大數據挑戰與NoSQL資料庫技術

㈠ Nosql詳解：如何找到對的技術

NoSQL，泛指非關系型的資料庫。NoSQL資料庫的產生就是為了解決大規模數據集合多重數據種類帶來的挑戰，尤其是大數據應用難題。

雖然關系型資料庫系統RDBMS在安裝和使用上仍然佔有主要地位，但毋庸置疑，非關系型資料庫NoSQL技術已經成為今天發展最快的資料庫技術。

NoSQL詳解：如何找到對的技術

NoSQL是對資料庫系統的總稱，在某種程度上，它的性能和用途可能完全不同。NoSQL一詞最早產生於上世紀九十年代，意思是NoSQL(沒有SQL語言)，後來隨著時間和技術的發展，SQL界面仍然作為處理數據的方式存在，所以NoSQL又有了新的詮釋，即NotOnlySQL(不只是SQL語言)。今天，NoSQL資料庫憑借著其非關系型、分布式、開源和橫向擴展等優勢，被認為是下一代資料庫產品。

四種主要的NoSQL資料庫和它們主要的應用場景

鍵值資料庫：當數據以鍵的形式訪問時，比如通過國際標准書號ISBN找一本書，鍵值資料庫是最理想的。在這里，ISBN是鍵，書籍的其他信息就是值。必須知道鍵才能查詢，不過值是一堆無意義的數據，讀取之後必須經過翻譯。

文檔存儲資料庫：該資料庫以文檔的形式管理和存儲數據。有點類似於鍵值資料庫，但文檔資料庫中的數據有結構。與鍵值資料庫中值是一堆無意義的數據不同，文檔資料庫中數據以文檔的結構被描述，典型的是JavaScriptObjectNotation(JSON)或XML.文檔存儲資料庫中的數據可以通過定義的任何模式進行查詢，但鍵值資料庫只能通過它的鍵進行查詢。

㈡ nosql是什麼

您好
雖然關系資料庫已有諸多不便，但以NoSQL目前的發展狀況要代替他還為時過早，並且至少從目前來看，他們也各有所長，誰也替代不了誰。SQL語句的方便在許多情況下還是相當實用，SQL資料庫軟體的強壯程度度也是NoSQL資料庫軟體目前無法達到的。NoSQL在許多領域，比如高速緩存，高速消息隊列方面有著傳統關系資料庫無法比擬的優勢，他們將在今後一些年並駕齊驅，至於未來的方向還得看在實際使用和進一步開發中遇到的問題。這里有一篇譯自Redis（一種近年來發展迅速的NoSQL資料庫）官方網站的介紹文章，對NoSQL的特性可窺一斑。
這個要看你的應用范圍、場景

㈢ NoSQL 資料庫：何時使用 NoSQL 與 SQL

NoSQL 資料庫因其功能性、易於開發性和可擴展性而廣受認可，它們越來越多地用於大數據和實時 Web 應用程序，在本文中，我們通過示例討論 NoSQL、何時使用 NoSQL 與 SQL 及其用例。

NoSQL是一種下一代資料庫管理系統 (DBMS)。NoSQL 資料庫具有靈活的模式，可用於構建具有大量數據和高負載的現代應用程序。

「NoSQL」一詞最初是由 Carlo Strozzi 在 1998 年創造的，盡管自 1960 年代後期以來就已經存在類似的資料庫。然而，NoSQL 的發展始於 2009 年初，並且發展迅速。

在處理大量數據時，任何關系資料庫管理系統 (RDBMS) 的響應時間都會變慢。為了解決這個問題，我們可以通過升級現有硬體來「擴大」信息系統，這非常昂貴。但是，NoSQL 可以更好地橫向擴展並且更具成本效益。

NoSQL 對於非結構化或非常大的數據對象（例如聊天日誌數據、視頻或圖像）非常有用，這就是為什麼 NoSQL 在微軟、谷歌、亞馬遜、Meta (Facebook) 等互聯網巨頭中特別受歡迎的原因。

