• mongodb的学习-1-NoSQL


    菜鸟教程的学习笔记-http://www.runoob.com/mongodb/nosql.html

    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。

    比如现在有个交易是从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。

    4、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。

    什么是NoSQL

    NoSQL(NoSQL = Not Only SQL ),意即"不仅仅是SQL",即非关系型的数据存储

    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。

    RDBMS(关系数据库管理系统) 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

    CAP定理(CAP theorem)

    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,分区容忍性的系统,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。

    NoSQL的优点/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

    BASE

    BASE:Basically Available, Soft-state, Eventually Consistent。 由 Eric Brewer 定义。

    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。

    BASE是NoSQL数据库通常对可用性(A)及一致性(c)的弱要求原则:

    • 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, 也也是 ACID 的最终目的。

    ACID vs BASE

    ACIDBASE
    原子性(Atomicity) 基本可用(Basically Available) 
    一致性(Consistency) 软状态/柔性事务(Soft state) 
    隔离性(Isolation) 最终一致性 (Eventual consistency) 
    持久性 (Durable)  

    NoSQL 数据库分类

    类型 部分代表 特点
    列存储

    Hbase

    Cassandra

    Hypertable

    顾名思义,是按列存储数据的。最大的特点是方便存储结构化和半结构化数据,方便做数据压缩,对针对某一列或者某几列的查询有非常大的IO优势。

    文档存储

    MongoDB

    CouchDB

    文档存储一般用类似json的格式存储,存储的内容是文档型的。这样也就有机会对某些字段建立索引,实现关系数据库的某些功能。

    key-value存储

    Tokyo Cabinet / Tyrant

    Berkeley DB

    MemcacheDB

    Redis

    可以通过key快速查询到其value。一般来说,存储不管value的格式,照单全收。(Redis包含了其他功能)

    图存储

    Neo4J

    FlockDB

    图形关系的最佳存储。使用传统关系数据库来解决的话性能低下,而且设计使用不方便。

    对象存储

    db4o

    Versant

    通过类似面向对象语言的语法操作数据库,通过对象的方式存取数据。

    xml数据库

    Berkeley DB XML

    BaseX

    高效的存储XML数据,并支持XML的内部查询语法,比如XQuery,Xpath。

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