NoSQL

概述

一、什麼是NoSQL

• 1、NoSQL：not only SQL，非關係型數據庫
• 2、NoSQL是一個通用術語
  a）指不遵循傳統RDBMS模型的數據庫
  b）數據是非關係的，且不使用SQL作爲主要查詢語言
  c）解決數據庫的可伸縮性和可用性問題
  d）不針對原子性或一致性問題

二、 爲什麼使用NoSQL

• 互聯網的發展，傳統關係型數據庫存在瓶頸
  高併發讀寫
  高存儲量
  高可用性
  高擴展性
  低成本

三、NoSQL和關係型數據庫對比
主要有以下一些區別

四、NoSQL的特點

• 1、最終一致性
• 2、應用程序增加了維護一致性和處理事務等職責
• 3、冗餘數據存儲
• 4、NoSQL != 大數據
  a）NoSQL產品是爲了幫助解決大數據存儲問題
  b）大數據不僅僅包含數據存儲的問題

NoSQL基本概念

• 1、三大基石
  CAP、BASE、 最終一致性
• 2、Indexing（索引）、Query（查詢）
• 3、MapReduce
• 4、Sharding

三大基石

CAP理論

• 1、數據庫最多支持3箇中的2個
  a）Consistency (一致性)
  b）Availability（可用性）
  c）Partition Tolerance（分區容錯性）
• 2、NoSQL不保證"ACID"
• 3、提供"最終一致性"
  

BASE

• 1、Basically Availble（基本可用）
  保證核心可用
• 2、Soft-state（軟狀態）
  狀態可以有一段時間不同步
• 3、Eventual Consistency（最終一致性）
  系統經過一定時間後，數據最終能夠達到一致的狀態
• 4、核心思想是即使無法做到強一致性，但應用可以選擇適合的方式達到最終一致性

最終一致性

• 1、最終結果保持一致性，而不是時時一致
• 2、如賬戶餘額，庫存量等數據需強一致性
• 3、如catalog等信息不需要強一致性
  a）Causal consistency（因果一致性）
  b）Read-your-writes consistency
  c）Session consistency

索引和查詢

Indexing（索引）

• 1、大多數NoSQL是按key進行索引
• 2、部分NoSQL允許二級索引
• 3、HBase使用HDFS，append-only
  a）批處理寫入Logged
  b）重新創建並排序文件

Query（查詢）

• 1、沒有專門的查詢語言，通常使用腳本語言查詢
• 2、有些開始支持SQL查詢
• 3、有些可以使用MapReduce代碼查詢

MapReduce、Sharding

MapReduce

• 1、不是Hadoop的MapReduce，概念相關
• 2、可進行數據的處理查詢

Sharding（分片）

• 1、一種分區模式
• 2、可以複製分片
  有利於災難恢復

NoSQL分類

主要分爲以下四類

鍵值存儲數據庫（Key-Value）

• 1、通常用hash table來實現
  可以通過key來添加、查詢或者刪除數據
• 2、常應用於內容緩存
  儲存用戶信息，比如會話、配置文件、參數等等
• 3、不適用場景
  需要事務支持場景

列存儲數據庫（Wide Column Store）

• 1、將數據儲存在列簇
  a）一個列簇存儲經常被一起查詢的相關數據
  b）每一個列簇包含kv鍵值對的「列」，可以隨行變化
• 2、應用於分佈式數據存儲與管理
• 3、優點
  a）查找速度快
  b）可擴展性強
  c）容易進行分佈式擴展

文檔型數據庫（Document Store）

• 1、將數據以文檔的形式存儲
  a）文檔通常爲JSON對象，也可以使用XML
  b）每個文檔都有屬性和值
  c）值可以是簡單數據類型或複雜數據類型
  數組、到其他數據庫中的文檔的鏈接或子文檔
• 2、應用
  存儲、索引並管理面向文檔的數據或類似的半結構化數據
• 3、優點
  a）數據結構要求不嚴格，表結構可變
  b）可以使用它儲存不同的信息

圖數據庫（Graph Databases）

• 1、將數據以圖的方式儲存
• 2、適用的場景
  在一些關係性強的數據中
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NoSQL和BI、大數據的關係

• 1、BI（Business Intelligence）：商務智能
  a）它是一套完整的解決方案
  b）BI應用涉及模型，模型依賴於模式
  c）BI主要支持標準SQL，對NoSQL支持弱於關係型數據庫
• 2、NoSQL和大數據相關性較高 通常大數據場景採用列存儲數據庫 如：HBase和Hadoop