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什么是NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)

什么是NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)?從名稱“非SQL”或“非關(guān)系型”衍生而來(lái),這些數(shù)據(jù)庫(kù)不使用類似SQL的查詢語(yǔ)言,通常稱為結(jié)構(gòu)化存儲(chǔ)。這些數(shù)據(jù)庫(kù)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(shí),這些數(shù)據(jù)庫(kù)才流行起來(lái)。該數(shù)據(jù)庫(kù)最明顯的優(yōu)勢(shì)是擺脫了一組固定的列、連接和類似SQL的查詢語(yǔ)言的限制。有時(shí),NoSQL這個(gè)名稱也可能表示“不僅僅SQL”,來(lái)確保它們可能支持SQL。 NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)使用諸如鍵值、寬列、圖形或文檔之類的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),并且可以如JSON之類的不同格式存儲(chǔ)。

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NoSQL 數(shù)據(jù)庫(kù):何時(shí)使用 NoSQL 與 SQL?

NoSQL 數(shù)據(jù)庫(kù)因其功能性、易于開發(fā)性和可擴(kuò)展性而廣受認(rèn)可,它們?cè)絹?lái)越多地用于大數(shù)據(jù)和實(shí)時(shí) Web 應(yīng)用程序,在本文中,我們通過(guò)示例討論 NoSQL、何時(shí)使用 NoSQL 與 SQL 及其用例。

NoSQL是一種下一代數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng) (DBMS)。NoSQL 數(shù)據(jù)庫(kù)具有靈活的模式,可用于構(gòu)建具有大量數(shù)據(jù)和高負(fù)載的現(xiàn)代應(yīng)用程序。

“NoSQL”一詞最初是由 Carlo Strozzi 在 1998 年創(chuàng)造的,盡管自 1960 年代后期以來(lái)就已經(jīng)存在類似的數(shù)據(jù)庫(kù)。然而,NoSQL 的發(fā)展始于 2009 年初,并且發(fā)展迅速。

在處理大量數(shù)據(jù)時(shí),任何關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng) (RDBMS) 的響應(yīng)時(shí)間都會(huì)變慢。為了解決這個(gè)問(wèn)題,我們可以通過(guò)升級(jí)現(xiàn)有硬件來(lái)“擴(kuò)大”信息系統(tǒng),這非常昂貴。但是,NoSQL 可以更好地橫向擴(kuò)展并且更具成本效益。

NoSQL 對(duì)于非結(jié)構(gòu)化或非常大的數(shù)據(jù)對(duì)象(例如聊天日志數(shù)據(jù)、視頻或圖像)非常有用,這就是為什么 NoSQL 在微軟、谷歌、亞馬遜、Meta (Facebook) 等互聯(lián)網(wǎng)巨頭中特別受歡迎的原因。

一些流行的 NoSQL 數(shù)據(jù)庫(kù)包括:

隨著企業(yè)更快地積累更大的數(shù)據(jù)集,結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和關(guān)系模式并不總是適合。有必要使用非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和大型對(duì)象來(lái)更好地捕獲這些信息。

傳統(tǒng)的 RDBMS 使用 SQL(結(jié)構(gòu)化查詢語(yǔ)言)語(yǔ)法來(lái)存儲(chǔ)和檢索結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),相反,NoSQL 數(shù)據(jù)庫(kù)包含廣泛的功能,可以存儲(chǔ)和檢索結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化和多態(tài)數(shù)據(jù)。

有時(shí),NoSQL 也被稱為“ 不僅僅是 SQL ”,強(qiáng)調(diào)它可能支持類似 SQL 的語(yǔ)言或與 SQL 數(shù)據(jù)庫(kù)并列。SQL 和 NoSQL DBMS 之間的一個(gè)區(qū)別是 JOIN 功能。SQL 數(shù)據(jù)庫(kù)使用 JOIN 子句來(lái)組合來(lái)自兩個(gè)或多個(gè)表的行,因?yàn)?NoSQL 數(shù)據(jù)庫(kù)本質(zhì)上不是表格的,所以這個(gè)功能并不總是可行或相關(guān)的。

