nosql項,NoSQL是什么

什么是NoSQL數(shù)據(jù)庫？

2. 什么是NoSQL？

主要從事網(wǎng)頁設計、PC網(wǎng)站建設（電腦版網(wǎng)站建設）、wap網(wǎng)站建設（手機版網(wǎng)站建設）、成都響應式網(wǎng)站建設、程序開發(fā)、微網(wǎng)站、微信小程序定制開發(fā)等，憑借多年來在互聯(lián)網(wǎng)的打拼，我們在互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)站建設行業(yè)積累了豐富的成都網(wǎng)站設計、成都網(wǎng)站制作、外貿(mào)網(wǎng)站建設、網(wǎng)絡營銷經(jīng)驗，集策劃、開發(fā)、設計、營銷、管理等多方位專業(yè)化運作于一體，具備承接不同規(guī)模與類型的建設項目的能力。

2.1 NoSQL 概述

NoSQL(NoSQL = Not Only SQL )，意即“不僅僅是SQL”，

泛指非關系型的數(shù)據(jù)庫。隨著互聯(lián)網(wǎng)web2.0網(wǎng)站的興起，傳統(tǒng)的關系數(shù)據(jù)庫在應付web2.0網(wǎng)站，特別是超大規(guī)模和高并發(fā)的SNS類型的web2.0純動態(tài)網(wǎng)站已經(jīng)顯得力不從心，暴露了很多難以克服的問題，而非關系型的數(shù)據(jù)庫則由于其本身的特點得到了非常迅速的發(fā)展。NoSQL數(shù)據(jù)庫的產(chǎn)生就是為了解決大規(guī)模數(shù)據(jù)集合多重數(shù)據(jù)種類帶來的挑戰(zhàn)，尤其是大數(shù)據(jù)應用難題，包括超大規(guī)模數(shù)據(jù)的存儲。

（例如谷歌或Facebook每天為他們的用戶收集萬億比特的數(shù)據(jù)）。這些類型的數(shù)據(jù)存儲不需要固定的模式，無需多余操作就可以橫向擴展。

2.2 NoSQL代表

MongDB、 Redis、Memcache

3. 關系型數(shù)據(jù)庫與NoSQL的區(qū)別？

3.1 RDBMS

高度組織化結構化數(shù)據(jù)

結構化查詢語言（SQL）

數(shù)據(jù)和關系都存儲在單獨的表中。

數(shù)據(jù)操縱語言，數(shù)據(jù)定義語言

嚴格的一致性

基礎事務

ACID

關系型數(shù)據(jù)庫遵循ACID規(guī)則

事務在英文中是transaction，和現(xiàn)實世界中的交易很類似，它有如下四個特性：

A (Atomicity) 原子性

原子性很容易理解，也就是說事務里的所有操作要么全部做完，要么都不做，事務成功的條件是事務里的所有操作都成功，只要有一個操作失敗，整個事務就失敗，需要回滾。比如銀行轉(zhuǎn)賬，從A賬戶轉(zhuǎn)100元至B賬戶，分為兩個步驟：1）從A賬戶取100元；2）存入100元至B賬戶。這兩步要么一起完成，要么一起不完成，如果只完成第一步，第二步失敗，錢會莫名其妙少了100元。

C (Consistency) 一致性

一致性也比較容易理解，也就是說數(shù)據(jù)庫要一直處于一致的狀態(tài)，事務的運行不會改變數(shù)據(jù)庫原本的一致性約束。

I (Isolation) 獨立性

所謂的獨立性是指并發(fā)的事務之間不會互相影響，如果一個事務要訪問的數(shù)據(jù)正在被另外一個事務修改，只要另外一個事務未提交，它所訪問的數(shù)據(jù)就不受未提交事務的影響。比如現(xiàn)有有個交易是從A賬戶轉(zhuǎn)100元至B賬戶，在這個交易還未完成的情況下，如果此時B查詢自己的賬戶，是看不到新增加的100元的

D (Durability) 持久性

持久性是指一旦事務提交后，它所做的修改將會永久的保存在數(shù)據(jù)庫上，即使出現(xiàn)宕機也不會丟失。

3.2 NoSQL

代表著不僅僅是SQL

沒有聲明性查詢語言

沒有預定義的模式

鍵 - 值對存儲，列存儲，文檔存儲，圖形數(shù)據(jù)庫

最終一致性，而非ACID屬性

非結構化和不可預知的數(shù)據(jù)

CAP定理

高性能，高可用性和可伸縮性

分布式數(shù)據(jù)庫中的CAP原理(了解)

