NoSQL非关系型数据库技术和应用PPT课件
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第十二讲NoSQL数据库技术
•第二种分类方法：参见《NoSQL Data Modeling Techniques》
•Key-Value 存储: Oracle Coherence, Redis, Tokyo Cabinet •类BigTable存储: Apache HBase, Apache Cassandra •文档数据库: MongoDB, CouchDB •全文索引: Apache Lucene, Apache Solr •图数据库: neo4j, FlockDB
文档存储
MongoDB CouchDB
key-value存储
Tokyo Cabinet / Tyrant Berkeley DB MemcacheDB Redis
图存储
Neo4J FlockDB InfoGrid
db4o Versant Berkeley DB XML BaseX
图形关系的最佳存储。使用传统关系 数据库来解决的话性能低下，而且设 计使用不方便。
二、关系数据库的瓶颈
•关系数据库如何应对大数据
•High Scalability && High Availability –高可扩展性和高可用性的需求
问题： 横向扩展艰难，无法通过快速增加服务器节点实现， 系统升级和维护造成服务不可用 解决方案： Master-Slave，增强读库的可扩展性 MMM——Master or MySQL
多样性Variety
价值密度Value
速度Velocity
“大量化(Volume)、多样化(Variety)、快速化(Velocity)、价值密度低（Value）”就是 “大数据”的显著特征，或者说，只有具备这些特点的数据，才是大数据。
一、大数据时代
•大数据时代下的系统需求
•Key-Value 存储: Oracle Coherence, Redis, Tokyo Cabinet •类BigTable存储: Apache HBase, Apache Cassandra •文档数据库: MongoDB, CouchDB •全文索引: Apache Lucene, Apache Solr •图数据库: neo4j, FlockDB
文档存储
MongoDB CouchDB
key-value存储
Tokyo Cabinet / Tyrant Berkeley DB MemcacheDB Redis
图存储
Neo4J FlockDB InfoGrid
db4o Versant Berkeley DB XML BaseX
图形关系的最佳存储。使用传统关系 数据库来解决的话性能低下，而且设 计使用不方便。
二、关系数据库的瓶颈
•关系数据库如何应对大数据
•High Scalability && High Availability –高可扩展性和高可用性的需求
问题： 横向扩展艰难，无法通过快速增加服务器节点实现， 系统升级和维护造成服务不可用 解决方案： Master-Slave，增强读库的可扩展性 MMM——Master or MySQL
多样性Variety
价值密度Value
速度Velocity
“大量化(Volume)、多样化(Variety)、快速化(Velocity)、价值密度低（Value）”就是 “大数据”的显著特征，或者说，只有具备这些特点的数据，才是大数据。
一、大数据时代
•大数据时代下的系统需求
NOSQL发展及应用架构精品PPT课件
频繁的读取，热点数 据，频繁I0操作等
存储二进制文件（如mp3或者 pdf文档）并且能够直接为用
户的浏览器提供下载功能
临时性的数据（如网站的 session、缓存HTML页面信息 等）适合存储在Memcache中
解决复杂的图问题 （如社交关系，推荐
系统）
CAP
• C: Consistency 一致性 • A: Availability 可用性(指的是快速获取数据) • P: Tolerance of network Partition 分区容忍性(分布式)