但是,一些 NoSQL DBMS 可以執(zhí)行類似于 JOIN的操作——就像 MongoDB 一樣。這并不意味著不再需要 SQL DBMS,相反,NoSQL 和 SQL 數(shù)據(jù)庫(kù)傾向于以不同的方式解決類似的問(wèn)題。

一般來(lái)說(shuō),在以下情況下,NoSQL 比 SQL 更可取:

許多行業(yè)都在采用 NoSQL,取代關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù),從而為某些業(yè)務(wù)應(yīng)用程序提供更高的靈活性和可擴(kuò)展性,下面給出了 NoSQL 數(shù)據(jù)庫(kù)的一些企業(yè)用例。

內(nèi)容管理是一組用于收集、管理、傳遞、檢索和發(fā)布任何格式的信息的過(guò)程,包括文本、圖像、音頻和視頻。NoSQL 數(shù)據(jù)庫(kù)可以通過(guò)其靈活和開放的數(shù)據(jù)模型為存儲(chǔ)多媒體內(nèi)容提供更好的選擇。

例如,福布斯在短短幾個(gè)月內(nèi)就構(gòu)建了一個(gè)基于 MongoDB 的定制內(nèi)容管理系統(tǒng),以更低的成本為他們提供了更大的敏捷性。

大數(shù)據(jù)是指太大而無(wú)法通過(guò)傳統(tǒng)處理系統(tǒng)處理的數(shù)據(jù)集,實(shí)時(shí)存儲(chǔ)和檢索大數(shù)據(jù)的系統(tǒng)在分析 歷史 數(shù)據(jù)的同時(shí)使用流處理來(lái)攝取新數(shù)據(jù),這是一系列非常適合 NoSQL 數(shù)據(jù)庫(kù)的功能。

Zoom使用 DynamoDB(按需模式)使其數(shù)據(jù)能夠在沒(méi)有性能問(wèn)題的情況下進(jìn)行擴(kuò)展,即使該服務(wù)在 COVID-19 大流行的早期使用量激增。

物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備具有連接到互聯(lián)網(wǎng)或通信網(wǎng)絡(luò)的嵌入式軟件和傳感器,能夠在無(wú)需人工干預(yù)的情況下收集和共享數(shù)據(jù)。隨著數(shù)十億臺(tái)設(shè)備生成數(shù)不清的數(shù)據(jù),IoT NoSQL 數(shù)據(jù)庫(kù)為 IoT 服務(wù)提供商提供了可擴(kuò)展性和更靈活的架構(gòu)。

Freshub就是這樣的一項(xiàng)服務(wù),它從 MySQL 切換到 MongoDB,以更好地處理其大型、動(dòng)態(tài)、非統(tǒng)一的數(shù)據(jù)集。

擁有數(shù)十億智能手機(jī)用戶,可擴(kuò)展性正成為在移動(dòng)設(shè)備上提供服務(wù)的企業(yè)面臨的最大挑戰(zhàn)。具有更靈活數(shù)據(jù)模型的 NoSQL DBMS 通常是完美的解決方案。

例如,The Weather Channel使用 MongoDB 數(shù)據(jù)庫(kù)每分鐘處理數(shù)百萬(wàn)個(gè)請(qǐng)求,同時(shí)還處理用戶數(shù)據(jù)并提供天氣更新。

nosql數(shù)據(jù)庫(kù)的四種類型

nosql數(shù)據(jù)庫(kù)的四種類型如下:

1.key-value鍵值存儲(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù):

相關(guān)產(chǎn)品: Redis、Riak、SimpleDB、Chordless、Scalaris、Memcached.

主要應(yīng)用: 內(nèi)容緩存,處理大量數(shù)據(jù)的高負(fù)載訪問(wèn),也用于系統(tǒng)日志。

優(yōu)點(diǎn):查找速度快,大量操作時(shí)性能高。

2.列存儲(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù):

相關(guān)產(chǎn)品: BigTable、HBase、Cassandra、HadoopDB、GreenPlum、PNUTS.

