如何用好NoSQL

No SQL DB是一種和關(guān)系型數(shù)據(jù)庫相對應(yīng)的對象數(shù)據(jù)庫。按照數(shù)據(jù)模型保存性質(zhì)將當(dāng)前NoSQL分為四種：

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1.Key-value stores鍵值存儲, 保存keys+BLOBs

2.Table-oriented 面向表, 主要有Google的BigTable和Cassandra.

3.Document-oriented面向文本, 文本是一種類似XML文檔，MongoDB 和 CouchDB

4.Graph-oriented 面向圖論. 如Neo4J.

關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的弊端：

關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的歷史已經(jīng)有30余年了，因此，在某些情況下，關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的弱點就會暴露出來：

1. “對象-關(guān)系 阻抗不匹配”。關(guān)系模型和面向?qū)ο竽Ｐ驮诟拍钌洗嬖谔烊坏牟黄ヅ涞牡胤?，比如對象模型?dāng)中特有的“繼承”，“組合”，“聚合”，“依賴”的概念在關(guān)系模型當(dāng)中是不存在的。

2. “模式演進”。即隨著時間的推移，需要對數(shù)據(jù)庫模式進行調(diào)整以便適應(yīng)新的需求，然而，對數(shù)據(jù)庫模式的調(diào)整是的成本很高的動作，因此很多設(shè)計師在系統(tǒng)設(shè)計之初會設(shè)計一個兼容性很強的數(shù)據(jù)庫模式，以應(yīng)對將來可能出現(xiàn)的需求，然而在現(xiàn)在的web系統(tǒng)開發(fā)過程中，系統(tǒng)的變更更加頻繁，幾乎無法預(yù)先設(shè)計出一種“萬能”的數(shù)據(jù)庫模式以滿足所有的需求，因此 模式演進的弊端就愈發(fā)凸顯。

3. 關(guān)系型數(shù)據(jù)庫處理 稀疏表時的性能非常差。

4. network-oriented data 很適合處理 人工智能、社交網(wǎng)絡(luò)中的一些需求。

所以，各種各樣的No SQL DB 出現(xiàn)了，這里只簡單介紹下Neo4J 的基本知識。

Neo 數(shù)據(jù)模型

Neo4J 是一個基于圖實現(xiàn)的No SQL DB, 其基本的數(shù)據(jù)類型有如下幾種：

Node, Relationship, Property.

Node 對應(yīng)于圖中的 節(jié)點，Relationship 對應(yīng)圖中的邊，Node 和 Relationship 都可以擁有Property，

Property 的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)為。

數(shù)據(jù)遍歷

elasticsearch可以代替NoSQL嗎

我們使用Elasticsearch存儲的文檔數(shù)量接近50億（算上1份復(fù)制，接近100億文檔），總共10個數(shù)據(jù)節(jié)點和2個元數(shù)據(jù)節(jié)點（48GB內(nèi)存，8核心CPU，ES使用內(nèi)存達到70%），每天的文檔增量大概是3000W條（速度持續(xù)增加中）。目前來看，單個文檔的查詢效率基本處于實時狀態(tài)；對于1到2周的數(shù)據(jù)的聚合統(tǒng)計操作也可以在10秒之內(nèi)返回結(jié)果。

但是，還有提升的空間：

1. 對于查詢單條數(shù)據(jù)的應(yīng)用場景來說，我們可以使用ES的路由機制，將同一索引內(nèi)的具有相同特征（比如具有相同的userid）的文檔全部存儲于一個節(jié)點上，這樣我們之后的查詢都可以直接定位到這個節(jié)點上，而不用將查詢廣播道所有的節(jié)點上；

2. 隨著數(shù)據(jù)節(jié)點的增加，適當(dāng)增加分片數(shù)量，提升系統(tǒng)的分布水平，也可以通過分而治之的方式優(yōu)化查詢性能；

個人以為Elasticsearch作為內(nèi)部存儲來說還是不錯的，效率也基本能夠滿足，在某些方面替代傳統(tǒng)DB也是可以的，前提是你的業(yè)務(wù)不對操作的事性務(wù)有特殊要求；而權(quán)限管理也不用那么細，因為ES的權(quán)限這塊還不完善。由于我們對ES的應(yīng)用場景僅僅是在于對某段時間內(nèi)的數(shù)據(jù)聚合操作，沒有大量的單文檔請求（比如通過userid來找到一個用戶的文檔，類似于NoSQL的應(yīng)用場景），所以能否替代NoSQL還需要各位自己的測試。如果讓我選擇的話，我會嘗試使用ES來替代傳統(tǒng)的NoSQL，因為它的橫向擴展機制太方便了。

在我的工作過程中，我深切體會到：經(jīng)驗固然是一個很重要的東西，因為它能夠幫助我們少走很多彎路，但同時也應(yīng)該看到經(jīng)驗的另一面——它會變成一個籠子，將我們閉塞其中，使我們錯過一些可能更好的解決方案，關(guān)鍵是我們要學(xué)會嘗試，接觸新的世界。

memcached 和nosql 的關(guān)系,memcache屬于nosql數(shù)據(jù)庫嗎?怎么形容他們的關(guān)系呢?