一些流行的 NoSQL 資料庫包括：

隨著企業更快地積累更大的數據集，結構化數據和關系模式並不總是適合。有必要使用非結構化數據和大型對象來更好地捕獲這些信息。

傳統的 RDBMS 使用 SQL（結構化查詢語言）語法來存儲和檢索結構化數據，相反，NoSQL 資料庫包含廣泛的功能，可以存儲和檢索結構化、半結構化、非結構化和多態數據。

有時，NoSQL 也被稱為「 不僅僅是 SQL 」，強調它可能支持類似 SQL 的語言或與 SQL 資料庫並列。SQL 和 NoSQL DBMS 之間的一個區別是 JOIN 功能。SQL 資料庫使用 JOIN 子句來組合來自兩個或多個表的行，因為 NoSQL 資料庫本質上不是表格的，所以這個功能並不總是可行或相關的。

但是，一些 NoSQL DBMS 可以執行類似於 JOIN的操作——就像 MongoDB 一樣。這並不意味著不再需要 SQL DBMS，相反，NoSQL 和 SQL 資料庫傾向於以不同的方式解決類似的問題。

一般來說，在以下情況下，NoSQL 比 SQL 更可取：

許多行業都在採用 NoSQL，取代關系資料庫，從而為某些業務應用程序提供更高的靈活性和可擴展性，下面給出了 NoSQL 資料庫的一些企業用例。

內容管理是一組用於收集、管理、傳遞、檢索和發布任何格式的信息的過程，包括文本、圖像、音頻和視頻。NoSQL 資料庫可以通過其靈活和開放的數據模型為存儲多媒體內容提供更好的選擇。

例如，福布斯在短短幾個月內就構建了一個基於 MongoDB 的定製內容管理系統，以更低的成本為他們提供了更大的敏捷性。

大數據是指太大而無法通過傳統處理系統處理的數據集，實時存儲和檢索大數據的系統在分析 歷史 數據的同時使用流處理來攝取新數據，這是一系列非常適合 NoSQL 資料庫的功能。

Zoom使用 DynamoDB（按需模式）使其數據能夠在沒有性能問題的情況下進行擴展，即使該服務在 COVID-19 大流行的早期使用量激增。

物聯網設備具有連接到互聯網或通信網路的嵌入式軟體和感測器，能夠在無需人工干預的情況下收集和共享數據。隨著數十億台設備生成數不清的數據，IoT NoSQL 資料庫為 IoT 服務提供商提供了可擴展性和更靈活的架構。

