本質(zhì)是因為:隨著互聯(lián)網(wǎng)的進一步發(fā)展與各行業(yè)信息化建設(shè)進程加快、參與者的增多,人們對軟件有了更多更新的要求,需要軟件不僅能實現(xiàn)功能,而且要求保證許多人可以共同參與使用,因而軟件所需承載的數(shù)據(jù)量和吞吐量必須達到相應(yīng)的需求。而目前的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫在某些方面有一些缺點,導(dǎo)致不能滿足需要。
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具體則需要對比關(guān)系型數(shù)據(jù)庫與Nosql之間的區(qū)別可以得出
關(guān)系型數(shù)據(jù)庫
關(guān)系型數(shù)據(jù)庫把所有的數(shù)據(jù)都通過行和列的二元表現(xiàn)形式表示出來。
關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的優(yōu)勢:
1.?保持?jǐn)?shù)據(jù)的一致性(事務(wù)處理)
2.由于以標(biāo)準(zhǔn)化為前提,數(shù)據(jù)更新的開銷很小(相同的字段基本上都只有一處)
3.?可以進行Join等復(fù)雜查詢
其中能夠保持?jǐn)?shù)據(jù)的一致性是關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的最大優(yōu)勢。
關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的不足:
不擅長的處理
1.?大量數(shù)據(jù)的寫入處理(這點尤為重要)
2.?為有數(shù)據(jù)更新的表做索引或表結(jié)構(gòu)(schema)變更
3.?字段不固定時應(yīng)用
4.?對簡單查詢需要快速返回結(jié)果的處理
--大量數(shù)據(jù)的寫入處理
讀寫集中在一個數(shù)據(jù)庫上讓數(shù)據(jù)庫不堪重負(fù),大部分網(wǎng)站已使用主從復(fù)制技術(shù)實現(xiàn)讀寫分離,以提高讀寫性能和讀庫的可擴展性。
所以在進行大量數(shù)據(jù)操作時,會使用數(shù)據(jù)庫主從模式。數(shù)據(jù)的寫入由主數(shù)據(jù)庫負(fù)責(zé),數(shù)據(jù)的讀入由從數(shù)據(jù)庫負(fù)責(zé),可以比較簡單地通過增加從數(shù)據(jù)庫來實現(xiàn)規(guī)模化,但是數(shù)據(jù)的寫入?yún)s完全沒有簡單的方法來解決規(guī)模化問題。
第一,要想將數(shù)據(jù)的寫入規(guī)?;?,可以考慮把主數(shù)據(jù)庫從一臺增加到兩臺,作為互相關(guān)聯(lián)復(fù)制的二元主數(shù)據(jù)庫使用,確實這樣可以把每臺主數(shù)據(jù)庫的負(fù)荷減少一半,但是更新處理會發(fā)生沖突,可能會造成數(shù)據(jù)的不一致,為了避免這樣的問題,需要把對每個表的請求分別分配給合適的主數(shù)據(jù)庫來處理。
第二,可以考慮把數(shù)據(jù)庫分割開來,分別放在不同的數(shù)據(jù)庫服務(wù)器上,比如將不同的表放在不同的數(shù)據(jù)庫服務(wù)器上,數(shù)據(jù)庫分割可以減少每臺數(shù)據(jù)庫服務(wù)器上的數(shù)據(jù)量,以便減少硬盤IO的輸入、輸出處理,實現(xiàn)內(nèi)存上的高速處理。但是由于分別存儲字不同服務(wù)器上的表之間無法進行Join處理,數(shù)據(jù)庫分割的時候就需要預(yù)先考慮這些問題,數(shù)據(jù)庫分割之后,如果一定要進行Join處理,就必須要在程序中進行關(guān)聯(lián),這是非常困難的。
--為有數(shù)據(jù)更新的表做索引或表結(jié)構(gòu)變更
在使用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫時,為了加快查詢速度需要創(chuàng)建索引,為了增加必要的字段就一定要改變表結(jié)構(gòu),為了進行這些處理,需要對表進行共享鎖定,這期間數(shù)據(jù)變更、更新、插入、刪除等都是無法進行的。如果需要進行一些耗時操作,例如為數(shù)據(jù)量比較大的表創(chuàng)建索引或是變更其表結(jié)構(gòu),就需要特別注意,長時間內(nèi)數(shù)據(jù)可能無法進行更新。
--字段不固定時的應(yīng)用
