NoSQL基本原理及常用开源实现
NoSQL数据库技术与应用
NoSQL数据库技术与应用随着大数据时代的到来，传统的关系型数据库面临着一些挑战：数据量庞大、高并发读写、数据结构多样性等。
为了应对这些挑战，NoSQL（Not only SQL）数据库应运而生，并且在互联网、移动互联网、物联网等领域得到广泛应用。
本文将介绍NoSQL数据库技术的概念、分类，以及其在实际应用中的使用场景和优势。
一、NoSQL数据库技术概览NoSQL数据库是指非关系型数据库，它不基于传统的关系型数据库模型（如表格），而是采用了其他数据存储结构，如文档、键值对、列族、图等方式。
NoSQL数据库以其高扩展性、高性能和灵活性而闻名。
NoSQL数据库技术的主要特点包括：1. 没有固定的模式：NoSQL数据库不要求先定义或建立数据库模式，在数据存储时不存在固定的模式要求，可以灵活地存储各种数据类型及其关系。
2. 高可扩展性：NoSQL数据库可以方便地进行分布式部署和横向扩展，支持在海量数据环境中进行高效的读写操作。
3. 高性能：NoSQL数据库的底层存储结构对于快速访问和查询数据进行了优化，能够提供出色的读取和写入性能。
4. 大数据处理能力：NoSQL数据库在处理大数据量和高并发读写方面有着良好的表现，适合应对各种大数据场景。
二、NoSQL数据库的分类NoSQL数据库根据其数据存储模型和用途可以划分为多个子类。
以下是常见的NoSQL数据库分类：1. 键值存储（Key-Value stores）：使用键值对来存储和访问数据，适合存储简单的无结构化数据。
常见的键值存储数据库有Redis、Riak等。
2. 文档数据库（Document databases）：将数据以文档形式存储，文档之间可以嵌套，是一种无模式化的存储方式。
常见的文档数据库有MongoDB、Couchbase等。
3. 列族数据库（Column-Family stores）：将数据存储为列族的方式，适合存储具有规则的数据集合，常用于大规模数据的存储和分析。
NoSQL数据库原理 第一章 绪论
NoSQL不是反对“SQL”语言，只是简单
表示和RDBMS的不同 NoSQL不能替代RDBMS 大多起源于互联网企业，更适应互联网业务 （特定领域下、大数据量下的数据管理、存 储和简单查询）
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第1章 绪论
1.1 数据库的相关概念
1.1.3 NoSQL的特点
2018年9月数据库流行度参考
……
关系型数据库能否解决上述问题？
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第1章 绪论
1.1 数据库的相关概念
1.1.2 关系型数据库的瓶颈 关系型数据库由于数据模型、完整性约束和事务的强一致性等特点，导致其难以实现高效率、易横向扩展 的分布式部署架构，而关系模型、完整性约束和事务特性等在典型互联网业务中（可能）并不能体现出优 势。 搜索引擎是否需要强事务特性？ 日志分析是否需要严格的一致性？
腾讯云上的 数据库服务
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第1章 绪论
1.1 数据库的相关概念
1.1.4 NewSQL的概念 NewSQL是一个新的探索方向：融合RDBMS和NoSQL的优点，构造新型数据库 1.1.5 NoSQL的典型应用场景 海量日志数据、业务数据或监控数据的管理和查询 电商购买记录 简化特殊的或复杂的数据模型处理 存储海量的购物车 作为数据仓库、数据挖掘系统或OLAP系统的后台数据支撑
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第1章 绪论
1.1 数据库的相关概念
1.1.1 关系型数据库管理系统 数据库管理系统的作用 数据定义 数据操作 数据存储和管理 保护和控制 通信和交互 文件方式管理数据 人工管理数据
层次模型/网络模型
关系模型
替代品？补充品？
数据管理方式的变迁
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NoSQL数据库总结
数据库一、N oSQL数据简介NoSQL(NoSQL = Not Only SQL )，意即反SQL运动，指的是非关系型的数据库，是一项全新的数据库革命性运动随着互联网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。