主要應(yīng)用: 分布式數(shù)據(jù)的儲(chǔ)存與管理。

優(yōu)點(diǎn):查找速度快,可擴(kuò)展性強(qiáng),容易進(jìn)行分布式擴(kuò)展。

缺點(diǎn):功能相對(duì)局限。

3.文檔型數(shù)據(jù)庫(kù)

相關(guān)產(chǎn)品:MongoDB、CouchDB、ThruDB、CloudKit、Perservere、Jackrabbit.

主要應(yīng)用: web應(yīng)用,管理面向文檔的數(shù)據(jù)或者類似的半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。

優(yōu)點(diǎn):數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)靈活,表結(jié)構(gòu)可變,復(fù)雜性低。

缺點(diǎn):查詢效率低,且缺乏統(tǒng)一的查詢語(yǔ)言。

4.Graph圖形數(shù)據(jù)庫(kù)

相關(guān)產(chǎn)品: Neo4J、OrientDB、InfoGrid、GraphDB.

主要應(yīng)用: 復(fù)雜,互連接,低結(jié)構(gòu)化的圖結(jié)構(gòu)場(chǎng)合, 專注構(gòu)建關(guān)系圖譜。

優(yōu)點(diǎn): 利用圖結(jié)構(gòu)相關(guān)算法, 可用于構(gòu)建復(fù)雜的關(guān)系圖譜。

缺點(diǎn): 復(fù)雜度高。

什么是NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)?

2. 什么是NoSQL?

2.1 NoSQL 概述

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

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(wèn)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(lái)的挑戰(zhàn),尤其是大數(shù)據(jù)應(yīng)用難題,包括超大規(guī)模數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)。

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

2.2 NoSQL代表

MongDB、 Redis、Memcache

3. 關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)與NoSQL的區(qū)別?

3.1 RDBMS

高度組織化結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)

結(jié)構(gòu)化查詢語(yǔ)言(SQL)

數(shù)據(jù)和關(guān)系都存儲(chǔ)在單獨(dú)的表中。

數(shù)據(jù)操縱語(yǔ)言,數(shù)據(jù)定義語(yǔ)言

嚴(yán)格的一致性

基礎(chǔ)事務(wù)

ACID

關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)遵循ACID規(guī)則

事務(wù)在英文中是transaction,和現(xiàn)實(shí)世界中的交易很類似,它有如下四個(gè)特性:

A (Atomicity) 原子性

原子性很容易理解,也就是說(shuō)事務(wù)里的所有操作要么全部做完,要么都不做,事務(wù)成功的條件是事務(wù)里的所有操作都成功,只要有一個(gè)操作失敗,整個(gè)事務(wù)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(gè)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(huì)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(shuō)數(shù)據(jù)庫(kù)要一直處于一致的狀態(tài),事務(wù)的運(yùn)行不會(huì)改變數(shù)據(jù)庫(kù)原本的一致性約束。

I (Isolation) 獨(dú)立性

所謂的獨(dú)立性是指并發(fā)的事務(wù)之間不會(huì)互相影響,如果一個(gè)事務(wù)要訪問(wèn)的數(shù)據(jù)正在被另外一個(gè)事務(wù)修改,只要另外一個(gè)事務(wù)未提交,它所訪問(wèn)的數(shù)據(jù)就不受未提交事務(wù)的影響。比如現(xiàn)有有個(gè)交易是從A賬戶轉(zhuǎn)100元至B賬戶,在這個(gè)交易還未完成的情況下,如果此時(shí)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(wù)提交后,它所做的修改將會(huì)永久的保存在數(shù)據(jù)庫(kù)上,即使出現(xiàn)宕機(jī)也不會(huì)丟失。

3.2 NoSQL

代表著不僅僅是SQL

沒(méi)有聲明性查詢語(yǔ)言

沒(méi)有預(yù)定義的模式

鍵 - 值對(duì)存儲(chǔ),列存儲(chǔ),文檔存儲(chǔ),圖形數(shù)據(jù)庫(kù)