Freshub就是這樣的一項服務，它從 MySQL 切換到 MongoDB，以更好地處理其大型、動態、非統一的數據集。

擁有數十億智能手機用戶，可擴展性正成為在移動設備上提供服務的企業面臨的最大挑戰。具有更靈活數據模型的 NoSQL DBMS 通常是完美的解決方案。

例如，The Weather Channel使用 MongoDB 資料庫每分鍾處理數百萬個請求，同時還處理用戶數據並提供天氣更新。

㈣ 什麼是NoSQL資料庫

2. 什麼是NoSQL？
2.1 NoSQL 概述
NoSQL(NoSQL = Not Only SQL )，意即「不僅僅是SQL」，
泛指非關系型的資料庫。隨著互聯網web2.0網站的興起，傳統的關系資料庫在應付web2.0網站，特別是超大規模和高並發的SNS類型的web2.0純動態網站已經顯得力不從心，暴露了很多難以克服的問題，而非關系型的資料庫則由於其本身的特點得到了非常迅速的發展。NoSQL資料庫的產生就是為了解決大規模數據集合多重數據種類帶來的挑戰，尤其是大數據應用難題，包括超大規模數據的存儲。
（例如谷歌或Facebook每天為他們的用戶收集萬億比特的數據）。這些類型的數據存儲不需要固定的模式，無需多餘操作就可以橫向擴展。
2.2 NoSQL代表
MongDB、 Redis、Memcache
3. 關系型資料庫與NoSQL的區別？
3.1 RDBMS
高度組織化結構化數據
結構化查詢語言（SQL）
數據和關系都存儲在單獨的表中。
數據操縱語言，數據定義語言
嚴格的一致性
基礎事務
ACID
關系型資料庫遵循ACID規則
事務在英文中是transaction，和現實世界中的交易很類似，它有如下四個特性：
A (Atomicity) 原子性
原子性很容易理解，也就是說事務里的所有操作要麼全部做完，要麼都不做，事務成功的條件是事務里的所有操作都成功，只要有一個操作失敗，整個事務就失敗，需要回滾。比如銀行轉賬，從A賬戶轉100元至B賬戶，分為兩個步驟：1）從A賬戶取100元；2）存入100元至B賬戶。這兩步要麼一起完成，要麼一起不完成，如果只完成第一步，第二步失敗，錢會莫名其妙少了100元。
C (Consistency) 一致性
一致性也比較容易理解，也就是說資料庫要一直處於一致的狀態，事務的運行不會改變資料庫原本的一致性約束。
I (Isolation) 獨立性
所謂的獨立性是指並發的事務之間不會互相影響，如果一個事務要訪問的數據正在被另外一個事務修改，只要另外一個事務未提交，它所訪問的數據就不受未提交事務的影響。比如現有有個交易是從A賬戶轉100元至B賬戶，在這個交易還未完成的情況下，如果此時B查詢自己的賬戶，是看不到新增加的100元的
D (Durability) 持久性
持久性是指一旦事務提交後，它所做的修改將會永久的保存在資料庫上，即使出現宕機也不會丟失。
3.2 NoSQL
代表著不僅僅是SQL
沒有聲明性查詢語言
沒有預定義的模式
鍵 - 值對存儲，列存儲，文檔存儲，圖形資料庫
最終一致性，而非ACID屬性
非結構化和不可預知的數據
CAP定理
高性能，高可用性和可伸縮性
分布式資料庫中的CAP原理(了解)
CAP定理：
Consistency(一致性), 數據一致更新，所有數據變動都是同步的
Availability(可用性), 好的響應性能
Partition tolerance(分區容錯性) 可靠性
P: 系統中任意信息的丟失或失敗不會影響系統的繼續運作。
定理：任何分布式系統只可同時滿足二點，沒法三者兼顧。
CAP理論的核心是：一個分布式系統不可能同時很好的滿足一致性，可用性和分區容錯性這三個需求，
因此，根據 CAP 原理將 NoSQL 資料庫分成了滿足 CA 原則、滿足 CP 原則和滿足 AP 原則三 大類：
CA - 單點集群，滿足一致性，可用性的系統，通常在可擴展性上不太強大。
CP - 滿足一致性，分區容忍性的系統，通常性能不是特別高。
AP - 滿足可用性，分區容忍性的系統，通常可能對一致性要求低一些。
CAP理論就是說在分布式存儲系統中，最多隻能實現上面的兩點。
而由於當前的網路硬體肯定會出現延遲丟包等問題，所以分區容忍性是我們必須需要實現的。
所以我們只能在一致性和可用性之間進行權衡，沒有NoSQL系統能同時保證這三點。
說明：C：強一致性 A：高可用性 P：分布式容忍性
舉例：
CA：傳統Oracle資料庫
AP：大多數網站架構的選擇
CP：Redis、Mongodb
注意：分布式架構的時候必須做出取捨。
一致性和可用性之間取一個平衡。多餘大多數web應用，其實並不需要強一致性。
因此犧牲C換取P，這是目前分布式資料庫產品的方向。
4. 當下NoSQL的經典應用
當下的應用是 SQL 與 NoSQL 一起使用的。
代表項目：阿里巴巴商品信息的存放。
去 IOE 化。
ps：I 是指 IBM 的小型機，很貴的，好像好幾萬一台；O 是指 Oracle 資料庫，也很貴的，好幾萬呢；M 是指 EMC 的存儲設備，也很貴的。
難點：
數據類型多樣性。
數據源多樣性和變化重構。
數據源改造而服務平台不需要大面積重構。