优点可以处理超大量的数据可以运行在便宜的PC服务器集群上打破了性能的瓶颈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。
缺点没有正式的官方支持，万一出了差错会是可怕的nosql并未形成一定标准，各种产品层出不穷，内部混乱，各种项目还需时间来检验二、N oSQL数据库开源软件1.MongoDB：简介MongoDB是一个基于分布式文件存储的数据库。
由C++语言编写。
旨在为WEB 应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。
MongoDB是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品，是非关系数据库当中功能最丰富，最像关系数据库的。
他支持的数据结构非常松散，是类似json的bjson格式，因此可以存储比较复杂的数据类型。
Mongo最大的特点是他支持的查询语言非常强大，其语法有点类似于面向对象的查询语言，几乎可以实现类似关系数据库单表查询的绝大部分功能，而且还支持对数据建立索引。
特点它的特点是高性能、易部署、易使用，存储数据非常方便。
主要功能特性有：面向集合存储，易存储对象类型的数据“面向集合”（Collenction-Orented），意思是数据被分组存储在数据集中，被称为一个集合（Collenction)。
nosql数据库原理
nosql数据库原理
NoSQL数据库是一种非关系型数据库，在设计和实现上与传
统的关系型数据库存在一些差异和特点。
它们基于不同的数据模型和存储方式，不使用固定的表结构和SQL语言进行操作，而是通过键值对、文档、列族或图等数据结构来存储和处理数据。
在NoSQL数据库中，数据以不同的数据结构（如文档、键值
对等）存储，而不是使用预定义的表结构。
这使得NoSQL数
据库能够存储不同结构和类型的数据，并且可以根据需要灵活地扩展和调整数据模型。
这种灵活性和可扩展性在处理大数据和高并发访问时尤为重要。
NoSQL数据库还具有分布式存储和处理能力，可以通过在多
台机器上分片存储和处理数据来实现横向扩展。
这样可以提高系统的性能和可用性，同时也能够应对大规模数据和用户访问的挑战。
另外，NoSQL数据库通常采用高可用性和容错性的设计原则，可以通过数据冗余和故障转移来保障数据的可靠性和可用性。
这使得NoSQL数据库在处理大规模分布式系统和互联网应用
时具有很大优势。
总之，NoSQL数据库通过与传统关系型数据库不同的设计和
实现方式，提供了灵活、可扩展和高性能的存储和处理解决方案。
它们适用于处理大数据、高并发访问和分布式系统等场景，并且在互联网应用和大数据领域得到了广泛应用和持续发展。
nosql数据库原理
nosql数据库原理NoSQL是一个广泛应用于非关系型数据库的术语。
NoSQL意味着非SQL或非关系型数据库。
它是构建高效、可扩展和分布式数据库的一个新方法。
与传统的关系型数据库不同，NoSQL数据库通常不使用结构化查询语言（SQL）。
NoSQL数据库的基本原理是，将数据存储在非关系型形式中，比如JSON或者文档形式。
NoSQL数据库具有很高的灵活性和可扩展性，能够轻松地扩展增加更多的节点。
这些节点通常是分布在不同的服务器上，使得NoSQL数据库在大规模网站上的高可用性及可扩展性方面表现突出。
与关系型数据库不同，NoSQL数据库是分布式存储的。
这意味着数据存储在多个服务器上，而不是在一个中心存储位置。
NoSQL数据库使用分片技术来分割数据并存储在不同的服务器上。
这个过程称为水平扩展（Horizontal scaling）。
NoSQL数据库通常被称为结构文档数据库或键值存储系统，因为它们存储的是类似于文档或键值对的数据。
这些数据可以很灵活地组合和扩展，因此，NoSQL数据库具有很高的灵活性。
NoSQL数据库具有非常高的可扩展性和高可用性。
当数据库需要扩展时，只需要向集群中添加一个新节点即可。
如果某个节点发生故障，系统可以自动将故障节点的数据迁移到可用节点上，从而保证高可用性。
总体来说，NoSQL数据库的原理是以非关系型形态存储数据，并且采用分布式存储的方式。
这样可以高效地存储、管理和检索数据，并且具有高可扩展性和高可用性，非常适合用于大型网站、云计算和移动应用程序等场景。
nosql数据库入门与实践pdf
nosql数据库入门与实践pdf在当今的信息化时代，数据已经成为企业的重要资产。
随着数据量的不断增加，传统的关系型数据库已经无法满足企业的需求。
因此，NoSQL数据库应运而生，成为了大数据时代的新型数据库。
