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NoSQL,泛指非关系型的数据库。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。
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虽然关系型数据库系统RDBMS在安装和使用上仍然占有主要地位,但毋庸置疑,非关系型数据库NoSQL技术已经成为今天发展最快的数据库技术。
NoSQL详解:如何找到对的技术
NoSQL是对数据库系统的总称,在某种程度上,它的性能和用途可能完全不同。NoSQL一词最早产生于上世纪九十年代,意思是NoSQL(没有SQL语言),后来随着时间和技术的发展,SQL界面仍然作为处理数据的方式存在,所以NoSQL又有了新的诠释,即NotOnlySQL(不只是SQL语言)。今天,NoSQL数据库凭借着其非关系型、分布式、开源和横向扩展等优势,被认为是下一代数据库产品。
四种主要的NoSQL数据库和它们主要的应用场景
键值数据库:当数据以键的形式访问时,比如通过国际标准书号ISBN找一本书,键值数据库是最理想的。在这里,ISBN是键,书籍的其他信息就是值。必须知道键才能查询,不过值是一堆无意义的数据,读取之后必须经过翻译。
文档存储数据库:该数据库以文档的形式管理和存储数据。有点类似于键值数据库,但文档数据库中的数据有结构。与键值数据库中值是一堆无意义的数据不同,文档数据库中数据以文档的结构被描述,典型的是JavaScriptObjectNotation(JSON)或XML.文档存储数据库中的数据可以通过定义的任何模式进行查询,但键值数据库只能通过它的键进行查询。
nosql是not only sql的意思。是近今年新发展起来的存储系统。当前使用最多的是key-value模型,用于处理超大规模的数据。
以下是摘自百度百科中的一部分
NoSQL 是非关系型数据存储的广义定义。它打破了长久以来关系型数据库与ACID理论大一统的局面。NoSQL 数据存储不需要固定的表结构,通常也不存在连接操作。在大数据存取上具备关系型数据库无法比拟的性能优势。该术语在 2009 年初得到了广泛认同。
当今的应用体系结构需要数据存储在横向伸缩性上能够满足需求。而 NoSQL 存储就是为了实现这个需求。Google 的BigTable与Amazon的Dynamo是非常成功的商业 NoSQL 实现。一些开源的 NoSQL 体系,如Facebook 的Cassandra, Apache 的HBase,也得到了广泛认同。从这些NoSQL项目的名字上看不出什么相同之处:Hadoop、Voldemort、Dynomite,还有其它很多。
NoSQL与关系型数据库设计理念比较
关系型数据库中的表都是存储一些格式化的数据结构,每个元组字段的组成都一样,即使不是每个元组都需要所有的字段,但数据库会为每个元组分配所有的字段,这样的结构可以便于表与表之间进行连接等操作,但从另一个角度来说它也是关系型数据库性能瓶颈的一个因素。而非关系型数据库以键值对存储,它的结构不固定,每一个元组可以有不一样的字段,每个元组可以根据需要增加一些自己的键值对,这样就不会局限于固定的结构,可以减少一些时间和空间的开销。
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。
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)