Nosql简介

发布时间：2020-12-13 13:53:51 所属栏目：百科来源：网络整理

导读：NoSQL最早起源1998年，2009年开发发展，主要用于超大规模数据的存储，这些类型的数据存储不需要固定的模式，无需多余操作就可以横向扩展。 1）nosql主要遵循CAP定理：在计算机科学中,CAP定理（CAP theorem）,又被称作布鲁尔定理（Brewer's theorem）,它指出

NoSQL最早起源1998年，2009年开发发展，主要用于超大规模数据的存储，这些类型的数据存储不需要固定的模式，无需多余操作就可以横向扩展。

1）nosql主要遵循CAP定理：
在计算机科学中,CAP定理（CAP theorem）,又被称作布鲁尔定理（Brewer's theorem）,它指出对于一个分布式计算系统来说，不可能同时满足以下三点:
1. 一致性(Consistency) (所有节点在同一时间具有相同的数据)
2. 可用性(Availability) (保证每个请求不管成功或者失败都有响应)
3. 分区容错(Partition tolerance) (系统中任意信息的丢失或失败不会影响系统的继续运作)

CAP理论的核心是：一个分布式系统不可能同时很好的满足一致性，可用性和分区容错性这三个需求，最多只能同时较好的满足两个。因此，根据 CAP 原理将 NoSQL 数据库分成了满足 CA 原则、满足 CP 原则和满足 AP 原则三大类：

? CA - 满足一致性、可用性的系统，一般为单点集群，通常在可扩展性上不太强大。
? CP - 满足一致性、分区容忍必的系统，通常性能不是特别高。

? AP - 满足可用性、分区容忍性的系统，通常可能对一致性要求低一些。

2）BASE模型：

CAP理论的核心是，一个分布式系统不可能同时很好的满足一致性，可用性和分区容错性这三个需求，最多只能同时较好的满足两个。

BASE是NoSQL数据库通常对可用性及一致性的弱要求原则:

Basically Availble --基本可用
Soft-state --软状态/柔性事务。 "Soft state" 可以理解为"无连接"的,而 "Hard state" 是"面向连接"的
Eventual Consistency --最终一致性最终一致性，也是是 ACID 的最终目的。

ACID vs BASE

ACID	BASE
原子性(Atomicity)	基本可用(BasicallyAvailable)
一致性(Consistency)	软状态/柔性事务(Soft state)
隔离性(Isolation)	最终一致性 (Eventual consistency)
持久性 (Durable)

3）nosql数据库分类：

类型	部分代表	特点
列存储	Hbase Cassandra Hypertable	顾名思义，是按列存储数据的。最大的特点是方便存储结构化和半结构化数据，方便做数据压缩，对针对某一列或者某几列的查询有非常大的IO优势。
文档存储	MongoDB CouchDB	文档存储一般用类似json的格式存储，存储的内容是文档型的。这样也就有有机会对某些字段建立索引，实现关系数据库的某些功能。
key-value存储	TokyoCabinet/Tyrant BerkeleyDB MemcacheDB Redis	可以通过key快速查询到其value。一般来说，存储不管value的格式，照单全收。（Redis包含了其他功能）
图存储	Neo4J FlockDB	图形关系的最佳存储。使用传统关系数据库来解决的话性能低下，而且设计使用不方便。
对象存储	db4o Versant	通过类似面向对象语言的语法操作数据库，通过对象的方式存取数据。
xml数据库	BerkeleyDBXML BaseX	高效的存储XML数据，并支持XML的内部查询语法，比如XQuery,Xpath。

4）RDBMS vs NoSQL：

RDBMS

- 高度组织化结构化数据

- 结构化查询语言（SQL） (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

- 模式自由、逆范式化：没有约束，减少表依赖

- 多分区存储：记录分散到多节点上

- 弹性可扩展：动态增删节点、数据自动平衡移动

- 存储多样化：键 -值对存储，列存储，文档存储，图形数据库

- 多副本异步复制：数据快速写入一个节点，其余节点通过读取写入节点日志实现异步复制

-CAP定理最终一致性、软事务，而非ACID属性

（编辑：李大同）

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