一篇文章认识NOSOL数据库
一 Nosql的兴起
随着Web2.0和大数据时代到了来，关系数据库越来越力不从心，网络冲浪的数据由原来的从 GB 到 TB 到 PB，数据之间的关系也并不紧密。传统的关系型数据库已经无法满足快速查询与插入数据的需求。所以Nosql出现了。
关系数据库无法满足Web2.0需求
1无法满足海量数据的管理需求,数据量太大，无法再随心所欲的去进行查询，尤其是复杂查询。（多表关联查询）
2无法满足数据的高并发需求，无法进行特别多的请求处理。
3无法满足高可扩展性和高可用性的需求，关系数据库无法横向扩展（可以通过增加服务器数量）不能短时间内迅速提升性能
关系型数据库
通过外键关联来建立表与表之间的关系
常见的关系数据库
Oracle（付费）、DB2（银行使用）、Microsoft sql Server、Microsoft Access、MysqL（不花钱）
非关系数据库
{
"studentID": 20190611524,
"studentName": "马永童",
"studentimage": ["imgs1.path", "imgs2.path"],
"desc": [{"messages": "马永童2020个人介绍", "img": "imgs1.path"}, {"text": "2021 new mesaage", "img": "imgs2.path"}],
}
12306的架构
常见的非关系数据库
Cloudant、MongoDb（非结构化数据Json）、Redis（缓存数据库）、HBase
二 Nosql的简介
Nosql(not only sql) 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。Nosql通常不存在连接操作，也没有严格遵守ACID约束，可以支持超大规模数据存储，其灵活的数据模型可以很好的支持Web2.0应用。
Nosql的特点
1灵活的可扩展性，通过廉价的服务器去提升性能。
2 灵活的数据模型，采用键值、列族等非关系数据模型，允许在一个数据元素里存储不同类型的数据。
3与云计算紧密融合
Nosql的四大类型
键值（Key-Value）存储
特点：键值数据库会使用一个哈希表。通过 key指定特定Value，使用Key 添加、查询或者删除数据。
优点：查询速度快，可实现数据量的无限扩容。
缺点：不适合条件查询，数据无结构化，通常只被当作字符串或者二进制数据存储。
应用场景：内容缓存、用户信息比如会话、配置信息、购物车等，主要用于处理大量数据的高访问负载。
相关产品代表：Redis、Memcached…
列（Wide Column Store/Column-Family）存储
特点：数据库由多行构成，每行数据包含多个列族（多个列聚合成一个列族），通过行键定位，行键指向了多个列。举个例子，如果我们有一个 Person 类，我们通常会一起查询他们的姓名和年龄而不是薪资。这种情况下，姓名和年龄就会被放入一个列族中，而薪资则在另一个列族中。
优点：查找速度快，可扩展性强，更容易进行分布式扩展，复杂性低。
应用场景：日志、 分布式的文件系统(对象存储)、推荐画像、时空数据、消息/订单等。
列（Wide Column Store/Column-Family）存储代表：Cassandra、HBase…
文档（document-oriented）存储
特点：文档是数据库的最小单位，文档数据库将数据以文档的形式储存，类似 JSON，是一系列数据项的集合。每个数据项都有一个名称与对应的值，值既可以是简单的数据类型，如字符串、数字和日期等；也可以是复杂的类型，如有序列表和关联对象。
优点：数据结构要灵活，表结构可变，复杂性低。
应用场景：日志、 Web 应用等。
文档（document-oriented）存储 代表：MongoDB、CouchDB…
图形（Graph-Oriented）存储
特点：图形数据库，以图论为基础，允许我们将数据以图的方式储存。
优点：图形相关算法，比如最短路径寻址，N 度关系查找等，也可构建复杂的关系图谱。
缺点：复杂性高 ，只支持一定的数据规模。
应用场景：社交网络，推荐系统等。专注于构建关系图谱。
图形（Graph-Oriented）存储代表：Neo4j、Infinite Graph…
三 Nosql与关系数据库的比较
纵向扩展::系统提供更为强大的硬件
版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点与技术仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 [email protected] 举报，一经查实，本站将立刻删除。
