在计算机科学中,非关系型数据库(NoSQL)是一个和之前的关系型数据库(RDBM)有很大不同的另一类数据结构化存储管理系统。非关系型数据库
通常没有固定的表结构,并且避免使用join操作。和关系型数据库相比,非关系型数据库特别适合以SNS为代表web
2.0应用,这些应用需要极高速的并发读写操作,而对数值一致性要求却不甚高。
关系型数据库的特点
关系型数据库最大特点就是事务的一致性
:
传统的关系型数据库读写操作都是事务的,具有ACID(原子性Atomicity、一致性Consistency、隔离性Isolation、持久性
Durability)的特点,C就是一致性(Consistency),这个特点是关系型数据库的灵魂(其他三个AID都是为其服务的),这个特性使得
关系型数据库可以用于几乎所有对一致性有要求的系统中,如典型的银行系统。
但是,在网页应用中,尤其是SNS应用中,一致性却不是显得
那么重要,用户A看到的内容和用户B看到同一用户C内容更新不一致是可以容忍的,或者说,两个人看到同一好友的数据更新的时间差那么几秒是可以容忍的,因
此,关系型数据库的最大特点在这里已经无用武之地,起码不是那么重要了。
相反的,关系型数据库为了维护一致性所付出的巨大代价就是其读
写性能比较差,而像微博,facebook这类SNS的应用,对并发读写能力要求极高,关系型数据库已经无法应付(在读方面,传统上为了克服关系型数据库
缺陷,提高性能,都是增加一级memcache来静态化网页,而在SNS中,变化太快,memcache已经无能为力),因此,必须用新的一种数据结构化
存储来来代替关系数据库。
关系数据库的另一个特点就是其具有固定的表结构,因此,其扩展性极差,而在SNS中,系统的升级,功能的增加,往往意味着数据结构巨大改动,这一点关系型数据库也难以应付,需要新的结构化数据存储。
于是,非关系数据库(NoSQL)应运而生,由于不可能用一种数据结构化存储方式应付所有的新的需求,因此,非关系型数据库严格上不是一种数据库,应该是一种数据结构化存储方法的集合。
必须强调的是,数据的持久存储,尤其是海量数据的持久存储,还是需要关系数据库这员老将。
非关系型数据库分类
由
于关系型数据库本身天然的多样性,以及出现的时间较短,因此,不像关系型数据库,有几种数据库能够一统江山,关系型数据库的非常多,并且大部分都是开源
的,这里列出一些:Redis,Tokyo Cabinet,Cassandra,Voldemort,MongoDB,Dynomite,HBase,CouchDB,Hypertable,Riak,Tin, Flare,Lightcloud,KiokuDB,Scalaris,Kai,ThruDB…
这些数据库中,其实实现大部分都比较简单,除了一些共性外,很大一部分都是针对某些特定的应用需求出现的,因此,对于该类应用,具有极高的性能。依据结构化方法以及应用场合的不同,主要分为以下几类:
-
面向高性能并发读写的Key-Value数据库
:Key-Value数据库的主要特点就是具有极高的并发读写性能,Redis,Tokyo Cabinet,Flare就是这类的代表。
-
面向海量数据访问的面向文档数据库(Document store)
:这类数据库的特点是,可以在海量的数据中快速的查询数据。典型代表为MongoDB以及CouchDB。
-
面向可扩展性的分布式数据库(Object Store):
这类数据库想解决的问题就是传统数据库在可扩展性上的缺陷,这类数据库可以适应数据量的增加以及数据结构的变化,Google Appengine的Big Table就是这类的典型代表,并且,BigTable特别适用于Map Reduce
处理。
这里只对这几类数据库简要的介绍,需要详情可以看:http://en.wikipedia.org/wiki/NoSQL
有空的话,以后也扯扯各类的具体差别,另外,个人感觉RAM Database挺有前途的,果如此,memcache就几乎不用了。最后附上一张图:

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