1、基本概念
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)的社交性網(wǎng)絡(luò)服務(wù)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，如：
1、Highperformance——對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)高并發(fā)讀寫(xiě)的需求
Web2.0網(wǎng)站要根據(jù)用戶個(gè)性化信息來(lái)實(shí)時(shí)生成動(dòng)態(tài)頁(yè)面和提供動(dòng)態(tài)信息，所以基本上無(wú)法使用動(dòng)態(tài)頁(yè)面靜態(tài)化技術(shù)，因此數(shù)據(jù)庫(kù)并發(fā)負(fù)載非常高，往往要達(dá)到每秒上萬(wàn)次讀寫(xiě)請(qǐng)求。關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)應(yīng)付上萬(wàn)次SQL查詢還勉強(qiáng)頂?shù)米?，但是?yīng)付上萬(wàn)次SQL寫(xiě)數(shù)據(jù)請(qǐng)求，硬盤(pán)IO就已經(jīng)無(wú)法承受了。其實(shí)對(duì)于普通的BBS網(wǎng)站，往往也存在對(duì)高并發(fā)寫(xiě)請(qǐng)求的需求，例如像JavaEye網(wǎng)站的實(shí)時(shí)統(tǒng)計(jì)在線用戶狀態(tài)，記錄熱門(mén)帖子的點(diǎn)擊次數(shù)，投票計(jì)數(shù)等，因此這是一個(gè)相當(dāng)普遍的需求。
2、HugeStorage——對(duì)海量數(shù)據(jù)的高效率存儲(chǔ)和訪問(wèn)的需求
類似Facebook，twitter，F(xiàn)riendfeed這樣的社交性網(wǎng)站，每天用戶產(chǎn)生海量的用戶動(dòng)態(tài)，以Friendfeed為例，一個(gè)月就達(dá)到了2.5億條用戶動(dòng)態(tài)，對(duì)于關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)來(lái)說(shuō)，在一張2.5億條記錄的表里面進(jìn)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(dòng)輒數(shù)以億計(jì)的帳號(hào)，關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)也很難應(yīng)付。
3、HighScalability&&HighAvailability——對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)的高可擴(kuò)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(kù)是最難進(jìn)行橫向擴(kuò)展的，當(dāng)一個(gè)應(yīng)用系統(tǒng)的用戶量和訪問(wèn)量與日俱增的時(shí)候，你的數(shù)據(jù)庫(kù)卻沒(méi)有辦法像webserver和appserver那樣簡(jiǎn)單的通過(guò)添加更多的硬件和服務(wù)節(jié)點(diǎn)來(lái)擴(kuò)展性能和負(fù)載能力。對(duì)于很多需要提供24小時(shí)不間斷服務(wù)的網(wǎng)站來(lái)說(shuō)，對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)進(jìn)行升級(jí)和擴(kuò)展是非常痛苦的事情，往往需要停機(jī)維護(hù)和數(shù)據(jù)遷移，數(shù)據(jù)庫(kù)不能通過(guò)不斷的添加服務(wù)器節(jié)點(diǎn)來(lái)實(shí)現(xiàn)擴(kuò)展。
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，NoSQL這種非關(guān)系型的數(shù)據(jù)應(yīng)運(yùn)而生。
2、NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)分類
1、鍵值(Key-Value)存儲(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)
這一類數(shù)據(jù)庫(kù)主要會(huì)使用到一個(gè)哈希表，這個(gè)表中有一個(gè)特定的鍵和一個(gè)指針指向特定的數(shù)據(jù)。Key/value模型對(duì)于IT系統(tǒng)來(lái)說(shuō)的優(yōu)勢(shì)在于簡(jiǎn)單、易部署。但是如果DBA只對(duì)部分值進(jìn)行查詢或更新的時(shí)候，Key/value就顯得效率低下了。
