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为什么选择使用NoSQL数据库开发如此困难

传统观念中 NoSQL数据库非常适合某些数据类型，如：非关系数据源。同时，NoSQL被吹捧为最适合Web应用程序的优秀平台。然而他适合大多数数据，特别是web应用程序的数据是相关型。那么，这是否可以给你一个坚持使用RDMS的理由呢？也不一定，即使很困难，我们还是要做出选择。

让客户满意是我们工作的目标，不断超越客户的期望值来自于我们对这个行业的热爱。我们立志把好的技术通过有效、简单的方式提供给客户，将通过不懈努力成为客户在信息化领域值得信任、有价值的长期合作伙伴，公司提供的服务项目有：域名申请、虚拟主机、营销软件、网站建设、武陟网站维护、网站推广。

评估NoSQL是一个很茅盾的理论，一些人认为，应该将所有文档数据存储在一个文档中，做链接代码就是亵渎神明。另外一部分人认为，存储应用文档，

加入代码，才是合理选择。与此同时，不同的数据库，需要在文档中限制嵌套数据数量。有的人会鼓励文档引用。这是NoSQL数据模型的基本部分，也没有一个

明确的共识。

曾经有一篇很热的帖子"Why you should never use

XYZ"，我想，读到这里，一定会有人搜索这篇文章。当然，这种文章各式各样，太过于笼统的标题也没什么帮助。毫无疑问，会有人会搜索这个文章，然后再找

到这个文章，进一步深入，找到该文章的方法远比成功（理解问题）的故事多。很难知道谁提供了一个有效的技术问题，谁又误读了这个问题（或者缺少证据证明其

观点）。

有大量选择，RDBMS的世界，选择就很容易。你有4或5个目标，大家工作方式差不多，来选择环境、预算支持的平台。对于成熟的产品，风险比较小。 NoSQL的世界，有很多数据库引擎功能选择。每一个有自己的独特优势，也有致命弱点。所以选择很难， NoSQL项目生命周期短，尝试新项目或者流行项目也会有风险。上次，我的的项目是在 CouchDB上，而现在似乎停摆了。

做出这个痛苦决定的原因是，这可能是一个案例：你需要做一大堆工作，才能知道，你做出的选择对与错。你可以实体化你的数据模型，了解他与系统的工作

情况，但是，这只有你正真撞到南墙，才可以找到裂缝（答案）。以我为例，我建的应用程序是关系数据库，移动文件存储的主要因素是，需要一个无模式设计来达

到我的目标。使用NoSQL 数据库存储关系型数据库并不是我们所常说的，虽然，这种事常常发生。

现在我在用 Couchbase 和

MongoDB，Mongo对我没多大吸引力，不过鉴于他非常流行，对于引起来说，很有好处。当然，很多都可以以同样的方式流行。PHP很流行，因为他的

易用性，而不是因为他很好。我现在在使用MongoDB和PHP，也在学习Couchbase，如果你有任何NoSQL平台的使用感想，欢迎交流。

一、NoSQL数据库简介

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数据库的四种类型

一般将NoSQL数据库分为四大类：键值(Key-Value)存储数据库、列存储数据库、文档型数据库和图形(Graph)数据库。它们的数据模型、优缺点、典型应用场景。

键值(Key-Value)存储数据库Key指向Value的键值对，通常用hash表来实现查找速度快数据无结构化(通常只被当作字符串或者二进制数据)内容缓存，主要用于处理大量数据的高访问负载，也用于一些日志系统等。

列存储数据库，以列簇式存储，将同一列数据存在一起查找速度快，可扩展性强，更容易进行分布式扩展功能相对局限分布式的文件系统。

文档型数据库，Key-Value对应的键值对，Value为结构化数据，数据结构要求不严格，表结构可变(不需要像关系型数据库一样需预先定义表结构)，查询性能不高，而且缺乏统一的查询语法，Web应用。

图形(Graph)数据库，图结构，利用图结构相关算法(如最短路径寻址，N度关系查找等)，很多时候需要对整个图做计算才能得出需要的信息，而且这种结构不太好做分布式的集群方案，社交网络，推荐系统等。