数据模式类型
A
键值数据库
（Memcached,Redis,Dynamo）
B
列族数据库
（redis,Cassandra,hbase）
C
文档数据库
（MongoDB,CouchDB）
D
图数据库（Neo4J）
TRAVEL NOTES
键值数据库特性
• 快速查询 • 快速写入 • 查询复杂度低基于内存管理或内存映射 • 聚合不透明 • 适合混合工作负载并扩展大的数据集
回顾下一 致性哈希
REDIS 常用类型
redis 淘汰机制
• volatile-lru：从已设置过期时间的数据集（ server.db[i].expires）中挑选最近最少使用的数据淘汰
• volatile-ttl：从已设置过期时间的数据集（ server.db[i].expires）中挑选将要过期的数据淘汰
为方便学习与使用课件内容，课件可以在下载后自由编辑， 请根据实际情况调整
• Redis 还可以同时使用 AOF 持久化和 RDB 持久化。 在这种情 况下， 当 Redis 重启时， 它会优先使用 AOF 文件来还原数据 集， 因为 AOF 文件保存的数据集通常比 RDB 文件所保存的数 据集更完整。
第8章 非关系型数据库NoSQL
⑷ 命名空间（Namespace）。命名空间是由键值对所构成的集合， 通常由一类键值对数据构成一个集合。
3. 基本数据操作方式
⑴ Put命令。用于写或更新键值存储里指定地址的值。 当指定地址有值时，更新值；当指定地址没有值时， 新增一个值。 ⑵ Get命令。用于读键值存储里指定地址的值，如果没 有值，返回一条错误提示信息。 ⑶ Delete命令。用于删除键值存储里指定地址的键和值， 如果键值存储里没有该键，就返回一条错误提示信息。
2. 文档存储结构基本要素
⑴ 键值对。具体由数据和格式组成，数据分键和值两部分，格式根据数据 种类的不同有所区别。键一般用字符串来表示，不同文档数据库存在细微 区别。值可用各种数据类型表示，如数字、字符串、日期、逻辑值（True 或 False），也可以是更加复杂的结构，如数组、文档。
⑵ 文档（document）。文档是由键值对所构成的有序集。
1. 图存储
➢ 图存储的“图”是指数学里的“图论（Graph Theory）”中的图， Graph Theory是数学的一个分支，它以图为研究对象。
➢ 图论中的图是由若干给定的点及连接两点的线所构成的图形，这种 图形通常用来描述某些事物之间的某种特定关系，用点代表事物， 用连接两点的线表示相应两个事物间具有某种关系。
➢ 这种节点之间的关系也可以称为边，而节点和关系（边）都可以附 加属性。或者说图存储是一个包含若干个节点、节点之间存在边关 系，节点和边可以附加相关属性的结合系统，简称图（Graph）。
2. 图存储结构基本要素
⑴ 节点（Node） ⑵ 边（Edge） ⑶ 属性（Attribute） ⑷图
3. 基本数据操作方式
8.2.1 键值存储模式 8.2.2 文档式存储模式 8.2.3 列族存储模式 8.2.4 图存储模式
3. 基本数据操作方式
⑴ Put命令。用于写或更新键值存储里指定地址的值。 当指定地址有值时，更新值；当指定地址没有值时， 新增一个值。 ⑵ Get命令。用于读键值存储里指定地址的值，如果没 有值，返回一条错误提示信息。 ⑶ Delete命令。用于删除键值存储里指定地址的键和值， 如果键值存储里没有该键，就返回一条错误提示信息。
2. 文档存储结构基本要素
⑴ 键值对。具体由数据和格式组成，数据分键和值两部分，格式根据数据 种类的不同有所区别。键一般用字符串来表示，不同文档数据库存在细微 区别。值可用各种数据类型表示，如数字、字符串、日期、逻辑值（True 或 False），也可以是更加复杂的结构，如数组、文档。
⑵ 文档（document）。文档是由键值对所构成的有序集。
1. 图存储
➢ 图存储的“图”是指数学里的“图论（Graph Theory）”中的图， Graph Theory是数学的一个分支，它以图为研究对象。
