包含nosql和传统数据库的词条

nosql和传统的数据库有什么区别

NoSQL与关系型数据库设计理念比较

关系型数据库中的表都是存储一些格式化的数据结构，每个元组字段的组成都一样，即使不是每个元组都需要所有的字段，但数据库会为每个元组分配所有的字段，这样的结构可以便于表与表之间进行连接等操作，但从另一个角度来说它也是关系型数据库性能瓶颈的一个因素。而非关系型数据库以键值对存储，它的结构不固定，每一个元组可以有不一样的字段，每个元组可以根据需要增加一些自己的键值对，这样就不会局限于固定的结构，可以减少一些时间和空间的开销。

特点：

它们可以处理超大量的数据。

它们运行在便宜的PC服务器集群上。

它们击碎了性能瓶颈。

没有过多的操作。

Bootstrap支持

缺点：

但是一些人承认，没有正式的官方支持，万一出了差错会是可怕的，至少很多管理人员是这样看。

此外，nosql并未形成一定标准，各种产品层出不穷，内部混乱，各种项目还需时间来检验

传统数据库与新型数据库的优缺点

一：传统数据库

(1）传统索引不适于海量数据    

传统行存数据库索引需要手工设定，对应用不完全透明，随场景和需求的变化需要不断调整，人工维护成本很高。并且传统索引占用存储空间很大，甚至高于数据本身，造成查询效率的下降。

（2）数据装载速度慢

因为索引需要重新创建，加载性能会变的很糟糕。分析型架构系统要解决这些个问题，必须最大限度地减少磁盘 I/O ，提升查询效率，减小人工维护成本。南大通用分析型数据库GBase8a (以下简称GBase 8a)通过列存储模式、数据压缩、智能化的索引、并行处理、并发控制、高效的查询优化器等技术，使得上述问题得到有效解决。以下各节将描述 GBase 8a 的创新架构如何实现这些目标。

二：新型数据库

新型数据库采用分布式并行计算架构，部署于X86通用服务器，满足大数据实时交易需求，成本低、扩展性高，突破了传统数据库性能瓶颈。

分布式非关系型数据库技术创新

非关系型数据库即NoSQL，抛弃了关系数据库复杂的关系操作、事务处理等功能，仅提供简单的键值对(Key, Value)数据的存储与查询，换取高扩展性和高性能，满足论坛、博客、SNS、微博等互联网类应用场景下针对海量数据的简单操作需求。主要技术创新为:

(1) 简单的数据操作换取高效响应。NoSQL仅支持按照Key(关键字)来存储和查询Value(数据)，不支持对非关键字数据列的高效查询;因数据操作简单、数据间一般不需要关联操作，故系统可支持高并发和较快的响应速度。

(2) 多种一致性策略满足业务需求。不同于传统关系型数据库仅支持强一致性策略，NoSQL还支持弱一致性和最终一致性等多种策略，可根据应用场景进行对应配置。例如，对写入操作频繁，但数据读取最新版本要求并不严格的应用，如互联网网页数据的存储和分析应用，可以采用最终一致性策略;而对订购关系存储的应用，则必须用强一致性策略，保证总是读取最新版本数据

哪项不属于传统的数据存储和管理技术

NoSQL数据库

NoSQL数据库这项不属于传统的数据存储和管理技术。

什么是NoSQL数据库？

2. 什么是NoSQL？

2.1 NoSQL 概述

NoSQL(NoSQL = Not Only SQL )，意即“不仅仅是SQL”，

泛指非关系型的数据库。随着互联网web2.0网站的兴起，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，而非关系型的数据库则由于其本身的特点得到了非常迅速的发展。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）。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。

2.2 NoSQL代表

MongDB、 Redis、Memcache

3. 关系型数据库与NoSQL的区别？

3.1 RDBMS

高度组织化结构化数据

结构化查询语言（SQL）

数据和关系都存储在单独的表中。

数据操纵语言，数据定义语言

严格的一致性

基础事务

ACID

关系型数据库遵循ACID规则

事务在英文中是transaction，和现实世界中的交易很类似，它有如下四个特性：

A (Atomicity) 原子性

原子性很容易理解，也就是说事务里的所有操作要么全部做完，要么都不做，事务成功的条件是事务里的所有操作都成功，只要有一个操作失败，整个事务就失败，需要回滚。比如银行转账，从A账户转100元至B账户，分为两个步骤：1）从A账户取100元；2）存入100元至B账户。这两步要么一起完成，要么一起不完成，如果只完成第一步，第二步失败，钱会莫名其妙少了100元。

C (Consistency) 一致性

一致性也比较容易理解，也就是说数据库要一直处于一致的状态，事务的运行不会改变数据库原本的一致性约束。

I (Isolation) 独立性

所谓的独立性是指并发的事务之间不会互相影响，如果一个事务要访问的数据正在被另外一个事务修改，只要另外一个事务未提交，它所访问的数据就不受未提交事务的影响。比如现有有个交易是从A账户转100元至B账户，在这个交易还未完成的情况下，如果此时B查询自己的账户，是看不到新增加的100元的

D (Durability) 持久性

持久性是指一旦事务提交后，它所做的修改将会永久的保存在数据库上，即使出现宕机也不会丢失。

3.2 NoSQL

代表着不仅仅是SQL

没有声明性查询语言

没有预定义的模式

键 - 值对存储，列存储，文档存储，图形数据库

最终一致性，而非ACID属性

非结构化和不可预知的数据

CAP定理

高性能，高可用性和可伸缩性

分布式数据库中的CAP原理(了解)

