NoSQL 教程：什么是 NoSQL 数据库、NoSQL 数据库的类型及示例

什么是 NoSQL？

NoSQL的 数据库是一种非关系型数据管理系统，不需要固定模式。它避免了连接，并且易于扩展。使用 NoSQL 数据库的主要目的是用于具有巨大数据存储需求的分布式数据存储。NoSQL 用于大数据和实时 Web 应用。例如，Twitter、Facebook 和 Google 等公司每天都会收集数 TB 的用户数据。

NoSQL数据库 代表“不仅仅是 SQL”或“不是 SQL”。虽然更好的术语应该是“NoREL”，但 NoSQL 还是流行起来了。Carl Strozz 于 1998 年提出了 NoSQL 概念。

传统的 RDBMS 使用 SQL 语法来存储和检索数据以获得进一步的见解。相反，NoSQL 数据库系统涵盖了广泛的数据库技术，可以存储结构化、半结构化、非结构化和多态数据。让我们通过本 NoSQL 数据库教程中的图表了解 NoSQL：

为什么是 NoSQL？

NoSQL 数据库的概念受到谷歌、Facebook 等互联网巨头的青睐， Amazon等需要处理海量数据的系统。使用 RDBMS 处理海量数据时，系统响应时间会变慢。

为了解决这个问题，我们可以通过升级现有硬件来“扩大”我们的系统。这个过程很昂贵。

解决此问题的另一种方法是，当负载增加时，将数据库负载分散到多个主机上。这种方法称为“横向扩展”。

NoSQL 数据库是非关系型的，因此它比关系型数据库具有更好的扩展性，因为它们在设计时就考虑到了 Web 应用程序。

NoSQL 数据库简史

1998 年 - Carlo Strozzi 使用 NoSQL 一词来描述他的轻量级开源关系数据库
2000-图形数据库 Neo4j 正式发布
2004 年- Google BigTable 推出
2005- CouchDB 推出
2007- 研究论文 Amazon Dynamo 发布
2008 年——Facebook 开源 Cassandra 项目
2009 年——NoSQL 一词被重新提出

NoSQL 的特点

非关系

NoSQL 数据库从不遵循关系模型
切勿提供包含扁平固定列记录的表格
使用自包含聚合或 BLOB
不需要对象关系映射和数据规范化
没有复杂的功能，如查询语言、查询规划器、参照完整性连接、ACID

无模式

NoSQL 数据库要么无模式，要么具有宽松的模式
不需要任何形式的数据模式定义
提供同一域中的异构数据结构

简单的API

提供易于使用的界面来存储和查询所提供的数据
API 允许低级数据操作和选择方法
基于文本的协议，主要与 HTTP REST 和 JSON 一起使用
大多使用无标准的 NoSQL 查询语言
作为面向互联网的服务运行的支持 Web 的数据库

分布式

可以以分布式方式执行多个 NoSQL 数据库
提供自动扩展和故障转移功能
通常，为了可扩展性和吞吐量，可以牺牲 ACID 概念
分布式节点之间大多没有同步复制异步多主复制、对等复制、HDFS 复制
仅提供最终一致性
没有共享任何内容 Archi这使得协调性降低，分布性提高。

NoSQL 数据库的类型

NoSQL数据库 主要分为四种类型：键值对型、列型、图型、文档型。每种类型都有其独特的属性和局限性。以上列出的数据库并不是解决所有问题的最佳选择。用户应根据产品需求选择数据库。

NoSQL 数据库的类型：

基于键值对
列式图
基于图表
面向文档

基于键值对

数据以键/值对的形式存储。它被设计成可以处理大量数据和重负载。

键值对存储数据库将数据存储为哈希表，其中每个键都是唯一的，值可以是 JSON、BLOB（二进制大对象）、字符串等。

例如，键值对可能包含像“Website”这样的键与像“Guru99”这样的值相关联。

它是最基本的 NoSQL 数据库示例之一。这种 NoSQL 数据库用作集合、字典、关联数组等。键值存储可帮助开发人员存储无模式数据。它们最适合购物车内容。

Redis、Dynamo、Riak 是一些 NoSQL 键值存储数据库的例子。它们都基于 Amazon的 Dynamo 论文。

基于列

列式数据库以列为单位工作，基于 Google 的 BigTable 论文。每列都单独处理。单列数据库的值是连续存储的。

它们在 SUM、COUNT 等聚合查询上提供高性能， AVG、MIN 等，因为数据在列中很容易获得。

基于列的 NoSQL 数据库广泛用于管理数据仓库，商业智能、客户关系管理、图书馆卡片目录、

HBase， Cassandra、HBase、Hypertable 是基于列的数据库的 NoSQL 查询示例。

文档导向

面向文档的 NoSQL DB 将数据存储和检索为键值对，但值部分存储为文档。文档以 JSON 或 XML 格式存储。DB 可以理解该值并可以查询。

在左侧的图表中，您可以看到我们有行和列，在右侧，我们有一个文档数据库，其结构与 JSON 类似。现在对于关系数据库，您必须知道您有哪些列等等。但是，对于文档数据库，您有像 JSON 对象这样的数据存储。您不需要定义哪些使其灵活。

文档类型主要用于 CMS 系统、博客平台、实时分析和电子商务应用程序。它不适用于需要针对不同聚合结构执行多项操作或查询的复杂事务。

Amazon 简单数据库， CouchDB, MongoDB、Riak、Lotus Notes、 MongoDB，是流行的文件起源 DBMS 系统.

