲、映射和查詢關(guān)系。圖數(shù)據(jù)庫基本上是節(jié)點和邊的集合，其中每個節(jié)點表示一個實體，每個邊表示節(jié)點之間的連接。

對于大數(shù)據(jù)中的NoSQL,以下不屬于NoSQL的數(shù)據(jù)庫是哪個

答案：A

1.文檔型數(shù)據(jù)庫

作為最受歡迎的NoSQL產(chǎn)品，文檔型數(shù)據(jù)庫MongoDB當仁不讓地占據(jù)了第一的位置，同時它也是所有NoSQL數(shù)據(jù)庫中排名最靠前的產(chǎn)品(總排行榜第七名)。Apache基金會的CouchDB排在第二，基于.Net的數(shù)據(jù)庫RavenDB排在第三，Couchbase排在第四。

2.鍵值(Key-value)數(shù)據(jù)庫

鍵值(Key-value)數(shù)據(jù)庫是NoSQL領域中應用范圍最廣的，也是涉及產(chǎn)品最多的一種模型。從最簡單的BerkeleyDB到功能豐富的分布式數(shù)據(jù)庫Riak再到Amazon托管的DynamoDB不一而足。

在鍵值數(shù)據(jù)庫流行度排行中，Redis不出意外地排名第一，它是一款由Vmware支持的內(nèi)存數(shù)據(jù)庫，總體排名第十一。排在第二位的是Memcached，它在緩存系統(tǒng)中應用十分廣泛。排在之后的是Riak、BerkeleyDB、SimpleDB、DynamoDB以及甲骨文的Oracle NoSQL數(shù)據(jù)庫。值得注意的是，Oracle NoSQL數(shù)據(jù)庫上榜不久，得分已經(jīng)翻番，上升勢頭非常迅猛。

3.　列式存儲

列式存儲被視為NoSQL數(shù)據(jù)庫中非常重要的一種模式，其中Cassandra流行度最高，它已經(jīng)由Facebook轉(zhuǎn)交給到Apache進行管理，同時Cassandra在全體數(shù)據(jù)庫排名中排在第十位，緊隨MongoDB成為第二受歡迎的NoSQL數(shù)據(jù)庫?；贖adoop的Hbase排在第二位，Hypertable排在第三。而Google的BigTable并未列入排名，原因是它并未正式公開。

nosql數(shù)據(jù)庫有哪些？？？

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。

隨著大數(shù)據(jù)的不斷發(fā)展，非關(guān)系型的數(shù)據(jù)庫現(xiàn)在成了一個極其熱門的新領域，非關(guān)系數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品的發(fā)展非常迅速。現(xiàn)今的計算機體系結(jié)構(gòu)在數(shù)據(jù)存儲方面要有龐大的水平擴展性，而NoSQL也正是致力于改變這一現(xiàn)狀。目前Google的

BigTable和Amazon

的Dynamo使用的就是NoSQL型數(shù)據(jù)庫，本文介紹了10種出色的NoSQL數(shù)據(jù)庫。

雖然NoSQL流行語火起來才短短一年的時間，但是不可否認，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)存儲不得不進行重寫，也有少數(shù)人認為這就是所謂的2.0版本。這里列出一些比較知名的NoSQL工具，可以為大數(shù)據(jù)建立快速、可擴展的存儲庫。

給一個地址吧

大數(shù)據(jù)核心技術(shù)有哪些？

大數(shù)據(jù)技術(shù)的體系龐大且復雜，基礎的技術(shù)包含數(shù)據(jù)的采集、數(shù)據(jù)預處理、分布式存儲、數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)倉庫、機器學習、并行計算、可視化等。

1、數(shù)據(jù)采集與預處理：FlumeNG實時日志收集系統(tǒng)，支持在日志系統(tǒng)中定制各類數(shù)據(jù)發(fā)送方，用于收集數(shù)據(jù)；Zookeeper是一個分布式的，開放源碼的分布式應用程序協(xié)調(diào)服務，提供數(shù)據(jù)同步服務。

2、數(shù)據(jù)存儲：Hadoop作為一個開源的框架，專為離線和大規(guī)模數(shù)據(jù)分析而設計，HDFS作為其核心的存儲引擎，已被廣泛用于數(shù)據(jù)存儲。HBase，是一個分布式的、面向列的開源數(shù)據(jù)庫，可以認為是hdfs的封裝，本質(zhì)是數(shù)據(jù)存儲、NoSQL數(shù)據(jù)庫。

3、數(shù)據(jù)清洗：MapReduce作為Hadoop的查詢引擎，用于大規(guī)模數(shù)據(jù)集的并行計算。

4、數(shù)據(jù)查詢分析：Hive的核心工作就是把SQL語句翻譯成MR程序，可以將結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)映射為一張數(shù)據(jù)庫表，并提供HQL(HiveSQL)查詢功能。Spark啟用了內(nèi)存分布數(shù)據(jù)集，除了能夠提供交互式查詢外，它還可以優(yōu)化迭代工作負載。

5、數(shù)據(jù)可視化：對接一些BI平臺，將分析得到的數(shù)據(jù)進行可視化，用于指導決策服務。

當前標題：nosql數(shù)據(jù)庫大數(shù)據(jù),nosql數(shù)據(jù)庫和mysql
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