和所有事物一样,NoSQL的兴起也是由许多理论支撑作为前提的,正是由下面一些理论的支撑,NoSQL的方向才能如此明朗. 1.CAP理论 CAP理论无疑是导致技术趋势由关系数据库系统向NoSQL系统转变的最重要原因. CAP(Consistency,Availability,Patition tolerance)理论论述的是在任何分布式系统中,只可能满足一致性,可用性及分区容忍性三者中的两者,不可能全部都满足.所以不用花时间精力在如何满足所有三者上面. 原理的证明简单的说就是,在保证分区容忍性的情

关系型数据库的局限 NoSql出现在关系型数据库之后,主要是为了解决关系型数据库的短板,我们先来看看随着软件行业的发展,关系型数据库面临了哪些挑战: 1.高并发 一个最典型的就是电商网站,例如双11,几亿大军的点击造成在某一时刻的并发量是很高的,传统的关系型数据库肯定已经是不堪重负了,如Oracle的Session数量推荐的才只有500. 2.高效率存储海量数据 大数据时代,数据量已经不是用GB.TB来衡量了,而是EB.ZB了,面对这海量的数据,如何高效率的存储这些数据,关系型数据库无法解决这个

本文转载自:http://coolshell.cn/articles/7270.html ================================================ 全文译自墙外文章"NoSQL Data Modeling Techniques",译得不好,还请见谅.这篇文章看完之后,你可能会对NoSQL的数据结构会有些感觉.我的感觉是,关系型数据库想把一致性,完整性,索引,CRUD都干好,NoSQL只干某一种事,但是牺牲了很多别的东西.总体来说,我觉得NoSQL

原文来自“NoSQL Data Modeling Techniques”,由酷壳网陈皓编译<NoSQL数据建模技术>.这篇文章看完之后,你可能会对NoSQL的数据结构会有些感觉.我的感觉是,关系型数据库想把一致性,完整性,索引,CRUD都干好,NoSQL只干某一种事,但是牺牲了很多别的东西.总体来说,我觉得NoSQL更适合做Cache. 下面是正文: NoSQL数据库经常被用作很多非功能性的地方,如,扩展性,性能和一致性的地方.这些NoSQL的特性在理论和实践中都正在被大众广泛地研究着,研究的

大约在五六年前,第一次接触到了当时已经是hot topic的NoSql.不过那个时候学的用的都是mysql,Nosql对于我而言还是新事物,并没有真正使用,只是不明觉厉.但是印象深刻的是这么一张图片(后来google到图片来自这里):     这张图片是讲数据库(包括传统的关系型数据库和NOSQL)与CAP理论的关系.由于并NoSql并没有实践经验,也没有去深入了解,对于CAP理论更是一知半解.因此,为什么某一款数据库被划分到哪一个阵营,并不清楚.     工作之后对MongoDB使用得比较多,

转载:https://mp.weixin.qq.com/s/FkoOMY8_vnqSPPTHc2PL1w 行式数据库(关系型数据库) 行式数据库有如下几个缺点: 大数据场景下 I/O 较高,因为数据是按行存储,即使只针对其中某一列进行运算,关系型数据库也会将整行数据从存储设备中读入内存,导致 I/O 较高. 存储的是行记录,无法存储数据结构. 表结构 Schema 扩展不方便,如要修改表结构,需要执行 DDL(data definition language),语句修改,修改期间会导致锁表,部分

NoSQL 数据库的学习 Redis的Windows版本安装 待整理 redis 安装 关于分布式的网站介绍 NOSQL 几个网页 认识MongoDB Mongodb实现副本集和Mongodb副本集的维护 MongoDB的复制集 NoSQL解决方案比较 ACID理论 MongoDB(1) 简单配置 MongoDB(2) 常用网址 怎样理解NoSQL的一致性等

大约在五六年前,第一次接触到了当时已经是hot topic的NoSql.不过那个时候学的用的都是mysql,Nosql对于我而言还是新事物,并没有真正使用,只是不明觉厉.但是印象深刻的是这么一张图片(后来google到图片来自这里): 这张图片是讲数据库(包括传统的关系型数据库和NOSQL)与CAP理论的关系.由于并NoSql并没有实践经验,也没有去深入了解,对于CAP理论更是一知半解.因此,为什么某一款数据库被划分到哪一个阵营,并不清楚. 工作之后对MongoDB使用得比较多,有了一定的了解,

摘要 本篇文章主要是介绍cassandra与其他NoSQL的区别以及自身的特点与应用场景.在关系数据库我们没必要选择数据库,通常需要适配oracle/mysql/sql server/db2 等多种数据库.但是今天的NoSQL 还不够成熟,以及每一款的NoSQL 数据库应用领域不是很宽泛,设计理念也有很大差异,所以通常我们需要为我们的应用评估究竟哪款NoSQL数据库比较合适.个人认为各个NoSQL数据库并没有谁好谁差,需要从自己的应用本身出发来考量. NoSQL比较--华山论剑,谁与争锋 排名

