什么是No-Sql

概念：

　　NoSQL(NoSql = Not Only Sql), 意思是 “不仅仅是SQL” 范指非关系型的数据库。不是传统的关系型数据库

解析：

泛指非关系型的数据库。随着互联网web2.0网站的兴起，传统的关系数据库在应付web2.0网站，特别是超大规模和高并发的SNS类型的web2.0纯动态网站已经显得力不从心。

为什么要使用NoSql数据库
互联网的瓶颈
　　1. 高并发读写 　　　　

　　　　–针对短时间内具有高并发的情况，特别是短时间内大量的写入操作。传统数据库针对这种情况就有些力不从心了。 　　

　　2. 海量数据的高效率存储和访问

　　　　现在的数据已经是非常庞大了，一些大型网站每天产生的数据量是相当恐怖的。存储了这么多的数据，查询效率就会受到很大的影响。

　　3. 高科扩展性和高可用性

　　　　基于传统数据库的结构，我们的数据库表是非常难以横向扩展的，比如增加一个新的字段 时或者修改某个字段时，牵一发而动全身。

　　4. 数据存储的方式单一。

　　　　在数据库中针对形形色色的数据，我们都只有采用表结构的方式来存储数据。

web2.0特别是一些用户访问量比较大的网站如：www.taobao.com weibo.com baidu.com
每秒的访问量可能是上万次(10K);传统的关系型数据库 mysql oracle 每秒进行10K次数据查询还可以勉强应付，但是如果是每秒10K次读写数据库，因为数据库的数据都是卸载磁盘中，所以磁盘IO也是支撑不住每秒10K的读写。

在web的架构中，数据库是最难进行横向扩展的(通过简单的添加机器和硬件，也就是添加一些服务节点来提高负载均衡能力)；对于7*24小时在线的网站来说，对关系型数据库进行升级和扩展(分布式扩展–分库分表)是非常痛苦的事情，往往要进行停机维护；但这种对www.taobao.com 来说是非常丑陋的事情。[–可不可以添加几台服务器然后把复制，然后进行负载均衡–]。

NoSQL 是采用key/value的结构来存储数据，而且大多数的NoSQL采用内存来存储数据，一段时间后把数据同步到磁盘中；由于使用内存保存数据很好地解决了高并发读写的问题；其次NoSQL提供了根据key值进行横向分表(比如：用户id，每2000w数据放到一台数据库服务器中的一张用户表中)；同时实现了主从数据库互备，这样可以让数据库的动态迁移变得简单，让数据库服务器的横向扩展变得容易了。

关系型数据库的优势：

1. 保持数据的一致性（事务处理）—— 保持数据的一致性是关系型数据库最大的优势
2. 由于以标准化为前提，数据更新的开销很小（相同字段基本上只有一处）
3. 可以进行Join 等复杂查询

关系型数据的不足：

• 大量数据的写入处理

读写集中在一个数据库上让数据库不堪重负，大部分网站已使用主从复制技术实现读写分离，以提高读写性能和读库的可扩展性。所以在进行大量数据操作时，会使用数据库的主从模式，数据的写入由主数据库负责，数据的读入由从数据库负责，可以比较简单地通过增加从数据库来实现规模化，但是数据的写入却完全没有简单的方法来解决规模化问题。

解决方法：
　　①：要想将数据的写入规模化，可以考虑把主数据库从一台增加到两台，作为互相关联复制的二元主数据库使用，确实这样可以把每台主数据库的负荷减少一半，但是更新处理会发生冲突，可能会造成数据的不一致，为了避免这样的问题，需要把对每个表的请求分别分配给合适的主数据库来处理。
　　②：可以考虑把数据库分割开来，分别放在不同的数据库服务器上，比如将不同的表放在不同的数据库服务器上，数据库分割可以减少每台数据库服务器上的数据量，以便减少硬盘IO的输入、输出处理，实现内存上的高速处理。但是由于分别存储字不同服务器上的表之间无法进行Join处理，数据库分割的时候就需要预先考虑这些问题，数据库分割之后，如果一定要进行Join处理，就必须要在程序中进行关联，这是非常困难的。

为有数据更新表的索引或表结构变更

在使用关系型数据库时，为了加快查询速度需要创建索引，为了增加必要的字段就一定要改变表结构，为了进行这些处理，需要对表进行共享锁定，这期间数据变更、更新、插入、删除等都是无法进行的。如果需要进行一些耗时操作，例如为数据量比较大的表创建索引或是变更其表结构，就需要特别注意，长时间内数据可能无法进行更新。

字段不固定时应用

如果字段不固定，利用关系型数据库也是比较困难的，有人会说，需要的时候加个字段就可以了，这样的方法也不是不可以，但在实际运用中每次都进行反复的表结构变更是非常痛苦的。你也可以预先设定大量的预备字段，但这样的话，时间一长很容易弄不清除字段和数据的对应状态，即哪个字段保存有哪些数据。

