nosql的實(shí)際應(yīng)用,nosql數(shù)據(jù)庫的應(yīng)用

一、NoSQL數(shù)據(jù)庫簡介

Web1.0的時代，數(shù)據(jù)訪問量很有限，用一夫當(dāng)關(guān)的高性能的單點(diǎn)服務(wù)器可以解決大部分問題。

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隨著Web2.0的時代的到來，用戶訪問量大幅度提升，同時產(chǎn)生了大量的用戶數(shù)據(jù)。加上后來的智能移動設(shè)備的普及，所有的互聯(lián)網(wǎng)平臺都面臨了巨大的性能挑戰(zhàn)。

NoSQL(NoSQL = Not Only SQL )，意即“不僅僅是SQL”，泛指非關(guān)系型的數(shù)據(jù)庫。

NoSQL 不依賴業(yè)務(wù)邏輯方式存儲，而以簡單的key-value模式存儲。因此大大的增加了數(shù)據(jù)庫的擴(kuò)展能力。

Memcache Memcache Redis Redis MongoDB MongoDB 列式數(shù)據(jù)庫 列式數(shù)據(jù)庫 Hbase Hbase

HBase是Hadoop項目中的數(shù)據(jù)庫。它用于需要對大量的數(shù)據(jù)進(jìn)行隨機(jī)、實(shí)時的讀寫操作的場景中。

HBase的目標(biāo)就是處理數(shù)據(jù)量非常龐大的表，可以用普通的計算機(jī)處理超過10億行數(shù)據(jù)，還可處理有數(shù)百萬列元素的數(shù)據(jù)表。

Cassandra Cassandra

Apache Cassandra是一款免費(fèi)的開源NoSQL數(shù)據(jù)庫，其設(shè)計目的在于管理由大量商用服務(wù)器構(gòu)建起來的龐大集群上的海量數(shù)據(jù)集(數(shù)據(jù)量通常達(dá)到PB級別)。在眾多顯著特性當(dāng)中，Cassandra最為卓越的長處是對寫入及讀取操作進(jìn)行規(guī)模調(diào)整，而且其不強(qiáng)調(diào)主集群的設(shè)計思路能夠以相對直觀的方式簡化各集群的創(chuàng)建與擴(kuò)展流程。

主要應(yīng)用：社會關(guān)系，公共交通網(wǎng)絡(luò)，地圖及網(wǎng)絡(luò)拓譜(n*(n-1)/2)

NoSQL應(yīng)用

而傳統(tǒng)的關(guān)系數(shù)據(jù)庫在應(yīng)付web2.0網(wǎng)站，特別是超大規(guī)模和高并發(fā)的SNS類型的web2.0純動態(tài)網(wǎng)站已經(jīng)顯得力不從心，暴露了很多難以克服的問題，例如：

1、High performance - 對數(shù)據(jù)庫高并發(fā)讀寫的需求

web2.0網(wǎng)站要根據(jù)用戶個性化信息來實(shí)時生成動態(tài)頁面和提供動態(tài)信息，所以基本上無法使用動態(tài)頁面靜態(tài)化技術(shù)，因此數(shù)據(jù)庫并發(fā)負(fù)載非常高，往往要達(dá)到每秒上萬次讀寫請求。關(guān)系數(shù)據(jù)庫應(yīng)付上萬次SQL查詢還勉強(qiáng)頂?shù)米?，但是?yīng)付上萬次SQL寫數(shù)據(jù)請求，硬盤IO就已經(jīng)無法承受了。其實(shí)對于普通的BBS網(wǎng)站，往往也存在對高并發(fā)寫請求的需求。

2、Huge Storage - 對海量數(shù)據(jù)的高效率存儲和訪問的需求

對于大型的SNS網(wǎng)站，每天用戶產(chǎn)生海量的用戶動態(tài)，以國外的Friendfeed為例，一個月就達(dá)到了2.5億條用戶動態(tài)，對于關(guān)系數(shù)據(jù)庫來說，在一張2.5億條記錄的表里面進(jìn)行SQL查詢，效率是極其低下乃至不可忍受的。再例如大型web網(wǎng)站的用戶登錄系統(tǒng)，例如騰訊，盛大，動輒數(shù)以億計的帳號，關(guān)系數(shù)據(jù)庫也很難應(yīng)付。

