NoSQL

NoSQL最常見的解釋是“non-relational”， “Not Only SQL”也被很多人接受。NoSQL僅僅是一個概念，泛指非關係型的資料庫，區別於關係資料庫，它們不保證關係數據的ACID特性。NoSQL是一項全新的資料庫革命性運動，其擁護者們提倡運用非關係型的數據存儲，相對於鋪天蓋地的關係型資料庫運用，這一概念無疑是一種全新的思維的注入。

NoSQL有如下優點：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係資料庫的關係型特性。數據之間無關係，這樣就非常容易擴展。無形之間也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。這得益於它的無關係性，資料庫的結構簡單。

鍵值(Key-Value

這一類資料庫主要會使用到一個哈希表，這個表中有一個特定的鍵和一個指針指向特定的數據。Key/value模型對於IT系統來說的優勢在於簡單、易部署。但是如果DBA只對部分值進行查詢或更新的時候，Key/value就顯得效率低下了。

舉例如：Tokyo Cabinet/Tyrant,Redis, Voldemort, Oracle BDB.

列存儲資料庫。

這部分資料庫通常是用來應對分散式存儲的海量數據。鍵仍然存在，但是它們的特點是指向了多個列。這些列是由列家族來安排的。如：Cassandra,HBase, Riak.

文檔型資料庫

文檔型資料庫的靈感是來自於Lotus Notes辦公軟體的，而且它同第一種鍵值存儲相類似。該類型的數據模型是版本化的文檔，半結構化的文檔以特定的格式存儲，比如JSON。文檔型資料庫可 以看作是鍵值資料庫的升級版，允許之間嵌套鍵值。而且文檔型資料庫比鍵值資料庫的查詢效率更高。如：CouchDB,MongoDb. 國內也有文檔型資料庫SequoiaDB，已經開源。

圖形(Graph)資料庫

圖形結構的資料庫同其他行列以及剛性結構的SQL資料庫不同，它是使用靈活的圖形模型，並且能夠擴展到多個伺服器上。NoSQL資料庫沒有標準的查詢語言(SQL)，因此進行資料庫查詢需要制定數據模型。許多NoSQL資料庫都有REST式的數據介面或者查詢API。

如：Neo4J, InfoGrid, Infinite Graph.

因此，我們總結NoSQL資料庫在以下的這幾種情況下比較適用：1、數據模型比較簡單；2、需要靈活性更強的IT系統；3、對資料庫性能要求較高；4、不需要高度的數據一致性；5、對於給定key，比較容易映射複雜值的環境。

對於NoSQL並沒有一個明確的範圍和定義，但是他們都普遍存在下面一些共同特徵：

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係資料庫的關係型特性。數據之間無關係，這樣就非常容易擴展。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。這得益於它的無關係性，資料庫的結構簡單。一般MySQL使用Query Cache。NoSQL的Cache是記錄級的，是一種細粒度的Cache，所以NoSQL在這個層面上來說性能就要高很多。

靈活的數據模型

NoSQL無須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。而在關係資料庫里，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——個噩夢。這點在大數據量的Web 2.0時代尤其明顯。

高可用

NoSQL在不太影響性能的情況，就可以方便地實現高可用的架構。比如Cassandra、HBase模型，通過複製模型也能實現高可用。

NoSQL框架體系NosoL整體框架分為四層，由下至上分為數據持久層(data persistence)、整體分佈層(data distribution model)、數據邏輯模型層(data logical model)、和介面層(interface)，層次之間相輔相成，協調工作。

數據持久層定義了數據的存儲形式，主要包括基於內存、基於硬碟、內存和硬碟介面、訂製可拔插四種形式。基於內存形式的數據存取速度最快，但可能會造成數據丟失。基於硬碟的數據存儲可能保存很久，但存取速度較基於內存形式的慢。內存和硬碟相結合的形式，結合了前兩種形式的優點，既保證了速度，又保證了數據不丟失。訂製可拔插則保證了數據存取具有較高的靈活性。

數據分佈層定義了數據是如何分佈的，相對於關係型資料庫，NoSQL可選的機制比較多，主要有三種形式：一是CAP支持，可用於水平擴展。二是多數據中心支持，可以保證在橫跨多數據中心是也能夠平穩運行。三是動態部署支持，可以在運行著的集群中動態地添加或刪除節點。

數據邏輯層表述了數據的邏輯表現形式，與關係型資料庫相比，NoSQL在邏輯表現形式上相當靈活，主要有四種形式：一是鍵值模型，這種模型在表現形式上比較單一，但卻有很強的擴展性。二是列式模型，這種模型相比於鍵值模型能夠支持較為複雜的數據，但擴展性相對較差。三是文檔模型，這種模型對於複雜數據的支持和擴展性都有很大優勢。四是圖模型，這種模型的使用場景不多，通常是基於圖數據結構的數據定製的。