最終一致性,而非ACID屬性

非結(jié)構(gòu)化和不可預(yù)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(kù)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(dòng)都是同步的

Availability(可用性), 好的響應(yīng)性能

Partition tolerance(分區(qū)容錯(cuò)性) 可靠性

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

定理:任何分布式系統(tǒng)只可同時(shí)滿足二點(diǎn),沒(méi)法三者兼顧。

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

因此,根據(jù) CAP 原理將 NoSQL 數(shù)據(jù)庫(kù)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(diǎn)集群,滿足一致性,可用性的系統(tǒng),通常在可擴(kuò)展性上不太強(qiáng)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(duì)一致性要求低一些。

CAP理論就是說(shuō)在分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)中,最多只能實(shí)現(xiàn)上面的兩點(diǎn)。

而由于當(dāng)前的網(wǎng)絡(luò)硬件肯定會(huì)出現(xiàn)延遲丟包等問(wèn)題,所以分區(qū)容忍性是我們必須需要實(shí)現(xiàn)的。

所以我們只能在一致性和可用性之間進(jìn)行權(quán)衡,沒(méi)有NoSQL系統(tǒng)能同時(shí)保證這三點(diǎn)。

說(shuō)明:C:強(qiáng)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(kù)

AP:大多數(shù)網(wǎng)站架構(gòu)的選擇

CP:Redis、Mongodb

注意:分布式架構(gòu)的時(shí)候必須做出取舍。

一致性和可用性之間取一個(gè)平衡。多余大多數(shù)web應(yīng)用,其實(shí)并不需要強(qiáng)一致性。

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

4. 當(dāng)下NoSQL的經(jīng)典應(yīng)用

當(dāng)下的應(yīng)用是 SQL 與 NoSQL 一起使用的。

代表項(xiàng)目:阿里巴巴商品信息的存放。

去 IOE 化。

ps:I 是指 IBM 的小型機(jī),很貴的,好像好幾萬(wàn)一臺(tái);O 是指 Oracle 數(shù)據(jù)庫(kù),也很貴的,好幾萬(wàn)呢;M 是指 EMC 的存儲(chǔ)設(shè)備,也很貴的。

難點(diǎn):

數(shù)據(jù)類型多樣性。

數(shù)據(jù)源多樣性和變化重構(gòu)。

數(shù)據(jù)源改造而服務(wù)平臺(tái)不需要大面積重構(gòu)。

AWS開源可跨關(guān)聯(lián)式與NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)的查詢語(yǔ)言PartiQL

AWS推出了與SQL兼容的查詢語(yǔ)言PartiQL,只要數(shù)據(jù)庫(kù)查詢引擎提供PartiQL支持,使用者就能以PartiQL單一查詢關(guān)聯(lián)式數(shù)據(jù)庫(kù)的結(jié)構(gòu)化資料,以及開放資料格式中的巢狀資料或是半結(jié)構(gòu)化資料,甚至還能用來(lái)查詢NoSQL或是文件數(shù)據(jù)庫(kù)中無(wú)固定結(jié)構(gòu)(Schema-less)的資料。除了AWS自家的數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù),NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)Couchbase Server也承諾將會(huì)支持PartiQL。

企業(yè)資料分散在關(guān)聯(lián)式數(shù)據(jù)庫(kù)、非關(guān)聯(lián)式數(shù)據(jù)庫(kù)以及資料湖泊中。高度結(jié)構(gòu)化的資料,儲(chǔ)存在SQL數(shù)據(jù)庫(kù)或是資料倉(cāng)儲(chǔ);無(wú)固定結(jié)構(gòu)的資料則由鍵值儲(chǔ)存、圖形數(shù)據(jù)庫(kù)(Graph Database)、分類帳數(shù)據(jù)庫(kù)或是時(shí)間序列數(shù)據(jù)庫(kù)等NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)處理;而在資料湖泊中的資料,可能也有部分缺乏結(jié)構(gòu),或是可能為巢狀或是多值結(jié)構(gòu)。不同的資料類型適用于不同的使用案例,而每種類型的資料,可能都有自己的查詢語(yǔ)言。

