非关系型数据库讲解
非关系型数据库概念
非关系型数据库（NoSQL）是一种不同于传统关系型数据库的数据库类型。
与传统关系型数据库（如MySQL、Oracle等）不同，NoSQL数据库通常采用非结构化数据存储方式，以便于处理大规模的数据集合和快速的读写操作。
NoSQL数据库主要有以下几种类型：1. 键值对数据库（Key-Value Store）：将数据存储为键值对对的形式，常用的键值对数据库包括Redis和Memcached等。
2. 列式数据库（Column-Family Store）：将数据存储为列族的形式，每个列族包含多个列，常用的列式数据库包括HBase和Cassandra等。
3. 文档型数据库（Document-Oriented Store）：将数据存储为文档的形式，文档可以包含不同的数据类型和结构，常用的文档型数据库包括MongoDB和Couchbase等。
4. 图数据库（Graph Database）：将数据存储为图的形式，每个节点表示一个实体，每个边表示实体之间的关系，常用的图数据库包括Neo4j和OrientDB等。
相对于关系型数据库，NoSQL数据库具有以下优势：1. 高可扩展性：NoSQL数据库可以轻松地进行水平扩展，以适应数据量的增长。
2. 高性能：NoSQL数据库通常采用内存数据库或者磁盘数据库的方式，可以提供更快的读写速度。
3. 灵活的数据模型：NoSQL数据库通常不需要严格的表结构，可以适应不同的数据模型和数据结构。
4. 高可用性：NoSQL数据库通常具有良好的分布式架构，可以提供高可用性和容错性。
但是，NoSQL数据库也存在一些缺点，例如：1. 缺乏标准化：NoSQL数据库的种类繁多，缺乏统一的标准和规范。
2. 缺乏事务支持：NoSQL数据库通常不支持事务处理，对于对数据一致性要求较高的应用场景可能不太适合。
3. 学习成本较高：NoSQL数据库通常采用不同于传统关系型数据库的数据模型和查询语言，需要花费一定的时间和精力进行学习和理解。
非关系型数据库的特点和应用场景
非关系型数据库的特点和应用场景随着互联网和信息化进程的不断发展，数据量越来越庞大，传统的数据库管理方式已经无法满足现代应用的需求。
在这个背景下，非关系型数据库应运而生。
本篇文章将从非关系型数据库的特点和应用场景两个方面来探讨其在现代数据管理中的重要性和价值。
一、非关系型数据库的特点1. 大数据的处理能力非关系型数据库最大的特点就是其杰出的大数据处理能力。
相对于传统的关系型数据库而言，非关系型数据库不需要对数据进行预先定义，可以动态地处理非结构化的数据。
它们可以快速地读取和写入大量数据，并且具有高度可扩展性，可以随着数据量的增加而扩展。
2. 非结构化数据的存储非结构化数据是指没有明确的数据模式和结构的数据，如音频、视频、图像、日志、文档等。
传统的关系型数据库无法对这些非结构化数据进行有效地存储和管理。
相反，非关系型数据库可以非常方便地处理这些非结构化的数据。
3. 低延迟的响应能力非关系型数据库的读取和写入速度比传统的关系型数据库快得多。
这主要得益于它们使用的是键值对（key-value）存储方式，可以直接根据键来查找数据，不需要连接多个表格，读写速度更快。
4. 高可用性和可扩展性非关系型数据库一般采用分布式架构，可以将数据分成多个部分存储在不同的计算节点中。
这种方式可以提高系统的可用性和可扩展性，保证系统在高并发量下的稳定性和可靠性。
二、非关系型数据库的应用场景1. 互联网应用随着互联网的普及和发展，海量的数据需要被处理和管理。
非关系型数据库具有高效的处理大数据的能力，能很好地满足互联网应用的需求。
例如在电商网站上，我们需要处理各种各样的商品信息，甚至需要处理用户对商品的评论、评分等非结构化数据，非关系型数据库可以非常方便地处理这些信息。
2. 移动应用在移动应用中，数据的延迟和响应速度非常重要。
因此非关系型数据库的快速响应和低延迟能力非常适合移动应用使用。
例如在打车软件中，需要实时的数据处理，以便提供准确的车辆信息和位置数据。
非关系型数据库的特点与应用
非关系型数据库的特点与应用随着互联网的快速发展和大数据的涌现，传统的关系型数据库在面对海量数据的存储和处理时显得力不从心。
为了满足高并发访问和灵活的数据模型需求，非关系型数据库应运而生。
非关系型数据库（NoSQL）是一种将数据存储为键-值对或其他非结构化格式的数据库，它的出现扩展了传统关系型数据库的应用领域，提供了高性能、高可扩展性和灵活性等特点。
一、非关系型数据库的特点1.高可扩展性：非关系型数据库采用分布式架构，能够在集群环境下轻松扩展，实现横向伸缩。
这使得非关系型数据库在应对高并发访问的情况下具有较好的性能表现。
2.灵活的数据模型：非关系型数据库采用非结构化或半结构化的数据存储方式，能够灵活地存储和处理各种类型的数据，包括文档、键-值对、列族和图等。
这使得非关系型数据库能够适应各种不同的应用场景。
3.高性能：由于非关系型数据库不需要遵循严格的数据完整性和一致性要求，相比于传统的关系型数据库，非关系型数据库的读写性能更高。
此外，非关系型数据库在大数据量的情况下具有更短的查询响应时间。
4.数据分片存储：非关系型数据库基于分布式架构，可以将数据分片存储在多个节点上，提高数据的可用性和冗余度，降低单点故障的风险。
5.低成本：非关系型数据库的硬件和维护成本相对较低，不需要额外的数据库管理员来管理数据库的结构和模式。
同时，非关系型数据库能够利用廉价的、通用的硬件来构建高可用的分布式系统。
二、非关系型数据库的应用1.大数据存储和分析：随着数据量的不断增长，传统的关系型数据库往往无法胜任大数据存储和分析的任务。
非关系型数据库在这方面具有天然的优势，能够方便地存储和处理海量的非结构化或半结构化数据，提供快速的查询和分析能力。
2.实时数据处理：非关系型数据库的分布式架构和高性能特点使得它非常适合处理实时大数据流。
例如，对于电商网站来说，非关系型数据库可以用来实时跟踪和分析用户的浏览行为，从而做出个性化推荐和营销策略。
非关系型数据库的特点与使用技巧
非关系型数据库的特点与使用技巧随着互联网和大数据时代的到来，传统的关系型数据库已经不能满足日益增长的数据存储和处理需求。
在这种背景下，非关系型数据库逐渐崭露头角并得到广泛应用。