㈤ 大數據應用程序最佳選擇：是SQL還是NoSQL

執行大數據[注]項目的企業面對的關鍵決策之一是使用哪個資料庫，SQL還是NoSQL?SQL有著驕人的業績，龐大的安裝基礎;而NoSQL正在獲得可觀的收益，且有很多支持者。我們來看看兩位專家對這個問題的看法。
專家
·VoltDB公司首席技術官Ryan Betts表示，SQL已經贏得了大型企業的廣泛部署，大數據是它可以支持的另一個領域。
·Couchbase公司首席執行官Bob Wiederhold表示，NoSQL是可行的選擇，並且從很多方面來看，它是大數據的最佳選擇，特別是涉及到可擴展性時。
SQL經歷時間的考驗，並仍然在蓬勃發展
VoltDB公司首席技術官Ryan Betts
結構化查詢語言(SQL)是經過時間考驗的勝利者，它已經主宰了幾十年，目前大數據公司和組織(例如谷歌、Facebook、Cloudera和Apache)正在積極投資於SQL。
在成為主導技術(例如SQL)後，有時候我們很容易忘記其優越性。SQL的獨特優勢包括：
1. SQL能夠加強與數據的交互，並允許對單個資料庫設計提出問題。這是很關鍵的特徵，因為無法交互的數據基本上是沒用的，並且，增強的交互性能夠帶來新的見解、新的問題和更有意義的未來交互。
2. SQL是標准化的，使用戶能夠跨系統運用他們的知識，並對第三方附件和工具提供支持。
3. SQL能夠擴展，並且是多功能和經過時間驗證的，這能夠解決從快寫為主導的傳輸到掃描密集型深入分析等問題。
4. SQL對數據呈現和存儲採用正交形式，一些SQL系統支持JSON和其他結構化對象格式，比NoSQL具有更好的性能和更多功能。
雖然NoSQL的出現帶來了一些影響，但SQL仍然主導著市場，並在大數據領域贏得了很多投資和廣泛部署。
NoSQL的說法很含糊，對於本次討論，我借用Rick Cattell對NoSQL的定義，即提供簡單操作(例如密鑰/數值存儲)或簡單記錄和索引，並專注於這些簡單操作的橫向可擴展性的系統。
很顯然，現在很多新的資料庫並不是都一樣，認識每種資料庫背後的原理以及潛在問題是成功的關鍵。NoSQL的主要特點使其更適合於特定的問題。例如，圖形資料庫更適合於數據通過關系組織的情況，而專門的文本搜索系統更適合於需要實時搜索的情況。
在這里，讓我們看看SQL系統的主要優勢和差異化功能：
* SQL可實現交互性。 SQL是一種聲明性查詢語言。用戶說出他們想要什麼(例如，顯示過去五年三月份期間頂級客戶的地理位置)，資料庫內部就會構件演算法並提取請求的結果。相比之下，NoSQL編程創新MapRece是一種程序性查詢技術。在用戶提出請求時，MapRece要求用戶不僅說出自己想要什麼，而且要求他們陳述如何產生答案。
這聽起來像一個無趣的技術差異，但這很關鍵，原因在於：首先，聲明性SQL查詢更容易通過圖形化工具以及點擊報告構建器來構建。這讓分析師、操作員、管理者和其他不具備軟體編程能力的員工進行資料庫查詢;其次，資料庫引擎可以利用內部信息來選擇最有效的演算法。改變資料庫的物理布局或資料庫，最佳演算法仍然能夠計算出來。而在程序性系統中，編程人員需要重新訪問和重新編程演算法，這是非常昂貴且容易出錯的過程。
市場理解這個關鍵區別。在2010年，谷歌宣布部署SQL來補充MapRece，主要受內部用戶需求所驅動。最近，Facebook發布了Presto(一種SQL部署)來查詢其PB級HDFS集群。根據Facebook表示：「隨著我們的倉庫增長到PB級，以及我們的需求變化，我們清楚地意識到，我們需要一個提供低延時查詢的互動系統。」此外，Cloudera也正在構建Impala—另一個基於HDFS的SQL部署。
* SQL是標准化的。 雖然供應商有時候會添加自己的語言到SQL界面，但SQL的核心是標准化的，還有其他規格(例如ODBC和JDBC)提供廣泛可用的穩定界面到SQL存儲。這帶來了一個管理和操作工具生態系統，可以在SQL系統之上設計、監控、檢查、探索和構建應用程序。
SQL用戶和程序員可用跨多個後端系統重復使用其API和UI知識，減少了應用程序的開發時間。標准化還允許聲明性第三方提取、轉換、載入(ETL)工具，使企業可以在資料庫之間以及跨系統傳輸數據。
* SQL可擴展。 認為SQL必須犧牲以獲得可擴展性的看法，完全是錯誤的。如前所述，Facebook創建了一個SQL界面來查詢PB級數據。SQL能夠非常有效地運行極快的ACID傳輸。SQL對數據存儲和索引提供的抽象[注]化允許跨各種問題和數據集大小的一致使用，讓SQL可以跨集群復制數據存儲有效地運行。使用SQL作為界面獨立於構建雲、規模或HA系統，SQL中並沒有什麼在阻止和限制容錯、高可用性和復制。事實上，所有現代SQL系統支持雲友好型橫向可擴展性、復制和容錯性。
