NoSQL简介

标签：性能提升   传统   需求   and   优点   集群   特点   oracle   高性能   

• NoSQL，全名为Not Only SQL，指的是非关系型的数据库

• 过去，关系型数据库(SQL Server、Oracle、MySQL)是数据持久化的唯一选择，但随着发展，关系型数据库存在以下问题。

• 问题1：不能满足高性能查询需求

    我们使用:Java、.Net等语言编写程序，是面向对象的。但用数据库都是关系型数据库。存储结构是面向对象的，但是数据库却是关系的，所以在每次存储或者查询数据时，我们都需要做转换。类似Hibernate、Mybatis这样的ORM框架确实可以简化这个过程，但是在对高性能查询需求时，这些ORM框架就捉襟见肘了。

• 问题2：应用程序规模的变大

    网络应用程序的规模变大，需要储存更多的数据、服务更多的用户以及需求更多的计算能力。为了应对这种情形，我们需要不停的扩展。

    扩展分为两类：一种是纵向扩展，即购买更好的机器，更多的磁盘、更多的内存等等。另一种是横向扩展，即购买更多的机器组成集群。在巨大的规模下，纵向扩展发挥的作用并不是很大。首先单机器性能提升需要巨额的开销并且有着性能的上限，在Google和Facebook这种规模下，永远不可能使用一台机器支撑所有的负载。鉴于这种情况，我们需要新的数据库，因为关系数据库并不能很好的运行在集群上。

• 随着访问量的上升，网站的数据库性能出现了问题，于是nosql被设计出来

• 优点/缺点

  • 优点:
    • 高可扩展性
    • 分布式计算
    • 低成本
    • 架构的灵活性，半结构化数据
    • 没有复杂的关系
  • 缺点:
    • 没有标准化
    • 有限的查询功能（到目前为止）
    • 最终一致是不直观的程序
• 分类
  • 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。

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原文地址：https://www.cnblogs.com/whu-2017/p/9218874.html