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NoSQL

NoSQL(Not Only SQL，非关系型数据库)的主要特点包括非关系型的、分布式的、开源的、水平可扩展的。

NoSQL 的原始目的是为了大规模 Web 应用，这场全新的数据库革命运动很早就有人提出，发展至 2009 年趋势越发高涨。
NoSQL 的拥护者们提倡运用非关系型的数据存储，通常的应用如模式自由、支持简易复制、简单的 API、最终一致性(非 ACID)、大容量数据等。
NoSQL 用得最多的是 Key-Value(键值对)存储，当然还有文档型、列存储、图型数据库、XML 数据库等。
相对于目前铺天盖地的关系型数据库运用，这一概念无疑是一种全新的思维

产生背景

随着互联网 Web 2.0 网站的兴起，非关系型数据库已经成为一个及其热门的新领域，非关系型数据库产品的发展迅速，而传统的关系型数据库在应付 Web 2.0 网站，特别时超大规模的高并发的 SNS(Social Network Service, 社交网络服务) 类型的 Web 2.0 纯动态网站时已经显得力不从心，暴露了很多难以克服的问题，例如：

  1. 对数据库高并发读写的需求
    Web 2.0 网站要根据用户个性化信息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，因为数据库并发负载非常高，往往要达到每秒上万次读写请求。关系型数据库应付上万次 SQL 查询还勉强可以，但是应付上万次 SQL 写数据请求，硬盘 I/O 就无法承受了。对于普通的 BBS 网站，往往也存在对高并发写请求的需求。

  2. 对海量数据的高效率存储和访问的需求
    对于大型 SNS 网站，每天用户产生海量的用户动态信息，甚至一个月就能达到 2.5 亿条用户动态，对于关系型数据库来说，在一张存储 2.5 亿条记录的表里进行 SQL 查询，效率是极其低下甚至是不可忍受的。此外，大型 Web 网站的用户登陆系统，例如腾讯、盛大、动辄数以亿计的账号，关系数据库也很难应付。

  3. 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 那样简单地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，可以停机维护随之带来的就是公司收入的减少。

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 Web 2.0 网站来说，关系数据库的很多主要特性却无用武之地，例如：

数据库事物一致性需求。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。

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

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，就需要避免产生这种情况。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 的功能被极大地弱化了

因此，关系数据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 NoSQL 数据库应运而生。

NoSQL 的种类及其特性

NoSQL 是非关系型数据存储的广义定义。它打破了长久以来关系型数据库与 ACID 理论长期垄断数据库市场的局面。
NoSQL 数据存储不需要固定的表结构，通常也不存在连接操作。在大量数据存取上具备关系型数据库无法比拟的性能优势，该概念在 2009 年年初得到了广泛认同

1.满足海量存储需求和访问的面向文档的数据库

MongoDB

MongoDB 是用 C++ 开发的，主要解决的是海量数据的访问效率问题。根据官方文档记载，当数据量达到 50GB 以上的时候，MongoDB 的数据库访问速度是 MySQL 的 10 倍以上。MongoDB 的并发读写效率不是特别出色，根据官方提供的性能测试表明，大约每秒可以处理 0.5 万～1.5万次读写请求

MongodB 还自带了一个出色的分布式文件系统 GridFS，可以支持海量的数据存储。

MongoDB 也有一个 Ruby 的项目 MongoMapper，是模仿 Merb 的 DataMapper 编写的 MongoDB 接口，使用起来非常简单，几乎和 DataMapper 一模一样，功能非常强大。

2.满足极高读写性能需求的 Key-Value 数据库

Redis

Redis 本质上是一个 Key-Value 类型的内存数据库，类似 Memcached，整个数据库加载在内存当中进行操作，定期通过异步操作吧数据库数据 flush 到硬盘上进行保存。因为是纯内存操作，Redis 的性能非常出色，每秒可以处理超过 10 万次读写操作。

Redis 的出色之处不仅仅 是性能，Redis 最大的魅力是支持保存 List 列表和 Set 集合的数据结构，而且还支持对 List 进行各种操作。例如，从 List 两端 push 和 pop 数据、取 List 区间、排序，以及对 Set 支持各种集合的并集交集操作。此外，单个 Value 的最大限制是 1GC，因此 Redis 可以用来实现很多有用的功能。例如，用它的 List 来做 FIFO 双向链表，实现一个轻量级的高性能消息队列服务，用它的 Set 可以做高性能的 tag 系统等。由于 Redis 也可以对存入的 Key-Value 设置 expire 时间，因此也可以当作一个功能加强版的 Memcached。

Redis 的主要缺点是数据库容量受到物理内存的限制，不能用作海量数据的高性能读写，并且它没有原生的可扩展机制，不具有可扩展能力，要依赖客户端来实现分布式读写