非關(guān)系型的數(shù)據(jù)庫統(tǒng)稱NoSQL

memcache是非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫里的一種,屬于NoSQL

就像mysql屬性關(guān)系型數(shù)據(jù)庫一樣

大數(shù)據(jù)應(yīng)用程序最佳選擇：是SQL還是NoSQL

執(zhí)行大數(shù)據(jù)[注]項目的企業(yè)面對的關(guān)鍵決策之一是使用哪個數(shù)據(jù)庫，SQL還是NoSQL?SQL有著驕人的業(yè)績，龐大的安裝基礎(chǔ);而NoSQL正在獲得可觀的收益，且有很多支持者。我們來看看兩位專家對這個問題的看法。

專家

·VoltDB公司首席技術(shù)官Ryan Betts表示，SQL已經(jīng)贏得了大型企業(yè)的廣泛部署，大數(shù)據(jù)是它可以支持的另一個領(lǐng)域。

·Couchbase公司首席執(zhí)行官Bob Wiederhold表示，NoSQL是可行的選擇，并且從很多方面來看，它是大數(shù)據(jù)的最佳選擇，特別是涉及到可擴展性時。

SQL經(jīng)歷時間的考驗，并仍然在蓬勃發(fā)展

VoltDB公司首席技術(shù)官Ryan Betts

結(jié)構(gòu)化查詢語言(SQL)是經(jīng)過時間考驗的勝利者，它已經(jīng)主宰了幾十年，目前大數(shù)據(jù)公司和組織(例如谷歌、Facebook、Cloudera和Apache)正在積極投資于SQL。

在成為主導(dǎo)技術(shù)(例如SQL)后，有時候我們很容易忘記其優(yōu)越性。SQL的獨特優(yōu)勢包括：

1. SQL能夠加強與數(shù)據(jù)的交互，并允許對單個數(shù)據(jù)庫設(shè)計提出問題。這是很關(guān)鍵的特征，因為無法交互的數(shù)據(jù)基本上是沒用的，并且，增強的交互性能夠帶來新的見解、新的問題和更有意義的未來交互。

2. SQL是標準化的，使用戶能夠跨系統(tǒng)運用他們的知識，并對第三方附件和工具提供支持。

3. SQL能夠擴展，并且是多功能和經(jīng)過時間驗證的，這能夠解決從快寫為主導(dǎo)的傳輸?shù)綊呙杳芗蜕钊敕治龅葐栴}。

4. SQL對數(shù)據(jù)呈現(xiàn)和存儲采用正交形式，一些SQL系統(tǒng)支持JSON和其他結(jié)構(gòu)化對象格式，比NoSQL具有更好的性能和更多功能。

雖然NoSQL的出現(xiàn)帶來了一些影響，但SQL仍然主導(dǎo)著市場，并在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域贏得了很多投資和廣泛部署。

NoSQL的說法很含糊，對于本次討論，我借用Rick Cattell對NoSQL的定義，即提供簡單操作(例如密鑰/數(shù)值存儲)或簡單記錄和索引，并專注于這些簡單操作的橫向可擴展性的系統(tǒng)。

很顯然，現(xiàn)在很多新的數(shù)據(jù)庫并不是都一樣，認識每種數(shù)據(jù)庫背后的原理以及潛在問題是成功的關(guān)鍵。NoSQL的主要特點使其更適合于特定的問題。例如，圖形數(shù)據(jù)庫更適合于數(shù)據(jù)通過關(guān)系組織的情況，而專門的文本搜索系統(tǒng)更適合于需要實時搜索的情況。

在這里，讓我們看看SQL系統(tǒng)的主要優(yōu)勢和差異化功能：

* SQL可實現(xiàn)交互性。 SQL是一種聲明性查詢語言。用戶說出他們想要什么(例如，顯示過去五年三月份期間頂級客戶的地理位置)，數(shù)據(jù)庫內(nèi)部就會構(gòu)件算法并提取請求的結(jié)果。相比之下，NoSQL編程創(chuàng)新MapReduce是一種程序性查詢技術(shù)。在用戶提出請求時，MapReduce要求用戶不僅說出自己想要什么，而且要求他們陳述如何產(chǎn)生答案。

