NoSQL--非关系型数据库类型总结（nosql非关系型数据库有哪些）

25-02-06 17

这篇文章主要围绕NoSQL--非关系型数据库类型总结和nosql非关系型数据库有哪些展开，旨在为您提供一份详细的参考资料。我们将全面介绍NoSQL--非关系型数据库类型总结的优缺点，解答nosql非关

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NoSQL--非关系型数据库类型总结（nosql非关系型数据库有哪些）
(原创)NoSQL非关系型数据库
Golang语言社区--【数据库知识】从关系型数据库到非关系型数据库
Java Redis系列1 关系型数据库与非关系型数据库的优缺点及概念
mongodb非关系型数据库nosql与关系型数据库sql对应学习

NoSQL--非关系型数据库类型总结（nosql非关系型数据库有哪些）

随着互联网web2.0网站的兴起，非关系型的数据库现在成了一个极其热门的新领域，非关系数据库产品的发展非常迅速。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：

一、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，例如像JavaEye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。

二、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。

三、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，比方说我（JavaEye的robbin）发一条消息之后，过几秒乃至十几秒之后，我的订阅者才看到这条动态是完全可以接受的。

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，现在这两年，各种各样非关系数据库，特别是键值数据库(Key-Value Store DB)风起云涌，多得让人眼花缭乱。前不久国外刚刚举办了Nosql Conference，各路Nosql数据库纷纷亮相，加上未亮相但是名声在外的，起码有超过10个开源的NosqlDB，例如：

Redis，Tokyo Cabinet，Cassandra，Voldemort，MongoDB，Dynomite，HBase，CouchDB，Hypertable， Riak，Tin， Flare， Lightcloud， KiokuDB，Scalaris， Kai， ThruDB， ......

这些Nosql数据库，有的是用C/C++编写的，有的是用Java编写的，还有的是用Erlang编写的，每个都有自己的独到之处，看都看不过来了，我(robbin)也只能从中挑选一些比较有特色，看起来更有前景的产品学习和了解一下。这些Nosql数据库大致可以分为以下的三类：

一、满足极高读写性能需求的Kye-Value数据库：Redis，Tokyo Cabinet， Flare

二、满足海量存储需求和访问的面向文档的数据库：MongoDB，CouchDB

三、满足高可扩展性和可用性的面向分布式计算的数据库：Cassandra，Voldemort

四，几种主流Nosql数据库

Redis

Redis是一个很新的项目，刚刚发布了1.0版本。Redis本质上是一个Key-Value类型的内存数据库，很像memcached，整个数据库统统加载在内存当中进行操作，定期通过异步操作把数据库数据flush到硬盘上进行保存。因为是纯内存操作，Redis的性能非常出色，每秒可以处理超过10万次读写操作，是我知道的性能最快的Key-Value DB。

Redis的出色之处不仅仅是性能，Redis最大的魅力是支持保存List链表和Set集合的数据结构，而且还支持对List进行各种操作，例如从List两端push和pop数据，取List区间，排序等等，对Set支持各种集合的并集交集操作，此外单个value的最大限制是1GB，不像memcached只能保存1MB的数据，因此Redis可以用来实现很多有用的功能，比方说用他的List来做FIFO双向链表，实现一个轻量级的高性能消息队列服务，用他的Set可以做高性能的tag系统等等。另外Redis也可以对存入的Key-Value设置expire时间，因此也可以被当作一个功能加强版的memcached来用。

Redis的主要缺点是数据库容量受到物理内存的限制，不能用作海量数据的高性能读写，并且它没有原生的可扩展机制，不具有scale（可扩展）能力，要依赖客户端来实现分布式读写，因此Redis适合的场景主要局限在较小数据量的高性能操作和运算上。目前使用Redis的网站有github，Engine Yard。

MongoDB

MongoDB是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品，是非关系数据库当中功能最丰富，最像关系数据库的。他支持的数据结构非常松散，是类似json的bjson格式，因此可以存储比较复杂的数据类型。Mongo最大的特点是他支持的查询语言非常强大，其语法有点类似于面向对象的查询语言，几乎可以实现类似关系数据库单表查询的绝大部分功能，而且还支持对数据建立索引。

Mongo主要解决的是海量数据的访问效率问题，根据官方的文档，当数据量达到50GB以上的时候，Mongo的数据库访问速度是MysqL的10倍以上。Mongo的并发读写效率不是特别出色，根据官方提供的性能测试表明，大约每秒可以处理0.5万－1.5次读写请求。

因为Mongo主要是支持海量数据存储的，所以Mongo还自带了一个出色的分布式文件系统GridFS，可以支持海量的数据存储，但我也看到有些评论认为GridFS性能不佳，这一点还有待验证。

最后由于Mongo可以支持复杂的数据结构，而且带有强大的数据查询功能，因此非常受到欢迎，很多项目都考虑用MongoDB来替代MysqL来实现不是特别复杂的Web应用，比方说why we migrated from MysqL to MongoDB就是一个真实的从MysqL迁移到MongoDB的案例，由于数据量实在太大，所以迁移到了Mongo上面，数据查询的速度得到了非常显著的提升。

MongoDB也有一个ruby的项目MongoMapper，是模仿Merb的DataMapper编写的MongoDB的接口，使用起来非常简单，几乎和DataMapper一模一样，功能非常强大易用。

