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nosql是什么
NoSQL，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。
成都創(chuàng)新互聯(lián)公司是一家專業(yè)提供沙坪壩企業(yè)網(wǎng)站建設(shè),專注與網(wǎng)站制作、成都做網(wǎng)站、H5網(wǎng)站設(shè)計(jì)、小程序制作等業(yè)務(wù)。10年已為沙坪壩眾多企業(yè)、政府機(jī)構(gòu)等服務(wù)。創(chuàng)新互聯(lián)專業(yè)網(wǎng)站建設(shè)公司優(yōu)惠進(jìn)行中。
雖然NoSQL流行語(yǔ)火起來(lái)才短短一年的時(shí)間，但是不可否認(rèn)，現(xiàn)在已經(jīng)開始了第二代運(yùn)動(dòng)。盡管早期的堆棧代碼只能算是一種實(shí)驗(yàn)，然而現(xiàn)在的系統(tǒng)已經(jīng)更加的成熟、穩(wěn)定。不過(guò)現(xiàn)在也面臨著一個(gè)嚴(yán)酷的事實(shí)：技術(shù)越來(lái)越成熟——以至于原來(lái)很好的NoSQL數(shù)據(jù)存儲(chǔ)不得不進(jìn)行重寫，也有少數(shù)人認(rèn)為這就是所謂的2.0版本。這里列出一些比較知名的工具，可以為大數(shù)據(jù)建立快速、可擴(kuò)展的存儲(chǔ)庫(kù)。
NoSQL(NoSQL = Not Only SQL )，意即“不僅僅是SQL”，是一項(xiàng)全新的數(shù)據(jù)庫(kù)革命性運(yùn)動(dòng)，早期就有人提出，發(fā)展至2009年趨勢(shì)越發(fā)高漲。NoSQL的擁護(hù)者們提倡運(yùn)用非關(guān)系型的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，相對(duì)于鋪天蓋地的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)運(yùn)用，這一概念無(wú)疑是一種全新的思維的注入。
對(duì)于NoSQL并沒(méi)有一個(gè)明確的范圍和定義，但是他們都普遍存在下面一些共同特征：
不需要預(yù)定義模式：不需要事先定義數(shù)據(jù)模式，預(yù)定義表結(jié)構(gòu)。數(shù)據(jù)中的每條記錄都可能有不同的屬性和格式。當(dāng)插入數(shù)據(jù)時(shí)，并不需要預(yù)先定義它們的模式。
無(wú)共享架構(gòu)：相對(duì)于將所有數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的存儲(chǔ)區(qū)域網(wǎng)絡(luò)中的全共享架構(gòu)。NoSQL往往將數(shù)據(jù)劃分后存儲(chǔ)在各個(gè)本地服務(wù)器上。因?yàn)閺谋镜卮疟P讀取數(shù)據(jù)的性能往往好于通過(guò)網(wǎng)絡(luò)傳輸讀取數(shù)據(jù)的性能，從而提高了系統(tǒng)的性能。
彈性可擴(kuò)展：可以在系統(tǒng)運(yùn)行的時(shí)候，動(dòng)態(tài)增加或者刪除結(jié)點(diǎn)。不需要停機(jī)維護(hù)，數(shù)據(jù)可以自動(dòng)遷移。
分區(qū)：相對(duì)于將數(shù)據(jù)存放于同一個(gè)節(jié)點(diǎn)，NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)需要將數(shù)據(jù)進(jìn)行分區(qū)，將記錄分散在多個(gè)節(jié)點(diǎn)上面。并且通常分區(qū)的同時(shí)還要做復(fù)制。這樣既提高了并行性能，又能保證沒(méi)有單點(diǎn)失效的問(wèn)題。
異步復(fù)制：和RAID存儲(chǔ)系統(tǒng)不同的是，NoSQL中的復(fù)制，往往是基于日志的異步復(fù)制。這樣，數(shù)據(jù)就可以盡快地寫入一個(gè)節(jié)點(diǎn)，而不會(huì)被網(wǎng)絡(luò)傳輸引起遲延。缺點(diǎn)是并不總是能保證一致性，這樣的方式在出現(xiàn)故障的時(shí)候，可能會(huì)丟失少量的數(shù)據(jù)。
BASE：相對(duì)于事務(wù)嚴(yán)格的ACID特性，NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)保證的是BASE特性。BASE是最終一致性和軟事務(wù)。
NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)并沒(méi)有一個(gè)統(tǒng)一的架構(gòu)，兩種NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)之間的不同，甚至遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)兩種關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)的不同?？梢哉f(shuō)，NoSQL各有所長(zhǎng)，成功的NoSQL必然特別適用于某些場(chǎng)合或者某些應(yīng)用，在這些場(chǎng)合中會(huì)遠(yuǎn)遠(yuǎn)勝過(guò)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)和其他的NoSQL。
企業(yè)應(yīng)用系統(tǒng)架構(gòu)優(yōu)化方法
企業(yè)應(yīng)用系統(tǒng)架構(gòu)優(yōu)化方法
系統(tǒng)優(yōu)化是一個(gè)全面而復(fù)雜的工作，很難通過(guò)某一方面的提升而獲得很好的效果，也很難在一朝一夕完成系統(tǒng)的全面優(yōu)化，每個(gè)系統(tǒng)都有其特性，需要綜合分析綜合考慮才能獲得比較好的效果。 我下面為大家整理了一些企業(yè)應(yīng)用系統(tǒng)架構(gòu)優(yōu)化的方法，歡迎閱讀參考：
1 實(shí)現(xiàn)動(dòng)靜分離
