NoSQL数据库详细介绍入门经典
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。
常见的NoSQL数据库及相关介绍
常见的NoSQL数据库及相关介绍NoSQL数据库（Not Only ），NoSQL，泛指⾮关系型的数据库。
⼀、NoSQL数据库的四⼤分类1、键值()存储这⼀类数据库主要会使⽤到⼀个，这个表中有⼀个特定的键和⼀个指针指向特定的数据。
Key/value模型对于IT系统来说的优势在于简单、易部署。
但是如果只对部分值进⾏查询或更新的时候，Key/value就显得效率低下了。
举例如：Tokyo Cabinet/Tyrant, Redis, Voldemort, Oracle BDB.2、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.3、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。
⽽且⽂档型数据库⽐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。
4、图形(Graph)数据库图形结构的数据库同其他⾏列以及刚性结构的SQL数据库不同，它是使⽤灵活的图形模型，并且能够扩展到多个服务器上。
NoSQL数据库没有标准的查询语⾔(SQL)，因此进⾏数据库查询需要制定数据模型。
许多NoSQL数据库都有REST式的数据接⼝或者查询API。
如：Neo4J, InfoGrid, Infinite Graph.因此，我们总结NoSQL数据库在以下的这⼏种情况下⽐较适⽤：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；5、对于给定key，⽐较容易映射复杂值的环境。
⼆、NoSQL数据库的四⼤分类表格分析分类Examples举例典型应⽤场景数据模型优点缺点键值（key-value）TokyoCabinet/Tyrant,Redis,Voldemort,Oracle BDB内容缓存，主要⽤于处理⼤量数据的⾼访问负载，也⽤于⼀些⽇志系统等等。
NOSQL介绍
NOSQL介绍⼀、NQSQL概述1.1 什么是NOSQL⾸先需要说的是，NoSql并不表⽰NO SQL"没有SQL"的意思。
实际上，它是"Not Only SQL"的缩写。
它的意义是：适⽤关系型数据库的时候就使⽤关系型数据库，不适⽤的时候也没有必要⾮使⽤关系型数据库不可，可以考虑使⽤更加合适的数据存储。
为弥补关系型数据库的不⾜，各种各样的NoSQL数据库应运⽽⽣。
1.2数据库分类数据库根据不同的数据模型（数据的表现形式）主要分成阶层型，⽹络型和关系型3种。
(1) 阶层型数据库早期的数据库称为阶层型数据库，数据的关系都是以简单的树形结构来定义的。
程序也通过树形结构对数据进⾏访问。
这种结构，⽗记录（上层的记录）同时拥有多个⼦记录（下层记录），⼦记录只有唯⼀的⽗记录。
正因为如此，这种⾮常简单的构造在碰到复杂数据的时候往往会造成数据的重复（同⼀数据在数据库内重复出现），出现数据冗余的问题。
阶层型数据库如下图所⽰：阶层型数据库把数据通过阶层结构的⽅式表现出来，虽然这样的结构有利于提⾼查询效率，但与此相对应的是，不理解数据结构就⽆法进⾏⾼效的查询。
当然，在阶层结构发⽣变更的时候，程序也需要进⾏相应的变更。
(2) ⽹络型数据库前所述，阶层型数据库会带来数据重复的问题。
为了解决这个问题，就出现了⽹络型数据库。
它拥有同阶层型数据库相近的数据结构，同时各种数据⼜如同⽹状交织在⼀起，因此⽽得名。
阶层型数据库只能通过⽗⼦关系来表现数据之间的关系。
针对这⼀不⾜，⽹络型数据库可以使⼦记录同时拥有多个⽗记录，从⽽解决了数据冗余的问题。
下图所⽰为⽹络型数据库。
但是，在⽹络型数据库中，数据间⽐较复杂的⽹络关系使得数据结构的更新变得⽐较困难。
另外，与阶层型数据库⼀样，⽹络型数据库对数据结构有很强的依赖性，不理解数据结构就⽆法进⾏相应的数据访问。
(3) 关系型数据库最后要向⼤家介绍的是以科德提出的关系数据模型为基础的关系型数据库。
1-NoSQL数据库基础
