爲何會出現NoSQL數據庫

爲何會出現NoSQL數據庫

1、總結

一句話總結：sql不支持分佈式且且有性能瓶頸且不支持分佈式，不一樣NoSQL適合不一樣的場景

 

一、"不一樣的NoSQL數據庫只適合不一樣的場景"這句話對麼？

對的，NoSQL數據庫是針對點的，關係型數據庫是針對面的

 

二、NoSQL數據庫有哪四種？

①KV鍵值對：redis，內容緩存，主要用於處理大量數據的高訪問負載等； 
②bson：文檔數據庫，MongoDB 是一個基於分佈式文件存儲的數據庫，C++編寫的。皆在爲web應用提供可擴展的高性能數據存儲解決方案。它介於關係型數據庫與非關係型數據庫之間的產品，是非關係型中功能最豐富的，且最像關係型數據庫的； 
③列存儲數據庫：分佈式文件系統 
④圖關係型數據庫 ：它不是放圖的，放的是 關係：如朋友圈社交網絡等。專一於關係圖譜。

 

三、數據庫主從複製和讀寫分離是什麼？

主從複製：往主服務裏插入一條數據的同時，也往從服務裏寫入一條數據（備份、容災） 
讀寫分離：通常主做爲寫（20%），從做爲讀（80%）

 

 

 

2、互聯網背景下爲何會出現NoSQL？

1、傳統應用模式 （ALL IN ONE） 

全部的東西都部署在一臺機器上，包括站點、數據庫、文件等等(如今阿里雲的出現方便了不少)。核心工做就是：前端傳過來一些數據，而後業務邏輯層拼裝，而後訪問數據庫，數據庫返回數據，數據拼裝成頁面，最終返回到瀏覽器。 
這時候數據庫可能會率先成爲瓶頸，在流量峯值期容易宕機，第一能夠優化sql語句，第二，典型的應用都是讀數據庫頻率遠大於寫數據庫頻率。這時候能夠採用讀寫分離，多讀一寫的數據庫架構（通常是20%是寫庫，80%是讀庫）；

這時候的主要矛盾點已經變爲業務複雜度的提高帶來的耦合，致使升級困難，開發容易引入bug，維護成本也提高。

一、Memcached 分佈式緩存服務器，經過文件緩存來緩解數據庫壓力，爲多個web服務器提供了一個共享的高性能緩存服務。在Memcached服務器上，又發展了根據hash算法來進行多臺Memcached緩存服務的擴展，而後又出現了一致性hash來解決增長或減小緩存服務器致使從新hash帶來的大量緩存失效的弊端。

不足： 
因爲數據庫的寫入壓力增長，Memcached只能緩解數據庫的讀取壓力。讀寫集中在一個數據庫上讓數據庫不堪重負，大部分網站開始使用主從複製技術來達到讀寫分離，以提升讀寫性能和讀庫的可擴展性。Mysql的master-slave模式成爲這個時候的網站標配了。

二、主從複製讀寫分離 
主從複製：往主服務裏插入一條數據的同時，也往從服務裏寫入一條數據（備份、容災） 
讀寫分離：通常主做爲寫（20%），從做爲讀（80%）

三、在Memcached 高速緩存、MySQL主從複製，讀寫分離的基礎之上，因爲大量數據的增長，寫壓力開始出現瓶頸，因爲MyISAM使用表鎖，在高併發下會出現嚴重的鎖問題，大量的高併發MySQL應用開始使用InnoDB引擎代替MyISAM。 
同時開始使用分庫分表來緩解壓力。 
MySQL的擴展性差（須要複雜的技術來實現），大數據下IO壓力大，表結構更改困難，正是當前使用MySQL的開發人員面臨的問題。

四、爲何用NoSQL? 
今天咱們能夠經過第三方平臺（如：Google,Facebook等）能夠很容易的訪問和抓取數據。用戶的我的信息，社交網絡，地理位置，用戶生成的數據和用戶操做日誌已經成倍的增長。 
咱們若是要對這些用戶數據進行挖掘，那SQL數據庫已經不適合這些應用了, NoSQL數據庫的發展也卻能很好的處理這些大的數據。

 

2、什麼是NoSQL?

NoSQL(NoSQL = Not Only SQL )，意即「不只僅是SQL」， 泛指非關係型的數據庫。

一、做用 
NoSQL數據庫種類繁多，可是一個共同的特色都是去掉關係數據庫的關係型特性。數據之間無關係，這樣就很是容易擴展。也無形之間，在架構的層面上帶來了可擴展的能力。 
NoSQL數據庫都具備很是高的讀寫性能，尤爲在大數據量下，這得益於它的無關係性，數據庫的結構簡單。 
NoSQL無需事先爲要存儲的數據創建字段，隨時能夠存儲自定義的數據格式。而在關係數據庫裏，增刪字段是一件很是麻煩的事情。若是是很是大數據量的表，增長字段簡直就是一個噩夢。

二、關係型數據庫（RDBMS）VS 非關係型數據庫（NoSQL） 
RDBMS：

• 高度組織化結構化數據
• 結構化查詢語言（SQL）
• 數據和關係都存儲在單獨的表中。
• 數據操縱語言，數據定義語言
• 嚴格的一致性

• 基礎事務

  NoSQL：

• 表明着不只僅是SQL
• 沒有聲明性查詢語言
• 沒有預約義的模式
• 鍵 - 值對存儲，列存儲，文檔存儲，圖形數據庫
• 最終一致性，而非ACID屬性
• 非結構化和不可預知的數據
• CAP定理
• 高性能，高可用性和可伸縮性

總結： RDBMS 和NoSQL都有各自的特色和使用的應用場景，讓關係數據庫關注在關係上，NoSQL關注在存儲上。

 

3、互聯網時代面臨的問題 

一、3V 和 3高 
3V: 海量的數據流量；多樣(商品種類、各式各樣)；實時的數據需求 
3高： 高併發；高可用；高性能

4、NoSQL 數據模型簡介 
傳統的關係型數據模型的設計基本上是 基於數據庫範式創建1：1 / 1：N / N:N,主外鍵的關係設計。 
一、NoSQL的設計： 
使用Bson() 相似於json的一種二進制形式的存儲格式，簡稱 Binary JSON,它也一樣支持內嵌的文檔對象和數組對象。 
二、聚合模型 
高併發的操做是不太建議有關聯查詢的，互聯網公司用冗餘數據來避免關聯查詢，分佈式事務是支持不了太多的併發的。 
三、NoSQL數據庫的四大分類： 
①KV鍵值對：redis，內容緩存，主要用於處理大量數據的高訪問負載等； 
②bson：文檔數據庫，MongoDB 是一個基於分佈式文件存儲的數據庫，C++編寫的。皆在爲web應用提供可擴展的高性能數據存儲解決方案。它介於關係型數據庫與非關係型數據庫之間的產品，是非關係型中功能最豐富的，且最像關係型數據庫的； 
③列存儲數據庫：分佈式文件系統 
④圖關係型數據庫 ：它不是放圖的，放的是 關係：如朋友圈社交網絡等。專一於關係圖譜。

 

參考：互聯網背景下爲何會出現NoSQL？ - CSDN博客https://blog.csdn.net/u013709087/article/details/78313923