所謂“動(dòng)靜”分離，就是將靜態(tài)資源如圖片、CSS、Js等和動(dòng)態(tài)資源如JSP、Servlet等進(jìn)行分開的處理，通過(guò)使用不同的服務(wù)器，從而加快頁(yè)面的響應(yīng)速度，這是目前互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用最常用的方式之一，但是在企業(yè)應(yīng)用端相對(duì)應(yīng)用較少。
動(dòng)靜分離至少有兩個(gè)方面的好處，一是提高了靜態(tài)資源的處理速度，因?yàn)閼?yīng)用服務(wù)器處理靜態(tài)資源的速度—般都不如專業(yè)的web服務(wù)器，第二個(gè)好處就是減少了應(yīng)用服務(wù)器的負(fù)擔(dān)，應(yīng)用服務(wù)器專注于處理動(dòng)態(tài)請(qǐng)求，這對(duì)系統(tǒng)的穩(wěn)定運(yùn)行是有很大的幫助的。
要實(shí)現(xiàn)動(dòng)靜分離，有兩種方式，一種是在加載靜態(tài)資源的HTML語(yǔ)言中，將地址指定到不同的IP/域名上，實(shí)現(xiàn)徹底的分離。這種方式需要在設(shè)計(jì)之初進(jìn)行考慮，并不適合優(yōu)化項(xiàng)目，因?yàn)檫@種修改會(huì)產(chǎn)生很大的工作量。第二種方式是通過(guò)分發(fā)器，攔截對(duì)靜態(tài)資源的訪問(wèn)，將動(dòng)態(tài)資源轉(zhuǎn)發(fā)給后端的應(yīng)用服務(wù)器，實(shí)現(xiàn)動(dòng)靜分離。這種方式的好處是不需要改動(dòng)現(xiàn)有的代碼，僅需要做部署方式故調(diào)整，增加web服務(wù)器進(jìn)行靜態(tài)資源的處理。示意圖如下：
目前轉(zhuǎn)發(fā)器比較多，既有老牌的Apache Web Server、有性能卓越的Zeus，也有目前如日中天的Nainx，不同的項(xiàng)目可以按照各自的需求進(jìn)行選擇。
2 使用緩存技術(shù)
緩存技術(shù)是巨型項(xiàng)目、超大型項(xiàng)目中最重要的技術(shù)，范圍也比較廣，從前端的頁(yè)面、應(yīng)用中的數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)庫(kù)本身等均可以進(jìn)行緩存，每個(gè)方面使用的技術(shù)也千差萬(wàn)別。使用緩存可以帶來(lái)兩個(gè)方面的好處，一是緩存的數(shù)據(jù)可以被高速加載，從內(nèi)存中讀取數(shù)據(jù)比通過(guò)數(shù)據(jù)庫(kù)或磁盤讀取具有更好的效率;二是最重要的，減少了數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)器的壓力，有利于數(shù)據(jù)庫(kù)的穩(wěn)定，數(shù)據(jù)庫(kù)可以使用更多的資源進(jìn)行查詢、統(tǒng)計(jì)等工作，有利于提高系統(tǒng)的整體運(yùn)行速度。對(duì)于大中型應(yīng)用而言，應(yīng)用中的數(shù)據(jù)緩存和數(shù)據(jù)庫(kù)端的緩存是應(yīng)該被考慮的。數(shù)據(jù)庫(kù)端的緩存在本文數(shù)據(jù)庫(kù)章節(jié)中進(jìn)行描述，本節(jié)描述應(yīng)用中數(shù)據(jù)的緩存。
要使用緩存，首先需要明確緩存的'內(nèi)容。一般優(yōu)化項(xiàng)目不建議做全部數(shù)據(jù)緩存，或者使用內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)之類的技術(shù)，這種修改工作量巨大，由此帶來(lái)的安全性、穩(wěn)定性、數(shù)據(jù)的一致性都可能存在較大的隱患。所以，緩存的內(nèi)容需要有所選擇，一般的說(shuō)，應(yīng)該根據(jù)數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)量、被讀取的次數(shù)、增加/更新頻率進(jìn)行選擇。如果數(shù)據(jù)較少、增加/更新頻率非常低，那么應(yīng)該考慮直接緩存在應(yīng)用服務(wù)器端，只有對(duì)于重要性較高、讀取次數(shù)較多、增加/更新頻率相對(duì)適中的數(shù)據(jù)，才適合使用獨(dú)立緩存。 確定緩存的內(nèi)容之后，就應(yīng)該確定緩存的方式。對(duì)于緩存于應(yīng)用服務(wù)器端的資源，一般選擇KEY-ALUE(OBJECT)進(jìn)行緩存。對(duì)于獨(dú)立緩存，其內(nèi)容也KEY-VALUE的格式進(jìn)行存儲(chǔ)(如果使用內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)實(shí)現(xiàn)緩存，那么存儲(chǔ)的就是與數(shù)據(jù)庫(kù)相同的信息)，VALUE可以選擇SON或者Java Object，其中JSON占用空間較少，讀取的網(wǎng)絡(luò)流量較少，讀取之后需要進(jìn)行轉(zhuǎn)換為Java對(duì)象;JavaXCN占用空間較大，讀取的網(wǎng)絡(luò)流量會(huì)較多，讀取之后無(wú)需進(jìn)行轉(zhuǎn)化(前提是要求該對(duì)象已經(jīng)系列化)，不同系統(tǒng)可以各自特點(diǎn)進(jìn)行選擇。
對(duì)于獨(dú)立緩存，接下來(lái)的工作是選擇緩存服務(wù)器，緩存服務(wù)器選擇需要具有一定的原則：是否滿足已經(jīng)確定的緩存方式、對(duì)操作系統(tǒng)要求如何、穩(wěn)定性如何、是否支持分布式、是否支持多節(jié)點(diǎn)熱備、客戶端(即JAVA調(diào)用接口)接口是否支持漂移(一個(gè)節(jié)點(diǎn)崩潰是否能轉(zhuǎn)移到另外的節(jié)點(diǎn))、客戶端是否高效等等。從目前業(yè)界來(lái)看，memcached、redis都是應(yīng)用比較廣泛的緩存服務(wù)器。
