nosql的發(fā)展史,nosql數(shù)據(jù)庫(kù)有哪些及其特點(diǎn)

nosql數(shù)據(jù)庫(kù)有哪些？？？

NoSQL(NoSQL

創(chuàng)新互聯(lián)主要從事成都網(wǎng)站建設(shè)、做網(wǎng)站、網(wǎng)頁(yè)設(shè)計(jì)、企業(yè)做網(wǎng)站、公司建網(wǎng)站等業(yè)務(wù)。立足成都服務(wù)馬邊彝族,10年網(wǎng)站建設(shè)經(jīng)驗(yàn),價(jià)格優(yōu)惠、服務(wù)專業(yè),歡迎來電咨詢建站服務(wù):028-86922220

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SQL

)，意即“不僅僅是SQL”，是一項(xiàng)全新的數(shù)據(jù)庫(kù)革命性運(yùn)動(dòng)，早期就有人提出，發(fā)展至2009年趨勢(shì)越發(fā)高漲。NoSQL的擁護(hù)者們提倡運(yùn)用非關(guān)系型的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，相對(duì)于鋪天蓋地的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)運(yùn)用，這一概念無(wú)疑是一種全新的思維的注入。

隨著大數(shù)據(jù)的不斷發(fā)展，非關(guān)系型的數(shù)據(jù)庫(kù)現(xiàn)在成了一個(gè)極其熱門的新領(lǐng)域，非關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)產(chǎn)品的發(fā)展非常迅速?，F(xiàn)今的計(jì)算機(jī)體系結(jié)構(gòu)在數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方面要有龐大的水平擴(kuò)展性，而NoSQL也正是致力于改變這一現(xiàn)狀。目前Google的

BigTable和Amazon

的Dynamo使用的就是NoSQL型數(shù)據(jù)庫(kù)，本文介紹了10種出色的NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)。

雖然NoSQL流行語(yǔ)火起來才短短一年的時(shí)間，但是不可否認(rèn)，現(xiàn)在已經(jīng)開始了第二代運(yùn)動(dòng)。盡管早期的堆棧代碼只能算是一種實(shí)驗(yàn)，然而現(xiàn)在的系統(tǒng)已經(jīng)更加的成熟、穩(wěn)定。不過現(xiàn)在也面臨著一個(gè)嚴(yán)酷的事實(shí)：技術(shù)越來越成熟——以至于原來很好的NoSQL數(shù)據(jù)存儲(chǔ)不得不進(jìn)行重寫，也有少數(shù)人認(rèn)為這就是所謂的2.0版本。這里列出一些比較知名的NoSQL工具，可以為大數(shù)據(jù)建立快速、可擴(kuò)展的存儲(chǔ)庫(kù)。

給一個(gè)地址吧

nosql是什么

NoSQL，泛指非關(guān)系型的數(shù)據(jù)庫(kù)。隨著互聯(lián)網(wǎng)web2.0網(wǎng)站的興起，傳統(tǒng)的關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)在應(yīng)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(dòng)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(guān)系型的數(shù)據(jù)庫(kù)則由于其本身的特點(diǎn)得到了非常迅速的發(fā)展。NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)的產(chǎn)生就是為了解決大規(guī)模數(shù)據(jù)集合多重?cái)?shù)據(jù)種類帶來的挑戰(zhàn)，尤其是大數(shù)據(jù)應(yīng)用難題。

雖然NoSQL流行語(yǔ)火起來才短短一年的時(shí)間，但是不可否認(rèn)，現(xiàn)在已經(jīng)開始了第二代運(yùn)動(dòng)。盡管早期的堆棧代碼只能算是一種實(shí)驗(yàn)，然而現(xiàn)在的系統(tǒng)已經(jīng)更加的成熟、穩(wěn)定。不過現(xiàn)在也面臨著一個(gè)嚴(yán)酷的事實(shí)：技術(shù)越來越成熟——以至于原來很好的NoSQL數(shù)據(jù)存儲(chǔ)不得不進(jìn)行重寫，也有少數(shù)人認(rèn)為這就是所謂的2.0版本。這里列出一些比較知名的工具，可以為大數(shù)據(jù)建立快速、可擴(kuò)展的存儲(chǔ)庫(kù)。

