NoSQL數據庫淺析

興起原因 Not only SQL

傳統的關係性數據庫

關係代數理論基礎
RDBMS只能縱向擴展：通過一臺服務器增加性能終究難以滿足數據量增長。
嚴格的數據庫模式
索引機制，查詢優化引擎：適當量級查詢效率高
事務一致性：ACID
數據完整性：主鍵、約束
標準化：sql標準
技術支持：商業數據庫
可維護：管理員維護

關係型數據庫主從模式

面對日益增長的數據量，多臺服務器的寫主讀從，分離單臺服務器壓力，但效果有限，且：
集羣部署配置複雜
主庫壓力帶來延遲
擴容重新分區複雜

web2.0的需求

關係型數據庫事務機制需要額外的開銷，但是在Web2.0通常不要求嚴格的數據庫事務
不需要嚴格的讀寫實時性
不包含複雜的sql查詢：連接操作犧牲性能節約空間

擴充關係型數據庫無法實現的特點

1.靈活的可擴展性
2.靈活的數據模型
3.與雲計算緊密結合：根據負載動態伸縮集羣節點

NoSQL數據庫優勢

1.海量數據管理需求
2.高併發需求：動態數據實時生成性能需求
3.可擴展、高可用：突發事務訪問量急劇增大

NoSQL數據庫劣勢

缺乏底層理論基礎
事務強一致性：不適用關鍵業務

數據模型

不同場景下需要不同的數據模型

四大類型

鍵值數據庫

如Redis存儲鍵值對，
適合內容緩存
簡單的數據模型
頻繁讀寫
非結構化信息同時也有一些缺點，在一些場景下是不適合的：條件查詢效率低、鍵與鍵之間沒有辦法反應聯繫關係
Q:只能通過Key訪問Value，沒有辦法建立索引，關係型數據庫中建立索引爲什麼更高效？

列族數據庫

如HBase
海量數據分佈式存儲管理
副本中存在短期不一致的情況
動態字段的應用程序
部分支持強事務一致性

文檔數據庫

key對應文檔，數據內容和類型自我描述，性能好，高併發
JSON數據格式
相較於關係型數據庫，文檔數據庫信息的統一，避免了多表連接，方便遷移與併發
適用於：半結構化數據；存儲和索引管理面向文檔的數據
缺乏統一的查詢語法以及事務機制

圖數據庫

基於圖論
高度相互關係的數據
靈活性高，支持複雜的圖形算法

三大基石

CAP

Consistency：一致
Availability:時間
partition：分區不影響整體
三者最多取其二：
事務相關內容在同一臺機器
等數據一致再讀
不一致也要響應
BASE（Basically Availble Soft state ＆Eventual consistency）
BA：允許出現分區失敗
S:一段時間不同步
E：弱一致性，最終達到一致
因果一致性
讀己之所寫一致性
單調讀一致性：進程已經訪問到某個數據，後續訪問不會返回那個值之前的舊值
會話一致性
單調寫一致性：同一個進程寫操作順序執行

實現方式

N:冗餘存儲
W:更新
R:讀幾分數據
W+R>N:強一致性
HDFS：W=N，R=1
反之弱一致性
什麼是最終一致性？

NewSQL數據庫

分析性應用：newsql
事務性應用：關係型數據庫
互聯網應用：nosql
newsql=nosql設計架構+關係型數據庫事務一致性

MongoDB

C++;開源;二進制Json
可以建立索引；可擴展性；查詢表達式；批量處理與聚合操作

文檔數據庫優勢在哪裏？傳統數據庫增加冗餘不行嗎？
沒有固定結構