nosql数据库缺点,谈谈NoSQL数据库诞生的原因和优缺点

什么是NoSQL，它有什么优缺点？

NoSQL，指的是非关系型的数据库。NoSQL有时也称作Not Only SQL的缩写，是对不同于传统的关系型数据库的数据库管理系统的统称。

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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。

NoSQL的优点/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 （BY三人行慕课）

高性能 NoSQL

关系数据库经过几十年的发展，已经非常成熟，但同时也存在不足：

表结构是强约束的，业务变更时扩充很麻烦。

如果对大数据量的表进行统计运算，I/O会很高，因为即使只针对某列进行运算，也需要将整行数据读入内存。

全文搜索只能使用 Like 进行整表扫描，性能非常低。

针对这些不足，产生了不同的 NoSQL 解决方案，在某些场景下比关系数据库更有优势，但同时也牺牲了某些特性，所以不能片面的迷信某种方案，应将其作为 SQL 的有利补充。

NoSQL != No SQL，而是：

NoSQL = Not Only SQL

典型的 NoSQL 方案分为4类：

Redis 是典型，其 value 是具体的数据结构，包括 string, hash, list, set, sorted set, bitmap, hyperloglog，常被称为数据结构服务器。

以 list 为例：

LPOP key 是移除并返回队列左边的第一个元素。

如果用关系数据库就比较麻烦了，需要操作：

Redis 的缺点主要体现在不支持完成的ACID事务，只能保证隔离性和一致性，无法保证原子性和持久性。

最大的特点是 no-schema，无需在使用前定义字段，读取一个不存在的字段也不会导致语法错误。

特点：

以电商为例，不同商品的属性差异很大，如冰箱和电脑，这种差异性在关系数据库中会有很大的麻烦，而使用文档数据库则非常方便。

文档数据库的主要缺点：

关系数据库是按行来存储的，列式数据库是按照列来存储数据。

按行存储的优势：

在某些场景下，这些优势就成为劣势了，例如，计算超重人员的数据，只需要读取体重这一列进行统计即可，但行式存储会将整行数据读取到内存中，很浪费。

而列式存储中，只需要读取体重这列的数据即可，I/O 将大大减少。

除了节省I/O，列式存储还有更高的压缩比，可以节省存储空间。普通行式数据库的压缩比在 3:1 到 5:1 左右，列式数据库在 8:1 到 30:1，因为单个列的数据相似度更高。

列式存储的随机写效率远低于行式存储，因为行式存储时同一行多个列都存储在连续空间中，而列式存储将不同列存储在不连续的空间。

一般将列式存储应用在离线大数据分析统计场景，因为这时主要针对部分列进行操作，而且数据写入后无须更新。

关系数据库通过索引进行快速查询，但在全文搜索的情景下，索引就不够了，因为：

假设有一个交友网站，信息表如下：

需要匹配性别、地点、语言列。

需要匹配性别、地点、爱好列。

实际搜索中，各种排列组合非常多，关系数据库很难支持。

全文搜索引擎是使用 倒排索引 技术，建立单词到文档的索引，例如上面的表信息建立倒排索引：

所以特别适合根据关键词来查询文档内容。

上面介绍了几种典型的NoSQL方案，及各自的适用场景和特点，您可以根据实际需求进行选择。

NoSQL在少量数据的存储上，与传统关系型数据库相比有什么劣势吗？

个人不认为nosql在少量数据存储上有啥优势。nosql主要解决的是auto sharding的问题,你不需要sharding,搞啥nosql. 作者：方圆 链接：

nosql数据库的几大类型

1. 键值数据库

相关产品：Redis、Riak、SimpleDB、Chordless、Scalaris、Memcached

应用：内容缓存

优点：扩展性好、灵活性好、大量写操作时性能高

缺点：无法存储结构化信息、条件查询效率较低

使用者：百度云（Redis）、GitHub（Riak）、BestBuy（Riak）、Twitter（Ridis和Memcached）

2. 列族数据库

相关产品：BigTable、HBase、Cassandra、HadoopDB、GreenPlum、PNUTS

应用：分布式数据存储与管理

优点：查找速度快、可扩展性强、容易进行分布式扩展、复杂性低

使用者：Ebay（Cassandra）、Instagram（Cassandra）、NASA（Cassandra）、Facebook（HBase）

3. 文档数据库

相关产品：MongoDB、CouchDB、ThruDB、CloudKit、Perservere、Jackrabbit

应用：存储、索引并管理面向文档的数据或者类似的半结构化数据

优点：性能好、灵活性高、复杂性低、数据结构灵活

缺点：缺乏统一的查询语言

使用者：百度云数据库（MongoDB）、SAP（MongoDB）

4. 图形数据库

图形数据库-使用图作为数据模型来存储数据。

相关产品：Neo4J、OrientDB、InfoGrid、GraphDB

应用：大量复杂、互连接、低结构化的图结构场合，如社交网络、推荐系统等

优点：灵活性高、支持复杂的图形算法、可用于构建复杂的关系图谱

缺点：复杂性高、只能支持一定的数据规模

使用者：Adobe（Neo4J）、Cisco（Neo4J）、T-Mobile（Neo4J）

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