* SQL支持JSON。 幾年前，很多SQL系統增加了XML文檔支持。現在，隨著JSON成為一種流行的數據交換格式，SQL供應商也紛紛加入了JSON型的支持。基於現在靈活的編程過程和web基礎設施的正常運行時間要求，我們很需要結構化數據類型的支持。Oracle 12c、PostgreSQL 9.2、VoltDB和其他支持JSON的資料庫，通常具有優於「原生」JSON的性能。
SQL將繼續贏得市場份額，並會繼續看到新的投資和部署。NoSQL資料庫提供專有查詢語言或簡單的鍵值語義，而沒有更深層次的技術差異化。現代SQL系統提供可擴展性的同時，還支持更豐富的查詢語義，並有龐大的用戶安裝基礎，廣泛的生態系統整合和深度企業部署。
NoSQL更適合大數據應用程序
Couchbase公司首席執行官Bob Wiederhold
NoSQL越來越多地被認為是關系型資料庫的可行替代品，特別是對於大數據應用程序。此外，無模式數據模型通常更適合於現在捕捉和處理的數據種類和類型。
當我們談論NoSQL領域的大數據時，我們指的是從操作資料庫讀取和寫入。不要將操作資料庫與分析資料庫混淆，這通常會查看大量數據，並從這些數據獲取可視性。
雖然操作資料庫的大數據看起來不具有可分析性，但操作資料庫通常會存儲超大量用戶的大型數據集，這些用戶經常需要訪問數據來實時執行交易。這種資料庫的操作規模也解釋了NoSQL的關鍵特性，也就是為什麼NoSQL是大數據應用程序的關鍵的原因。
NoSQL是可擴展性的關鍵
每次技術行業經歷硬體發展的根本性轉變時，都會出現一個拐點。在資料庫領域，從縱向擴展到橫向擴展的轉變推動了NoSQL的發展。關系型資料庫(包括來自甲骨文和IBM的資料庫)是縱向擴展。也就是說，它們是集中式、共享一切的技術，只能通過增加更多昂貴的硬體來擴展。
而NoSQL資料庫是分布式橫向擴展技術。它們使用了分布式節點集(稱為集群)來提供高度彈性擴展功能，讓用戶可以添加節點來動態處理負載。
分布式橫向擴展的做法通常要比縱向做法更加便宜。商業關系型資料庫的授權費用也讓人望而卻步，因為他們的價格是按每台伺服器來計算。另一方面，NoSQL資料庫通常是開源技術，按照運行的伺服器集群收費，而且價格相對便宜。
NoSQL是靈活性的關鍵
關系型資料庫和NoSQL數據模型有很大的不同。關系型模式獲取數據，並將數據分配到很多相互關聯的表中，這些表通過外鍵相互應用。
當用戶需要對數據集運行查詢時，所需信息需要從多個表中收集(通常涉及數百個企業應用程序)，並結合這些信息，再提供給應用程序。同樣地，當寫入數據時，需要在多個表協調和執行寫入。當數據相對較少，並且，數據以較慢速度流入資料庫時，關系型資料庫通常能夠捕捉和存儲信息。然而，現在的應用程序通常需要快速寫入(和讀取)海量數據。
NoSQL資料庫採用非常不同的模式。在其核心，NoSQL資料庫其實是「NoREL」，或者說非關系型，這意味著它們沒有依賴於表以及表之間的聯系，以存儲和組織信息。例如，以文檔為導向的NoSQL資料庫獲取你想要存儲的數據，並採用JSON格式整合到文檔中。每個JSON文檔可以被你的應用程序視為一個對象。JSON文檔可能會提取跨越25個表的數據，將數據集成到一個文檔中。
聚合這些信息可能會導致信息重復，但由於存儲已不再是一個成本問題，數據模型靈活性、發布所產生文檔的簡便性以及讀取和寫入性能提高，讓這成為不錯的選擇。
NoSQL是大數據應用程序的關鍵
通過第三方(包括社交媒體網站)，數據正變得越來越容易捕捉和訪問。這些數據包括：個人用戶信息、地理位置數據、用戶生產的內容、機器記錄數據和感測器產生的數據。企業還可以依賴於大數據來推動其關鍵任務型應用程序。同時，企業正在轉向到NoSQL資料庫，因為這種資料庫非常適合現在新型的數據類型。
開發人員想要一個靈活的資料庫，可以很容易適應新的數據類型，並且，不會受第三方數據供應商的內容結構變化的影響。大多數新數據是非結構化和半結構化，因此，開發人員也需要能夠有效存儲這些數據的資料庫。然而，關系型資料庫採用的嚴格定義的基於模式的做法讓其不可能快速整合新數據類型，並且很不適合於非結構化和半結構化數據。
總體來說，隨著web和移動應用程序的增加、新的趨勢、網上消費者行為的轉變以及新的數據類型的出現，行業需要能夠提供可擴展的靈活的資料庫技術來管理和訪問數據。NoSQL技術是有效滿足這些需求的唯一可行解決方案。

