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2. 什么是NoSQL?
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2.1 NoSQL 概述
NoSQL(NoSQL = Not Only SQL ),意即“不仅仅是SQL”,
泛指非关系型的数据库。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。NoSQL数据库的产生就是为了解决大规模数据集合多重数据种类带来的挑战,尤其是大数据应用难题,包括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。
2.2 NoSQL代表
MongDB、 Redis、Memcache
3. 关系型数据库与NoSQL的区别?
3.1 RDBMS
高度组织化结构化数据
结构化查询语言(SQL)
数据和关系都存储在单独的表中。
数据操纵语言,数据定义语言
严格的一致性
基础事务
ACID
关系型数据库遵循ACID规则
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:
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成功,只要有一个操作失败,整个事务就失败,需要回滚。比如银行转账,从A账户转100元至B账户,分为两个步骤:1)从A账户取100元;2)存入100元至B账户。这两步要么一起完成,要么一起不完成,如果只完成第一步,第二步失败,钱会莫名其妙少了100元。
C (Consistency) 一致性
一致性也比较容易理解,也就是说数据库要一直处于一致的状态,事务的运行不会改变数据库原本的一致性约束。
I (Isolation) 独立性
所谓的独立性是指并发的事务之间不会互相影响,如果一个事务要访问的数据正在被另外一个事务修改,只要另外一个事务未提交,它所访问的数据就不受未提交事务的影响。比如现有有个交易是从A账户转100元至B账户,在这个交易还未完成的情况下,如果此时B查询自己的账户,是看不到新增加的100元的
D (Durability) 持久性
持久性是指一旦事务提交后,它所做的修改将会永久的保存在数据库上,即使出现宕机也不会丢失。
3.2 NoSQL
代表着不仅仅是SQL
没有声明性查询语言
没有预定义的模式
键 - 值对存储,列存储,文档存储,图形数据库
最终一致性,而非ACID属性
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
分布式数据库中的CAP原理(了解)
CAP定理:
Consistency(一致性), 数据一致更新,所有数据变动都是同步的
Availability(可用性), 好的响应性能
Partition tolerance(分区容错性) 可靠性
P: 系统中任意信息的丢失或失败不会影响系统的继续运作。
定理:任何分布式系统只可同时满足二点,没法三者兼顾。
CAP理论的核心是:一个分布式系统不可能同时很好的满足一致性,可用性和分区容错性这三个需求,
因此,根据 CAP 原理将 NoSQL 数据库分成了满足 CA 原则、满足 CP 原则和满足 AP 原则三 大类:
CA - 单点集群,满足一致性,可用性的系统,通常在可扩展性上不太强大。
CP - 满足一致性,分区容忍性的系统,通常性能不是特别高。
AP - 满足可用性,分区容忍性的系统,通常可能对一致性要求低一些。
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等问题,所以分区容忍性是我们必须需要实现的。
所以我们只能在一致性和可用性之间进行权衡,没有NoSQL系统能同时保证这三点。
说明:C:强一致性 A:高可用性 P:分布式容忍性
举例:
CA:传统Oracle数据库
AP:大多数网站架构的选择
CP:Redis、Mongodb
注意:分布式架构的时候必须做出取舍。
一致性和可用性之间取一个平衡。多余大多数web应用,其实并不需要强一致性。
