分布式系统及NoSQLl简介

分布式系统及NoSQL简介

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数据存储

 1.数据存储

★数据模型：

• 层次模型；

• 网状模型；

• 关系模型；

• 对象关系模型

☉关系模型：

• 关系型数据，严格的schema；

• ACID规则

分布式系统

 1.介绍

★分布式系统：

• 分布式系统（distributed system）由多台计算机和通讯的软件组件经过计算机网络链接（本地网络或广域网）组成。

• 分布式系统是创建在网络之上的软件系统。正是由于软件的特性，因此分布式系统具备高度的内聚性和透明性。

• 所以，网络和分布式系统之间的区别更多的在于高层软件（特别是操做系统），而不是硬件。

• 分布式系统能够应用在在不一样的平台上如：Pc、工做站、局域网和广域网上等。
  

 2.分布式计算的优势

★优势

☉可靠性（容错） ：

• 分布式计算系统中的一个重要的优势是可靠性。一台服务器的系统崩溃并不影响到其他的服务器。

☉可扩展性：

• 在分布式计算系统能够根据须要增长更多的机器。

☉资源共享：

• 共享数据是必不可少的应用，如银行，预订系统。

☉灵活性：

• 因为该系统是很是灵活的，它很容易安装，实施和调试新的服务。

☉更快的速度：

• 分布式计算系统能够有多台计算机的计算能力，使得它比其余系统有更快的处理速度。

☉开放系统：

• 因为它是开放的系统，本地或者远程均可以访问到该服务。

☉更高的性能：

• 相较于集中式计算机网络集群能够提供更高的性能（及更好的性价比）。

 2.分布式计算的缺点

★缺点

☉故障排除：

• 故障排除和诊断问题。

☉软件：

• 更少的软件支持是分布式计算系统的主要缺点。

☉网络：

• 网络基础设施的问题，包括：传输问题，高负载，信息丢失等。

☉安全性：

• 开发系统的特性让分布式计算系统存在着数据的安全性和共享的风险等问题。

NoSQL介绍

 1.介绍

★百度百科：

• NoSQL，泛指非关系型的数据库。随着互联网web2.0网站的兴起，传统的关系数据库在应付web2.0网站，特别是超大规模和高并发的SNS类型的web2.0纯动态网站已经显得力不从心，暴露了不少难以克服的问题，而非关系型的数据库则因为其自己的特色获得了很是迅速的发展。NoSQL数据库的产生就是为了解决大规模数据集合多重数据种类带来的挑战，尤为是大数据应用难题。

★什么是NoSQL：

• NoSQL(NoSQL = Not Only SQL )，意即"不只仅是SQL"。

• NoSQL，指的是非关系型的数据库。NoSQL有时也称做Not Only SQL的缩写，是对不一样于传统的关系型数据库的数据库管理系统的统称。

• NoSQL用于超大规模数据的存储。（例如谷歌或Facebook天天为他们的用户收集万亿比特的数据）。这些类型的数据存储不须要固定的模式，无需多余操做就能够横向扩展。

★NoSQL简史：

• NoSQL一词最先出现于1998年，是Carlo Strozzi开发的一个轻量、开源、不提供SQL功能的关系数据库。

• 2009年，Last.fm的Johan Oskarsson发起了一次关于分布式开源数据库的讨论[2]，来自Rackspace的Eric Evans再次提出了NoSQL的概念，这时的NoSQL主要指非关系型、分布式、不提供ACID的数据库设计模式。

• 2009年在亚特兰大举行的"no:sql(east)"讨论会是一个里程碑，其口号是"select fun, profit from real_world where relational=false;"。所以，对NoSQL最广泛的解释是"非关联型的"，强调Key-Value Stores和文档数据库的优势，而不是单纯的反对RDBMS。

