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    前言——谈谈NoSQL

    1、NoSQL数据库的背景

    什么是NoSQL?

    NoSQL,指的是非关系型的数据库。NoSQL有时也称作Not Only SQL的缩写,是对不同于传统的关系型数据库的数据库管理系统的统称。

    NoSQL用于超大规模数据的存储。(例如谷歌或Facebook每天为他们的用户收集万亿比特的数据)。这些类型的数据存储不需要固定的模式,无需多余操作就可以横向扩展。

    为什么使用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。

    2、NoSQL数据库特点

    附:RDBMS  vs NoSQL

    RDBMS
    - 高度组织化结构化数据
    - 结构化查询语言(SQL) (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

    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

    3、CAP理论

    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理论的核心是: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。

    4、NoSQL数据库分类

    5、NoSQL的优缺点

    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

    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

    MongoDB数据库概述

    什么是MongoDB?

    MongoDB 是由C++语言编写的,是一个基于分布式文件存储的开源数据库系统。

    在高负载的情况下,添加更多的节点,可以保证服务器性能。

    MongoDB 旨在为WEB应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。

    MongoDB 将数据存储为一个文档,数据结构由键值(key=>value)对组成。MongoDB 文档类似于 JSON 对象。字段值可以包含其他文档,数组及文档数组。

    官方网站:http://www.mongodb.com/

    MongoDB:http://www.mongodb.org/

    开源项目:https://github.com/mongodb

    特点:

    面向集合存储

    丰富的查询语句

    复制集机制

    支持文件存储

    跨平台、支持语言众多

    模式自由

    多级索引

    易水平扩展

    可插入式存储引擎(3.0)

    适用场景:

    1、数据缓存

    2、JSON格式的数据

    3、高伸缩性场景

    4、弱事务类型业务

    MongoDB更多适合于大数据量、高并发、弱事务的互联网应用,其内置的水平扩展机制提供了从几百万到十亿级别的数据处理能力,可以很好地满足Web2.0和移动互联网应用的数据存储要求。

    Linux下安装MongoDB数据库

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