怎么理解nosql，怎么理解绿水青山就是金山银山

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什么是非关系型数据库?与关系型数据库区别是啥?

年代久远，找不到原贴了，但是大概说的是非关系型数据库的名字叫Not Only Sql，我们简化过来就叫NoSql，所以看着就像是非关系型数据库，然后我们再顾名思义，就是数据之间没有关系的数据库，这个理解我不赞同。

关系数据库、非关系型数据库。关系数据库特点：数据集中控制；减少数据冗余等。适用范围：对于结构化数据的处理更合适，如学生成绩、地址等，这样的数据一般情况下需要使用结构化的查询。

数据存储方式不同。关系型和非关系型数据库的主要差异是数据存储的方式。关系型数据天然就是表格式的，因此存储在数据表的行和列中。数据表可以彼此关联协作存储，也很容易提取数据。

实质。非关系型数据库的实质：非关系型数据库产品是传统关系型数据库的功能阉割版本，通过减少用不到或很少用的功能，来大幅度提高产品性能。2/7 价格。目前基本上大部分主流的非关系型数据库都是免费的。

关系型数据库和非关系型在成本、查询速率、储存格式、可扩展性、数据一致性、事务处理上有区别。成本：Nosql数据库易部署，不用像Oracle那般花费较高成本选购。

非关系型数据库严格上不是一种数据库，应该是一种数据结构化存储方法的集合。关系型数据库：是指采用了关系模型来组织数据的数据库。

总而言之，分布式和集群主要作用是就是为了解决系统的高可用以及高并发。最后，在聊聊负载均衡。

负载均衡系统：集群中所有的节点都处于活动状态，它们分摊系统的工作负载。一般Web服务器集群、数据库集群和应用服务器集群都属于这种类型。负载均衡集群一般用于相应网络请求的网页服务器，数据库服务器。

分布式：服务分散部署在不同服务器组成一个整体应用，分散压力，解决高并发。假设访问量特别大，就可以做成分布式，将一个大项目拆分出来单独运行。跟cdn一样的机制。

集群是个物理形态，分布式是个工作方式。只要是一堆机器，就可以叫集群，他们是不是一起协作着干活，这个谁也不知道；一个程序或系统，只要运行在不同的机器上，就可以叫分布式，嗯，C/S架构也可以叫分布式。

分类：负载均衡集群、高可用性集群、高性能集群分布式架构按照业务功能，将一个完整的系统拆分成一个个独立的子系统，每个子系统成为“服务”。子系统可以独立运行在web容器中，它们之间通过RPC方式通信。

1、nosql数据库的四种类型如下：key-value键值存储数据库：相关产品： Redis、Riak、SimpleDB、Chordless、Scalaris、Memcached.主要应用：内容缓存，处理大量数据的高负载访问，也用于系统日志。优点：查找速度快，大量操作时性能高。

2、以下是常见的NoSQL数据库类型：键值存储（Key-Value Store）：这类数据库以键值对的形式存储数据，通常提供简单的数据检索功能。Redis就是一种流行的键值存储数据库。

3、BigTable类型数据库源起：Google的论文 BigTable。数据模型：列簇，每一行在理论上都是不同的例子：HBase， Hypertable， Cassandra 优点：处理大量数据，应对极高写负载，高可用，支持跨数据中心， MapReduce。

4、实时数据处理：NoSQL数据库具有高性能和低延迟特性，例如Redis，这在实时监测、在线游戏、消息队列等场景中特别有用。

5、SNMP监控最佳应用场景：适用于想使用类似 Cassandra（类似Dynamo）数据库但无法处理 bloat及复杂性的情况。适用于你打算做多站点复制，但又需要对单个站点的扩展性，可用性及出错处理有要求的情况。

6、常见的nosql数据库有Redis、Memcache、MongoDb。

对于成熟的产品，风险比较小。 NoSQL的世界，有很多数据库引擎功能选择。每一个有自己的独特优势，也有致命弱点。所以选择很难， NoSQL项目生命周期短，尝试新项目或者流行项目也会有风险。

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。

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，包括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）。

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）。

NoSQL数据库分为几大不同种类，我们拥有多种合理的出发点来针对不同数据集选用不同的NoSQL数据库类型。总而言之，其实际复杂程度远远超出了技术业界在营销中所宣称的“NoSQL就是规模化”。

大数据的核心技术是大数据存储与管理技术。拓展知识：具体来说，大数据存储与管理技术主要包括了大数据采集、大数据预处理、大数据存储与管理、数据挖掘等方面。

大数据技术的核心技术是：在大数据产业中，主要的工作环节包括：大数据采集、大数据预处理、大数据存储和管理、大数据分析和大数据显示和应用的挖掘（大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全性等）。

NoSQL数据库、数据仓库、机器学习、并行计算、可视化等各种技术范畴和不同的技术层面。

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