NoSQL(NoSQL = Not Only SQL )，意即“不僅僅是SQL”，是一項(xiàng)全新的數(shù)據(jù)庫(kù)革命性運(yùn)動(dòng)，早期就有人提出，發(fā)展至2009年趨勢(shì)越發(fā)高漲。NoSQL的擁護(hù)者們提倡運(yùn)用非關(guān)系型的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，相對(duì)于鋪天蓋地的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)運(yùn)用，這一概念無(wú)疑是一種全新的思維的注入。

對(duì)于NoSQL并沒有一個(gè)明確的范圍和定義，但是他們都普遍存在下面一些共同特征：

不需要預(yù)定義模式：不需要事先定義數(shù)據(jù)模式，預(yù)定義表結(jié)構(gòu)。數(shù)據(jù)中的每條記錄都可能有不同的屬性和格式。當(dāng)插入數(shù)據(jù)時(shí)，并不需要預(yù)先定義它們的模式。

無(wú)共享架構(gòu)：相對(duì)于將所有數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的存儲(chǔ)區(qū)域網(wǎng)絡(luò)中的全共享架構(gòu)。NoSQL往往將數(shù)據(jù)劃分后存儲(chǔ)在各個(gè)本地服務(wù)器上。因?yàn)閺谋镜卮疟P讀取數(shù)據(jù)的性能往往好于通過網(wǎng)絡(luò)傳輸讀取數(shù)據(jù)的性能，從而提高了系統(tǒng)的性能。

彈性可擴(kuò)展：可以在系統(tǒng)運(yùn)行的時(shí)候，動(dòng)態(tài)增加或者刪除結(jié)點(diǎn)。不需要停機(jī)維護(hù)，數(shù)據(jù)可以自動(dòng)遷移。

分區(qū)：相對(duì)于將數(shù)據(jù)存放于同一個(gè)節(jié)點(diǎn)，NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)需要將數(shù)據(jù)進(jìn)行分區(qū)，將記錄分散在多個(gè)節(jié)點(diǎn)上面。并且通常分區(qū)的同時(shí)還要做復(fù)制。這樣既提高了并行性能，又能保證沒有單點(diǎn)失效的問題。

異步復(fù)制：和RAID存儲(chǔ)系統(tǒng)不同的是，NoSQL中的復(fù)制，往往是基于日志的異步復(fù)制。這樣，數(shù)據(jù)就可以盡快地寫入一個(gè)節(jié)點(diǎn)，而不會(huì)被網(wǎng)絡(luò)傳輸引起遲延。缺點(diǎn)是并不總是能保證一致性，這樣的方式在出現(xiàn)故障的時(shí)候，可能會(huì)丟失少量的數(shù)據(jù)。

BASE：相對(duì)于事務(wù)嚴(yán)格的ACID特性，NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)保證的是BASE特性。BASE是最終一致性和軟事務(wù)。

NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)并沒有一個(gè)統(tǒng)一的架構(gòu)，兩種NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)之間的不同，甚至遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過兩種關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)的不同?？梢哉f，NoSQL各有所長(zhǎng)，成功的NoSQL必然特別適用于某些場(chǎng)合或者某些應(yīng)用，在這些場(chǎng)合中會(huì)遠(yuǎn)遠(yuǎn)勝過關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)和其他的NoSQL。

大數(shù)據(jù)時(shí)代發(fā)展歷程是什么？

大數(shù)據(jù)技術(shù)發(fā)展史：大數(shù)據(jù)的前世今生

今天我們常說的大數(shù)據(jù)技術(shù)，其實(shí)起源于Google在2004年前后發(fā)表的三篇論文，也就是我們經(jīng)常聽到的“三駕馬車”，分別是分布式文件系統(tǒng)GFS、大數(shù)據(jù)分布式計(jì)算框架MapReduce和NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)BigTable。

你知道，搜索引擎主要就做兩件事情，一個(gè)是網(wǎng)頁(yè)抓取，一個(gè)是索引構(gòu)建，而在這個(gè)過程中，有大量的數(shù)據(jù)需要存儲(chǔ)和計(jì)算。這“三駕馬車”其實(shí)就是用來解決這個(gè)問題的，你從介紹中也能看出來，一個(gè)文件系統(tǒng)、一個(gè)計(jì)算框架、一個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)。

