NoSQL(NoSQL = Not Only SQL ),意即"不只仅是SQL"。 在现代的计算系统上天天网络上都会产生庞大的数据量。 这些数据有很大一部分是由关系数据库管理系统(RDBMS)来处理。 1970年 E.F.Codd's提出的关系模型的论文 "A relational model of data for large shared data banks",这使得数据建模和应用程序编程更加简单。 经过应用实践证实,关系模型是很是适合于客户服务器编程,远远超出预期的利益,今天它是结构化数据存储在网络和商务应用的主导技术。 NoSQL 是一项全新的数据库革命性运动,早期就有人提出,发展至2009年趋势愈加高涨。NoSQL的拥护者们提倡运用非关系型的数据存储,相对于铺天盖地的关系型数据库运用,这一律念无疑是一种全新的思惟的注入。
事务在英文中是transaction,和现实世界中的交易很相似,它有以下四个特性: 1、A (Atomicity) 原子性 原子性很容易理解,也就是说事务里的全部操做要么所有作完,要么都不作,事务成功的条件是事务里的全部操做都成功,只要有一个操做失败,整个事务就失败,须要回滚。 好比银行转帐,从A帐户转100元至B帐户,分为两个步骤:1)从A帐户取100元;2)存入100元至B帐户。这两步要么一块儿完成,要么一块儿不完成,若是只完成第一步,第二步失败,钱会莫名其妙少了100元。 2、C (Consistency) 一致性 一致性也比较容易理解,也就是说数据库要一直处于一致的状态,事务的运行不会改变数据库本来的一致性约束。 例如现有完整性约束a+b=10,若是一个事务改变了a,那么必须得改变b,使得事务结束后依然知足a+b=10,不然事务失败。 3、I (Isolation) 独立性 所谓的独立性是指并发的事务之间不会互相影响,若是一个事务要访问的数据正在被另一个事务修改,只要另一个事务未提交,它所访问的数据就不受未提交事务的影响。 好比如今有个交易是从A帐户转100元至B帐户,在这个交易还未完成的状况下,若是此时B查询本身的帐户,是看不到新增长的100元的。 4、D (Durability) 持久性 持久性是指一旦事务提交后,它所作的修改将会永久的保存在数据库上,即便出现宕机也不会丢失。
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不一样的平台上如:Pc、工做站、局域网和广域网上等。
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)。
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:
开放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,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。
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 数据库的发展却能很好的处理这些大的数据。
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
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。
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。
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
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, 也是是 ACID 的最终目的。
ACID | BASE |
---|---|
原子性(Atomicity) | 基本可用(Basically Available) |
一致性(Consistency) | 软状态/柔性事务(Soft state) |
隔离性(Isolation) | 最终一致性 (Eventual consistency) |
持久性 (Durable) |
类型 | 部分表明
|
特色 |
列存储 | Hbasesql Cassandra数据库 Hypertable编程 |
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。json |
文档存储设计模式 |
MongoDB安全 CouchDB服务器 |
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。这样也就有机会对某些字段创建索引,实现关系数据库的某些功能。网络 |
key-value存储架构 |
Tokyo Cabinet / Tyrant并发 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。 |