为什么会出现NoSQL数据库

一、总结

一句话总结：sql不支持分布式且且有性能瓶颈且不支持分布式，不同NoSQL适合不同的场景

1、”不同的NoSQL数据库只适合不同的场景”这句话对么？

对的，NoSQL数据库是针对点的，关系型数据库是针对面的

2、NoSQL数据库有哪四种？

①KV键值对：redis，内容缓存，主要用于处理大量数据的高访问负载等； 
②bson：文档数据库，MongoDB 是一个基于分布式文件存储的数据库，C++编写的。皆在为web应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。它介于关系型数据库与非关系型数据库之间的产品，是非关系型中功能最丰富的，且最像关系型数据库的； 
③列存储数据库：分布式文件系统 
④图关系型数据库 ：它不是放图的，放的是 关系：如朋友圈社交网络等。专注于关系图谱。

3、数据库主从复制和读写分离是什么？

主从复制：往主服务里插入一条数据的同时，也往从服务里写入一条数据（备份、容灾） 
读写分离：一般主作为写（20%），从作为读（80%）

二、互联网背景下为什么会出现NoSQL？

一、传统应用模式 （ALL IN ONE） 

所有的东西都部署在一台机器上，包括站点、数据库、文件等等(现在阿里云的出现方便了很多)。核心工作就是：前端传过来一些数据，然后业务逻辑层拼装，然后访问数据库，数据库返回数据，数据拼装成页面，最终返回到浏览器。 
这时候数据库可能会率先成为瓶颈，在流量峰值期容易宕机，第一可以优化sql语句，第二，典型的应用都是读数据库频率远大于写数据库频率。这时候可以采用读写分离，多读一写的数据库架构（一般是20%是写库，80%是读库）；

这时候的主要矛盾点已经变为业务复杂度的提升带来的耦合，导致升级困难，开发容易引入bug，维护成本也提升。

1、Memcached 分布式缓存服务器，通过文件缓存来缓解数据库压力，为多个web服务器提供了一个共享的高性能缓存服务。在Memcached服务器上，又发展了根据hash算法来进行多台Memcached缓存服务的扩展，然后又出现了一致性hash来解决增加或减少缓存服务器导致重新hash带来的大量缓存失效的弊端。

不足： 
由于数据库的写入压力增加，Memcached只能缓解数据库的读取压力。读写集中在一个数据库上让数据库不堪重负，大部分网站开始使用主从复制技术来达到读写分离，以提高读写性能和读库的可扩展性。Mysql的master-slave模式成为这个时候的网站标配了。

2、主从复制读写分离 
主从复制：往主服务里插入一条数据的同时，也往从服务里写入一条数据（备份、容灾） 
读写分离：一般主作为写（20%），从作为读（80%）

3、在Memcached 高速缓存、MySQL主从复制，读写分离的基础之上，由于大量数据的增加，写压力开始出现瓶颈，由于MyISAM使用表锁，在高并发下会出现严重的锁问题，大量的高并发MySQL应用开始使用InnoDB引擎代替MyISAM。 
同时开始使用分库分表来缓解压力。 
MySQL的扩展性差（需要复杂的技术来实现），大数据下IO压力大，表结构更改困难，正是当前使用MySQL的开发人员面临的问题。

4、为什么用NoSQL? 
今天我们可以通过第三方平台（如：Google,Facebook等）可以很容易的访问和抓取数据。用户的个人信息，社交网络，地理位置，用户生成的数据和用户操作日志已经成倍的增加。 
我们如果要对这些用户数据进行挖掘，那SQL数据库已经不适合这些应用了, NoSQL数据库的发展也却能很好的处理这些大的数据。

二、什么是NoSQL?

NoSQL(NoSQL = Not Only SQL )，意即“不仅仅是SQL”， 泛指非关系型的数据库。

1、作用 
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。 
NoSQL数据库都具有非常高的读写性能，尤其在大数据量下，这得益于它的无关系性，数据库的结构简单。 
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。

2、关系型数据库（RDBMS）VS 非关系型数据库（NoSQL） 
RDBMS：

• 高度组织化结构化数据
• 结构化查询语言（SQL）
• 数据和关系都存储在单独的表中。
• 数据操纵语言，数据定义语言
• 严格的一致性

• 基础事务

  NoSQL：

• 代表着不仅仅是SQL
• 没有声明性查询语言
• 没有预定义的模式
• 键 – 值对存储，列存储，文档存储，图形数据库
• 最终一致性，而非ACID属性
• 非结构化和不可预知的数据
• CAP定理
• 高性能，高可用性和可伸缩性

总结： RDBMS 和NoSQL都有各自的特点和使用的应用场景，让关系数据库关注在关系上，NoSQL关注在存储上。

三、互联网时代面临的问题 

1、3V 和 3高 
3V: 海量的数据流量；多样(商品种类、各式各样)；实时的数据需求 
3高： 高并发；高可用；高性能

四、NoSQL 数据模型简介 
传统的关系型数据模型的设计基本上是 基于数据库范式建立1：1 / 1：N / N:N,主外键的关系设计。 
1、NoSQL的设计： 
使用Bson() 类似于json的一种二进制形式的存储格式，简称 Binary JSON,它也同样支持内嵌的文档对象和数组对象。 
2、聚合模型 
高并发的操作是不太建议有关联查询的，互联网公司用冗余数据来避免关联查询，分布式事务是支持不了太多的并发的。 
3、NoSQL数据库的四大分类： 
①KV键值对：redis，内容缓存，主要用于处理大量数据的高访问负载等； 
②bson：文档数据库，MongoDB 是一个基于分布式文件存储的数据库，C++编写的。皆在为web应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。它介于关系型数据库与非关系型数据库之间的产品，是非关系型中功能最丰富的，且最像关系型数据库的； 
③列存储数据库：分布式文件系统 
④图关系型数据库 ：它不是放图的，放的是 关系：如朋友圈社交网络等。专注于关系图谱。

参考：互联网背景下为什么会出现NoSQL？ – CSDN博客
https://blog.csdn.net/u013709087/article/details/78313923