什么是NoSQL

NoSQL，指的是非关系型的数据库。随着互联网web2.0网站的兴起，传统的关系数据库在应付web2.0网站，特别是超大规模和高并发的SNS类型的web2.0纯动态网站已经显得力不从心，暴露了很多难以克服的问题，而非关系型的数据库则由于其本身的特点得到了非常迅速的发展。

简介
　　NoSQL，意即反SQL运动，是一项全新的数据库革命性运动，早期就有人提出，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，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的注入。

现今状况
　　现今的计算机体系结构在数据存储方面要求具备庞大的水平扩展性①，而NoSQL致力于改变这一现状。目前Google的 BigTable 和Amazon 的Dynamo使用的就是NoSQL型数据库。
　　NoSQL项目的名字上看不出什么相同之处，但是，它们通常在某些方面相同：它们可以处理超大量的数据。
　　这场革命目前仍然需要等待。的确，NoSQL对大型企业来说还不是主流，但是，一两年之后很可能就会变个样子。在NoSQL运动的最新一次聚会中，来自世界各地的150人挤满了CBS Interactive的一间会议室。分享他们如何推翻缓慢而昂贵的关系数据库的暴政，怎样使用更有效和更便宜的方法来管理数据。
　　“关系型数据库给你强加了太多东西。它们要你强行修改对象数据，以满足RDBMS （relational database management system，关系型数据库管理系统）的需要，”在NoSQL拥护者们看来，基于NoSQL的替代方案“只是给你所需要的”。
　　1.水平扩展性(horizontal scalability)指能够连接多个软硬件的特性,这样可以将多个服务器从逻辑上看成一个实体。
我们为什么要使用NOSQL非关系数据库?
　　随着互联网web2.0网站的兴起，非关系型的数据库现在成了一个极其热门的新领域，非关系数据库产品的发展非常迅速。而传统的关系数据库在应付web2.0网站，特别是超大规模和高并发的SNS类型的web2.0纯动态网站已经显得力不从心，暴露了很多难以克服的问题，例如：
　　1、High performance - 对数据库高并发读写的需求
　　web2.0网站要根据用户个性化信息来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，因此数据库并发负载非常高，往往要达到每秒上万次读写请求。关系数据库应付上万次SQL查询还勉强顶得住，但是应付上万次SQL写数据请求，硬盘IO就已经无法承受了。其实对于普通的BBS网站，往往也存在对高并发写请求的需求。
　　2、Huge Storage - 对海量数据的高效率存储和访问的需求
　　对于大型的SNS网站，每天用户产生海量的用户动态，以国外的Friendfeed为例，一个月就达到了2.5亿条用户动态，对于关系数据库来说，在一张2.5亿条记录的表里面进行SQL查询，效率是极其低下乃至不可忍受的。再例如大型web网站的用户登录系统，例如腾讯，盛大，动辄数以亿计的帐号，关系数据库也很难应付。
　　3、High Scalability && High Availability- 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那样简单的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，为什么数据库不能通过不断的添加服务器节点来实现扩展呢？
　　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web2.0网站来说，关系数据库的很多主要特性却往往无用武之地，例如：
　　1、数据库事务一致性需求
　　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。
　　2、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，是肯定可以读出来这条数据的，但是对于很多web应用来说，并不要求这么高的实时性。
　　3、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，就避免了这种情况的产生。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的功能被极大的弱化了。
　　因此，关系数据库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非关系数据库应运而生。
　　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理论大一统的局面。NoSQL 数据存储不需要固定的表结构，通常也不存在连接操作。在大数据存取上具备关系型数据库无法比拟的性能优势。该术语在 2009 年初得到了广泛认同。
　　当今的应用体系结构需要数据存储在横向伸缩性上能够满足需求。而 NoSQL 存储就是为了实现这个需求。Google 的BigTable与Amazon的Dynamo是非常成功的商业 NoSQL 实现。一些开源的 NoSQL 体系，如Facebook 的Cassandra， Apache 的HBase，也得到了广泛认同。从这些NoSQL项目的名字上看不出什么相同之处：Hadoop、Voldemort、Dynomite，还有其它很多。

特点
　　它们可以处理超大量的数据。
　　它们运行在便宜的PC服务器集群上。
　　PC集群扩充起来非常方便并且成本很低，避免了“sharding”操作的复杂性和成本。
　　它们击碎了性能瓶颈。
　　NoSQL的支持者称，通过NoSQL架构可以省去将Web或Java应用和数据转换成SQL友好格式的时间，执行速度变得更快。
　　“SQL并非适用于所有的程序代码，” 对于那些繁重的重复操作的数据，SQL值得花钱。但是当数据库结构非常简单时，SQL可能没有太大用处。
　　没有过多的操作。
　　虽然NoSQL的支持者也承认关系数据库提供了无可比拟的功能集合，而且在数据完整性上也发挥绝对稳定，他们同时也表示，企业的具体需求可能没有那么多。
　　Bootstrap支持。
　　因为NoSQL项目都是开源的，因此它们缺乏供应商提供的正式支持。这一点它们与大多数开源项目一样，不得不从社区中寻求支持。