本文将介绍非关系型数据库的特点和使用技巧。
一、非关系型数据库的特点1. 可扩展性强：非关系型数据库采用分布式架构，可以通过向集群中添加节点来实现数据的水平扩展，以适应数据量剧增的情况。
2. 高性能：由于非关系型数据库通常采用键值对（KeyValue）的方式存储数据，无需耗费大量计算和存储资源来维护复杂的关系模型，因此具有较高的读写性能。
3. 灵活的数据模型：相较于关系型数据库，非关系型数据库具备更自由的数据模型，如文档型、列式存储、图数据库等，可以根据实际需求选择最适合的数据模型。
4. 高可用性：非关系型数据库通过数据复制和容错机制来提高可用性，即使在节点发生故障时仍然可以保证服务的可靠性。
5. 不支持事务：与关系型数据库相比，非关系型数据库一般不支持完整的事务ACID特性，而是通过牺牲事务的一致性来提高读写性能。
二、非关系型数据库的使用技巧1. 选择合适的非关系型数据库：根据具体的业务需求和数据特点选择最适合的非关系型数据库，如需要存储复杂的层级结构数据，可以选择文档型数据库；如果需要查询图形结构的数据，可以选择图数据库。
2. 妥善设计数据模型：虽然非关系型数据库相比关系型数据库更加灵活，但是在使用时仍然需要合理设计数据模型。
要充分考虑查询的效率和数据的组织方式，避免冗余和不一致性。
3. 优化读写性能：由于非关系型数据库的设计初衷是为了提供高性能的读写操作，因此在使用时应该重点考虑如何优化读写性能，例如合理设计索引、使用缓存等手段。
4. 备份与恢复策略：非关系型数据库也要考虑数据的备份和恢复策略，通常通过数据复制和备份实现数据的容灾和恢复。
5. 考虑数据迁移和兼容性：在从关系型数据库迁移至非关系型数据库时，需要考虑数据的迁移和兼容性问题，尽量减少对业务的影响，并保证数据的一致性。
非关系型数据库
⾮关系型数据库⼀、⾮关系型数据库：1.⾮关系型数据库被称为NoSQL数据库作为关系数据库的补充2.⾼性能、⾼并发对数据的⼀致性要求不⾼3.NoSQL典型产品：memcached（纯内存），redis（持久化缓存），mongodb⼆、⾮关系型数据库种类1）键值（key-value）存储数据库键值数据库就类似传统语⾔中使⽤的哈希表。
可以通过key来添加、查询或者删除数据，因为使⽤key主键访问，所以会获得很⾼的性能及扩展性。
键值（key-value）数据库主要是使⽤⼀个哈希表，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、⾼并发。
典型产品：memcached（纯内存），redis（持久化缓存）2）列存储典型产品：Cassandra，Hbase3）⾯向⽂档的数据库典型产品：mongodb4)图形（Graph）数据库典型产品：Neo4J，InfoGrid三、⾮关系型数据库介绍1）Memcached（key-value）为纯内存缓存软件，⼀旦重启所有数据都会丢失，因此。
新浪⽹基于Mencached开发了⼀个开源项⽬Memcachedb。
通过为Mencached增加Berkeley DB的持久化存储机制和异步主辅复制机制，使memcached具备了事物恢复能⼒，持久化数据存储能⼒和分布式复制能⼒，memcachedb⾮常适合需要超⾼性能读写速度、持久化保存的应⽤场景。
2）redis（key-value）redis的数据都是缓存在内存中，区别是redis会周期性的把更新的数据写⼊磁盘或者把修改操作写⼊追加的记录⽂件，并且在此基础上实现了master-slave（主从）同步。
redis⽀持的存储value类型相对更多，包括string（字符串）、list（链表）、set（集合）和zset（有序集合等）redis特点：1）⽀持内存缓存，这个功能相当于memcached2）⽀持持久化存储，这个功能相当于memcachedb，ttserver3）数据类型更丰富（redis⽀持的存储value类型相对更多，包括string（字符串）、list（链表）、set（集合）和zset（有序集合等））。
非关系型数据库
非关系型数据库随着互联网的迅速发展和IT技术的不断进步，数据处理成为了各行各业中都不可避免的问题。
传统的关系型数据库虽然有着数据结构清晰、易于管理和维护等优点，但是在处理海量数据时遇到了很多困难，因此出现了一种新的数据库技术——非关系型数据库，也称为NoSQL数据库。
非关系型数据库的出现传统的关系型数据库最大的问题是在处理海量数据时效率低下，而且在数据设计时过度依赖表与表之间的关系，导致部署和扩展时不太容易。
此外，关系型数据库还存在以下问题：1. 强一致性：当多个用户同时访问同一条数据时，只有一个用户可以修改该数据，其他用户需要等待该数据被修改后再进行访问。
2. 数据模式的改变比较困难，尤其在大规模的数据处理时，数据类型不是明确的，一方面很难通过模式验证来保证数据的完整性，另一方面增加数据模式会影响大量的数据库信息。
3. 数据库的扩展性较差。
由于表之间的关联，数据存储在多个表中，不便于分布式部署和部署，在大型应用中增加数据库实例是困难的。
因此，随着Web2.0和云计算技术的发展，基于海量数据处理、高性能、可扩展和高容错的需求，非关系型数据库应运而生。
非关系型数据库特点非关系型数据库是一种非常灵活、可扩展的数据库类型，它允许存储多种数据类型，并且没有预定义的数据模式。
由于非关系型数据库在设计时不需要依赖表之间的关系，因此扩展和分布式部署比较容易，可以天然地支持大规模的并行操作，达到高性能、高可靠性和高可扩展性。
此外，非关系型数据库还有以下特点：1. 高性能：非关系型数据库采用的大部分是基于内存的方式，访问速度非常快。
2. 可扩展性：非关系型数据库将数据分布在不同的机器上，因此很容易在系统中增加更多的处理能力。
3. 松耦合：非关系型数据库没有规定数据模型，可以存储各种类型的数据，也可以实现数据的灵活扩展和修改，可以很好地适应不断变化的业务需求。
4. 高可用性：非关系型数据库一般都提供了数据的冗余备份，从而保证数据高可靠性。
非关系型数据库软件使用指南
非关系型数据库软件使用指南一、引言随着大数据和云计算的快速发展，传统关系型数据库面临着在处理海量数据上的性能瓶颈，非关系型数据库应运而生。
非关系型数据库(NoSQL)是一种非传统的数据库管理系统，以分布式、高可扩展性和高性能为特点，适用于存储和处理海量数据的应用场景。
