如何實(shí)現(xiàn)nosql技術(shù),nosql數(shù)據(jù)庫技術(shù)

NoSQL詳解：如何找到對的技術(shù)

NoSQL，泛指非關(guān)系型的數(shù)據(jù)庫。NoSQL數(shù)據(jù)庫的產(chǎn)生就是為了解決大規(guī)模數(shù)據(jù)集合多重?cái)?shù)據(jù)種類帶來的挑戰(zhàn)，尤其是大數(shù)據(jù)應(yīng)用難題。

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雖然關(guān)系型數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)RDBMS在安裝和使用上仍然占有主要地位，但毋庸置疑，非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫NoSQL技術(shù)已經(jīng)成為今天發(fā)展最快的數(shù)據(jù)庫技術(shù)。

NoSQL詳解：如何找到對的技術(shù)

NoSQL是對數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的總稱，在某種程度上，它的性能和用途可能完全不同。NoSQL一詞最早產(chǎn)生于上世紀(jì)九十年代，意思是NoSQL(沒有SQL語言)，后來隨著時(shí)間和技術(shù)的發(fā)展，SQL界面仍然作為處理數(shù)據(jù)的方式存在，所以NoSQL又有了新的詮釋，即NotOnlySQL(不只是SQL語言)。今天，NoSQL數(shù)據(jù)庫憑借著其非關(guān)系型、分布式、開源和橫向擴(kuò)展等優(yōu)勢，被認(rèn)為是下一代數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品。

四種主要的NoSQL數(shù)據(jù)庫和它們主要的應(yīng)用場景

鍵值數(shù)據(jù)庫：當(dāng)數(shù)據(jù)以鍵的形式訪問時(shí)，比如通過國際標(biāo)準(zhǔn)書號(hào)ISBN找一本書，鍵值數(shù)據(jù)庫是最理想的。在這里，ISBN是鍵，書籍的其他信息就是值。必須知道鍵才能查詢，不過值是一堆無意義的數(shù)據(jù)，讀取之后必須經(jīng)過翻譯。

文檔存儲(chǔ)數(shù)據(jù)庫：該數(shù)據(jù)庫以文檔的形式管理和存儲(chǔ)數(shù)據(jù)。有點(diǎn)類似于鍵值數(shù)據(jù)庫，但文檔數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)有結(jié)構(gòu)。與鍵值數(shù)據(jù)庫中值是一堆無意義的數(shù)據(jù)不同，文檔數(shù)據(jù)庫中數(shù)據(jù)以文檔的結(jié)構(gòu)被描述，典型的是JavaScriptObjectNotation(JSON)或XML.文檔存儲(chǔ)數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)可以通過定義的任何模式進(jìn)行查詢，但鍵值數(shù)據(jù)庫只能通過它的鍵進(jìn)行查詢。

NoSQL應(yīng)用

而傳統(tǒng)的關(guān)系數(shù)據(jù)庫在應(yīng)付web2.0網(wǎng)站，特別是超大規(guī)模和高并發(fā)的SNS類型的web2.0純動(dòng)態(tài)網(wǎng)站已經(jīng)顯得力不從心，暴露了很多難以克服的問題，例如：

1、High performance - 對數(shù)據(jù)庫高并發(fā)讀寫的需求

web2.0網(wǎng)站要根據(jù)用戶個(gè)性化信息來實(shí)時(shí)生成動(dòng)態(tài)頁面和提供動(dòng)態(tài)信息，所以基本上無法使用動(dòng)態(tài)頁面靜態(tài)化技術(shù)，因此數(shù)據(jù)庫并發(fā)負(fù)載非常高，往往要達(dá)到每秒上萬次讀寫請求。關(guān)系數(shù)據(jù)庫應(yīng)付上萬次SQL查詢還勉強(qiáng)頂?shù)米?，但是?yīng)付上萬次SQL寫數(shù)據(jù)請求，硬盤IO就已經(jīng)無法承受了。其實(shí)對于普通的BBS網(wǎng)站，往往也存在對高并發(fā)寫請求的需求。