南阳理工学院•软件学院
大数据时代
内容提纳
• 1. 大数据时代产生的背景
• 2. 大Βιβλιοθήκη 据的特性• 3. 大数据的应用 • 4. 大数据时代存在的问题
大数据时代
大数据时代产生的背景
大数据时代背景－产生的原因
随着网民参与互联网产品和应用的程度越来越深，互联网将更加智能，互 联网的数据量也将呈爆炸式增长。
–高效存储和访问大量数据很难。额外要求的容错和备份使事情变得更加复杂。
–操作大数据集涉及大量并行进程。运行过程中要从任何故障中平稳恢复过来，同时还要
在合理的时间范围内返回结果，这非常复杂。
–各种不同数据源生成的半结构化和无结构数据的schema和元数据持续不断变化，对它
们的管理是一个令人头疼的问题。
趋势分析进行汇总后便可成为商业化行业报告； 商业化行业报告是最为“古老”的数据产品。
尽管数据量和存储容量都在增长，但是磁盘的存取速度，即数据写入磁盘和从其 中读出数据的速度并没有同步增长。因此，我们需要新方法，它们在存取大量数 据方面比现行方法更有效。NoSQL和相关的大数据解决方案正是朝这个方向迈 出的第一步。
大数据时代背景－第三次信息化浪潮
大数据时代背景－第三次信息化浪潮
• 根据IBM前首席执行官郭士纳的观点，IT领域每隔十五年就会迎来一次重大
1 GB = 1,024 MB = 1,048,576 KB 1 PB = 1,024 TB = 1,048,576 GB 1 ZB = 1,024 EB = 1,048,576 PB 1 BB = 1,024 YB = 1,048,576 ZB 1 DB = 1,024 NB = 1,048,576 BB
NoSQL数据库
,a click to unlimited possibilities
汇报人：
目录
NoSQL数据库概述
NoSQL数据库的发 展趋势与挑战
NoSQL数据库技术 原理
NoSQL数据库最佳 实践
NoSQL数据库产品 及解决方案
NoSQL数据库的未 来展望
NoSQL数据库概述
NoSQL数据库的定义
文档存储
以键值对形式存储文档 支持灵活的文档结构与类型 文档之间存在引用关系 支持文档级别的权限控制
图形存储
定义：图形存储是 一种将数据存储为 图形结构的方式
特点：具有高扩展 性和高可用性
实现方式：使用边 和节点来表示数据 之间的关系
应用场景：社交网 络、推荐系统等
NoSQL数据库产品 及解决方案
数据预处理：利用AI技术对NoSQL数据进行预处理和优化 智能分析：借助AI算法对NoSQL数据进行智能分析和预测 自动化管理：利用AI技术实现NoSQL数据库的自动化管理和维护 安全性：借助AI算法提高NoSQL数据库的安全性和隐私保护
THANK YOU
汇报人：
与云计算的结合
云计算的发展将 促进NoSQL数据 库的发展
云计算为NoSQL 数据库提供了可 扩展性和灵活性
NoSQL数据库与 云计算的结合将 为企业提供更高 效、更灵活的数 据存储和管理方 式
未来，NoSQL数 据库将与云计算 更加紧密地结合， 为企业提供更加 完善的数据存储 和管理服务
与AI技术的整合
询速度和可用性
性能优化技巧
合理设计数据库结构 避免全表扫描 使用索引优化 调整数据库参数
安全与可靠性策略
备份和恢复：定期备份数据，并确保备份数据的安全性
nosql 概念
NoSQL概念及其关键概念1. 概念定义NoSQL（Not only SQL）是一种非关系型数据库管理系统的统称，它不使用传统的关系型数据库模型，而是采用其他数据模型来存储和检索数据。
NoSQL数据库在处理大量结构化和非结构化数据时具有很高的性能、可扩展性和灵活性。
2. 关键概念2.1 非关系型数据模型NoSQL数据库使用非关系型数据模型来存储数据，与传统的关系型数据库采用表格形式存储不同。
常见的非关系型数据模型包括键值对（Key-Value）、文档（Document）、列族（Column Family）和图形（Graph）等。
这些数据模型根据实际应用场景选择最适合的方式来组织和存储数据。
2.2 分布式架构NoSQL数据库通常采用分布式架构，将数据分散存储在多个节点上。
