nosql特點(diǎn)：1、靈活的可擴(kuò)展性；nosql去掉了關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)的關(guān)系型特性，數(shù)據(jù)之間無(wú)關(guān)系，很簡(jiǎn)單就能夠擴(kuò)展。2、靈活的數(shù)據(jù)模型；NoSQL采用鍵/值、列族等非關(guān)系模型，允許在一個(gè)數(shù)據(jù)元素里存儲(chǔ)不同類型的數(shù)據(jù)。3、NoSQL可以憑借自身良好的橫向擴(kuò)展能力，充分自由利用云計(jì)算基礎(chǔ)設(shè)施，很好地融人到云計(jì)算環(huán)境中。4、nosql有著非常高的讀寫性能，特別是在大數(shù)據(jù)量之下。5、高可用。

千萬(wàn)級(jí)數(shù)據(jù)并發(fā)如何處理？進(jìn)入學(xué)習(xí)

本教程操作環(huán)境：windows7系統(tǒng)、Dell G3電腦。

NoSQL簡(jiǎn)介

NoSQL是一種不同于關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)設(shè)計(jì)方式，是對(duì)非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)的統(tǒng)稱，它所采用的數(shù)據(jù)模型并非傳統(tǒng)關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)的關(guān)系模型，而是類似鍵/值、列族、文檔等非關(guān)系模型。NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)沒(méi)有固定的表結(jié)構(gòu)，通常也不存在連接操作，也沒(méi)有嚴(yán)格遵守ACID約束。因此，與關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)相比，NoSQL具有靈活的水平可擴(kuò)展性，可以支持海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)。

什么是ACID?

• 事務(wù)的原子性(Atomicity)：是指一個(gè)事務(wù)要么全部執(zhí)行，要么不執(zhí)行，也就是說(shuō)一個(gè)事務(wù)不可能只執(zhí)行了一半就停止了。比如你從取款機(jī)取錢，這個(gè)事務(wù)可以分成兩個(gè)步驟：1劃卡，2出錢。不可能劃了卡，而錢卻沒(méi)出來(lái)。這兩步必須同時(shí)完成，要么就不完成。
• 事務(wù)的一致性(Consistency)：是指事務(wù)的運(yùn)行并不改變數(shù)據(jù)庫(kù)中數(shù)據(jù)的一致性。例如，完整性約束了a+b=10，一個(gè)事務(wù)改變了a，那么b也應(yīng)該隨之改變。
• 獨(dú)立性(Isolation）：事務(wù)的獨(dú)立性也有稱作隔離性，是指兩個(gè)以上的事務(wù)不會(huì)出現(xiàn)交錯(cuò)執(zhí)行的狀態(tài)。因?yàn)檫@樣可能會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)不一致。
• 持久性(Durability）：事務(wù)的持久性是指事務(wù)執(zhí)行成功以后，該事務(wù)對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)所作的更改便是持久的保存在數(shù)據(jù)庫(kù)之中，不會(huì)無(wú)緣無(wú)故的回滾

NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)的特點(diǎn)

（1）靈活的可擴(kuò)展性

傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)由于自身設(shè)計(jì)機(jī)理的原因，通常很難實(shí)現(xiàn)“橫向擴(kuò)展”，在面對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)負(fù)載大規(guī)模增加時(shí)，往往需要通過(guò)升級(jí)硬件來(lái)實(shí)現(xiàn)“縱向擴(kuò)展”。NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)在設(shè)計(jì)之初就是為了滿足“橫向擴(kuò)展”的需求，因此天生具備良好的水平擴(kuò)展能力。

（2）靈活的數(shù)據(jù)模型

關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)具有規(guī)范的定義，遵守各種嚴(yán)格的約束條件。這種做法雖然保證了業(yè)務(wù)系統(tǒng)對(duì)數(shù)據(jù)一致性的需求，但是過(guò)于死板的數(shù)據(jù)模型，也意味著無(wú)法滿足各種新興的業(yè)務(wù)需求。相反，NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)采用鍵/值、列族等非關(guān)系模型，允許在一個(gè)數(shù)據(jù)元素里存儲(chǔ)不同類型的數(shù)據(jù)。

（3）與云計(jì)算緊密融合

云計(jì)算具有很好的水平擴(kuò)展能力，可以根據(jù)資源使用情況進(jìn)行自由伸縮，各種資源可以動(dòng)態(tài)加人或退出，NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)可以憑借自身良好的橫向擴(kuò)展能力，充分自由利用云計(jì)算基礎(chǔ)設(shè)施，很好地融人到云計(jì)算環(huán)境中，構(gòu)建基于NoSQL的云數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)。