➢ 图论中的图是由若干给定的点及连接两点的线所构成的图形，这种 图形通常用来描述某些事物之间的某种特定关系，用点代表事物， 用连接两点的线表示相应两个事物间具有某种关系。
➢ 这种节点之间的关系也可以称为边，而节点和关系（边）都可以附 加属性。或者说图存储是一个包含若干个节点、节点之间存在边关 系，节点和边可以附加相关属性的结合系统，简称图（Graph）。
2. 图存储结构基本要素
⑴ 节点（Node） ⑵ 边（Edge） ⑶ 属性（Attribute） ⑷图
3. 基本数据操作方式
8.2.1 键值存储模式 8.2.2 文档式存储模式 8.2.3 列族存储模式 8.2.4 图存储模式
MySQL之五——非关系型数据库（nosql）介绍
MySQL之五——⾮关系型数据库（nosql）介绍⾮关系型数据库也叫Nosql数据库，全称是not noly sql。
2009年初，Johan Oskarsson举办了⼀场关于开源分布式数据库的讨论，Eric Evans在这次讨论中提出了NoSQL⼀词，⽤于指代那些⾮关系型的，分布式的，且⼀般不保证遵循ACID原则的数据存储系统。
Eric Evans使⽤NoSQL这个词，并不是因为字⾯上的“没有SQL”的意思，他只是觉得很多经典的关系型数据库名字都叫“**SQL”,所以为了表⽰跟这些关系型数据库在定位上的截然不同，就是⽤了“NoSQL“⼀词。
⾮关系型数据库提出另⼀种理念，例如，以键值对存储，且结构不固定，每⼀个元组可以有不⼀样的字段，每个元组可以根据需要增加⼀些⾃⼰的键值对，这样就不会局限于固定的结构，可以减少⼀些时间和空间的开销。
使⽤这种⽅式，⽤户可以根据需要去添加⾃⼰需要的字段，这样，为了获取⽤户的不同信息，不需要像关系型数据库中，要对多表进⾏关联查询。
仅需要根据id取出相应的value 就可以完成查询。
♂ 关系型数据库与⾮关系型数据库的区别：关系型数据库通过外键关联来建⽴表与表之间的关系，⾮关系型数据库通常指数据以对象的形式存储在数据库中，⽽对象之间的关系通过每个对象⾃⾝的属性来决定。
♂ nosql数据库的特点：模式⾃由不需要定义表结构，数据表中的每条记录都可能有不同的属性和格式。
逆规范化不遵循范式要求，去掉完整性约束，减少表之间的依赖弹性可扩展可在系统运⾏的过程中，动态的删除和增加节点。
多副本异步复制数据快速写⼊⼀个节点，其余节点通过读取写⼊的⽇志来实现异步复制。
弱事务不能完全满⾜事务的ACID特性，但是可以保证事务的最终⼀致性。
♂ 什么时候⽤nosql数据库：数据库表schema经常变化数据库表字段是复杂数据类型⾼并发数据库请求海量数据的分布式存储Mongodb➡ Mongodb简介MongoDB.inc 公司研发的⼀款nosql类型的⽂档型数据库。
NoSQL
特点
对于NoSQL并没有一个明确的范围和定义，但是他们都普遍存在下面一些共同特征：
易扩展
NoSQL数据库种类繁多，但是一个共同的特点都是去掉关系数据库的关系型特性。数据之间无关系，这样就 非常容易扩展。无形之间，在架构的层面上带来了可扩展的能力。
大数据量，高性能
NoSQL数据库都具有非常高的读写性能，尤其在大数据量下，同样表现优秀。这得益于它的无关系性，数据 库的结构简单。一般MySQL使用Query Cache。NoSQL的Cache是记录级的，是一种细粒度的Cache，所以NoSQL在 这个层面上来说性能就要高很多。
基本含义
NoSQL最常见的解释是“non-relational”， “Not Only SQL”也被很多人接受。NoSQL仅仅是一个概念， 泛指非关系型的数据库，区别于关系数据库，它们不保证关系数据的ACID特性。NoSQL是一项全新的数据库革命 性运动，其拥护者们提倡运用非关系型的数据存储，相对于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。
列存储数据库
这部分数据库通常是用来应对分布式存储的海量数据。键仍然存在，但是它们的特点是指向了多个列。这些 列是由列家族来安排的。如：Cassandra， HBase， Riak.