2、Huge Storage - 對海量數(shù)據(jù)的高效率存儲(chǔ)和訪問的需求

對于大型的SNS網(wǎng)站，每天用戶產(chǎn)生海量的用戶動(dòng)態(tài)，以國外的Friendfeed為例，一個(gè)月就達(dá)到了2.5億條用戶動(dòng)態(tài)，對于關(guān)系數(shù)據(jù)庫來說，在一張2.5億條記錄的表里面進(jìn)行SQL查詢，效率是極其低下乃至不可忍受的。再例如大型web網(wǎng)站的用戶登錄系統(tǒng)，例如騰訊，盛大，動(dòng)輒數(shù)以億計(jì)的帳號(hào)，關(guān)系數(shù)據(jù)庫也很難應(yīng)付。

3、High Scalability High Availability- 對數(shù)據(jù)庫的高可擴(kuò)展性和高可用性的需求

在基于web的架構(gòu)當(dāng)中，數(shù)據(jù)庫是最難進(jìn)行橫向擴(kuò)展的，當(dāng)一個(gè)應(yīng)用系統(tǒng)的用戶量和訪問量與日俱增的時(shí)候，你的數(shù)據(jù)庫卻沒有辦法像web server和app server那樣簡單的通過添加更多的硬件和服務(wù)節(jié)點(diǎn)來擴(kuò)展性能和負(fù)載能力。對于很多需要提供24小時(shí)不間斷服務(wù)的網(wǎng)站來說，對數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)進(jìn)行升級(jí)和擴(kuò)展是非常痛苦的事情，往往需要停機(jī)維護(hù)和數(shù)據(jù)遷移，為什么數(shù)據(jù)庫不能通過不斷的添加服務(wù)器節(jié)點(diǎn)來實(shí)現(xiàn)擴(kuò)展呢？

在上面提到的“三高”需求面前，關(guān)系數(shù)據(jù)庫遇到了難以克服的障礙，而對于web2.0網(wǎng)站來說，關(guān)系數(shù)據(jù)庫的很多主要特性卻往往無用武之地，例如：

1、數(shù)據(jù)庫事務(wù)一致性需求

很多web實(shí)時(shí)系統(tǒng)并不要求嚴(yán)格的數(shù)據(jù)庫事務(wù)，對讀一致性的要求很低，有些場合對寫一致性要求也不高。因此數(shù)據(jù)庫事務(wù)管理成了數(shù)據(jù)庫高負(fù)載下一個(gè)沉重的負(fù)擔(dān)。

2、數(shù)據(jù)庫的寫實(shí)時(shí)性和讀實(shí)時(shí)性需求

對關(guān)系數(shù)據(jù)庫來說，插入一條數(shù)據(jù)之后立刻查詢，是肯定可以讀出來這條數(shù)據(jù)的，但是對于很多web應(yīng)用來說，并不要求這么高的實(shí)時(shí)性。

3、對復(fù)雜的SQL查詢，特別是多表關(guān)聯(lián)查詢的需求

任何大數(shù)據(jù)量的web系統(tǒng)，都非常忌諱多個(gè)大表的關(guān)聯(lián)查詢，以及復(fù)雜的數(shù)據(jù)分析類型的復(fù)雜SQL報(bào)表查詢，特別是SNS類型的網(wǎng)站，從需求以及產(chǎn)品設(shè)計(jì)角度，就避免了這種情況的產(chǎn)生。往往更多的只是單表的主鍵查詢，以及單表的簡單條件分頁查詢，SQL的功能被極大的弱化了。

因此，關(guān)系數(shù)據(jù)庫在這些越來越多的應(yīng)用場景下顯得不那么合適了，為了解決這類問題的非關(guān)系數(shù)據(jù)庫應(yīng)運(yùn)而生。