这种分布式架构可以提供更好的可扩展性和高可用性，允许系统在面对大规模并发访问时仍能保持稳定性。
同时，分布式架构还可以通过增加节点数量来提升系统的处理能力。
2.3 高性能由于NoSQL数据库使用非关系型数据模型和分布式架构，它们通常能够提供更高的性能。
相比于传统的关系型数据库，在读写大量数据时，NoSQL数据库可以通过水平扩展来增加处理能力，并利用内存和硬盘的优势来提升读写速度。
2.4 可伸缩性NoSQL数据库具有良好的可伸缩性，可以根据实际需求扩展系统规模。
通过增加节点数量或者调整集群配置，NoSQL数据库可以适应不同规模和负载的应用场景。
这种可伸缩性使得NoSQL数据库在处理大数据量和高并发访问时表现出色。
2.5 弱一致性传统的关系型数据库通常提供强一致性（ACID）保证，但在分布式环境下往往难以实现。
相比之下，NoSQL数据库更倾向于提供弱一致性（BASE）保证。
弱一致性允许系统在某些情况下存在短暂的数据不一致，以换取更好的可用性和性能。
3. 重要性3.1 处理大数据量随着互联网和物联网技术的发展，我们面临着越来越多的数据。
传统的关系型数据库在处理大数据量时性能较差，而NoSQL数据库通过分布式架构和高性能特性，能够更好地处理大数据量的存储和查询需求。
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简介菜鸟教程
NoSQL简介菜鸟教程NoSQL 简介NoSQL(NoSQL = Not Only SQL )，意即'不仅仅是SQL'。
在现代的计算系统上每天网络上都会产生庞大的数据量。
这些数据有很大一部分是由关系数据库管理系统（RDBMS）来处理。
1970年 E.F.Codd's提出的关系模型的论文 'A relational model of data for large shared data banks'，这使得数据建模和应用程序编程更加简单。
通过应用实践证明，关系模型是非常适合于客户服务器编程，远远超出预期的利益，今天它是结构化数据存储在网络和商务应用的主导技术。
NoSQL 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。
关系型数据库遵循ACID规则事务在英文中是transaction，和现实世界中的交易很类似，它有如下四个特性：1、A (Atomicity) 原子性原子性很容易理解，也就是说事务里的所有操作要么全部做完，要么都不做，事务成功的条件是事务里的所有操作都成功，只要有一个操作失败，整个事务就失败，需要回滚。
比如银行转账，从A账户转100元至B账户，分为两个步骤：1）从A账户取100元；2）存入100元至B账户。
这两步要么一起完成，要么一起不完成，如果只完成第一步，第二步失败，钱会莫名其妙少了100元。
2、C (Consistency) 一致性一致性也比较容易理解，也就是说数据库要一直处于一致的状态，事务的运行不会改变数据库原本的一致性约束。
例如现有完整性约束a+b=10，如果一个事务改变了a，那么必须得改变b，使得事务结束后依然满足a+b=10，否则事务失败。
3、I (Isolation) 独立性所谓的独立性是指并发的事务之间不会互相影响，如果一个事务要访问的数据正在被另外一个事务修改，只要另外一个事务未提交，它所访问的数据就不受未提交事务的影响。
NoSQL数据库技术特点与应用场景介绍
NoSQL数据库技术特点与应用场景介绍在现代数据处理领域中，传统的关系型数据库（SQL）已经不能满足大规模数据存储和高并发访问的需求。
为了解决这一问题，NoSQL（Not Only SQL）数据库应运而生。
NoSQL数据库是一种非关系型数据库，它提供了高性能、可扩展和灵活的数据存储解决方案。
NoSQL数据库的技术特点如下：1. 高可扩展性：NoSQL数据库可以轻松地水平扩展，即通过添加更多的服务器节点来处理大量的数据和并发访问请求。
这种可扩展性特点使得NoSQL数据库非常适合处理大规模数据和高流量负载。
2. 无模式（Schema-less）设计：相对于关系型数据库的严格数据模型，NoSQL数据库采用无模式的设计，即不需要提前定义数据模型。