如果字段不固定,利用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫也是比較困難的,有人會說,需要的時候加個字段就可以了,這樣的方法也不是不可以,但在實際運用中每次都進行反復(fù)的表結(jié)構(gòu)變更是非常痛苦的。你也可以預(yù)先設(shè)定大量的預(yù)備字段,但這樣的話,時間一長很容易弄不清除字段和數(shù)據(jù)的對應(yīng)狀態(tài),即哪個字段保存有哪些數(shù)據(jù)。
--對簡單查詢需要快速返回結(jié)果的處理? (這里的“簡單”指的是沒有復(fù)雜的查詢條件)
這一點稱不上是缺點,但不管怎樣,關(guān)系型數(shù)據(jù)庫并不擅長對簡單的查詢快速返回結(jié)果,因為關(guān)系型數(shù)據(jù)庫是使用專門的sql語言進行數(shù)據(jù)讀取的,它需要對sql與越南進行解析,同時還有對表的鎖定和解鎖等這樣的額外開銷,這里并不是說關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的速度太慢,而只是想告訴大家若希望對簡單查詢進行高速處理,則沒有必要非使用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫不可。
NoSQL數(shù)據(jù)庫
關(guān)系型數(shù)據(jù)庫應(yīng)用廣泛,能進行事務(wù)處理和表連接等復(fù)雜查詢。相對地,NoSQL數(shù)據(jù)庫只應(yīng)用在特定領(lǐng)域,基本上不進行復(fù)雜的處理,但它恰恰彌補了之前所列舉的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的不足之處。
優(yōu)點:
易于數(shù)據(jù)的分散
各個數(shù)據(jù)之間存在關(guān)聯(lián)是關(guān)系型數(shù)據(jù)庫得名的主要原因,為了進行join處理,關(guān)系型數(shù)據(jù)庫不得不把數(shù)據(jù)存儲在同一個服務(wù)器內(nèi),這不利于數(shù)據(jù)的分散,這也是關(guān)系型數(shù)據(jù)庫并不擅長大數(shù)據(jù)量的寫入處理的原因。相反NoSQL數(shù)據(jù)庫原本就不支持Join處理,各個數(shù)據(jù)都是獨立設(shè)計的,很容易把數(shù)據(jù)分散在多個服務(wù)器上,故減少了每個服務(wù)器上的數(shù)據(jù)量,即使要處理大量數(shù)據(jù)的寫入,也變得更加容易,數(shù)據(jù)的讀入操作當(dāng)然也同樣容易。
典型的NoSQL數(shù)據(jù)庫
臨時性鍵值存儲(memcached、Redis)、永久性鍵值存儲(ROMA、Redis)、面向文檔的數(shù)據(jù)庫(MongoDB、CouchDB)、面向列的數(shù)據(jù)庫(Cassandra、HBase)
一、 鍵值存儲
它的數(shù)據(jù)是以鍵值的形式存儲的,雖然它的速度非???,但基本上只能通過鍵的完全一致查詢獲取數(shù)據(jù),根據(jù)數(shù)據(jù)的保存方式可以分為臨時性、永久性和兩者兼具 三種。
(1)臨時性
所謂臨時性就是數(shù)據(jù)有可能丟失,memcached把所有數(shù)據(jù)都保存在內(nèi)存中,這樣保存和讀取的速度非常快,但是當(dāng)memcached停止時,數(shù)據(jù)就不存在了。由于數(shù)據(jù)保存在內(nèi)存中,所以無法操作超出內(nèi)存容量的數(shù)據(jù),舊數(shù)據(jù)會丟失??偨Y(jié)來說:
。在內(nèi)存中保存數(shù)據(jù)
。可以進行非??焖俚谋4婧妥x取處理
。數(shù)據(jù)有可能丟失
(2)永久性
所謂永久性就是數(shù)據(jù)不會丟失,這里的鍵值存儲是把數(shù)據(jù)保存在硬盤上,與臨時性比起來,由于必然要發(fā)生對硬盤的IO操作,所以性能上還是有差距的,但數(shù)據(jù)不會丟失是它最大的優(yōu)勢。總結(jié)來說:
。在硬盤上保存數(shù)據(jù)
??梢赃M行非??焖俚谋4婧妥x取處理(但無法與memcached相比)
。數(shù)據(jù)不會丟失
(3) 兩者兼?zhèn)?/p>
Redis屬于這種類型。Redis有些特殊,臨時性和永久性兼具。Redis首先把數(shù)據(jù)保存在內(nèi)存中,在滿足特定條件(默認(rèn)是?15分鐘一次以上,5分鐘內(nèi)10個以上,1分鐘內(nèi)10000個以上的鍵發(fā)生變更)的時候?qū)?shù)據(jù)寫入到硬盤中,這樣既確保了內(nèi)存中數(shù)據(jù)的處理速度,又可以通過寫入硬盤來保證數(shù)據(jù)的永久性,這種類型的數(shù)據(jù)庫特別適合處理數(shù)組類型的數(shù)據(jù)??偨Y(jié)來說:
