nosql基本概念,nosql的含義是

nosql數據庫庫和sql數據庫的區別

一、概念

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SQL?(Structured?Query?Language)?數據庫，指關系型數據庫。主要代表：SQL?Server，Oracle，MySQL(開源)，PostgreSQL(開源)。

NoSQL（Not?Only?SQL）泛指非關系型數據庫。主要代表：MongoDB，Redis，CouchDB。

二、區別

1、存儲方式

SQL數據存在特定結構的表中；而NoSQL則更加靈活和可擴展，存儲方式可以省是JSON文檔、哈希表或者其他方式。SQL通常以數據庫表形式存儲數據。舉個栗子，存個學生借書數據：

而NoSQL存儲方式比較靈活，比如使用類JSON文件存儲上表中熊大的借閱數據：

2、表/數據集合的數據的關系

在SQL中，必須定義好表和字段結構后才能添加數據，例如定義表的主鍵(primary?key)，索引(index),觸發器(trigger),存儲過程(stored?procedure)等。表結構可以在被定義之后更新，但是如果有比較大的結構變更的話就會變得比較復雜。在NoSQL中，數據可以在任何時候任何地方添加，不需要先定義表。例如下面這段代碼會自動創建一個新的"借閱表"數據集合：

NoSQL也可以在數據集中建立索引。以MongoDB為例，會自動在數據集合創建后創建唯一值_id字段，這樣的話就可以在數據集創建后增加索引。

從這點來看，NoSQL可能更加適合初始化數據還不明確或者未定的項目中。

3、外部數據存儲

SQL中如何需要增加外部關聯數據的話，規范化做法是在原表中增加一個外鍵，關聯外部數據表。例如需要在借閱表中增加審核人信息，先建立一個審核人表：

再在原來的借閱人表中增加審核人外鍵：

這樣如果我們需要更新審核人個人信息的時候只需要更新審核人表而不需要對借閱人表做更新。而在NoSQL中除了這種規范化的外部數據表做法以外，我們還能用如下的非規范化方式把外部數據直接放到原數據集中，以提高查詢效率。缺點也比較明顯，更新審核人數據的時候將會比較麻煩。

4、SQL中的JOIN查詢

SQL中可以使用JOIN表鏈接方式將多個關系數據表中的數據用一條簡單的查詢語句查詢出來。NoSQL暫未提供類似JOIN的查詢方式對多個數據集中的數據做查詢。所以大部分NoSQL使用非規范化的數據存儲方式存儲數據。

5、數據耦合性

SQL中不允許刪除已經被使用的外部數據，例如審核人表中的"熊三"已經被分配給了借閱人熊大，那么在審核人表中將不允許刪除熊三這條數據，以保證數據完整性。而NoSQL中則沒有這種強耦合的概念，可以隨時刪除任何數據。

6、事務

SQL中如果多張表數據需要同批次被更新，即如果其中一張表更新失敗的話其他表也不能更新成功。這種場景可以通過事務來控制，可以在所有命令完成后再統一提交事務。而NoSQL中沒有事務這個概念，每一個數據集的操作都是原子級的。

7、增刪改查語法

8、查詢性能

在相同水平的系統設計的前提下，因為NoSQL中省略了JOIN查詢的消耗，故理論上性能上是優于SQL的。

簡述什么是nosql數據庫，并列舉兩種常見的nosql數據庫名稱及其特點

NoSQL太火，冒出太多產品了，保守估計也成百上千了。

互聯網公司常用的基本集中在以下幾種，每種只舉一個比較常見或者應用比較成功的例子吧。

1. In-Memory KV Store : Redis

in memory key-value store，同時提供了更加豐富的數據結構和運算的能力，成功用法是替代memcached，通過checkpoint和commit log提供了快速的宕機恢復，同時支持replication提供讀可擴展和高可用。

