Nosql（以redis、memchache以及mogoDB为表明）和关系型数据库的区别

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本篇文章主要介绍Nosql的一些东西，以及Nosql中比较火的三个数据库Redis、Memchache、MongoDb和他们之间的区别。如下是本文章的阅读目录

1、Nosql介绍

1.Nosql简介
2.Nosql的特色和关系型数据库的区别
3.Redis，Memcache，MongoDb的特色与区别
4.参考文章

Nosql介绍

Nosql的全称是Not Only Sql，这个概念早起就有人提出，在09年的时候比较火。Nosql指的是非关系型数据库，而咱们经常使用的都是关系型数据库。就像咱们经常使用的mysql，sqlserver同样，这些数据库通常用来存储重要信息，应对普通的业务是没有问题的。可是，随着互联网的高速发展，传统的关系型数据库在应付超大规模，超大流量以及高并发的时候力不从心。而就在这个时候，Nosql获得的告诉的发展。

 

Nosql和关系型数据库的区别

1.存储方式

　　关系型数据库是表格式的，所以存储在表的行和列中。他们之间很容易关联协做存储，提取数据很方便。而Nosql数据库则与其相反，他是大块的组合在一块儿。一般存储在数据集中，就像文档、键值对或者图结构。

 

2.存储结构

　　关系型数据库对应的是结构化数据，数据表都预先定义告终构（列的定义），结构描述了数据的形式和内容。这一点对数据建模相当重要，虽然预约义结构带来了可靠性和稳定性，可是修改这些数据比较困难。而Nosql数据库基于动态结构，使用与非结构化数据。由于Nosql数据库是动态结构，能够很容易适应数据类型和结构的变化。

 

3.存储规范

　　关系型数据库的数据存储为了更高的规范性，把数据分割为最小的关系表以免重复，得到精简的空间利用。虽然管理起来很清晰，可是单个操做设计到多张表的时候，数据管理就显得有点麻烦。而Nosql数据存储在平面数据集中，数据常常可能会重复。单个数据库不多被分隔开，而是存储成了一个总体，这样整块数据更加便于读写

 

4.存储扩展

　　这多是二者之间最大的区别，关系型数据库是纵向扩展，也就是说想要提升处理能力，要使用速度更快的计算机。由于数据存储在关系表中，操做的性能瓶颈可能涉及到多个表，须要经过提高计算机性能来克服。虽然有很大的扩展空间，可是最终会达到纵向扩展的上限。而Nosql数据库是横向扩展的，它的存储自然就是分布式的，能够经过给资源池添加更多的普通数据库服务器来分担负载。

 

5.查询方式

　　关系型数据库经过结构化查询语言来操做数据库（就是咱们一般说的SQL）。SQL支持数据库CURD操做的功能很是强大，是业界的标准用法。而Nosql查询以块为单元操做数据，使用的是非结构化查询语言（UnQl），它是没有标准的。关系型数据库表中主键的概念对应Nosql中存储文档的ID。关系型数据库使用预约义优化方式（好比索引）来加快查询操做，而Nosql更简单更精确的数据访问模式。

 

6.事务

　　关系型数据库遵循ACID规则（原子性(Atomicity)、一致性(Consistency)、隔离性(Isolation)、持久性(Durability)），而Nosql数据库遵循BASE原则（基本可用（Basically Availble）、软/柔性事务（Soft-state ）、最终一致性（Eventual Consistency））。因为关系型数据库的数据强一致性，因此对事务的支持很好。关系型数据库支持对事务原子性细粒度控制，而且易于回滚事务。而Nosql数据库是在CAP（一致性、可用性、分区容忍度）中任选两项，由于基于节点的分布式系统中，很难所有知足，因此对事务的支持不是很好，虽然也可使用事务，可是并非Nosql的闪光点。

 

7.性能

　　关系型数据库为了维护数据的一致性付出了巨大的代价，读写性能比较差。在面对高并发读写性能很是差，面对海量数据的时候效率很是低。而Nosql存储的格式都是key-value类型的，而且存储在内存中，很是容易存储，并且对于数据的 一致性是 弱要求。Nosql无需sql的解析，提升了读写性能。

 

8.受权方式

　　关系型数据库一般有SQL Server，Mysql，Oracle。主流的Nosql数据库有redis，memcache，MongoDb。大多数的关系型数据库都是付费的而且价格昂贵，成本较大，而Nosql数据库一般都是开源的。

 

Redis，Memcache，MongoDb的特色与区别

 

Redis

优势

1.支持多种数据结构，如 string（字符串）、 list(双向链表)、dict(hash表)、set(集合）、zset(排序set)、hyperloglog（基数估算）
2.支持持久化操做，能够进行aof及rdb数据持久化到磁盘，从而进行数据备份或数据恢复等操做，较好的防止数据丢失　　的手段。
3.支持经过Replication进行数据复制，经过master-slave机制，能够实时进行数据的同步复制，支持多级复制和增量复制，master-slave机制是Redis进行HA的重要手段。
4.单线程请求，全部命令串行执行，并发状况下不须要考虑数据一致性问题。
5.支持pub/sub消息订阅机制，能够用来进行消息订阅与通知。
6.支持简单的事务需求，但业界使用场景不多，并不成熟。

