NoSQL,指的是非关系型的数据库。NoSQL,意即反SQL运动,是一项全新的数据库革命性运动,早期就有人提出,发展至2009年趋势越发高涨。NoSQL的拥护者们提倡运用非关系型的数据存储,相对于目前铺天盖地的关系型数据库运用,这一概念
NoSQL,指的是非关系型的数据库。NoSQL,意即反SQL运动,是一项全新的数据库革命性运动,早期就有人提出,发展至2009年趋势越发高涨。NoSQL的拥护者们提倡运用非关系型的数据存储,相对于目前铺天盖地的关系型数据库运用,这一概念无疑是一种全新的思维的注入。
反SQL运动的主要倡导者都是Web和
Java开发者,他们中许多人都在创业的初期历经了资金短缺并因此与Oracle
说再见,然后效仿Google 和Amazon的道路建设起自己的数据存储解决方案 ,并随后将自己的成果开源 发布。现在,他们的开源数据商店管理 着成百TB甚至PB的数据,由于Web 2.0和云计算的兴起,无论从技术 上还是从经济上他们都无需再返回从前,甚至连想也不用想。
“Web
2.0的企业应该抓住机会,他们需要可扩展性,”总部设在伦敦的NoSQL会议组织者Johan
Oskarsson说,他任职于著名的音乐网站Last.fm,其他的大多数与会者也都是网络
开发者。
Oskarsson说,许多人甚至抛弃了MySQL
开源数据库这个长期以来Web
2.0的宠儿,而改由NoSQL的方案来替代,因为优势实在是引人注目。51CTO.com之前曾报道过MySQL创始人宣布创建开源数据库联盟的消息,过度的商业化是MySQL失去原来的优势。
例如Facebook建立了自己的Cassandra数据商店并且在其网站上重点推出一项新的搜索功能
,没有使用 到现有的MySQL数据库。据Facebook的工程师Avinash
Lakshma介绍,Cassandra仅用0.12毫秒就可以写入50GB的数据,比MySQL快了超过2500倍。Google也开始公测他们的云数据库Fusion
Tables,这是一个和传统数据库完全不同的数据库,主要优势能够简单的解决关系型数据库中管理不同类型数据麻烦,以及排序 整合的常见操作的性能问题等。

 随着互联网
web2.0网站的兴起,非关系型的数据库现在成了一个极其热门的新领域,非关系数据库产品的发展非常迅速。而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就已经无法承受了。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,一个月就达到了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。再例如大型web网站的用户登录系统 ,例如腾讯,盛大,动辄数以亿计的帐号,关系数据库也很难应付。

 

3、High Scalability && High Availability-
对数据库的高可扩展性和高可用性的需求

 

在基于web的架构当中,数据库是最难进行横向 扩展的,当一个应用系统的用户量和访问量与日俱增的时候,你的数据库却没有办法像web server 和app server那样简单的通过添加 更多的硬件
和服务节点来扩展性能和负载能力。对于很多需要提供24小时不间断服务的网站来说,对数据库系统进行升级 和扩展是非常痛苦的事情,往往需要停机维护和数据迁移,为什么数据库不能 通过不断的添加服务器
节点来实现扩展呢?

 

在上面提到的“三高”需求面前,关系数据库遇到了难以克服的障碍,而对于web2.0网站来说,关系数据库的很多主要特性却往往无用武之地,例如:

 

1、数据库事务一致性需求

 

很多web实时系统并不要求严格的数据库事务,对读一致性的要求很低,有些场合对写一致性要求也不高。因此数据库事务管理成了数据库高负载下一个沉重的负担。

 

2、数据库的写实时性和读实时性需求

 

对关系数据库来说,插入一条数据之后立刻查询,是肯定可以读出来这条数据的,但是对于很多web应用来说,并不要求这么高的实时性。

 

3、对复杂的SQL查询,特别是多表关联查询的需求

 

任何大数据量的web系统,都非常忌讳多个大表的关联查询,以及复杂的数据分析类型的复杂SQL报表查询,特别是SNS类型的网站,从需求以及产品设计角度,就避免了这种情况的产生。往往更多的只是单表的主键查询,以及单表的简单条件分页查询,SQL的功能被极大的弱化了。

因此,关系数据库在这些越来越多的应用场景下显得不那么合适了,为了解决这类问题的非关系数据库应运而生,现在这两年,各种各样非关系数据库,特别是键值数据库(Key-Value Store DB)风起云涌,多得让人眼花缭乱。前不久国外刚刚举办了NoSQL Conference,各路NoSQL数据库纷纷亮相,加上未亮相但是名声在外的,起码有超过10个开源的NoSQLDB,例如:

Redis,Tokyo Cabinet,Cassandra,Voldemort,MongoDB,Dynomite,HBase,CouchDB,Hypertable, Riak,Tin, Flare, Lightcloud, KiokuDB,Scalaris, Kai, ThruDB, ......