这种设计特点使得NoSQL数据库能够处理不断变化的数据结构，更加灵活。
3. 高性能读写：NoSQL数据库采用特定的数据存储结构和算法，以实现高效的读写操作。
通过合理地设计数据存储格式和索引机制，NoSQL数据库可以极大地提升数据的读写性能。
4. 高可用性和容错性：NoSQL数据库通常采用分布式架构，数据会存储在多个节点上，支持数据冗余和备份。
这种设计可以实现高可用性和容错性，即使某个节点发生故障，系统仍然可以正常运行。
5. 支持海量数据存储：相比关系型数据库，NoSQL数据库能够轻松地存储和处理海量数据。
它通常采用分布式存储方式，将数据分散存储在多个节点上，从而突破了单机存储能力的限制。
NoSQL数据库适用于以下场景：1. 大数据应用：NoSQL数据库具有高可扩展性和高吞吐量特点，非常适合存储和处理大规模数据。
例如，云计算、物联网、社交媒体等领域需要存储和分析海量数据，NoSQL数据库可以提供高性能的解决方案。
2. 实时数据处理：NoSQL数据库的高性能读写和低延迟特点使其成为实时数据处理的理想选择。
例如，广告投放平台需要快速获取实时数据并做出决策，NoSQL数据库可以满足其高速、实时的需求。
NOSQL数据库数据模型以及系统介绍
关键词：关系型数据库；非关系型数据库nosql ；云计算技术；数据模型一、nosql数据库概述关系型数据库越来越无法满足云计算的应用场景，为了解决此类问题，非关系型数据库应运而生，由于在设计上和传统的关系型数据库相比有了很大的不同，所以此类数据库被称为“nosql（not only sql）”系列数据库。
与关系型数据库相比，它们非常关注对数据高并发读写和海量数据的存储，在架构和数据模型方面作了简化，而在扩展和并发等方面作了增强。
二、nosql数据库优势nosql数据库主要有以下优势：扩展简单，去掉关系型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。
典型例子是cassandra，由于其架构类似于经典的p2p，因此能够通过简单添加新的节点来扩展集群；读写快速，典型例子是redis，由于数据之间无关系，纯内存操作，因此其具有非常出色的性能，单节点每秒可以处理超过10万次的读写操作；灵活的数据模型，nosql 数据库无需事先为要存储的数据建立字段，随时可以存储自定义的数据格式。
在关系型数据库中，处理大数据量的表，增加字段的工作量是非常庞大的；成本低廉，企业级数据库的价格很高，并且随着系统的规模增大而不断上升。
高昂的建设和运维成本无法满足云计算应用对数据库的需求。
nosql一般都是以开源的形式存在，可以聚集很多人的智慧，获得很多人得关注，可以减少高昂的成本支出。
三、nosql数据库数据模型目前，主流的nosql数据库包括bigtable、hbase、cassandra、simpledb、couchdb、mongodb以及redis等。
nosql常用数据模型包括以下3种。
（1）column-oriented（列式）（2）key-value（键值）虽然key-value这种模型和传统的关系型相比较简单，有点类似常见的hashtable，一个key对应一个value，但是它能提供非常快的查询速度、大的数据存放量和高并发操作，非常适合通过主键对数据进行查询和修改等操作，虽然不支持复杂的操作，但是可以通过上层的开发来弥补这个缺陷。
2024版《NoSQL数据库》PPT课件
《NoSQL数据库》PPT课件•NoSQL数据库概述•NoSQL数据库类型•NoSQL技术原理及架构•NoSQL数据库应用实践目•NoSQL数据库性能评估与测试•NoSQL数据库挑战与未来发展录01NoSQL数据库概述NoSQL定义及特点定义分布式A B C D非结构化灵活性20世纪90年代21世纪初多样化目前存在多种类型的NoSQL数据库，如键值存储、文档数据库、列式存储等。
广泛应用NoSQL数据库在社交网络、电子商务、物联网等领域得到广泛应用。
NoSQL数据库能够处理大量非结构化数据，适用于日志分析、数据挖掘等场景。
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。