 2.为何使用NoSQL？

今天咱们能够经过第三方平台（如：Google,Facebook等）能够很容易的访问和抓取数据。用户的我的信息，社交网络，地理位置，用户生成的数据和用户操做日志已经成倍的增长。咱们若是要对这些用户数据进行挖掘，那SQL数据库已经不适合这些应用了, NoSQL数据库的发展也却能很好的处理这些大的数据。

 3.RDBMS vs NoSQL

★RDBMS

- 高度组织化结构化数据 
- 结构化查询语言（SQL） (SQL) 
- 数据和关系都存储在单独的表中。 
- 数据操纵语言，数据定义语言 
- 严格的一致性
- 基础事务

★NoSQL

- 表明着不只仅是SQL
- 没有声明性查询语言
- 没有预约义的模式
-键 - 值对存储，列存储，文档存储，图形数据库
- 最终一致性，而非ACID属性
- 非结构化和不可预知的数据
- CAP定理 
- 高性能，高可用性和可伸缩性

 4.CAP定理

在计算机科学中, CAP定理（CAP theorem）, 又被称做 布鲁尔定理（Brewer's theorem）, 它指出对于一个分布式计算系统来讲，不可能同时知足如下三点：

☉一致性(Consistency) 

• 全部节点在同一时间具备相同的数据

☉可用性(Availability) 

• 保证每一个请求无论成功或者失败都有响应

☉分隔容忍(Partition tolerance) 

• 系统中任意信息的丢失或失败不会影响系统的继续运做

★CAP理论的核心是：

• 一个分布式系统不可能同时很好的知足一致性，可用性和分区容错性这三个需求，最多只能同时较好的知足两个。

所以，根据 CAP 原理将 NoSQL 数据库分红了知足 CA 原则、知足 CP 原则和知足 AP 原则三 大类：

• CA - 单点集群，知足一致性，可用性的系统，一般在可扩展性上不太强大。

• CP - 知足一致性，分区容忍性的系统，一般性能不是特别高。

• AP - 知足可用性，分区容忍性的系统，一般可能对一致性要求低一些。

 5.NoSQL的优缺点

★优势

- 高可扩展性

- 分布式计算

- 低成本

- 架构的灵活性，半结构化数据

- 没有复杂的关系

★缺点

- 没有标准化

- 有限的查询功能（到目前为止）

- 最终一致是不直观的程序

 6.BASE

★BASE

• BASE：Basically Available, Soft-state, Eventually Consistent。 由 Eric Brewer 定义。

☉CAP理论的核心是：

• 一个分布式系统不可能同时很好的知足一致性，可用性和分区容错性这三个需求，最多只能同时较好的知足两个。

☉BASE是NoSQL数据库一般对可用性及一致性的弱要求原则：

• Basically Availble --基本可用

• Soft-state --软状态/柔性事务。 "Soft state" 能够理解为"无链接"的, 而 "Hard state" 是"面向链接"的

• Eventual Consistency --最终一致性；最终一致性， 也是是 ACID 的最终目的。

 7.NoSQL数据库分类

类型	部分表明	特色
列存储	Hbase Cassandra Hypertable	顾名思义，是按列存储数据的。最大的特色是方便存储结构化和半结构化数据，方便作数据压缩，对针对某一列或者某几列的查询有很是大的IO优点。
文档 存储	MongoDB CouchDB	文档存储通常用相似json的格式存储，存储的内容是文档型的。这样也就有有机会对某些字段创建索引，实现关系数据库的某些功能。
key-value存储	Tokyo Cabinet / Tyrant Berkeley DB MemcacheDB Redis	能够经过key快速查询到其value。通常来讲，存储无论value的格式，照单全收。（Redis包含了其余功能）
图存储	Neo4J FlockDB	图形关系的最佳存储。使用传统关系数据库来解决的话性能低下，并且设计使用不方便。
对象存储	db4o Versant	经过相似面向对象语言的语法操做数据库，经过对象的方式存取数据。
xml数据库	Berkeley DB XML BaseX	高效的存储XML数据，并支持XML的内部查询语法，好比XQuery,Xpath。