介面層為上層應用提供了方便的數據調用介面，提供的選擇遠多於關係型資料庫。介面層提供了五種選擇：Rest，Thrift，Map/Reduce，Get/Put，特定語言API，使得應用程序和資料庫的交互更加方便。

NoSQL分層架構並不代表每個產品在每一層只有一種選擇。相反，這種分層設計提供了很大的靈活性和兼容性，每種資料庫在不同層面可以支持多種特性。

Membase 是 NoSQL 家族的一個新的重量級的成員。Membase是開源項目，源代碼採用了Apache2.0的使用許可。該項目託管在GitHub.Source tarballs上，可以下載beta版本的Linux二進位包。該產品主要是由North Scale的memcached核心團隊成員開發完成，其中還包括Zynga和NHN這兩個主要貢獻者的工程師，這兩個組織都是很大的在線遊戲和社區網路空間的供應商。

Membase容易安裝、操作，可以從單節點方便的擴展到集群，而且為memcached（有線協議的兼容性）實現了即插即用功能，在應用方面為開 發者和經營者提供了一個比較低的門檻。做為緩存解決方案，Memcached已經在不同類型的領域（特別是大容量的Web應用）有了廣泛的使用，其中 Memcached的部分基礎代碼被直接應用到了Membase伺服器的前端。

通過兼容多種編程語言和框架，Membase具備了很好的復用性。在安裝和配置方面，Membase提供了有效的圖形化界面和編程介面，包括可配置 的告警信息。

Membase的目標是提供對外的線性擴展能力，包括為了增加集群容量，可以針對統一的節點進行複製。另外，對存儲的數據進行再分配仍然是必要的。

這方面的一個有趣的特性是NoSQL解決方案所承諾的可預測的性能，類準確性的延遲和吞吐量。通過如下方式可以獲得上面提到的特性：

自動將在線數據遷移到低延遲的存儲介質的技術（內存，固態硬碟，磁碟）

可選的寫操作一一非同步，同步（基於複製，持久化）

反向通道再平衡[未來考慮支持]

多線程低鎖爭用

儘可能使用非同步處理

自動實現重複數據刪除

動態再平衡現有集群

通過把數據複製到多個集群單元和支持快速失敗轉移來提供系統的高可用性。

MongoDB是一個介於關係資料庫和非關係資料庫之間的產品，是非關係資料庫當中功能最豐富，最像關係資料庫的。他支持的數據結構非常鬆散，是類似json的bjson格式，因此可以存儲比較複雜的數據類型。Mongo最大的特點是他支持的查詢語言非常強大，其語法有點類似於面向對象的查詢語言，幾乎可以實現類似關係資料庫單表查詢的絕大部分功能，而且還支持對數據建立索引。它的特點是高性能、易部署、易使用，存儲數據非常方便。

MongoDB的主要目標是在鍵/值存儲方式（提供了高性能和高度伸縮性）以及傳統的RDBMS系統（豐富的功能）架起一座橋樑，集兩者的優勢於一身。

主要功能特性：

面向集合存儲，易存儲對象類型的數據

“面向集合”（Collenction-Oriented），意思是數據被分組存儲在數據集中，被稱為一個集合（Collenction)。每個 集合在資料庫中都有一個唯一的標識名，並且可以包含無限數目的文檔。集合的概念類似關係型資料庫（RDBMS）里的表（table），不同的是它不需要定 義任何模式（schema)。

模式自由

模式自由（schema-free)，意味著對於存儲在mongodb資料庫中的文件，我們不需要知道它的任何結構定義。如果需要的話，你完全可以把不同結構的文件存儲在同一個資料庫里。

支持動態查詢

支持完全索引，包含內部對象

支持查詢

支持複製和故障恢復

使用高效的二進位數據存儲，包括大型對象（如視頻等）

自動處理碎片，以支持雲計算層次的擴展性

支持RUBY，PYTHON，JAVA，C++，PHP等多種語言

文件存儲格式為BSON（一種JSON的擴展）

BSON（Binary Serialized document Format）存儲形式是指：存儲在集合中的文檔，被存儲為鍵-值對的形式。鍵用於唯一標識一個文檔，為字元串類型，而值則可以是各中複雜的文件類型。

可通過網路訪問

MongoDB服務端可運行在Linux、Windows或OS X平台，支持32位和64位應用，默認埠為27017。推薦運行在64位平台，因為MongoDB在32位模式運行時支持的最大文件尺寸為2GB。

