如何选择NoSQL数据库

NoSQL，指的是非关系型的数据库。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

在利辛等地区，都构建了全面的区域性战略布局，加强发展的系统性、市场前瞻性、产品创新能力，以专注、极致的服务理念，为客户提供做网站、成都网站制作 网站设计制作按需设计网站,公司网站建设,企业网站建设,成都品牌网站建设,成都营销网站建设,成都外贸网站建设,利辛网站建设费用合理。

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(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。

从这一新兴技术中选择一款正确的NoSQL数据库是非常具有挑战性的。比一下网建议在选择时考虑以下因素：

并发控制

并

发控制指的是当多个用户同时更新运行时，用于保护数据库完整性的各种技术。并发机制不正确可能导致脏读、幻读和不可重复读等此类问题。并发控制的目的是保

证一个用户的工作不会对另一个用户的工作产生不合理的影响。在某些情况下，这些措施保证了当用户和其他用户一起操作时，所得的结果和她单独操作时的结果是

一样的。在另一些情况下，这表示用户的工作按预定的方式受其他用户的影响。

封锁

就是事务T在对某个数据对象（例如表、记录等）操作之前，先向系统发出请求，对其加锁。加锁后事务T就对该数据对象有了一定的控制，在事务T释放它的锁之前，其它的事务不能更新此数据对象。

封锁是一次只允许一个用户读取或修改的一种机制，是实现并发控制的一个非常重要的技术。

MVCC

Multi-Version Concurrency Control多版本并发控制，维持一个数据的多个版本使读写操作没有冲突。MVCC优化了数据库并发系统，使系统在有大量并发用户时得到最高的性能，并且可以不用关闭服务器就直接进行热备份。

ACID

指

数据库事务正确执行的四个基本要素的缩写。包含：原子性(Atomicity）、一致性（Consistency）、隔离性（Isolation）、持久

性（Durability）。一个支持事务（Transaction）的数据库系统，必需要具有这四种特性，否则在事务过程（Transaction

processing）当中无法保证数据的正确性，交易过程极可能达不到交易方的要求。

None

一些系统不提供原子性。

镜像

数据库镜像是DBMS根据DBA的要求，自动把整个数据库或其中的关键数据复制到另一个磁盘上，每当主数据库更新时，DBMS会自动把更新后的数据复制过去，即DBMS自动保证镜像数据与主数据的一致性。

镜像分为同步和异步。

数据存储

指的是数据的物理特性怎样被存储在数据库中。

磁盘 数据被存储在硬盘驱动器里；

GFS或谷歌文件系统是一个由谷歌开发的专有的分布式文件系统；

Hadoop是Apache软件框架，免费许可下支持数据密集型分布式应用程序；

RAM随机存储器；

插件 可以添加外部插件；

Amazon S3通过Web服务接口提供存储；

BDB：BDB

全称是 “Berkeley DB”，它是MySQL具有事务能力的表类型，由Sleepycat

Software开发。BDB表类型提供了MySQL用户长久期盼的功能，即事务控制能力。在任何RDBMS中，事务控制能力都是一种极其重要和宝贵的功

能。事务控制能力使得我们能够确保一组命令确实已经全部执行成功，或者确保当任何一个命令出现错误时所有命令的执行结果均被退回。

实现语言

实现语言会影响数据库的发展速度。典型的NoSQL数据库是用低级语言如C / C + +编写的。另一方面，那些更高层次的语言如Java，使自定义更容易。

实现语言有：C, C++, Erlang, Java, Python

特性

考虑下列哪一个特点对你的数据库是最重要的：

持久性

可用性

一致性

分区容忍性

证书类型

下面这些许可证是一个不同的开放源码许可的形式：

GPL：通用公共许可证

BSD：伯克利软件分发

MPL：Mozilla公共许可证

EPL：Eclipse公共许可证

IDPL：最初的开发者的公共许可证

LGPL：较宽松通用公共许可证

存储类型

存储类型是NoSQL数据库最大的不同，是决定使用哪款数据库的一个首要指标。

关键字：支持get、put和删除操作

按列存储：相对于传统的按行存储，数据集成容易多了

面向文件系统：存储像是JSON或XML这样的结构化文件，很容易就能从面向对象软件中获取数据。

如何玩转NoSQL数据库

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：何时使用 NoSQL 与 SQL？

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。

Freshub就是这样的一项服务，它从 MySQL 切换到 MongoDB，以更好地处理其大型、动态、非统一的数据集。

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。

NoSQL应用

而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，例如：

1、High performance - 对数据库高并发读写的需求

web2.0网站要根据用户个性化信息来实时生成动态页面和提供动态信息，所以基本上无法使用动态页面静态化技术，因此数据库并发负载非常高，往往要达到每秒上万次读写请求。关系数据库应付上万次SQL查询还勉强顶得住，但是应付上万次SQL写数据请求，硬盘IO就已经无法承受了。其实对于普通的BBS网站，往往也存在对高并发写请求的需求。

