为什么需要用非关系型数据库(NOSQL)?

桃扇骨 2023-02-18 01:55 21阅读 0赞

## 为什么需要NOSQL ##

随着互联网web2.0网站的兴起，非关系型的数据库现在成了一个极其热门的新领域，非关系数据库产品的发展非常迅速。而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，暴露了很多难以克服的问题，例如：  
    
  **1、High performance——对数据库高并发读写的需求**  
    
  Web2.0网站要根据用户个性化信息来实时生成动态页面和提供动态信息，所以基本上无法使用动态页面静态化技术，因此数据库并发负载非常高，往往要达到每秒上万次读写请求。关系数据库应付上万次SQL查询还勉强顶得住，但是应付上万次SQL写数据请求，硬盘IO就已经无法承受了。其实对于普通的BBS网站，往往也存在对高并发写请求的需求，例如像JavaEye网站的实时统计在线用户状态，记录热门帖子的点击次数，投票计数等，因此这是一个相当普遍的需求。  
    
  **2、Huge Storage——对海量数据的高效率存储和访问的需求**  
    
  类似Facebook，twitter，Friendfeed这样的SNS网站，每天用户产生海量的用户动态，以Friendfeed为例，一个月就达到了2.5亿条用户动态，对于关系数据库来说，在一张2.5亿条记录的表里面进行SQL查询，效率是极其低下乃至不可忍受的。再例如大型web网站的用户登录系统，例如腾讯，盛大，动辄数以亿计的帐号，关系数据库也很难应付。  
    
  **3、High Scalability && High Availability——对数据库的高可扩展性和高可用性的需求**  
    
  在基于web的架构当中，数据库是最难进行横向扩展的，当一个应用系统的用户量和访问量与日俱增的时候，你的数据库却没有办法像web server和app server那样简单的通过添加更多的硬件和服务节点来扩展性能和负载能力。对于很多需要提供24小时不间断服务的网站来说，对数据库系统进行升级和扩展是非常痛苦的事情，往往需要停机维护和数据迁移，为什么数据库不能通过不断的添加服务器节点来实现扩展呢？  
    
  在上面提到的“三高”需求面前，关系数据库遇到了难以克服的障碍，而对于web2.0网站来说，关系数据库的很多主要特性却往往无用武之地，例如：  
    
  **1. 数据库事务一致性需求**  
    
  很多web实时系统并不要求严格的数据库事务，对读一致性的要求很低，有些场合对写一致性要求也不高。因此数据库事务管理成了数据库高负载下一个沉重的负担。  
    
  **2. 数据库的写实时性和读实时性需求**  
    
  对关系数据库来说，插入一条数据之后立刻查询，是肯定可以读出来这条数据的，但是对于很多web应用来说，并不要求这么高的实时性，比方说我（JavaEye的robbin）发一条消息之后，过几秒乃至十几秒之后，我的订阅者才看到这条动态是完全可以接受的。  
    
  **3、对复杂的SQL查询，特别是多表关联查询的需求**  
    
  任何大数据量的web系统，都非常忌讳多个大表的关联查询，以及复杂的数据分析类型的复杂SQL报表查询，特别是SNS类型的网站，从需求以及产品设计角度，就避免了这种情况的产生。往往更多的只是单表的主键查询，以及单表的简单条件分页查询，SQL的功能被极大的弱化了。  
    
  因此，关系数据库在这些越来越多的应用场景下显得不那么合适了，为了解决这类问题的非关系数据库应运而生，现在这两年，各种各样非关系数据库，特别是键值数据库（Key-Value Store DB）风起云涌，多得让人眼花缭乱。例如：  
  Cassandra，Voldemort，MongoDB，Dynomite，HBase，CouchDB，Hypertable， Riak，Tin， Flare， Lightcloud， KiokuDB，Scalaris， Kai， ThruDB。。。

## 什么是NOSQL ##

NoSQL(NoSQL = Not Only SQL)，意即“不仅仅是SQL”，是一项全新的数据库理念，泛指非关系型的数据库。

**非关系型数据库与关系型数据库的区别:**

1.  关系型数据库的数据是存储在硬盘中，而非关系型数据的数据是存储在内存中
2.  关系型数据库有固定的数据模型，也就是说事先要定义好表
3.  关系型数据库的表与表之间有关系:一对一、一对多、多对多
4.  非关系型数据库存储的数据结构非常简单，不能事先定义好表，都是以"键值对"类型的数据进行存储

## 主流的NOSQL产品 ##

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*  键值(Key-Value)存储数据库
    
    相关产品： Tokyo Cabinet/Tyrant、Redis、Voldemort、Berkeley DB
    
    典型应用： 内容缓存，主要用于处理大量数据的高访问负载。
    
    数据模型： 一系列键值对
    
    优势： 快速查询
    
    劣势： 存储的数据缺少结构化
 *  列存储数据库
    
    相关产品：Cassandra, HBase, Riak
    
    典型应用：分布式的文件系统
    
    数据模型：以列簇式存储，将同一列数据存在一起
    
    优势：查找速度快，可扩展性强，更容易进行分布式扩展
    
    劣势：功能相对局限
 *  文档型数据库
    
    相关产品：CouchDB、MongoDB
    
    典型应用：Web应用（与Key-Value类似，Value是结构化的）
    
    数据模型： 一系列键值对
    
    优势：数据结构要求不严格
    
    劣势： 查询性能不高，而且缺乏统一的查询语法
 *  图形(Graph)数据库
    
    相关数据库：Neo4J、InfoGrid、Infinite Graph
    
    典型应用：社交网络
    
    数据模型：图结构
    
    优势：利用图结构相关算法。
    
    劣势：需要对整个图做计算才能得出结果，不容易做分布式的集群方案。

## NOSQL的特点 ##

1.  数据存放在内存中(但是它会在后台定期地将数据备份到硬盘中)
2.  没有固定的数据结构(不用事先定义好表)

在大数据存取上具备关系型数据库无法比拟的性能优势，例如：

*  易扩展
    
    NoSQL数据库种类繁多，但是一个共同的特点都是去掉关系数据库的关系型特性。数据之间无关系，这样就非常容易扩展。也无形之间，在架构的层面上带来了可扩展的能力。

*  大数据量，高性能
    
    NoSQL数据库都具有非常高的读写性能，尤其在大数据量下，同样表现优秀。这得益于它的无关系性，数据库的结构简单。

*  灵活的数据模型
    
    NoSQL无需事先为要存储的数据建立字段，随时可以存储自定义的数据格式。而在关系数据库里，增删字段是一件非常麻烦的事情。如果是非常大数据量的表，增加字段简直就是一个噩梦。这点在大数据量的Web2.0时代尤其明显。

*  高可用
    
    NoSQL在不太影响性能的情况，就可以方便的实现高可用的架构。比如Cassandra，HBase模型，通过复制模型也能实现高可用。

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