大数据处理VS扩展性高性能灵活性02NoSQL数据库类型Redis 、Memcached 等代表产品数据模型优点缺点以键值对的形式存储数据，类似于字典查询速度快，支持大量数据的高并发读写数据无结构化，不支持复杂的查询和操作键值存储数据库文档型数据库代表产品数据模型优点缺点列式存储数据库代表产品数据模型优点缺点图形数据库代表产品Neo4j、OrientDB等数据模型以图形结构的形式存储数据，包括节点、边和属性等优点非常适合处理高度连接的数据和复杂的查询缺点学习成本较高，需要了解图形理论和相关算法03NoSQL技术原理及架构数据模型与数据结构键值对模型（Key-Value Mode…使用简单的键值对来存储数据，如Redis。
列式存储模型（Column-orient…以列为单位进行数据存储，适合处理大量数据，如HBase。
文档存储模型（Document-orie…以文档为单位进行数据存储，文档可以包含复杂的数据结构，如MongoDB。
图形存储模型（Graph Model）使用图形结构表示数据之间的关系，适合处理高度关联的数据，如Neo4j。
分布式系统原理及架构分布式系统概述CAP理论分布式数据库架构数据分片与路由数据一致性概述讲解数据复制的原理和实现方式，以及数据同步的策略和算法。
NoSQL的4种存储数据库详解
高性能
由于文档型存储数据库通 常采用轻量级的数据交换 格式和高效的索引机制， 因此具有较高的读写性能 。
典型文档型存储数据库：MongoDB
MongoDB简介
MongoDB是一个基于分布式文件存储的开源文档型数据库，使用C 编写，提供了丰富的查询和数据操作功能。
面向文档的存储
MongoDB以BSON（Binary JSON）格式存储数据，支持嵌套文档 和数组，能够表达复杂的数据结构。
高效压缩
由于同一列的数据类型相同，因此可以采用更加高效的压 缩算法，从而减少存储空间占用。
适用于分析型应用
列式存储数据库非常适合用于数据仓库、数据挖掘等分析 型应用，因为这些应用通常需要处理大量的数据，并且查 询涉及的数据列相对较少。
典型列式存储数据库：HBase
概述
分布式
稀疏性
强一致性
集成Hadoop
强大的查询语言
MongoDB提供了丰富的查询操作符和聚合管道，支持复杂的数据查 询和分析。
高可用性和扩展性
MongoDB支持分布式部署和自动分片，能够实现数据的水平扩展和 高可用性。
应用场景与案例分析
日志和事件数据
MongoDB适合存储大量的日志和事 件数据，如用户行为日志、系统操作 日志等。
内容管理和Web应用
多样化数据存储需求增长 随着大数据、物联网等技术的快 速发展，企业对多样化数据存储 的需求不断增长，NoSQL数据库 将继续发挥重要作用。
数据安全与隐私保护 随着数据安全和隐私保护意识的 提高，NoSQL数据库将加强数据 加密、访问控制等安全功能，保 障企业数据安全。
实时数据处理与分析
NoSQL数据库在实时数据处理与 分析方面具有优势，未来将进一 步强化这一功能，满足企业对实 时数据的需求。
NoSql
01
搜索引 擎，淘 宝内用
02
ISearch
阿里巴巴中 文站商品信 息如何存放
5.商品的波段性的热点高频信 息
内存数据 库
Tair、Redis、 Memcache
阿里巴巴中文站商 品信息如何存放
6.商品的交易、价格计算、积分 累计
外部系统，外部第 3方支付接口
A
支付宝
B
总结大型互联网应用（大数据、 高并发、多样数据类型）的难 点和解决方案
2020
5.MySQL的扩 展性瓶颈
2022
1.互联网时代背景下大机遇，为什么用nosql
一．7.为什么用NoSQL
3.能干嘛
易扩
A
展
大数据量
B
高性能
多样灵活 C 的数据模
型
传统
RDBMS
D
VS
NOSQL
4.去哪儿
A
Red is
B
Mem cache
C
Mon gdb
5.怎么玩
KV
Cache
Persist ence
。。。。
NoSql入门和概述
3V+3高
01
大数据 时代的
3V
02
互联网 需求的3
高
03
子主题 32
多样 Variety
03
实时 Velocity
互联网需求的3高
A
高并 发
B
高可 扩
C
高性 能