CAP定理：

Consistency(一致性), 數(shù)據(jù)一致更新，所有數(shù)據(jù)變動都是同步的

Availability(可用性), 好的響應性能

Partition tolerance(分區(qū)容錯性) 可靠性

P: 系統(tǒng)中任意信息的丟失或失敗不會影響系統(tǒng)的繼續(xù)運作。

定理：任何分布式系統(tǒng)只可同時滿足二點，沒法三者兼顧。

CAP理論的核心是：一個分布式系統(tǒng)不可能同時很好的滿足一致性，可用性和分區(qū)容錯性這三個需求，

因此，根據(jù) CAP 原理將 NoSQL 數(shù)據(jù)庫分成了滿足 CA 原則、滿足 CP 原則和滿足 AP 原則三 大類：

CA - 單點集群，滿足一致性，可用性的系統(tǒng)，通常在可擴展性上不太強大。

CP - 滿足一致性，分區(qū)容忍性的系統(tǒng)，通常性能不是特別高。

AP - 滿足可用性，分區(qū)容忍性的系統(tǒng)，通常可能對一致性要求低一些。

CAP理論就是說在分布式存儲系統(tǒng)中，最多只能實現(xiàn)上面的兩點。

而由于當前的網(wǎng)絡硬件肯定會出現(xiàn)延遲丟包等問題，所以分區(qū)容忍性是我們必須需要實現(xiàn)的。

所以我們只能在一致性和可用性之間進行權衡，沒有NoSQL系統(tǒng)能同時保證這三點。

說明：C：強一致性 A：高可用性 P：分布式容忍性

舉例：

CA：傳統(tǒng)Oracle數(shù)據(jù)庫

AP：大多數(shù)網(wǎng)站架構的選擇

CP：Redis、Mongodb

注意：分布式架構的時候必須做出取舍。

一致性和可用性之間取一個平衡。多余大多數(shù)web應用，其實并不需要強一致性。

因此犧牲C換取P，這是目前分布式數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品的方向。

4. 當下NoSQL的經(jīng)典應用

當下的應用是 SQL 與 NoSQL 一起使用的。

代表項目：阿里巴巴商品信息的存放。

去 IOE 化。

ps：I 是指 IBM 的小型機，很貴的，好像好幾萬一臺；O 是指 Oracle 數(shù)據(jù)庫，也很貴的，好幾萬呢；M 是指 EMC 的存儲設備，也很貴的。