对简单查询需要快速返回结果的处理

　　这一点称不上是缺点，但不管怎样，关系型数据库并不擅长对简单的查询快速返回结果，因为关系型数据库是使用专门的sql语言进行数据读取的，它需要对sql与越南进行解析，同时还有对表的锁定和解锁等这样的额外开销，这里并不是说关系型数据库的速度太慢，而只是想告诉大家若希望对简单查询进行高速处理，则没有必要非使用关系型数据库不可

NoSql数据库的优势

• 易扩展
  • 　　NoSQL数据库种类繁多，但是一个共同的特点都是去掉关系数据库的关系型特性。数据之间无关系，这样就非常容易扩展。也无形之间，在架构的层面上带来了可扩展的能力。 
• 大数据量性能高
  • 　　NoSQL数据库都具有非常高的读写性能，尤其在大数据量下，同样表现优秀。这得益于它的无关系性，数据库的结构简单。一般MySQL使用Query Cache，每次表的更新Cache就失效，是一种大粒度的Cache，在针对web2.0的交互频繁的应用，Cache性能不高。而NoSQL的Cache是记录级的，是一种细粒度的Cache，所以NoSQL在这个层面上来说就要性能高很多了
• 多样灵活的数据模型
  • 　　NoSQL无需事先为要存储的数据建立字段，随时可以存储自定义的数据格式。而在关系数据库里，增删字段是一件非常麻烦的事情。如果是非常大数据量的表，增加字段简直就是一个噩梦

典型的NoSQL数据库
临时性键值存储（memcached、Redis）、永久性键值存储（ROMA、Redis）、面向文档的数据库（MongoDB、CouchDB）、面向列的数据库（Cassandra、HBase）

一、 键值存储
它的数据是以键值的形式存储的，虽然它的速度非常快，但基本上只能通过键的完全一致查询获取数据，根据数据的保存方式可以分为临时性、永久性和两者兼具 三种。
（1）临时性
所谓临时性就是数据有可能丢失，memcached把所有数据都保存在内存中，这样保存和读取的速度非常快，但是当memcached停止时，数据就不存在了。由于数据保存在内存中，所以无法操作超出内存容量的数据，旧数据会丢失。总结来说：

• 在内存中保存数据
• 可以进行非常快速的保存和读取处理
• 数据有可能丢失

（2）永久性
所谓永久性就是数据不会丢失，这里的键值存储是把数据保存在硬盘上，与临时性比起来，由于必然要发生对硬盘的IO操作，所以性能上还是有差距的，但数据不会丢失是它最大的优势。总结来说：

• 在硬盘上保存数据
• 可以进行非常快速的保存和读取处理（但无法与memcached相比）
• 数据不会丢失

（3） 两者兼备
Redis属于这种类型。Redis有些特殊，临时性和永久性兼具。Redis首先把数据保存在内存中，在满足特定条件（默认是 15分钟一次以上，5分钟内10个以上，1分钟内10000个以上的键发生变更）的时候将数据写入到硬盘中，这样既确保了内存中数据的处理速度，又可以通过写入硬盘来保证数据的永久性，这种类型的数据库特别适合处理数组类型的数据。总结来说：

• 同时在内存和硬盘上保存数据
• 可以进行非常快速的保存和读取处理
• 保存在硬盘上的数据不会消失（可以恢复）
• 适合于处理数组类型的数据

二、面向文档的数据库
MongoDB、CouchDB属于这种类型，它们属于NoSQL数据库，但与键值存储相异。
（1）不定义表结构
　　 即使不定义表结构，也可以像定义了表结构一样使用，还省去了变更表结构的麻烦。
（2）可以使用复杂的查询条件
　　 跟键值存储不同的是，面向文档的数据库可以通过复杂的查询条件来获取数据，虽然不具备事务处理和Join这些关系型数据库所具有的处理能力，但初次以外的其他处理基本上都能实现。

三、 面向列的数据库
Cassandra、HBae、HyperTable属于这种类型，由于近年来数据量出现爆发性增长，这种类型的NoSQL数据库尤其引入注目。
普通的关系型数据库都是以行为单位来存储数据的，擅长以行为单位的读入处理，比如特定条件数据的获取。因此，关系型数据库也被成为面向行的数据库。相反，面向列的数据库是以列为单位来存储数据的，擅长以列为单位读入数据。

四、图形数据库（这里就不作介绍了）

三种对比

1. key-value：内容缓存，主要用于处理大量数据的高访问负载，也用于一些日志系统等。优点：查询速度快。缺点：数据无结构化，通常只被当做字符串或者二进制数据。
2. 列存储：分布式文件系统。优点：查找速度快，可扩展性强，更容易进行分布式扩展。缺点：功能相对局限。
3. 文档型：与key-value类似，不同的是数据库能够了解value的内容。优点：数据结构要求不严格，表结构可变，不需要预先定义表结构。缺点：查询效率不高，缺乏统一的语法。
4. 图形：社交网络，推荐系统。专注于构建关系图谱。优点：利用图形结构相关算法，来寻求最短路径。缺点：很多时候需要对整个图形计算才能得出需要的信息。

络，推荐系统。专注于构建关系图谱。优点：利用图形结构相关算法，来寻求最短路径。缺点：很多时候需要对整个图形计算才能得出需要的信息。