NoSql入门和概述
当下的NoSQL经典应用
0 1 当下的应用是sql和nosql一起使用 0 2 阿里巴巴中文站商品信息如何存放
四者对比
NoSQL数据库原理第二章NoSQL数据库的基本原理课件
第2章 NoSQL数据库的基本原理
2.2 分布式数据管理的特点
➢ 2.2.3 一次写入多次读取（WORM）
➢ 背景： 典型的大数据场景，如：搜索引擎抓取网页并抽取正文、链接，并不需要修改抓取的原始网页。网 站或物联网应用抓取到日志或监控数据，一般只会进行查询、统计、挖掘，也不需要修改原始数据。 从系统层面，如果数据不需要修改（update、insert或delete），数据的存储、分片和多副本机制 可以大为简化。此外可以实现将分片内数据排序等机制，以加快扫描速度。 应用一次写入多次读取机制，意味着在系统底层只支持新建和追加（append）。此时系统具有更好 的顺序存储特性，对于机械硬盘，顺序读写比随机读写的开销更小，硬件损耗更小，出现碎片的可 能性较小（需要配合其他机制，详情可以参考第五章描述的HBASE写入机制）。
• 例如HBASE（借助于HDFS），将数据分片为64MB-256MB大小。
➢ 架构 主从架构：主节点负责存储元数据，和客户端访问接口，从节点负责存储数据分片，如：HBase 对等结构：无主节点，各个节点都可以接受客户端访问请求，如果自身没有存储相关分片，则去该 节点回去向其他节点查询数据，如：Cassandra
➢ 分布式环境下，数据存储存储在不同节点，此时必须通过网络传递相关消息，如果出现网络故障或部分节 点失效，则有可能导致整个系统变得低效或死锁，因此在分布式环境下实现高效率的事务机制、以及强一 致性等特性较为困难。
6
第2章 NoSQL数据库的基本原理
2.1 关系型数据库的重要机制回顾
➢ 2.1.4 关系型数据库的分布式部署
➢ 2.1.1 关系模型
➢ 关系模型中的常见特征 关系模型中具有明确的表结构 列具有原子性，不可再分割 列的值域和类型时固定的 如果某字段出现空值，一般会保留存储空间(NULL)，以便今后插入数值
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NoSQL数据库详细介绍入门经典databases , appdir , node , paper颜开, v0.2 , 2010.2序思想篇CAP最终一致性变体BASE其他I/O的五分钟法则不要删除数据RAM是硬盘,硬盘是磁带Amdahl定律和Gustafson定律万兆以太网手段篇一致性哈希亚马逊的现状算法的选择Quorum NRWVector clockVirtual nodegossipGossip (State Transfer Model)Gossip (Operation Transfer Model)Merkle treePaxos背景DHTMap Reduce ExecutionHandling Deletes存储实现节点变化列存描述特点软件篇亚数据库MemCached特点内存分配缓存策略缓存数据库查询数据冗余与故障预防Memcached客户端（mc）缓存式的Web应用程序架构性能测试dbcachedMemcached 和dbcached 在功能上一样吗? 列存系列Hadoop之Hbase耶鲁大学之HadoopDBGreenPlumFaceBook之CassandraCassandra特点KeyspaceColumn family（CF）KeyColumnSuper columnSorting存储APIGoogle之BigTableYahoo之PNUTS特点PNUTS实现Record-level mastering 记录级别主节点PNUTS的结构Tablets寻址与切分Write调用示意图PNUTS感悟微软之SQL数据服务非云服务竞争者文档存储CouchDB特性RiakMongoDBTerrastoreThruDBKey Value / Tuple 存储Amazon之SimpleDBChordlessRedisScalarisTokyo cabinet / Tyrant CT.MScalienBerkley DB