本文将介绍NoSQL数据库的基本概念、特点、应用场景以及实践案例，帮助读者快速入门NoSQL数据库。
一、NoSQL数据库概述NoSQL数据库是指非关系型数据库，它们不同于传统的关系型数据库，不需要事先定义数据结构，具有灵活的数据模型和良好的可扩展性。
NoSQL数据库适用于大数据、高并发、低一致性要求等场景，能够快速处理海量数据，提高系统的可用性和可扩展性。
常见的NoSQL数据库有MongoDB、Cassandra、Redis等。
二、NoSQL数据库的特点1. 非关系型：NoSQL数据库不需要事先定义数据结构，可以随时添加字段或属性。
2. 灵活的数据模型：NoSQL数据库支持多种数据模型，如键值对、列族、文档等，可以根据实际需求选择合适的数据模型。
3. 高可扩展性：NoSQL数据库设计之初就考虑到了可扩展性，可以通过分片、复制等技术实现分布式处理和高可用性。
4. 大数据量处理：NoSQL数据库适用于大数据场景，可以快速处理海量数据，提高系统性能。
5. 低一致性要求：NoSQL数据库可以根据实际需求选择不同的一致性模型，如最终一致性、强一致性等。
三、NoSQL数据库应用场景1. 大数据处理：NoSQL数据库适用于大数据场景，能够快速处理海量数据，提高系统性能。
2. 高并发场景：NoSQL数据库具有良好的可扩展性和高可用性，能够应对高并发场景的请求压力。
3. 灵活的业务需求：NoSQL数据库的非关系型特点使其能够适应灵活多变的数据需求，降低开发成本和时间。
4. 数据存储量大：对于需要存储大量数据的场景，NoSQL数据库可以轻松应对，提高存储效率。
四、NoSQL数据库实践案例以下是一个简单的MongoDB实践案例：1. 安装MongoDB：首先需要在服务器上安装MongoDB，可以从MongoDB官网下载安装包并按照官方文档进行安装。
基于MongoDB的NoSQL数据库系统设计与实现
基于MongoDB的NoSQL数据库系统设计与实现一、引言在当今信息爆炸的时代，数据量呈指数级增长，传统的关系型数据库已经无法满足大规模数据存储和处理的需求。
因此，NoSQL数据库应运而生，成为了解决大数据存储和处理问题的利器。
MongoDB作为一种典型的NoSQL数据库，以其高性能、高可扩展性和灵活的数据模型而备受青睐。
本文将深入探讨基于MongoDB的NoSQL数据库系统设计与实现。
二、MongoDB简介MongoDB是一个面向文档的NoSQL数据库，采用BSON（Binary JSON）格式存储数据，具有高性能、高可用性和水平扩展能力。
MongoDB将数据存储为一个文档，数据结构非常灵活，可以存储不同结构和类型的数据。
同时，MongoDB支持复制集和分片集群，保证了数据的可靠性和可扩展性。
三、NoSQL数据库系统设计原则CAP定理：NoSQL数据库系统设计需要考虑CAP定理，即一致性（Consistency）、可用性（Availability）和分区容忍性（Partition Tolerance）之间的平衡。
数据模型设计：根据应用场景设计合适的数据模型，避免关系型数据库中复杂的表连接操作。
索引设计：合理设计索引可以提高查询效率，但过多的索引会增加写入操作的开销。
分片策略：根据数据量和访问模式设计合适的分片策略，实现数据在集群中的均衡分布。
四、MongoDB数据库系统架构MongoDB数据库系统由多个组件组成，包括路由器、配置服务器、数据节点等。
其中路由器负责接收客户端请求并将请求路由到对应的数据节点，配置服务器存储集群的元数据信息，数据节点负责存储实际的数据。
五、NoSQL数据库系统设计与实现步骤需求分析：明确系统需求和使用场景，确定数据存储和访问模式。
数据建模：根据需求设计合适的数据模型，包括文档结构、字段类型等。
索引设计：根据查询需求设计合适的索引，提高查询效率。
分片策略设计：根据数据量和访问模式设计合适的分片策略。
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。
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关系数据库 VS NoSQL
• 关系数据库
– 表都是存储一些格式 化的数据结构 – 每个元组字段的组成 都一样 – 即使不是每个元组都 需要所有的字段，但 数据库会为每个元组 分配所有的字段 – 这样的结构可以便于 表与表之间进行连接 等操作
• NoSQL
– 以键值对存储，它的 结构不固定 – 每一个元组可以有不 一样的字段
NoSQL基本原理及常 用开源实现 培训PPT
周凯