本篇文章将阐述非关系型数据库软件的使用指南，以帮助读者充分了解和使用该类软件。
二、非关系型数据库概述1.定义非关系型数据库是一类与传统关系型数据库不同的数据库管理系统，它不使用结构化查询语言(SQL)，而是采用更为灵活的数据存储结构和查询方式。
2.特点非关系型数据库具有以下特点：（1）可扩展性：非关系型数据库可以在分布式系统中进行水平扩展，以满足大规模数据存储和处理的需求。
（2）高可用性：非关系型数据库采用副本机制，使得数据能够冗余存储和容错，提高系统的可用性。
（3）高性能：非关系型数据库通过优化读取和写入性能，提供较高的数据操作速度。
（4）灵活性：非关系型数据库不限定数据的结构，可以存储不同类型的数据并支持动态的数据模型。
三、非关系型数据库的分类1.Key-Value数据库Key-Value数据库以键值对的形式存储数据，类似于字典或哈希表的结构。
常见的Key-Value数据库有Redis和Memcached等。
2.列式数据库列式数据库以列为基本存储单元，适用于大规模数据的批量读取和分析。
HBase和Cassandra是常见的列式数据库。
3.文档数据库文档数据库以类似于JSON或XML的文档结构存储数据，适用于复杂的半结构化数据。
MongoDB和Couchbase是常见的文档数据库。
4.图数据库图数据库以节点和边的形式存储数据，适用于复杂的关系查询和分析。
Neo4j和OrientDB是常见的图数据库。
时序数据库专用于存储时间序列数据，如传感器数据、日志数据等。
InfluxDB和OpenTSDB是常见的时序数据库。
四、非关系型数据库的使用指南1.需求分析在选择非关系型数据库之前，需要对存储和查询需求进行分析。
非关系型数据库的数据模型与操作介绍
非关系型数据库的数据模型与操作介绍随着互联网和数据存储需求的飞速增长，非关系型数据库（NoSQL）作为一种新兴的数据存储技术，逐渐受到人们的关注和应用。
与传统关系型数据库相比，非关系型数据库具有更强的可伸缩性、高性能以及灵活的数据模型。
本文将介绍非关系型数据库的数据模型与操作，并探讨其在实际应用中的优缺点。
一、数据模型非关系型数据库采用各种不同的数据模型来组织和存储数据。
与关系型数据库使用表、行和列进行数据存储不同，非关系型数据库主要有以下几种数据模型：1. 键值存储模型(Key-value stores)：键值对是非关系型数据库中最基本的数据模型，类似于字典，通过唯一的键来查找和访问对应的值。
这种模型简单高效，适用于大规模的分布式系统。
2. 列族存储模型(Column-family stores)：列族存储模型相对复杂一些，把数据组织成列族的概念，每个列族包含一组列，每个列又包含多个行的数据。
这种模型适用于需要高速读写和分布式存储的场景，如大型社交网络等。
3. 文档存储模型(Document stores)：文档存储模型将数据组织成类似于文档的结构，使用类似于JSON或XML的格式进行存储和查询。
这种模型适合存储和处理半结构化和非结构化数据，如日志文件、用户配置和邮件等。
4. 图形存储模型(Graph stores)：图形存储模型使用图形结构来表示数据之间的关系，节点表示实体，边表示实体之间的关系。
这种模型适用于需要处理复杂关系的场景，如社交网络、推荐系统等。
二、操作介绍非关系型数据库提供了丰富的操作方式，以下是一些常见的操作：1. CRUD操作：CRUD是创建(Create)、读取(Read)、更新(Update)和删除(Delete)数据的基本操作。
非关系型数据库通常使用API或命令行工具来执行这些操作。
其中，创建和更新操作可通过插入或修改键值、文档、列族或图形等方式进行；读取操作可通过查询键值、键范围、条件过滤等方式实现；删除操作通常通过键或条件删除数据。
非关系型数据库
目录非关系型数据库的特点 (1)1.关系型数据库 (1)2. 关系型数据库瓶颈 (2)3. NoSQL (2)4. 关系型数据库与非关系型数据库的区别 (3)非关系型数据库简介 (3)SQLite (3)Redis (4)Tokyo Cabinet和Tokoy Tyrant (10)MongoDB (10)CouchDB (10)Cassandra (10)Voldemort (11)LevelDB (11)非关系型数据库的特点1.关系型数据库关系型数据库，是指采用了关系模型来组织数据的数据库。
简单来说，关系模型指的就是二维表格模型，而一个关系型数据库就是由二维表及其之间的联系所组成的一个数据组织。
关系模型中常用的概念：∙关系：可以理解为一张二维表，每个关系都具有一个关系名，就是通常说的表名∙元组：可以理解为二维表中的一行，在数据库中经常被称为记录∙属性：可以理解为二维表中的一列，在数据库中经常被称为字段∙域：属性的取值范围，也就是数据库中某一列的取值限制∙关键字：一组可以唯一标识元组的属性，数据库中常称为主键，由一个或多个列组成∙关系模式：指对关系的描述。
其格式为：关系名(属性1，属性2，... ... ，属性N)，在数据库中成为表结构关系型数据库的优点：∙容易理解：二维表结构是非常贴近逻辑世界的一个概念，关系模型相对网状、层次等其他模型来说更容易理解∙使用方便：通用的SQL语言使得操作关系型数据库非常方便∙易于维护：丰富的完整性(实体完整性、参照完整性和用户定义的完整性)大大减低了数据冗余和数据不一致的概率2. 关系型数据库瓶颈∙高并发读写需求网站的用户并发性非常高，往往达到每秒上万次读写请求，对于传统关系型数据库来说，硬盘I/O是一个很大的瓶颈∙海量数据的高效率读写网站每天产生的数据量是巨大的，对于关系型数据库来说，在一张包含海量数据的表中查询，效率是非常低的∙高扩展性和可用性在基于web的结构当中，数据库是最难进行横向扩展的，当一个应用系统的用户量和访问量与日俱增的时候，数据库却没有办法像web server和app server那样简单的通过添加更多的硬件和服务节点来扩展性能和负载能力。
非关系型数据库
非关系型数据库一、概念非关系型数据库是分布式的、非关系型的、不保证遵循acid原则的数据存储系统。
nosql最常用的表述就是“non-relational”，“not only sql”也被很多人拒绝接受。