2. Disk-Based KV Store: Leveldb

真正基于磁盤的key-value storage, 模型單一簡單，數據量不受限于內存大小，數據落盤高可靠，Google的幾位大神出品的精品，LSM模型天然寫優化，順序寫盤的方式對于新硬件ssd再適合不過了，不足是僅提供了一個庫，需要自己封裝server端。

3. Document Store: Mongodb

分布式nosql，具備了區別mysql的最大亮點：可擴展性。mongodb 最新引人的莫過于提供了sql接口，是目前nosql里最像mysql的，只是沒有ACID的特性，發展很快，支持了索引等特性，上手容易，對于數據量遠超內存限制的場景來說，還需要慎重。

4. Column Table Store: HBase

這個富二代似乎不用贅述了，最大的優勢是開源，對于普通的scan和基于行的get等基本查詢，性能完全不是問題，只是只提供裸的api,易用性上是短板，可擴展性方面是最強的，其次坐上了Hadoop的快車，社區發展很快，各種基于其上的開源產品不少，來解決諸如join、聚集運算等復雜查詢。

SQL 和 NoSQL 的區別

簡單說來：sql是關系型數據庫的結構化查詢語言，而nosql，一般代指菲關系型數據庫，sql語句就不能用來，不過有些有leisql的查詢語言，且nosql數據庫沒有統一的查詢語言。

NoSQL非關系數據庫和關系型數據庫的區別是什么

非關系型數據庫：非關系型數據庫產品是傳統關系型數據庫的功能閹割版本，通過減少用不到或很少用的功能，來大幅度提高產品性能。

非關系型數據庫嚴格上不是一種數據庫，應該是一種數據結構化存儲方法的集合。

關系型數據庫：是指采用了關系模型來組織數據的數據庫。

關系模型指的就是二維表格模型，而一個關系型數據庫就是由二維表及其之間的聯系所組成的一個數據組織。

可以用SQL語句方便的在一個表以及多個表之間做非常復雜的數據查詢。

對于安全性能很高的數據訪問要求可以實現。

價格

目前基本上大部分主流的非關系型數據庫都是免費的。而比較有名氣的關系型數據庫，比如Oracle、DB2、MSSQL是收費的。雖然Mysql免費，但它需要做很多工作才能正式用于生產。

功能

實際開發中，有很多業務需求，其實并不需要完整的關系型數據庫功能，非關系型數據庫的功能就足夠使用了。這種情況下，使用性能更高、成本更低的非關系型數據庫當然是更明智的選擇。

對于這兩類數據庫，對方的優勢就是自己的弱勢，反之亦然。

NoSQL-HDFS-基本概念

Hadoop

文件系統：文件系統是用來存儲和管理文件，并且提供文件的查詢、增加、刪除等操作。

直觀上的體驗：在shell窗口輸入 ls 命令，就可以看到當前目錄下的文件夾、文件。

文件存儲在哪里？硬盤

一臺只有250G硬盤的電腦，如果需要存儲500G的文件可以怎么辦？先將電腦硬盤擴容至少250G，再將文件分割成多塊，放到多塊硬盤上儲存。

通過 hdfs dfs -ls 命令可以查看分布式文件系統中的文件，就像本地的ls命令一樣。

HDFS在客戶端上提供了查詢、新增和刪除的指令，可以實現將分布在多臺機器上的文件系統進行統一的管理。

在分布式文件系統中，一個大文件會被切分成塊，分別存儲到幾臺機器上。結合上文中提到的那個存儲500G大文件的那個例子，這500G的文件會按照一定的大小被切分成若干塊，然后分別存儲在若干臺機器上，然后提供統一的操作接口。

看到這里，不少人可能會覺得，分布式文件系統不過如此，很簡單嘛。事實真的是這樣的么？

潛在問題

假如我有一個1000臺機器組成的分布式系統，一臺機器每天出現故障的概率是0.1%，那么整個系統每天出現故障的概率是多大呢？答案是(1-0.1%)^1000=63%，因此需要提供一個容錯機制來保證發生差錯時文件依然可以讀出，這里暫時先不展開介紹。