選擇完緩存服務(wù)器之后，就需要對(duì)系統(tǒng)的代碼進(jìn)行一定的改造。改造的內(nèi)容就是將通過(guò)數(shù)據(jù)庫(kù)讀取的信息改為從緩存服務(wù)器獲得，而對(duì)數(shù)據(jù)的保存、修改、刪除操作，既要操作數(shù)據(jù)庫(kù)上的數(shù)據(jù)，也需要對(duì)緩存服務(wù)器的信息進(jìn)行更新，如下圖所示：
由于是對(duì)系統(tǒng)的優(yōu)化，那么系統(tǒng)中已經(jīng)具有很多數(shù)據(jù)且并未進(jìn)入緩存，因此還需要將緩存服務(wù)器中的數(shù)據(jù)進(jìn)行初始化。有兩種方式來(lái)進(jìn)行，一種方式是直接將數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)一次性加載到緩存服務(wù)器，另外一種方式是在修改Load數(shù)據(jù)的方式，先從緩存服務(wù)器獲取，如果沒(méi)有，則從數(shù)據(jù)庫(kù)獲取，然后同步到緩存服務(wù)器上。對(duì)于優(yōu)化項(xiàng)目，建議使用第二種方式。第二種方式一個(gè)額外的好處就是當(dāng)緩存服務(wù)器全部不可用時(shí)，系統(tǒng)也能提供完整的服務(wù)。
3 使用異步日志記錄
對(duì)于企業(yè)應(yīng)用而言，對(duì)用戶的操作的記錄是很重要的，在系統(tǒng)出現(xiàn)某些問(wèn)題的時(shí)候，可以通過(guò)日志進(jìn)行數(shù)據(jù)恢復(fù)。一般系統(tǒng)要么沒(méi)有進(jìn)行記錄，要么使用數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行同步記錄。這部分?jǐn)?shù)據(jù)會(huì)比較龐大，少則百萬(wàn)級(jí)，多則數(shù)億，并且隨著使用量的增加而逐漸增加。這些表屬于使用率最高的表之一，在這些表上進(jìn)行經(jīng)常性數(shù)據(jù)插入，有可能會(huì)變成系統(tǒng)的噩夢(mèng)。
為了解決這個(gè)問(wèn)題，引入異步日志記錄，是較為理想的選擇。通過(guò)在web容器中增加過(guò)濾器，攔截用戶的請(qǐng)求，然后將用戶的請(qǐng)求和表單數(shù)據(jù)封裝為JSON格式的數(shù)據(jù)，采用異步方式發(fā)送到NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)，需要恢復(fù)的時(shí)候，通過(guò)對(duì)JSON數(shù)據(jù)進(jìn)行還原。這種方式有如下好處：
1)不需要改動(dòng)現(xiàn)有代碼而進(jìn)行了用戶操作記錄;
2)由于采用異步模式，幾乎不會(huì)增加用戶操作的時(shí)間;
3)采用NoSQL+JSON存儲(chǔ)，不用為每一類操作特別設(shè)置特定的表結(jié)構(gòu)，修改簡(jiǎn)單。
目前的NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)也逐漸顯露頭角，根據(jù)DB Engines在今年10月發(fā)布的數(shù)據(jù)庫(kù)排名中，MongoDB的NoSQL服務(wù)器已經(jīng)躍居第七位，因此NoSQL服務(wù)器目前推薦使用MongoDB。
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有哪些輕型的非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)？
常見(jiàn)的非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)有：1、mongodb；2、cassandra；3、redis；4、hbase；5、neo4j。其中mongodb是非常著名的NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)，它是一個(gè)面向文檔的開源數(shù)據(jù)庫(kù)。
常見(jiàn)的幾種非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)：
1、MongoDB
MongoDB是最著名的NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)。它是一個(gè)面向文檔的開源數(shù)據(jù)庫(kù)。MongoDB是一個(gè)可伸縮和可訪問(wèn)的數(shù)據(jù)庫(kù)。它在c++中。MongoDB同樣可以用作文件系統(tǒng)。在MongoDB中，JavaScript可以作為查詢語(yǔ)言使用。通過(guò)使用sharding MongoDB水平伸縮。它在流行的JavaScript框架中非常有用。
人們真的很享受分片、高級(jí)文本搜索、gridFS和map-reduce功能。驚人的性能和新特性使這個(gè)NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)在我們的列表中名列第一。
特點(diǎn)：提供高性能；自動(dòng)分片；運(yùn)行在多個(gè)服務(wù)器上；支持主從復(fù)制；數(shù)據(jù)以JSON樣式文檔的形式存儲(chǔ)；索引文檔中的任何字段；由于數(shù)據(jù)被放置在碎片中，所以它具有自動(dòng)負(fù)載平衡配置；支持正則表達(dá)式搜索；在失敗的情況下易于管理。
優(yōu)點(diǎn)：易于安裝MongoDB；MongoDB Inc.為客戶提供專業(yè)支持；支持臨時(shí)查詢；高速數(shù)據(jù)庫(kù)；無(wú)模式數(shù)據(jù)庫(kù)；橫向擴(kuò)展數(shù)據(jù)庫(kù)；性能非常高。
缺點(diǎn)：不支持連接；數(shù)據(jù)量大；嵌套文檔是有限的；增加不必要的內(nèi)存使用。
2、Cassandra
Cassandra是Facebook為收件箱搜索開發(fā)的。Cassandra是一個(gè)用于處理大量結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的分布式數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)。通常，這些數(shù)據(jù)分布在許多普通服務(wù)器上。您還可以添加數(shù)據(jù)存儲(chǔ)容量，使您的服務(wù)保持在線，您可以輕松地完成這項(xiàng)任務(wù)。由于集群中的所有節(jié)點(diǎn)都是相同的，因此不需要處理復(fù)雜的配置。