文档型数据库
文档型数据库的灵感是来自于Lotus Notes办公软件的，而且它同第一种键值存储相类似。该类型的数据模 型是版本化的文档，半结构化的文档以特定的格式存储，比如JSON。文档型数据库可以看作是键值数据库的升级 版，允许之间嵌套键值，在处理网页等复杂数据时，文档型数据库比传统键值数据库的查询效率更高。如： CouchDB， MongoDb.国内也有文档型数据库SequoiaDB，已经开源。
2024版《NoSQL数据库》PPT课件[1]
![2024版《NoSQL数据库》PPT课件[1]](https://img.taocdn.com/s3/m/7550506d59fb770bf78a6529647d27284b733739.png)
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实际案例性能分析
2024/1/30
案例一
某电商网站采用Redis作为缓存层，通过基准测试发现读延 迟降低了50%，吞吐量提高了2倍。
案例二
某社交网络应用使用MongoDB作为存储层，通过压力测试 发现并发用户数达到1000时，系统仍然保持稳定且延迟在 可接受范围内。
案例三
某金融应用采用Cassandra作为数据存储层，通过稳定性测 试发现系统在连续运行72小时后仍然保持良好的性能和稳 定性。
VS
实时应用
NoSQL数据库通常具有高性能和可扩展性， 适用于实时数据分析、在线游戏等场景。
2024/1/30
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适用场景与优势分析
2024/1/30
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适用场景与优势分析
扩展性
NoSQL数据库通常设计为分布式系统，易于扩展， 能够处理大量数据。
高性能
多数NoSQL数据库具有高性能特点，能够满足实时 应用的需求。
3
NoSQL定义及特点
定义
NoSQL，全称为"Not Only SQL"，是对不同于 传统关系型数据库的数据库管理系统的统称。
分布式
多数NoSQL数据库设计为分布式系统，易于扩 展，支持大数据处理。
ABCD
2024/1/30
非结构化
NoSQL数据库通常不需要事先定义数据结构， 可以存储各种类型的数据。
缺点
数据无结构化，不支持复杂的查询和 操作
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文档型数据库
代表产品
MongoDB、CouchDB等
优点
数据结构灵活，支持复杂的查询和操作
2024/1/30
数据模型
以文档的形式存储数据，文档是一系列键值 对的集合
NoSQL非关系型数据库技术和应用资料ppt课件
1
本标准适用于已投入商业运行的火力 发电厂 纯凝式 汽轮发 电机组 和供热 汽轮发 电机组 的技术 经济指 标的统 计和评 价。燃 机机组 、余热 锅炉以 及联合 循环机 组可参 照本标 准执行 ，并增 补指标 。
基础理论与架构分类
CAP理论： CAP解释为一致性（consistency）、可用性（availability ）和分区容忍性（partition tolerance）。 一致性：一个数据系统如何处理读写操作的一致性问题 。分布式系统对于一致性的要求为当更新写入操作完成时，其 余读取操作需要及时看到数据的更新；
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本标准适用于已投入商业运行的火力 发电厂 纯凝式 汽轮发 电机组 和供热 汽轮发 电机组 的技术 经济指 标的统 计和评 价。燃 机机组 、余热 锅炉以 及联合 循环机 组可参 照本标 准执行 ，并增 补指标 。
基础理论与架构分类
NoSQL数据库是非关系型数据存储的广义定义，它不同 于符合ACID理论的关系型数据库，数据存储不需要固定的表 结构，通常也不存在连接操作。NoSQL数据库不使用传统的关 系数据库模型，而是使用如键值存储数据库、列存储数据库、 文档型数据库、图形数据库等方式存储数据模型。
本标准适用于已投入商业运行的火力 发电厂 纯凝式 汽轮发 电机组 和供热 汽轮发 电机组 的技术 经济指 标的统 计和评 价。燃 机机组 、余热 锅炉以 及联合 循环机 组可参 照本标 准执行 ，并增 补指标 。
CONTENTS
C目 录 ONTENTS
1 基础理论与架构分类 2 部署方案与性能分析 3 发展现状与未来趋势
1
本标准适用于已投入商业运行的火力 发电厂 纯凝式 汽轮发 电机组 和供热 汽轮发 电机组 的技术 经济指 标的统 计和评 价。燃 机机组 、余热 锅炉以 及联合 循环机 组可参 照本标 准执行 ，并增 补指标 。
NoSQL数据库PPT
列式存储模型
以列为单位进行数据存储，适用于海量数据 的分析处理。
图形模型
以图形结构表示数据之间的关系，适用于复 杂网络数据的处理。
分布式架构与集群技术
分布式架构
将数据分散到多个节点上，提 高数据处理能力和可扩展性。
数据分片
将数据水平切分成多个片段， 每个片段存储在不同的节点上 。
负载均衡
通过合理的任务分配和数据调 度，实现集群内节点的负载均 衡。
通过精确匹配、范围查询等方式缩小查询范围，避免全表扫描。
使用预编译查询
预编译查询可以提高查询执行效率，减少解析和编译的时间开销。
优化查询逻辑
避免在查询中使用复杂的逻辑运算和嵌套查询，简化查询逻辑。
利用缓存
合理利用缓存机制，缓存常用查询结果，减少数据库访问次数。
索引设计原则及最佳实践
选择合适的索引类型
根据数据量增长趋势合理规划存储空间，特点和适用场景，需要根据实际 需求进行选择。
优化数据存储结构