二〇一四年一月二十七日
课程内容
• NoSQL介绍
• NoSQL在系统架构中的应用 • NoSQL产品介绍及对比 • NoSQL安装应用演示
课程内容
• NoSQL介绍
• NoSQL在系统架构中的应用 • NoSQL产品介绍及对比 • NoSQL安装应用演示
– 分布式关系型数据库中 强调的ACID分别是： 原子性（Atomicity）、 一致性（Consistency）、 隔离性（Isolation）、 持久性（Durability）。 – ACID的目的就是通过事 务支持，保证数据的完 整性和正确性
NoSQL和关系数据库
• NoSQL数据库仅仅是关系数据库在某些方面（性 能、扩展）的一个弥补
– 传统关系型数据库，比如Postgres和MySQL等 (Relational) – Vertica (Column-oriented) – Aster Data (Relational) – Greenplum (Relational)
按CAP 分类
关注一致性和分区容忍性的(CP)
• 这种系统将数据分布在多个网络分区的节点上，并保证这 些数据的一致性，但是对于可用性的支持方面有问题，比 如当集群出现问题的话，节点有可能因无法确保数据是一 致性的而拒绝提供服务，主要的CP系统有：
– 每个元组可以根据需 要增加一些自己的键 值对 – 不会局限于固定的结 构，可以减少一些时 间和空间的开销
关系数据库 VS NoSQL
• 关系数据库
• NoSQL
– 对于许多互联网应用来 说，对于一致性要求可 以降低，而可用性 (Availability)的要求 则更为明显，从而产生 了弱一致性的理论BASE。 – BASE分别是英文： Basically，Available， Soft-state，Eventual Consistency的缩写， 这个模型是反ACID模型。
– 单从功能上讲，NoSQL的几乎所有的功能，在关系数 据库上都能够满足。 – 一般会把NoSQL和关系数据库进行结合使用，各取所 长，各得其所。
• 在某些应用场合，比如一些配置的关系键值映射 存储、用户名和密码的存储、Session会话存储 等等
– 用NoSQL完全可以替代关系数据库(如：MySQL)存储。 不但具有更高的性能，而且开发也更加方便
传统关系数据库的瓶颈
• 传统的关系数据库具有不错的性能，高稳定型，久经历 史考验，而且使用简单，功能强大，同时也积累了大量的 成功案例。在互联网领域，MySQL成为了绝对靠前的王 者，毫不夸张的说，MySQL为互联网的发展做出了卓越 的贡献。
在90年代，一个网站的访问量一般都不大，用单个数据 库完全可以轻松应付。在那个时候，更多的都是静态网页， 动态交互类型的网站不多。 到了最近10年，网站开始快速发展。火爆的论坛、博客、 sns、微博逐渐引领web领域的潮流。在初期，论坛的流 量其实也不大，如果你接触网络比较早，你可能还记得那 个时候还有文本型存储的论坛程序，可以想象一般的论坛 的流量有多大。
• 数据库访问的新需求
– 低延迟的读写速度：应用快速地反应能极大地提升用户的满意度； – 支撑海量的数据和流量：对于搜索这样大型应用而言，需要利用PB级别 的数据和能应对百万级的流量； – 大规模集群的管理：系统管理员希望分布式应用能更简单的部署和管理； – 庞大运营成本的考量：IT经理们希望在硬件成本、软件成本和人力成本 能够有大幅度地降低；
– 现有产品的不够成熟 大多数产品都还处于初创 期，和关系型数据库几十年 的完善不可同日而语；
总结
• NoSQL数据库的出现，弥补了关系数据（比 如MySQL）在某些方面的不足，在某些方面 能极大的节省开发成本和维护成本。 • MySQL和NoSQL都有各自的特点和使用的应 用场景，两者的紧密结合将会给web2.0的 数据库发展带来新的思路。让关系数据库 关注在关系上，NoSQL关注在存储上。
NoSQL的优缺点
• 优点 • 不足
– 不提供对SQL的支持 如果不支持SQL这样的工业 标准，将会对用户产生一定 的学习和应用迁移成本； – 支持的特性不够丰富 现有产品所提供的功能都 比较有限，大多数NoSQL数据 库都不支持事务，也不像MS SQL Server和Oracle那样能 提供各种附加功能，比如BI 和报表等； – 简单的扩展 典型例子是Cassandra，由 于其架构是类似于经典的P2P， 所以能通过轻松地添加新的 节点来扩展这个集群； – 快速的读写 主要例子有Redis，由于其 逻辑简单，而且纯内存操作， 使得其性能非常出色，单节 点每秒可以处理超过10万次 读写操作； – 低廉的成本 这是大多数分布式数据库 共有的特点，因为主要都是 开源软件，没有昂贵的 License成本；