Cassandra是用Java編寫的。Cassandra查詢語(yǔ)言(CQL)是查詢Cassandra數(shù)據(jù)庫(kù)的一種類似sql的語(yǔ)言。因此，Cassandra在最佳開源數(shù)據(jù)庫(kù)中排名第二。Facebook、Twitter、思科(Cisco)、Rackspace、eBay、Twitter、Netflix等一些最大的公司都在使用Cassandra。
特點(diǎn)：線性可伸縮；；保持快速響應(yīng)時(shí)間；支持原子性、一致性、隔離性和耐久性(ACID)等屬性；使用Apache Hadoop支持MapReduce；分配數(shù)據(jù)的最大靈活性；高度可伸縮；點(diǎn)對(duì)點(diǎn)架構(gòu)。
優(yōu)點(diǎn)：高度可伸縮；無(wú)單點(diǎn)故障；Multi-DC復(fù)制；與其他基于JVM的應(yīng)用程序緊密集成；更適合多數(shù)據(jù)中心部署、冗余、故障轉(zhuǎn)移和災(zāi)難恢復(fù)。
缺點(diǎn)：對(duì)聚合的有限支持；不可預(yù)知的性能；不支持特別查詢。
3、Redis
Redis是一個(gè)鍵值存儲(chǔ)。此外，它是最著名的鍵值存儲(chǔ)。Redis支持一些c++、PHP、Ruby、Python、Perl、Scala等等。Redis是用C語(yǔ)言編寫的。此外，它是根據(jù)BSD授權(quán)的。
特點(diǎn)：自動(dòng)故障轉(zhuǎn)移；將其數(shù)據(jù)庫(kù)完全保存在內(nèi)存中；事務(wù)；Lua腳本；將數(shù)據(jù)復(fù)制到任意數(shù)量的從屬服務(wù)器；鑰匙的壽命有限；LRU驅(qū)逐鑰匙；支持發(fā)布/訂閱。
優(yōu)點(diǎn)：支持多種數(shù)據(jù)類型；很容易安裝；非?？欤棵雸?zhí)行約11萬(wàn)組，每秒執(zhí)行約81000次）；操作都是原子的；多用途工具（在許多用例中使用）。
缺點(diǎn)：不支持連接；存儲(chǔ)過(guò)程所需的Lua知識(shí)；數(shù)據(jù)集必須很好地適應(yīng)內(nèi)存。
4、HBase
HBase是一個(gè)分布式的、面向列的開源數(shù)據(jù)庫(kù)，該技術(shù)來(lái)源于 Fay Chang 所撰寫的Google論文“Bigtable：一個(gè)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)”。就像Bigtable利用了Google文件系統(tǒng)（File System）所提供的分布式數(shù)據(jù)存儲(chǔ)一樣，HBase在Hadoop之上提供了類似于Bigtable的能力。
HBase是Apache的Hadoop項(xiàng)目的子項(xiàng)目。HBase不同于一般的關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)，它是一個(gè)適合于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)庫(kù)。另一個(gè)不同的是HBase基于列的而不是基于行的模式。
5、neo4j
Neo4j被稱為原生圖數(shù)據(jù)庫(kù)，因?yàn)樗行У貙?shí)現(xiàn)了屬性圖模型，一直到存儲(chǔ)層。這意味著數(shù)據(jù)完全按照白板的方式存儲(chǔ)，數(shù)據(jù)庫(kù)使用指針導(dǎo)航和遍歷圖。Neo4j有數(shù)據(jù)庫(kù)的社區(qū)版和企業(yè)版。企業(yè)版包括Community Edition必須提供的所有功能，以及額外的企業(yè)需求，如備份、集群和故障轉(zhuǎn)移功能。
特點(diǎn)：它支持唯一的約束；Neo4j支持完整的ACID(原子性、一致性、隔離性和持久性)規(guī)則；Java API: Cypher API和本機(jī)Java API；使用Apache Lucence索引；簡(jiǎn)單查詢語(yǔ)言Neo4j CQL；包含用于執(zhí)行CQL命令的UI: Neo4j Data Browser。
優(yōu)點(diǎn)：容易檢索其相鄰節(jié)點(diǎn)或關(guān)系細(xì)節(jié)，無(wú)需連接或索引；易于學(xué)習(xí)Neo4j CQL查詢語(yǔ)言命令；不需要復(fù)雜的連接來(lái)檢索數(shù)據(jù)；非常容易地表示半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)；大型企業(yè)實(shí)時(shí)應(yīng)用程序的高可用性；簡(jiǎn)化的調(diào)優(yōu)。
缺點(diǎn)：不支持分片
nosql數(shù)據(jù)庫(kù)的幾大類型
1. 鍵值數(shù)據(jù)庫(kù)
相關(guān)產(chǎn)品：Redis、Riak、SimpleDB、Chordless、Scalaris、Memcached
應(yīng)用：內(nèi)容緩存
優(yōu)點(diǎn)：擴(kuò)展性好、靈活性好、大量寫操作時(shí)性能高
缺點(diǎn)：無(wú)法存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)化信息、條件查詢效率較低
使用者：百度云（Redis）、GitHub（Riak）、BestBuy（Riak）、Twitter（Ridis和Memcached）
2. 列族數(shù)據(jù)庫(kù)
相關(guān)產(chǎn)品：BigTable、HBase、Cassandra、HadoopDB、GreenPlum、PNUTS
應(yīng)用：分布式數(shù)據(jù)存儲(chǔ)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、復(fù)雜性低
使用者：Ebay（Cassandra）、Instagram（Cassandra）、NASA（Cassandra）、Facebook（HBase）
3. 文檔數(shù)據(jù)庫(kù)