二、分类键值对存储（key-value）代表软件:redis优点:搜寻速度快缺点:数据无结构化，通常只被当作字符串或者二进制数据应用领域场景:内容内存，主要用作处置大量数据的高出访功率，也用作一些日志系统等等。
数据模型:key指向value的键值对，通常用hash table来实现列于存储代表软件:hbase优点:搜寻速度快，可扩展性弱，更容易展开分布式拓展缺点:功能相对局限应用领域场景:分布式的文件系统数据模型:以列簇式存储，将同一列数据存在一起实现文档数据库存储代表软件:mongodb优点:数据结构建议不严苛，表中结构气门，不须要像是关系型数据库一样须要预先定义表中结构缺点:查询性能不高，而且缺乏统一的查询语法。
应用领域场景:web应用领域（与key-value相似，value就是结构化的，相同的就是数据库能介绍value的内容）数据模型:key-value对应的键值对，value为结构化数据图形数据库存储代表软件:infogrid优点:利用图结构有关算法。
比如说最长路径串行，n度关系搜寻等缺点:很多时候需要对整个图做计算才能得出需要的信息，而且这种结构不太好做分布式的集群方案。
应用领域场景:社交网络，所推荐系统等。
著眼于构筑关系图谱数据模型:图结构三、特点易扩展nosql数据库种类多样，但是一个共同的特点都就是换成关系数据库的关系型特性。
数据之间并无关系，这样就非常容易拓展。
无形之间，在架构的层面上增添了可以拓展的能力。
大数据量,高性能nosql数据库都具备非常低的读取性能，尤其在大数据量下，同样整体表现杰出。
这归功于它的并无关系性，数据库的结构直观。
通常mysql采用query cache。
关系型、非关系型、内存数据库的区别
数据库关系型数据库、非关系型数据库、内存数据库本质非关系型数据库就是对传统的关系型数据库的功能进行阉割，通过减少用不到或者很少用的功能来提高产品的性能存储方式关系型数据库是以表结构的形式来存储数据的，而非关系型数据库不是，他是将一大块的数据结合起来，通常存储在数据集中，使用的较多的是KV的形式，也有文档结构的和图结构的存储结构关系型数据库对应的都是结构化的数据，存储的时候要预先指定数据表，关系型数据库为了存储数据有更高的规范性，采用的是三范式，虽然预先设计表带来的可靠性和稳定性，但是修改数据比较困难，改动一个表的数据通常会牵扯到很多张表，而非关系型数据库，它的数据存储在平面数据集中，数据虽然经常会重复，但是它的结构是动态的，很容易就能够适应数据类型和结构的变化。
存储扩展关系型数据库是纵向扩展的，也就是说想提高处理的性能，最好的解决方法就是加钱，使用速度更快的计算机。
因为数据存储在表中，查数据的时候会对多个表进行查询，所以计算机速度更快查的也就越快，非关系型数据库是横向扩展的，它就是分布式存储的查询方式关系型的数据库通过结构化的查询语言来进行数据查询，也就是用sql，sql支持增删改查，功能很强大非关系型的数据库一般是通过单元操作数据的，一般存储结构是kv的，所以一般通过k来查询数据信息事务关系型数据库遵循acid原则，也就是原子性、一致性、持久性、隔离性。
它的数据是强一致性的，所以很好的支持事务非关系型数据库是基于节点的分布式的，所以对事务的支持不是很好，遵循base原则，也就是基本可用、最终一致性性能关系型数据库由于支持事务，保持数据的强一致性，所以它的读写性能比较差，在面对高并发、海量数据的时候它的效率非常低非关系型数据库存储的格式一般都是kv的，不需要sql的解析，所以读写的性能比较好内存数据库什么是内存数据库内存数据库，顾名思义就是将数据直接放到内存中进行操作的数据库，相对于磁盘，内存的数据读写快得多，所以将数据保存在内存中可以极大的提高性能，更适合高并发、低延迟的业务场景现在的内存式数据库大部分都只是将数据存放到内存中，不能充分的利用内存的特征来实现某些高性能的算法所以有一些算法和存储机制来进一步提高内存数据库的计算速度指针式复用我们知道，内存可以通过地址来访问，这个地址也叫作指针，但是sql中并没有内存指针所表示的数据对象，在返回数据集的时候，通常会将数据复制一份，形成一个新的数据表，这样不但既浪费时间又消耗CPU的资源。
非关系型数据库的特征
非关系型数据库的特征一、什么是非关系型数据库非关系型数据库（NoSQL）是相对于传统的关系型数据库而言的，它不采用传统的基于表格的数据存储方式，而采用更加灵活的数据存储方式。
非关系型数据库可以存储各种类型的数据，包括文本、图像、音频、视频等。
二、非关系型数据库的特征1. 非结构化数据存储非关系型数据库不需要预先定义表结构，可以直接将数据以文档形式存储在一个集合中。
这种方式可以更好地适应不同类型和格式的数据。
2. 分布式架构非关系型数据库采用分布式架构，可以将大量数据分散到多个节点上进行处理和存储。
这种方式可以提高系统的可扩展性和容错性。
3. 高可用性和可伸缩性由于分布式架构和自动分片技术，非关系型数据库可以轻松地扩展到数百台甚至数千台服务器，并且能够实现高可用性。
4. 强大的查询功能与传统的关系型数据库相比，非关系型数据库具有更强大和灵活的查询功能。
它们支持各种类型和格式的查询，并且能够处理海量数据。
5. 支持多种数据模型非关系型数据库支持多种数据模型，包括文档、键值对、图形和列族等。
这种灵活性使得非关系型数据库可以更好地适应不同的应用场景。
6. 低成本和高性能由于非关系型数据库采用分布式架构和自动分片技术，可以使用廉价的硬件来构建大规模的数据存储系统，并且能够实现高性能。
三、非关系型数据库的分类1. 键值存储数据库键值存储数据库是最简单的非关系型数据库之一，它将数据存储为键值对。
这种方式可以快速地访问和修改数据，并且具有高可扩展性。
2. 文档存储数据库文档存储数据库将数据以文档形式存储在一个集合中，每个文档由一个唯一标识符和任意数量的键值对组成。
这种方式适用于半结构化或无结构化数据。
3. 列族存储数据库列族存储数据库以列族为单位组织数据，并且支持动态列扩展。
这种方式适用于需要频繁添加或删除列的应用场景。
4. 图形存储数据库图形存储数据库以节点和边组成图形结构来表示数据之间的关系。
这种方式适用于需要处理复杂的关系数据的应用场景。
非关系型数据库讲解课件
存储的数据缺少 结构化 功能相对局限
查询性能不高