難點：

數(shù)據(jù)類型多樣性。

數(shù)據(jù)源多樣性和變化重構。

數(shù)據(jù)源改造而服務平臺不需要大面積重構。

NoSQL數(shù)據(jù)庫是否意味著缺乏安全性？

NoSQL薄弱的安全性會給企業(yè)帶來負面影響 。Imperva公司創(chuàng)始人兼CTO Amichai Shulman如是說。在新的一年中，無疑會有更多企業(yè)開始或籌劃部署NoSQL。方案落實后就會逐漸發(fā)現(xiàn)種種安全問題，因此早做準備才是正確的選擇。 作為傳統(tǒng)關系型數(shù)據(jù)庫的替代方案，NoSQL在查詢中并不使用SQL語言，而且允許用戶隨時變更數(shù)據(jù)屬性。此類數(shù)據(jù)庫以擴展性良好著稱，并能夠在需要大量應用程序與數(shù)據(jù)庫本身進行實時交互的交易處理任務中發(fā)揮性能優(yōu)勢，Couchbase創(chuàng)始人兼產(chǎn)品部門高級副總裁James Phillips解釋稱：NoSQL以交易業(yè)務為核心。它更注重實時處理能力并且擅長直接對數(shù)據(jù)進行操作，大幅度促進了交互型軟件系統(tǒng)的發(fā)展。Phillips指出。其中最大的優(yōu)勢之一是能夠隨時改變(在屬性方面)，由于結構性的弱化，修改過程非常便捷。 NoSQL最大優(yōu)勢影響其安全性 NoSQL的關鍵性特色之一是其動態(tài)的數(shù)據(jù)模型，Shulman解釋道。我可以在其運作過程中加入新的屬性記錄。因此與這種結構相匹配的安全模型必須具備一定的前瞻性規(guī)劃。也就是說，它必須能夠了解數(shù)據(jù)庫引入的新屬性將引發(fā)哪些改變，以及新加入的屬性擁有哪些權限。然而這個層面上的安全概念目前尚不存在，根本沒有這樣的解決方案。 根據(jù)Phillips的說法，某些NoSQL開發(fā)商已經(jīng)開始著手研發(fā)安全機制，至少在嘗試保護數(shù)據(jù)的完整性。在關系型數(shù)據(jù)庫領域，如果我們的數(shù)據(jù)組成不正確，那么它將無法與結構并行運作，換言之數(shù)據(jù)插入操作整體將宣告失敗。目前各種驗證規(guī)則與完整性檢查已經(jīng)比較完善，而事實證明這些驗證機制都能在NoSQL中發(fā)揮作用。我們與其他人所推出的解決方案類似，都會在插入一條新記錄或是文檔型規(guī)則時觸發(fā)，并在執(zhí)行過程中確保插入數(shù)據(jù)的正確性。 Shulman預計新用戶很快將在配置方面捅出大婁子，這并非因為IT工作人員的玩忽職守，實際上主要原因是NoSQL作為一項新技術導致大多數(shù)人對其缺乏足夠的知識基礎。Application Security研發(fā)部門TeamSHATTER的經(jīng)理Alex Rothacker對上述觀點表示贊同。他指出，培訓的一大問題在于，大多數(shù)NoSQL的從業(yè)者往往屬于新生代IT人士，他們對于技術了解較多，但往往缺乏足夠的安全管理經(jīng)驗。 如果他們從傳統(tǒng)關系型數(shù)據(jù)庫入手，那么由于強制性安全機制的完備，他們可以在使用中學習。但NoSQL，只有行家才能通過觀察得出正確結論，并在大量研究工作后找到一套完備的安全解決方案。因此可能有90%的從業(yè)者由于知識儲備、安全經(jīng)驗或是工作時間的局限而無法做到這一點。 NoSQL需在安全性方面進行優(yōu)化 盡管Phillips認同新技術與舊經(jīng)驗之間存在差異，但企業(yè)在推廣NoSQL時加大對安全性的關注會起到很大程度的積極作用。他認為此類數(shù)據(jù)存儲機制與傳統(tǒng)關系類數(shù)據(jù)庫相比，其中包含著的敏感類信息更少，而且與企業(yè)網(wǎng)絡內(nèi)部其它應用程序的接觸機會也小得多。 他們并不把這項新技術完全當成數(shù)據(jù)庫使用，正如我們在收集整理大量來自其它應用程序的業(yè)務類數(shù)據(jù)時，往往也會考慮將其作為企業(yè)數(shù)據(jù)存儲機制一樣，他補充道。當然，如果我打算研發(fā)一套具備某種特定功能的社交網(wǎng)絡、社交游戲或是某種特殊web應用程序，也很可能會將其部署于防火墻之下。這樣一來它不僅與應用程序緊密結合，也不會被企業(yè)中的其它部門所觸及。 但Rothacker同時表示，這種過度依賴周邊安全機制的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)也存在著極其危險的漏洞。一旦系統(tǒng)完全依附于周邊安全模型，那么驗證機制就必須相對薄弱，而且缺乏多用戶管理及數(shù)據(jù)訪問方面的安全保護。只要擁有高權限賬戶，我們幾乎能訪問存儲機制中的一切數(shù)據(jù)。舉例來說，Brian Sullivan就在去年的黑帽大會上演示了如何在完全不清楚數(shù)據(jù)具體內(nèi)容的情況下，將其信息羅列出來甚至導出。 而根據(jù)nCircle公司CTO Tim ‘TK’ Keanini的觀點，即使是與有限的應用程序相關聯(lián)，NoSQL也很有可能被暴露在互聯(lián)網(wǎng)上。在缺少嚴密網(wǎng)絡劃分的情況下，它可能成為攻擊者窺探存儲數(shù)據(jù)的薄弱環(huán)節(jié)。因為NoSQL在設計上主要用于互聯(lián)網(wǎng)規(guī)模的部署，所以它很可能被直接連接到互聯(lián)網(wǎng)中，進而面臨大量攻擊行為。 其中發(fā)生機率最高的攻擊行為就是注入式攻擊，這也是一直以來肆虐于關系類數(shù)據(jù)庫領域的頭號公敵。盡管NoSQL沒有將SQL作為查詢語言，也并不代表它能夠免受注入式攻擊的威脅。雖然不少人宣稱SQL注入在NoSQL這邊不起作用，但其中的原理是完全一致的。攻擊者需要做的只是改變自己注入內(nèi)容的語法形式，Rothacker解釋稱。也就是說雖然SQL注入不會出現(xiàn)，但JavaScript注入或者JSON注入同樣能威脅安全。 此外，攻擊者在籌劃對這類數(shù)據(jù)庫展開侵襲時，也很可能進一步優(yōu)化自己的工具。不成熟的安全技術往往帶來這樣的窘境：需要花費大量時間學習如何保障其安全，但幾乎每個IT人士都能迅速掌握攻擊活動的組織方法。因此我認為攻擊者將會始終走在安全部署的前面，Shulman說道。遺憾的是搞破壞總比防范工作更容易，而我們已經(jīng)看到不少NoSQL技術方面的公開漏洞，尤其是目前引起熱議的、以JSON注入為載體的攻擊方式。 NoSQL安全性并非其阻礙 然而，這一切都不應該成為企業(yè)使用NoSQL的阻礙，他總結道。我認為歸根結底，這應該算是企業(yè)的一種商業(yè)決策。只要這種選擇能夠帶來吸引力巨大的商業(yè)機遇，就要承擔一定風險，Shulman解釋道。但應該采取一定措施以盡量弱化這種風險。 舉例來說，鑒于數(shù)據(jù)庫對外部安全機制的依賴性，Rothacker建議企業(yè)積極考慮引入加密方案。他警告稱，企業(yè)必須對與NoSQL相對接的應用程序代碼仔細檢查。換言之，企業(yè)必須嚴格挑選負責此類項目部署的人選，確保將最好的人才用于這方面事務，Shulman表示。當大家以NoSQL為基礎編寫應用程序時，必須啟用有經(jīng)驗的編程人員，因為客戶端軟件是抵擋安全問題的第一道屏障。切實為額外緩沖區(qū)的部署留出時間與預算，這能夠讓員工有閑暇反思自己的工作內(nèi)容并盡量多顧及安全考量多想一點就是進步。綜上所述，這可能與部署傳統(tǒng)的關系類數(shù)據(jù)庫也沒什么不同。 具有諷刺意味的是，近年來數(shù)據(jù)庫應用程序在安全性方面的提升基本都跟數(shù)據(jù)庫本身沒什么關系，nCircle公司安全研究及開發(fā)部門總監(jiān)Oliver Lavery如是說。