現(xiàn)在你聽到分布式、大數(shù)據(jù)之類的詞，肯定一點(diǎn)兒也不陌生。但你要知道，在2004年那會(huì)兒，整個(gè)互聯(lián)網(wǎng)還處于懵懂時(shí)代，Google發(fā)布的論文實(shí)在是讓業(yè)界為之一振，大家恍然大悟，原來還可以這么玩。

因?yàn)槟莻€(gè)時(shí)間段，大多數(shù)公司的關(guān)注點(diǎn)其實(shí)還是聚焦在單機(jī)上，在思考如何提升單機(jī)的性能，尋找更貴更好的服務(wù)器。而Google的思路是部署一個(gè)大規(guī)模的服務(wù)器集群，通過分布式的方式將海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在這個(gè)集群上，然后利用集群上的所有機(jī)器進(jìn)行數(shù)據(jù)計(jì)算。 這樣，Google其實(shí)不需要買很多很貴的服務(wù)器，它只要把這些普通的機(jī)器組織到一起，就非常厲害了。

當(dāng)時(shí)的天才程序員，也是Lucene開源項(xiàng)目的創(chuàng)始人Doug Cutting正在開發(fā)開源搜索引擎Nutch，閱讀了Google的論文后，他非常興奮，緊接著就根據(jù)論文原理初步實(shí)現(xiàn)了類似GFS和MapReduce的功能。

兩年后的2006年，Doug Cutting將這些大數(shù)據(jù)相關(guān)的功能從Nutch中分離了出來，然后啟動(dòng)了一個(gè)獨(dú)立的項(xiàng)目專門開發(fā)維護(hù)大數(shù)據(jù)技術(shù)，這就是后來赫赫有名的Hadoop，主要包括Hadoop分布式文件系統(tǒng)HDFS和大數(shù)據(jù)計(jì)算引擎MapReduce。

當(dāng)我們回顧軟件開發(fā)的歷史，包括我們自己開發(fā)的軟件，你會(huì)發(fā)現(xiàn)，有的軟件在開發(fā)出來以后無(wú)人問津或者寥寥數(shù)人使用，這樣的軟件其實(shí)在所有開發(fā)出來的軟件中占大多數(shù)。而有的軟件則可能會(huì)開創(chuàng)一個(gè)行業(yè)，每年創(chuàng)造數(shù)百億美元的價(jià)值，創(chuàng)造百萬(wàn)計(jì)的就業(yè)崗位，這些軟件曾經(jīng)是Windows、Linux、Java，而現(xiàn)在這個(gè)名單要加上Hadoop的名字。

如果有時(shí)間，你可以簡(jiǎn)單瀏覽下Hadoop的代碼，這個(gè)純用Java編寫的軟件其實(shí)并沒有什么高深的技術(shù)難點(diǎn)，使用的也都是一些最基礎(chǔ)的編程技巧，也沒有什么出奇之處，但是它卻給社會(huì)帶來巨大的影響，甚至帶動(dòng)一場(chǎng)深刻的科技革命，推動(dòng)了人工智能的發(fā)展與進(jìn)步。

我覺得，我們?cè)谧鲕浖_發(fā)的時(shí)候，也可以多思考一下，我們所開發(fā)軟件的價(jià)值點(diǎn)在哪里？真正需要使用軟件實(shí)現(xiàn)價(jià)值的地方在哪里？你應(yīng)該關(guān)注業(yè)務(wù)、理解業(yè)務(wù)，有價(jià)值導(dǎo)向，用自己的技術(shù)為公司創(chuàng)造真正的價(jià)值，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)自己的人生價(jià)值。而不是整天埋頭在需求說明文檔里，做一個(gè)沒有思考的代碼機(jī)器人。

Hadoop發(fā)布之后，Yahoo很快就用了起來。大概又過了一年到了2007年，百度和阿里巴巴也開始使用Hadoop進(jìn)行大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與計(jì)算。

2008年，Hadoop正式成為Apache的頂級(jí)項(xiàng)目，后來Doug Cutting本人也成為了Apache基金會(huì)的主席。自此，Hadoop作為軟件開發(fā)領(lǐng)域的一顆明星冉冉升起。