這聽起來像一個無趣的技術(shù)差異，但這很關(guān)鍵，原因在于：首先，聲明性SQL查詢更容易通過圖形化工具以及點擊報告構(gòu)建器來構(gòu)建。這讓分析師、操作員、管理者和其他不具備軟件編程能力的員工進行數(shù)據(jù)庫查詢;其次，數(shù)據(jù)庫引擎可以利用內(nèi)部信息來選擇最有效的算法。改變數(shù)據(jù)庫的物理布局或數(shù)據(jù)庫，最佳算法仍然能夠計算出來。而在程序性系統(tǒng)中，編程人員需要重新訪問和重新編程算法，這是非常昂貴且容易出錯的過程。

市場理解這個關(guān)鍵區(qū)別。在2010年，谷歌宣布部署SQL來補充MapReduce，主要受內(nèi)部用戶需求所驅(qū)動。最近，F(xiàn)acebook發(fā)布了Presto(一種SQL部署)來查詢其PB級HDFS集群。根據(jù)Facebook表示：“隨著我們的倉庫增長到PB級，以及我們的需求變化，我們清楚地意識到，我們需要一個提供低延時查詢的互動系統(tǒng)。”此外，Cloudera也正在構(gòu)建Impala—另一個基于HDFS的SQL部署。

* SQL是標準化的。 雖然供應(yīng)商有時候會添加自己的語言到SQL界面，但SQL的核心是標準化的，還有其他規(guī)格(例如ODBC和JDBC)提供廣泛可用的穩(wěn)定界面到SQL存儲。這帶來了一個管理和操作工具生態(tài)系統(tǒng)，可以在SQL系統(tǒng)之上設(shè)計、監(jiān)控、檢查、探索和構(gòu)建應(yīng)用程序。

SQL用戶和程序員可用跨多個后端系統(tǒng)重復(fù)使用其API和UI知識，減少了應(yīng)用程序的開發(fā)時間。標準化還允許聲明性第三方提取、轉(zhuǎn)換、加載(ETL)工具，使企業(yè)可以在數(shù)據(jù)庫之間以及跨系統(tǒng)傳輸數(shù)據(jù)。

* SQL可擴展。 認為SQL必須犧牲以獲得可擴展性的看法，完全是錯誤的。如前所述，F(xiàn)acebook創(chuàng)建了一個SQL界面來查詢PB級數(shù)據(jù)。SQL能夠非常有效地運行極快的ACID傳輸。SQL對數(shù)據(jù)存儲和索引提供的抽象[注]化允許跨各種問題和數(shù)據(jù)集大小的一致使用，讓SQL可以跨集群復(fù)制數(shù)據(jù)存儲有效地運行。使用SQL作為界面獨立于構(gòu)建云、規(guī)模或HA系統(tǒng)，SQL中并沒有什么在阻止和限制容錯、高可用性和復(fù)制。事實上，所有現(xiàn)代SQL系統(tǒng)支持云友好型橫向可擴展性、復(fù)制和容錯性。

* SQL支持JSON。 幾年前，很多SQL系統(tǒng)增加了XML文檔支持。現(xiàn)在，隨著JSON成為一種流行的數(shù)據(jù)交換格式，SQL供應(yīng)商也紛紛加入了JSON型的支持?；诂F(xiàn)在靈活的編程過程和web基礎(chǔ)設(shè)施的正常運行時間要求，我們很需要結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)類型的支持。Oracle 12c、PostgreSQL 9.2、VoltDB和其他支持JSON的數(shù)據(jù)庫，通常具有優(yōu)于“原生”JSON的性能。

SQL將繼續(xù)贏得市場份額，并會繼續(xù)看到新的投資和部署。NoSQL數(shù)據(jù)庫提供專有查詢語言或簡單的鍵值語義，而沒有更深層次的技術(shù)差異化?，F(xiàn)代SQL系統(tǒng)提供可擴展性的同時，還支持更豐富的查詢語義，并有龐大的用戶安裝基礎(chǔ)，廣泛的生態(tài)系統(tǒng)整合和深度企業(yè)部署。

NoSQL更適合大數(shù)據(jù)應(yīng)用程序

Couchbase公司首席執(zhí)行官Bob Wiederhold

NoSQL越來越多地被認為是關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的可行替代品，特別是對于大數(shù)據(jù)應(yīng)用程序。此外，無模式數(shù)據(jù)模型通常更適合于現(xiàn)在捕捉和處理的數(shù)據(jù)種類和類型。

