为什么要使用NoSql？

单机MySql时代

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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。服务器根本没有什么压力!

在上述架构下，我们来看看数据存储的瓶颈是什么？

  • 数据量的总大小一个机器放不下时。

  • 数据的索引（B+ Tree）一个机器的内存放不下时。

  • 访问量(读写混合)一个实例不能承受。

如果满足了上述1 or 3个时，只能对数据库的整体架构进行重构。

Memcached（缓存） + MySQL + 垂直拆分 （读写分离）

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。

网站80%的情况都是在读，每次都要去查询数据库的话就十分的麻烦！所以说我们希望减轻数据的压力，我们可以使用缓存来保证效率！ 发展过程： 优化数据结构和索引–> 文件缓存（IO）—> Memcached（当时最热门的技术！）Memcached作为一个独立的分布式的缓存服务器，为多个web服务器提供了一个共享的高性能缓存服务，在Memcached服务器上，又发展了根据hash算法来进行多台Memcached缓存服务的扩展，然后又出现了一致性hash来解决增加或减少缓存服务器导致重新hash带来的大量缓存失效的弊端。

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分库分表+水平拆分+mysql集群

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在写数据的时候会使用表锁，在高并发写数据的情况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。这就是为什么 MySQL 在 5.6 版本之后使用 InnoDB 做为默认存储引擎的原因 – MyISAM 写会锁表，InnoDB 有行锁，发生冲突的几率低，并发性能高。慢慢的就开始使用分库分表来解决写的压力！ MySQL 在哪个年代推出 了表分区！这个并没有多少公司 使用！ MySQL 的 集群，很好满足哪个年代的所有需求！

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MySQL数据库也经常存储一些大文本字段，导致数据库表非常的大，在做数据库恢复的时候就导致非常的慢，不容易快速恢复数据库。比如1000万4KB大小的文本就接近40GB的大小，如果能把这些数据从MySQL省去，MySQL将变得非常的小。关系数据库很强大，但是它并不能很好的应付所有的应用场景。MySQL的扩展性差（需要复杂的技术来实现），大数据下IO压力大，表结构更改困难，正是当前使用MySQL的开发人员面临的问题。技术和业务在发展的同时，对人的要求也越来越高！

如今最近的年代

2010–2020 十年之间，世界已经发生了翻天覆地的变化；（定位，也是一种数据，音乐，热榜！） MySQL 等关系型数据库就不够用了！数据量很多，变化很快~！ MySQL 有的使用它来村粗一些比较大的文件，博客，图片！数据库表很大，效率就低了！如果有一种数 据库来专门处理这种数据, MySQL压力就变得十分小（研究如何处理这些问题！）大数据的IO压力下，表几乎没法更大！

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为什么要用NoSQL！

今天我们可以通过第三方平台（如：Google,Facebook等）可以很容易的访问和抓取数据。用户的个人信息，社交网络，地理位置，用户生成的数据和用户操作日志已经成倍的增加。我们如果要对这些用户数据进行挖掘，那SQL数据库已经不适合这些应用了, NoSQL数据库的发展也却能很好的处理这些大的数据。

什么是NoSQL

NoSQL 概述

NoSQL(NoSQL = Not Only SQL )，意即“不仅仅是SQL”
泛指非关系型的数据库。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。NoSQL数据库的产生就是为了解决大规模数据集合多重数据种类带来的挑战，尤其是大数据应用难题，包括超大规模数据的存储。

NoSQL代表

MongDB、 Redis、Memcache

适用场景

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。

关系型数据库与NoSQL的区别？

RDBMS

  • 高度组织化结构化数据
  • 结构化查询语言（SQL）
  • 数据和关系都存储在单独的表中。
  • 数据操纵语言，数据定义语言
  • 严格的一致性
  • 基础事务
  • ACID

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：

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。

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。

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。比如现有有个交易是从A账户转100元至B账户，在这个交易还未完成的情况下，如果此时B查询自己的账户，是看不到新增加的100元的

D (Durability) 持久性
持久性是指一旦事务提交后，它所做的修改将会永久的保存在数据库上，即使出现宕机也不会丢失。

NoSQL

  • 代表着不仅仅是SQL
  • 没有声明性查询语言
  • 没有预定义的模式
  • 键 - 值对存储，列存储，文档存储，图形数据库
  • 最终一致性，而非ACID属性
  • 非结构化和不可预知的数据
  • CAP定理
  • 高性能，高可用性和可伸缩性

NoSQL的四大分类

键值(Key-Value)存储数据库

这一类数据库主要会使用到一个哈希表，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。但是如果DBA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。 [1]

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. [1]

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。 [1]

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。 [1]

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