缺点
　　但是一些人承认，没有正式的官方支持，万一出了差错会是可怕的，至少很多管理人员是这样看。
　　“我们确实需要做一些说服工作，”，“但基本在他们看到我们的第一个原型运行良好之后，我们就能够说服他们，这是条正确的道路。”

 

 

 

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NoSQL的竞争者：MySQL/HandlerSocket和VoltDB
转载地址：http://news.cnblogs.com/n/80854/

　一般认为NoSQL数据库在性能方面要优于传统的SQL数据库。但是有两个SQL的解决方案宣布：对于大型系统的高可扩展性需求，SQL仍然是可行的解决方案！这两个SQL解决方案分别是MySQL加NoSQL层插件和支持SQL的VoltDB数据库。
　　MySQL + HandlerSocket
　　Yoshinori Matsunobu是Sun/Oracle的前雇员，从事MySQL的研发工作，目前是DeNA的首席数据库和基础设施架构师，他以插件的方式为MySQL/InnoDB提供解决方案，可以在一台2.53GHZ、8核CPU、32G内存的Nehalem服务器上把每秒的查询数量（qps）提升到750,000以上。在同样的硬件环境下，无插件的MySQL只能提供100,000左右的qps，如果使用memecached的话，可以增加到大约400,000。经过对RDBMS的分析，Matsunobu意识到大部分时间都花在SQL的开销上，比如调用MYSQLparse()、MYSQLlex()、make_join_statistics()和JOIN::optimize()等。他写到：
很显然性能降低的原因主要在SQL层，而不是“InnoDB（存储）”层。MySQL必须做很多事情......但memcached/NoSQL是不需要做这些额外工作的。
　　SQL层的功能包括解析SQL语句、打开/锁定/解锁/关闭表、解决并发问题等。Matsunobu的解决方案就是增加额外的NoSQL层：
我们认为最好的方式就是在MySQL内部实现一个NoSQL的网络服务器。也就是说，编写一个网络服务器作为MySQL的插件（守护插件），用来监听特定端口，接收NoSQL的协议和API，然后通过MySQL内部存储引擎API直接访问InnoDB。这种方式很像NDBAPI，不同的是它可以与InnoDB交互。
　　他的团队开发了HandlerSocket插件，有了这个插件，MySQL更像一个NoSQL数据库，通过监听一个独立的端口，接收从SQL层来的简单查询请求，例如主键查询，索引扫描和插入/更新/删除。这一变化把数据库性能提升到了750K qps以上。常用端口可以接收处理复杂查询，其核心仍然是SQL数据库。DeNA采用SQL/NoSQL混合的方式取得了成功，据Matsunobu所言，在相同的时间内，这种解决方案把多个memcached和MySQL主从服务器的方案远远甩在了后面。

　　VoltDB
　　另一个很有希望的SQL解决方案是VoltDB，这是一个内存中的开源OLTP SQL数据库，能够保证事务的完整性（ACID）。VoltDB是由原Ingres和Postgres的架构师Mike Stonebraker设计的。该数据库主要特征如下：
为了获得最大化吞吐量，数据保存在内存中（而不是在硬盘），这样可以有效消除缓冲区管理。
VoltDB通过SQL引擎把数据分发给集群服务器的每个CPU进行处理。
每个单线程分区自主执行，消除锁定和闩锁的需求。
VoltDB可以通过简单的在集群中增加附加节点的方式实现性能的线性增加。
　　正如其开发者宣称的那样，该数据库的性能使其成为NoSQL解决方案的有力竞争者：
VoltDB在单节点上可以每秒处理53000个事务请求（TPS），其他DBMS在相同的硬件环境下只能处理1155个。VoltDB的扩展是近似线性的──在12个节点的VoltDB集群上进行同样测试，可以处理560,000 TPS。
基准案例：某个客户的在线游戏在12个节点的VoltDB集群上处理了130万 TPS。
VoltDB还针对NoSQL的键-值存储方式作了基准测试，VoltDB在处理各种键-值存储负载的情况下获得了相同或更好的性能。
　　除了它的性能，VoltDB的主要优势是可以与SQL用户进行交流，这些SQL用户是很好的资源。
　　近期还会推出VoltDB的企业版本，包括基于浏览器的数据库管理系统，提供、管理和监控数据库集群。除了免费的社区版本，针对企业版的支持也开始了。
　　查看英文原文：MySQL/HandlerSocket and VoltDB: Contenders to NoSQL

     (http://voltdb.com/voltdb-enterprise-edition)
　　作者：Abel Avram 
　　翻译：池建强　　
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