相關(guān)產(chǎn)品：MongoDB、CouchDB、ThruDB、CloudKit、Perservere、Jackrabbit
應(yīng)用：存儲(chǔ)、索引并管理面向文檔的數(shù)據(jù)或者類似的半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)
優(yōu)點(diǎn)：性能好、靈活性高、復(fù)雜性低、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)靈活
缺點(diǎn)：缺乏統(tǒng)一的查詢語(yǔ)言
使用者：百度云數(shù)據(jù)庫(kù)（MongoDB）、SAP（MongoDB）
4. 圖形數(shù)據(jù)庫(kù)
圖形數(shù)據(jù)庫(kù)-使用圖作為數(shù)據(jù)模型來(lái)存儲(chǔ)數(shù)據(jù)。
相關(guān)產(chǎn)品：Neo4J、OrientDB、InfoGrid、GraphDB
應(yīng)用：大量復(fù)雜、互連接、低結(jié)構(gòu)化的圖結(jié)構(gòu)場(chǎng)合，如社交網(wǎng)絡(luò)、推薦系統(tǒng)等
優(yōu)點(diǎn)：靈活性高、支持復(fù)雜的圖形算法、可用于構(gòu)建復(fù)雜的關(guān)系圖譜
缺點(diǎn)：復(fù)雜性高、只能支持一定的數(shù)據(jù)規(guī)模
使用者：Adobe（Neo4J）、Cisco（Neo4J）、T-Mobile（Neo4J）
目前哪些NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)應(yīng)用廣泛，各有什么特點(diǎn)
特點(diǎn)：
它們可以處理超大量的數(shù)據(jù)。
它們運(yùn)行在便宜的PC服務(wù)器集群上。
PC集群擴(kuò)充起來(lái)非常方便并且成本很低，避免了“sharding”操作的復(fù)雜性和成本。
它們擊碎了性能瓶頸。
NoSQL的支持者稱，通過(guò)NoSQL架構(gòu)可以省去將Web或Java應(yīng)用和數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成SQL友好格式的時(shí)間，執(zhí)行速度變得更快。
“SQL并非適用于所有的程序代碼，” 對(duì)于那些繁重的重復(fù)操作的數(shù)據(jù)，SQL值得花錢。但是當(dāng)數(shù)據(jù)庫(kù)結(jié)構(gòu)非常簡(jiǎn)單時(shí)，SQL可能沒(méi)有太大用處。
沒(méi)有過(guò)多的操作。
雖然NoSQL的支持者也承認(rèn)關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)提供了無(wú)可比擬的功能集合，而且在數(shù)據(jù)完整性上也發(fā)揮絕對(duì)穩(wěn)定，他們同時(shí)也表示，企業(yè)的具體需求可能沒(méi)有那么多。
Bootstrap支持
因?yàn)镹oSQL項(xiàng)目都是開源的，因此它們?nèi)狈?yīng)商提供的正式支持。這一點(diǎn)它們與大多數(shù)開源項(xiàng)目一樣，不得不從社區(qū)中尋求支持。
優(yōu)點(diǎn)：
易擴(kuò)展
NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)種類繁多，但是一個(gè)共同的特點(diǎn)都是去掉關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)的關(guān)系型特性。數(shù)據(jù)之間無(wú)關(guān)系，這樣就非常容易擴(kuò)展。也無(wú)形之間，在架構(gòu)的層面上帶來(lái)了可擴(kuò)展的能力。
大數(shù)據(jù)量，高性能
NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)都具有非常高的讀寫性能，尤其在大數(shù)據(jù)量下，同樣表現(xiàn)優(yōu)秀。這得益于它的無(wú)關(guān)系性，數(shù)據(jù)庫(kù)的結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單。一般MySQL使用 Query Cache，每次表的更新Cache就失效，是一種大粒度的Cache，在針對(duì)web2.0的交互頻繁的應(yīng)用，Cache性能不高。而NoSQL的 Cache是記錄級(jí)的，是一種細(xì)粒度的Cache，所以NoSQL在這個(gè)層面上來(lái)說(shuō)就要性能高很多了。
靈活的數(shù)據(jù)模型
NoSQL無(wú)需事先為要存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)建立字段，隨時(shí)可以存儲(chǔ)自定義的數(shù)據(jù)格式。而在關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)里，增刪字段是一件非常麻煩的事情。如果是非常大數(shù)據(jù)量的表，增加字段簡(jiǎn)直就是一個(gè)噩夢(mèng)。這點(diǎn)在大數(shù)據(jù)量的web2.0時(shí)代尤其明顯。
高可用
NoSQL在不太影響性能的情況，就可以方便的實(shí)現(xiàn)高可用的架構(gòu)。比如Cassandra，HBase模型，通過(guò)復(fù)制模型也能實(shí)現(xiàn)高可用。
主要應(yīng)用：
Apache HBase
這個(gè)大數(shù)據(jù)管理平臺(tái)建立在谷歌強(qiáng)大的BigTable管理引擎基礎(chǔ)上。作為具有開源、Java編碼、分布式多個(gè)優(yōu)勢(shì)的數(shù)據(jù)庫(kù)，Hbase最初被設(shè)計(jì)應(yīng)用于Hadoop平臺(tái)，而這一強(qiáng)大的數(shù)據(jù)管理工具，也被Facebook采用，用于管理消息平臺(tái)的龐大數(shù)據(jù)。
Apache Storm