因此牺牲C换取P,这是目前分布式数据库产品的方向。
4. 当下NoSQL的经典应用
当下的应用是 SQL 与 NoSQL 一起使用的。
代表项目:阿里巴巴商品信息的存放。
去 IOE 化。
ps:I 是指 IBM 的小型机,很贵的,好像好几万一台;O 是指 Oracle 数据库,也很贵的,好几万呢;M 是指 EMC 的存储设备,也很贵的。
难点:
数据类型多样性。
数据源多样性和变化重构。
数据源改造而服务平台不需要大面积重构。
1.重新安装ECSHOP 2.7.2,
2.打开phpMyAdmin把刚才安装的ECSHOP 所有表(注意是表,不是数据库)删除。
3.在phpMyAdmin选择刚才删掉所有表的数据库,(里面是空的没有表)选择“导入”讲备份的数据导入。
这样基本上可以解决问题了,如果还有问题,就是所备份的数据库文件有问题,要仔细检查。
什么是NoSQL数据库?从名称“非SQL”或“非关系型”衍生而来,这些数据库不使用类似SQL的查询语言,通常称为结构化存储。这些数据库自1960年就已经存在,但是直到现在一些大公司(例如Google和Facebook)开始使用它们时,这些数据库才流行起来。该数据库最明显的优势是摆脱了一组固定的列、连接和类似SQL的查询语言的限制。有时,NoSQL这个名称也可能表示“不仅仅SQL”,来确保它们可能支持SQL。 NoSQL数据库使用诸如键值、宽列、图形或文档之类的数据结构,并且可以如JSON之类的不同格式存储。
NoSQL,泛指非关系型的数据库。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。NoSQL数据库的产生就是为了解决大规模数据集合多重数据种类带来的挑战,尤其是大数据应用难题。
虽然NoSQL流行语火起来才短短一年的时间,但是不可否认,现在已经开始了第二代运动。尽管早期的堆栈代码只能算是一种实验,然而现在的系统已经更加的成熟、稳定。不过现在也面临着一个严酷的事实:技术越来越成熟——以至于原来很好的NoSQL数据存储不得不进行重写,也有少数人认为这就是所谓的2.0版本。这里列出一些比较知名的工具,可以为大数据建立快速、可扩展的存储库。
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。
对于NoSQL并没有一个明确的范围和定义,但是他们都普遍存在下面一些共同特征:
不需要预定义模式:不需要事先定义数据模式,预定义表结构。数据中的每条记录都可能有不同的属性和格式。当插入数据时,并不需要预先定义它们的模式。
无共享架构:相对于将所有数据存储的存储区域网络中的全共享架构。NoSQL往往将数据划分后存储在各个本地服务器上。因为从本地磁盘读取数据的性能往往好于通过网络传输读取数据的性能,从而提高了系统的性能。
弹性可扩展:可以在系统运行的时候,动态增加或者删除结点。不需要停机维护,数据可以自动迁移。
分区:相对于将数据存放于同一个节点,NoSQL数据库需要将数据进行分区,将记录分散在多个节点上面。并且通常分区的同时还要做复制。这样既提高了并行性能,又能保证没有单点失效的问题。
异步复制:和RAID存储系统不同的是,NoSQL中的复制,往往是基于日志的异步复制。这样,数据就可以尽快地写入一个节点,而不会被网络传输引起迟延。缺点是并不总是能保证一致性,这样的方式在出现故障的时候,可能会丢失少量的数据。
BASE:相对于事务严格的ACID特性,NoSQL数据库保证的是BASE特性。BASE是最终一致性和软事务。
NoSQL数据库并没有一个统一的架构,两种NoSQL数据库之间的不同,甚至远远超过两种关系型数据库的不同。可以说,NoSQL各有所长,成功的NoSQL必然特别适用于某些场合或者某些应用,在这些场合中会远远胜过关系型数据库和其他的NoSQL。
如何玩转 NoSQL数据库?作者:IT专家网
Weather公司CIO Bryson Koehler整理出了MongoDB,Riak和Cassandra等NoSQL数据库的特性。他指出这其中最重要的特性是“NoSQL不会限制住你”。
Weather公司,致力于天气报告和天气预报业务,其并不缺乏数据,当然也不缺乏数据管理工具。但它为什么需要三种不同的NoSQL数据库?
