關系型數(shù)據(jù)庫中的表都是存儲一些格式化的數(shù)據(jù)結構,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,這樣的結構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系型數(shù)據(jù)庫性能瓶頸的一個因素。而非關系型數(shù)據(jù)庫以鍵值對存儲,它的結構不固定,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構,可以減少一些時間和空間的開銷。
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特點:
它們可以處理超大量的數(shù)據(jù)。
它們運行在便宜的PC服務器集群上。
它們擊碎了性能瓶頸。
沒有過多的操作。
Bootstrap支持
缺點:
但是一些人承認,沒有正式的官方支持,萬一出了差錯會是可怕的,至少很多管理人員是這樣看。
此外,nosql并未形成一定標準,各種產(chǎn)品層出不窮,內部混亂,各種項目還需時間來檢驗
一般將NoSQL數(shù)據(jù)庫分為四大類:鍵值(Key-Value)存儲數(shù)據(jù)庫、列存儲數(shù)據(jù)庫、文檔型數(shù)據(jù)庫和圖形(Graph)數(shù)據(jù)庫。它們的數(shù)據(jù)模型、優(yōu)缺點、典型應用場景。
鍵值(Key-Value)存儲數(shù)據(jù)庫Key指向Value的鍵值對,通常用hash表來實現(xiàn)查找速度快數(shù)據(jù)無結構化(通常只被當作字符串或者二進制數(shù)據(jù))內容緩存,主要用于處理大量數(shù)據(jù)的高訪問負載,也用于一些日志系統(tǒng)等。
列存儲數(shù)據(jù)庫,以列簇式存儲,將同一列數(shù)據(jù)存在一起查找速度快,可擴展性強,更容易進行分布式擴展功能相對局限分布式的文件系統(tǒng)。
文檔型數(shù)據(jù)庫,Key-Value對應的鍵值對,Value為結構化數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)結構要求不嚴格,表結構可變(不需要像關系型數(shù)據(jù)庫一樣需預先定義表結構),查詢性能不高,而且缺乏統(tǒng)一的查詢語法,Web應用。
圖形(Graph)數(shù)據(jù)庫,圖結構,利用圖結構相關算法(如最短路徑尋址,N度關系查找等),很多時候需要對整個圖做計算才能得出需要的信息,而且這種結構不太好做分布式的集群方案,社交網(wǎng)絡,推薦系統(tǒng)等。
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 是非關系型數(shù)據(jù)存儲的廣義定義。它打破了長久以來關系型數(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構,通常也不存在連接操作。在大數(shù)據(jù)存取上具備關系型數(shù)據(jù)庫無法比擬的性能優(yōu)勢。該術語在 2009 年初得到了廣泛認同。
當今的應用體系結構需要數(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與關系型數(shù)據(jù)庫設計理念比較
關系型數(shù)據(jù)庫中的表都是存儲一些格式化的數(shù)據(jù)結構,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,這樣的結構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系型數(shù)據(jù)庫性能瓶頸的一個因素。而非關系型數(shù)據(jù)庫以鍵值對存儲,它的結構不固定,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構,可以減少一些時間和空間的開銷。
而傳統(tǒng)的關系數(shù)據(jù)庫在應付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,因此數(shù)據(jù)庫并發(fā)負載非常高,往往要達到每秒上萬次讀寫請求。關系數(shù)據(jù)庫應付上萬次SQL查詢還勉強頂?shù)米。菓渡先f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,關系數(shù)據(jù)庫也很難應付。
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的架構當中,數(shù)據(jù)庫是最難進行橫向擴展的,當一個應用系統(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節(jié)點來擴展性能和負載能力。對于很多需要提供24小時不間斷服務的網(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器節(jié)點來實現(xiàn)擴展呢?
在上面提到的“三高”需求面前,關系數(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)庫事務一致性需求
很多web實時系統(tǒng)并不要求嚴格的數(shù)據(jù)庫事務,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)庫事務管理成了數(shù)據(jù)庫高負載下一個沉重的負擔。
2、數(shù)據(jù)庫的寫實時性和讀實時性需求
對關系數(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應用來說,并不要求這么高的實時性。
3、對復雜的SQL查詢,特別是多表關聯(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聯(lián)查詢,以及復雜的數(shù)據(jù)分析類型的復雜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,關系數(shù)據(jù)庫在這些越來越多的應用場景下顯得不那么合適了,為了解決這類問題的非關系數(shù)據(jù)庫應運而生。
NoSQL 是非關系型數(shù)據(jù)存儲的廣義定義。它打破了長久以來關系型數(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構,通常也不存在連接操作。在大數(shù)據(jù)存取上具備關系型數(shù)據(jù)庫無法比擬的性能優(yōu)勢。該術語在 2009 年初得到了廣泛認同。
當今的應用體系結構需要數(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,也得到了廣泛認同。
文章名稱:nosql表結構,nosql 關系型數(shù)據(jù)庫
URL鏈接:http://aaarwkj.com/article22/dsspdcc.html
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