㈥ 簡答大數據安全的特徵

大數據安全面臨著許多挑戰，需要通過研究關鍵技術、制定安全管理策略來應對這些挑戰。當前，大數據的應用和發展面臨著許多安全問題，具體來說有以下幾個方面。（1）大數據成為網路攻擊的顯著目標在網路空間中，大數據是更容易被「發現」的大目標，承載著越來越多的關注度。一方面，大數據不僅意味著海量的數據，也意味著更復雜、更敏感的數據，這些數據會吸引更多的潛在攻擊者，成為更具吸引力的目標；另一方面，數據的大量聚集，使黑客一次成功的攻擊能夠獲得更多的數據，無形中降低了黑客的進攻成本，增加了「收益率」。（2）大數據加大隱私泄露風險從基礎技術角度看，Hadoop對數據的聚合增加了數據泄露的風險。作為一個分布式系統架構，Hadoop可以用來應對PB甚至ZB級的海量數據存儲；作為一個雲化的平台，Hadoop自身存在雲計算面臨的安全風險，企業需要實施安全訪問機制和數據保護機制。同樣，大數據依託的基礎技術——NoSQL（非關系型資料庫）與當前廣泛應用的SQL（關系型資料庫）技術不同，沒有經過長期改進和完善，在維護數據安全方面也未設置嚴格的訪問控制和隱私管理機制。NoSQL技術還因大數據中數據來源和承載方式的多樣性，使企業很難定位和保護其中的機密信息，這是NoSQL內在安全機制的不完善，即缺乏機密性和完整性。另外，NoSQL對來自不同系統、不同應用程序及不同活動的數據進行關聯，也加大了隱私泄露的風險。此外，NoSQL還允許不斷對數據記錄添加屬性，這也對資料庫管理員的安全性預見能力提出了更高的要求。從核心價值角度看，大數據的技術關鍵在於數據分析和利用，但數據分析技術的發展，勢必對用戶隱私產生極大威脅。