（4）大數(shù)據(jù)量，高性能

nosql數(shù)據(jù)庫(kù)都有著非常高的讀寫性能，特別是在大數(shù)據(jù)量之下，一樣也表現(xiàn)的非常的優(yōu)秀，這主要得益于它的無(wú)關(guān)系性，數(shù)據(jù)庫(kù)的結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單。

通常的nosql使用Query Cache。

nosql的Cache是記錄級(jí)的，是一種細(xì)粒度的Cache，所以說(shuō)，nosql從這個(gè)方面來(lái)說(shuō)的話，性能就要高了很多了。

（5）高可用

高可用也是nosql很明顯的一個(gè)特點(diǎn)，nosql在不太影響性能的情況之下，就能夠非常方便的實(shí)現(xiàn)高可用的架構(gòu)，典型的例如：Cassandra、HBase模型，通過(guò)模型的話也可以實(shí)現(xiàn)高可用。

NoSQL興起的原因

1、關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)已經(jīng)無(wú)法滿足Web2.0的需求。主要表現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：

• （1）無(wú)法滿足海量數(shù)據(jù)的管理需求

• 對(duì)于上述網(wǎng)站而言，很快就可以產(chǎn)生超過(guò)10億條的記錄，對(duì)于關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)來(lái)說(shuō)，在一張10億條記錄的表里進(jìn)行SQL查詢，效率極其低下。

• （2）無(wú)法滿足數(shù)據(jù)高并發(fā)的需求

• （3）無(wú)法滿足高可擴(kuò)展性和高可用性的需求

2、關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)的關(guān)鍵特性在Web 2.0時(shí)代成為“雞肋”

關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)的關(guān)鍵特性包括完善的事務(wù)機(jī)制和高效的查詢機(jī)制。但是，關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)引以為傲的兩個(gè)關(guān)鍵特性，到了Web2.0時(shí)代卻成了雞肋，主要表現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：

（1） Web 2.0網(wǎng)站系統(tǒng)通常不要求嚴(yán)格的數(shù)據(jù)庫(kù)事務(wù)

對(duì)于許多Web 2.0網(wǎng)站而言，數(shù)據(jù)庫(kù)事務(wù)已經(jīng)不是那么重要。數(shù)據(jù)庫(kù)事務(wù)通常有一套復(fù)雜的實(shí)現(xiàn)機(jī)制來(lái)保證數(shù)據(jù)庫(kù)一致性，需要大量系統(tǒng)開(kāi)銷，對(duì)于包含大量頻繁實(shí)時(shí)讀寫請(qǐng)求的Web 2.0網(wǎng)站而言，實(shí)現(xiàn)事務(wù)的代價(jià)是難以承受的。

（2）Web 2.0并不要求嚴(yán)格的讀寫實(shí)時(shí)性

對(duì)于關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)而言，一旦有一條數(shù)據(jù)記錄成功插人數(shù)據(jù)庫(kù)中，就可以立即被查詢。

對(duì)于Web 2.0而言，沒(méi)有這種實(shí)時(shí)讀寫需求。

（3）Web 2.0通常不包含大量復(fù)雜的SQL查詢

復(fù)雜的SQL查詢通常包含多表連接操作。但是，Web 2.0網(wǎng)站在設(shè)計(jì)時(shí)就已經(jīng)盡量減少甚至避免這類操作，通常只采用單表的主鍵查詢，因此關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)的查詢優(yōu)化機(jī)制在Web 2.0中也就難以有所作為。

NoSQL與關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)的比較

RDBMS：關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)

NoSQL與關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)比較 小結(jié)：

（1）關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)

優(yōu)勢(shì)：以完善的關(guān)系代數(shù)理論作為基礎(chǔ)，有嚴(yán)格的標(biāo)準(zhǔn)，支持事務(wù)ACID四性，借助索引機(jī)制可以實(shí)現(xiàn)高效的查詢，技術(shù)成熟，有專業(yè)公司的技術(shù)支持

劣勢(shì)：可擴(kuò)展性較差，無(wú)法較好支持海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，數(shù)據(jù)模型過(guò)于死板、無(wú)法較好支持Web2.0應(yīng)用，事務(wù)機(jī)制影響了系統(tǒng)的整體性能等

（2）NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)

優(yōu)勢(shì)：可以支持超大規(guī)模數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，靈活的數(shù)據(jù)模型可以很好地支持Web2.0應(yīng)用，具有強(qiáng)大的橫向擴(kuò)展能力等