MemcacheDBMnesiaLightCloudHamsterDBFlare最终一致性Key Value存储Amazon之Dynamo功能特色架构特色BeansDB简介更新特性性能Nuclear两个设计上的TipsV oldemortDynomiteKai未分类SkynetDrizzle比较可扩展性数据和查询模型持久化设计应用篇eBay 架构经验淘宝架构经验Flickr架构经验Twitter运维经验运维经验Metrics配置管理Darkmode进程管理硬件代码协同经验Review制度部署管理团队沟通Cache云计算架构反模式单点失败（Single Point of Failure）同步调用不具备回滚能力不记录日志无切分的数据库无切分的应用将伸缩性依赖于第三方厂商OLAPOLAP报表产品最大的难点在哪里？NOSQL们背后的共有原则假设失效是必然发生的对数据进行分区保存同一数据的多个副本动态伸缩查询支持使用Map/Reduce 处理汇聚基于磁盘的和内存中的实现仅仅是炒作?附感谢版本志引用序日前国内没有一套比较完整的NoSQL数据库资料，有很多先驱整理发表了很多，但不是很系统。
不材尝试着将各家的资料整合一下，并书写了一些自己的见解。
本书写了一些目前的NoSql的一些主要技术，算法和思想。
同时列举了大量的现有的数据库实例。
读完全篇，相信读者会对NoSQL数据库了解个大概。
另外我还准备开发一个开源内存数据库galaxydb.本书也是为这个数据库提供一些架构资料。
思想篇CAP，BASE和最终一致性是NoSQL数据库存在的三大基石。
而五分钟法则是内存数据存储了理论依据。
这个是一切的源头。
CAPC: 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)10年前，Eric Brewer教授指出了著名的CAP理论，后来Seth Gilbert 和Nancy lynch两人证明了CAP理论的正确性。
CAP理论告诉我们，一个分布式系统不可能满足一致性，可用性和分区容错性这三个需求，最多只能同时满足两个。
熊掌与鱼不可兼得也。
关注的是一致性，那么您就需要处理因为系统不可用而导致的写操作失败的情况，而如果您关注的是可用性，那么您应该知道系统的read操作可能不能精确的读取到write操作写入的最新值。
因此系统的关注点不同，相应的采用的策略也是不一样的，只有真正的理解了系统的需求，才有可能利用好CAP理论。
作为架构师，一般有两个方向来利用CAP理论key-value存储，如Amaze Dynamo等，可根据CAP三原则灵活选择不同倾向的数据库产品。
领域模型+ 分布式缓存+ 存储（Qi4j和NoSql运动），可根据CAP三原则结合自己项目定制灵活的分布式方案，难度高。
我准备提供第三种方案：实现可以配置CAP的数据库，动态调配CAP。
CA：传统关系数据库AP：key-value数据库而对大型网站，可用性与分区容忍性优先级要高于数据一致性，一般会尽量朝着A、P 的方向设计，然后通过其它手段保证对于一致性的商务需求。
架构设计师不要精力浪费在如何设计能满足三者的完美分布式系统，而是应该进行取舍。
不同数据对于一致性的要求是不同的。
举例来讲，用户评论对不一致是不敏感的，可以容忍相对较长时间的不一致，这种不一致并不会影响交易和用户体验。
而产品价格数据则是非常敏感的，通常不能容忍超过10秒的价格不一致。
CAP理论的证明：Brewer's CAP Theorem最终一致性一言以蔽之：过程松，结果紧，最终结果必须保持一致性为了更好的描述客户端一致性，我们通过以下的场景来进行，这个场景中包括三个组成部分：存储系统存储系统可以理解为一个黑盒子，它为我们提供了可用性和持久性的保证。
Process AProcessA主要实现从存储系统write和read操作Process B 和ProcessCProcessB和C是独立于A，并且B和C也相互独立的，它们同时也实现对存储系统的write 和read操作。
下面以上面的场景来描述下不同程度的一致性：强一致性强一致性（即时一致性）假如A先写入了一个值到存储系统，存储系统保证后续A,B,C的读取操作都将返回最新值弱一致性假如A先写入了一个值到存储系统，存储系统不能保证后续A,B,C的读取操作能读取到最新值。