。同時在內(nèi)存和硬盤上保存數(shù)據(jù)
??梢赃M行非??焖俚谋4婧妥x取處理
。保存在硬盤上的數(shù)據(jù)不會消失(可以恢復(fù))
。適合于處理數(shù)組類型的數(shù)據(jù)
二、面向文檔的數(shù)據(jù)庫
MongoDB、CouchDB屬于這種類型,它們屬于NoSQL數(shù)據(jù)庫,但與鍵值存儲相異。
(1)不定義表結(jié)構(gòu)
即使不定義表結(jié)構(gòu),也可以像定義了表結(jié)構(gòu)一樣使用,還省去了變更表結(jié)構(gòu)的麻煩。
(2)可以使用復(fù)雜的查詢條件
跟鍵值存儲不同的是,面向文檔的數(shù)據(jù)庫可以通過復(fù)雜的查詢條件來獲取數(shù)據(jù),雖然不具備事務(wù)處理和Join這些關(guān)系型數(shù)據(jù)庫所具有的處理能力,但初次以外的其他處理基本上都能實現(xiàn)。
三、?面向列的數(shù)據(jù)庫
Cassandra、HBae、HyperTable屬于這種類型,由于近年來數(shù)據(jù)量出現(xiàn)爆發(fā)性增長,這種類型的NoSQL數(shù)據(jù)庫尤其引入注目。
普通的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫都是以行為單位來存儲數(shù)據(jù)的,擅長以行為單位的讀入處理,比如特定條件數(shù)據(jù)的獲取。因此,關(guān)系型數(shù)據(jù)庫也被成為面向行的數(shù)據(jù)庫。相反,面向列的數(shù)據(jù)庫是以列為單位來存儲數(shù)據(jù)的,擅長以列為單位讀入數(shù)據(jù)。
面向列的數(shù)據(jù)庫具有搞擴展性,即使數(shù)據(jù)增加也不會降低相應(yīng)的處理速度(特別是寫入速度),所以它主要應(yīng)用于需要處理大量數(shù)據(jù)的情況。另外,把它作為批處理程序的存儲器來對大量數(shù)據(jù)進行更新也是非常有用的。但由于面向列的數(shù)據(jù)庫跟現(xiàn)行數(shù)據(jù)庫存儲的思維方式有很大不同,故應(yīng)用起來十分困難。
總結(jié):關(guān)系型數(shù)據(jù)庫與NoSQL數(shù)據(jù)庫并非對立而是互補的關(guān)系,即通常情況下使用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫,在適合使用NoSQL的時候使用NoSQL數(shù)據(jù)庫,讓NoSQL數(shù)據(jù)庫對關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的不足進行彌補。
Web1.0的時代,數(shù)據(jù)訪問量很有限,用一夫當(dāng)關(guān)的高性能的單點服務(wù)器可以解決大部分問題。
隨著Web2.0的時代的到來,用戶訪問量大幅度提升,同時產(chǎn)生了大量的用戶數(shù)據(jù)。加上后來的智能移動設(shè)備的普及,所有的互聯(lián)網(wǎng)平臺都面臨了巨大的性能挑戰(zhàn)。
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。
NoSQL 不依賴業(yè)務(wù)邏輯方式存儲,而以簡單的key-value模式存儲。因此大大的增加了數(shù)據(jù)庫的擴展能力。
Memcache Memcache Redis Redis MongoDB MongoDB 列式數(shù)據(jù)庫 列式數(shù)據(jù)庫 Hbase Hbase
HBase是Hadoop項目中的數(shù)據(jù)庫。它用于需要對大量的數(shù)據(jù)進行隨機、實時的讀寫操作的場景中。
HBase的目標(biāo)就是處理數(shù)據(jù)量非常龐大的表,可以用普通的計算機處理超過10億行數(shù)據(jù),還可處理有數(shù)百萬列元素的數(shù)據(jù)表。
Cassandra Cassandra
Apache Cassandra是一款免費的開源NoSQL數(shù)據(jù)庫,其設(shè)計目的在于管理由大量商用服務(wù)器構(gòu)建起來的龐大集群上的海量數(shù)據(jù)集(數(shù)據(jù)量通常達到PB級別)。在眾多顯著特性當(dāng)中,Cassandra最為卓越的長處是對寫入及讀取操作進行規(guī)模調(diào)整,而且其不強調(diào)主集群的設(shè)計思路能夠以相對直觀的方式簡化各集群的創(chuàng)建與擴展流程。