NoSQL诞生的原因
• 关系型数据库面临的问题
– 扩展困难：由于存在类似Join这样多表查询机制，使得数据库在扩展方 面很艰难； – 读写慢：这种情况主要发生在数据量达到一定规模时由于关系型数据库 的系统逻辑非常复杂，使得其非常容易发生死锁等的并发问题，所以导 致其读写速度下滑非常严重； – 成本高：企业级数据库的License价格很惊人，并且随着系统的规模，而 不断上升； – 有限的支撑容量：现有关系型解决方案还无法支撑Google这样海量的数 据存储；
•
•
Memcached+MySQL
• 后来，随着访问量的上升，几乎大部分使用MySQL架构的 网站在数据库上都开始出现了性能问题，web程序不再仅仅专 注在功能上，同时也在追求性能。程序员们开始大量的使用缓 存技术来缓解数据库的压力，优化数据库的结构和索引。开始 比较流行的是通过文件缓存来缓解数据库压力，但是当访问量 继续增大的时候，多台web机器通过文件缓存不能共享，大量 的小文件缓存也带了了比较高的IO压力。在这个时候， Memcached就自然的成为一个非常时尚的技术产品。
NoSQL介绍
NoSQL基本概念
NoSQL数据库分类
按CAP 分类
CAP理论
一个分布式系统不能同时满足一致 性，可用性和分区容错性这三个需 求 ，最多只能同时满足两个。
• 一致性（Consistency）
– 任何一个读操作总是能读取到之前完成的写操作结 果，也就是在分布式环境中，多点的数据是一致的；
NoSQL介绍
NoSQL基本概念
NoSQL数据库分类
NoSQL是什么？
• NoSQL概念在2009年被提了出来
– NoSQL最常见的解释是“non-relational”，“Not Only SQL”也被很多人接受
• NoSQL被我们用得最多的当数key-value存储， 当然还有其他的文档型的、列存储、图型数据 库、xml数据库等。 • 在NoSQL概念提出之前，这些数据库就被用 于各种系统当中，但是却很少用于web互联网 应用。比如cdb、qdbm、bdb数据库。
• 保存同一数据的多个副本
– 大部分 NOSQL 实现都基于数据副本的热备份来保证连续的高可用 性。 – 一些实现提供了 API，可以控制副本的复制，也就是说，当你存 储一个对象的时候，你可以在对象级指定你希望保存的副本数。
• 查询支持
– 在这个方面，不同的实现有相当 本质的区别。不同实现的一个共 性在于哈希表中的 key/value 匹配。
性能优化方向
• Mysql主从读写分离 – 由于数据库的写入压力增加，Memcached只能缓解数据库的读取压 力。读写集中在一个数据库上让数据库不堪重负，大部分网站开 始使用主从复制技术来达到读写分离，以提高读写性能和读库的 可扩展性。Mysql的master-slave模式成为这个时候的网站标配了。 • 分表分库 – 随着web2.0的继续高速发展，在Memcached的高速缓存，MySQL的 主从复制，读写分离的基础之上，这时MySQL主库的写压力开始出 现瓶颈，而数据量的持续猛增，由于MyISAM使用表锁，在高并发 下会出现严重的锁问题，大量的高并发MySQL应用开始使用InnoDB 引擎代替MyISAM。同时，开始流行使用分表分库来缓解写压力和 数据增长的扩展问题。这个时候，分表分库成了一个热门技术， 是业界讨论的热门技术问题。也就在这个时候，MySQL推出了还不 太稳定的表分区，这也给技术实力一般的公司带来了希望。虽然 MySQL推出了MySQL Cluster集群，但是由于在互联网几乎没有成 功案例，性能也不能满足互联网的要求，只是在高可靠性上提供 了非常大的保证。
按CAP 分类
关于可用性和分区容忍性的(AP)
• 这类系统主要以实现“最终一致性（Eventual Consistency）”来确保可用性和分区容忍性，AP的系统 有：
NoSQL数据库的共有原则
• 假设失效是必然发生的
– NOSQL实现都建立在硬盘、机器和网络都会失效这些假设之上。 – 我们不能彻底阻止这些时效，我们需要让我们的系统能够在即使 非常极端的条件下也能应付这些失效。
• 对数据进行分区
– 最小化了失效带来的影响，也将读写操作的负载分布到了不同的 机器上。
• 可用性（Availability）
– 每一个操作总是能够在确定的时间内返回，也就是 系统随时都是可用的。
• 分区容忍性（Partition Tolerance）
– 在出现网络分区（比如断网）的情况下，分离的系 统也能正常运行。