此种情况下有一个“不一致性窗口”的概念，它特指从A写入值，到后续操作A,B,C 读取到最新值这一段时间。
最终一致性最终一致性是弱一致性的一种特例。
假如A首先write了一个值到存储系统，存储系统保证如果在A,B,C后续读取之前没有其它写操作更新同样的值的话，最终所有的读取操作都会读取到最A写入的最新值。
此种情况下，如果没有失败发生的话，“不一致性窗口”的大小依赖于以下的几个因素：交互延迟，系统的负载，以及复制技术中replica的个数（这个可以理解为master/salve模式中，salve的个数），最终一致性方面最出名的系统可以说是DNS 系统，当更新一个域名的IP以后，根据配置策略以及缓存控制策略的不同，最终所有的客户都会看到最新的值。
变体Causal consistency（因果一致性）如果Process A通知Process B它已经更新了数据，那么Process B的后续读取操作则读取A 写入的最新值，而与A没有因果关系的C则可以最终一致性。
Read-your-writes consistency如果Process A写入了最新的值，那么Process A的后续操作都会读取到最新值。
但是其它用户可能要过一会才可以看到。
Session consistency此种一致性要求客户端和存储系统交互的整个会话阶段保证Read-your-writes consistency.Hibernate的session提供的一致性保证就属于此种一致性。
Monotonic read consistency此种一致性要求如果Process A已经读取了对象的某个值，那么后续操作将不会读取到更早的值。
Monotonic write consistency此种一致性保证系统会序列化执行一个Process中的所有写操作。
BASE说起来很有趣，BASE的英文意义是碱，而ACID是酸。
真的是水火不容啊。
Basically Availble --基本可用Soft-state --软状态/柔性事务"Soft state" 可以理解为"无连接"的, 而"Hard state" 是"面向连接"的Eventual Consistency --最终一致性最终一致性，也是是ACID 的最终目的。
BASE模型反ACID模型，完全不同ACID模型，牺牲高一致性，获得可用性或可靠性：Basically Available基本可用。
支持分区失败(e.g. sharding碎片划分数据库) Soft state软状态状态可以有一段时间不同步，异步。
Eventually consistent最终一致，最终数据是一致的就可以了，而不是时时一致。
BASE思想的主要实现有1.按功能划分数据库2.sharding碎片BASE思想主要强调基本的可用性，如果你需要高可用性，也就是纯粹的高性能，那么就要以一致性或容错性为牺牲，BASE思想的方案在性能上还是有潜力可挖的。
其他I/O的五分钟法则在1987 年，Jim Gray 与Gianfranco Putzolu 发表了这个"五分钟法则"的观点，简而言之，如果一条记录频繁被访问，就应该放到内存里，否则的话就应该待在硬盘上按需要再访问。
这个临界点就是五分钟。
看上去像一条经验性的法则，实际上五分钟的评估标准是根据投入成本判断的，根据当时的硬件发展水准，在内存中保持1KB 的数据成本相当于硬盘中存据400 秒的开销(接近五分钟)。
这个法则在1997 年左右的时候进行过一次回顾，证实了五分钟法则依然有效（硬盘、内存实际上没有质的飞跃)，而这次的回顾则是针对SSD 这个"新的旧硬件"可能带来的影响。
随着闪存时代的来临，五分钟法则一分为二：是把SSD 当成较慢的内存（extended buffer pool ）使用还是当成较快的硬盘（extended disk）使用。
小内存页在内存和闪存之间的移动对比大内存页在闪存和磁盘之间的移动。
在这个法则首次提出的20 年之后，在闪存时代，5 分钟法则依然有效，只不过适合更大的内存页(适合64KB 的页，这个页大小的变化恰恰体现了计算机硬件工艺的发展，以及带宽、延时)。