㈦ 為什麼要使用NoSQLNOSQL的優勢

非常榮幸能受邀在InfoQ開辟這樣一個關於NoSQL的專欄，InfoQ是我非常尊重的一家技術媒體，同時我也希望藉助InfoQ，在國內推動NoSQL的發展，希望跟我一樣有興趣的朋友加入進來。這次的NoSQL專欄系列將先整體介紹NoSQL，然後介紹如何把NoSQL運用到自己的項目中合適的場景中，還會適當地分析一些成功案例，希望有成功使用NoSQL經驗的朋友給我提供一些線索和信息。 NoSQL概念隨著web2.0的快速發展，非關系型、分布式數據存儲得到了快速的發展，它們不保證關系數據的ACID特性。NoSQL概念在2009年被提了出來。NoSQL最常見的解釋是「non-relational」，「Not Only SQL」也被很多人接受。（「NoSQL」一詞最早於1998年被用於一個輕量級的關系資料庫的名字。） NoSQL被我們用得最多的當數key-value存儲，當然還有其他的文檔型的、列存儲、圖型資料庫、xml資料庫等。在NoSQL概念提出之前，這些資料庫就被用於各種系統當中，但是卻很少用於web互聯網應用。比如cdb、qdbm、bdb資料庫。 傳統關系資料庫的瓶頸 傳統的關系資料庫具有不錯的性能，高穩定型，久經歷史考驗，而且使用簡單，功能強大，同時也積累了大量的成功案例。在互聯網領域，MySQL成為了絕對靠前的王者，毫不誇張的說，MySQL為互聯網的發展做出了卓越的貢獻。 在90年代，一個網站的訪問量一般都不大，用單個資料庫完全可以輕松應付。在那個時候，更多的都是靜態網頁，動態交互類型的網站不多。 到了最近10年，網站開始快速發展。火爆的論壇、博客、sns、微博逐漸引領web領域的潮流。在初期，論壇的流量其實也不大，如果你接觸網路比較早，你可能還記得那個時候還有文本型存儲的論壇程序，可以想像一般的論壇的流量有多大。 Memcached+MySQL 後來，隨著訪問量的上升，幾乎大部分使用MySQL架構的網站在資料庫上都開始出現了性能問題，web程序不再僅僅專注在功能上，同時也在追求性能。程序員們開始大量的使用緩存技術來緩解資料庫的壓力，優化資料庫的結構和索引。開始比較流行的是通過文件緩存來緩解資料庫壓力，但是當訪問量繼續增大的時候，多台web機器通過文件緩存不能共享，大量的小文件緩存也帶了了比較高的IO壓力。在這個時候，Memcached就自然的成為一個非常時尚的技術產品。 Memcached作為一個獨立的分布式的緩存伺服器，為多個web伺服器提供了一個共享的高性能緩存服務，在Memcached伺服器上，又發展了根據hash演算法來進行多台Memcached緩存服務的擴展，然後又出現了一致性hash來解決增加或減少緩存伺服器導致重新hash帶來的大量緩存失效的弊端。當時，如果你去面試，你說你有Memcached經驗，肯定會加分的。 Mysql主從讀寫分離 由於資料庫的寫入壓力增加，Memcached只能緩解資料庫的讀取壓力。讀寫集中在一個資料庫上讓資料庫不堪重負，大部分網站開始使用主從復制技術來達到讀寫分離，以提高讀寫性能和讀庫的可擴展性。Mysql的master-slave模式成為這個時候的網站標配了。 分表分庫隨著web2.0的繼續高速發展，在Memcached的高速緩存，MySQL的主從復制，讀寫分離的基礎之上，這時MySQL主庫的寫壓力開始出現瓶頸，而數據量的持續猛增，由於MyISAM使用表鎖，在高並發下會出現嚴重的鎖問題，大量的高並發MySQL應用開始使用InnoDB引擎代替MyISAM。同時，開始流行使用分表分庫來緩解寫壓力和數據增長的擴展問題。這個時候，分表分庫成了一個熱門技術，是面試的熱門問題也是業界討論的熱門技術問題。也就在這個時候，MySQL推出了還不太穩定的表分區，這也給技術實力一般的公司帶來了希望。雖然MySQL推出了MySQL Cluster集群，但是由於在互聯網幾乎沒有成功案例，性能也不能滿足互聯網的要求，只是在高可靠性上提供了非常大的保證。 MySQL的擴展性瓶頸 在互聯網，大部分的MySQL都應該是IO密集型的，事實上，如果你的MySQL是個CPU密集型的話，那麼很可能你的MySQL設計得有性能問題，需要優化了。大數據量高並發環境下的MySQL應用開發越來越復雜，也越來越具有技術挑戰性。分表分庫的規則把握都是需要經驗的。雖然有像淘寶這樣技術實力強大的公司開發了透明的中間件層來屏蔽開發者的復雜性，但是避免不了整個架構的復雜性。分庫分表的子庫到一定階段又面臨擴展問題。還有就是需求的變更，可能又需要一種新的分庫方式。 MySQL資料庫也經常存儲一些大文本欄位，導致資料庫表非常的大，在做資料庫恢復的時候就導致非常的慢，不容易快速恢復資料庫。比如1000萬4KB大小的文本就接近40GB的大小，如果能把這些數據從MySQL省去，MySQL將變得非常的小。 關系資料庫很強大，但是它並不能很好的應付所有的應用場景。MySQL的擴展性差（需要復雜的技術來實現），大數據下IO壓力大，表結構更改困難，正是當前使用MySQL的開發人員面臨的問題。 NOSQL的優勢易擴展NoSQL資料庫種類繁多，但是一個共同的特點都是去掉關系資料庫的關系型特性。數據之間無關系，這樣就非常容易擴展。也無形之間，在架構的層面上帶來了可擴展的能力。 大數據量，高性能 NoSQL資料庫都具有非常高的讀寫性能，尤其在大數據量下，同樣表現優秀。這得益於它的無關系性，資料庫的結構簡單。一般MySQL使用Query Cache，每次表的更新Cache就失效，是一種大粒度的Cache，在針對web2.0的交互頻繁的應用，Cache性能不高。而NoSQL的Cache是記錄級的，是一種細粒度的Cache，所以NoSQL在這個層面上來說就要性能高很多了。 靈活的數據模型 NoSQL無需事先為要存儲的數據建立欄位，隨時可以存儲自定義的數據格式。而在關系資料庫里，增刪欄位是一件非常麻煩的事情。如果是非常大數據量的表，增加欄位簡直就是一個噩夢。這點在大數據量的web2.0時代尤其明顯。 高可用NoSQL在不太影響性能的情況，就可以方便的實現高可用的架構。比如Cassandra，HBase模型，通過復制模型也能實現高可用。 總結NoSQL資料庫的出現，彌補了關系數據（比如MySQL）在某些方面的不足，在某些方面能極大的節省開發成本和維護成本。 MySQL和NoSQL都有各自的特點和使用的應用場景，兩者的緊密結合將會給web2.0的資料庫發展帶來新的思路。讓關系資料庫關注在關繫上，NoSQL關注在存儲上。