當(dāng)我們談?wù)揘oSQL領(lǐng)域的大數(shù)據(jù)時，我們指的是從操作數(shù)據(jù)庫讀取和寫入。不要將操作數(shù)據(jù)庫與分析數(shù)據(jù)庫混淆，這通常會查看大量數(shù)據(jù)，并從這些數(shù)據(jù)獲取可視性。

雖然操作數(shù)據(jù)庫的大數(shù)據(jù)看起來不具有可分析性，但操作數(shù)據(jù)庫通常會存儲超大量用戶的大型數(shù)據(jù)集，這些用戶經(jīng)常需要訪問數(shù)據(jù)來實時執(zhí)行交易。這種數(shù)據(jù)庫的操作規(guī)模也解釋了NoSQL的關(guān)鍵特性，也就是為什么NoSQL是大數(shù)據(jù)應(yīng)用程序的關(guān)鍵的原因。

NoSQL是可擴展性的關(guān)鍵

每次技術(shù)行業(yè)經(jīng)歷硬件發(fā)展的根本性轉(zhuǎn)變時，都會出現(xiàn)一個拐點。在數(shù)據(jù)庫領(lǐng)域，從縱向擴展到橫向擴展的轉(zhuǎn)變推動了NoSQL的發(fā)展。關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(包括來自甲骨文和IBM的數(shù)據(jù)庫)是縱向擴展。也就是說，它們是集中式、共享一切的技術(shù)，只能通過增加更多昂貴的硬件來擴展。

而NoSQL數(shù)據(jù)庫是分布式橫向擴展技術(shù)。它們使用了分布式節(jié)點集(稱為集群)來提供高度彈性擴展功能，讓用戶可以添加節(jié)點來動態(tài)處理負載。

分布式橫向擴展的做法通常要比縱向做法更加便宜。商業(yè)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的授權(quán)費用也讓人望而卻步，因為他們的價格是按每臺服務(wù)器來計算。另一方面，NoSQL數(shù)據(jù)庫通常是開源技術(shù)，按照運行的服務(wù)器集群收費，而且價格相對便宜。

NoSQL是靈活性的關(guān)鍵

關(guān)系型數(shù)據(jù)庫和NoSQL數(shù)據(jù)模型有很大的不同。關(guān)系型模式獲取數(shù)據(jù)，并將數(shù)據(jù)分配到很多相互關(guān)聯(lián)的表中，這些表通過外鍵相互應(yīng)用。

當(dāng)用戶需要對數(shù)據(jù)集運行查詢時，所需信息需要從多個表中收集(通常涉及數(shù)百個企業(yè)應(yīng)用程序)，并結(jié)合這些信息，再提供給應(yīng)用程序。同樣地，當(dāng)寫入數(shù)據(jù)時，需要在多個表協(xié)調(diào)和執(zhí)行寫入。當(dāng)數(shù)據(jù)相對較少，并且，數(shù)據(jù)以較慢速度流入數(shù)據(jù)庫時，關(guān)系型數(shù)據(jù)庫通常能夠捕捉和存儲信息。然而，現(xiàn)在的應(yīng)用程序通常需要快速寫入(和讀取)海量數(shù)據(jù)。

NoSQL數(shù)據(jù)庫采用非常不同的模式。在其核心，NoSQL數(shù)據(jù)庫其實是“NoREL”，或者說非關(guān)系型，這意味著它們沒有依賴于表以及表之間的聯(lián)系，以存儲和組織信息。例如，以文檔為導(dǎo)向的NoSQL數(shù)據(jù)庫獲取你想要存儲的數(shù)據(jù)，并采用JSON格式整合到文檔中。每個JSON文檔可以被你的應(yīng)用程序視為一個對象。JSON文檔可能會提取跨越25個表的數(shù)據(jù)，將數(shù)據(jù)集成到一個文檔中。

聚合這些信息可能會導(dǎo)致信息重復(fù)，但由于存儲已不再是一個成本問題，數(shù)據(jù)模型靈活性、發(fā)布所產(chǎn)生文檔的簡便性以及讀取和寫入性能提高，讓這成為不錯的選擇。

NoSQL是大數(shù)據(jù)應(yīng)用程序的關(guān)鍵

通過第三方(包括社交媒體網(wǎng)站)，數(shù)據(jù)正變得越來越容易捕捉和訪問。這些數(shù)據(jù)包括：個人用戶信息、地理位置數(shù)據(jù)、用戶生產(chǎn)的內(nèi)容、機器記錄數(shù)據(jù)和傳感器產(chǎn)生的數(shù)據(jù)。企業(yè)還可以依賴于大數(shù)據(jù)來推動其關(guān)鍵任務(wù)型應(yīng)用程序。同時，企業(yè)正在轉(zhuǎn)向到NoSQL數(shù)據(jù)庫，因為這種數(shù)據(jù)庫非常適合現(xiàn)在新型的數(shù)據(jù)類型。

