目录

一、发展历史

二、什么是NoSQL？

三、为什么使用NoSQL？

四、NoSQL vs. RDBMS

五、NoSQL的四种类型

键值存储

文档存储

列式存储

图形存储

六、NoSQL的优缺点

七、NoSQL的特点

灵活的可扩展性

灵活的数据模型

与云计算紧密融合

大数据量，高性能

高可用

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一、发展历史

        NoSQL 一词最早出现于 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，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”。因此，对 NoSQL 最普遍的解释是"非关联型的"，强调 Key-Value Stores 和文档数据库的优点，而不是单纯的反对 RDBMS。

二、什么是NoSQL？

        NoSQL（Not Only SQL），意思是"不仅仅是 SQL"，指的是非关系型数据库，是对不同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。这些类型的数据存储不需要固定的模式，无需多余操作就可以横向扩展。

        NoSQL不是反对“SQL”语言，只是简单表示和RDBMS的不同。

        大多数起源于互联网企业，更适应互联网业务。

        大多是开源免费的，但可能缺乏完善的文档和服务。

        NoSQL数据库会采用非关系型的数据模型。弱化模式或者表结构，弱化完整性约束，弱化甚至取消事务机制。

        可能无法支持，或者不能完整的支持SQL语句。

        目的是实现强大的分布式部署能力--- 一般包括分区容错性、伸缩性和访问效率（可用性）等。

        不同类型的关系型或者NoSQL数据库侧重点不同，因此，不能简单地说谁更优秀。

三、为什么使用NoSQL？

        随着互联网的飞速发展与普及，网民上网冲浪时所产生数据也逐日增多，从 GB 到 TB 到 PB。这些数据有很大一部分都是由关系型数据库管理系统（RDBMS）来进行处理的。

        由于关系型数据库的范式约束、事务特性、磁盘 IO 等特点，若服务器使用关系型数据库，当有大量数据产生时，传统的关系型数据库已经无法满足快速查询与插入数据的需求。NoSQL 的出现解决了这一危机。它通过降低数据的安全性，减少对事务的支持，减少对复杂查询的支持，获取性能上的提升。但是，在某些特定场景下 NoSQL 仍然不是最佳人选，比如一些绝对要有事务与安全指标的场景。

        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 年趋势越发高涨。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，这一概念无疑是一种全新的思维的注入。

四、NoSQL vs. RDBMS

五、NoSQL的四种类型

• 键值存储

        特点：键值数据库就像传统语言中使用的哈希表。通过 Key 添加、查询或者删除数据。

        优点：查询速度快。

        缺点：数据无结构化，通常只被当作字符串或者二进制数据存储。

        应用场景：内容缓存、用户信息比如会话、配置信息、购物车等，主要用于处理大量数据的高访问负载。

        NoSQL 代表：Redis、Memcached…

• 文档存储

        特点：文档数据库将数据以文档的形式储存，类似 JSON，是一系列数据项的集合。每个数据项都有一个名称与对应的值，值既可以是简单的数据类型，如字符串、数字和日期等；也可以是复杂的类型，如有序列表和关联对象。

        优点：数据结构要求不严格，表结构可变，不需要像关系型数据库一样需要预先定义表结构。

        缺点：查询性能不高，缺乏统一的查询语法。

        应用场景：日志、 Web 应用等。

        NoSQL 代表：MongoDB、Elasticsearch、CouchDB…

• 列式存储

        特点：列存储数据库将数据储存在列族（Column Family）中，将多个列聚合成一个列族，键仍然存在，但是它们的特点是指向了多个列。举个例子，如果我们有一个 Person 类，我们通常会一起查询他们的姓名和年龄而不是薪资。这种情况下，姓名和年龄就会被放入一个列族中，而薪资则在另一个列族中。

        优点：列存储查找速度快，可扩展性强，更容易进行分布式扩展，适用于分布式的文件系统，应对分布式存储的海量数据。

        缺点：查询性能不高，缺乏统一的查询语法。

        应用场景：日志、 分布式的文件系统(对象存储)、推荐画像、时空数据、消息/订单等。

        NoSQL 代表：HBase、ClickHouse、Cassandra …

• 图形存储

        特点：图形数据库允许我们将数据以图的方式储存。

        优点：图形相关算法。比如最短路径寻址，N 度关系查找等。

        缺点：很多时候需要对整个图做计算才能得出需要的信息，分布式的集群方案不好做，处理超级节点乏力，没有分片存储机制，国内社区不活跃。

        应用场景：社交网络，推荐系统等。专注于构建关系图谱。

        NoSQL 代表：Neo4j、Infinite Graph…

六、NoSQL的优缺点

• 优点

        高可扩展性

        没有标准化

        分布式计算

        有限的查询功能（到目前为止）

        低成本

• 缺点

        最终一致是不直观的程序

        架构的灵活性，半结构化数据

        没有复杂的关系

• 总结

        NoSQL 数据库在以下几种情况下比较适用：

        数据模型比较简单

        需要灵活性更强的 IT 系统

        对数据库性能要求较高

        不需要高度的数据一致性

        对于给定的 Key，比较容易映射复杂值的环境

七、NoSQL的特点

• 灵活的可扩展性

        传统的关系型数据库由于自身设计机理的原因，通常很难实现“横向扩展” 在面对数据库负载大规模增加时，往往需要通过升级硬件来实现“纵向扩展” NoSQL数据库在设计之初就是为了满足”横向扩展”的需求，因此天生具备良好的水平扩展能力。

• 灵活的数据模型

        关系数据库具有规范的定义，遵守各种严格的约束条件。这种做法虽然保证了业务系统对数据一致性的需求，但是过于死板的数据模型，也意味着无法满足各种新兴的业务需求。相反，NoSQL数据库采用健/值、列族等非关系模型，允许在一个数据元素里存储不同类型的数据。

• 与云计算紧密融合

        云计算具有很好的水平扩展能力，可以根据资源使用情况进行自由伸缩，各种资源可以动态加人或退出，NoSQL数据库可以凭信自身良好的横向扩展能力，充分自由利用云计算基础设施，很好地融人到云计算环境中，构建基于NoSQL的云数据库服务。

• 大数据量，高性能

        nosql数据库都有着非常亮的读写性能，特别是在大数据量之下 一样也衷现的非常的优界，这主要得益于它的无关系性，数据库的结构简单。

        通常的nosql使用Query Cache。nosql的Cache是记录级的，是一种细粒度的Cache，所以说，nosql从这个方面来说的话，性能就要高了很多了。

• 高可用

        高可用也是nosql很明显的一个特点，nosql在不太响性能的情况之下，就能够非常方便的实现高可用架构，通过模型的话也可以实现高可用。