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为什么要使用NoSQL

这得益于它的无关系性，数据库的结构简单。一般MySQL使用Query Cache，每次表的更新Cache就失效，是一种大粒度的Cache，在针对web0的交互频繁的应用，Cache性能不高。

NoSQL概念随着web0的快速发展，非关系型、分布式数据存储得到了快速的发展，它们不保证关系数据的ACID特性。NoSQL概念在2009年被提了出来。NoSQL最常见的解释是“non-relational”，“Not Only SQL”也被很多人接受。

相反NoSQL数据库原本就不支持Join处理，各个数据都是独立设计的，很容易把数据分散在多个服务器上，故减少了每个服务器上的数据量，即使要处理大量数据的写入，也变得更加容易，数据的读入操作当然也同样容易。

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。

NoSQL 即 Not Only SQL，可直译“不仅仅是 SQL”，这项技术正在掀起一场全新的数据库革命性运动。

大数据存储和分析：NoSQL数据库适合存储和处理大规模数据集，如HBase、Cassandra和MongoDB等，这在社交媒体、搜索引擎和其他需要处理大量数据的领域中得到了广泛应用。

NoSQL数据库从一开始就是为了降低管理方面的要求而设计的：从理论上来说，自动修复，数据分配和简单的数据模型的确可以让管理和调优方面的要求降低很多。但是，DBA的死期将至的谣言未免有些过于夸张了。

NoSQL 即 Not Only SQL，可直译“不仅仅是 SQL”，这项技术正在掀起一场全新的数据库革命性运动。

NoSQL的支持者称，通过NoSQL架构可以省去将Web或Java应用和数据转换成SQL友好格式的时间，执行速度变得更快。 “SQL并非适用于所有的程序代码，” 对于那些繁重的重复操作的数据，SQL值得花钱。

NoSQL的出现是为了弥补SQL数据库因为事务等机制带来的对海量数据、高并发请求的处理的性能上的欠缺。 NoSQL不是为了替代SQL而出现的，它是一种替补方案，而不是解决方案的首选。

NoSQL的支持者称，通过NoSQL架构可以省去将Web或Java应用和数据转换成SQL友好格式的时间，执行速度变得更快。“SQL并非适用于所有的程序代码，” 对于那些繁重的重复操作的数据，SQL值得花钱。

NoSQL数据库的流行是由于它们能够处理大数据和高并发的场景，而这些场景是传统关系型数据库所无法处理的。此外，NoSQL数据库还具有高可扩展性、高性能和高可用性等优点，因此被广泛应用于各种行业和应用场景中。

NOSQL数据库适用于存储非结构化或半结构化数据的场景。它们支持快速写入和自动扩展，适用于海量数据的存储和处理。此外，NOSQL数据库还提供了灵活的数据模拟和查询功能，能够适应各种不同的数据类型和查询需求。

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，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。

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。

优点：高性能、可扩展的OLTP，支持SQL，物化视图，支持事务，编程友好。对象数据库源起：图数据库研究数据模型：对象例子：Objectivity， Gemstone 优点：复杂对象模型，快速键值访问，键功能访问，以及图数据库的优点。

这个坚实的平台一直被很多组织推崇，它在大数据管理上有极好的性能。MongoDB最初是由DoubleClick公司的员工创建，现在该技术已经被广泛的应用于大数据管理。

NoSQL数据库并没有一个统一的架构，两种NoSQL数据库之间的不同，甚至远远超过两种关系型数据库的不同。

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、一般将NoSQL数据库分为四大类：键值(Key-Value)存储数据库、列存储数据库、文档型数据库和图形(Graph)数据库。它们的数据模型、优缺点、典型应用场景。

3、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。

4、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。

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。

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