㈧ 什麼是雲存儲什麼是nosql

雲存儲是在雲計算(cloud computing)概念上延伸和衍生發展出來的一個新的概念。[1] 雲計算是分布式處理(Distributed Computing)、並行處理(Parallel Computing)和網格計算(Grid Computing)的發展，是透過網路將龐大的計算處理程序自動分拆成無數個較小的子程序，再交由多部伺服器所組成的龐大系統經計算分析之後將處理結果回傳給用戶。通過雲計算技術，網路服務提供者可以在數秒之內，處理數以千萬計甚至億計的信息，達到和」超級計算機」同樣強大的網路服務。
NoSQL，泛指非關系型的資料庫。隨著互聯網web2.0網站的興起，傳統的關系資料庫在應付web2.0網站，特別是超大規模和高並發的SNS類型的web2.0純動態網站已經顯得力不從心，暴露了很多難以克服的問題，而非關系型的資料庫則由於其本身的特點得到了非常迅速的發展。NoSQL資料庫的產生就是為了解決大規模數據集合多重數據種類帶來的挑戰，尤其是大數據應用難題。

㈨ NoSQL是大數據的未來嗎

我們知道大數據產生了巨大的數據，那麼是需要去存儲這些數據的，NoSQL，泛指非關系型的資料庫，它類似於存放數據的倉庫，對數據進行存儲，相比mysql，是它的升級版，NoSQL資料庫的產生就是為了解決大規模數據集合多重數據種類帶來的挑戰，尤其是大數據應用難題。