MongoDB把數據存儲在文件中（默認路徑為：/data/db），為提高效率使用內存映射文件進行管理。

Hypertable是一個開源、高性能、可伸縮的資料庫，它採用與Google的Bigtable相似的模型。在過去數年中，Google為在PC集群 上運行的可伸縮計算基礎設施設計建造了三個關鍵部分。第一個關鍵的基礎設施是Google File System（GFS），這是一個高可用的文件系統，提供了一個全局的命名空間。它通過跨機器（和跨機架）的文件數據複製來達到高可用性，並因此免受傳統 文件存儲系統無法避免的許多失敗的影響，比如電源、內存和網路埠等失敗。第二個基礎設施是名為Map-Reduce的計算框架，它與GFS緊密協作，幫 助處理收集到的海量數據。第三個基礎設施是Bigtable，它是傳統資料庫的替代。Bigtable讓你可以通過一些主鍵來組織海量數據，並實現高效的 查詢。Hypertable是Bigtable的一個開源實現，並且根據我們的想法進行了一些改進。

Apache Cassandra是一套開源分散式Key-Value存儲系統。它最初由Facebook開發，用於儲存特別大的數據。Facebook在使用此系統。Cassandra是一個混合型的非關係的資料庫，類似於Google的BigTable。其主要功能比Dynomite（分散式的Key-Value存儲系統）更豐富，但支持度卻不如文檔存儲MongoDB。

主要特性：

分散式

基於column的結構化

高伸展性

Cassandra的主要特點就是它不是一個資料庫，而是由一堆資料庫節點共同構成的一個分散式網路服務，對Cassandra 的一個寫操作，會被複制到其他節點上去，對Cassandra的讀操作，也會被路由到某個節點上面去讀取。對於一個Cassandra群集來說，擴展性能 是比較簡單的事情，只管在群集裡面添加節點就可以了。

Cassandra是一個混合型的非關係的資料庫，類似於Google的BigTable。其主要功能比 Dynomite（分散式的Key-Value存 儲系統）更豐富，但支持度卻不如文檔存儲MongoDB（介於關係資料庫和非關係資料庫之間的開源產品，是非關係資料庫當中功能最豐富，最像關係資料庫 的。支持的數據結構非常鬆散，是類似json的bjson格式，因此可以存儲比較複雜的數據類型。）Cassandra最初由Facebook開發，後轉變成了開源項目。它是一個網路社交雲計算方面理想的資料庫。以Amazon專有的完全分散式的Dynamo為基礎，結合了Google BigTable基於列族（Column Family）的數據模型。P2P去中心化的存儲。很多方面都可以稱之為Dynamo 2.0。

CouchDB會為存儲到資料庫中的每一個文檔分配一個文檔級別的唯一標識符（id），同時每次將變動保存到資料庫中時還會分配一個修訂號（rev）。CouchDB還有一個更加商業化的“表親”——Couchbase，不過它提供緩存功能，更好的分片，增量查詢，更好的索引和一些其他的功能。其實Couchbase與CouchDB也是緊密相關的，Couchbase產品包含了CouchDB的一個副本。

所用語言： Erlang

特點：DB一致性，易於使用

使用許可： Apache

協議： HTTP/REST

雙向數據複製，持續進行或臨時處理，處理時帶衝突檢查，因此，採用的是master-master複製

MVCC – 寫操作不阻塞讀操作

可保存文件之前的版本

Crash-only（可靠的）設計

需要不時地進行數據壓縮

視圖：嵌入式 映射/減少

格式化視圖：列表顯示

支持進行伺服器端文檔驗證

支持認證

根據變化實時更新

支持附件處理

因此， CouchApps（獨立的 js應用程序）

需要 jQuery程序庫

最佳應用場景：適用於數據變化較少，執行預定義查詢，進行數據統計的應用程序。適用於需要提供數據版本支持的應用程序。

例如：CRM、CMS系統。 master-master複製對於多站點部署是非常有用的。

和其他資料庫比較，其突出特點是：

模式靈活：使用Cassandra，像文檔存儲，你不必提前解決記錄中的欄位。你可以在系統運行時隨意的添加或移除欄位。這是一個驚人的效率提升，特別是在大型部 署上。

真正的可擴展性：Cassandra是純粹意義上的水平擴展。為給集群添加更多容量，可以指向另一台電腦。你不必重啟任何進程，改變應用查詢，或手動遷移任何數據。

多數據中心識別：你可以調整你的節點布局來避免某一個數據中心起火，一個備用的數據中心將至少有每條記錄的完全複製。

範圍查詢：如果你不喜歡全部的鍵值查詢，則可以設置鍵的範圍來查詢。

列表數據結構：在混合模式可以將超級列添加到5維。對於每個用戶的索引，這是非常方便的。

分散式寫操作：有可以在任何地方任何時間集中讀或寫任何數據。並且不會有任何單點失敗。