NoSQL是什么意思

什么是NoSQL數(shù)據(jù)庫？從名稱“非SQL”或“非關系型”衍生而來，這些數(shù)據(jù)庫不使用類似SQL的查詢語言，通常稱為結構化存儲。這些數(shù)據(jù)庫自1960年就已經(jīng)存在，但是直到現(xiàn)在一些大公司（例如Google和Facebook）開始使用它們時，這些數(shù)據(jù)庫才流行起來。該數(shù)據(jù)庫最明顯的優(yōu)勢是擺脫了一組固定的列、連接和類似SQL的查詢語言的限制。有時，NoSQL這個名稱也可能表示“不僅僅SQL”，來確保它們可能支持SQL。 NoSQL數(shù)據(jù)庫使用諸如鍵值、寬列、圖形或文檔之類的數(shù)據(jù)結構，并且可以如JSON之類的不同格式存儲。

什么是nosql非結構化數(shù)據(jù)庫

基本含義NoSQL(NoSQL = Not Only SQL )，意即“不僅僅是SQL”，是一項全新的數(shù)據(jù)庫革命性運動，早期就有人提出，發(fā)展至2009年趨勢越發(fā)高漲。NoSQL的擁護者們提倡運用非關系型的數(shù)據(jù)存儲，相對于鋪天蓋地的關系型數(shù)據(jù)庫運用，這一概念無疑是一種全新的思維的注入。NoSQLNoSQL數(shù)據(jù)庫的四大分類鍵值(Key-Value)存儲數(shù)據(jù)庫這一類數(shù)據(jù)庫主要會使用到一個哈希表，這個表中有一個特定的鍵和一個指針指向特定的數(shù)據(jù)。Key/value模型對于IT系統(tǒng)來說的優(yōu)勢在于簡單、易部署。但是如果DBA只對部分值進行查詢或更新的時候，Key/value就顯得效率低下了。[3] 舉例如：Tokyo Cabinet/Tyrant, Redis, Voldemort, Oracle BDB.列存儲數(shù)據(jù)庫。這部分數(shù)據(jù)庫通常是用來應對分布式存儲的海量數(shù)據(jù)。鍵仍然存在，但是它們的特點是指向了多個列。這些列是由列家族來安排的。如：Cassandra, HBase, Riak.文檔型數(shù)據(jù)庫文檔型數(shù)據(jù)庫的靈感是來自于Lotus Notes辦公軟件的，而且它同第一種鍵值存儲相類似。該類型的數(shù)據(jù)模型是版本化的文檔，半結構化的文檔以特定的格式存儲，比如JSON。文檔型數(shù)據(jù)庫可 以看作是鍵值數(shù)據(jù)庫的升級版，允許之間嵌套鍵值。而且文檔型數(shù)據(jù)庫比鍵值數(shù)據(jù)庫的查詢效率更高。如：CouchDB, MongoDb. 國內(nèi)也有文檔型數(shù)據(jù)庫SequoiaDB，已經(jīng)開源。圖形(Graph)數(shù)據(jù)庫圖形結構的數(shù)據(jù)庫同其他行列以及剛性結構的SQL數(shù)據(jù)庫不同，它是使用靈活的圖形模型，并且能夠擴展到多個服務器上。NoSQL數(shù)據(jù)庫沒有標準的查詢語言(SQL)，因此進行數(shù)據(jù)庫查詢需要制定數(shù)據(jù)模型。許多NoSQL數(shù)據(jù)庫都有REST式的數(shù)據(jù)接口或者查詢API。[2] 如：Neo4J, InfoGrid, Infinite Graph.因此，我們總結NoSQL數(shù)據(jù)庫在以下的這幾種情況下比較適用：1、數(shù)據(jù)模型比較簡單；2、需要靈活性更強的IT系統(tǒng)；3、對數(shù)據(jù)庫性能要求較高；4、不需要高度的數(shù)據(jù)一致性；5、對于給定key，比較容易映射復雜值的環(huán)境。