基于图的

图形类型数据库存储实体以及这些实体之间的关系。实体存储为节点，关系存储为边。边给出了节点之间的关系。每个节点和边都有一个唯一的标识符。

与表松散连接的关系数据库相比，图形数据库本质上是多关系的。遍历关系很快，因为它们已被捕获到数据库中，无需计算它们。

图形基础数据库主要用于社交网络、物流、空间数据。

Neo4J，无限图， OrientDB、FlockDB是一些流行的基于图的数据库。

NoSQL 的查询机制工具

最常见的数据检索机制是基于 REST 的，使用 GET 资源根据其键/ID 检索值

文档存储数据库提供更困难的查询，因为它们理解键值对中的值。例如， CouchDB 允许使用 MapReduce 定义视图

什么是 CAP 定理？

CAP 定理也被称为 Brewer 定理。该定理指出，分布式数据存储不可能提供超过三个保证中的两个

持续一致
可用性
分区容差

坚持是关键

即使在执行操作后，数据也应保持一致。这意味着一旦写入数据，任何未来的读取请求都应包含该数据。例如，在更新订单状态后，所有客户端都应该能够看到相同的数据。

库存：

数据库应始终可用且响应迅速。它不应有任何停机时间。

分区容忍度：

分区容错性意味着即使服务器之间的通信不稳定，系统也应继续运行。例如，服务器可以分成多个组，这些组可能彼此不通信。在这种情况下，如果数据库的一部分不可用，其他部分始终不受影响。

最终一致性

“最终一致性”是指在多台机器上拥有数据的副本，以实现高可用性和可扩展性。因此，对一台机器上的任何数据项所做的更改都必须传播到其他副本。

数据复制可能不是即时的，因为有些副本会立即更新，而其他副本则会在适当的时候更新。这些副本可能相互独立，但随着时间的推移，它们会变得一致。因此，最终一致性被称为最终一致性。

BASE： B一般地 A可用， S经常状态， E最终一致性

基本上，根据 CAP 定理，可用意味着 DB 始终可用
软状态意味着即使没有输入，系统状态也可能会改变
最终一致性意味着系统将随着时间的推移变得一致

NoSQL 的优点

可用作主要数据源或分析数据源
大数据能力
没有单点故障
轻松复制
无需单独的缓存层
它提供快速的性能和水平可扩展性。
可以同等有效地处理结构化、半结构化和非结构化数据
面向对象编程，易于使用且灵活
NoSQL 数据库不需要专用的高性能服务器
支持主要开发语言和平台
比使用 RDBMS 更容易实现
它可以作为在线应用程序的主要数据源。
处理管理数据速度、种类、数量和复杂性的大数据
擅长分布式数据库和多数据中心操作
无需特定的缓存层来存储数据
提供灵活的架构设计，可以轻松更改，而无需停机或服务中断

NoSQL 的缺点

没有标准化规则
查询功能有限
RDBMS 数据库和工具比较成熟
它不提供任何传统的数据库功能，例如同时执行多个事务时的一致性。
当数据量增加时，很难保持唯一值，因为键变得困难
不适用于关系数据
对于新开发人员来说，学习难度很高
因此，开源选项对于企业来说不太受欢迎。

结语

NoSQL 是一种非关系型 DMS，不需要固定模式，避免连接，并且易于扩展
NoSQL 数据库的概念受到谷歌、Facebook 等互联网巨头的青睐， Amazon等处理大量数据的
1998 年 - Carlo Strozzi 使用 NoSQL 这一术语来描述他的轻量级开源关系数据库
NoSQL 数据库从不遵循关系模型，它要么是无模式的，要么具有宽松的模式
NoSQL 数据库有四种类型：1）。基于键值对 2）。面向列的图 3）。基于图 4）。面向文档
NOSQL 可以同样有效地处理结构化、半结构化和非结构化数据
CAP 定理由三个词组成：一致性 (Consistency)、可用性 (Availability) 和分区容错性 (Partition Tolerance)
BASE 代表 B一般地 A可用， S经常状态， E最终一致性
“最终一致性”是指在多台机器上拥有数据副本，以获得高可用性和可扩展性
NOSQL 提供有限的查询功能