nosql约束,为什么使用nosql
比Redis好用的NoSQL
实际上为了更好的描述实体之间的关系，我们要是再继续使用Redis的话，是不是感觉实体之间的关系不够那么的明显，虽然也是属于NoSQL的一种，但是相对来说，Redis，表现实体之间的关系就没有那么清晰了，为了更好的描述实体之间的关系，就会使用图形数据库来进行了，那么今天阿粉介绍的，就是一个图形化的数据可，Neo4J。
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Neo4j是一个世界领先的开源的基于图的数据库。 它是使用Java语言完全开发的。那么什么是图数据库呢？图数据库是以图结构的形式存储数据的数据库。 它以节点，关系和属性的形式存储应用程序的数据。正如RDBMS以表的“行，列”的形式存储数据，GDBMS以图的形式存储数据。
RDBMS与图数据库的区别
1.Tables 表Graphs 图表
2.Rows 行Nodes 节点
3.Columns and Data 列和数据 Properties and its values属性及其值
4.Constraints 约束Relationships 关系
5.Joins 加入Traversal 遍历
说完了图形数据库，我们就来看看这个 Neo4J 数据库吧
neo4j是用Java语言编写的图形数据库，运行时需要启动JVM进程，因此，需安装JAVA SE的JDK。关于 Java 怎么安装，我就不用再多废话了吧，到时候别忘了检测一下 Java 的版本就好了， java -version
接下来我们就是要进行一个安装了，我们先去官网，下载社区版，企业版要收费的，注意哈。
官网地址
下载完成，直接开始安装，傻瓜式操作即可。
Neo4j应用程序有如下主要的目录结构：
注意，如果你使用的是Zip的压缩包来进行的使用的话，那么你就需要注意一些地方，比如你如果是用 Zip 的包解压之后，并且想要通过 bat 的命令启动，直接在目录下进行 cmd ，然后 neo4j.bat ,这时候可能会出现一个问题，就是版本可能会出现问题，你如果下载使用的是最新版的 Neo4J ,那么就可能会让你使用 JDK 11 ，而阿粉就是踩过了这个大坑之后，才发现，bat 闪退的原因。
这样就是说明我们的 JDk 的版本对应的和 Neo4J 需要的 JDK 是不匹配的，我们就需要换一下我们的 JDK 了。把他换成 JDK 11 就好了，再次启动。
这时候，我们就直接访问 localhost：7474 的端口，直接就能看到如下的画面， 1.jpg
刚进入的时候可能需要大家输入帐号密码，默认的帐号密码就是，neo4j 修改成你想要的就行了。
这样登录进去我们就能开始正式学习 Neo4J 的所有内容了。
Neo4j - CQL语法
我们在讲语法之前首先我们先得看看 Neo4J 的构建模块，不然之后的查询都是无意义的。
Neo4j图数据库主要有以下构建块 -
节点是图表的基本单位。 它包含具有键值对的属性，如下所示
属性是用于描述图节点和关系的键值对
关系是图形数据库的另一个主要构建块。 它连接两个节点，如下所示。
Label将一个公共名称与一组节点或关系相关联。 节点或关系可以包含一个或多个标签。 我们可以为现有节点或关系创建新标签。 我们可以从现有节点或关系中删除现有标签。
Neo4j数据浏览器 一旦我们安装Neo4j，我们可以访问Neo4j数据浏览器使用以下URL
http：// localhost：7474 / browser /
CREATE 语法
CREATE ( : )
它是我们要创建的节点名称。
它是一个节点标签名称
我们可以创建一个节点，然后给他安排上一个标签
CREATE (emp:Employee)
当我们看到
Added 1 label, created 1 node, completed after 74 ms.
这就创建成功了，
那么怎么查看呢？
MATCH语法
MATCH ( : ) return xxx
是这个样子的
但是看到里面竟然没有东西，就相当于是一个空的对象，那是不是就应该给里面放入属性的操作呢？没错，肯定有
CREATE (emp:Employee{ id : 1001 ,name :"lucy", age : 10})
Added 1 label, created 1 node, set 3 properties, completed after 163 ms. 创建成功。
我们再次查看就能看到
如果我们想只要其中的一些对象的属性，而不是全部属性，那应该怎么操作呢？
RETURN语法
RETURN 可以返回的是一个对象，也可以是对象中的属性，比如：
结果就是下面这个样子的，大家看一下，是不是感觉还是挺好用的。
** WHERE语法**
WHERE
为什么在前面的位置阿粉说，CQL 是和 SQL 类型的，这完全是因为很多东西和 SQL 是类似的。
结果如下：
相同的还有
布尔运算符 描述 AND 和 OR 或者 NOT 非 XOR 异或
比较运算符 描述 = “等于”运算符 “不等于”运算符 “小于”运算符 “大于”运算符 = “小于或等于”运算符。 = “大于或等于”运算符。
DELETE语法
删除语法必然是有的，因为有创建，肯定有删除。
DELETE
但是这个命令也不是单独使用的哈，
MATCH (e: Employee) DELETE e
直接删除成功。
基础的东西讲完了，阿粉就得说说这个比较重要的内容了，关系，
我们之前创建节点的时候，那叫一个简单舒适加愉快，但是创建关系就比较复杂了，因为需要考虑如何匹配到有关系的两个节点，以及关系本身的属性如何设置。这里我们就简单学一下如何建立节点之间的关系。
由于Neo4j CQL语法是以人类可读的格式。 Neo4j CQL也使用类似的箭头标记来创建两个节点之间的关系。
每个关系（ ）包含两个节点
在Neo4j中，两个节点之间的关系是有方向性的。 它们是单向或双向的。
如果我们尝试创建一个没有任何方向的关系，那么就会报错。
关系创建语法
CREATE ( )-[ ]-( )
我们这里直接使用创建新的节点来创建关系。
提示创建成功
这里关系名称是“CONTAINS”
关系标签是“contains”。
这么看是看不出有啥关系的，但是，我们可以从另外的一个位置
这样看下来，这个 Neo4J 简单操作是不是就学会了，阿粉接下来的文章中讲怎么使用 Java 来操作 Neo4J 数据库。欢迎大家来观看。
什么是NoSQL数据库？
2. 什么是NoSQL？
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。
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是什么
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。
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