CAP定理：

Consistency(一致性), 数据一致更新，所有数据变动都是同步的

Availability(可用性), 好的响应性能

Partition tolerance(分区容错性) 可靠性

P: 系统中任意信息的丢失或失败不会影响系统的继续运作。

定理：任何分布式系统只可同时满足二点，没法三者兼顾。

CAP理论的核心是：一个分布式系统不可能同时很好的满足一致性，可用性和分区容错性这三个需求，

因此，根据 CAP 原理将 NoSQL 数据库分成了满足 CA 原则、满足 CP 原则和满足 AP 原则三 大类：

CA - 单点集群，满足一致性，可用性的系统，通常在可扩展性上不太强大。

CP - 满足一致性，分区容忍性的系统，通常性能不是特别高。

AP - 满足可用性，分区容忍性的系统，通常可能对一致性要求低一些。

CAP理论就是说在分布式存储系统中，最多只能实现上面的两点。

而由于当前的网络硬件肯定会出现延迟丢包等问题，所以分区容忍性是我们必须需要实现的。

所以我们只能在一致性和可用性之间进行权衡，没有NoSQL系统能同时保证这三点。

说明：C：强一致性 A：高可用性 P：分布式容忍性

举例：

CA：传统Oracle数据库

AP：大多数网站架构的选择

CP：Redis、Mongodb

注意：分布式架构的时候必须做出取舍。

一致性和可用性之间取一个平衡。多余大多数web应用，其实并不需要强一致性。

因此牺牲C换取P，这是目前分布式数据库产品的方向。

4. 当下NoSQL的经典应用

当下的应用是 SQL 与 NoSQL 一起使用的。

代表项目：阿里巴巴商品信息的存放。

去 IOE 化。

ps：I 是指 IBM 的小型机，很贵的，好像好几万一台；O 是指 Oracle 数据库，也很贵的，好几万呢；M 是指 EMC 的存储设备，也很贵的。

难点：

数据类型多样性。

数据源多样性和变化重构。

数据源改造而服务平台不需要大面积重构。

NoSQL 数据库：何时使用 NoSQL 与 SQL？

NoSQL 数据库因其功能性、易于开发性和可扩展性而广受认可，它们越来越多地用于大数据和实时 Web 应用程序，在本文中，我们通过示例讨论 NoSQL、何时使用 NoSQL 与 SQL 及其用例。

NoSQL是一种下一代数据库管理系统 (DBMS)。NoSQL 数据库具有灵活的模式，可用于构建具有大量数据和高负载的现代应用程序。

“NoSQL”一词最初是由 Carlo Strozzi 在 1998 年创造的，尽管自 1960 年代后期以来就已经存在类似的数据库。然而，NoSQL 的发展始于 2009 年初，并且发展迅速。

在处理大量数据时，任何关系数据库管理系统 (RDBMS) 的响应时间都会变慢。为了解决这个问题，我们可以通过升级现有硬件来“扩大”信息系统，这非常昂贵。但是，NoSQL 可以更好地横向扩展并且更具成本效益。

NoSQL 对于非结构化或非常大的数据对象（例如聊天日志数据、视频或图像）非常有用，这就是为什么 NoSQL 在微软、谷歌、亚马逊、Meta (Facebook) 等互联网巨头中特别受欢迎的原因。

一些流行的 NoSQL 数据库包括：

随着企业更快地积累更大的数据集，结构化数据和关系模式并不总是适合。有必要使用非结构化数据和大型对象来更好地捕获这些信息。

传统的 RDBMS 使用 SQL（结构化查询语言）语法来存储和检索结构化数据，相反，NoSQL 数据库包含广泛的功能，可以存储和检索结构化、半结构化、非结构化和多态数据。

有时，NoSQL 也被称为“ 不仅仅是 SQL ”，强调它可能支持类似 SQL 的语言或与 SQL 数据库并列。SQL 和 NoSQL DBMS 之间的一个区别是 JOIN 功能。SQL 数据库使用 JOIN 子句来组合来自两个或多个表的行，因为 NoSQL 数据库本质上不是表格的，所以这个功能并不总是可行或相关的。

但是，一些 NoSQL DBMS 可以执行类似于 JOIN的操作——就像 MongoDB 一样。这并不意味着不再需要 SQL DBMS，相反，NoSQL 和 SQL 数据库倾向于以不同的方式解决类似的问题。

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。

内容管理是一组用于收集、管理、传递、检索和发布任何格式的信息的过程，包括文本、图像、音频和视频。NoSQL 数据库可以通过其灵活和开放的数据模型为存储多媒体内容提供更好的选择。

例如，福布斯在短短几个月内就构建了一个基于 MongoDB 的定制内容管理系统，以更低的成本为他们提供了更大的敏捷性。

大数据是指太大而无法通过传统处理系统处理的数据集，实时存储和检索大数据的系统在分析 历史 数据的同时使用流处理来摄取新数据，这是一系列非常适合 NoSQL 数据库的功能。

Zoom使用 DynamoDB（按需模式）使其数据能够在没有性能问题的情况下进行扩展，即使该服务在 COVID-19 大流行的早期使用量激增。

物联网设备具有连接到互联网或通信网络的嵌入式软件和传感器，能够在无需人工干预的情况下收集和共享数据。随着数十亿台设备生成数不清的数据，IoT NoSQL 数据库为 IoT 服务提供商提供了可扩展性和更灵活的架构。

Freshub就是这样的一项服务，它从 MySQL 切换到 MongoDB，以更好地处理其大型、动态、非统一的数据集。

拥有数十亿智能手机用户，可扩展性正成为在移动设备上提供服务的企业面临的最大挑战。具有更灵活数据模型的 NoSQL DBMS 通常是完美的解决方案。

例如，The Weather Channel使用 MongoDB 数据库每分钟处理数百万个请求，同时还处理用户数据并提供天气更新。