同年，專門運(yùn)營(yíng)Hadoop的商業(yè)公司Cloudera成立，Hadoop得到進(jìn)一步的商業(yè)支持。

這個(gè)時(shí)候，Yahoo的一些人覺得用MapReduce進(jìn)行大數(shù)據(jù)編程太麻煩了，于是便開發(fā)了Pig。Pig是一種腳本語(yǔ)言，使用類SQL的語(yǔ)法，開發(fā)者可以用Pig腳本描述要對(duì)大數(shù)據(jù)集上進(jìn)行的操作，Pig經(jīng)過編譯后會(huì)生成MapReduce程序，然后在Hadoop上運(yùn)行。

編寫Pig腳本雖然比直接MapReduce編程容易，但是依然需要學(xué)習(xí)新的腳本語(yǔ)法。于是Facebook又發(fā)布了Hive。Hive支持使用SQL語(yǔ)法來進(jìn)行大數(shù)據(jù)計(jì)算，比如說你可以寫個(gè)Select語(yǔ)句進(jìn)行數(shù)據(jù)查詢，然后Hive會(huì)把SQL語(yǔ)句轉(zhuǎn)化成MapReduce的計(jì)算程序。

這樣，熟悉數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)據(jù)分析師和工程師便可以無(wú)門檻地使用大數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和處理了。Hive出現(xiàn)后極大程度地降低了Hadoop的使用難度，迅速得到開發(fā)者和企業(yè)的追捧。據(jù)說，2011年的時(shí)候，F(xiàn)acebook大數(shù)據(jù)平臺(tái)上運(yùn)行的作業(yè)90%都來源于Hive。

隨后，眾多Hadoop周邊產(chǎn)品開始出現(xiàn)，大數(shù)據(jù)生態(tài)體系逐漸形成，其中包括：專門將關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)導(dǎo)入導(dǎo)出到Hadoop平臺(tái)的Sqoop；針對(duì)大規(guī)模日志進(jìn)行分布式收集、聚合和傳輸?shù)腇lume；MapReduce工作流調(diào)度引擎Oozie等。

在Hadoop早期，MapReduce既是一個(gè)執(zhí)行引擎，又是一個(gè)資源調(diào)度框架，服務(wù)器集群的資源調(diào)度管理由MapReduce自己完成。但是這樣不利于資源復(fù)用，也使得MapReduce非常臃腫。于是一個(gè)新項(xiàng)目啟動(dòng)了，將MapReduce執(zhí)行引擎和資源調(diào)度分離開來，這就是Yarn。2012年，Yarn成為一個(gè)獨(dú)立的項(xiàng)目開始運(yùn)營(yíng)，隨后被各類大數(shù)據(jù)產(chǎn)品支持，成為大數(shù)據(jù)平臺(tái)上最主流的資源調(diào)度系統(tǒng)。

同樣是在2012年，UC伯克利AMP實(shí)驗(yàn)室（Algorithms、Machine和People的縮寫）開發(fā)的Spark開始嶄露頭角。當(dāng)時(shí)AMP實(shí)驗(yàn)室的馬鐵博士發(fā)現(xiàn)使用MapReduce進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)計(jì)算的時(shí)候性能非常差，因?yàn)闄C(jī)器學(xué)習(xí)算法通常需要進(jìn)行很多次的迭代計(jì)算，而MapReduce每執(zhí)行一次Map和Reduce計(jì)算都需要重新啟動(dòng)一次作業(yè)，帶來大量的無(wú)謂消耗。還有一點(diǎn)就是MapReduce主要使用磁盤作為存儲(chǔ)介質(zhì)，而2012年的時(shí)候，內(nèi)存已經(jīng)突破容量和成本限制，成為數(shù)據(jù)運(yùn)行過程中主要的存儲(chǔ)介質(zhì)。Spark一經(jīng)推出，立即受到業(yè)界的追捧，并逐步替代MapReduce在企業(yè)應(yīng)用中的地位。

一般說來，像MapReduce、Spark這類計(jì)算框架處理的業(yè)務(wù)場(chǎng)景都被稱作批處理計(jì)算，因?yàn)樗鼈兺ǔａ槍?duì)以“天”為單位產(chǎn)生的數(shù)據(jù)進(jìn)行一次計(jì)算，然后得到需要的結(jié)果，這中間計(jì)算需要花費(fèi)的時(shí)間大概是幾十分鐘甚至更長(zhǎng)的時(shí)間。因?yàn)橛?jì)算的數(shù)據(jù)是非在線得到的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，而是歷史數(shù)據(jù)，所以這類計(jì)算也被稱為大數(shù)據(jù)離線計(jì)算。