合理设计数据表结构和字段类型，减少数据冗余和存储空 间占用。
硬件选型建议
选择高性能的服务器和网络设备，提供足够的计算和存储 资源支持。同时考虑数据的备份和恢复策略，确保数据安 全可靠。
适用场景与案例分析
适用场景与案例分析
MongoDB在电商网站中的应用
MongoDB是一种文档型NoSQL数据库，适合存储商品信息、用户信息等数据。某电商 网站采用MongoDB作为数据库，实现了商品信息的快速查询和高效存储。
Cassandra在日志分析中的应用
Cassandra是一种列式存储NoSQL数据库，适合存储大量的日志数据。某公司采用 Cassandra作为日志分析系统的数据库，实现了日志数据的实时分析和高效存储。
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BASE思想的组成有以下3个部分：基本可用、软状态、 最终一致性。BASE模式指的是一个应用在任意时间首先应该 能完成最基本化的工作（即基本可用），并不需要总是一致（ 即软状态），但最终应该是一致（即最终一致性）的。ACID 和BASE应该被看作同一范畴内的互相补充品，而不是替代品 。
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16
1 基础理论与架构分类 表3 BASE与ACID的优缺点对比
Bigtable Bigtable是一个稀疏、分布式、持久化存储的多维有序映 射表，表的索引是行关键字、列关键字和时间戳。Bigtable中 存储的表项都是未经解析的字节数组，其数据模型如下：
(row:string, column:string,time:int64)->string
.
19
1 基础理论与架构分类
的总金额没有变化。
但是ACID特性对于大型的分布式系统来说，与高性能是
不兼容的。如在线购买商品的时候，任何一个人购物的过程都
为一个原子操作，不允许存在两个人同时进行购物的情况。很
明显对于绝大多数在线商城，这个方法并不适用。
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15
1 基础理论与架构分类
BASE思想实际上是CAP理论中AP的衍伸。它通过牺牲高 一致性，保证高可用性和分区容忍性。
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9
1 基础理论与架构分类
可用性：一个系统能够持续不间断使用的问题。严格定 义上的高性能可用性意味着一个系统从设计到实施都应该能够 提供可持续的操作；
分区容忍性：一个系统在提供持续性操作时分区处理的 能力。一旦开始将数据和逻辑分布在不同的节点上，就有形成 分区的风险。假定网线被切断，就形成分区，在不同分区的节 点A和节点B无法通信。由于Web提供的这种分布式能力，临时 的分区是一个常见的情况，处理这种情况就属于分区容忍性。
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6
1 基础理论与架构分类
5）异步复制：和RAID存储系统不同的是，NoSQL中的 复制，往往是基于日志的异步复制。这样，数据就可以尽快地 写入一个节点，而不会被网络传输引起迟延。缺点是并不总是 能保证一致性，这样的方式在出现故障的时候，可能会丢失少 量的数据；
6）BASE：相对于事务严格的ACID特性，NoSQL数据库 保证的是BASE特性。
示例：一个存储了大量网页及其相关信息的表Webtable， Webtable使用URL作为行关键字，使用网页的某些属性作为列 名，网页的内容存入contents列中，并使用获取该网页的时间 戳标识同一个网页的不同版本。
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1 基础理论与架构分类
NoSQL适用情况： 1）数据模型比较简单； 2）需要灵活性更强的IT系统； 3）对数据库性能要求较高； 4）不需要高度的数据一致性。
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1 基础理论与架构分类
CAP理论： CAP解释为一致性（consistency）、可用性（availability ）和分区容忍性（partition tolerance）。 一致性：一个数据系统如何处理读写操作的一致性问题 。分布式系统对于一致性的要求为当更新写入操作完成时，其 余读取操作需要及时看到数据的更新；
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1 基础理论与架构分类
NoSQL共同特征： 1）不需要预定义模式：不需要事先定义数据模式，预定 义表结构。数据中的每条记录都可能有不同的属性和格式，当 插入数据时，并不需要预先定义它们的模式； 2）无共享架构：相对于将所有数据存储的存储区域网络 中的全共享架构，NoSQL往往将数据划分后存储在各个本地服 务器上。因为从本地磁盘读取数据的性能往往好于通过网络传 输读取数据的性能，从而提高了系统的性能；
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1 基础理论与架构分类
NoSQL大致可以分为四类，分别为键值存储数据库、列 存储数据库、文档型数据库和图形数据库。
键值存储数据库 键值存储典型实现的数据结构一般为数组链表：先通过 通过hash算法得出hashcode，找到数组的某一个位置，然后插 入链表的第一个位置。
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1 基础理论与架构分类