这些NoSQL数据库,有的是用C/C++编写的,有的是用Java编写的,还有的是用Erlang编写的,每个都有自己的独到之处。

 

NoSQL 是非关系型数据存储的广义定义。它打破了长久以来关系型数据库与ACID理论大一统的局面。NoSQL
数据存储不需要固定的表结构
,通常也不存在连接操作。在大数据存取上具备关系型数据库无法比拟的性能优势。该术语 在
2009 年初得到了广泛认同。

  当今的应用体系结构需要数据存储在横向伸缩性上能够满足需求。而 NoSQL 存储就是为了实现这个需求。Google
的BigTable与Amazon的Dynamo是非常成功的商业 NoSQL 实现。一些开源的 NoSQL 体系,如Facebook
的Cassandra, Apache
 的HBase,也得到了广泛认同。从这些NoSQL项目的名字上看不出什么相同之处:Hadoop、Voldemort、Dynomite,还有其它很多。

  如果您刚接触
NoSQL,那有必要学习一些背景知识。下列资料是国外一前沿技术分析师  认为非常有价值的
NoSQL 相关必读资料:
 

  1. IE R5bmFtbyDorrrmloc="
    href="http://s3.amazonaws.com/AllThingsDistributed/sosp/amazon-dynamo-sosp2007.pdf">Amazon
    Dynamo 论文 。几乎所有懂 NoSQL 的人都阅读过它。
  2. Google
    的 html">Bigtable 论文 。 也许您已经耳熟能详。
  3. Werner
    Vogels 的 “Eventually Consistent”  (发布于 ACM Queue  
    )。如果您对“最终一致性  ”不是非常清晰,请阅读这篇文章。
  4. Brewer
    的 CAP 理论  (可伸缩性的基础)在这里
     可以找到非常好的诠释。也可以看看 2000 7 月 PODC 上 Brewer的原始幻灯片  。
  5. sql -debrief.html">在 2009 年 6 月在 SFO 的 NoSQL
    见面会的幻灯片 。这些资料可以用经典的、关键的、将影响巨大的、值得纪念的来形容。
  6. SQL Databases Don't Scale
     是一篇简短、基础、直切问题的文章。除非您是一位在伸缩性问题  上身经百战的数据库管理员 ,否则,这篇文章讲述的内容对于您可能是非常关键的。
  7. Jonathan Ellis  的文章 NoSQL Ecosystem
     以表格的方式对当今主流的分布式数据库  做了比较。类似的比较还有 Quick Reference to Alternative data storages
     。Ellis 的文章除了表格对比外对于想了解 NoSQL 生态的人来说是非常值得一读的,该文章内涵丰富,短小精悍;而 Quick Reference to Alternative data storages
     主要是表格,这些表格对比的内容又比 Ellis 的完整。

相关国外资源

http://nosql-databases.org  ——
该站点的标语是:“非关系型世界的终结向导!”,该站点非常确信自己是:“在互联网上拥有 NoSQL 相关链接最多的网站。”总之,该网站值得关注。
    
另外,作为 NoSQL 极客(geeks),请 follow @nosqlupdate
 。另外,请 follow @al3xandru (MyNoSQL blog  与 NoSQL
Week in Review  的创建者)。NoSQL Week in
Review  比较新,希望能保持正常更新,因为它确实很棒!
     当然,您还可以看看 Ricky Ho
最近的博文,他总结了一些分布式数据存储技术关键点。他的博文中有两篇非常值得一看的文章:Query
Processing for NoSQL Databases  ,还有 NoSQL
Design Patterns  。

相关国内资源

NoSQL--非关系型的数据库是什么?的更多相关文章

  1. 如何选择RDBMS关系型数据库和Nosql非关系型数据库?

    RDBMS关系型数据库和Nosql非关系型数据库区别: 一.RDBMS是关系型数据库模式: 1.二维模式,由行列组成. 2.非常强调事务原子性,例如用户提出一个请求,DB完整的去执行,如果报错就全部回 ...

  2. MongoDB(NoSQL) 非关系型数据库

    目录 简单了解 mongoDB 简单使用mongoDB 简单了解 mongoDB # NoSQL 泛指非关系型的数据库 NoSQL(NoSQL = Not Only SQL ),意即"不仅仅 ...

  3. NoSql非关系型数据库之MongoDB应用(二):安装MongoDB可视化工具

    业精于勤,荒于嬉:行成于思,毁于随. 我们上次说到NoSql非关系型数据库之MongoDB应用(一):安装MongoDB服务 这次我们介绍安装  NoSQL Manager for MongoDB 可 ...