目前哪些NoSQL數(shù)據(jù)庫應用廣泛，各有什么特點

特點：

它們可以處理超大量的數(shù)據(jù)。

它們運行在便宜的PC服務器集群上。

PC集群擴充起來非常方便并且成本很低，避免了“sharding”操作的復雜性和成本。

它們擊碎了性能瓶頸。

NoSQL的支持者稱，通過NoSQL架構可以省去將Web或Java應用和數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成SQL友好格式的時間，執(zhí)行速度變得更快。

“SQL并非適用于所有的程序代碼，” 對于那些繁重的重復操作的數(shù)據(jù)，SQL值得花錢。但是當數(shù)據(jù)庫結構非常簡單時，SQL可能沒有太大用處。

沒有過多的操作。

雖然NoSQL的支持者也承認關系數(shù)據(jù)庫提供了無可比擬的功能集合，而且在數(shù)據(jù)完整性上也發(fā)揮絕對穩(wěn)定，他們同時也表示，企業(yè)的具體需求可能沒有那么多。

Bootstrap支持

因為NoSQL項目都是開源的，因此它們?nèi)狈烫峁┑恼街С?。這一點它們與大多數(shù)開源項目一樣，不得不從社區(qū)中尋求支持。

優(yōu)點：

易擴展

NoSQL數(shù)據(jù)庫種類繁多，但是一個共同的特點都是去掉關系數(shù)據(jù)庫的關系型特性。數(shù)據(jù)之間無關系，這樣就非常容易擴展。也無形之間，在架構的層面上帶來了可擴展的能力。

大數(shù)據(jù)量，高性能

NoSQL數(shù)據(jù)庫都具有非常高的讀寫性能，尤其在大數(shù)據(jù)量下，同樣表現(xiàn)優(yōu)秀。這得益于它的無關系性，數(shù)據(jù)庫的結構簡單。一般MySQL使用 Query Cache，每次表的更新Cache就失效，是一種大粒度的Cache，在針對web2.0的交互頻繁的應用，Cache性能不高。而NoSQL的 Cache是記錄級的，是一種細粒度的Cache，所以NoSQL在這個層面上來說就要性能高很多了。

靈活的數(shù)據(jù)模型

NoSQL無需事先為要存儲的數(shù)據(jù)建立字段，隨時可以存儲自定義的數(shù)據(jù)格式。而在關系數(shù)據(jù)庫里，增刪字段是一件非常麻煩的事情。如果是非常大數(shù)據(jù)量的表，增加字段簡直就是一個噩夢。這點在大數(shù)據(jù)量的web2.0時代尤其明顯。

高可用

NoSQL在不太影響性能的情況，就可以方便的實現(xiàn)高可用的架構。比如Cassandra，HBase模型，通過復制模型也能實現(xiàn)高可用。

主要應用：

Apache HBase

這個大數(shù)據(jù)管理平臺建立在谷歌強大的BigTable管理引擎基礎上。作為具有開源、Java編碼、分布式多個優(yōu)勢的數(shù)據(jù)庫，Hbase最初被設計應用于Hadoop平臺，而這一強大的數(shù)據(jù)管理工具，也被Facebook采用，用于管理消息平臺的龐大數(shù)據(jù)。

Apache Storm

用于處理高速、大型數(shù)據(jù)流的分布式實時計算系統(tǒng)。Storm為Apache Hadoop添加了可靠的實時數(shù)據(jù)處理功能，同時還增加了低延遲的儀表板、安全警報，改進了原有的操作方式，幫助企業(yè)更有效率地捕獲商業(yè)機會、發(fā)展新業(yè)務。