不易集群
内容缓存，处理 高负载。也可充 当消息队列 分布式文件系统
与key-value类似， 不过数据库能知 道 value内 容
专注于构建关系 图谱
缺键场优值库库据数据数见据数应点点景用型分类类常的lqSoN
10
数据库类型
关系型数据库
非关系型数据库
特站网，0 .eb2统传统传库瓶库据数据数付应颈型系关的
3
01
大规模SNS网站数据库并发负载非常高，往往要
达到每秒上万次读写请求。关系数据库应付上万 次SQL查询还勉强顶得住，但是应付上万次SQL
写数据请求，硬盘IO就已经无法承受了。
往载库据数负发并站非高常网，S模N规大低发读并高能写的
4
02
对于关系数据库来说， 数百万记录的表里查询尚 可接受。 在一张上亿条记录的表里面进行SQL查
• 数据类型：string ，hash ，list (列表)， set (集合) • 缺点：对持久化支持不够良好。 • 所以redis一般不作为数据的主数据库存储,一般配合传统的关
系型数据库使用.
速容于存取内由放将据数存到是,内中s ied础iRed
13
• 缓存(数据查询、短连接、新闻内容、商品内容等等) 。(最多使 用)
1、不提供sql支持， 学习和使用成本较高；
2、无事务处理，附 加功能bi和报表等支 持也不好；
11
• 1、数据模型比较简单 • 2、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
较模据数型简单比、场库据数应景用l1qSoN
12
• redis是将数据存放到内存中,由于内容存取速度快所以redis被 广泛应用在互联网项目中， redis优点:存取速度快,官方称读取 速度会达到30万次每秒,写速度在10万次每秒,具体限制于硬件。
非关系型数据库的优势与缺点分析
非关系型数据库的优势与缺点分析简介非关系型数据库(Nosql)是一种与传统的关系型数据库(SQL)相对的数据库模型。
它的出现是为了解决大规模数据存储和高并发访问的问题。
本文旨在分析非关系型数据库的优势与缺点，帮助读者更好地理解非关系型数据库的特点和适用场景。
优势分析1. 高扩展性：非关系型数据库具有出色的扩展性，可以方便地进行横向扩展。
它们采用了分布式架构，可以将数据分布在多个节点上，从而实现水平扩展。
这使得非关系型数据库能够处理海量数据并保持良好的性能。
2. 高性能：由于非关系型数据库不涉及复杂的关系处理，它们可以快速地执行读写操作。
与关系型数据库相比，非关系型数据库的查询速度更快，尤其适用于大数据量的场景。
非关系型数据库还支持高并发访问，可以处理大量的请求。
3. 灵活的数据模型：非关系型数据库采用了多种数据模型，如键值对(Key-Value)、文档(Document)、列(Column)和图(Graph)等，以满足不同的应用需求。
这个灵活性使非关系型数据库适应了多样化的数据结构和查询方式，更好地支持了面向对象的开发模式。
4. 低成本：非关系型数据库通常采用开源模式，免费提供给用户使用。
相对于商业的关系型数据库，选用非关系型数据库可以节省成本。
此外，非关系型数据库可以部署在廉价硬件上，进一步减少了运维成本。
5. 异地多活：非关系型数据库的分布式特性使得它们可以实现异地多活。
通过在不同地理位置部署副本节点，可以在服务器宕机或网络故障时保证数据的高可用性。
这为全球性企业的数据管理和业务拓展提供了支持。
缺点分析1. 数据一致性问题：非关系型数据库通常采用最终一致性的数据同步方式，这意味着在某些情况下，不同节点上的数据可能存在一段时间的不一致。
这对于特定要求数据一致性的应用来说可能是个问题。
2. 有限的查询能力：相比关系型数据库，非关系型数据库在查询能力方面存在一些限制。
非关系型数据库不支持复杂的关系和联接查询，因此在处理具有多表关联的复杂数据结构时，不如关系型数据库那么灵活。
关系型数据库与非关系型数据库的对比
关系型数据库与非关系型数据库的对比随着互联网的发展，数据量的增长可谓是爆炸性的。
对于大量的数据处理和存储需求，数据库成为了必不可少的一部分。
随着技术的发展，数据库分为了两个不同的架构，即关系型数据库和非关系型数据库。
本文将会探讨这两种数据库的差异与优缺点，以及在不同场景下的应用。
一、关系型数据库关系型数据库是在二十世纪商用计算机的时代创建的，最著名的关系型数据库是 Oracle、SQL Server和 MySQL 等。
这种数据库使用了表格来组织和存储数据，并使用 SQL 语言来管理数据。
表格中的数据可以使用主键和外键进行关联，确保数据的一致性和完整性。
关系型数据库比较适合处理数据之间有耦合关系的情况，例如银行账户、工资表等。
优点：1. 数据的一致性和完整性得到了保障，符合 ACID（原子性、一致性、隔离性和持久性）数据库事务的特性。
2. 稳定性高，易于维护和管理。
3. 容易使用，支持 SQL 查询语言，适合做复杂查询操作。
缺点：1. 扩展性不强，不适合大规模数据存储。
2. 结构化的表格需要事先定义好表结构，难以适应数据的变化。
3. 对关系的处理需要 join 操作，查询速度较慢。
二、非关系型数据库非关系型数据库也叫 NoSQL 数据库，是一种非 SQL 数据库，不使用表格来组织数据，也不需要事先定义数据结构。
最著名的非关系型数据库有 MongoDB、Couchbase和Redis 等。
这种数据库的设计目标是解决大规模数据集合多重数据种类和快速数据访问的问题，通常用于 web 应用程序、移动应用程序和大数据分析等领域。
优点：1. 水平扩展性强，可以轻松地增加服务器节点来扩展数据容量。
2. 没有固定的表格结构，适应于数据结构复杂、变化快的场景。
3. 查询速度非常快，处理大量数据的读写速度也非常快。
缺点：1. 不支持 ACID，在数据的一致性和完整性上存在一定的风险。
2. 缺少标准化的查询语言，需要使用原生的 API 进行操作。
非关系型数据库介绍
非关系型数据库介绍非关系型数据库随着大数据时代的到来，数据库的重要性也愈加凸显。
随之出现了很多种不同的数据库类型，其中较为常见的就是关系型数据库和非关系型数据库。
本文将详细介绍什么是非关系型数据库，它与传统关系型数据库的区别，以及它的优缺点和应用场景等方面。
一、什么是非关系型数据库在前文中已经介绍过，非关系型数据库是一种新型的数据库类型。