最近,我向Weather 公司的CIO Bryson Koehler提出了这个疑问,除了公司的CIO,Bryson Koehler还是其他很多业务单元的孵化者,包括Weather Channel,WeatherFX,Weather Underground,和Intellicast等。Weather公司每天获取和处理着约20万亿字节数据,对外提供当前全球天气状况,并为航空公司,紧急服务,货运商,公用事业,保险,以及在线天气网站和天气应用程序的用户提供天气预报服务。每天需求增加了数十亿的天气数据请求,并且预期响应时间要在10毫秒左右。
Riak是Weather 公司的后台NoSQL数据库,服务于公司的事务性存储公用网络(SUN)数据获取平台,它运行在多个亚马逊网络服务(AWS)的可用区域上,并以每小时15次的频率捕获超过20亿气象数据信息,。所以,Riak具有明确的处理规模,但该公司也使用Cassandra以及新近添加的MongoDB数据库,为Weather.com 上IOS和Android移动应用程序服务。
Weather 公司使用了不同的产品,Koehler解释说,因为“不同的工具有不同的优势。
Cassandra,它服务于Weather 公司以及全球消费者使用的第三方天气应用的API数据:“我们的数据分发平台每秒处理数十万的事务,我们发现Cassandra在用于全球分发数据上是一个很棒的解决方案,并且在[数据库]读取方面体现出很高的可用性 “。它本质上为全球各地消费者所使用的数据服务,包括Weather 公司和第三方的天气应用程序。
MongoDB,它提供了Weather.com网站和移动应用程序的中间层缓存功能:“离开我们的核心API,我们还没有全部Weather.com内容,所以MongoDB是容器和分发站,为Weather.com以及Android和iOS上的移动应用程序服务。Mongo有很多好处,这些好处基于其内建的JSON格式以及灵活性上。“
Riak,用于消费气象数据和观测,包括来自世界各地的图片和视频等:“我们喜爱Riak因其优秀的数据摄取能力,而且是以一种全球分布式的方式来实现。这对于从全球分布式平台上获取数据的入站式数据库是一个真正可靠的选择。
我曾听说Datastax,Basho和Couchbase的高管贬低MongoDB的可扩展性,但MongoDB指向大规模部署,在Facebook对超过200万台移动设备上应用程序提供支持,在eHarmony公司,MongDB每天处理着数十亿的潜在比赛预约。据Koehle所述,MongoDB为Weather.com和Weather.com移动应用程序处理着“每天十亿交易”,“毫无疑问,你可以通过配置和部署Mongo来处理大批量的交易数据。”
尽管如此,Koehler承认,他将“很乐于看到MongoDB继续使全球集群和多位置[功能]更加无缝化且易于使用。” 这些属于全球性的分布式集群,复制和负载平衡是Cassandra和Riak众所周知的功能。
从规模讨论的角度来看,很少有公司达到Weather公司的经营规模。易于开发,架构灵活性和JSON数据处理使得MongoDB的成为世界上最流行的NoSQL数据库。这就是为什么微软和IBM都进行了MongoDB的模仿,如微软的Azure DocumentDB和IBM的 Cloudant,而不是Cassandra和Riak。
Weather公司可以从三个NoSQL标准降低至两个的过程中得到巩固,Koehler说,但公司没有准备好这么做。
“由于我们构造了由许多不同的数据解决方案组成的网状结构,我们目前的环境已过于复杂,”他说。“我们希望给团队一些自由的空间,让我们可以了解所有选择的利弊,但你将会看到一些整合。”
到了那个时候,迁移将不在是一件难事,因为“关于NoSQL数据库最重要的事情是,你不会被困在其中,” Koehler说。“如果你的架构和编码正确,从一个数据库迁移到另一个并不难。随着模式的自由以及数据转存技术的发展,无论前者是一个key-value存储或其他什么形式,转储数据都将十分容易。“
对特定产品进程自定义编码的复杂的存储过程已经一去不复返了,Koehler说,但关于“结构化和编码正确”还有很多需要考虑的地方?这样做是为了避免特殊供应商提供的工具和功能可能让你身陷其中。他举了亚马逊网络服务“(AWS)的消息服务为例。