2、Huge Storage - 对海量数据的高效率存储和访问的需求

对于大型的SNS网站，每天用户产生海量的用户动态，以国外的Friendfeed为例，一个月就达到了2.5亿条用户动态，对于关系数据库来说，在一张2.5亿条记录的表里面进行SQL查询，效率是极其低下乃至不可忍受的。再例如大型web网站的用户登录系统，例如腾讯，盛大，动辄数以亿计的帐号，关系数据库也很难应付。

3、High Scalability High Availability- 对数据库的高可扩展性和高可用性的需求

在基于web的架构当中，数据库是最难进行横向扩展的，当一个应用系统的用户量和访问量与日俱增的时候，你的数据库却没有办法像web server和app server那样简单的通过添加更多的硬件和服务节点来扩展性能和负载能力。对于很多需要提供24小时不间断服务的网站来说，对数据库系统进行升级和扩展是非常痛苦的事情，往往需要停机维护和数据迁移，为什么数据库不能通过不断的添加服务器节点来实现扩展呢？

在上面提到的“三高”需求面前，关系数据库遇到了难以克服的障碍，而对于web2.0网站来说，关系数据库的很多主要特性却往往无用武之地，例如：

1、数据库事务一致性需求

很多web实时系统并不要求严格的数据库事务，对读一致性的要求很低，有些场合对写一致性要求也不高。因此数据库事务管理成了数据库高负载下一个沉重的负担。

2、数据库的写实时性和读实时性需求

对关系数据库来说，插入一条数据之后立刻查询，是肯定可以读出来这条数据的，但是对于很多web应用来说，并不要求这么高的实时性。

3、对复杂的SQL查询，特别是多表关联查询的需求

任何大数据量的web系统，都非常忌讳多个大表的关联查询，以及复杂的数据分析类型的复杂SQL报表查询，特别是SNS类型的网站，从需求以及产品设计角度，就避免了这种情况的产生。往往更多的只是单表的主键查询，以及单表的简单条件分页查询，SQL的功能被极大的弱化了。

因此，关系数据库在这些越来越多的应用场景下显得不那么合适了，为了解决这类问题的非关系数据库应运而生。

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。

如何使用nosql db

No SQL DB是一种和关系型数据库相对应的对象数据库。按照数据模型保存性质将当前NoSQL分为四种：

1.Key-value stores键值存储, 保存keys+BLOBs

2.Table-oriented 面向表, 主要有Google的BigTable和Cassandra.

3.Document-oriented面向文本, 文本是一种类似XML文档，MongoDB 和 CouchDB

4.Graph-oriented 面向图论. 如Neo4J.

关系型数据库的弊端：

关系型数据库的历史已经有30余年了，因此，在某些情况下，关系型数据库的弱点就会暴露出来：

1. “对象-关系 阻抗不匹配”。关系模型和面向对象模型在概念上存在天然的不匹配的地方，比如对象模型当中特有的“继承”，“组合”，“聚合”，“依赖”的概念在关系模型当中是不存在的。

2. “模式演进”。即随着时间的推移，需要对数据库模式进行调整以便适应新的需求，然而，对数据库模式的调整是的成本很高的动作，因此很多设计师在系统设计之初会设计一个兼容性很强的数据库模式，以应对将来可能出现的需求，然而在现在的web系统开发过程中，系统的变更更加频繁，几乎无法预先设计出一种“万能”的数据库模式以满足所有的需求，因此 模式演进的弊端就愈发凸显。

3. 关系型数据库处理 稀疏表时的性能非常差。

4. network­oriented data 很适合处理 人工智能、社交网络中的一些需求。

所以，各种各样的No SQL DB 出现了，这里只简单介绍下Neo4J 的基本知识。

Neo 数据模型

Neo4J 是一个基于图实现的No SQL DB, 其基本的数据类型有如下几种：

Node, Relationship, Property.

Node 对应于图中的 节点，Relationship 对应图中的边，Node 和 Relationship 都可以拥有Property，

Property 的数据结构为。

数据遍历

Neo 提供了Traverser对数据中的数据进行遍历。

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