3、High Scalability High Availability- 對數(shù)據(jù)庫的高可擴(kuò)展性和高可用性的需求

在基于web的架構(gòu)當(dāng)中，數(shù)據(jù)庫是最難進(jìn)行橫向擴(kuò)展的，當(dāng)一個應(yīng)用系統(tǒng)的用戶量和訪問量與日俱增的時候，你的數(shù)據(jù)庫卻沒有辦法像web server和app server那樣簡單的通過添加更多的硬件和服務(wù)節(jié)點(diǎn)來擴(kuò)展性能和負(fù)載能力。對于很多需要提供24小時不間斷服務(wù)的網(wǎng)站來說，對數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)進(jìn)行升級和擴(kuò)展是非常痛苦的事情，往往需要停機(jī)維護(hù)和數(shù)據(jù)遷移，為什么數(shù)據(jù)庫不能通過不斷的添加服務(wù)器節(jié)點(diǎn)來實(shí)現(xiàn)擴(kuò)展呢？

在上面提到的“三高”需求面前，關(guān)系數(shù)據(jù)庫遇到了難以克服的障礙，而對于web2.0網(wǎng)站來說，關(guān)系數(shù)據(jù)庫的很多主要特性卻往往無用武之地，例如：

1、數(shù)據(jù)庫事務(wù)一致性需求

很多web實(shí)時系統(tǒng)并不要求嚴(yán)格的數(shù)據(jù)庫事務(wù)，對讀一致性的要求很低，有些場合對寫一致性要求也不高。因此數(shù)據(jù)庫事務(wù)管理成了數(shù)據(jù)庫高負(fù)載下一個沉重的負(fù)擔(dān)。

2、數(shù)據(jù)庫的寫實(shí)時性和讀實(shí)時性需求

對關(guān)系數(shù)據(jù)庫來說，插入一條數(shù)據(jù)之后立刻查詢，是肯定可以讀出來這條數(shù)據(jù)的，但是對于很多web應(yīng)用來說，并不要求這么高的實(shí)時性。

3、對復(fù)雜的SQL查詢，特別是多表關(guān)聯(lián)查詢的需求

任何大數(shù)據(jù)量的web系統(tǒng)，都非常忌諱多個大表的關(guān)聯(lián)查詢，以及復(fù)雜的數(shù)據(jù)分析類型的復(fù)雜SQL報表查詢，特別是SNS類型的網(wǎng)站，從需求以及產(chǎn)品設(shè)計角度，就避免了這種情況的產(chǎn)生。往往更多的只是單表的主鍵查詢，以及單表的簡單條件分頁查詢，SQL的功能被極大的弱化了。

因此，關(guān)系數(shù)據(jù)庫在這些越來越多的應(yīng)用場景下顯得不那么合適了，為了解決這類問題的非關(guān)系數(shù)據(jù)庫應(yīng)運(yùn)而生。

NoSQL 是非關(guān)系型數(shù)據(jù)存儲的廣義定義。它打破了長久以來關(guān)系型數(shù)據(jù)庫與ACID理論大一統(tǒng)的局面。NoSQL 數(shù)據(jù)存儲不需要固定的表結(jié)構(gòu)，通常也不存在連接操作。在大數(shù)據(jù)存取上具備關(guān)系型數(shù)據(jù)庫無法比擬的性能優(yōu)勢。該術(shù)語在 2009 年初得到了廣泛認(rèn)同。

當(dāng)今的應(yīng)用體系結(jié)構(gòu)需要數(shù)據(jù)存儲在橫向伸縮性上能夠滿足需求。而 NoSQL 存儲就是為了實(shí)現(xiàn)這個需求。Google 的BigTable與Amazon的Dynamo是非常成功的商業(yè) NoSQL 實(shí)現(xiàn)。一些開源的 NoSQL 體系，如Facebook 的Cassandra， Apache 的HBase，也得到了廣泛認(rèn)同。

nosql數(shù)據(jù)庫的四種類型

nosql數(shù)據(jù)庫的四種類型如下：

1.key-value鍵值存儲數(shù)據(jù)庫:

相關(guān)產(chǎn)品: Redis、Riak、SimpleDB、Chordless、Scalaris、Memcached.

主要應(yīng)用: 內(nèi)容緩存,處理大量數(shù)據(jù)的高負(fù)載訪問,也用于系統(tǒng)日志。

優(yōu)點(diǎn):查找速度快,大量操作時性能高。

2.列存儲數(shù)據(jù)庫:

相關(guān)產(chǎn)品: BigTable、HBase、Cassandra、HadoopDB、GreenPlum、PNUTS.

