【nosql入门】

一.什么是nosql

NoSQL,指的是非关系型的数据库。
NoSQL有时也称作Not Only SQL的缩写,是对不同于传统的关系型数据库的数据库管理系统的统称。
NoSQL用于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。

二.为什么使用nosql

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 SNS 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重数据种
类带来的挑战,尤其是大数据应用难题。

三.传统数据库与非关系型数据库的区别

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

四.nosql产品

NoSQL产品的显著特点:
1、NoSQL产品一般不使用严格的表关系;
2、NoSQL产品的数据查询一般不用在sql上;
nosql官方站点:
http://nosql-database.org/
在这里插入图片描述

五.nosql数据库分类

1 键值数据库
相关产品:Redis、Riak、SimpleDB、Chordless、Scalaris、Memcached
应用:内容缓存
优点:扩展性好、灵活性好、大量写操作时性能高
缺点:无法存储结构化信息、条件查询效率较低
使用者:百度云(Redis)、GitHub(Riak)、BestBuy(Riak)、Twitter(Ridis和
Memcached)
2 列族数据库
相关产品:BigTable、HBase、Cassandra、HadoopDB、GreenPlum、PNUTS
应用:分布式数据存储与管理
优点:查找速度快、可扩展性强、容易进行分布式扩展、复杂性低
使用者:Ebay(Cassandra)、Instagram(Cassandra)、NASA(Cassandra)、
Facebook(HBase)
3 文档数据库
相关产品:MongoDB、CouchDB、ThruDB、CloudKit、Perservere、Jackrabbit
应用:存储、索引并管理面向文档的数据或者类似的半结构化数据
优点:性能好、灵活性高、复杂性低、数据结构灵活
缺点:缺乏统一的查询语言
使用者:百度云数据库(MongoDB)、SAP(MongoDB)
4 图形数据库
相关产品:Neo4J、OrientDB、InfoGrid、GraphDB
应用:大量复杂、互连接、低结构化的图结构场合,如社交网络、推荐系统等优点:灵活性高、支持复杂的图形算法、可用于构建复杂的关系图谱
缺点:复杂性高、只能支持一定的数据规模
使用者:Adobe(Neo4J)、Cisco(Neo4J)、T-Mobile(Neo4J)

第一部分  NoSQL入门 第1章  NoSQL的概念及适用范围 2 1.1  定义和介绍 3 1.1.1  背景与历史 3 1.1.2  大数据 5 1.1.3  可扩展性 7 1.1.4  MapReduce 8 1.2  面向列的有序存储 9 1.3  键/值存储 11 1.4  文档数据库 14 1.5  图形数据库 15 1.6  小结 16 第2章  NoSQL上手初体验 17 2.1  第一印象——两个简单的例子 17 2.1.1  简单的位置偏好数据集 17 2.1.2  存储汽车品牌和型号数据 22 2.2  使用多种语言 30 2.2.1  MongoDB驱动 30 2.2.2  初识Thrift 33 2.3  小结 34 第3章  NoSQL接口与交互 36 3.1  没了SQL还剩什么 36 3.1.1  存储和访问数据 37 3.1.2  MongoDB数据存储与访问 37 3.1.3  MongoDB数据查询 41 3.1.4  Redis数据存储与访问 43 3.1.5  Redis数据查询 47 3.1.6  HBase数据存储与访问 50 3.1.7  HBase数据查询 52 3.1.8  Apache Cassandra数据存储与访问 54 3.1.9  Apache Cassandra数据查询 55 3.2  NoSQL数据存储的语言绑定 56 3.2.1  Thrift 56 3.2.2  Java 56 3.2.3  Python 58 3.2.4  Ruby 59 3.2.5  PHP 59 3.3  小结 60 第二部分  NoSQL基础 第4章  理解存储架构 62 4.1  使用面向列的数据库 63 4.1.1  使用关系型数据库中的表格和列 63 4.1.2  列数据库对比RDBMS 65 4.1.3  列数据库当做键/值对的嵌套映射表 67 4.1.4  Webtable布局 70 4.2  HBase分布式存储架构 71 4.3  文档存储内部机制 73 4.3.1  用内存映射文件存储数据 74 4.3.2  MongoDB集合和索引使用指南 75 4.3.3  MongoDB的可靠性和耐久性 75 4.3.4  水平扩展 76 4.4  键/值存储MemcachedRedis 78 4.4.1  Memcached的内部结构 78 4.4.2  Redis的内部结构 79 4.5  最终一致性非关系型数据库 80 4.5.1  一致性哈希 81 4.5.2  对象版本 82 4.5.3  闲话协议和提示移交 83 4.6  小结 83 第5章  执行CRUD操作 84 5.1  创建记录 84 5.1.1  在以文档为中心的数据库中创建记录 85 5.1.2  面向列数据库的创建操作 91 5.1.3  键/值映射表的创建操作 93 5.2  访问数据 96 5.2.1  用MongoDB访问文档 96 5.2.2  用HBase访问数据 97 5.2.3  查询Redis 98 5.3  更新和删除数据 98 5.3.1  使用MongoDB、HBase和Redis更新及修改数据 98 5.3.2  有限原子性和事务完整性 99 5.4  小结 100 第6章  查询NoSQL存储 101 6.1  SQL与MongoDB查询功能的相似点 101 6.1.1  加载MovieLens数据 103 6.1.2  MongoDB中的MapReduce 108 6.2  访问HBase等面向列数据库中的数据 111 6.3  查询Redis数据存储 113 6.4  小结 116 第7章  修改数据存储及管理演进 117 7.1  修改文档数据库 117 7.1.1  弱schema的灵活性 120 7.1.2  MongoDB的数据导入与导出 121 7.2  面向列数据库中数据schema的演进 124 7.3  HBase数据导入与导出 125 7.4  键/值存储中的数据演变 126 7.5  小结 126 第8章  数据索引与排序 127 8.1  数据库索引的基本概念 127 8.2  MongoDB的索引与排序 128 8.3  MongoDB里创建和使用索引 131 8.3.1  组合与嵌套键 136 8.3.2  创建唯一索引和稀疏索引 138 8.3.3  基于关键字的搜索和多重键 139 8.4  CouchDB的索引与排序 140 8.5  Apache Cassandra的索引与排序 141 8.6  小结 143 第9章  事务和数据完整性的管理 144 9.1  RDBMS和ACID 144 9.2  分布式ACID系统 147 9.
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