Apache Spark

該技術采用內(nèi)存計算，從多迭代批量處理出發(fā)，允許將數(shù)據(jù)載入內(nèi)存做反復查詢，此外還融合數(shù)據(jù)倉庫、流處理和圖計算等多種計算范式，Spark用Scala語言實現(xiàn)，構建在HDFS上，能與Hadoop很好的結合，而且運行速度比MapReduce快100倍。

Apache Hadoop

該技術迅速成為了大數(shù)據(jù)管理標準之一。當它被用來管理大型數(shù)據(jù)集時，對于復雜的分布式應用，Hadoop體現(xiàn)出了非常好的性能，平臺的靈活性使它可以運行在商用硬件系統(tǒng)，它還可以輕松地集成結構化、半結構化和甚至非結構化數(shù)據(jù)集。

Apache Drill

你有多大的數(shù)據(jù)集？其實無論你有多大的數(shù)據(jù)集，Drill都能輕松應對。通過支持HBase、Cassandra和MongoDB，Drill建立了交互式分析平臺，允許大規(guī)模數(shù)據(jù)吞吐，而且能很快得出結果。

Apache Sqoop

也許你的數(shù)據(jù)現(xiàn)在還被鎖定于舊系統(tǒng)中，Sqoop可以幫你解決這個問題。這一平臺采用并發(fā)連接，可以將數(shù)據(jù)從關系數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)方便地轉(zhuǎn)移到Hadoop中，可以自定義數(shù)據(jù)類型以及元數(shù)據(jù)傳播的映射。事實上，你還可以將數(shù)據(jù)（如新的數(shù)據(jù)）導入到HDFS、Hive和Hbase中。

Apache Giraph

這是功能強大的圖形處理平臺，具有很好可擴展性和可用性。該技術已經(jīng)被Facebook采用，Giraph可以運行在Hadoop環(huán)境中，可以將它直接部署到現(xiàn)有的Hadoop系統(tǒng)中。通過這種方式，你可以得到強大的分布式作圖能力，同時還能利用上現(xiàn)有的大數(shù)據(jù)處理引擎。

Cloudera Impala

Impala模型也可以部署在你現(xiàn)有的Hadoop群集上，監(jiān)視所有的查詢。該技術和MapReduce一樣，具有強大的批處理能力，而且Impala對于實時的SQL查詢也有很好的效果，通過高效的SQL查詢，你可以很快的了解到大數(shù)據(jù)平臺上的數(shù)據(jù)。

Gephi

它可以用來對信息進行關聯(lián)和量化處理，通過為數(shù)據(jù)創(chuàng)建功能強大的可視化效果，你可以從數(shù)據(jù)中得到不一樣的洞察力。Gephi已經(jīng)支持多個圖表類型，而且可以在具有上百萬個節(jié)點的大型網(wǎng)絡上運行。Gephi具有活躍的用戶社區(qū)，Gephi還提供了大量的插件，可以和現(xiàn)有系統(tǒng)完美的集成到一起，它還可以對復雜的IT連接、分布式系統(tǒng)中各個節(jié)點、數(shù)據(jù)流等信息進行可視化分析。

MongoDB

這個堅實的平臺一直被很多組織推崇，它在大數(shù)據(jù)管理上有極好的性能。MongoDB最初是由DoubleClick公司的員工創(chuàng)建，現(xiàn)在該技術已經(jīng)被廣泛的應用于大數(shù)據(jù)管理。MongoDB是一個應用開源技術開發(fā)的NoSQL數(shù)據(jù)庫，可以用于在JSON這樣的平臺上存儲和處理數(shù)據(jù)。目前，紐約時報、Craigslist以及眾多企業(yè)都采用了MongoDB，幫助他們管理大型數(shù)據(jù)集。（Couchbase服務器也作為一個參考）。

十大頂尖公司：

Amazon Web Services

Forrester將AWS稱為“云霸主”，談到云計算領域的大數(shù)據(jù)，那就不得不提到亞馬遜。該公司的Hadoop產(chǎn)品被稱為EMR（Elastic Map Reduce），AWS解釋這款產(chǎn)品采用了Hadoop技術來提供大數(shù)據(jù)管理服務，但它不是純開源Hadoop，經(jīng)過修改后現(xiàn)在被專門用在AWS云上。

Forrester稱EMR有很好的市場前景。很多公司基于EMR為客戶提供服務，有一些公司將EMR應用于數(shù)據(jù)查詢、建模、集成和管理。而且AWS還在創(chuàng)新，F(xiàn)orrester稱未來EMR可以基于工作量的需要自動縮放調(diào)整大小。亞馬遜計劃為其產(chǎn)品和服務提供更強大的EMR支持，包括它的RedShift數(shù)據(jù)倉庫、新公布的Kenesis實時處理引擎以及計劃中的NoSQL數(shù)據(jù)庫和商業(yè)智能工具。不過AWS還沒有自己的Hadoop發(fā)行版。