它与传统的关系型数据库最大的区别就是采用了不同的数据存储方式，非关系型数据库是以键值对（key-value pair）的形式进行数据存储的。
这也就意味着，非关系型数据库并没有规定数据之间的关系，它们只是简单地存储数据本身。
这种存储方式使得非关系型数据库拥有了更高的扩展性、更快的读写速度以及更好的容错性和可用性，从而在某些场景下表现更为出色。
二、非关系型数据库与关系型数据库的区别非关系型数据库和传统的关系型数据库有很多明显的不同之处，可以从以下几个方面进行对比：1、数据存储方式关系型数据库的存储方式是以表格的形式进行存储，不同的表之间通过列之间的关系进行联系。
而非关系型数据库则采用了键值对的形式进行存储，数据之间并没有直接的关联。
2、数据一致性非关系型数据库一般只保证最终一致性，即数据在一段时间内可能会存在不一致的情况，但最终会达到一致。
而关系型数据库则强调事务的原子性、一致性、隔离性和持久性，保证了数据的强一致性。
3、数据的复杂性由于关系型数据库是以表格的形式进行存储的，因此对于数据的复杂性有一定的限制，难以存储和处理包含多维度数据的信息。
而非关系型数据库则可以存储更加复杂的数据类型。
4、读写性能由于关系型数据库需要进行多表关联查询等操作，因此对于大批量数据的操作效率较低。
而非关系型数据库则由于其键值对的存储方式，具有较高的读写性能。
三、非关系型数据库的优缺点了解了非关系型数据库的特点和与关系型数据库的不同之后，我们可以来看一下它的优缺点。
1、优点：(1)易于扩展：非关系型数据库采用的是分布式的结构，可以很容易地在集群上进行扩容。
非关系型数据库（nosql）
⾮关系型数据库（nosql）1、⾮关系型数据库(nosql)区别：mongodb数据存在磁盘上，redis和memcache数据不存在磁盘，存在内存⾥。
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。
什么时候使⽤nosql类型数据库？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：概念：集合==表⽂档==数据键值对：{"name":"酸酸","sex":"⼥","age":"25"}命令关键词：show dbs; #查看数据库show collectios; #查看集合(表)create collection #创建⼀个集合use #切换数据库insert #插⼊数据find #查找数据update #修改数据remove #删除数据use 数据库名; #切换数据库，如果不存在即新建⼀个数据库(use关键字创建数据库)db; #查看当前的数据库db.dropDatabase(); #删除数据库创建数据：⽤insert关键字来插⼊数据，db.collectios.insert(doc);同⼀张表⾥的数据可以不⼀样，如果插⼊数据的时候表不存在，执⾏插⼊语句会⾃动创建表①.直接执⾏insert语句db.集合名.insert({"列名1":"值1","列名2":值2,"列名3":["值3a","值3b","值3c","值3d","值3e"],"列名4":"值4"});②.通过定义变量的⽅式变量名={"列名1":"值1","列名2":值2,"列名3":["值3a","值3b","值3c","值3d","值3e"],"列名4":"值4"});db.集合名.insert(变量名);更新数据：⽤update关键字来更新数据，db.collectios.update({条件},{更新的值})同⼀张表⾥的数据可以不⼀样，如果更新数据的值不存在，插⼊⼀条语句①.所有字段加全，否则会影响其他字段数据db.集合名.update({"列名1":"值1","列名2":值2,"列名3":["值3a","值3b","值3c","值3d","值3e"],"列名4":"值4"});②.$set⽅式只更新指定的字段db.集合名.update({"条件列名1":"条件值"},{$set:{"修改列名":"修改值"}});③.$inc，在原来的值上增加值，只适⽤于数字型db.集合名.update({"条件列名1":"条件值"},{$inc:{"修改列名":20}});删除数据：⽤remove关键字来删除数据，db.collectios.remove();①.删除整个集合⾥的数据db.集合名.remove();②.删除指定的数据，多条匹配删除多条db.集合名.remove({"条件列名1":"条件值1","条件列名2":"条件值2"});③.删除指定数据的前n条，多条匹配删除多条db.集合名.remove({"条件列名1":"条件值1","条件列名2":"条件值2"},n);查询数据：⽤find关键字来查询数据，db.collectios.find();①.查询所有的数据db.集合名.find();②.格式化显⽰数据db.集合名.find().pretty();③.指定条件查询db.集合名.find({"条件列名1":"条件值1"});④.and操作db.集合名.find({"条件列名1":"条件值1","条件列名2":"条件值2"});⑤.or操作db.集合名.find({$or:[{"条件列名1":"条件值1"},{"条件列名2":"条件值2"}]});⑥.and和or合⽤db.集合名.find({"条件列名1":"条件值1"},$or:[{"条件列名2":"条件值2"},{"条件列名3":"条件值3"}]);⑦.查询所有的⾏数db.集合名.find().count();⑧.排序，1是升序，-1是降序db.集合名.find().sort("条件列名":1);条件表达式：等于 {"列名":"值"}⼩于 {"列名":{$lt:"值"}}⼩于或等于 {"列名":{$lte:"值"}}⼤于 {"列名":{$gt:"值"}}⼤于或等于 {"列名":{$gte:"值"}}不等于 {"列名":{$ne:"值"}}Profile(慢查询)：记录执⾏时间超过多久的语句profile级别有三种：0：不开启1：记录慢命令，默认为⼤于100ms2：记录所有命令db.getProfilingLevel(); #获取当前profile级别db.setProfilingLevel(); #设置当前profile级别举例：db.setProfilingLevel(1,2000); #记录超过2s查询profile(慢查询)记录：db.system.profile.find();ts：该命令在何时执⾏op: 操作类型query: 本命令的详细信息responseLength: 返回结果集的⼤⼩ntoreturn: 本次查询实际返回的结果集millis: 该命令执⾏耗时，以毫秒记索引：创建索引①.