数据库：简述对⾮关系型数据库（NoSQL）的认识
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⼀、⾮关系型数据库的概念
随着近些年技术⽅向的不断拓展，⼤量的NoSql数据库如MongoDB、Redis、Memcached出于简化数据库结构、避免冗余、影响性能的表连接、摒弃复杂分布式的⽬的被设计。
NoSQL数据库指的是分布式的、⾮关系型的、不保证遵循ACID原则的数据存储系统。
NoSQL数据库技术与CAP理论、⼀致性哈希算法有密切关系。所谓CAP理论，简单来说就是⼀个分布式系统不可能满⾜可⽤性、⼀致性与分区容错性这三个要求，⼀次性满⾜两种要求是该系统的上限。⽽⼀
致性哈希算法则指的是NoSQL数据库在应⽤过程中，为满⾜⼯作需求⽽在通常情况下产⽣的⼀种数据算法，该算法能有效解决⼯作⽅⾯的诸多问题但也存在弊端，即⼯作完成质量会随着节点的变化⽽产⽣波动，当节点过多时，相关⼯作结果就⽆法那么准确。这⼀问题使整个系统的⼯作效率受到影响，导致整个数据库系统的数据乱码与出错率⼤⼤提⾼，甚⾄会出现数据节点的内容迁移，产⽣错误的代码信息。但尽管如此，NoSQL数据库技术还是具有⾮常明显的应⽤优势，如数据库结构相对简单，在⼤数据量下的读写性能好；能满⾜随时存储⾃定义数据格式需求，⾮常适⽤于⼤数据处理⼯作。
NoSQL数据库适合追求速度和可扩展性、业务多变的应⽤场景。 对于⾮结构化数据的处理更合适，如⽂章、评论，这些数据如全⽂搜索、机器学习通常只⽤于模糊处理，并不需要像结构化数据⼀样，进⾏精确查询，⽽且这类数据的数据规模往往是海量的，数据规模的增长往往也是不可能预期的，⽽NoSQL数据库的扩展能⼒⼏乎也是⽆限的，所以NoSQL数据库可以很好的满⾜这⼀类数据的存储。
⼆、⾮关系型数据库的存储⽅式
NoSQL数据库利⽤key-value可以获取⼤量的⾮结构化数据，并且数据的获取效率很⾼，但⽤它查询结构化数据效果就⽐较差。
⽬前NoSQL数据库仍然没有⼀个统⼀的标准，它现在有四种⼤的分类：
（1） 键值对存储（key-value）：代表软件Redis，它的优点能够进⾏数据的快速查询，⽽缺点是需要存储数据之间的关系。
（2） 列存储：代表软件Hbase，它的优点是对数据能快速查询，数据存储的扩展性强。⽽缺点是数据库的功能有局限性。
（3） ⽂档数据库存储：代表软件MongoDB，它的优点是对数据结构要求不特别的严格。⽽缺点是查询性的性能不好，同时缺少⼀种统⼀查询语⾔。
（4） 图形数据库存储：代表软件InfoGrid，它的优点可以⽅便的利⽤图结构相关算法进⾏计算。⽽缺点是要想得到结果必须进⾏整个图的计算，⽽且遇到不适合的数据模型时，图形数据库很难使⽤。
存储⽅式
键值对存储(l临时)Memcached，Redis
键值对存储(永久)Redis，Flare，Tokyo Tyrant
列存储Hbase，Cassandra
⽂档数据库存储MongoDB，CouchDB
图形数据库存储InfoGrid
三、主流⾮关系型数据库的讲解
3.1 MongoDB
MongoDB 是⼀个⾼性能，开源，⽆模式的⽂档型数据库，开发语⾔是C++。它在许多场景下可⽤于替代统的关系型数据库或键/值存储⽅式。
1. MongoDB特点
01）所⽤语⾔：C++
02）特点：保留了SQL⼀些友好的特性（查询，索引）。
03）使⽤许可： AGPL（发起者： Apache）
04）协议： Custom, binary（ BSON）
05）Master/slave复制（⽀持⾃动错误恢复，使⽤ sets 复制）
06）内建分⽚机制
07）⽀持 javascript表达式查询
08）可在服务器端执⾏任意的 javascript函数
09）update-in-place⽀持⽐CouchDB更好
10）在数据存储时采⽤内存到⽂件映射
11）对性能的关注超过对功能的要求
12）建议最好打开⽇志功能（参数 --journal）
13）在32位操作系统上，数据库⼤⼩限制在约2.5Gb
14）空数据库⼤约占 192Mb
15）采⽤ GridFS存储⼤数据或元数据（不是真正的⽂件系统）
2. MongoDB优点
01）更⾼的写负载，MongoDB拥有更⾼的插⼊速度。
02）处理很⼤的规模的单表，当数据表太⼤的时候可以很容易的分割表。
03）⾼可⽤性，设置M-S不仅⽅便⽽且很快，MongoDB还可以快速、安全及⾃动化的实现节点 （数据中⼼）故障转移。
04）快速的查询，MongoDB⽀持⼆维空间索引，⽐如管道，因此可以快速及精确的从指定位置 获取数据。MongoDB在启动后会将数据库中的数据以⽂件映射的⽅式加载到内存中。如果内 存资源相当丰富的话，这将极⼤地提⾼数据库的查询速度。
05）⾮结构化数据的爆发增长，增加列在有些情况下可能锁定整个数据库，或者增加负载从⽽ 导致性能下降，由于MongoDB的弱数据结构模式，添加1个新字段不会对旧表格有任何影响， 整个过程会⾮常快速。
