Nosql数据库介绍

什么是nosql数据库

是一项全新的数据库理念，泛指非关系型的数据库

为什么需要NoSQL

    (1)对数据库高并发读写的需求
    (2)对海量数据的高效率存储和访问的需求
    (3)对数据库的高可扩展性和高可用性的需求

在上面提到的“三高”的需求面前，关系数据库遇到了难以克服的障碍，而对于Web2.0网站来说，关系型数据库的很多主要特性却往往无用武之地，例如：

（1）数据库事务一致性需求

很多Web实时系统并不要求严格的数据库事务，对读一致性的要求很低，有些场合对写一致性要求也不高。因此数据库事务管理成了数据库高负载下一个沉重的负担。

（2）数据库的写实时性和读实时性需求

对关系数据库来说，插入一条数据之后立刻查询，是肯定可以读出来这条数据的。web2.0并不要求这么高的实时性。

（3）对复杂的SQL查询，特别是多表关联查询的需求

任何大数据量的Web系统，都非常忌讳多个大表的关联查询，以及复杂的数据分析类型的复杂SQL报表查询，特别是SNS类型的网站，从需求以及产品设计角度，就避免了这种情况的产生。往往更多的只是单表的主键查询，以及单表的简单条件分页查询，SQL的功能被极大的弱化了。

NoSQL 是非关系型数据存储的广义定义。它打破了长久以来关系型数据库与ACID理论大一统的局面。NoSQL 数据存储不需要固定的表结构（例如以键值对存储，它的结构不固定，每一个元组可以有不一样的字段，每个元组可以根据需要增加一些自己的键值对，这样就不会局限于固定的结构，可以减少一些时间和空间的开销），通常也不存在连接操作。

Nosql数据库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

NoSQL数据库的四大分类

1.键值(Key - Value)存储数据库
        相关产品：redis、Berkeley DB、Tokyo Cabinet/tyrant、Voldemort
        典型应用：内容缓存，主要用于处理大量数据的高访问负载
        数据模型：一系列键值对
        优势：快速查询
        劣势：存储的数据缺少结构化

2.列存储数据库
        相关产品：HBase、Riak、Cassandra
        典型应用：分布式的文件系统
        数据模型：以列簇式存储，将同一列数据存在一起
        优势：查找速度块，可扩展性强，更容易进行分布式扩展
        劣势：功能相对局限

3.文档型数据        
        相关产品：MongoDb、CouchDB
        典型应用：Web应用（与Key-Value类似，Value是结构化的）
        数据模型：一系列键值对
        优势：数据结构要求不严格
        劣势：查询性能不高，而且拳法统一的查询愈发

4.图形(Graph)数据库
        相关产品：Neo4J、InfoGrid、Infinite Graph
        典型应用：社交网络
        数据模型：图结构
        优势：利用图结构相关算法
        劣势：需要对整个图做计算才能得出结果，不容易作出分布式对集群方案

Nosql特点

易扩展

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性。数据之间无关系，这样就非常容易扩展。也无形之间，在架构的层面上带来了可扩展的能力。

大数据量，高性能

NoSQL数据库都具有非常高的读写性能，尤其在大数据量下。这得益于它的无关系性，数据库的结构简单。

灵活的数据模型

NoSQL无需事先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，增删字段是一件非常麻烦的事情。如果是非常大数据量的表，增加字段简直就是一个噩梦。这点在大数据量的Web2.0时代尤其明显。

高可用

NoSQL在不太影响性能的情况，就可以方便的实现高可用的架构。比如Cassandra，HBase模型，通过复制模型也能实现高可用。
nosql数据库分类，redis、Hbase、MongoDB、memcache后面有陆续的讲解