nosql概述

什么是NoSQL

NoSQL = Not Only SQL，意思：不仅仅是SQL；
泛指非关系型的数据库，随着互联网Web2.0网站的兴起，传统的关系数据库在应付web2.0网站，特别是超大规模和高并发的社交网络服务类型的Web2.0纯动态网站已经显得力不从心，暴露了很多难以克服的问题，而非关系型的数据库则由于其本身的特点得到了非常迅速的发展，NoSQL数据库的产生就是为了解决大规模数据集合多种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。

（例如谷歌或Facebook每天为他们的用户收集万亿比特的数据）。这些类型的数据存储不需要固定的模式，无需多余操作就可以横向扩展。

NoSQL的特点

1、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。

2、大数据量高性能

NoSQL数据库都具有非常高的读写性能，尤其是在大数据量下，同样表现优秀。这得益于它的非关系性，数据库的结构简单。

一般MySQL使用Query Cache，每次表的更新Cache就失效，是一种大力度的Cache，在针对Web2.0的交互频繁应用，Cache性能不高，而NoSQL的Cache是记录级的，是一种细粒度的Cache，所以NoSQL在这个层面上来说就要性能高很多了。

官方记录：Redis 一秒可以写8万次，读11万次！

3、多样灵活的数据模型

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，增加字段简直就是噩梦。

4、传统的RDBMS VS NoSQL

传统的关系型数据库 RDBMS
- 高度组织化结构化数据
- 结构化查询语言（SQL）
- 数据和关系都存储在单独的表中
- 数据操纵语言，数据定义语言
- 严格的一致性
- 基础事务
NoSQL
- 代表着不仅仅是SQL
- 没有声明性查询语言
- 没有预定义的模式
- 键值对存储，列存储，文档存储，图形数据库
- 最终一致性，而非ACID属性
- 非结构化和不可预知的数据
- CAP定理
- 高性能，高可用性 和 可伸缩性

拓展:3V+3高

大数据时代的3V ： 主要是对问题的描述

• 海量 Volume
• 多样 Variety
• 实时 Velocity

互联网需求的3高 ： 主要是对程序的要求

• 高并发
• 高可用
• 高性能

NoSQL四大分类

KV键值：

• 新浪：BerkeleyDB+redis
• 美团：redis+tair
• 阿里、百度：memcache+redis

文档型数据库(bson格式比较多)：

• CouchDB
• MongoDB
  MongoDB 是一个基于分布式文件存储的数据库。由 C++ 语言编写。旨在为 WEB 应用提供可
  扩展的高性能数据存储解决方案。
  MongoDB 是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品，是非关系数据库当中功能最丰
  富，最像关系数据库的。

列存储数据库：

• Cassandra, HBase
• 分布式文件系统

图关系数据库

• 它不是放图形的，放的是关系比如:朋友圈社交网络、广告推荐系统
• 社交网络，推荐系统等。专注于构建关系图谱
• Neo4J, InfoGrid

四者对比

分类	Examples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，主要用于处理大量数据的高访问负载，也用于一些日志系统等等。	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，通常只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	CouchDB, MongoDb	Web应用（与Key-Value类似，Value是结构化的，不同的是数据库能够了解Value的内容）	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，不需要像关系型数据库一样需要预先定义表结构	查询性能不高，而且缺乏统一的查询语法。
图形(Graph)数据库	Neo4J, InfoGrid, Infinite Graph	社交网络，推荐系统等。专注于构建关系图谱	图结构	利用图结构相关算法。比如最短路径寻址，N度关系查找等	很多时候需要对整个图做计算才能得出需要的信息，而且这种结构不太好做分布式的集群方案。