  4. NoSql非关系型数据库之MongoDB应用(三):MongoDB在项目中的初步应用

    业精于勤,荒于嬉:行成于思,毁于随. 我们可以结合相关的IDE做一个简单的增删改查了,实现MongoDB在项目中的初步应用. 前提是安装了MongoDB服务和MongoDB可视化工具,没有安装的可以点 ...

  5. SQL与NoSQL(关系型与非关系型)数据库的区别

    永远正确的经典答案依然是:具体问题具体分析. 数据表VS.数据集 关系型和非关系型数据库的主要差异是数据存储的方式.关系型数据天然就是表格式的,因此存储在数据表的行和列中.数据表可以彼此关联协作存储, ...

  6. 关系型数据库和nosql非关系型数据库

    快下班了.突然和同事聊起了node+mongdb,因为我们这里的项目没有mongdb,就问后端的同事,我们'爱装逼'的后端的同事让我们先自己学习一下什么关系型数据库和非关系型数据库.一顿百度查询了解下 ...

  7. NoSQL非关系型数据库

    NoSQL 关注公众号"轻松学编程"了解更多. 一.概念 NoSQL(Not Only SQL)非关系型数据库(功能换效率). 优点 开发维护成本低 访问灵活 访问速度快(缓存+快 ...

  8. Redis非关系型缓存数据库集群部署、参数、命令工具

    <关系型数据库与非关系型数据库> 关系数据库:mysql.oracle.DB2.SQL Server非关系数据库:Redis(缓存数据库).MongodDB(处理海量数据).Memcach ...

  9. NoSql非关系型数据库之MongoDB应用(一):安装MongoDB服务

    业精于勤,荒于嬉:行成于思,毁于随. 一.MongoDB服务下载安装(windows环境安装) 1.进入官网:https://www.mongodb.com/,点击右上角的 Try Free  , 2 ...

  10. NoSQL非结构化数据库高级培训课程-大纲

    一.课程概述 本课程面向No-SQL开发人员.系统分析和系统架构师,目的在于帮助他们建立起完整的No-SQL数据库的概念,应用场景.相关开源技术框架和优缺点. 二.课程大纲 主题 时间 主题 No-S ...

随机推荐

  1. BestCoder 1st Anniversary($) 1003 Sequence

    题目传送门 /* 官方题解: 这个题看上去是一个贪心, 但是这个贪心显然是错的. 事实上这道题目很简单, 先判断1个是否可以, 然后判断2个是否可以. 之后找到最小的k(k>2), 使得(m-k ...

  2. iOS手势学习UIGestureRecognizer & cocos2d 手势推荐

    iOS手势学习UIGestureRecognizer & cocos2d 手势推荐 手势识别类型: UILongPressGestureRecognizer  // 长按UIPanGestur ...

  3. lintcode:组成最大的数

    最大数 给出一组非负整数,重新排列他们的顺序把他们组成一个最大的整数. 注意事项 最后的结果可能很大,所以我们返回一个字符串来代替这个整数. 样例 给出 [1, 20, 23, 4, 8],返回组合最 ...

  4. 安卓app缓存设置

    无论大型或小型应用,灵活的缓存可以说不仅大大减轻了服务器的压力,而且因为更快速的用户体验而方便了用户. Android的apk可以说是作为小型应用,其中99%的应用并不是需要实时更新的,而且诟病于蜗牛 ...

  5. 内存分析_.Net垃圾回收介绍

    垃圾回收 1.       .Net垃圾回收中涉及的名称 1.1.什么是代? 垃圾回收器为了提升性能使用了代的机制,共分为三代(Gen0.Gen1.Gen2).GC工作机制基于以下假设, 1)  对象 ...

  6. scp在Linux主机之间复制不用输入密码

    把你的本地主机用户的ssh公匙文件复制到远程主机用户的~/.ssh/authorized_keys文件中,假设本地主机linux(10.1.1.1),远程主机linux(10.1.1.2) 一,在li ...

  7. Linux命令-cut

    cut命令用于通过列来提取文本字符 格式:cut [参数] 文本 将/etc/paswd文件以:分割(-d:),获取第七列的内容(-f1) [root@localhost test]# cut -d: ...

  8. 深度学习框架Caffe —— Deep learning in Practice

    因工作交接需要, 要将caffe使用方法及整体结构描述清楚. 鉴于也有同学问过我相关内容, 决定在本文中写个简单的tutorial, 方便大家参考. 本文简单的讲几个事情: Caffe能做什么? 为什 ...

  9. code manager tools svn服务安装配置

    svn server 安装配置: 下载地址:http://www.visualsvn.com/server/download/ 然后安装图一步一步前进: 1.点击download now: 2.点击N ...

  10. java遍历Map时remove删除元素

    public class T { /** * @param args */ public static void main(String[] args) { // TODO Auto-generate ...