单列索引db.集合名.ensureIndex({"列名":1});②.多列索引db.集合名.ensureIndex({"列名1":1,"列名2":1});③.唯⼀索引db.集合名.ensureIndex({"列名":1},{"unique":true});查看索引①.查看索引db.system.indexes.find();②.查看当前集合中的索引db.集合名.getIndexes();删除索引：⽤dropIdenx来删除索引①.删除指定索引db.集合名.dropIndex({"列名1":1});②.删除所有的索引er.dropIndexes();explain：解析查询语句db.collection.find({"列名":"值"}).explain();explain说明：cursor: 返回游标类型(BasicCursor 或 BtreeCursor)nscanned: 被扫描的⽂档数量n: 返回的⽂档数量millis: 耗时(毫秒)indexBounds: 所使⽤的索引，如果这个字段没有的话，代表没有使⽤索引isMultiKey:是否使⽤了多键索引scanAndOrder:是否在内存中对结果集进⾏了排序indexOnly:是否只使⽤索引就能完成查询（覆盖索引)redisredis-server #启动redisredis-cli #进⼊redis命令⾏增删改查：select 1 #⽤select关键字，选择第⼀个数据库set 键值 #⽤set关键字，插⼊数据set 键值 EX 失效时间 #设置失效时间(单位：s)get 键 #⽤get关键字，获取数据del 键 #⽤del关键字，删除数据hset 键字段 '值' #hash类型，添加hash类型数据hget 键字段 #hash类型，获取hash类型单⼦字段数据hgetall 键 #获取hash类型⾥所有字段值hdel 键字段 #删除指定的某个字段keys * #查看当前数据库有哪些keyinfo #查看redis当前系统信息(监控)memcache启动参数：-p #监听的端⼝-c #最⼤同时连接数，默认是1024-m #最⼤内存使⽤，单位MB。
非关系型数据库原理
非关系型数据库原理非关系型数据库（NoSQL）是指与传统关系型数据库（RDBMS）不同的数据库管理系统。
它们的设计思路和原理与关系型数据库有所不同，主要关注解决大规模数据存储和处理的问题。
非关系型数据库使用不同的数据模型进行数据存储，例如键值对模型、文档模型、列族模型和图形模型等。
与关系型数据库的表结构不同，非关系型数据库的数据存储可以更加灵活，没有固定的模式和结构。
非关系型数据库的原理主要包含以下几个方面：1. 分布式架构：非关系型数据库支持水平扩展，可以在多个物理节点上存储和处理数据。
通过分片（Sharding）和复制（Replication）等技术，将数据分散存储于多个节点，实现高可用性和负载均衡。
2. 存储引擎：非关系型数据库选择不同的存储引擎来实现数据的存储和访问。
存储引擎可以针对不同的数据模型提供高效的数据结构和查询方式。
3. CAP原理：非关系型数据库通常根据CAP原理进行设计和实现。
CAP原理指出，在分布式系统中，无法同时满足一致性（Consistency）、可用性（Availability）和分区容忍性（Partition tolerance）三个特性，只能在其中选择两个。
根据不同的应用场景和需求，非关系型数据库可以选择不同的特性组合。
4. 高性能和高并发：非关系型数据库为了应对大规模数据的存储和处理，通常采用并行计算、异步IO、内存缓存等高性能技术。
通过优化数据结构和查询算法，提供高速的读写性能和处理能力。
5. 数据一致性：非关系型数据库提供不同程度的数据一致性保证。
有些非关系型数据库强调最终一致性，即数据在一段时间后达到一致状态。
而有些非关系型数据库提供强一致性，保证数据的实时一致性。
总的来说，非关系型数据库的原理包括分布式架构、不同的存储引擎、CAP原理、高性能和高并发以及数据一致性等方面，通过这些原理实现了大规模数据的存储和处理。
非关系型数据库的分类及其存储特点
非关系型数据库的分类及其存储特点非关系型数据库根据其存储特点可以分为以下几种类型：1. 键值存储数据库（Key-value Store）：以键值对的形式存储数据，类似于字典或者哈希表。
键值对之间没有任何结构化的关系。
存储特点是查询速度快，适合存储大量简单的数据。
2. 列存储数据库（Column Store）：将数据按列进行存储，每一列存储一个特定的属性，可以大大提高读取特定属性的效率。
适合需要进行大量聚合或者分析操作的场景。
3. 文档存储数据库（Document Store）：以类似于JSON格式的文档来存储数据，每个文档可以有不同的结构。
适合存储复杂、半结构化的数据，支持灵活的查询和索引。
4. 图存储数据库（Graph Store）：以图的形式存储数据，使用节点和边来表示实体和实体之间的关系。
适合存储具有复杂关系和关联性的数据，支持高效的图查询操作。
5. 搜索引擎数据库（Search Engine）：用于全文搜索的数据库，通过索引建立快速的搜索能力。
适合处理大量文本数据的搜索和分析任务。
这些分类中的非关系型数据库有以下共同的存储特点：1. 高可伸缩性：非关系型数据库能够很好地处理大规模数据的存储和查询需求，可以水平扩展。
2. 高性能：非关系型数据库通常采用了一些特殊的存储结构和算法，使得其在数据的存储和查询方面能够达到很高的性能。
3. 灵活的数据模型：非关系型数据库支持灵活的数据模型，可以适应不同类型的数据和查询需求。
4. 分布式存储：非关系型数据库通常采用分布式的存储架构，可以将数据分散存储在多个节点上，提高了数据的可用性和可靠性。