用于處理高速、大型數(shù)據(jù)流的分布式實(shí)時(shí)計(jì)算系統(tǒng)。Storm為Apache Hadoop添加了可靠的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理功能，同時(shí)還增加了低延遲的儀表板、安全警報(bào)，改進(jìn)了原有的操作方式，幫助企業(yè)更有效率地捕獲商業(yè)機(jī)會(huì)、發(fā)展新業(yè)務(wù)。
Apache Spark
該技術(shù)采用內(nèi)存計(jì)算，從多迭代批量處理出發(fā)，允許將數(shù)據(jù)載入內(nèi)存做反復(fù)查詢，此外還融合數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、流處理和圖計(jì)算等多種計(jì)算范式，Spark用Scala語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)，構(gòu)建在HDFS上，能與Hadoop很好的結(jié)合，而且運(yùn)行速度比MapReduce快100倍。
Apache Hadoop
該技術(shù)迅速成為了大數(shù)據(jù)管理標(biāo)準(zhǔn)之一。當(dāng)它被用來(lái)管理大型數(shù)據(jù)集時(shí)，對(duì)于復(fù)雜的分布式應(yīng)用，Hadoop體現(xiàn)出了非常好的性能，平臺(tái)的靈活性使它可以運(yùn)行在商用硬件系統(tǒng)，它還可以輕松地集成結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化和甚至非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)集。
Apache Drill
你有多大的數(shù)據(jù)集？其實(shí)無(wú)論你有多大的數(shù)據(jù)集，Drill都能輕松應(yīng)對(duì)。通過(guò)支持HBase、Cassandra和MongoDB，Drill建立了交互式分析平臺(tái)，允許大規(guī)模數(shù)據(jù)吞吐，而且能很快得出結(jié)果。
Apache Sqoop
也許你的數(shù)據(jù)現(xiàn)在還被鎖定于舊系統(tǒng)中，Sqoop可以幫你解決這個(gè)問(wèn)題。這一平臺(tái)采用并發(fā)連接，可以將數(shù)據(jù)從關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)方便地轉(zhuǎn)移到Hadoop中，可以自定義數(shù)據(jù)類型以及元數(shù)據(jù)傳播的映射。事實(shí)上，你還可以將數(shù)據(jù)（如新的數(shù)據(jù)）導(dǎo)入到HDFS、Hive和Hbase中。
Apache Giraph
這是功能強(qiáng)大的圖形處理平臺(tái)，具有很好可擴(kuò)展性和可用性。該技術(shù)已經(jīng)被Facebook采用，Giraph可以運(yùn)行在Hadoop環(huán)境中，可以將它直接部署到現(xiàn)有的Hadoop系統(tǒng)中。通過(guò)這種方式，你可以得到強(qiáng)大的分布式作圖能力，同時(shí)還能利用上現(xiàn)有的大數(shù)據(jù)處理引擎。
Cloudera Impala
Impala模型也可以部署在你現(xiàn)有的Hadoop群集上，監(jiān)視所有的查詢。該技術(shù)和MapReduce一樣，具有強(qiáng)大的批處理能力，而且Impala對(duì)于實(shí)時(shí)的SQL查詢也有很好的效果，通過(guò)高效的SQL查詢，你可以很快的了解到大數(shù)據(jù)平臺(tái)上的數(shù)據(jù)。
Gephi
它可以用來(lái)對(duì)信息進(jìn)行關(guān)聯(lián)和量化處理，通過(guò)為數(shù)據(jù)創(chuàng)建功能強(qiáng)大的可視化效果，你可以從數(shù)據(jù)中得到不一樣的洞察力。Gephi已經(jīng)支持多個(gè)圖表類型，而且可以在具有上百萬(wàn)個(gè)節(jié)點(diǎn)的大型網(wǎng)絡(luò)上運(yùn)行。Gephi具有活躍的用戶社區(qū)，Gephi還提供了大量的插件，可以和現(xiàn)有系統(tǒng)完美的集成到一起，它還可以對(duì)復(fù)雜的IT連接、分布式系統(tǒng)中各個(gè)節(jié)點(diǎn)、數(shù)據(jù)流等信息進(jìn)行可視化分析。
MongoDB
這個(gè)堅(jiān)實(shí)的平臺(tái)一直被很多組織推崇，它在大數(shù)據(jù)管理上有極好的性能。MongoDB最初是由DoubleClick公司的員工創(chuàng)建，現(xiàn)在該技術(shù)已經(jīng)被廣泛的應(yīng)用于大數(shù)據(jù)管理。MongoDB是一個(gè)應(yīng)用開源技術(shù)開發(fā)的NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)，可以用于在JSON這樣的平臺(tái)上存儲(chǔ)和處理數(shù)據(jù)。目前，紐約時(shí)報(bào)、Craigslist以及眾多企業(yè)都采用了MongoDB，幫助他們管理大型數(shù)據(jù)集。（Couchbase服務(wù)器也作為一個(gè)參考）。
十大頂尖公司：
Amazon Web Services
Forrester將AWS稱為“云霸主”，談到云計(jì)算領(lǐng)域的大數(shù)據(jù)，那就不得不提到亞馬遜。該公司的Hadoop產(chǎn)品被稱為EMR（Elastic Map Reduce），AWS解釋這款產(chǎn)品采用了Hadoop技術(shù)來(lái)提供大數(shù)據(jù)管理服務(wù)，但它不是純開源Hadoop，經(jīng)過(guò)修改后現(xiàn)在被專門用在AWS云上。