缺点

1.Redis只能使用单线程，性能受限于CPU性能，故单实例CPU最高才可能达到5-6wQPS每秒（取决于数据结构，数据大小以及服务器硬件性能，平常环境中QPS高峰大约在1-2w左右）。
2.支持简单的事务需求，但业界使用场景不多，并不成熟，既是优势也是缺点。
3.Redis在string类型上会消耗较多内存，可使用dict（hash表）压缩存储以下降内存耗用。

 

Memcache

优势

1.Memcached能够利用多核优点，单实例吞吐量极高，能够达到几十万QPS（取决于key、value的字节大小以及服务器硬件性能，平常环境中QPS高峰大约在4-6w左右）。适用于最大程度扛量。
2.支持直接配置为session handle。

缺点

1只支持简单的key/value数据结构，不像Redis能够支持丰富的数据类型。
2.没法进行持久化，数据不能备份，只能用于缓存使用，且重启后数据所有丢失。
3.没法进行数据同步，不能将MC中的数据迁移到其余MC实例中。
4.Memcached内存分配采用Slab Allocation机制管理内存，value大小分布差别较大时会形成内存利用率下降，并引起低利用率时依然出现踢出等问题。须要用户注重value设计。

 

MongoDB

优势

1.更高的写负载，MongoDB拥有更高的插入速度。
2.处理很大的规模的单表，当数据表太大的时候能够很容易的分割表。
3.高可用性，设置M-S不只方便并且很快，MongoDB还能够快速、安全及自动化的实现节点（数据中心）故障转移。
4.快速的查询，MongoDB支持二维空间索引，好比管道，所以能够快速及精确的从指定位置获取数据。MongoDB在启动后会将数据库中的数据以文件映射的方式加载到内存中。若是内存资源至关丰富的话，这将极大地提升数据库的查询速度。
5.非结构化数据的爆发增加，增长列在有些状况下可能锁定整个数据库，或者增长负载从而致使性能降低，因为MongoDB的弱数据结构模式，添加1个新字段不会对旧表格有任何影响，整个过程会很是快速。

缺点

1.不支持事务。
2.MongoDB占用空间过大 。
3.MongoDB没有成熟的维护工具。

 

Redis、Memcache和MongoDB的区别

1.性能

三者的性能都比较高，总的来说：Memcache和Redis差很少，要高于MongoDB。

2.便利性

memcache数据结构单一。
redis丰富一些，数据操做方面，redis更好一些，较少的网络IO次数。
mongodb支持丰富的数据表达，索引，最相似关系型数据库，支持的查询语言很是丰富。

3,存储空间

redis在2.0版本后增长了本身的VM特性，突破物理内存的限制；能够对key value设置过时时间（相似memcache）。
memcache能够修改最大可用内存,采用LRU算法。
mongoDB适合大数据量的存储，依赖操做系统VM作内存管理，吃内存也比较厉害，服务不要和别的服务在一块儿。

4.可用性

redis，依赖客户端来实现分布式读写；主从复制时，每次从节点从新链接主节点都要依赖整个快照,无增量复制，因性能和效率问题，因此单点问题比较复杂；不支持自动sharding,须要依赖程序设定一致hash 机制。一种替代方案是，不用redis自己的复制机制，采用本身作主动复制（多份存储），或者改为增量复制的方式（须要本身实现），一致性问题和性能的权衡。
Memcache自己没有数据冗余机制，也不必；对于故障预防，采用依赖成熟的hash或者环状的算法，解决单点故障引发的抖动问题。
mongoDB支持master-slave,replicaset（内部采用paxos选举算法，自动故障恢复）,auto sharding机制，对客户端屏蔽了故障转移和切分机制。

5.可靠性

redis支持（快照、AOF）：依赖快照进行持久化，aof加强了可靠性的同时，对性能有所影响。
memcache不支持，一般用在作缓存,提高性能。
MongoDB从1.8版本开始采用binlog方式支持持久化的可靠性。

6.一致性

Memcache 在并发场景下，用cas保证一致性。
redis事务支持比较弱，只能保证事务中的每一个操做连续执行。
mongoDB不支持事务。

7.数据分析

mongoDB内置了数据分析的功能(mapreduce),其余二者不支持。

8.应用场景

redis：数据量较小的更性能操做和运算上。memcache：用于在动态系统中减小数据库负载，提高性能;作缓存，提升性能（适合读多写少，对于数据量比较大，能够采用sharding）。MongoDB:主要解决海量数据的访问效率问题。