01-NoSQL概述

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目录

• 1、什么是 NoSQL
• 2、为什么使用 NoSQL
• 3、NoSQL 的优势
  • 3.1、可扩容，可伸缩
  • 3.2、大数据量，高性能
  • 3.3、灵活的数据模型
  • 3.4、高可用
  • 3.5、低成本
• 4、NoSQL 的劣势
• 5、NoSQL数据库

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1、什么是 NoSQL

NoSQL = Not Only SQL(不仅仅是 SQL) ，也解释为 non-relational(非关系型数据库)。在 NoSQL 数据库中数据之间是无联系的，无关系的。数据的结构是松散的，可变的。

2、为什么使用 NoSQL

关系型数据库的瓶颈：

1. 无法应对每秒上万次的读写请求，无法处理大量集中的高并发操作。关系型数据的是 IO 密集的应用。 硬盘 IO 也变为性能瓶颈。
2. 表中存储记录数量有限，横向可扩展能力有限，一张表最大二百多列。纵向数据可承受能力也是有限的，一张表的数据到达百万级，读写的速度就会逐渐的下降。面对海量数据，必须使用主从复制，分库分表。这样的系统架构是难以维护的。
   大数据查询sQL效率极低，数据量到达一定程度时，查询时间会呈指数级别增长。
3. 无法简单地通过增加硬件、服务节点来提高系统性能。数据整个存储在一个数据库中的。多个服务器没有很好的解决办法，来复制这些数据。
4. 关系型数据库大多是收费的，对硬件的要求较高。软件和硬件的成本花费比重较大。

3、NoSQL 的优势

3.1、可扩容，可伸缩

3.2、大数据量，高性能

NoSQL 数据库都具有非常高的读写性能，尤其在大数据量下，同样表现优秀。这得益于它的无关系性，数据库的结构简单。 关系型数据库（例如 MySQL）使用查询缓存。这种查询缓存在更新数据后，缓存就是失效了。在频繁的数据读写交互应用中。缓存的性能不高。NoSQL 的缓存性能要高的多。

3.3、灵活的数据模型

NoSQL 无需事先为要存储的数据建立字段，随时可以存储自定义的数据格式。而在关系数据库里，增删字段是一件非常麻烦的事情。如果是非常大数据量的表，增加字段简直就是一个噩梦。 尤其在快速变化的市场环境中，用户的需求总是在不断变化的。

3.4、高可用

NoSQL 在不太影响性能的情况，就可以方便的实现高可用的架构。

NoSQL 能很好的解决关系型数据库扩展性差的问题。 弥补了关系数据（比如 MySQL）在某些方面的不足，在某些方面能极大的节省开发成本和维护成本。

MySQL 和 NoSQL 都有各自的特点和使用的应用场景，两者结合使用。让关系数据库关注在关系上， NoSQL 关注在存储上。

3.5、低成本

这是大多数分布式数据库共有的特点，因为主要都是开源软件，没有昂贵的 License 成本。

4、NoSQL 的劣势

1. 不支持标准的 SQL,没有公认的 NoSQL 标准
2. 没有关系型数据库的约束，大多数也没有索引的概念
3. 没有事务，不能依靠事务实现 ACID
4. 没有丰富的数据类型：数值，日期，字符，二进制，大文本等

5、NoSQL数据库

• Redis
• memcache
• HBase
• MongoDB