3. MongoDB缺点：
01）前期不⽀持事务，MongoDB 4.x后⽀持。
02）MongoDB占⽤空间过⼤ 。
03）MongoDB没有成熟的维护⼯具。
4. MongoDB应⽤场景
01）适⽤于实时的插⼊、更新与查询的需求，并具备应⽤程序实时数据存储所需的复制及⾼度伸缩性；
02）⾮常适合⽂档化格式的存储及查询；
03）⾼伸缩性的场景：MongoDB ⾮常适合由数⼗或者数百台服务器组成的数据库。
04）对性能的关注超过对功能的要求。
3.2 HBase
HBase 是 Apache Hadoop 中的⼀个⼦项⽬，属于 bigtable 的开源版本，所实现的语⾔为Java（故依赖 Java SDK）。HBase 依托于Hadoop 的 HDFS（分布式⽂件系统）作为最基本存储基础单元。
1. HBase 特点
02）特点：⽀持数⼗亿⾏X上百万列
03）使⽤许可： Apache
04）协议：HTTP/REST （⽀持 Thrift，见编注4）
05）在 BigTable之后建模
06）采⽤分布式架构 Map/reduce
07）对实时查询进⾏优化
08）⾼性能 Thrift⽹关
09）通过在server端扫描及过滤实现对查询操作预判
10）⽀持 XML, Protobuf, 和binary的HTTP
11）Cascading, hive, and pig source and sink modules
12）基于 Jruby（ JIRB）的shell
13）对配置改变和较⼩的升级都会重新回滚
14）不会出现单点故障
15）堪⽐MySQL的随机访问性能
2. HBase 优点
01） 存储容量⼤，⼀个表可以容纳上亿⾏，上百万列；
02）可通过版本进⾏检索，能搜到所需的历史版本数据；
03）负载⾼时，可通过简单的添加机器来实现⽔平切分扩展，跟Hadoop的⽆缝集成保障了其数据可靠性（HDFS）和海量数据分析的⾼性能（MapReduce）；
04）在第3点的基础上可有效避免单点故障的发⽣。
3. HBase 缺点
01）基于Java语⾔实现及Hadoop架构意味着其API更适⽤于Java项⽬；
02）node开发环境下所需依赖项较多、配置⿇烦（或不知如何配置，如持久化配置），缺乏⽂档；
03）占⽤内存很⼤，且鉴于建⽴在为批量分析⽽优化的HDFS上，导致读取性能不⾼；
04）API相⽐其它 NoSql 的相对笨拙。
4. HBase 适⽤场景
01）bigtable类型的数据存储；
02）对数据有版本查询需求；
03）应对超⼤数据量要求扩展简单的需求。
3.3Redis
Redis 是⼀个开源的使⽤ANSI C语⾔编写、⽀持⽹络、可基于内存亦可持久化的⽇志型、Key-Value数据库，并提供多种语⾔的API。⽬前由VMware主持开发⼯作。
1. Redis 特点
02）特点：运⾏异常快
redis是nosql数据库吗03）使⽤许可： BSD
04）协议：类 Telnet
05）有硬盘存储⽀持的内存数据库，但⾃2.0版本以后可以将数据交换到硬盘（注意， 2.4以后版本不⽀持该特性！）
06）Master-slave复制
07）虽然采⽤简单数据或以键值索引的哈希表，但也⽀持复杂操作
08）INCR & co （适合计算极限值或统计数据）
09）⽀持 sets（同时也⽀持 union/diff/inter）
10）⽀持列表（同时也⽀持队列；阻塞式 pop操作）
11）⽀持哈希表（带有多个域的对象）
12）⽀持排序 sets（⾼得分表，适⽤于范围查询）
13）Redis⽀持事务
14）⽀持将数据设置成过期数据（类似快速缓冲区设计）
15）Pub/Sub允许⽤户实现消息机制
2. Redis 优势
01）⾮常丰富的数据结构；
02）Redis提供了事务的功能，可以保证⼀串 命令的原⼦性，中间不会被任何操作打断；
03）数据存在内存中，读写⾮常的⾼速，可以达到10w/s的频率。
3. Redis 缺点
01） Redis3.0后才出来官⽅的集⽅案，但仍存在⼀些架构上的问题；
02）持久化功能体验不佳——通过快照⽅法实现的话，需要每隔⼀段时间将整个数据库的数据写到磁盘上，代价⾮常⾼；⽽aof⽅法只追踪变化的数据，类似于mysql的binlog⽅法，但追加log可能过⼤，同时所有操作均要重新执⾏⼀遍，恢复速度慢；
03）由于是内存数据库，所以，单台机器，存储的数据量，跟机器本⾝的内存⼤⼩。虽然redis本⾝有key过期策略，但是还是需要提前预估和节约内存。如果内存增长过快，需要定期删除数据。
4. Redis 应⽤场景
最佳应⽤场景：适⽤于数据变化快且数据库⼤⼩可预见（适合内存容量）的应⽤程序。例如：微博、数据分析、实时数据搜集、实时通讯等。

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