Key-Value键值存储原理初识(NOSQL)

NO-Sql数据库：Not Only不仅仅是SQL

定义：非关系型数据库；NoSQL用于超大规模数据的存储。（例如谷歌或Facebook每天为他们的用户收集万亿比特的数据）。这些类型的数据存储不需要固定的模式，无需多余操作就可以横向扩展。需要进一步数据挖掘和分析。

RDBMS VS NOSQL

RDBMS	NoSQL
高度组织化结构化数据	代表着不仅仅是SQL
结构化查询语言（SQL） (SQL)	没有声明性查询语言
数据和关系都存储在单独的表中	没有预定义的模式
数据操纵语言，数据定义语言	键 - 值对存储，列存储，文档存储，图形数据库
严格的一致性	最终一致性，而非ACID属性
基础事务	非结构化和不可预知的数据
	CAP定理
	高性能，高可用性和可伸缩性

 

对可用性及一致性的弱要求原则:BASE

• Basically Availble --基本可用
• Soft-state --软状态/柔性事务。 "Soft state" 可以理解为"无连接"的, 而 "Hard state" 是"面向连接"的
• Eventual Consistency --最终一致性 最终一致性， 也是是 ACID 的最终目的。

NoSQL 数据库分类

类型	部分代表	特点
列存储	Hbase Cassandra Hypertable	顾名思义，是按列存储数据的。最大的特点是方便存储结构化和半结构化数据，方便做数据压缩，对针对某一列或者某几列的查询有非常大的IO优势。
文档存储	MongoDB CouchDB	文档存储一般用类似json的格式存储，存储的内容是文档型的。这样也就有有机会对某些字段建立索引，实现关系数据库的某些功能。
key-value存储	Tokyo Cabinet / Tyrant Berkeley DB MemcacheDB Redis	可以通过key快速查询到其value。一般来说，存储不管value的格式，照单全收。（Redis包含了其他功能）
图存储	Neo4J FlockDB	图形关系的最佳存储。使用传统关系数据库来解决的话性能低下，而且设计使用不方便。
对象存储	db4o Versant	通过类似面向对象语言的语法操作数据库，通过对象的方式存取数据。
xml数据库	Berkeley DB XML BaseX	高效的存储XML数据，并支持XML的内部查询语法，比如XQuery,Xpath。

Key-Value存储:(基于Redis)

传统的关系型数据库，处理一对多的问题，需要把外键放在多的一端，因为RDBMS理论中没有集合这个概念。而使用Redis，我们可以在一端来管理一对多的关系，使用Set。

如果使用MySQL，当数据规模非常大时，上面两个查询操作都需要借助表关联技术，而大表间的join在大型系统中是需要极力避免的操作。相反Redis的每个操作都会局限在一个较小的数据集范围内，而且key-value的存储形式，定位key只是一个复杂度为O(1)的操作。在very huge的数据量下，Redis性能效果非常优异，这就是NoSQL的优势所在！