劣勢(shì)：缺乏數(shù)學(xué)理論基礎(chǔ)，復(fù)雜查詢性能不高，大都不能實(shí)現(xiàn)事務(wù)強(qiáng)一致性，很難實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)完整性，技術(shù)尚不成熟，缺乏專業(yè)團(tuán)隊(duì)的技術(shù)支持，維護(hù)較困難等

（3）關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)和NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)各有優(yōu)缺點(diǎn)，彼此無(wú)法取代

關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)應(yīng)用場(chǎng)景：電信、銀行等領(lǐng)域的關(guān)鍵業(yè)務(wù)系統(tǒng)，需要保證強(qiáng)事務(wù)一致性

NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)應(yīng)用場(chǎng)景：互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)、傳統(tǒng)企業(yè)的非關(guān)鍵業(yè)務(wù)（比如數(shù)據(jù)分析）

采用混合架構(gòu)

• 案例：亞馬遜公司就使用不同類型的數(shù)據(jù)庫(kù)來(lái)支撐它的電子商務(wù)應(yīng)用
• 對(duì)于“購(gòu)物籃”這種臨時(shí)性數(shù)據(jù)，采用鍵值存儲(chǔ)會(huì)更加高效
• 當(dāng)前的產(chǎn)品和訂單信息則適合存放在關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)中

NoSQL的四大類型

NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)雖然數(shù)量眾多，但是，歸結(jié)起來(lái)，典型的NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)通常包括鍵值數(shù)據(jù)庫(kù)、列族數(shù)據(jù)庫(kù)、文檔數(shù)據(jù)庫(kù)和圖形數(shù)據(jù)庫(kù)

1.鍵值數(shù)據(jù)庫(kù)

鍵值數(shù)據(jù)庫(kù)(Key-Value Database) 的表中有一個(gè)特定的Key和一個(gè)指針指向特定的Value。Key可以用來(lái)定位Value，即存儲(chǔ)和檢索具體的Value。Value對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)而言是透明不可見(jiàn)的，不能對(duì)Value進(jìn)行索引和查詢，只能通過(guò)Key進(jìn)行查詢。Value可以用來(lái)存儲(chǔ)任意類型的數(shù)據(jù)，包括整型、字符型、數(shù)組、對(duì)象等。

應(yīng)用場(chǎng)景:一個(gè)面向會(huì)話的應(yīng)用程序（如 Web 應(yīng)用程序）在用戶登錄時(shí)啟動(dòng)會(huì)話，并保持活動(dòng)狀態(tài)直到用戶注銷或會(huì)話超時(shí)。在此期間，應(yīng)用程序?qū)⑺信c會(huì)話相關(guān)的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在主內(nèi)存或數(shù)據(jù)庫(kù)中。會(huì)話數(shù)據(jù)可能包括用戶資料信息、消息、個(gè)性化數(shù)據(jù)和主題、建議、有針對(duì)性的促銷和折扣。每個(gè)用戶會(huì)話具有唯一的標(biāo)識(shí)符。除了主鍵之外，任何其他鍵都無(wú)法查詢會(huì)話數(shù)據(jù)，因此快速鍵值存儲(chǔ)更適合于會(huì)話數(shù)據(jù)。一般來(lái)說(shuō)，鍵值數(shù)據(jù)庫(kù)所提供的每頁(yè)開(kāi)銷可能比關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)要小。

2.列族數(shù)據(jù)庫(kù)

3.文檔數(shù)據(jù)庫(kù)

4.圖形數(shù)據(jù)庫(kù)

5.不同類型數(shù)據(jù)庫(kù)比較分析

• MySQL：產(chǎn)生年代較早，而且隨著LAMP大潮得以成熟。盡管其沒(méi)有什么大的改進(jìn)，但是新興的互聯(lián)網(wǎng)使用的最多的數(shù)據(jù)庫(kù)
• MongoDB：是個(gè)新生事物，提供更靈活的數(shù)據(jù)模型、異步提交、地理位置索引等五花十色的功能
• HBase：是個(gè)“仗勢(shì)欺人”的大象兵。依仗著Hadoop的生態(tài)環(huán)境，可以有很好的擴(kuò)展性。但是就像象兵一樣，使用者需要養(yǎng)一頭大象(Hadoop),才能驅(qū)使他
• Redis：是鍵值存儲(chǔ)的代表，功能最簡(jiǎn)單。提供隨機(jī)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)。就像一根棒子一樣，沒(méi)有多余的構(gòu)造。但是也正是因此，它的伸縮性特別好。就像悟空手里的金箍棒，大可捅破天，小能成縮成針