Cloudera

Cloudera有開源Hadoop的發(fā)行版，這個發(fā)行版采用了Apache Hadoop開源項目的很多技術，不過基于這些技術的發(fā)行版也有很大的進步。Cloudera為它的Hadoop發(fā)行版開發(fā)了很多功能，包括Cloudera管理器，用于管理和監(jiān)控，以及名為Impala的SQL引擎等。Cloudera的Hadoop發(fā)行版基于開源Hadoop，但也不是純開源的產(chǎn)品。當Cloudera的客戶需要Hadoop不具備的某些功能時，Cloudera的工程師們就會實現(xiàn)這些功能，或者找一個擁有這項技術的合作伙伴。Forrester表示：“Cloudera的創(chuàng)新方法忠于核心Hadoop，但因為其可實現(xiàn)快速創(chuàng)新并積極滿足客戶需求，這一點使它不同于其他那些供應商?！蹦壳埃珻loudera的平臺已經(jīng)擁有200多個付費客戶，一些客戶在Cloudera的技術支持下已經(jīng)可以跨1000多個節(jié)點實現(xiàn)對PB級數(shù)據(jù)的有效管理。

Hortonworks

和Cloudera一樣，Hortonworks是一個純粹的Hadoop技術公司。與Cloudera不同的是，Hortonworks堅信開源Hadoop比任何其他供應商的Hadoop發(fā)行版都要強大。Hortonworks的目標是建立Hadoop生態(tài)圈和Hadoop用戶社區(qū)，推進開源項目的發(fā)展。Hortonworks平臺和開源Hadoop聯(lián)系緊密，公司管理人員表示這會給用戶帶來好處，因為它可以防止被供應商套牢（如果Hortonworks的客戶想要離開這個平臺，他們可以輕松轉(zhuǎn)向其他開源平臺）。這并不是說Hortonworks完全依賴開源Hadoop技術，而是因為該公司將其所有開發(fā)的成果回報給了開源社區(qū)，比如Ambari，這個工具就是由Hortonworks開發(fā)而成，用來填充集群管理項目漏洞。Hortonworks的方案已經(jīng)得到了Teradata、Microsoft、Red Hat和SAP這些供應商的支持。

IBM

當企業(yè)考慮一些大的IT項目時，很多人首先會想到IBM。IBM是Hadoop項目的主要參與者之一，F(xiàn)orrester稱IBM已有100多個Hadoop部署，它的很多客戶都有PB級的數(shù)據(jù)。IBM在網(wǎng)格計算、全球數(shù)據(jù)中心和企業(yè)大數(shù)據(jù)項目實施等眾多領域有著豐富的經(jīng)驗?！癐BM計劃繼續(xù)整合SPSS分析、高性能計算、BI工具、數(shù)據(jù)管理和建模、應對高性能計算的工作負載管理等眾多技術。”

Intel

和AWS類似，英特爾不斷改進和優(yōu)化Hadoop使其運行在自己的硬件上，具體來說，就是讓Hadoop運行在其至強芯片上，幫助用戶打破Hadoop系統(tǒng)的一些限制，使軟件和硬件結合的更好，英特爾的Hadoop發(fā)行版在上述方面做得比較好。Forrester指出英特爾在最近才推出這個產(chǎn)品，所以公司在未來還有很多改進的可能，英特爾和微軟都被認為是Hadoop市場上的潛力股。

MapR Technologies

MapR的Hadoop發(fā)行版目前為止也許是最好的了，不過很多人可能都沒有聽說過。Forrester對Hadoop用戶的調(diào)查顯示，MapR的評級最高，其發(fā)行版在架構和數(shù)據(jù)處理能力上都獲得了最高分。MapR已將一套特殊功能融入其Hadoop發(fā)行版中。例如網(wǎng)絡文件系統(tǒng)（NFS）、災難恢復以及高可用性功能。Forrester說MapR在Hadoop市場上沒有Cloudera和Hortonworks那樣的知名度，MapR要成為一個真正的大企業(yè)，還需要加強伙伴關系和市場營銷。

Microsoft

微軟在開源軟件問題上一直很低調(diào)，但在大數(shù)據(jù)形勢下，它不得不考慮讓Windows也兼容Hadoop，它還積極投入到開源項目中，以更廣泛地推動Hadoop生態(tài)圈的發(fā)展。我們可以在微軟的公共云Windows Azure HDInsight產(chǎn)品中看到其成果。微軟的Hadoop服務基于Hortonworks的發(fā)行版，而且是為Azure量身定制的。