2、列存儲(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)
這部分?jǐn)?shù)據(jù)庫(kù)通常是用來(lái)應(yīng)對(duì)分布式存儲(chǔ)的海量數(shù)據(jù)。鍵仍然存在，但是它們的特點(diǎn)是指向了多個(gè)列。這些列是由列家族來(lái)安排的。列存儲(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)每一列，允許更快的掃描時(shí)，只涉及一小部分列。
一個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)索引是一種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，允許在存儲(chǔ)空間上快速查找數(shù)據(jù)和額外的寫(xiě)(索引更新)。索引映射到數(shù)據(jù)的行數(shù)，而一個(gè)列數(shù)據(jù)庫(kù)將數(shù)據(jù)映射到行數(shù)，這樣計(jì)算變得更快。
3、文檔型數(shù)據(jù)庫(kù)
文檔型數(shù)據(jù)庫(kù)的靈感是來(lái)自于LotusNotes辦公軟件的，而且它同第一種鍵值存儲(chǔ)相類似。該類型的數(shù)據(jù)模型是版本化的文檔，半結(jié)構(gòu)化的文檔以特定的格式存儲(chǔ)，比如JSON。文檔型數(shù)據(jù)庫(kù)可以看作是鍵值數(shù)據(jù)庫(kù)的升級(jí)版，允許之間嵌套鍵值。而且文檔型數(shù)據(jù)庫(kù)比鍵值數(shù)據(jù)庫(kù)的查詢效率更高。
文檔型存儲(chǔ)以報(bào)紙為例，報(bào)紙上一篇文章也可以存儲(chǔ)為一個(gè)單一的實(shí)體，這降低了對(duì)于習(xí)慣看到文章內(nèi)容所消耗的時(shí)間。
4、圖形(Graph)數(shù)據(jù)庫(kù)
圖形結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)庫(kù)同其他行列以及剛性結(jié)構(gòu)的SQL數(shù)據(jù)庫(kù)不同，它是使用靈活的圖形模型，并且能夠擴(kuò)展到多個(gè)服務(wù)器上。圖或網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)主要有2個(gè)組成部分：
節(jié)點(diǎn)：實(shí)體本身。在社交網(wǎng)絡(luò)中，這可能是人。
邊：實(shí)體間的關(guān)系。這種關(guān)系用一條線來(lái)表示，并且有它自己的特性。邊可以有一個(gè)方向。
圖可以變的非常復(fù)雜來(lái)給定足夠的關(guān)系和實(shí)體類型。
因此，我們總結(jié)NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)在以下的這幾種情況下比較適用：
1、數(shù)據(jù)模型比較簡(jiǎn)單；
2、需要靈活性更強(qiáng)的IT系統(tǒng)；
3、對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)性能要求較高；
4、不需要高度的數(shù)據(jù)一致性；
5、對(duì)于給定key，比較容易映射復(fù)雜值的環(huán)境。
3、常見(jiàn)NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)
1）Redis
Redis是一個(gè)開(kāi)源的使用ANSIC語(yǔ)言編寫(xiě)、支持網(wǎng)絡(luò)、可基于內(nèi)存亦可持久化的日志型、Key-Value數(shù)據(jù)庫(kù)，并提供多種語(yǔ)言的API。從2010年3月15日起，Redis的開(kāi)發(fā)工作由VMware主持。從2013年5月開(kāi)始，Redis的開(kāi)發(fā)由Pivotal贊助。
Redis本質(zhì)上是一個(gè)Key-Value類型的內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)，很像memcached，整個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)加載在內(nèi)存當(dāng)中進(jìn)行操作，定期通過(guò)異步操作把數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)flush到硬盤(pán)上進(jìn)行保存。因?yàn)槭羌儍?nèi)存操作，Redis的性能非常出色，每秒可以處理超過(guò)10萬(wàn)次讀寫(xiě)操作。