NoSQL的三大基石

所謂的CAP指的是：

• C（Consistency）：一致性，是指任何一個(gè)讀操作總是能夠讀到之前完成的寫操作的結(jié)果，也就是在分布式環(huán)境中，多點(diǎn)的數(shù)據(jù)是一致的，或者說(shuō)，所有節(jié)點(diǎn)在同一時(shí)間具有相同的數(shù)據(jù)
• A:（Availability）：可用性，是指快速獲取數(shù)據(jù)，可以在確定的時(shí)間內(nèi)返回操作結(jié)果，保證每個(gè)請(qǐng)求不管成功或者失敗都有響應(yīng)；
• P（Tolerance of Network Partition）：分區(qū)容忍性，是指當(dāng)出現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)分區(qū)的情況時(shí)（即系統(tǒng)中的一部分節(jié)點(diǎn)無(wú)法和其他節(jié)點(diǎn)進(jìn)行通信），分離的系統(tǒng)也能夠正常運(yùn)行，也就是說(shuō)，系統(tǒng)中任意信息的丟失或失敗不會(huì)影響系統(tǒng)的繼續(xù)運(yùn)作。

CAP理論告訴我們，一個(gè)分布式系統(tǒng)不可能同時(shí)滿足一致性、可用性和分區(qū)容忍性這三個(gè)需求，最多只能同時(shí)滿足其中兩個(gè)，正所謂“魚和熊掌不可兼得”。

當(dāng)處理CAP的問(wèn)題時(shí)，可以有幾個(gè)明顯的選擇：

• CA：也就是強(qiáng)調(diào)一致性（C）和可用性（A），放棄分區(qū)容忍性（P），最簡(jiǎn)單的做法是把所有與事務(wù)相關(guān)的內(nèi)容都放到同一臺(tái)機(jī)器上。很顯然，這種做法會(huì)嚴(yán)重影響系統(tǒng)的可擴(kuò)展性。傳統(tǒng)的關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)（MySQL、SQL Server和PostgreSQL），都采用了這種設(shè)計(jì)原則，因此，擴(kuò)展性都比較差

• CP：也就是強(qiáng)調(diào)一致性（C）和分區(qū)容忍性（P），放棄可用性（A），當(dāng)出現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)分區(qū)的情況時(shí)，受影響的服務(wù)需要等待數(shù)據(jù)一致，因此在等待期間就無(wú)法對(duì)外提供服務(wù)

• AP：也就是強(qiáng)調(diào)可用性（A）和分區(qū)容忍性（P），放棄一致性（C），允許系統(tǒng)返回不一致的數(shù)據(jù)

BASE

前面說(shuō)到ACID ，現(xiàn)在淺談一下BASE（Basically Availble, Soft-state, Eventual consistency）

BASE的基本含義是基本可用（Basically Availble）、軟狀態(tài)（Soft-state）和最終一致性（Eventual consistency）：

基本可用，是指一個(gè)分布式系統(tǒng)的一部分發(fā)生問(wèn)題變得不可用時(shí)，其他部分仍然可以正常使用，也就是允許分區(qū)失敗的情形出現(xiàn)

“軟狀態(tài)（soft-state）”是與“硬狀態(tài)（hard-state）”相對(duì)應(yīng)的一種提法。數(shù)據(jù)庫(kù)保存的數(shù)據(jù)是“硬狀態(tài)”時(shí)，可以保證數(shù)據(jù)一致性，即保證數(shù)據(jù)一直是正確的。“軟狀態(tài)”是指狀態(tài)可以有一段時(shí)間不同步，具有一定的滯后性

最終一致性

一致性的類型包括強(qiáng)一致性和弱一致性，二者的主要區(qū)別在于高并發(fā)的數(shù)據(jù)訪問(wèn)操作下，后續(xù)操作是否能夠獲取最新的數(shù)據(jù)。對(duì)于強(qiáng)一致性而言，當(dāng)執(zhí)行完一次更新操作后，后續(xù)的其他讀操作就可以保證讀到更新后的最新數(shù)據(jù)；反之，如果不能保證后續(xù)訪問(wèn)讀到的都是更新后的最新數(shù)據(jù)，那么就是弱一致性。而最終一致性只不過(guò)是弱一致性的一種特例，允許后續(xù)的訪問(wèn)操作可以暫時(shí)讀不到更新后的數(shù)據(jù)，但是經(jīng)過(guò)一段時(shí)間之后，必須最終讀到更新后的數(shù)據(jù)。