微軟也有一些其他的項目，包括名為Polybase的項目，讓Hadoop查詢實現(xiàn)了SQLServer查詢的一些功能。Forrester說：“微軟在數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)倉庫、云、OLAP、BI、電子表格（包括PowerPivot）、協(xié)作和開發(fā)工具市場上有很大優(yōu)勢，而且微軟擁有龐大的用戶群，但要在Hadoop這個領域成為行業(yè)領導者還有很遠的路要走。”

Pivotal Software

EMC和Vmware部分大數(shù)據(jù)業(yè)務分拆組合產(chǎn)生了Pivotal。Pivotal一直努力構建一個性能優(yōu)越的Hadoop發(fā)行版，為此，Pivotal在開源Hadoop的基礎上又添加了一些新的工具，包括一個名為HAWQ的SQL引擎以及一個專門解決大數(shù)據(jù)問題的Hadoop應用。Forrester稱Pivotal Hadoop平臺的優(yōu)勢在于它整合了Pivotal、EMC、Vmware的眾多技術，Pivotal的真正優(yōu)勢實際上等于EMC和Vmware兩大公司為其撐腰。到目前為止，Pivotal的用戶還不到100個，而且大多是中小型客戶。

Teradata

對于Teradata來說，Hadoop既是一種威脅也是一種機遇。數(shù)據(jù)管理，特別是關于SQL和關系數(shù)據(jù)庫這一領域是Teradata的專長。所以像Hadoop這樣的NoSQL平臺崛起可能會威脅到Teradata。相反，Teradata接受了Hadoop，通過與Hortonworks合作，Teradata在Hadoop平臺集成了SQL技術，這使Teradata的客戶可以在Hadoop平臺上方便地使用存儲在Teradata數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)。

AMPLab

通過將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)變?yōu)樾畔?，我們才可以理解世界，而這也正是AMPLab所做的。AMPLab致力于機器學習、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)庫、信息檢索、自然語言處理和語音識別等多個領域，努力改進對信息包括不透明數(shù)據(jù)集內(nèi)信息的甄別技術。除了Spark，開源分布式SQL查詢引擎Shark也源于AMPLab，Shark具有極高的查詢效率，具有良好的兼容性和可擴展性。近幾年的發(fā)展使計算機科學進入到全新的時代，而AMPLab為我們設想一個運用大數(shù)據(jù)、云計算、通信等各種資源和技術靈活解決難題的方案，以應對越來越復雜的各種難題。

什么是nosql

nosql是not only sql的意思。是近今年新發(fā)展起來的存儲系統(tǒng)。當前使用最多的是key-value模型，用于處理超大規(guī)模的數(shù)據(jù)。

以下是摘自百度百科中的一部分

NoSQL 是非關系型數(shù)據(jù)存儲的廣義定義。它打破了長久以來關系型數(shù)據(jù)庫與ACID理論大一統(tǒng)的局面。NoSQL 數(shù)據(jù)存儲不需要固定的表結構，通常也不存在連接操作。在大數(shù)據(jù)存取上具備關系型數(shù)據(jù)庫無法比擬的性能優(yōu)勢。該術語在 2009 年初得到了廣泛認同。

當今的應用體系結構需要數(shù)據(jù)存儲在橫向伸縮性上能夠滿足需求。而 NoSQL 存儲就是為了實現(xiàn)這個需求。Google 的BigTable與Amazon的Dynamo是非常成功的商業(yè) NoSQL 實現(xiàn)。一些開源的 NoSQL 體系，如Facebook 的Cassandra， Apache 的HBase，也得到了廣泛認同。從這些NoSQL項目的名字上看不出什么相同之處：Hadoop、Voldemort、Dynomite，還有其它很多。

NoSQL與關系型數(shù)據(jù)庫設計理念比較

關系型數(shù)據(jù)庫中的表都是存儲一些格式化的數(shù)據(jù)結構，每個元組字段的組成都一樣，即使不是每個元組都需要所有的字段，但數(shù)據(jù)庫會為每個元組分配所有的字段，這樣的結構可以便于表與表之間進行連接等操作，但從另一個角度來說它也是關系型數(shù)據(jù)庫性能瓶頸的一個因素。而非關系型數(shù)據(jù)庫以鍵值對存儲，它的結構不固定，每一個元組可以有不一樣的字段，每個元組可以根據(jù)需要增加一些自己的鍵值對，這樣就不會局限于固定的結構，可以減少一些時間和空間的開銷。

本文標題：nosql項,NoSQL是什么
文章路徑：http://muchs.cn/article20/pheejo.html

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