NoSQL

 简介　　

NoSQL(NoSQL = Not Only SQL )，意即反SQL运动，是一项全新的数据库革命性运动，早期就有人提出，发展至2009年趋势越发高涨。NoSQL的拥护者们提倡运用非关系型的数据存储，相对于目前铺天盖地的关系型数据库运用，这一概念无疑是一种全新的思维的注入。

现今状况

　　现今的 计算机体系结构在数据存储方面要求具备庞大的水平扩展性①，而NoSQL致力于改变这一现状。目前Google的 BigTable 和Amazon 的Dynamo使用的就是NoSQL型数据库。

　　NoSQL项目的名字上看不出什么相同之处，但是，它们通常在某些方面相同：它们可以处理超大量的数据。

　　这场革命目前仍然需要等待。的确，NoSQL对大型企业来说还不是主流，但是，一两年之后很可能就会变个样子。在NoSQL运动的最新一次聚会中，来自世界各地的150人挤满了CBS Interactive的一间会议室。分享他们如何推翻缓慢而昂贵的关系数据库的暴政，怎样使用更有效和更便宜的方法来管理数据。

　　“关系型数据库给你强加了太多东西。它们要你强行修改对象数据，以满足RDBMS （relational database management system， 关系型数据库管理系统）的需要，”在NoSQL拥护者们看来，基于NoSQL的替代方案“只是给你所需要的”。

　　1.水平扩展性(horizontal scalability)指能够连接多个软硬件的特性,这样可以将多个服务器从逻辑上看成一个实体。

我们为什么要使用NOSQL非关系数据库?

　　随着互联网 web2.0网站的兴起，非关系型的数据库现在成了一个极其热门的新领域，非关系数据库产品的发展非常迅速。而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，暴露了很多难以克服的问题，例如：

　　1、High performance - 对数据库高并发读写的需求

　　web2.0网站要根据用户个性化信息来实时生成动态页面和提供动态信息，所以基本上无法使用 动态页面静态化技术，因此数据库并发负载非常高，往往要达到每秒上万次读写请求。关系数据库应付上万次SQL查询还勉强顶得住，但是应付上万次SQL写数据请求，硬盘IO就已经无法承受了。其实对于普通的BBS网站，往往也存在对高并发写请求的需求。

　　2、Huge Storage - 对海量数据的高效率存储和访问的需求

　　对于大型的SNS网站，每天用户产生海量的用户动态，以国外的Friendfeed为例，一个月就达到了2.5亿条用户动态，对于关系数据库来说，在一张2.5亿条记录的表里面进行SQL查询，效率是极其低下乃至不可忍受的。再例如大型web网站的用户登录系统，例如腾讯，盛大，动辄数以亿计的帐号，关系数据库也很难应付。

　　3、High Scalability && High Availability- 对数据库的高可扩展性和高可用性的需求

　　在基于web的架构当中，数据库是最难进行横向扩展的，当一个应用系统的用户量和访问量与日俱增的时候，你的数据库却没有办法像web server和app server那样简单的通过添加更多的硬件和服务节点来扩展性能和负载能力。对于很多需要提供24小时不间断服务的网站来说，对 数据库系统进行升级和扩展是非常痛苦的事情，往往需要停机维护和数据迁移，为什么数据库不能通过不断的添加服务器节点来实现扩展呢？

　　在上面提到的“三高”需求面前，关系数据库遇到了难以克服的障碍，而对于web2.0网站来说，关系数据库的很多主要特性却往往无用武之地，例如：

　　1、数据库事务一致性需求

　　很多web 实时系统并不要求严格的数据库事务，对读一致性的要求很低，有些场合对写一致性要求也不高。因此数据库事务管理成了数据库高负载下一个沉重的负担。

　　2、数据库的写实时性和读实时性需求

　　对关系数据库来说，插入一条数据之后立刻查询，是肯定可以读出来这条数据的，但是对于很多web应用来说，并不要求这么高的实时性。

　　3、对复杂的SQL查询，特别是多表关联查询的需求

　　任何大数据量的web系统，都非常忌讳多个大表的关联查询，以及复杂的数据分析类型的复杂SQL报表查询，特别是SNS类型的网站，从需求以及产品设计角度，就避免了这种情况的产生。往往更多的只是单表的主键查询，以及单表的简单条件 分页查询，SQL的功能被极大的弱化了。

　　因此，关系数据库在这些越来越多的应用场景下显得不那么合适了，为了解决这类问题的非关系数据库应运而生。

　　NoSQL 是非关系型数据存储的广义定义。它打破了长久以来关系型数据库与ACID理论 大一统的局面。NoSQL 数据存储不需要固定的表结构，通常也不存在连接操作。在大数据存取上具备关系型数据库无法比拟的性能优势。该术语在 2009 年初得到了广泛认同。

　　当今的应用体系结构需要数据存储在横向伸缩性上能够满足需求。而 NoSQL 存储就是为了实现这个需求。Google 的BigTable与Amazon的Dynamo是非常成功的商业 NoSQL 实现。一些开源的 NoSQL 体系，如Facebook 的Cassandra， Apache 的HBase，也得到了广泛认同。从这些NoSQL项目的名字上看不出什么相同之处：Hadoop、Voldemort、Dynomite，还有其它很多。

NoSQL与关系型数据库设计理念比较

　　关系型数据库中的表都是存储一些格式化的数据结构，每个元组字段的组成都一样，即使不是每个元组都需要所有的字段，但数据库会为每个元组分配所有的字段，这样的结构可以便于表与表之间进行连接等操作，但从另一个角度来说它也是关系型数据库性能瓶颈的一个因素。而非关系型数据库以键值对存储，它的结构不固定，每一个元组可以有不一样的字段，每个元组可以根据需要增加一些自己的键值对，这样就不会局限于固定的结构，可以减少一些时间和空间的开销。

特点

　　 它们可以处理超大量的数据。

　　 它们运行在便宜的PC服务器集群上。

　　PC集群扩充起来非常方便并且成本很低，避免了“sharding”操作的复杂性和成本。

　　 它们击碎了性能瓶颈。

　　NoSQL的支持者称，通过NoSQL架构可以省去将Web或Java应用和数据转换成SQL友好格式的时间，执行速度变得更快。

　　“SQL并非适用于所有的程序代码，” 对于那些繁重的重复操作的数据，SQL值得花钱。但是当数据库结构非常简单时，SQL可能没有太大用处。

　　 没有过多的操作。

　　虽然NoSQL的支持者也承认关系数据库提供了无可比拟的功能集合，而且在数据完整性上也发挥绝对稳定，他们同时也表示，企业的具体需求可能没有那么多。

　　 Bootstrap支持

　　因为NoSQL项目都是开源的，因此它们缺乏供应商提供的正式支持。这一点它们与大多数开源项目一样，不得不从社区中寻求支持。

缺点

　　但是一些人承认，没有正式的官方支持，万一出了差错会是可怕的，至少很多管理人员是这样看。

　　“我们确实需要做一些说服工作，但基本在他们看到我们的第一个原型运行良好之后，我们就能够说服他们，这是条正确的道路。”