如果要存儲PB級或者EB級的數據，成千上萬臺機器組成的集群是很常見的，所以說分布式系統比單機系統要復雜得多呀。

這是一張HDFS的架構簡圖：

client通過nameNode了解數據在哪些DataNode上，從而發起查詢。此外，不僅是查詢文件，寫入文件的時候也是先去請教NameNode，看看應該往哪個DateNode中去寫。

為了某一份數據只寫入到一個Datanode中，而這個Datanode因為某些原因出錯無法讀取的問題，需要通過冗余備份的方式來進行容錯處理。因此，HDFS在寫入一個數據塊的時候，不會僅僅寫入一個DataNode，而是會寫入到多個DataNode中，這樣，如果其中一個DataNode壞了，還可以從其余的DataNode中拿到數據，保證了數據不丟失。

實際上，每個數據塊在HDFS上都會保存多份，保存在不同的DataNode上。這種是犧牲一定存儲空間換取可靠性的做法。

接下來我們來看一下完整的文件寫入的流程：

大文件要寫入HDFS，client端根據配置將大文件分成固定大小的塊，然后再上傳到HDFS。

讀取文件的流程：

1、client詢問NameNode，我要讀取某個路徑下的文件，麻煩告訴我這個文件都在哪些DataNode上？

2、NameNode回復client，這個路徑下的文件被切成了3塊，分別在DataNode1、DataNode3和DataNode4上

3、client去找DataNode1、DataNode3和DataNode4，拿到3個文件塊，通過stream讀取并且整合起來

文件寫入的流程：

1、client先將文件分塊，然后詢問NameNode，我要寫入一個文件到某個路徑下，文件有3塊，應該怎么寫？

2、NameNode回復client，可以分別寫到DataNode1、DataNode2、DataNode3、DataNode4上，記住，每個塊重復寫3份，總共是9份

3、client找到DataNode1、DataNode2、DataNode3、DataNode4，把數據寫到他們上面

出于容錯的考慮，每個數據塊有3個備份，但是3個備份快都直接由client端直接寫入勢必會帶來client端過重的寫入壓力，這個點是否有更好的解決方案呢？回憶一下mysql主備之間是通過binlog文件進行同步的，HDFS當然也可以借鑒這個思想，數據其實只需要寫入到一個datanode上，然后由datanode之間相互進行備份同步，減少了client端的寫入壓力，那么至于是一個datanode寫入成功即成功，還是需要所有的參與備份的datanode返回寫入成功才算成功，是可靠性配置的策略，當然這個設置會影響到數據寫入的吞吐率，我們可以看到可靠性和效率永遠是“魚和熊掌不可兼得”的。

潛在問題

NameNode確實會回放editlog，但是不是每次都從頭回放，它會先加載一個fsimage，這個文件是之前某一個時刻整個NameNode的文件元數據的內存快照，然后再在這個基礎上回放editlog，完成后，會清空editlog，再把當前文件元數據的內存狀態寫入fsimage，方便下一次加載。

這樣，全量回放就變成了增量回放，但是如果NameNode長時間未重啟過，editlog依然會比較大，恢復的時間依然比較長，這個問題怎么解呢？

SecondNameNode是一個NameNode內的定時任務線程，它會定期地將editlog寫入fsimage，然后情況原來的editlog，從而保證editlog的文件大小維持在一定大小。

NameNode掛了， SecondNameNode并不能替代NameNode，所以如果集群中只有一個NameNode，它掛了，整個系統就掛了。hadoop2.x之前，整個集群只能有一個NameNode，是有可能發生單點故障的，所以hadoop1.x有本身的不穩定性。但是hadoop2.x之后，我們可以在集群中配置多個NameNode，就不會有這個問題了，但是配置多個NameNode，需要注意的地方就更多了，系統就更加復雜了。