Redis的出色之處不僅僅是性能，Redis最大的魅力是支持保存List鏈表和Set集合的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，而且還支持對(duì)List進(jìn)行各種操作，例如從List兩端push和pop數(shù)據(jù)，取List區(qū)間，排序等等，對(duì)Set支持各種集合的并集交集操作，此外單個(gè)value的最大限制是1GB，不像memcached只能保存1MB的數(shù)據(jù)，因此Redis可以用來(lái)實(shí)現(xiàn)很多有用的功能，比方說(shuō)用他的List來(lái)做FIFO雙向鏈表，實(shí)現(xiàn)一個(gè)輕量級(jí)的高性能消息隊(duì)列服務(wù)，用他的Set可以做高性能的tag系統(tǒng)等等。另外Redis也可以對(duì)存入的Key-Value設(shè)置expire時(shí)間，因此也可以被當(dāng)作一個(gè)功能加強(qiáng)版的memcached來(lái)用。
Redis的主要缺點(diǎn)是數(shù)據(jù)庫(kù)容量受到物理內(nèi)存的限制，不能用作海量數(shù)據(jù)的高性能讀寫(xiě)，并且它沒(méi)有原生的可擴(kuò)展機(jī)制，不具有scale（可擴(kuò)展）能力，要依賴客戶端來(lái)實(shí)現(xiàn)分布式讀寫(xiě)，因此Redis適合的場(chǎng)景主要局限在較小數(shù)據(jù)量的高性能操作和運(yùn)算上。目前使用Redis的網(wǎng)站有g(shù)ithub，EngineYard。
2）MongoDB
MongoDB是一個(gè)開(kāi)源的面向文檔的NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)，目前由10gen開(kāi)發(fā)并維護(hù)，介于關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)和非關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)之間的產(chǎn)品，是非關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)當(dāng)中功能最豐富，最像關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)的。他支持的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)非常松散，是類似json的bjson格式，因此可以存儲(chǔ)比較復(fù)雜的數(shù)據(jù)類型。
Mongo最大的特點(diǎn)是他支持的查詢語(yǔ)言非常強(qiáng)大，其語(yǔ)法有點(diǎn)類似于面向?qū)ο蟮牟樵冋Z(yǔ)言，幾乎可以實(shí)現(xiàn)類似關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)單表查詢的絕大部分功能，而且還支持對(duì)數(shù)據(jù)建立索引。
Mongo主要解決的是海量數(shù)據(jù)的訪問(wèn)效率問(wèn)題，根據(jù)官方的文檔，當(dāng)數(shù)據(jù)量達(dá)到50GB以上的時(shí)候，Mongo的數(shù)據(jù)庫(kù)訪問(wèn)速度是MySQL的10倍以上。Mongo的并發(fā)讀寫(xiě)效率不是特別出色，根據(jù)官方提供的性能測(cè)試表明，大約每秒可以處理0.5萬(wàn)－1.5次讀寫(xiě)請(qǐng)求。
因?yàn)镸ongo主要是支持海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的，所以Mongo還自帶了一個(gè)出色的分布式文件系統(tǒng)GridFS，可以支持海量的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)。
3）HBASE
HBase–HadoopDatabase，是一個(gè)高可靠性、高性能、面向列、可伸縮的分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)，利用HBase技術(shù)可在廉價(jià)PCServer上搭建起大規(guī)模結(jié)構(gòu)化存儲(chǔ)集群。
與FUJITSUCliq等商用大數(shù)據(jù)產(chǎn)品不同，HBase是GoogleBigtable的開(kāi)源實(shí)現(xiàn)，類似GoogleBigtable利用GFS作為其文件存儲(chǔ)系統(tǒng)，HBase利用HadoopHDFS作為其文件存儲(chǔ)系統(tǒng)；Google運(yùn)行MapReduce來(lái)處理Bigtable中的海量數(shù)據(jù)，HBase同樣利用HadoopMapReduce來(lái)處理HBase中的海量數(shù)據(jù)；GoogleBigtable利用Chubby作為協(xié)同服務(wù)，HBase利用Zookeeper作為對(duì)應(yīng)。