主要應(yīng)用:社會關(guān)系,公共交通網(wǎng)絡(luò),地圖及網(wǎng)絡(luò)拓譜(n*(n-1)/2)
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(dāng)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(guān)系型數(shù)據(jù)存儲的廣義定義。它打破了長久以來關(guān)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(jié)構(gòu),通常也不存在連接操作。在大數(shù)據(jù)存取上具備關(guān)系型數(shù)據(jù)庫無法比擬的性能優(yōu)勢。該術(shù)語在 2009 年初得到了廣泛認(rèn)同。
當(dāng)今的應(yīng)用體系結(jié)構(gòu)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(rèn)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(guān)系型數(shù)據(jù)庫設(shè)計理念比較
關(guān)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(jié)構(gòu),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(jié)構(gòu)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(guān)系型數(shù)據(jù)庫性能瓶頸的一個因素。而非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫以鍵值對存儲,它的結(jié)構(gòu)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(jié)構(gòu),可以減少一些時間和空間的開銷。
而傳統(tǒng)的關(guān)系數(shù)據(jù)庫在應(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,例如:
1、High performance - 對數(shù)據(jù)庫高并發(fā)讀寫的需求
web2.0網(wǎng)站要根據(jù)用戶個性化信息來實時生成動態(tài)頁面和提供動態(tài)信息,所以基本上無法使用動態(tài)頁面靜態(tài)化技術(shù),因此數(shù)據(jù)庫并發(fā)負(fù)載非常高,往往要達到每秒上萬次讀寫請求。關(guān)系數(shù)據(jù)庫應(yīng)付上萬次SQL查詢還勉強頂?shù)米?,但是?yīng)付上萬次SQL寫數(shù)據(jù)請求,硬盤IO就已經(jīng)無法承受了。其實對于普通的BBS網(wǎng)站,往往也存在對高并發(fā)寫請求的需求。
2、Huge Storage - 對海量數(shù)據(jù)的高效率存儲和訪問的需求
對于大型的SNS網(wǎng)站,每天用戶產(chǎn)生海量的用戶動態(tài),以國外的Friendfeed為例,一個月就達到了2.5億條用戶動態(tài),對于關(guān)系數(shù)據(jù)庫來說,在一張2.5億條記錄的表里面進行SQL查詢,效率是極其低下乃至不可忍受的。再例如大型web網(wǎng)站的用戶登錄系統(tǒng),例如騰訊,盛大,動輒數(shù)以億計的帳號,關(guān)系數(shù)據(jù)庫也很難應(yīng)付。
3、High Scalability High Availability- 對數(shù)據(jù)庫的高可擴展性和高可用性的需求
在基于web的架構(gòu)當(dāng)中,數(shù)據(jù)庫是最難進行橫向擴展的,當(dāng)一個應(yīng)用系統(tǒng)的用戶量和訪問量與日俱增的時候,你的數(shù)據(jù)庫卻沒有辦法像web server和app server那樣簡單的通過添加更多的硬件和服務(wù)節(jié)點來擴展性能和負(fù)載能力。對于很多需要提供24小時不間斷服務(wù)的網(wǎng)站來說,對數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)進行升級和擴展是非常痛苦的事情,往往需要停機維護和數(shù)據(jù)遷移,為什么數(shù)據(jù)庫不能通過不斷的添加服務(wù)器節(jié)點來實現(xiàn)擴展呢?