Forrester稱EMR有很好的市場(chǎng)前景。很多公司基于EMR為客戶提供服務(wù)，有一些公司將EMR應(yīng)用于數(shù)據(jù)查詢、建模、集成和管理。而且AWS還在創(chuàng)新，F(xiàn)orrester稱未來(lái)EMR可以基于工作量的需要自動(dòng)縮放調(diào)整大小。亞馬遜計(jì)劃為其產(chǎn)品和服務(wù)提供更強(qiáng)大的EMR支持，包括它的RedShift數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、新公布的Kenesis實(shí)時(shí)處理引擎以及計(jì)劃中的NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)和商業(yè)智能工具。不過(guò)AWS還沒(méi)有自己的Hadoop發(fā)行版。
Cloudera
Cloudera有開源Hadoop的發(fā)行版，這個(gè)發(fā)行版采用了Apache Hadoop開源項(xiàng)目的很多技術(shù)，不過(guò)基于這些技術(shù)的發(fā)行版也有很大的進(jìn)步。Cloudera為它的Hadoop發(fā)行版開發(fā)了很多功能，包括Cloudera管理器，用于管理和監(jiān)控，以及名為Impala的SQL引擎等。Cloudera的Hadoop發(fā)行版基于開源Hadoop，但也不是純開源的產(chǎn)品。當(dāng)Cloudera的客戶需要Hadoop不具備的某些功能時(shí)，Cloudera的工程師們就會(huì)實(shí)現(xiàn)這些功能，或者找一個(gè)擁有這項(xiàng)技術(shù)的合作伙伴。Forrester表示：“Cloudera的創(chuàng)新方法忠于核心Hadoop，但因?yàn)槠淇蓪?shí)現(xiàn)快速創(chuàng)新并積極滿足客戶需求，這一點(diǎn)使它不同于其他那些供應(yīng)商。”目前，Cloudera的平臺(tái)已經(jīng)擁有200多個(gè)付費(fèi)客戶，一些客戶在Cloudera的技術(shù)支持下已經(jīng)可以跨1000多個(gè)節(jié)點(diǎn)實(shí)現(xiàn)對(duì)PB級(jí)數(shù)據(jù)的有效管理。
Hortonworks
和Cloudera一樣，Hortonworks是一個(gè)純粹的Hadoop技術(shù)公司。與Cloudera不同的是，Hortonworks堅(jiān)信開源Hadoop比任何其他供應(yīng)商的Hadoop發(fā)行版都要強(qiáng)大。Hortonworks的目標(biāo)是建立Hadoop生態(tài)圈和Hadoop用戶社區(qū)，推進(jìn)開源項(xiàng)目的發(fā)展。Hortonworks平臺(tái)和開源Hadoop聯(lián)系緊密，公司管理人員表示這會(huì)給用戶帶來(lái)好處，因?yàn)樗梢苑乐贡还?yīng)商套牢（如果Hortonworks的客戶想要離開這個(gè)平臺(tái)，他們可以輕松轉(zhuǎn)向其他開源平臺(tái)）。這并不是說(shuō)Hortonworks完全依賴開源Hadoop技術(shù)，而是因?yàn)樵摴緦⑵渌虚_發(fā)的成果回報(bào)給了開源社區(qū)，比如Ambari，這個(gè)工具就是由Hortonworks開發(fā)而成，用來(lái)填充集群管理項(xiàng)目漏洞。Hortonworks的方案已經(jīng)得到了Teradata、Microsoft、Red Hat和SAP這些供應(yīng)商的支持。
IBM
當(dāng)企業(yè)考慮一些大的IT項(xiàng)目時(shí)，很多人首先會(huì)想到IBM。IBM是Hadoop項(xiàng)目的主要參與者之一，F(xiàn)orrester稱IBM已有100多個(gè)Hadoop部署，它的很多客戶都有PB級(jí)的數(shù)據(jù)。IBM在網(wǎng)格計(jì)算、全球數(shù)據(jù)中心和企業(yè)大數(shù)據(jù)項(xiàng)目實(shí)施等眾多領(lǐng)域有著豐富的經(jīng)驗(yàn)?！癐BM計(jì)劃繼續(xù)整合SPSS分析、高性能計(jì)算、BI工具、數(shù)據(jù)管理和建模、應(yīng)對(duì)高性能計(jì)算的工作負(fù)載管理等眾多技術(shù)?！?/p>
Intel
和AWS類似，英特爾不斷改進(jìn)和優(yōu)化Hadoop使其運(yùn)行在自己的硬件上，具體來(lái)說(shuō)，就是讓Hadoop運(yùn)行在其至強(qiáng)芯片上，幫助用戶打破Hadoop系統(tǒng)的一些限制，使軟件和硬件結(jié)合的更好，英特爾的Hadoop發(fā)行版在上述方面做得比較好。Forrester指出英特爾在最近才推出這個(gè)產(chǎn)品，所以公司在未來(lái)還有很多改進(jìn)的可能，英特爾和微軟都被認(rèn)為是Hadoop市場(chǎng)上的潛力股。
MapR Technologies
MapR的Hadoop發(fā)行版目前為止也許是最好的了，不過(guò)很多人可能都沒(méi)有聽(tīng)說(shuō)過(guò)。Forrester對(duì)Hadoop用戶的調(diào)查顯示，MapR的評(píng)級(jí)最高，其發(fā)行版在架構(gòu)和數(shù)據(jù)處理能力上都獲得了最高分。MapR已將一套特殊功能融入其Hadoop發(fā)行版中。例如網(wǎng)絡(luò)文件系統(tǒng)（NFS）、災(zāi)難恢復(fù)以及高可用性功能。Forrester說(shuō)MapR在Hadoop市場(chǎng)上沒(méi)有Cloudera和Hortonworks那樣的知名度，MapR要成為一個(gè)真正的大企業(yè)，還需要加強(qiáng)伙伴關(guān)系和市場(chǎng)營(yíng)銷。
Microsoft
微軟在開源軟件問(wèn)題上一直很低調(diào)，但在大數(shù)據(jù)形勢(shì)下，它不得不考慮讓W(xué)indows也兼容Hadoop，它還積極投入到開源項(xiàng)目中，以更廣泛地推動(dòng)Hadoop生態(tài)圈的發(fā)展。我們可以在微軟的公共云Windows Azure HDInsight產(chǎn)品中看到其成果。微軟的Hadoop服務(wù)基于Hortonworks的發(fā)行版，而且是為Azure量身定制的。
