NoSQL非关系型的数据库
关系型数据库的缺点： 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，例如： 1、High performance - 对数据库高并发读写的需求 web2.0网站要根据用户个性化信息来实时生成动态页面和提供动态信息，所以基本上无法使用动态页面静态化技术，因此数据库并发负载非常高，往往要达到每秒上万次读写请求。关系数据库应付上万次SQL查询还勉强顶得住，但是应付上万次SQL写数据请求，硬盘IO已经无法承受了。其实对于普通的BBS网站，往往也存在对高并发写请求的需求。 2、Huge Storage - 对海量数据的高效率存储和访问的需求 对于大型的SNS网站，每天用户产生海量的用户动态，以国外的Friendfeed为例，一个月达到了2.5亿条用户动态，对于关系数据库来说，在一张2.5亿条记录的表里面进行SQL查询，效率是极其低下乃至不可忍受的。 3、High Scalability && High Availability- 对数据库的高可扩展性和高可用性的需求 目前新浪微博的Redis 和Google 的Bigtable 以及Amazon 的SimpleDB使用的是NoSQL 型数据库。 NoSQL 优点： 1、易扩展 NoSQL数据库种类繁多，但是一个共同的特点都是去掉关系数据库的关系型特性。数据之间无关系，这样非常容易扩展。也无形之间，在架构的层面上带来了可扩展的能力。 2、大数据量，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。这得益于它的无关系性，数据库的结构简单。一般MySQL使用 Query Cache，每次表的更新Cache失效，是一种大粒度的Cache，在针对web2.0的交互频繁的应用，Cache性能不高。而NoSQL的 Cache是记录级的，是一种细粒度的Cache，所以NoSQL在这个层面上来说要性能高很多了。 3、灵活的数据模型 NoSQL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。而在关系数据库里，增删字段是一件非常麻烦的事情。如果是非常大数据量的表，增加字段简直是一个噩梦。这点在大数据量的web2.0时代尤其明显。 NoSQL在不太影响性能的情况，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。 NoSQL数据库主流的有文档数据库，列存数据库，键值数据库，三者分别有代表作MongoDB，HBase和Redis。 如果将NoSQL比作兵器的话，可以这样(MySQL是典型的关系型数据库，一样参与比较)：
1、MySQL产生年代较早，而且随着LAMP大潮得以成熟。 尽管其没有什么大的改进，但是新兴的互联网使用的多的数据库。像传统的菜刀，结构简单，几百年没有改进。但是不妨碍产生各式各样的刀法，只要有一把，能胜任厨房里的大部分事务。MySQL也是一样，核心已经稳定。但是切库，分表，备份，监控，等等手段一应俱全。 2、MongoDB是个新生事物，提供更灵活的Schema，Capped Collection，异步提交，地理位置索引等五花十色的功能。 像瑞士军刀，不但可以当刀用，还可以开瓶盖，剪指甲。但是他也不比MySQL强，因为还缺乏时间的磨砺。一是系统本身的稳定性，二是开发，运维需要更多经验才能流行。3、HBase是个仗势欺人的大象兵。依仗着Hadoop的生态环境，可以有很好的扩展性。 但是像象兵一样，使用者需要养一头大象(Hadoop)，才能驱使他。 4、Redis是键值存储的代表，功能简单。提供随机数据存储。 像一根棒子一样，没有多余的构造。但是也正是因此，他的伸缩性特别好。像悟空手里的金箍棒，大可捅破天，小能成缩成针。 针对这两个梦魇。文档数据库如MongoDB的的主要目的是 提供更丰富的数据结构来抛弃Join来适应在线业务。当然也不是MongoDB完全不能用Join，不能拿来做数据分析，讨论这个只是见仁见智的问题。所以文档数据库并不比关系数据库强大，由于对Join的弱支持，功能会弱许多。设计关系模型的时候，通常只需要考虑好数据直接的关系，定义数据模型。而设计文档数据库模型的时候，还需要考虑应用如何使用。因此设计好一个的文档数据库Schema比设计关系模型更加的困难。除此之外，由于文档数据库事务的支持也是比较弱，一般NoSQL只会提供一个行锁。这也给设计Schema更加增加了难度。对于文档数据库的使用有很多需要注意的地方，本文只关注模型设计的部分。 Nosql数据库的特点： 1、满足极高读写性能需求的Kye-Value数据库 2、满足海量存储需求和访问的面向文档的数据库 面向文档的非关系数据库主要解决的问题不是高性能的并发读写，而是保证海量数据存储的同时，具有良好的查询性能。 文档数据库实际上是更高级的键/值(Key/Value)数据库，允许在每个键上关联嵌套的值.相对于每次简单地返回整个BLOB(二进制对象)来讲，文档数据库支持更高效的查询. 3、满足高可扩展性和可用性的面向分布式计算的数据库 分布式的数据库系统，由分布在不同节点上面的数据库共同构成一个数据库服务系统，具有弹性的可扩展能力，例如可以不停机的添加更多数据节点，删除数据节点等等。 4、数据存储不需要固定的表结构，每个记录之间的列没有任何限制。通常也不存在连接操作。 5、可以运行在便宜的PC服务器集群上。