在上面提到的“三高”需求面前,關(guān)系數(shù)據(jù)庫遇到了難以克服的障礙,而對于web2.0網(wǎng)站來說,關(guān)系數(shù)據(jù)庫的很多主要特性卻往往無用武之地,例如:
1、數(shù)據(jù)庫事務(wù)一致性需求
很多web實時系統(tǒng)并不要求嚴(yán)格的數(shù)據(jù)庫事務(wù),對讀一致性的要求很低,有些場合對寫一致性要求也不高。因此數(shù)據(jù)庫事務(wù)管理成了數(shù)據(jù)庫高負(fù)載下一個沉重的負(fù)擔(dān)。
2、數(shù)據(jù)庫的寫實時性和讀實時性需求
對關(guān)系數(shù)據(jù)庫來說,插入一條數(shù)據(jù)之后立刻查詢,是肯定可以讀出來這條數(shù)據(jù)的,但是對于很多web應(yīng)用來說,并不要求這么高的實時性。
3、對復(fù)雜的SQL查詢,特別是多表關(guān)聯(lián)查詢的需求
任何大數(shù)據(jù)量的web系統(tǒng),都非常忌諱多個大表的關(guān)聯(lián)查詢,以及復(fù)雜的數(shù)據(jù)分析類型的復(fù)雜SQL報表查詢,特別是SNS類型的網(wǎng)站,從需求以及產(chǎn)品設(shè)計角度,就避免了這種情況的產(chǎn)生。往往更多的只是單表的主鍵查詢,以及單表的簡單條件分頁查詢,SQL的功能被極大的弱化了。
因此,關(guān)系數(shù)據(jù)庫在這些越來越多的應(yīng)用場景下顯得不那么合適了,為了解決這類問題的非關(guān)系數(shù)據(jù)庫應(yīng)運而生。
NoSQL 是非關(guān)系型數(shù)據(jù)存儲的廣義定義。它打破了長久以來關(guān)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(jié)構(gòu),通常也不存在連接操作。在大數(shù)據(jù)存取上具備關(guān)系型數(shù)據(jù)庫無法比擬的性能優(yōu)勢。該術(shù)語在 2009 年初得到了廣泛認(rèn)同。
當(dāng)今的應(yīng)用體系結(jié)構(gòu)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(rèn)同。
nosql的操作的sql 的操作都是一樣的增刪改查,只是形式上有些差別,不一定是表格,像redis 就是鍵值對的方式
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。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(yīng)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(guān)系型數(shù)據(jù)庫與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)化查詢語言(SQL)
數(shù)據(jù)和關(guān)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(yán)格的一致性
基礎(chǔ)事務(wù)
ACID
關(guān)系型數(shù)據(jù)庫遵循ACID規(guī)則
事務(wù)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(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,只要有一個操作失敗,整個事務(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(wù)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(wù)之間不會互相影響,如果一個事務(wù)要訪問的數(shù)據(jù)正在被另外一個事務(wù)修改,只要另外一個事務(wù)未提交,它所訪問的數(shù)據(jù)就不受未提交事務(wù)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(wù)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(yù)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(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(yīng)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??赡軐σ恢滦砸蟮鸵恍?/p>
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(dāng)前的網(wǎng)絡(luò)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(quán)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(gòu)的選擇
CP:Redis、Mongodb
注意:分布式架構(gòu)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(yīng)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(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(shè)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(gòu)。
數(shù)據(jù)源改造而服務(wù)平臺不需要大面積重構(gòu)。
本文名稱:nosql修改表,nosql建表
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