5. 低延迟：非关系型数据库通常通过将数据存储在内存中或者采用特殊的索引结构等方式，提供较低的数据访问延迟。
非关系型数据库的特点与应用场景分析
非关系型数据库的特点与应用场景分析摘要：随着数据规模的快速增长和云计算、物联网、大数据等技术的迅猛发展，非关系型数据库（NoSQL）在近年来得到了广泛的关注和应用。
本文将对非关系型数据库的特点和应用场景进行分析，并探讨其在不同领域中的应用前景和优势。
1. 引言随着互联网和科技的飞速发展，传统的关系型数据库遇到了一系列的挑战。
关系型数据库在处理海量数据和高并发访问时的性能瓶颈成为了瓶颈，导致数据处理效率低下。
非关系型数据库作为一种新兴的数据库技术，因其具有高可扩展性、高性能、灵活的数据结构和卓越的横向扩展能力而备受关注。
2. 非关系型数据库的特点2.1. 高可扩展性非关系型数据库通过分布式架构、横向扩展方式来实现高可扩展性，可以随着数据量的增加而灵活增加节点，以满足数据存储和访问的需求。
2.2. 高性能与关系型数据库相比，非关系型数据库采用简化数据模型、去除了关系型数据库中的复杂约束、事务等功能，因此大大提升了数据库的性能和吞吐量，适应了云计算、大数据处理等场景的需求。
2.3. 灵活的数据结构非关系型数据库可以支持多种数据模型，如键-值对（Key-Value）、文档型、列存储、图等，用户可以根据实际需求选择适合的数据模型。
2.4. 卓越的横向扩展能力在面对高并发和海量数据访问的场景时，非关系型数据库通过分布式存储方式可以方便地进行横向扩展，提高系统的整体性能和可用性。
3. 非关系型数据库的应用场景3.1. 社交媒体社交媒体平台需要处理大量的用户信息、社交关系、访问日志等数据，非关系型数据库能够通过其高扩展性和高性能特点，提供稳定快速的服务。
3.2. 云计算在云计算场景下，需要处理大量的分布式数据，非关系型数据库可以通过分布式架构和横向扩展方式，提供高性能的数据存储和访问服务。
3.3. 物联网物联网中的设备和传感器产生了庞大的数据量，非关系型数据库能够高效地存储和处理这些数据，为物联网应用提供可靠的数据支持。
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• NoSql数据库的特征 • 1、不需要预定义模式：即不需要先设计表结构。他的数据格式 是松散的，数据库中的每条记录都可能有不同的属性和格式。 • 2、弹性可扩展：可以在不停机的情况下添加或删除节点 • 3、不支持标准SQL
类型
键值数据库
常见数据库
Redis MemcacheDB Dynamo HBase BigTable MongoDB CouchDB Neo4J
NoSql
非关系型数据库
1 CONTENTS 2 3
传统数据库的瓶颈
云计算和大数据对数据库的要求
NoSql数据库
4
Redis基础
• 传统的关系型数据库在应付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。
01
大规模SNS网站数据库并发负载非常高，往往要达 到每秒上万次读写请求。关系数据库应付上万次 SQL查询还勉强顶得住，但是应付上万次SQL写数 据请求，硬盘IO就已经无法承受了。
• 1、数据模型比较简单 • 2、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
• redis是将数据存放到内存中,由于内容存取速度快所以redis被广 泛应用在互联网项目中，redis优点:存取速度快,官方称读取速度 会达到30万次每秒,写速度在10万次每秒,具体限制于硬件。 • 数据类型：string，hash，list（列表），set（集合） • 缺点：对持久化支持不够良好。
• 所以redis一般不作为数据的主数据库存储,一般配合传统的关系 型数据库使用.
• 缓存(数据查询、短连接、新闻内容、商品内容等等)。(最多使用) • 分布式集群架构中的session分离。 • 聊天室的在线好友列表。 • 任务队列。(秒杀、抢购、12306等等) 缓冲削峰
THANK YOU .
非关系型数据库
1、使用键值对存储数据； 1、无需经过sql层的解析，1、不提供sql支持，学习 2、分布式； 读写性能很高； 和使用成本较高； 3、非关系型数据库严格 2、基于键值对，数据没 2、无事务处理，附加功 有耦合性，容易扩展； 能bi和报表等支持也不好； 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。
优点
快速查询
缺点
存储的数据缺少结 构化 功能相对局限
应用场景
内容缓存，处理高 负载。也可充当消 息队列 分布式文件系统
列存储数据库
查找速度快，可扩 展性强，更容易进 行分布式扩展 数据结构要求不严 格 利用图结构相关算 法
文档型数据库
查询性能不高
与key-value类似， 不过数据库能知道 value内容 专注于构建关系图 谱
图形(Graph)数据库
不易集群Βιβλιοθήκη 数据库类型特征1、关系型数据库的最大 特点就是事务的一致性； 2、简单来说，关系模型 指的就是二维表格模型
优点
缺点
关系型数据库
1、容易理解：二维表结 1、为了维护一致性所付 构是非常容易理解； 出的巨大代价就是其读 2、使用方便：支持SQL， 写性能比较差； 可用于复杂的查询； 2、固定的表结构； 3、易于维护：丰富的完 3、高并发读写需求； 4、海量数据的高效率读 整性大大减低了数据冗 余和数据不一致的概率； 写；
• 海量数据处理：需要处理pb级别的数据量 • 大规模集群管理：更加简单的分布式部署
• 极速的读写响应：提高用户的使用体验
• 低成本的建设和运营：大量部署时，大幅降低软件授权费用
• 什么是NoSql数据库？ • NoSql即Not Only SQL • 是与传统关系型数据库对应的，也可理解为 • no relational，即非关系型数据库
02
对于关系数据库来说，数百万记录的表里查询尚可 接受。在一张上亿条记录的表里面进行SQL查询， 效率是极其低下乃至不可忍受的
03
传统数据库却没有办法像web server那样简单的通 过添加更多的服务器来扩展性能和负载能力。 对于很多需要提供24小时不间断服务的网站来说， 对数据库系统进行升级和扩展往往需要停机维护