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1 基础理论与架构分类 表1 CAP理论应用及实例
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1 基础理论与架构分类 表2 CAP理论数据库应用实例及功能分类
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12
1 基础理论与架构分类
BASE理论： 传统ACID模式对于数据的属性要求非常高，在分布式系 统中比较难以达到。所以在CAP理论的基础上，提出了BASE 思想，对一致性进行概化处理。要解释BASE思想，首先要对 ACID有一个了解，因为BASE是相对于DBMS中的ACID所提 出来的新思想。
持久性：在事务完成以后，该事务对数据库所做的更改
便持久地保存在数据库之中，并不会被回滚。
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14
1 基础理论与架构分类
在数据库系统中，事务的ACID属性保证了数据库的一致
性，如银行系统中，付款就是一个事务，从原账户扣除金额以
及向目标账户添加金额，这两个数据库操作的总和构成一个完
整的逻辑过程，为原子操作不可拆分，从而保证了整个系统中
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5
1 基础理论与架构分类
3）弹性可扩展：可以在系统运行的时候，动态增加或者 删除结点。不需要停机维护，数据可以自动迁移；
4）分区：相对于将数据存放于同一个节点，NoSQL数据 库需要将数据进行分区，将记录分散在多个节点上面。并且通 常分区的同时还要做复制。这样既提高了并行性能，又能保证 没有单点失效的问题；
NoSQL
非关系型数据库技术和应用
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1
CONTENTS
C目 录 ONTENTS
1 基础理论与架构分类 2 部署方案与性能分析 3 发展现状与未来趋势
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2Leabharlann CONTENTSC目 录 ONTENTS
1 基础理论与架构分类 2 部署方案与性能分析 3 发展现状与未来趋势
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1 基础理论与架构分类
NoSQL数据库是非关系型数据存储的广义定义，它不同 于符合ACID理论的关系型数据库，数据存储不需要固定的表 结构，通常也不存在连接操作。NoSQL数据库不使用传统的关 系数据库模型，而是使用如键值存储数据库、列存储数据库、 文档型数据库、图形数据库等方式存储数据模型。
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1 基础理论与架构分类
ACID指的是传统数据库对于数据特性的要求。
原子性：即事务执行作为原子，不可再分离，整个语句
要么执行，要么不执行，不可能停在中间某个环节；
一致性：在事务开始之前和事务结束之后，数据库的完
整性约束没有被破坏；
隔离性：两个事务的执行互不干扰，也不会发生交互，
一个事务不可能看到其他事务运行时中某一时刻的数据；
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1 基础理论与架构分类 表3 BASE与ACID的优缺点对比
Bigtable Bigtable是一个稀疏、分布式、持久化存储的多维有序映 射表，表的索引是行关键字、列关键字和时间戳。Bigtable中 存储的表项都是未经解析的字节数组，其数据模型如下：
(row:string, column:string,time:int64)->string
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1 基础理论与架构分类
的总金额没有变化。
但是ACID特性对于大型的分布式系统来说，与高性能是
不兼容的。如在线购买商品的时候，任何一个人购物的过程都
为一个原子操作，不允许存在两个人同时进行购物的情况。很
明显对于绝大多数在线商城，这个方法并不适用。
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1 基础理论与架构分类
BASE思想实际上是CAP理论中AP的衍伸。它通过牺牲高 一致性，保证高可用性和分区容忍性。
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1 基础理论与架构分类
可用性：一个系统能够持续不间断使用的问题。严格定 义上的高性能可用性意味着一个系统从设计到实施都应该能够 提供可持续的操作；
分区容忍性：一个系统在提供持续性操作时分区处理的 能力。一旦开始将数据和逻辑分布在不同的节点上，就有形成 分区的风险。假定网线被切断，就形成分区，在不同分区的节 点A和节点B无法通信。由于Web提供的这种分布式能力，临时 的分区是一个常见的情况，处理这种情况就属于分区容忍性。
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1 基础理论与架构分类
5）异步复制：和RAID存储系统不同的是，NoSQL中的 复制，往往是基于日志的异步复制。这样，数据就可以尽快地 写入一个节点，而不会被网络传输引起迟延。缺点是并不总是 能保证一致性，这样的方式在出现故障的时候，可能会丢失少 量的数据；
