【NoSQL】初试NoSQL 以及关系型数据库的比较

NoSQL

Not Only SQL

1、特点

1. 灵活的可扩展性
2. 灵活的数据模型
3. 可以和云计算紧密结合

2、关系型数据库面临的问题 web 2.0

难以满足海量的数据管理

难以满足数据的高并发的需求

难以满足高扩展性 和 高可用性的需求。

数据分析—高吞吐 Hadoop

在线业务—低延时 MongoDB Redis

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关心型数据库的关键特性：包括事务机制 和 高效的查询机制。但是Web2.0时代不太需要：

1. 不要求严格的数据事物
2. 不要求严格的读写实时性
3. 通常不包含大量的复杂的SQL查询。（去结构化，存储空间 来换取更好的查询性能。）

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3、RDBMS 和 NoSQL之间的比较

	关系型数据库	NoSQL数据库
优点	1. 有关系代数作为理论基础 2.支持事务ACID 3. 借助索引机制可以实现高效的数据查询	1. 可以支持超大规模的数据存储 2. 具有强大的横向扩展能力。
缺点	1. 可扩展性较差 2. 无法支持海量的数据存储	1. 缺乏数学理论基础 2. 复杂的查询性能不高 3. 不能实现事务的强一致性 数据的完整性

关系型数据库 和 NoSQL之间是 无法相互取代的

使用场景：

• NoSQL 适用于 数据分析
• 关系型数据（MySQL之类的）：适用于关键的业务系统。诸如电信 和 银行

4、NoSQL的类型

主要是有四大类型 键值数据库 文档数据库 图形数据库 列族数据库

5、类型对比

数据库	类型	适用场景	不适用	优缺点
Redis (K-Y)	K: 一个字符串。Y: 可以是 整型、字符、列表、数组、集合等。	频繁的读写，简单的数据模型应用。内容缓存，会话，配置文件，参数，购物车。用户数据信息的移动应用	数据之间的关系，事务支持。不是通过键查询	扩展性好，大量读写操作时性能高，无法储存结构化信息，条件查询效率较低。
HBase,BigTable	列族	分布式数据存储与管理，拥有动态字段的应用程序。	需要ACID事务支持的情形	查找速度快，可扩展性强，容易进行分布式扩展。功能较少，不太能支持事务一致性。
MongoDB	键值，值时版本化的文档	储存，索引并管理面向文档的数据或者类似的半结构化的数据。	在不同文档上添加事务。因为文档数据库并不支持文档间的事务。	高并发的性能好。复杂度低，数据结构灵活。但是缺乏统一的查询语法。
Neo4J GraphDB	图结构	社交网络，模式识别，依赖分析，推荐系统以及路径寻找		支持复杂的图形计算，构建复杂的关系图谱。复杂性高，只能支持一定的数据规模

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MySql:出现的年代较早，时新兴的互联网使用的最多的数据库

MongoDB: 可以提供更加灵活的数据模型，异步交互，地理位置索引等。

HBase: 是依赖Hadoop的生态环境的，可以有很好的扩展性

`: 可以提供更加灵活的数据模型，异步交互，地理位置索引等。

HBase: 是依赖Hadoop的生态环境的，可以有很好的扩展性

Redis：是键值存储的代表，功能简单，可以提供随机数据储存。伸缩性很好。