主要應(yīng)用: 分布式數(shù)據(jù)的儲存與管理。

優(yōu)點(diǎn):查找速度快,可擴(kuò)展性強(qiáng),容易進(jìn)行分布式擴(kuò)展。

缺點(diǎn):功能相對局限。

3.文檔型數(shù)據(jù)庫

相關(guān)產(chǎn)品:MongoDB、CouchDB、ThruDB、CloudKit、Perservere、Jackrabbit.

主要應(yīng)用: web應(yīng)用,管理面向文檔的數(shù)據(jù)或者類似的半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。

優(yōu)點(diǎn):數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)靈活,表結(jié)構(gòu)可變,復(fù)雜性低。

缺點(diǎn):查詢效率低,且缺乏統(tǒng)一的查詢語言。

4.Graph圖形數(shù)據(jù)庫

相關(guān)產(chǎn)品: Neo4J、OrientDB、InfoGrid、GraphDB.

主要應(yīng)用: 復(fù)雜,互連接,低結(jié)構(gòu)化的圖結(jié)構(gòu)場合, 專注構(gòu)建關(guān)系圖譜。

優(yōu)點(diǎn): 利用圖結(jié)構(gòu)相關(guān)算法, 可用于構(gòu)建復(fù)雜的關(guān)系圖譜。

缺點(diǎn): 復(fù)雜度高。

常見NoSQL數(shù)據(jù)庫的應(yīng)用場景是怎么樣的

文檔數(shù)據(jù)庫

源起：受Lotus Notes啟發(fā)。

數(shù)據(jù)模型：包含了key-value的文檔集合

例子：CouchDB, MongoDB

優(yōu)點(diǎn)：數(shù)據(jù)模型自然，編程友好，快速開發(fā)，web友好，CRUD。

圖數(shù)據(jù)庫

源起： 歐拉和圖理論。

數(shù)據(jù)模型：節(jié)點(diǎn)和關(guān)系，也可處理鍵值對。

例子：AllegroGraph, InfoGrid, Neo4j

優(yōu)點(diǎn)：解決復(fù)雜的圖問題。

關(guān)系數(shù)據(jù)庫

源起： E. F. Codd 在A Relational Model of Data for Large Shared Data Banks提出的

數(shù)據(jù)模型：各種關(guān)系

例子：VoltDB, Clustrix, MySQL

優(yōu)點(diǎn)：高性能、可擴(kuò)展的OLTP，支持SQL，物化視圖，支持事務(wù)，編程友好。

對象數(shù)據(jù)庫

源起：圖數(shù)據(jù)庫研究

數(shù)據(jù)模型：對象

例子：Objectivity, Gemstone

優(yōu)點(diǎn)：復(fù)雜對象模型，快速鍵值訪問，鍵功能訪問，以及圖數(shù)據(jù)庫的優(yōu)點(diǎn)。

Key-Value數(shù)據(jù)庫

源起：Amazon的論文 Dynamo 和 Distributed HashTables。

數(shù)據(jù)模型：鍵值對

例子：Membase, Riak

優(yōu)點(diǎn)：處理大量數(shù)據(jù)，快速處理大量讀寫請求。編程友好。

BigTable類型數(shù)據(jù)庫

源起：Google的論文 BigTable。

數(shù)據(jù)模型：列簇，每一行在理論上都是不同的

例子：HBase, Hypertable, Cassandra

優(yōu)點(diǎn)：處理大量數(shù)據(jù)，應(yīng)對極高寫負(fù)載，高可用，支持跨數(shù)據(jù)中心， MapReduce。

數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)服務(wù)

源起： ?

數(shù)據(jù)模型：字典操作，lists, sets和字符串值

例子：Redis

優(yōu)點(diǎn)：不同于以前的任何數(shù)據(jù)庫

網(wǎng)格數(shù)據(jù)庫

源起：數(shù)據(jù)網(wǎng)格和元組空間研究。

數(shù)據(jù)模型：基于空間的架構(gòu)

例子：GigaSpaces, Coherence

優(yōu)點(diǎn)：適于事務(wù)處理的高性能和高擴(kuò)展性

文章題目：nosql的實(shí)際應(yīng)用,nosql數(shù)據(jù)庫的應(yīng)用
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