而在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域，還有另外一類應(yīng)用場(chǎng)景，它們需要對(duì)實(shí)時(shí)產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù)進(jìn)行即時(shí)計(jì)算，比如對(duì)于遍布城市的監(jiān)控?cái)z像頭進(jìn)行人臉識(shí)別和嫌犯追蹤。這類計(jì)算稱為大數(shù)據(jù)流計(jì)算，相應(yīng)地，有Storm、Flink、Spark Streaming等流計(jì)算框架來滿足此類大數(shù)據(jù)應(yīng)用的場(chǎng)景。 流式計(jì)算要處理的數(shù)據(jù)是實(shí)時(shí)在線產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，所以這類計(jì)算也被稱為大數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)計(jì)算。

在典型的大數(shù)據(jù)的業(yè)務(wù)場(chǎng)景下，數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)最通用的做法是，采用批處理的技術(shù)處理歷史全量數(shù)據(jù)，采用流式計(jì)算處理實(shí)時(shí)新增數(shù)據(jù)。而像Flink這樣的計(jì)算引擎，可以同時(shí)支持流式計(jì)算和批處理計(jì)算。

除了大數(shù)據(jù)批處理和流處理，NoSQL系統(tǒng)處理的主要也是大規(guī)模海量數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)與訪問，所以也被歸為大數(shù)據(jù)技術(shù)。 NoSQL曾經(jīng)在2011年左右非?；鸨?，涌現(xiàn)出HBase、Cassandra等許多優(yōu)秀的產(chǎn)品，其中HBase是從Hadoop中分離出來的、基于HDFS的NoSQL系統(tǒng)。

我們回顧軟件發(fā)展的歷史會(huì)發(fā)現(xiàn)，差不多類似功能的軟件，它們出現(xiàn)的時(shí)間都非常接近，比如Linux和Windows都是在90年代初出現(xiàn)，Java開發(fā)中的各類MVC框架也基本都是同期出現(xiàn)，Android和iOS也是前腳后腳問世。2011年前后，各種NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)也是層出不群，我也是在那個(gè)時(shí)候參與開發(fā)了阿里巴巴自己的NoSQL系統(tǒng)。

事物發(fā)展有自己的潮流和規(guī)律，當(dāng)你身處潮流之中的時(shí)候，要緊緊抓住潮流的機(jī)會(huì)，想辦法脫穎而出，即使沒有成功，也會(huì)更加洞悉時(shí)代的脈搏，收獲珍貴的知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)。而如果潮流已經(jīng)退去，這個(gè)時(shí)候再去往這個(gè)方向上努力，只會(huì)收獲迷茫與壓抑，對(duì)時(shí)代、對(duì)自己都沒有什么幫助。

但是時(shí)代的浪潮猶如海灘上的浪花，總是一浪接著一浪，只要你站在海邊，身處這個(gè)行業(yè)之中，下一個(gè)浪潮很快又會(huì)到來。你需要敏感而又深刻地去觀察，略去那些浮躁的泡沫，抓住真正潮流的機(jī)會(huì)，奮力一搏，不管成敗，都不會(huì)遺憾。

正所謂在歷史前進(jìn)的邏輯中前進(jìn)，在時(shí)代發(fā)展的潮流中發(fā)展。通俗的說，就是要在風(fēng)口中飛翔。

上面我講的這些基本上都可以歸類為大數(shù)據(jù)引擎或者大數(shù)據(jù)框架。而大數(shù)據(jù)處理的主要應(yīng)用場(chǎng)景包括數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘與機(jī)器學(xué)習(xí)。數(shù)據(jù)分析主要使用Hive、Spark SQL等SQL引擎完成；數(shù)據(jù)挖掘與機(jī)器學(xué)習(xí)則有專門的機(jī)器學(xué)習(xí)框架TensorFlow、Mahout以及MLlib等，內(nèi)置了主要的機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘算法。

此外，大數(shù)據(jù)要存入分布式文件系統(tǒng)（HDFS），要有序調(diào)度MapReduce和Spark作業(yè)執(zhí)行，并能把執(zhí)行結(jié)果寫入到各個(gè)應(yīng)用系統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫(kù)中，還需要有一個(gè)大數(shù)據(jù)平臺(tái)整合所有這些大數(shù)據(jù)組件和企業(yè)應(yīng)用系統(tǒng)。

