什么是NoSQL?

本文探讨了NoSQL数据库的概念及其与传统关系型数据库管理系统(RDBMS)的区别。介绍了NoSQL的特点、分类及CAP定理,同时概述了NoSQL与RDBMS在应用场景上的不同。

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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。

 

 

RDBMS 回顾

RDBMS即关系数据库管理系统(Relational Database Management System),是将数据组织为相关的行和列的系统,而管理关系数据库的计算机软件就是关系数据库管理系统,常用的数据库软件有OracleSQL Server等。

 

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:

1A (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。

2C (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。

例如现有完整性约束a+b=10,如果一个事务改变了a,那么必须得改变b,使得事务结束后依然满足a+b=10,否则事务失败。

3I (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。

4D (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。

 

RDBMS vs NoSQL

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
-
- 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

 

NoSQL的优点/缺点

优点:

·         - 高可扩展性

·         - 分布式计算

·         - 低成本

·         - 架构的灵活性,半结构化数据

·         - 没有复杂的关系

缺点:

·         - 没有标准化

·         - 有限的查询功能(到目前为止)

·         - 最终一致是不直观的程序

CAP定理(CAP theorem

在计算机科学中, CAP定理(CAP theorem, 又被称作 布鲁尔定理(Brewer's theorem, 它指出对于一个分布式计算系统来说,不可能同时满足以下三点:

·         一致性(Consistency) (所有节点在同一时间具有相同的数据)

·         可用性(Availability) (保证每个请求不管成功或者失败都有响应)

·         分隔容忍(Partition tolerance) (系统中任意信息的丢失或失败不会影响系统的继续运作)

CAP理论的核心是:一个分布式系统不可能同时很好的满足一致性,可用性和分区容错性这三个需求,最多只能同时较好的满足两个。

因此,根据 CAP 原理将 NoSQL 数据库分成了满足 CA 原则、满足 CP 原则和满足 AP 原则三 大类:

·         CA - 单点集群,满足一致性,可用性的系统,通常在可扩展性上不太强大。

·         CP - 满足一致性,分区容忍性的系统,通常性能不是特别高。

·         AP - 满足可用性,分区容忍性的系统,通常可能对一致性要求低一些。

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·         NoSQL 数据库分类

类型

部分代表

特点

列存储

Hbase

Cassandra

Hypertable

顾名思义,是按列存储数据的。最大的特点是方便存储结构化和半结构化数据,方便做数据压缩,对针对某一列或者某几列的查询有非常大的IO优势。

文档存储

MongoDB

CouchDB

文档存储一般用类似json的格式存储,存储的内容是文档型的。这样也就有有机会对某些字段建立索引,实现关系数据库的某些功能。

key-value存储

Tokyo Cabinet / Tyrant

Berkeley DB

MemcacheDB

Redis

可以通过key快速查询到其value。一般来说,存储不管value的格式,照单全收。(Redis包含了其他功能)

图存储

Neo4J

FlockDB

图形关系的最佳存储。使用传统关系数据库来解决的话性能低下,而且设计使用不方便。

对象存储

db4o

Versant

通过类似面向对象语言的语法操作数据库,通过对象的方式存取数据。

xml数据库

Berkeley DB XML

BaseX

高效的存储XML数据,并支持XML的内部查询语法,比如XQuery,Xpath。

 

 