NoSQL 是非關(guān)系型數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的廣義定義。它打破了長久以來關(guān)系型數(shù)據(jù)庫與ACID理論大一統(tǒng)的局面。NoSQL 數(shù)據(jù)存儲(chǔ)不需要固定的表結(jié)構(gòu)，通常也不存在連接操作。在大數(shù)據(jù)存取上具備關(guān)系型數(shù)據(jù)庫無法比擬的性能優(yōu)勢。該術(shù)語在 2009 年初得到了廣泛認(rèn)同。

當(dāng)今的應(yīng)用體系結(jié)構(gòu)需要數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在橫向伸縮性上能夠滿足需求。而 NoSQL 存儲(chǔ)就是為了實(shí)現(xiàn)這個(gè)需求。Google 的BigTable與Amazon的Dynamo是非常成功的商業(yè) NoSQL 實(shí)現(xiàn)。一些開源的 NoSQL 體系，如Facebook 的Cassandra， Apache 的HBase，也得到了廣泛認(rèn)同。

如何使用nosql db

No SQL DB是一種和關(guān)系型數(shù)據(jù)庫相對應(yīng)的對象數(shù)據(jù)庫。按照數(shù)據(jù)模型保存性質(zhì)將當(dāng)前NoSQL分為四種：

1.Key-value stores鍵值存儲(chǔ), 保存keys+BLOBs

2.Table-oriented 面向表, 主要有Google的BigTable和Cassandra.

3.Document-oriented面向文本, 文本是一種類似XML文檔，MongoDB 和 CouchDB

4.Graph-oriented 面向圖論. 如Neo4J.

關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的弊端：

關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的歷史已經(jīng)有30余年了，因此，在某些情況下，關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的弱點(diǎn)就會(huì)暴露出來：

1. “對象-關(guān)系 阻抗不匹配”。關(guān)系模型和面向?qū)ο竽Ｐ驮诟拍钌洗嬖谔烊坏牟黄ヅ涞牡胤剑热鐚ο竽Ｐ彤?dāng)中特有的“繼承”，“組合”，“聚合”，“依賴”的概念在關(guān)系模型當(dāng)中是不存在的。

2. “模式演進(jìn)”。即隨著時(shí)間的推移，需要對數(shù)據(jù)庫模式進(jìn)行調(diào)整以便適應(yīng)新的需求，然而，對數(shù)據(jù)庫模式的調(diào)整是的成本很高的動(dòng)作，因此很多設(shè)計(jì)師在系統(tǒng)設(shè)計(jì)之初會(huì)設(shè)計(jì)一個(gè)兼容性很強(qiáng)的數(shù)據(jù)庫模式，以應(yīng)對將來可能出現(xiàn)的需求，然而在現(xiàn)在的web系統(tǒng)開發(fā)過程中，系統(tǒng)的變更更加頻繁，幾乎無法預(yù)先設(shè)計(jì)出一種“萬能”的數(shù)據(jù)庫模式以滿足所有的需求，因此 模式演進(jìn)的弊端就愈發(fā)凸顯。

3. 關(guān)系型數(shù)據(jù)庫處理 稀疏表時(shí)的性能非常差。

4. network-oriented data 很適合處理 人工智能、社交網(wǎng)絡(luò)中的一些需求。

所以，各種各樣的No SQL DB 出現(xiàn)了，這里只簡單介紹下Neo4J 的基本知識(shí)。

Neo 數(shù)據(jù)模型

Neo4J 是一個(gè)基于圖實(shí)現(xiàn)的No SQL DB, 其基本的數(shù)據(jù)類型有如下幾種：

Node, Relationship, Property.

Node 對應(yīng)于圖中的 節(jié)點(diǎn)，Relationship 對應(yīng)圖中的邊，Node 和 Relationship 都可以擁有Property，

Property 的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)為。

數(shù)據(jù)遍歷

Neo 提供了Traverser對數(shù)據(jù)中的數(shù)據(jù)進(jìn)行遍歷。

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