開發(fā)人員想要一個靈活的數(shù)據(jù)庫，可以很容易適應(yīng)新的數(shù)據(jù)類型，并且，不會受第三方數(shù)據(jù)供應(yīng)商的內(nèi)容結(jié)構(gòu)變化的影響。大多數(shù)新數(shù)據(jù)是非結(jié)構(gòu)化和半結(jié)構(gòu)化，因此，開發(fā)人員也需要能夠有效存儲這些數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)庫。然而，關(guān)系型數(shù)據(jù)庫采用的嚴格定義的基于模式的做法讓其不可能快速整合新數(shù)據(jù)類型，并且很不適合于非結(jié)構(gòu)化和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。

總體來說，隨著web和移動應(yīng)用程序的增加、新的趨勢、網(wǎng)上消費者行為的轉(zhuǎn)變以及新的數(shù)據(jù)類型的出現(xiàn)，行業(yè)需要能夠提供可擴展的靈活的數(shù)據(jù)庫技術(shù)來管理和訪問數(shù)據(jù)。NoSQL技術(shù)是有效滿足這些需求的唯一可行解決方案。

AWS開源可跨關(guān)聯(lián)式與NoSQL數(shù)據(jù)庫的查詢語言PartiQL

AWS推出了與SQL兼容的查詢語言PartiQL，只要數(shù)據(jù)庫查詢引擎提供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，甚至還能用來查詢NoSQL或是文件數(shù)據(jù)庫中無固定結(jié)構(gòu)（Schema-less）的資料。除了AWS自家的數(shù)據(jù)庫服務(wù)，NoSQL數(shù)據(jù)庫Couchbase Server也承諾將會支持PartiQL。

企業(yè)資料分散在關(guān)聯(lián)式數(shù)據(jù)庫、非關(guān)聯(lián)式數(shù)據(jù)庫以及資料湖泊中。高度結(jié)構(gòu)化的資料，儲存在SQL數(shù)據(jù)庫或是資料倉儲；無固定結(jié)構(gòu)的資料則由鍵值儲存、圖形數(shù)據(jù)庫（Graph Database）、分類帳數(shù)據(jù)庫或是時間序列數(shù)據(jù)庫等NoSQL數(shù)據(jù)庫處理；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言。

不同的資料儲存對應(yīng)不同的查詢語言，當(dāng)企業(yè)更換資料格式或是數(shù)據(jù)庫引擎時，可能還需要跟著改變應(yīng)用程式和查詢語法，AWS提到，這對于資料的應(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)庫存取方法，AWS發(fā)布了查詢語言PartiQL，這是個與SQL兼容的查詢語言，可以用來查詢以各種格式儲存在各地的資料。

用戶可以使用PartiQL來查詢關(guān)聯(lián)式數(shù)據(jù)庫，像是在Redshift實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對巢狀資料與半結(jié)構(gòu)化資料例如Amazon Ion格式進行查詢，另外，PartiQL也可用于文件數(shù)據(jù)庫等NoSQL數(shù)據(jù)庫，查詢無固定結(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，其提供嚴格的SQL兼容性，可與標準SQL混合使用，執(zhí)行連接（Join）、過濾（Filtering）與聚合（Aggregation）操作，并以最小擴充支持巢狀和半結(jié)構(gòu)化資料，讓開發(fā)者以簡單且一致的方法，不需要更改查詢語言，就能查詢各種格式和服務(wù)的資料。

PartiQL具格式獨立性與儲存獨立性，PartiQL語法和語義不依賴任何資料格式，無論使用者是要查詢JSON、Parquet、ORC、CSV還是Ion等格式，查詢語句的寫法都相同，PartiQL的查詢在綜合邏輯類型系統(tǒng)上運作，才對應(yīng)到不同底層的格式。而PartiQL也不相依于特定資料儲存，因此適用于不同的底層資料儲存。

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

目前AWS已在自家多項服務(wù)支持PartiQL，包括Amazon S3 Select、Amazon Glacier Select、Amazon Redshift Spectrum、Amazon QLDB，接下來幾個月將會有更多的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)范以及參考實作，所有社群都能使用并參與貢獻。

當(dāng)前文章：nosql聚合,常見的nosql數(shù)據(jù)庫
標題來源：http://aaarwkj.com/article18/dssiidp.html

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