NoSQL

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NoSQL简介

NoSql（NoSQL=Not Only SQL），意思是不仅仅是SQL，泛指非关系型数据库。

NoSQL数据库的产生就是为了解决大规模数据集合多重数据种类带来的挑战，尤其是大数据应用难题，包括超大规模数据的存储。这些类型的数据存储不需要固定模式，无需多余操作就可以横向扩展。

NoSQL数据库种类繁多，但是一个共同的特点都是去掉关系数据库的关系型特征；数据之间无关系，这样就非常容易扩展，也就无形之间，在架构的层面上带来了可扩展的能力。

NoSQL数据库都具有非常高的读写性能，尤其在大数据量下，同样表现优秀。数据库的结构简单。

MySQL使用Query Cache，每次表的功能Cache就失效了，是一种大粒度的Cache，而NoSQL的Cache是记录级的，是一种细粒度的Cache，所以NoSQL在这个层面来说性能高很多。

NoSQL无需实现为要存储的数据建立字段，随时可以存储自定义的数据格式，而在关系数据库里，增删改字段是非常麻烦的。

RDBMS

NoSQL

Redis、Memcache、Mongdb、Tair、CounchDB、Cassandra、HBase

分类	举例	典型应用场景	数据模型	优点	缺点
键值(key-value)	Tokyo Cabinet/tyrant Redis,Voldemort Oracle BDB	内容缓存，重要用于处理大量数据的高访问负载，也用于一些日志系统	Key指向Value的键值对，通常用hash table 来实现	查找速度快	数据无结构化，通常指被当作字符串或者二进制数据
列存储数据库	Cassandra,HBase,Riak	分布式的文件系统	以列簇式存储，将同一列数据存在一起	查找速度快，可扩展性强，更容易进行分布式扩展	功能相对局限
文档型数据库	CounchDB,MongoDB	Web应用	key-value对应的键值对，Value为结构化数据	数据结构要求不严格，表结构可变，不用预定义表结构	查找性能不高，而且缺乏统一的查找语法
图形数据库	Neo4J,InfoGrid,Infinite Graph	社交网络，推荐系统，专注于构建关系图谱	图结构	利用图结构相关算法	很多时候需要对整个图做计算才能得出需要信息，而且这种结构不容易做分布式集群

关系型数据库遵循ACID规则事务在英文中是transaction，和现实世界中的交易很类似，它有如下四个特性：

A (Atomicity)原子性原子性很容易理解，也就是说事务里的所有操作要么全部做完，要么都不做，事务成功的条件是事务里的所有操作都成功，只要有一个操作失败，整个事务就失败，需要回滚。比如银行转账，从A账户转100元至B账户，分为两个步骤: 1) 从A账户取100元，2)存入100元至B账户。这两步要么一起完成，要么一起不完成，如果只完成第一步，第二步失败，钱会莫名其妙少了100元。
C (Consistency)一致性一致性也比较容易理解，也就是说数据库要一直处于一致的状态，事务的运行不会改变数据库原本的一致性约束。
I (Isolation) 独立性所谓的独立性是指并发的事务之间不会互相影响，如果一个事务要访问的数据正在被另外一个事务修改，只要另外一个事务未提交，它所访问的数据就不受未提交事务的影响。比如现有有个交易是从A账户转100元至B账户，在这个交易还未完成的情况下，如果此时B查询自己的账户，是看不到新增加的100元的
D (Durability) 持久性持久性是指一旦事务提交后，它所做的修改将会永久的保存在数据库上，即使出现宕机也不会丢失。