一.NOSQL NOSQL是Not Only SQL的简称,与关系型数据库对应,一般称为非关系型数据库.关系型数据库遵循ACID规则,而NOSQL存储数据时不需要严格遵循固定的模式,因此在大数据的今天NOSQL为存储大数据提供了有效的途径. 1.关系型数据库的ACID原则 事务在英文中是transaction,和现实世界中的交易很类似,它有如下四个特性: 1.A (Atomicity) 原子性 原子性很容易理解,也就是说事务里的所有操作要么全部做完,要么都不做,事务成功的条件是事务里的所有操作都

维基的简介:Paxos算法是莱斯利·兰伯特(Leslie Lamport,就是 LaTeX 中的"La",此人现在在微软研究院)于1990年提出的一种基于消息传递且具有高度容错特性的一致性算法. Paxos算法目前在Google的Chubby.MegaStore.Spanner等系统中得到了应用,Hadoop中的ZooKeeper也使用了Paxos算法,在上面的各个系统中,使用的算法与Lamport提出的原始Paxos并不完全一样,这个以后再慢慢分析.本博文的目的是,如何让一个小白在半

一.数据库发展 1.早期出现的数据库包括平面文件数据管理系统.分层数据管理系统和网络数据管理系统,分别对应的数据结构是线性表.树和图. 平面文件数据管理系统是使用磁带对数据进行顺序存储的,带来的问题不言而喻,就是查找效率低下.重复数据较多(重复数据会带来修改数据时的一致性问题).数据结构修改时存储结构和程序都可能要面临修改. 分层数据管理系统是类似树状的结构,通过根节点可以找到相关的从属信息,查找效率有所提升. 网络数据管理系统是把数据记录在节点中,通过有向图的边来标明数据之间的联系,是一种多对

一.NoSQL的风生水起 1.1 后Web2.0时代的发展要求 随着互联网Web2.0网站的兴起,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: (1)对数据库高并发读写的需求 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

最近抽时间把Redis学了一下,所以就在网上找了一些资料.然后找到尚硅谷-周阳老师的视频教程,觉得里面的讲的挺好.所以就把他视频当中的资料教程整理出来. 单机MySQL的美好时代 在90年代,一个网站的访问量一般都不大,用单个数据库完全可以轻松应付. 在那个时候,更多的都是静态网页,动态交互类型的网站不多. 上述架构下,我们来看看数据存储的瓶颈是什么? 1.数据量的总大小 一个机器放不下时 2.数据的索引(B+ Tree)一个机器的内存放不下时 3.访问量(读写混合)一个实例不能承受 如果满足了

NOSQL数据模型和CAP原理 http://blog.sina.com.cn/s/blog_7800d9210100t33v.html 我本来一直觉得NoSQL其实很容易理解的,我本身也已经对NoSQL有了非常深入的研究,但是在最近准备YunTable的Chart的时候,发现NoSQL不仅非常博大精深,而且我个人对NoSQL的理解也只是皮毛而已,但我还算是一个“知耻而后勇”的人,所以经过一段时间的学习之后,从本系列第六篇开始,就将和大家聊聊NoSQL,而本篇将主要给大家做一下NoSQL数据库的

分布式事务希望在多机环境下可以像单机系统那样做到强一致,这需要付出比较大的代价.而在有些场景下,接收状态并不用时刻保持一致,只要最终一致就行. CAP理论是Eric Brewer在2000年7月份的PODC会议上提出的,CAP涵义如下: Consistensy:all nodes see the same data at the same time,所有的节点在同一时间读到同样的数据.这就是数据上的一致性,也就是当数据写入成功后,所有的节点会同时看到这个新的数据. Availability:a

NoSQL,指的是非关系型的数据库.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,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. 简介 NoSQL(NoSQL = Not Only SQL ),意即“不仅仅是SQL”,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,相对于铺天盖地的

NoSQL数据库笔谈 databases , appdir , node , paper颜开 , v0.2 , 2010.2 序 思想篇 CAP 最终一致性 变体 BASE 其他 I/O的五分钟法则 不要删除数据 RAM是硬盘,硬盘是磁带 Amdahl定律和Gustafson定律 万兆以太网 手段篇 一致性哈希 亚马逊的现状 算法的选择 Quorum NRW Vector clock Virtual node gossip Gossip (State Transfer Model) Gossip

13.5 一致性 在NoSQL中,通常有两个层次的一致性:第一种是强一致性,既集群中的所有机器状态同步保持一致.第二种是最终一致性,既可以允许短暂的数据不一致,但数据最终会保持一致.我们先来讲一下,在分布式集群中,为什么最终一致性通常是更合理的选择,然后再来讨论两种一致性的具体实现结节. 13.5.1 关于CAP理论 分区容忍性(P):集群中的某些节点在无法联系后,集群整体是否还能继续进行服务. 而CAP理论就是说在分布式存储系统中,最多只能实现上面的两点.而由于当前的网络硬件肯定会出现延迟丢包

13.4 横向扩展带来性能提升 很多NoSQL系统都是基于键值模型的,因此其查询条件也基本上是基于键值的查询,基本不会有对整个数据进行查询的时候.由于基本上所有的查询操作都是基本键值形式的,因此分片通常也基于数据的键来做:键的一些属性会决定这个键值对存储在哪台机器上.下面我们将会对hash分片和范围分片两种分片方式进行描述. 3.4.2 通过协调器进行数据分片 由于CouchDB专注于单机性能,没有提供类似的横向扩展方案,于是出现了两个项目:Lounge 和 BigCouch,他们通过提供一个p