nosql数据库的优势,请简要总结一下nosql数据库的技术特点

什么是NoSQL,它有什么优缺点?

NoSQL,指的是非关系型的数据库。NoSQL有时也称作Not Only SQL的缩写,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。

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NoSQL用于超大规模数据的存储。(例如谷歌或Facebook每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需要固定的模式,无需多余操作就可以横向扩展。

NoSQL的优点/缺点

优点:

- 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 (BY三人行慕课)

什么是NoSQL数据库

什么是NoSQL数据库?从名称“非SQL”或“非关系型”衍生而来,这些数据库不使用类似SQL的查询语言,通常称为结构化存储。这些数据库自1960年就已经存在,但是直到现在一些大公司(例如Google和Facebook)开始使用它们时,这些数据库才流行起来。该数据库最明显的优势是摆脱了一组固定的列、连接和类似SQL的查询语言的限制。有时,NoSQL这个名称也可能表示“不仅仅SQL”,来确保它们可能支持SQL。 NoSQL数据库使用诸如键值、宽列、图形或文档之类的数据结构,并且可以如JSON之类的不同格式存储。

什么是New SQL?分析NewSQL是如何融合NoSQL和RDBMS两者的优势

NewSQL是对一类现代关系型数据库的统称,这类数据库对于一般的OLTP读写请求提供可横向扩展的性能,同时支持事务的ACID保证。这些系统既拥有NoSQL数据库的扩展性,又保持传统数据库的事务特性。NewSQL重新将“应用程序逻辑与数据操作逻辑应该分离”的理念带回到现代数据库的世界,这也验证了历史的发展总是呈现出螺旋上升的形式。

在21世纪00年代中,出现了许多数据仓库系统 (如 Vertica,Greeplum 和AsterData),这些以处理OLAP 请求为设计目标的系统并不在本文定义的NewSQL范围内。OLAP 数据库更关注针对海量数据的大型、复杂、只读的查询,查询时间可能持续秒级、分钟级甚至更长。

NoSQL的拥趸普遍认为阻碍传统数据库横向扩容、提高可用性的原因在于ACID保证和关系模型,因此NoSQL运动的核心就是放弃事务强一致性以及关系模型,拥抱最终一致性和其它数据模型 (如 key/value,graphs 和Documents)。

两个最著名的NoSQL数据库就是Google的BigTable和Amazon的Dynamo,由于二者都未开源,其它组织就开始推出类似的开源替代项目,包括Facebook的 Cassandra (基于BigTable和Dynamo)、PowerSet的 Hbase(基于BigTable)。有一些创业公司也加入到这场NoSQL运动中,它们不一定是受BigTable和Dynamo的启发,但都响应了NoSQL的哲学,其中最出名的就是MongoDB。

在21世纪00年代末,市面上已经有许多供用户选择的分布式数据库产品。使用NoSQL的优势在于应用开发者可以更关注应用逻辑本身,而非数据库的扩展性问题;但与此同时许多应用,如金融系统、订单处理系统,由于无法放弃事务的一致性要求被拒之门外。

一些组织,如Google,已经发现他们的许多工程师将过多的精力放在处理数据一致性上,这既暴露了数据库的抽象、又提高了代码的复杂度,这时候要么选择回到传统DBMS时代,用更高的机器配置纵向扩容,要么选择回到中间件时代,开发支持分布式事务的中间件。这两种方案成本都很高,于是NewSQL运动开始酝酿。

NewSQL数据库设计针对的读写事务有以下特点:

1、耗时短。

2、使用索引查询,涉及少量数据。

3、重复度高,通常使用相同的查询语句和不同的查询参考。

也有一些学者认为NewSQL系统是特指实现上使用Lock-free并发控制技术和share-nothing架构的数据库。所有我们认为是NewSQL的数据库系统确实都有这样的特点。

大数据的存储

⼤数据的存储⽅式是结构化、半结构化和⾮结构化海量数据的存储和管理,轻型数据库⽆法满⾜对其存储以及复杂的数据挖掘和分析操作,通常使⽤分布式⽂件系统、No SQL 数据库、云数据库等。

结构化、半结构化和⾮结构化海量数据的存储和管理,轻型数据库⽆法满⾜对其存储以及复杂的数据挖掘和分析操作,通常使⽤分布式⽂件系统、No SQL 数据库、云数据库等。

1 分布式系统:分布式系统包含多个⾃主的处理单元,通过计算机⽹络互连来协作完成分配的任务,其分⽽治之的策略能够更好的处理⼤规模数据分析问题。

主要包含以下两类:

1)分布式⽂件系统:存储管理需要多种技术的协同⼯作,其中⽂件系统为其提供最底层存储能⼒的⽀持。分布式⽂件系统 HDFS 是⼀个⾼度容错性系统,被设计成适⽤于批量处理,能够提供⾼吞吐量的的数据访问。

2)分布式键值系统:分布式键值系统⽤于存储关系简单的半结构化数据。典型的分布式键值系统有 Amazon Dynamo,以及获得⼴泛应⽤和关注的对象存储技术(Object Storage)也可以视为键值系统,其存储和管理的是对象⽽不是数据块。

2 Nosql 数据库:关系数据库已经⽆法满⾜ Web2.0 的需求。主要表现为:⽆法满⾜海量数据的管理需求、⽆法满⾜数据⾼并发的需求、⾼可扩展性和⾼可⽤性的功能太低。No SQL 数据库的优势:可以⽀持超⼤规模数据存储,灵活的数据模型可以很好地⽀持 Web2.0 应⽤,具有强⼤的横向扩展能⼒等,典型的 No SQL 数据库包含以下⼏种:

3 云数据库:云数据库是基于云计算技术发展的⼀种共享基础架构的⽅法,是部署和虚拟化在云计算环境中的数据库。


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