为何会出现NoSQL数据库

为何会出现NoSQL数据库

1、总结

一句话总结：sql不支持分布式且且有性能瓶颈且不支持分布式，不一样NoSQL适合不一样的场景

 

一、"不一样的NoSQL数据库只适合不一样的场景"这句话对么？

对的，NoSQL数据库是针对点的，关系型数据库是针对面的

 

二、NoSQL数据库有哪四种？

①KV键值对：redis，内容缓存，主要用于处理大量数据的高访问负载等； 
②bson：文档数据库，MongoDB 是一个基于分布式文件存储的数据库，C++编写的。皆在为web应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。它介于关系型数据库与非关系型数据库之间的产品，是非关系型中功能最丰富的，且最像关系型数据库的； 
③列存储数据库：分布式文件系统 
④图关系型数据库 ：它不是放图的，放的是 关系：如朋友圈社交网络等。专一于关系图谱。

 

三、数据库主从复制和读写分离是什么？

主从复制：往主服务里插入一条数据的同时，也往从服务里写入一条数据（备份、容灾） 
读写分离：通常主做为写（20%），从做为读（80%）

 

 

 

2、互联网背景下为何会出现NoSQL？

1、传统应用模式 （ALL IN ONE） 

全部的东西都部署在一台机器上，包括站点、数据库、文件等等(如今阿里云的出现方便了不少)。核心工做就是：前端传过来一些数据，而后业务逻辑层拼装，而后访问数据库，数据库返回数据，数据拼装成页面，最终返回到浏览器。 
这时候数据库可能会率先成为瓶颈，在流量峰值期容易宕机，第一能够优化sql语句，第二，典型的应用都是读数据库频率远大于写数据库频率。这时候能够采用读写分离，多读一写的数据库架构（通常是20%是写库，80%是读库）；

这时候的主要矛盾点已经变为业务复杂度的提高带来的耦合，致使升级困难，开发容易引入bug，维护成本也提高。

一、Memcached 分布式缓存服务器，经过文件缓存来缓解数据库压力，为多个web服务器提供了一个共享的高性能缓存服务。在Memcached服务器上，又发展了根据hash算法来进行多台Memcached缓存服务的扩展，而后又出现了一致性hash来解决增长或减小缓存服务器致使从新hash带来的大量缓存失效的弊端。

不足： 
因为数据库的写入压力增长，Memcached只能缓解数据库的读取压力。读写集中在一个数据库上让数据库不堪重负，大部分网站开始使用主从复制技术来达到读写分离，以提升读写性能和读库的可扩展性。Mysql的master-slave模式成为这个时候的网站标配了。

二、主从复制读写分离 
主从复制：往主服务里插入一条数据的同时，也往从服务里写入一条数据（备份、容灾） 
读写分离：通常主做为写（20%），从做为读（80%）

三、在Memcached 高速缓存、MySQL主从复制，读写分离的基础之上，因为大量数据的增长，写压力开始出现瓶颈，因为MyISAM使用表锁，在高并发下会出现严重的锁问题，大量的高并发MySQL应用开始使用InnoDB引擎代替MyISAM。 
同时开始使用分库分表来缓解压力。 
MySQL的扩展性差（须要复杂的技术来实现），大数据下IO压力大，表结构更改困难，正是当前使用MySQL的开发人员面临的问题。

四、为何用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。

 

2、什么是NoSQL?

NoSQL(NoSQL = Not Only SQL )，意即“不只仅是SQL”， 泛指非关系型的数据库。

一、做用 
NoSQL数据库种类繁多，可是一个共同的特色都是去掉关系数据库的关系型特性。数据之间无关系，这样就很是容易扩展。也无形之间，在架构的层面上带来了可扩展的能力。 
NoSQL数据库都具备很是高的读写性能，尤为在大数据量下，这得益于它的无关系性，数据库的结构简单。 
NoSQL无需事先为要存储的数据创建字段，随时能够存储自定义的数据格式。而在关系数据库里，增删字段是一件很是麻烦的事情。若是是很是大数据量的表，增长字段简直就是一个噩梦。

二、关系型数据库（RDBMS）VS 非关系型数据库（NoSQL） 
RDBMS：

• 高度组织化结构化数据
• 结构化查询语言（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

总结： RDBMS 和NoSQL都有各自的特色和使用的应用场景，让关系数据库关注在关系上，NoSQL关注在存储上。

 

3、互联网时代面临的问题 

一、3V 和 3高 
3V: 海量的数据流量；多样(商品种类、各式各样)；实时的数据需求 
3高： 高并发；高可用；高性能

4、NoSQL 数据模型简介 
传统的关系型数据模型的设计基本上是 基于数据库范式创建1：1 / 1：N / N:N,主外键的关系设计。 
一、NoSQL的设计： 
使用Bson() 相似于json的一种二进制形式的存储格式，简称 Binary JSON,它也一样支持内嵌的文档对象和数组对象。 
二、聚合模型 
高并发的操做是不太建议有关联查询的，互联网公司用冗余数据来避免关联查询，分布式事务是支持不了太多的并发的。 
三、NoSQL数据库的四大分类： 
①KV键值对：redis，内容缓存，主要用于处理大量数据的高访问负载等； 
②bson：文档数据库，MongoDB 是一个基于分布式文件存储的数据库，C++编写的。皆在为web应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。它介于关系型数据库与非关系型数据库之间的产品，是非关系型中功能最丰富的，且最像关系型数据库的； 
③列存储数据库：分布式文件系统 
④图关系型数据库 ：它不是放图的，放的是 关系：如朋友圈社交网络等。专一于关系图谱。

 

参考：互联网背景下为何会出现NoSQL？ - CSDN博客https://blog.csdn.net/u013709087/article/details/78313923