“你不必让服务在云中运行,”他解释说。“你可以只部署自己的RabbitMQ的环境,而不是陷于其中,所以你可以将一个原先部署在AWS 上的应用程序转而部署在谷歌计算云服务上。无论它是数据平台,存储环境,或云计算环境,都要小心别让自己局限在一个仅由一个供应商提供的小范围空间内“。
转载
NoSQL 数据库因其功能性、易于开发性和可扩展性而广受认可,它们越来越多地用于大数据和实时 Web 应用程序,在本文中,我们通过示例讨论 NoSQL、何时使用 NoSQL 与 SQL 及其用例。
NoSQL是一种下一代数据库管理系统 (DBMS)。NoSQL 数据库具有灵活的模式,可用于构建具有大量数据和高负载的现代应用程序。
“NoSQL”一词最初是由 Carlo Strozzi 在 1998 年创造的,尽管自 1960 年代后期以来就已经存在类似的数据库。然而,NoSQL 的发展始于 2009 年初,并且发展迅速。
在处理大量数据时,任何关系数据库管理系统 (RDBMS) 的响应时间都会变慢。为了解决这个问题,我们可以通过升级现有硬件来“扩大”信息系统,这非常昂贵。但是,NoSQL 可以更好地横向扩展并且更具成本效益。
NoSQL 对于非结构化或非常大的数据对象(例如聊天日志数据、视频或图像)非常有用,这就是为什么 NoSQL 在微软、谷歌、亚马逊、Meta (Facebook) 等互联网巨头中特别受欢迎的原因。
一些流行的 NoSQL 数据库包括:
随着企业更快地积累更大的数据集,结构化数据和关系模式并不总是适合。有必要使用非结构化数据和大型对象来更好地捕获这些信息。
传统的 RDBMS 使用 SQL(结构化查询语言)语法来存储和检索结构化数据,相反,NoSQL 数据库包含广泛的功能,可以存储和检索结构化、半结构化、非结构化和多态数据。
有时,NoSQL 也被称为“ 不仅仅是 SQL ”,强调它可能支持类似 SQL 的语言或与 SQL 数据库并列。SQL 和 NoSQL DBMS 之间的一个区别是 JOIN 功能。SQL 数据库使用 JOIN 子句来组合来自两个或多个表的行,因为 NoSQL 数据库本质上不是表格的,所以这个功能并不总是可行或相关的。
但是,一些 NoSQL DBMS 可以执行类似于 JOIN的操作——就像 MongoDB 一样。这并不意味着不再需要 SQL DBMS,相反,NoSQL 和 SQL 数据库倾向于以不同的方式解决类似的问题。
一般来说,在以下情况下,NoSQL 比 SQL 更可取:
许多行业都在采用 NoSQL,取代关系数据库,从而为某些业务应用程序提供更高的灵活性和可扩展性,下面给出了 NoSQL 数据库的一些企业用例。
内容管理是一组用于收集、管理、传递、检索和发布任何格式的信息的过程,包括文本、图像、音频和视频。NoSQL 数据库可以通过其灵活和开放的数据模型为存储多媒体内容提供更好的选择。
例如,福布斯在短短几个月内就构建了一个基于 MongoDB 的定制内容管理系统,以更低的成本为他们提供了更大的敏捷性。
大数据是指太大而无法通过传统处理系统处理的数据集,实时存储和检索大数据的系统在分析 历史 数据的同时使用流处理来摄取新数据,这是一系列非常适合 NoSQL 数据库的功能。
Zoom使用 DynamoDB(按需模式)使其数据能够在没有性能问题的情况下进行扩展,即使该服务在 COVID-19 大流行的早期使用量激增。
物联网设备具有连接到互联网或通信网络的嵌入式软件和传感器,能够在无需人工干预的情况下收集和共享数据。随着数十亿台设备生成数不清的数据,IoT NoSQL 数据库为 IoT 服务提供商提供了可扩展性和更灵活的架构。
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拥有数十亿智能手机用户,可扩展性正成为在移动设备上提供服务的企业面临的最大挑战。具有更灵活数据模型的 NoSQL DBMS 通常是完美的解决方案。
例如,The Weather Channel使用 MongoDB 数据库每分钟处理数百万个请求,同时还处理用户数据并提供天气更新。