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什么是NoSQL数据库?从名称“非SQL”或“非关系型”衍生而来,这些数据库不使用类似SQL的查询语言,通常称为结构化存储。这些数据库自1960年就已经存在,但是直到现在一些大公司(例如Google和Facebook)开始使用它们时,这些数据库才流行起来。该数据库最明显的优势是摆脱了一组固定的列、连接和类似SQL的查询语言的限制。有时,NoSQL这个名称也可能表示“不仅仅SQL”,来确保它们可能支持SQL。 NoSQL数据库使用诸如键值、宽列、图形或文档之类的数据结构,并且可以如JSON之类的不同格式存储。
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NoSQL太火,冒出太多产品了,保守估计也成百上千了。
互联网公司常用的基本集中在以下几种,每种只举一个比较常见或者应用比较成功的例子吧。
1. In-Memory KV Store : Redis
in memory key-value store,同时提供了更加丰富的数据结构和运算的能力,成功用法是替代memcached,通过checkpoint和commit log提供了快速的宕机恢复,同时支持replication提供读可扩展和高可用。
2. Disk-Based KV Store: Leveldb
真正基于磁盘的key-value storage, 模型单一简单,数据量不受限于内存大小,数据落盘高可靠,Google的几位大神出品的精品,LSM模型天然写优化,顺序写盘的方式对于新硬件ssd再适合不过了,不足是仅提供了一个库,需要自己封装server端。
3. Document Store: Mongodb
分布式nosql,具备了区别mysql的最大亮点:可扩展性。mongodb 最新引人的莫过于提供了sql接口,是目前nosql里最像mysql的,只是没有ACID的特性,发展很快,支持了索引等特性,上手容易,对于数据量远超内存限制的场景来说,还需要慎重。
4. Column Table Store: HBase
这个富二代似乎不用赘述了,最大的优势是开源,对于普通的scan和基于行的get等基本查询,性能完全不是问题,只是只提供裸的api,易用性上是短板,可扩展性方面是最强的,其次坐上了Hadoop的快车,社区发展很快,各种基于其上的开源产品不少,来解决诸如join、聚集运算等复杂查询。
Web1.0的时代,数据访问量很有限,用一夫当关的高性能的单点服务器可以解决大部分问题。
随着Web2.0的时代的到来,用户访问量大幅度提升,同时产生了大量的用户数据。加上后来的智能移动设备的普及,所有的互联网平台都面临了巨大的性能挑战。
NoSQL(NoSQL = Not Only SQL ),意即“不仅仅是SQL”,泛指非关系型的数据库。
NoSQL 不依赖业务逻辑方式存储,而以简单的key-value模式存储。因此大大的增加了数据库的扩展能力。
Memcache Memcache Redis Redis MongoDB MongoDB 列式数据库 列式数据库 Hbase Hbase
HBase是Hadoop项目中的数据库。它用于需要对大量的数据进行随机、实时的读写操作的场景中。
HBase的目标就是处理数据量非常庞大的表,可以用普通的计算机处理超过10亿行数据,还可处理有数百万列元素的数据表。
Cassandra Cassandra
Apache Cassandra是一款免费的开源NoSQL数据库,其设计目的在于管理由大量商用服务器构建起来的庞大集群上的海量数据集(数据量通常达到PB级别)。在众多显著特性当中,Cassandra最为卓越的长处是对写入及读取操作进行规模调整,而且其不强调主集群的设计思路能够以相对直观的方式简化各集群的创建与扩展流程。
主要应用:社会关系,公共交通网络,地图及网络拓谱(n*(n-1)/2)
NoSQL,泛指非关系型的数据库。随着互联网web2.0网站的兴起,传统的关系数据库在处理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,出现了很多难以克服的问题,而非关系型的数据库则由于其本身的特点得到了非常迅速的发展。
常见的Nosql数据库有:
一、Redis数据库
Redis(RemoteDictionaryServer),即远程字典服务,是一个开源的使用ANSIC语言编写、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value数据库,并提供多种语言的API。从2010年3月15日起,Redis的开发工作由VMware主持。从2013年5月开始,Redis的开发由Pivotal赞助。
二、MongoDB数据库
MongoDB是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品,是非关系数据库当中功能最丰富,最像关系数据库的。它支持的数据结构非常松散,是类似json的bson格式,因此可以存储比较复杂的数据类型。
Mongo最大的特点是它支持的查询语言非常强大,其语法有点类似于面向对象的查询语言,几乎可以实现类似关系数据库单表查询的绝大部分功能,而且还支持对数据建立索引。
扩展资料:
对于NoSQL并没有一个明确的范围和定义,但是他们都普遍存在下面一些共同特征:
一、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,这样就非常容易扩展。无形之间,在架构的层面上带来了可扩展的能力。
二、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,同样表现优秀。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。NoSQL的Cache是记录级的,是一种细粒度的Cache,所以NoSQL在这个层面上来说性能就要高很多。
三、灵活的数据模型
NoSQL无须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,增加字段简直就是——个噩梦。这点在大数据量的Web2.0时代尤其明显。
四、高可用
NoSQL在不太影响性能的情况,就可以方便地实现高可用的架构。比如Cassandra、HBase模型,通过复制模型也能实现高可用。
参考资料来源:百度百科-NoSQL
No SQL DB是一种和关系型数据库相对应的对象数据库。按照数据模型保存性质将当前NoSQL分为四种:
1.Key-value stores键值存储, 保存keys+BLOBs
2.Table-oriented 面向表, 主要有Google的BigTable和Cassandra.
3.Document-oriented面向文本, 文本是一种类似XML文档,MongoDB 和 CouchDB
4.Graph-oriented 面向图论. 如Neo4J.
关系型数据库的弊端:
关系型数据库的历史已经有30余年了,因此,在某些情况下,关系型数据库的弱点就会暴露出来:
1. “对象-关系 阻抗不匹配”。关系模型和面向对象模型在概念上存在天然的不匹配的地方,比如对象模型当中特有的“继承”,“组合”,“聚合”,“依赖”的概念在关系模型当中是不存在的。
2. “模式演进”。即随着时间的推移,需要对数据库模式进行调整以便适应新的需求,然而,对数据库模式的调整是的成本很高的动作,因此很多设计师在系统设计之初会设计一个兼容性很强的数据库模式,以应对将来可能出现的需求,然而在现在的web系统开发过程中,系统的变更更加频繁,几乎无法预先设计出一种“万能”的数据库模式以满足所有的需求,因此 模式演进的弊端就愈发凸显。
3. 关系型数据库处理 稀疏表时的性能非常差。
4. networkoriented data 很适合处理 人工智能、社交网络中的一些需求。
所以,各种各样的No SQL DB 出现了,这里只简单介绍下Neo4J 的基本知识。
Neo 数据模型
Neo4J 是一个基于图实现的No SQL DB, 其基本的数据类型有如下几种:
Node, Relationship, Property.
Node 对应于图中的 节点,Relationship 对应图中的边,Node 和 Relationship 都可以拥有Property,
Property 的数据结构为。
数据遍历
Neo 提供了Traverser对数据中的数据进行遍历。