俗話說“一山不容二虎”，兩個NameNode只能有一個是活躍狀態active，另一個是備份狀態standby，我們看一下兩個NameNode的架構圖。

兩個NameNode通過JournalNode實現同步editlog，保持狀態一致可以相互替換。

因為active的NameNode掛了之后，standby的NameNode要馬上接替它，所以它們的數據要時刻保持一致，在寫入數據的時候，兩個NameNode內存中都要記錄數據的元信息，并保持一致。這個JournalNode就是用來在兩個NameNode中同步數據的，并且standby NameNode實現了SecondNameNode的功能。

進行數據同步操作的過程如下：

active NameNode有操作之后，它的editlog會被記錄到JournalNode中，standby NameNode會從JournalNode中讀取到變化并進行同步，同時standby NameNode會監聽記錄的變化。這樣做的話就是實時同步了，并且standby NameNode就實現了SecondNameNode的功能。

優點：

缺點：

nosql是什么

NoSQL，泛指非關系型的數據庫。隨著互聯網web2.0網站的興起，傳統的關系數據庫在應付web2.0網站，特別是超大規模和高并發的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，而非關系型的數據庫則由于其本身的特點得到了非常迅速的發展。NoSQL數據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NoSQL流行語火起來才短短一年的時間，但是不可否認，現在已經開始了第二代運動。盡管早期的堆棧代碼只能算是一種實驗，然而現在的系統已經更加的成熟、穩定。不過現在也面臨著一個嚴酷的事實：技術越來越成熟——以至于原來很好的NoSQL數據存儲不得不進行重寫，也有少數人認為這就是所謂的2.0版本。這里列出一些比較知名的工具，可以為大數據建立快速、可擴展的存儲庫。

NoSQL(NoSQL = Not Only SQL )，意即“不僅僅是SQL”，是一項全新的數據庫革命性運動，早期就有人提出，發展至2009年趨勢越發高漲。NoSQL的擁護者們提倡運用非關系型的數據存儲，相對于鋪天蓋地的關系型數據庫運用，這一概念無疑是一種全新的思維的注入。

對于NoSQL并沒有一個明確的范圍和定義，但是他們都普遍存在下面一些共同特征：

不需要預定義模式：不需要事先定義數據模式，預定義表結構。數據中的每條記錄都可能有不同的屬性和格式。當插入數據時，并不需要預先定義它們的模式。

無共享架構：相對于將所有數據存儲的存儲區域網絡中的全共享架構。NoSQL往往將數據劃分后存儲在各個本地服務器上。因為從本地磁盤讀取數據的性能往往好于通過網絡傳輸讀取數據的性能，從而提高了系統的性能。

彈性可擴展：可以在系統運行的時候，動態增加或者刪除結點。不需要停機維護，數據可以自動遷移。

分區：相對于將數據存放于同一個節點，NoSQL數據庫需要將數據進行分區，將記錄分散在多個節點上面。并且通常分區的同時還要做復制。這樣既提高了并行性能，又能保證沒有單點失效的問題。

異步復制：和RAID存儲系統不同的是，NoSQL中的復制，往往是基于日志的異步復制。這樣，數據就可以盡快地寫入一個節點，而不會被網絡傳輸引起遲延。缺點是并不總是能保證一致性，這樣的方式在出現故障的時候，可能會丟失少量的數據。

BASE：相對于事務嚴格的ACID特性，NoSQL數據庫保證的是BASE特性。BASE是最終一致性和軟事務。

NoSQL數據庫并沒有一個統一的架構，兩種NoSQL數據庫之間的不同，甚至遠遠超過兩種關系型數據庫的不同。可以說，NoSQL各有所長，成功的NoSQL必然特別適用于某些場合或者某些應用，在這些場合中會遠遠勝過關系型數據庫和其他的NoSQL。

當前標題：nosql基本概念,nosql的含義是
網站鏈接：http://m.kartarina.com/article16/hddedg.html

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