不同的資料儲(chǔ)存對(duì)應(yīng)不同的查詢語(yǔ)言,當(dāng)企業(yè)更換資料格式或是數(shù)據(jù)庫(kù)引擎時(shí),可能還需要跟著改變應(yīng)用程式和查詢語(yǔ)法,AWS提到,這對(duì)于資料的應(yīng)用,特別是使用資料湖泊的靈活性與效率,有著很大的阻礙。為了統(tǒng)一不同類型數(shù)據(jù)庫(kù)存取方法,AWS發(fā)布了查詢語(yǔ)言PartiQL,這是個(gè)與SQL兼容的查詢語(yǔ)言,可以用來(lái)查詢以各種格式儲(chǔ)存在各地的資料。

用戶可以使用PartiQL來(lái)查詢關(guān)聯(lián)式數(shù)據(jù)庫(kù),像是在Redshift實(shí)作交易或是資料分析等應(yīng)用,或?qū)τ贏mazon S3資料湖泊的開放資料格式,同樣能使用PartiQL對(duì)巢狀資料與半結(jié)構(gòu)化資料例如Amazon Ion格式進(jìn)行查詢,另外,PartiQL也可用于文件數(shù)據(jù)庫(kù)等NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù),查詢無(wú)固定結(jié)構(gòu)的資料。

AWS表示,PartiQL的出現(xiàn),是為了滿足自家查詢和轉(zhuǎn)換大量資料的需求,其提供嚴(yán)格的SQL兼容性,可與標(biāo)準(zhǔn)SQL混合使用,執(zhí)行連接(Join)、過(guò)濾(Filtering)與聚合(Aggregation)操作,并以最小擴(kuò)充支持巢狀和半結(jié)構(gòu)化資料,讓開發(fā)者以簡(jiǎn)單且一致的方法,不需要更改查詢語(yǔ)言,就能查詢各種格式和服務(wù)的資料。

PartiQL具格式獨(dú)立性與儲(chǔ)存獨(dú)立性,PartiQL語(yǔ)法和語(yǔ)義不依賴任何資料格式,無(wú)論使用者是要查詢JSON、Parquet、ORC、CSV還是Ion等格式,查詢語(yǔ)句的寫法都相同,PartiQL的查詢?cè)诰C合邏輯類型系統(tǒng)上運(yùn)作,才對(duì)應(yīng)到不同底層的格式。而PartiQL也不相依于特定資料儲(chǔ)存,因此適用于不同的底層資料儲(chǔ)存。

雖然過(guò)去針對(duì)跨不同類型數(shù)據(jù)庫(kù)查詢的問(wèn)題,已有不少解決方案,AWS指出,像是Postgres JSON同樣也兼容于SQL,但是卻無(wú)法良好地處理JSON巢狀資料;而半結(jié)構(gòu)化查詢語(yǔ)言,雖然能良好處理巢狀資料,但卻無(wú)法與SQL語(yǔ)言兼容。AWS提到,PartiQL是第一個(gè)能夠完全解決這些問(wèn)題的查詢語(yǔ)言。

目前AWS已在自家多項(xiàng)服務(wù)支持PartiQL,包括Amazon S3 Select、Amazon Glacier Select、Amazon Redshift Spectrum、Amazon QLDB,接下來(lái)幾個(gè)月將會(huì)有更多的AWS服務(wù)支持PartiQL,Couchbase也公布將加入支持PartiQL的行列?,F(xiàn)在PartiQL以Apache2.0授權(quán)許可開源,公開教學(xué)、規(guī)范以及參考實(shí)作,所有社群都能使用并參與貢獻(xiàn)。

本文名稱:查詢nosql數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)庫(kù) nosql
本文路徑:http://muchs.cn/article48/phjshp.html

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