微軟也有一些其他的項(xiàng)目，包括名為Polybase的項(xiàng)目，讓Hadoop查詢實(shí)現(xiàn)了SQLServer查詢的一些功能。Forrester說(shuō)：“微軟在數(shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、云、OLAP、BI、電子表格（包括PowerPivot）、協(xié)作和開發(fā)工具市場(chǎng)上有很大優(yōu)勢(shì)，而且微軟擁有龐大的用戶群，但要在Hadoop這個(gè)領(lǐng)域成為行業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者還有很遠(yuǎn)的路要走。”
Pivotal Software
EMC和Vmware部分大數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)分拆組合產(chǎn)生了Pivotal。Pivotal一直努力構(gòu)建一個(gè)性能優(yōu)越的Hadoop發(fā)行版，為此，Pivotal在開源Hadoop的基礎(chǔ)上又添加了一些新的工具，包括一個(gè)名為HAWQ的SQL引擎以及一個(gè)專門解決大數(shù)據(jù)問(wèn)題的Hadoop應(yīng)用。Forrester稱Pivotal Hadoop平臺(tái)的優(yōu)勢(shì)在于它整合了Pivotal、EMC、Vmware的眾多技術(shù)，Pivotal的真正優(yōu)勢(shì)實(shí)際上等于EMC和Vmware兩大公司為其撐腰。到目前為止，Pivotal的用戶還不到100個(gè)，而且大多是中小型客戶。
Teradata
對(duì)于Teradata來(lái)說(shuō)，Hadoop既是一種威脅也是一種機(jī)遇。數(shù)據(jù)管理，特別是關(guān)于SQL和關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)這一領(lǐng)域是Teradata的專長(zhǎng)。所以像Hadoop這樣的NoSQL平臺(tái)崛起可能會(huì)威脅到Teradata。相反，Teradata接受了Hadoop，通過(guò)與Hortonworks合作，Teradata在Hadoop平臺(tái)集成了SQL技術(shù)，這使Teradata的客戶可以在Hadoop平臺(tái)上方便地使用存儲(chǔ)在Teradata數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的數(shù)據(jù)。
AMPLab
通過(guò)將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)變?yōu)樾畔?，我們才可以理解世界，而這也正是AMPLab所做的。AMPLab致力于機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)庫(kù)、信息檢索、自然語(yǔ)言處理和語(yǔ)音識(shí)別等多個(gè)領(lǐng)域，努力改進(jìn)對(duì)信息包括不透明數(shù)據(jù)集內(nèi)信息的甄別技術(shù)。除了Spark，開源分布式SQL查詢引擎Shark也源于AMPLab，Shark具有極高的查詢效率，具有良好的兼容性和可擴(kuò)展性。近幾年的發(fā)展使計(jì)算機(jī)科學(xué)進(jìn)入到全新的時(shí)代，而AMPLab為我們?cè)O(shè)想一個(gè)運(yùn)用大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、通信等各種資源和技術(shù)靈活解決難題的方案，以應(yīng)對(duì)越來(lái)越復(fù)雜的各種難題。
mongodb數(shù)據(jù)庫(kù)排名第一嗎？
答案：A
1.文檔型數(shù)據(jù)庫(kù)
作為最受歡迎的NoSQL產(chǎn)品，文檔型數(shù)據(jù)庫(kù)MongoDB當(dāng)仁不讓地占據(jù)了第一的位置，同時(shí)它也是所有NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)中排名最靠前的產(chǎn)品(總排行榜第七名)。Apache基金會(huì)的CouchDB排在第二，基于.Net的數(shù)據(jù)庫(kù)RavenDB排在第三，Couchbase排在第四。
2.鍵值(Key-value)數(shù)據(jù)庫(kù)
鍵值(Key-value)數(shù)據(jù)庫(kù)是NoSQL領(lǐng)域中應(yīng)用范圍最廣的，也是涉及產(chǎn)品最多的一種模型。從最簡(jiǎn)單的BerkeleyDB到功能豐富的分布式數(shù)據(jù)庫(kù)Riak再到Amazon托管的DynamoDB不一而足。
在鍵值數(shù)據(jù)庫(kù)流行度排行中，Redis不出意外地排名第一，它是一款由Vmware支持的內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)，總體排名第十一。排在第二位的是Memcached，它在緩存系統(tǒng)中應(yīng)用十分廣泛。排在之后的是Riak、BerkeleyDB、SimpleDB、DynamoDB以及甲骨文的Oracle NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)。值得注意的是，Oracle NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)上榜不久，得分已經(jīng)翻番，上升勢(shì)頭非常迅猛。
3. 列式存儲(chǔ)
列式存儲(chǔ)被視為NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)中非常重要的一種模式，其中Cassandra流行度最高，它已經(jīng)由Facebook轉(zhuǎn)交給到Apache進(jìn)行管理，同時(shí)Cassandra在全體數(shù)據(jù)庫(kù)排名中排在第十位，緊隨MongoDB成為第二受歡迎的NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)?；贖adoop的Hbase排在第二位，Hypertable排在第三。而Google的BigTable并未列入排名，原因是它并未正式公開。
新聞名稱：nosql使用排名,nosql查詢效率
標(biāo)題網(wǎng)址：http://fisionsoft.com.cn/article/dsscooo.html
