NoSQL數據庫的四大分類的分析

分類	Examples舉例	典型應用場景	數據模型	優勢	缺點
鍵值（key-value）	Tokyo Cabinet/Tyrant, Redis, Voldemort, Oracle BDB	內容緩存，主要用於處理大量數據的高訪問負載，也用於一些日誌系統等等。	Key 指向 Value 的鍵值對，一般用hash table來實現	查找速度快	數據無結構化，一般只被看成字符串或者二進制數據
列存儲數據庫	Cassandra, HBase, Riak	分佈式的文件系統	以列簇式存儲，將同一列數據存在一塊兒	查找速度快，可擴展性強，更容易進行分佈式擴展	功能相對侷限
文檔型數據庫	CouchDB, MongoDb	Web應用（與Key-Value相似，Value是結構化的，不一樣的是數據庫可以瞭解Value的內容）	Key-Value對應的鍵值對，Value爲結構化數據	數據結構要求不嚴格，表結構可變，不須要像關係型數據庫同樣須要預先定義表結構	查詢性能不高，並且缺少統一的查詢語法。
圖形(Graph)數據庫	Neo4J, InfoGrid, Infinite Graph	社交網絡，推薦系統等。專一於構建關係圖譜	圖結構	利用圖結構相關算法。好比最短路徑尋址，N度關係查找等	不少時候須要對整個圖作計算才能得出須要的信息，並且這種結構不太好作分佈式的集羣

 

共同特徵

對於NoSQL並無一個明確的範圍和定義，可是他們都廣泛存在下面一些共同特徵：

不須要預約義模式：不須要事先定義數據模式，預約義表結構。數據中的每條記錄均可能有不一樣的屬性和格式。當插入數據時，並不須要預先定義它們的模式。

無共享架構：相對於將全部數據存儲的存儲區域網絡中的全共享架構。NoSQL每每將數據劃分後存儲在各個本地服務器上。由於從本地磁盤讀取數據的性能每每好於經過網絡傳輸讀取數據的性能，從而提升了系統的性能。

彈性可擴展：能夠在系統運行的時候，動態增長或者刪除結點。不須要停機維護，數據能夠自動遷移。

分區：相對於將數據存放於同一個節點，NoSQL數據庫須要將數據進行分區，將記錄分散在多個節點上面。而且一般分區的同時還要作複製。這樣既提升了並行性能，又能保證沒有單點失效的問題。

異步複製：和RAID存儲系統不一樣的是，NoSQL中的複製，每每是基於日誌的異步複製。這樣，數據就能夠儘快地寫入一個節點，而不會被網絡傳輸引發遲延。缺點是並不老是能保證一致性，這樣的方式在出現故障的時候，可能會丟失少許的數據。

BASE：相對於事務嚴格的ACID特性，NoSQL數據庫保證的是BASE特性。BASE是最終一致性和軟事務。

NoSQL數據庫並無一個統一的架構，兩種NoSQL數據庫之間的不一樣，甚至遠遠超過兩種關係型數據庫的不一樣。能夠說，NoSQL各有所長，成功的NoSQL必然特別適用於某些場合或者某些應用，在這些場合中會遠遠賽過關係型數據庫和其餘的NoSQL。

 

適用場景

NoSQL數據庫在如下的這幾種狀況下比較適用：

1、數據模型比較簡單；

2、須要靈活性更強的IT系統；

3、對數據庫性能要求較高；

4、不須要高度的數據一致性；

5、對於給定key，比較容易映射覆雜值的環境。

 

發展示狀

計算機體系結構在數據存儲方面要求具有龐大的水平擴展性，而NoSQL致力於改變這一現狀。Google的 BigTable 和Amazon 的Dynamo使用的就是NoSQL型數據庫。

NoSQL項目的名字上看不出什麼相同之處，可是，它們一般在某些方面相同：它們能夠處理超大量的數據。

這場革命仍然須要等待。的確，NoSQL對大型企業來講還不是主流，可是，一兩年以後極可能就會變個樣子。在NoSQL運動的最新一次聚會中，來自世界各地的150人擠滿了CBS Interactive的一間會議室。分享他們如何推翻緩慢而昂貴的關係數據庫的暴政的經驗，怎樣使用更有效和更便宜的方法來管理數據。

「關係型數據庫給你強加了太多東西。它們要你強行修改對象數據，以知足RDBMS （relational database management system，關係型數據庫管理系統）的須要，」在NoSQL擁護者們看來，基於NoSQL的替代方案「只是給你所須要的」。

水平擴展性(horizontal scalability)指可以鏈接多個軟硬件的特性,這樣能夠將多個服務器從邏輯上當作一個實體。

 

 

挑戰

儘管大多數NoSQL數據存儲系統都已被部署於實際應用中，但概括其研究現狀，還有許多挑戰性問題。

已有key-value數據庫產品大可能是面向特定應用自治構建的，缺少通用性；

已有產品支持的功能有限（不支持事務特性），致使其應用具備必定的侷限性；

已有一些研究成果和改進的NoSQL數據存儲系統，但它們都是針對不一樣應用需求而提出的相應解決方案，如支持組內事務特性、彈性事務等，不多從全局考慮系統的通用性，也沒有造成系列化的研究成果；

缺少相似關係數據庫所具備的強有力的理論(如armstrong公理系統)、技術（如成熟的基於啓發式的優化策略、兩段封鎖協議等）、標準規範（如SQL語言）的支持。

目前，HBase數據庫是安全特性最完善的NoSQL數據庫產品之一，而其餘的NoSQL數據庫多數沒有提供內建的安全機制，但隨着NoSQL的發展，愈來愈多的人開始意識到安全的重要，部分NoSQL產品逐漸開始提供一些安全方面的支持。

隨着雲計算、互聯網等技術的發展，大數據普遍存在，同時也呈現出了許多雲環境下的新型應用，如社交網絡網、移動服務、協做編輯等。這些新型應用對海量數據管理或稱雲數據管理系統也提出了新的需求，如事務的支持、系統的彈性等。同時雲計算時代海量數據管理系統的設計目標爲可擴展性、彈性、容錯性、自管理性和「強一致性」。目前，已有系統經過支持可隨意增減節點來知足可擴展性；經過副本策略保證系統的容錯性；基於監測的狀態消息協調實現系統的自管理性。「彈性」的目標是知足Pay-per-use 模型，以提升系統資源的利用率。該特性是已有典型NoSQL數據庫系統所不完善的，但倒是雲系統應具備的典型特色；「強一致性」主要是新應用的需求。