【數據庫】——NoSQL數據庫簡單介紹

一、NoSQL概述

1.NoSQL簡介

NoSQL是一個概念，泛指非關系型的數據庫。有時稱為"Not only SQL"不僅僅是SQL，包括但不限于鍵值存儲數據庫、文檔型數據庫、搜索引擎數據庫、列存儲數據庫、圖形數據庫。

2.為什么用NoSQL

傳統的關系型數據庫如MySQL、SQL Server、Oracle等都是將復雜的數據結構歸結為簡單的二元關系（即二維表形式），能夠使用SQL語句進行復雜的查詢并且支持事務。但是隨著互聯網web2.0網站的興起，傳統的關系數據庫在處理web2.0網站，特別是超大規模和高并發的社交網絡類型的web2.0純動態網站，面臨著很多諸如在巨大數據量下查詢緩慢，單一的關系型數據模型難以應對數據種類復雜等情況。這時就需要用到NoSQL數據庫了。

NoSQL 對 SQL 做出了很好的補充。在實際開發中，有很多業務需求，并不需要完整的關系型數據庫功能，非關系型數據庫的功能就足夠使用了。這種情況下，使用性能更高、成本更低的非關系型數據庫當然是更明智的選擇。比如：日志收集、排行榜、定時器等。

3.NoSQL的優勢及特點

易擴展

NoSQL數據庫種類繁多，但是一個共同的特點都是去掉關系數據庫的關系型特性。數據之間無關系，這樣就非常容易擴展。

大數據量，高性能

NoSQL數據庫都具有非常高的讀寫性能，尤其在大數據量下，同樣表現優秀。這得益于它的無關系性，數據庫的結構簡單。

靈活的數據模型

NoSQL無須事先為要存儲的數據建立字段，隨時可以存儲自定義的數據格式。而在關系數據庫里，增刪字段是一件非常麻煩的事情。如果是非常大數據量的表，增加字段將會非常復雜且消耗時間，這點在大數據量的Web 2.0時代尤其明顯。

高可用

NoSQL在不太影響性能的情況，就可以方便地實現高可用的架構。比如Cassandra、HBase模型，通過復制模型也能實現高可用。

NoSQL在不同時期的詮釋

1970：NoSQL = We have no SQL

1980：NoSQL = Know SQL

2000：NoSQL = No SQL!

2005：NoSQL = Not only SQL

2013：NoSQL = No, SQL!

這說明了，NoSQL是對SQL的補充，不管如何補充也都離不開SQL。

二、NoSQL的分類

鍵值存儲數據庫

鍵值型數據庫通過 Key-Value 鍵值的方式來存儲數據，Key 作為唯一的標識符，優點是查找速度快，在這方面明顯優于關系型數據庫，缺點是無法像關系型數據庫一樣使用條件過濾（比如 WHERE），如果你不知道去哪里找數據，就要遍歷所有的鍵，這就會消耗大量的計算。

鍵值型數據庫典型的使用場景是作為內存緩存。

Redis

redis是內存高速緩存數據庫，基于高級的key——value存儲系統，其中value支持五種數據類型：

1.字符串（strings）

2.字符串列表（lists）

3.字符串集合（sets）

4.有序字符串集合（sorted sets）

5.哈希（hashes）

Redis還支持事務和數據的持久化，能夠快速的增刪。應用場景有排行榜、秒殺、抽獎。

文檔型數據庫

文檔型數據庫可存放并獲取文檔，可以是XML、JSON等格式。在數據庫中文檔作為處理信息的基本單位，一個文檔就相當于一條記錄。文檔數據庫所存放的文檔，就相當于鍵值數據庫所存放的“值”。

MongoDB

MongoDB是一個基于分布式文件存儲的數據庫。由C++語言編寫。旨在為WEB應用提供可擴展的高性能數據存儲解決方案。Mongo最大的特點是它支持的查詢語言非常強大，在海量數據中查詢速度非常快，支持分布式文件系統。

搜索引擎數據庫

關系型數據庫采用了索引提升檢索效率，但是針對全文索引效率卻較低。搜索引擎數據庫是應用在搜索引擎領域的數據存儲形式，由于搜索引擎會爬取大量的數據，并以特定的格式進行存儲，這樣在檢索的時候才能保證性能最優。核心原理是“倒排索引”。

elasticsearch

elasticsearch是一個高擴展的分布式全文檢索引擎，它可以近乎實時的存儲、檢索數據。

分布式實時文件存儲，并將每一個字段都編入索引，使其可以被搜索。

實時分析的分布式搜索引擎。

可以擴展到上百臺服務器，處理PB級別的結構化或非結構化數據。

列存儲數據庫

列式數據庫是相對于行式存儲的數據庫，Oracle、MySQL、SQL Server 等數據庫都是采用的行式存儲，而列式數據庫是將數據按照列存儲到數據庫中，這樣做的好處是可以大量降低系統的 I/O，適合于分布式文件系統，不足在于功能相對有限。

HBase

HBASE是一個高可靠性、高性能、面向列、可伸縮的非關系型數據庫，利用 Hadoop 分布式文件系統（Hadoop Distributed File System，HDFS）提供分布式數據存儲，一個表可以有上十億行，上百萬列。在實時讀寫、隨機訪問超大規模數據集方面十分優秀，多用于數據分析、數據挖掘。

圖形數據庫

圖形數據庫，利用了圖這種數據結構存儲了實體（對象）之間的關系。圖形數據庫最典型的例子就是社交網絡中人與人的關系，數據模型主要是以節點和邊（關系）來實現，特點在于能高效地解決復雜的關系問題。如社交網絡中人物之間的關系，如果用關系型數據庫則非常復雜，用圖形數據庫將非常簡單。

Neo4J

Neo4j是一款強健的，可伸縮的基于Java語言編寫的高性能圖數據庫。能夠高效的解決復雜的數據關系。比如好友推薦、商品推薦等就是使用了基于Neo4j的智能推薦引擎。

NoSQL 數據庫

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