NoSQL概述

NoSQL代表“不仅仅是SQL”,提供了一种不同于传统关系型数据库的存储模式,以解决扩展性、数据模型灵活性和性能问题。其优点包括易扩展、灵活的数据模型和高可用性。NoSQL主要分为键值、文档型、列存储和图数据库四大类。

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Not only SQL

NoSQL是Not only SQL,代表着是“不仅仅是SQL”补充SQL与SQL并存;弥补了传统SQL的某些方面的不足,并不是代替了SQL。NoSQL 提供了一种与传统关系型数据库不同的存储模式,这为开发者提供了关系型数据库之外的另一种选择。

传统的关系型数据库很强大,提供了良好的控制并发操作、事务等。但是它并不能很好的应付所有的应用场景。随着数据量的增大,传统数据库扩展性差(需要复杂的技术来实现),大数据下IO压力大,SQL对数据的结构格式要求严格表结构更改困难。

NoSQL的优点

易扩展

当数据规模大到一个机器装不下了,或者一台机器数据读写负载太高,需要使用cluster的时候,关系型数据库的partitioning, sharding要复杂的手工处理。MongoDB可以自动按照用户给定的sharding key把数据分片,并且动态地平衡各个机器的数据量。

灵活的数据模型

NoSQL去掉关系数据库的关系型特性,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。

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

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,同样表现优秀。这得益于它的无关系性,数据库的结构简单。

NoSQL的分类

NoSQL可以大体上分为4个种类:Key-value、Document-Oriented、Column-Family Databases以及 Graph-Oriented Databases。

键值(Key-Value)数据库 

键值数据库就像在传统语言中使用的哈希表。你可以通过key来添加、查询或者删除数据,鉴于使用主键访问,所以会获得不错的性能及扩展性。
产品:Riak、 Redis、Memcached、Amazon’s Dynamo、Project Voldemort 
适用的场景 储存用户信息,比如会话、配置文件、参数、购物车等等。这些信息一般都和ID(键)挂钩,这种情景下键值数据库是个很好的选择。 

面向文档(Document-Oriented)数据库 

面向文档数据库会将数据以文档的形式储存。每个文档都是自包含的数据单元,是一系列数据项的集合。每个数据项都有一个名称与对应的值,值既可以是简单的数据类型,如字符串、数字和日期等;也可以是复杂的类型,如有序列表和关联对象。数据存储的最小单位是文档,同一个表中存储的文档属性可以是不同的,数据可以使用XML、JSON或者JSONB等多种形式存储。 
产品: MongoDB、CouchDB、RavenDB 
适用的场景 1. 日志。企业环境下,每个应用程序都有不同的日志信息。Document-Oriented数据库并没有固定的模式,所以我们可以使用它储存不同的信息。

列存储(Wide Column Store/Column-Family)数据库 

列存储数据库将数据储存在列族(column family)中,一个列族存储经常被一起查询的相关数据。举个例子,如果我们有一个Person类,我们通常会一起查询他们的姓名和年龄而不是薪资。这种情况下,姓名和年龄就会被放入一个列族中,而薪资则在另一个列族中。 
产品:Cassandra、HBase 
适用的场景 
 1. 日志。因为我们可以将数据储存在不同的列中,每个应用程序可以将信息写入自己的列族中。
 2. 博客平台。我们储存每个信息到不同的列族中。举个例子,标签可以储存在一个,类别可以在一个,而文章则在另一个。

图(Graph-Oriented)数据库 

图数据库允许我们将数据以图的方式储存。实体会被作为顶点,而实体之间的关系则会被作为边。比如我们有三个实体,Steve Jobs、Apple和Next,则会有两个“Founded by”的边将Apple和Next连接到Steve Jobs。 
产品:Neo4J、Infinite Graph、OrientDB 
适用的场景 
1. 在一些关系性强的数据中 
2. 推荐引擎。如果我们将数据以图的形式表现,那么将会非常有益于推荐的制定


参考文章:http://www.youkuaiyun.com/article/2013-07-24/2816330-how-to-choose-nosql-db
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