大数据时代下的NoSql

      随着大数据时代的到来,我们的问题也就来了。海量的数据如何去处理,如何存储,如何才能发挥出大数据的价值呢?在数据量越来越大的今天,传统的关系型数据存储已经满足不了我们的需求,于是就诞生了非关系型数据库NoSql。今天我们就来看看大数据的存储NoSql.

一、NoSql

1、概念

      NoSQL(NoSQL = Not Only SQL ),意即”不仅仅是SQL”,泛指非关系型的数据库。是一项全新的数据库革命性运动。NoSQL的拥护者们提倡运用非关系型的数据存储。大多数数据库技术不能保证支持ACID(原子性、一致性、隔离性和持久性),而且大部分技术都是开源项目,这些技术作为整体被称为NoSQL。

2、CAP定理

      在计算机科学中, CAP定理(CAP theorem), 又被称作 布鲁尔定理(Brewer’s theorem), 它指出对于一个分布式计算系统来说,不可能同时满足以下三点:

一致性(Consistency) (所有节点在同一时间具有相同的数据)
可用性(Availability) (保证每个请求不管成功或者失败都有响应)
分隔容忍(Partition tolerance) (系统中任意信息的丢失或失败不会影响系统的继续运作)
  • CAP理论的核心

      一个分布式系统不可能同时很好的满足一致性,可用性和分区容错性这三个需求,最多只能同时较好的满足两个。因此,根据 CAP 原理将 NoSQL 数据库分成了满足 CA 原则、满足 CP 原则和满足 AP 原则三 大类:

CA - 单点集群,满足一致性,可用性的系统,通常在可扩展性上不太强大。
CP - 满足一致性,分区容忍必的系统,通常性能不是特别高。
AP - 满足可用性,分区容忍性的系统,通常可能对一致性要求低一些。

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3、优点

高可扩展性
分布式计算
低成本
架构的灵活性,半结构化数据
没有复杂的关系

4、缺点

没有标准化
有限的查询功能(到目前为止)
最终一致是不直观的程序

二、应用

1、分类

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2、与关系型数据比较

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总结:

      在大数据时代来临之季,我们了解一下非关系型数据库是非常有必要的,尤其是掌握一两个非关系型数据库的应用,如redis和mongolDB等。接下来我们会开始非关系型数据库的学习之路。

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转载自blog.csdn.net/u010168160/article/details/51212362
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