(原创)NoSQL非关系型数据库

本文主要讲述我对Nosql非关系型数据库的一点理解

1.Nosql特点

a.模式自由：增删数据时不必进行数据完整性检查。不需要定义表结构，数据表中的每条记录都可能有不同的属性和格式

b.逆范式化：为了减少数据冗余，增强数据一致性，sql要进行范式要求第三范式，大量的连接操作会降低存储效率。nosql用空间换时间

c.多分区存储：传统sql数据库将数据存储在单一节点上，通过增加内存和磁盘空间提升效率，这叫纵向扩展，不可持续，因为系统总会达到一个极限。Nosql会将数据进行分区，将数据存储在多个节点上，横向扩展方式，提高性能，满足大数据时代要求

d.弹性可扩展：可在系统运行的过程中动态的删除或增加节点。Nosql可再系统运行过程中动态的增加或删除节点，数据块可以在节点之间自动移动

e.多副本异步复制:为了保证数据的安全，Nosql数据库会存储多个副本，比如Hadoop生态系统中的Hbase，借助于底层的HDFS分布式文件系统，默认情况下可以有三个副本，且存储在不同的三个节点上
f.软事务：不能完全满足事务的ACID特性，保证事务的最终一致性。事务是sql数据库的概念，一个事务包含多个数据库操作，且这些操作要么全做要么都不做，比如银行转账，转账和收款就是一个完整的事务，他们是不可拆分的，这样才能保证系统中数据的一致性。Nosql保证的是事务的最终一致性，即一个用户立即进行数据更新后，其余的用户不能立即得到最新的数据，会有一定延迟。比如12306中看到有票，可是点击买票的时候告诉我们票已售完，火车票数量的更新不能立即同步到所有的节点

2.什么是ACID特性？

A(atomic原子性) C(consistency一致性) I(isolation隔离性) D(durability持久性)

sql数据库是必须要满足ACID特性的，但是Nosql非关系型数据库对此没有任何要求

3.Nosql适用的一些场景

一般对数据冗余程度比较高，并且对数据库不要求有事务一致性，比如像SNS网站，他们并不要求更新的东西要时刻同步在用户的界面，比如新浪微博这个app，实时更新的只有新鲜事下面的那个气泡提示，还有信息推送等，这些必须保证事务一致性，但是新鲜事里面的内容如果保证实时对用户更新的话，那对服务器的压力实在是太大了，并且有大量僵尸粉，服务器会做很多无用功。这时就没必要采用事务一致性，我们点刷新再更新信息，就算信息不是同步的，是过去式的，对我们也没有任何影响。

但是像银行系统就不行了，我们在转账的时候转入方和接收方的信息必须是同步的，如果钱转过去但是接收方的钱款没收到，那在电影里估计早就撕票了。
不能完全满足事务的ACID特性，保证事务的最终一致性

Golang语言社区--【数据库知识】从关系型数据库到非关系型数据库

总结

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Java Redis系列1 关系型数据库与非关系型数据库的优缺点及概念

在学习redis之前我们先来学习两个概念，即什么是关系型数据库什么是非关系型数据库，二者的区别是什么，二者的关系又是什么？
在这里插入图片描述

关系型数据库

在这里插入图片描述

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关系型数据库，是指采用了关系模型来组织数据的数据库，其以行和列的形式存储数据，以便于用户理解，关系型数据库这一系列的行和列被称为表，一组表组成了数据库。用户通过查询来检索数据库中的数据，而查询是一个用于限定数据库中某些区域的执行代码。关系模型可以简单理解为二维表格模型，而一个关系型数据库就是由二维表及其之间的关系组成的一个数据组织。

1.
关系型数据库是依据关系模型来创建的数据库。
2.
所谓关系模型就是“一对一、一对多、多对多”等关系模型，关系模型就是指二维表格模型,因而一个关系型数据库就是由二维表及其之间的联系组成的一个数据组织。
3.
关系型数据可以很好地存储一些关系模型的数据，比如一个老师对应多个学生的数据（“多对多”），一本书对应多个作者（“一对多”），一本书对应一个出版日期（“一对一”）
4.
关系模型是我们生活中能经常遇见的模型，存储这类数据一般用关系型数据库
5.
关系模型包括数据结构（数据存储的问题，二维表）、操作指令集合（SQL语句）、完整性约束(表内数据约束、表与表之间的约束)。

在这里插入图片描述

非关系型数据库

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非关系型数据库，又被称为NoSQL（Not Only SQL )，意为不仅仅是SQL（StructuredQueryLanguage，结构化查询语言)，据维基百科介绍，NoSQL最早出现于1998 年，是由Carlo Storzzi最早开发的个轻量、开源、不兼容SQL 功能的关系型数据库，2009 年，在一次分布式开源数据库的讨论会上，再次提出了NoSQL 的概念，此时NoSQL主要是指非关系型、分布式、不提供ACID (数据库事务处理的四个基本要素)的数据库设计模式。同年，在亚特兰大举行的“NoSQL(east)”讨论会上，对NoSQL 最普遍的定义是“非关联型的”，强调Key-Value 存储和文档数据库的优点，而不是单纯地反对RDBMS，至此，NoSQL 开始正式出现在世人面前。，存储方式有更多的选择："键-值"对存储，列存储，文档存储，图形数据库等，没有声明性查询语言，没有预定义的模式，非结构化和不可预知的数据，高性能，高可用性和可伸缩性。

关系型数据库与非关系型数据库的使用场景与优缺点

关系型数据库
优点：
1.安全，严.........

mongodb非关系型数据库nosql与关系型数据库sql对应学习

https://docs.mongodb.org/manual/reference/sql-comparison/

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