关系型数据库NoSQL数据库 什么是NoSQL 大家有没有听说过“NoSQL”呢?近年,这个词极受关注。看到“NoSQL”这个词,大家可能会误以为是“No!SQL”的缩写,并深感愤怒:“SQL怎么会没有必要了呢?”但实际上,它是“Not Only SQL”的缩写。它的意义是:适用关系型数据库的时候就使用关系型数据库,不适用的时候也没有必要非使用关系型数据库不可,可以考虑使用更加合适的数据存储。 为弥补关系型数据库的不足,各种各样的NoSQL数据库应运而生。 为了更好地了解本书所介绍的NoSQL数据库,对关系型数据库的理解是必不可少的。那么,就让我们先来看一看关系型数据库的历史、分和特征吧。 关系型数据库简史 1969年,埃德加•弗兰克•科德(Edgar Frank Codd)发表了划时代的论文,首次提出了关系数据模型的概念。但可惜的是,刊登论文的《IBM Research Report》只是IBM公司的内部刊物,因此论文反响平平。1970年,他再次在刊物《Communication of the ACM》上发表了题为“A Relational Model of Data for Large Shared Data banks”(大型共享数据库的关系模型)的论文,终于引起了大家的关注。 科德所提出的关系数据模型的概念成为了现今关系型数据库的基础。当时的关系型数据库由于硬件性能低劣、处理速度过慢而迟迟没有得到实际应用。但之后随着硬件性能的提升,加之使用简单、性能优越等优点,关系型数据库得到了广泛的应用。 通用性及高性能 虽然本书是讲解NoSQL数据库的,但有一个重要的大前提,请大家一定不要误解。这个大前提就是“关系型数据库的性能绝对不低,它具有非常好的通用性和非常高的性能”。毫无疑问,对于绝大多数的应用来说它都是最有效的解决方案。 突出的优势 关系型数据库作为应用广泛的通用型数据库,它的突出优势主要有以下几点: 保持数据的一致性(事务处理) 由于以标准化为前提,数据更新的开销很小(相同的字段基本上都只有一处) 可以进行JOIN等复杂查询 存在很多实际成果和专业技术信息(成熟的技术) 这其中,能够保持数据的一致性是关系型数据库的最大优势。在需要严格保证数据一致性和处理完整性的情况下,用关系型数据库是肯定没有错的。但是有些情况不需要JOIN,对上述关系型数据库的优点也没有什么特别需要,这时似乎也就没有必要拘泥于关系型数据库了。 关系型数据库的不足 不擅长的处理 就像之前提到的那样,关系型数据库的性能非常高。但是它毕竟是一个通用型的数据库,并不能完全适应所有的用途。具体来说它并不擅长以下处理: 大量数据的写入处理 为有数据更新的表做索引或表结构(schema)变更 字段不固定时应用 对简单查询需要快速返回结果的处理 。。。。。。 NoSQL数据库 为了弥补关系型数据库的不足(特别是最近几年),NoSQL数据库出现了。关系型数据库应用广泛,能进行事务处理和JOIN等复杂处理。相对地,NoSQL数据库只应用在特定领域,基本上不进行复杂的处理,但它恰恰弥补了之前所列举的关系型数据库的不足之处。 易于数据的分散 如前所述,关系型数据库并不擅长大量数据的写入处理。原本关系型数据库就是以JOIN为前提的,就是说,各个数据之间存在关联是关系型数据库得名的主要原因。为了进行JOIN处理,关系型数据库不得不把数据存储在同一个服务器内,这不利于数据的分散。相反,NoSQL数据库原本就不支持JOIN处理,各个数据都是独立设计的,很容易把数据分散到多个服务器上。由于数据被分散到了多个服务器上,减少了每个服务器上的数据量,即使要进行大量数据的写入操作,处理起来也更加容易。同理,数据的读入操作当然也同样容易。 提升性能和增大规模 下面说一点题外话,如果想要使服务器能够轻松地处理更大量的数据,那么只有两个选择:一是提升性能,二是增大规模。下面我们来整理一下这两者的不同。 首先,提升性能指的就是通过提升现行服务器自身的性能来提高处理能力。这是非常简单的方法,程序方面也不需要进行变更,但需要一些费用。若要购买性能翻倍的服务器,需要花费的资金往往不只是原来的2倍,可能需要多达5到10倍。这种方法虽然简单,但是成本较高。 另一方面,增大规模指的是使用多台廉价的服务器来提高处理能力。它需要对程序进行变更,但由于使用廉价的服务器,可以控制成本。另外,以后只要依葫芦画瓢增加廉价服务器的数量就可以了。 不对大量数据进行处理的话就没有使用的必要吗? NoSQL数据库基本上来说为了“使大量数据的写入处理更加容易(让增加服务器数量更容易)”而设计的。但如果不是对大量数据进行操作的话,NoSQ
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