圖中的所有這些框架、平臺(tái)以及相關(guān)的算法共同構(gòu)成了大數(shù)據(jù)的技術(shù)體系，我將會(huì)在專欄后面逐個(gè)分析，幫你能夠?qū)Υ髷?shù)據(jù)技術(shù)原理和應(yīng)用算法構(gòu)建起完整的知識(shí)體系，進(jìn)可以專職從事大數(shù)據(jù)開發(fā)，退可以在自己的應(yīng)用開發(fā)中更好地和大數(shù)據(jù)集成，掌控自己的項(xiàng)目。

希望對(duì)您有所幫助！~

數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)的產(chǎn)生、發(fā)展的三個(gè)階段各有什么特點(diǎn)

1、20世紀(jì)60年代中期，數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)是用來解決文件處理系統(tǒng)問題的。當(dāng)時(shí)的數(shù)據(jù)庫(kù)處理技術(shù)還很脆弱，常常發(fā)生應(yīng)用不能提交的情況。

2、20世紀(jì)70年代關(guān)系模型的誕生為數(shù)據(jù)庫(kù)專家提供了構(gòu)造和處理數(shù)據(jù)庫(kù)的標(biāo)準(zhǔn)方法，推動(dòng)了關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)的發(fā)展和應(yīng)用。1979年，Ashton-Tate公司引入了微機(jī)產(chǎn)品dBase Ⅱ，并稱之為關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)，從此數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)移植到了個(gè)人計(jì)算機(jī)上。

3、20世紀(jì)80年代中期到后期，終端用戶開始使用局域網(wǎng)技術(shù)將獨(dú)立的計(jì)算機(jī)連接成網(wǎng)絡(luò)，終端之間共享數(shù)據(jù)庫(kù)，形成了一種新型的多用戶數(shù)據(jù)處理，稱為客戶機(jī)/服務(wù)器數(shù)據(jù)庫(kù)結(jié)構(gòu)。

數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)正在被用來同Internet技術(shù)相結(jié)合，以便在機(jī)構(gòu)內(nèi)聯(lián)網(wǎng)、部門局域網(wǎng)甚至WWW上發(fā)布數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)。

擴(kuò)展資料

在數(shù)據(jù)庫(kù)的發(fā)展歷史上，數(shù)據(jù)庫(kù)先后經(jīng)歷了層次數(shù)據(jù)庫(kù)、網(wǎng)狀數(shù)據(jù)庫(kù)和關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)等各個(gè)階段的發(fā)展，數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)在各個(gè)方面的快速的發(fā)展。

特別是關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)已經(jīng)成為目前數(shù)據(jù)庫(kù)產(chǎn)品中最重要的一員，80年代以來， 幾乎所有的數(shù)據(jù)庫(kù)廠商新出的數(shù)據(jù)庫(kù)產(chǎn)品都支持關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)，即使一些非關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)產(chǎn)品也幾乎都有支持關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)的接口。這主要是傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)可以比較好的解決管理和存儲(chǔ)關(guān)系型數(shù)據(jù)的問題。

隨著云計(jì)算的發(fā)展和大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來，關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)越來越無(wú)法滿足需要，這主要是由于越來越多的半關(guān)系型和非關(guān)系型數(shù)據(jù)需要用數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行存儲(chǔ)管理，以此同時(shí)，分布式技術(shù)等新技術(shù)的出現(xiàn)也對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)的技術(shù)提出了新的要求，于是越來越多的非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)就開始出現(xiàn)。

這類數(shù)據(jù)庫(kù)與傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)在設(shè)計(jì)和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)有了很大的不同， 它們更強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)的高并發(fā)讀寫和存儲(chǔ)大數(shù)據(jù)，這類數(shù)據(jù)庫(kù)被稱為NoSQL（Not only SQL）數(shù)據(jù)庫(kù)。 而傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)在一些傳統(tǒng)領(lǐng)域依然保持了強(qiáng)大的生命力。

參考資料來源：百度百科-數(shù)據(jù)庫(kù)

參考資料來源：百度百科- 數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)

網(wǎng)頁(yè)題目：nosql的發(fā)展史,nosql數(shù)據(jù)庫(kù)有哪些及其特點(diǎn)
標(biāo)題來源：http://muchs.cn/article36/phecsg.html

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