6）BASE：相对于事务严格的ACID特性，NoSQL数据库 保证的是BASE特性。
示例：一个存储了大量网页及其相关信息的表Webtable， Webtable使用URL作为行关键字，使用网页的某些属性作为列 名，网页的内容存入contents列中，并使用获取该网页的时间 戳标识同一个网页的不同版本。
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1 基础理论与架构分类
NoSQL适用情况： 1）数据模型比较简单； 2）需要灵活性更强的IT系统； 3）对数据库性能要求较高； 4）不需要高度的数据一致性。
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1 基础理论与架构分类
CAP理论： CAP解释为一致性（consistency）、可用性（availability ）和分区容忍性（partition tolerance）。 一致性：一个数据系统如何处理读写操作的一致性问题 。分布式系统对于一致性的要求为当更新写入操作完成时，其 余读取操作需要及时看到数据的更新；
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1 基础理论与架构分类
NoSQL共同特征： 1）不需要预定义模式：不需要事先定义数据模式，预定 义表结构。数据中的每条记录都可能有不同的属性和格式，当 插入数据时，并不需要预先定义它们的模式； 2）无共享架构：相对于将所有数据存储的存储区域网络 中的全共享架构，NoSQL往往将数据划分后存储在各个本地服 务器上。因为从本地磁盘读取数据的性能往往好于通过网络传 输读取数据的性能，从而提高了系统的性能；
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1 基础理论与架构分类
NoSQL大致可以分为四类，分别为键值存储数据库、列 存储数据库、文档型数据库和图形数据库。
键值存储数据库 键值存储典型实现的数据结构一般为数组链表：先通过 通过hash算法得出hashcode，找到数组的某一个位置，然后插 入链表的第一个位置。
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1 基础理论与架构分类
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1 基础理论与架构分类 表1 CAP理论应用及实例
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1 基础理论与架构分类 表2 CAP理论数据库应用实例及功能分类
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1 基础理论与架构分类
BASE理论： 传统ACID模式对于数据的属性要求非常高，在分布式系 统中比较难以达到。所以在CAP理论的基础上，提出了BASE 思想，对一致性进行概化处理。要解释BASE思想，首先要对 ACID有一个了解，因为BASE是相对于DBMS中的ACID所提 出来的新思想。
持久性：在事务完成以后，该事务对数据库所做的更改
便持久地保存在数据库之中，并不会被回滚。
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1 基础理论与架构分类
在数据库系统中，事务的ACID属性保证了数据库的一致
性，如银行系统中，付款就是一个事务，从原账户扣除金额以
及向目标账户添加金额，这两个数据库操作的总和构成一个完
整的逻辑过程，为原子操作不可拆分，从而保证了整个系统中
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1 基础理论与架构分类
3）弹性可扩展：可以在系统运行的时候，动态增加或者 删除结点。不需要停机维护，数据可以自动迁移；
4）分区：相对于将数据存放于同一个节点，NoSQL数据 库需要将数据进行分区，将记录分散在多个节点上面。并且通 常分区的同时还要做复制。这样既提高了并行性能，又能保证 没有单点失效的问题；
NoSQL
非关系型数据库技术和应用
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C目 录 ONTENTS
1 基础理论与架构分类 2 部署方案与性能分析 3 发展现状与未来趋势
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2Leabharlann CONTENTSC目 录 ONTENTS
1 基础理论与架构分类 2 部署方案与性能分析 3 发展现状与未来趋势
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1 基础理论与架构分类
NoSQL数据库是非关系型数据存储的广义定义，它不同 于符合ACID理论的关系型数据库，数据存储不需要固定的表 结构，通常也不存在连接操作。NoSQL数据库不使用传统的关 系数据库模型，而是使用如键值存储数据库、列存储数据库、 文档型数据库、图形数据库等方式存储数据模型。
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1 基础理论与架构分类
ACID指的是传统数据库对于数据特性的要求。
原子性：即事务执行作为原子，不可再分离，整个语句
要么执行，要么不执行，不可能停在中间某个环节；
一致性：在事务开始之前和事务结束之后，数据库的完
整性约束没有被破坏；
隔离性：两个事务的执行互不干扰，也不会发生交互，
一个事务不可能看到其他事务运行时中某一时刻的数据；