NoSQL 

1.什么是NOSQL：

NoSQL(NoSQL=Not Only SQL)：

  意即“不仅仅是SQL”，是一项全新的数据库理念，泛指非关系型的数据库。
2.为什么需要NOSQL

随着互联网的高速崛起，网站的用户群的增加，访问量的上升，传统数据库上都开始出现了性能瓶颈，web程序不

	再仅仅专注在功能上，同时也在追求性能。所以NOSQL数据库应运而上，具体表现为对如下三高问题的解决：
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，例如网站的实时统计在线用户状态，记录热门帖子的点击次数，投票计数等，因

	此这是一个相当普遍的需求。
Huge Storage - 对海量数据的高效率存储和访问的需求

	类似Facebook，twitter，Friendfeed这样的SNS网站，每天用户产生海量的用户动态，以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。
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？

不懂NOSQL这些知识, 怎么混！

NOSQL的概念

     刚刚出现NOSQL这个概念的时候，很多人都是似而非的字面理解成"不是SQL"， 与传统的关系型数据库是两个完全独立的阵营，实际上完全不是这么回事。个人更倾向于理解NOSQL的诞生更多的是为了补充关系型数据库的短板，满足现下互联网海量数据、高并发、低延迟和非结构化数据易扩展等需求。

    NoSQL = Not Only SQL，意即“不仅仅是SQL”，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。与关系型数据库相比，它们在架构和数据模型方面做了“减法”，而在扩展和并发等方面做了“加法”。

NOSQL简史

NoSQL一词最早出现于1998年，是Carlo Strozzi开发的一个轻量、开源、不提供SQL功能的关系数据库。

2009年，Last.fm的Johan Oskarsson发起了一次关于分布式开源数据库的讨论，来自Rackspace的Eric Evans再次提出了NoSQL的概念，这时的NoSQL主要指非关系型、分布式、不提供ACID的数据库设计模式。

2009年在亚特兰大举行的"no:sql(east)"讨论会是一个里程碑，其口号是"select fun, profit from real_world where relational=false;"。因此，对NoSQL最普遍的解释是"非关联型的"，强调Key-Value Stores和文档数据库的优点，而不是单纯的反对RDBMS。

SQL与NOSQL的异同

SQL vs NoSQL：异同比较SQL（结构化查询语言）数据库成为主流的数据存储机制已经存在了80余年。在1990年代末，随着web应用和诸如MySQL、PostgreSQL和SQLite这类开源项目的兴起，SQL随之得到爆发式应用。

NoSQL数据库产生于1960年代，但是最近才出现了一些类似于MongoDB、CouchDB、Redis和Apache Cassandra这样的流行选择。



 

为何要使用NoSQL

NoSQL具有灵活的数据模型，可以处理非结构化/半结构化的大数据

NoSQL很容易实现可伸缩性（向上扩展与水平扩展）

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。

NOSQL的分类

主流的NoSQL数据库主要分为4类：

键值(Key-Value)存储数据库

这一类数据库主要会使用到一个哈希表，这个表中有一个特定的键和一个指针指向特定的数据。Key/value模型对于IT系统来说的优势在于简单、易部署。但是如果DBA只对部分值进行查询或更新的时候，Key/value就显得效率低下了。例如：Redis,Memcache, DynamoDB等

列存储(Wide-Column)数据库

这部分数据库通常是用来应对分布式存储的海量数据。键仍然存在，但是它们的特点是指向了多个列。这些列是由列家族来安排的。如：Cassandra, HBase。

文档型(Document)数据库

文档型数据库的灵感是来自于Lotus Notes办公软件的，而且它同第一种键值存储相类似。该类型的数据模型是版本化的文档，半结构化的文档以特定的格式存储，比如JSON。文档型数据库可 以看作是键值数据库的升级版，允许之间嵌套键值。而且文档型数据库比键值数据库的查询效率更高。如：CouchDB, MongoDB。

图形(Graph)数据库

图形结构的数据库同其他行列以及刚性结构的SQL数据库不同，它是使用灵活的图形模型，并且能够扩展到多个服务器上。NoSQL数据库没有标准的查询语言(SQL)，因此进行数据库查询需要制定数据模型。许多NoSQL数据库都有REST式的数据接口或者查询API。 如：OrientDB, Neo4J, Titan等。

其他还有类似对象数据库，XML数据库大家自行搜索吧。另外很多NOSQL数据库其实是支持多模型的，比如OrientDB同时支持Key-Value, Document, Graph, Object数据库。








 

nosql

笑屎我了，nosql就是，Not Only SQL ，不仅仅是sql，别老想着sql？哈哈哈哈哈。
当高并发时比如一些商品抢购的情景，或者是主页访问量瞬间较大的时候，单一使用数据库来保存数据的系统会因为磁盘读/写速度比较慢的问题而宕机。当一瞬间成千上万的请求到来，需要系统在极短的时间内完成成千上万次的读/写操作，这个时候往往不是数据库能够承受的，极其容易造成数据库系统瘫痪，最终导致服务宕机的严重生产问题。为了克服上述的问题，Java Web项目通常会引入NoSQL技术，这是一种基于内存的数据库，并且提供一定的持久化功能。

非关系型数据库

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