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1.1、NoSQL 概念
NoSQL 并非字面的“不是 SQL”或者“非 SQL”，而是 NoSQL=Not Only SQL，即“不仅仅是 SQL”，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：非关系型、分布式、不提供 ACID 的数据库设计模式。
NoSAQL 用于超大规模数据的存储，这些类型的数据存储不须要固定的模式，无需多余操作就能够横向扩大。
【扩大】ACID 的介绍
关系型数据库遵循 ACID 规定：
（1）A (Atomicity) 原子性
原子性很容易了解，也就是说事务里的所有操作要么全副做完，要么都不做，事务胜利的条件是事务里的所有操作都胜利，只有有一个操作失败，整个事务就失败，须要回滚。比方银行转账，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。这两步要么一起实现，要么一起不实现，如果只实现第一步，第二步失败，钱会莫名其妙少了 100 元。
（2）C (Consistency) 一致性
一致性也比拟容易了解，也就是说数据库要始终处于统一的状态，事务的运行不会扭转数据库本来的一致性束缚。
（3）I (Isolation) 独立性
所谓的独立性是指并发的事务之间不会相互影响，如果一个事务要拜访的数据正在被另外一个事务批改，只有另外一个事务未提交，它所拜访的数据就不受未提交事务的影响。比方现有有个交易是从 A 账户转 100 元至 B 账户，在这个交易还未实现的状况下，如果此时 B 查问本人的账户，是看不到新减少的 100 元的
（4）D (Durability) 持久性
持久性是指一旦事务提交后，它所做的批改将会永恒的保留在数据库上，即便呈现宕机也不会失落。
【扩大】CAP 的介绍
- C：Consistency（强一致性）
- A：Availability（可用性）
P：Partition tolerance（分区容错性）
CAP 实践就是说在分布式存储系统中，最多只能实现下面的两点。而因为以后的网络硬件必定会呈现提早丢包等问题，所以在分布式系统中分区容错性是咱们必须须要实现的。所以咱们只能在一致性和可用性之间进行衡量，没有 NoSQL 零碎能同时保障这三点。
CA：传统 Oracle 数据库。（单点集群，满足一致性，可用性的零碎，通常在可扩展性上不太强大。）
AP：大多数网站架构的抉择在。（满足可用性，分区容错性的零碎，通常可能对一致性要求低一些。）
CP：Redis、Mongodb。（满足一致性，分区容错性的零碎，通常性能不是特地高。）
1.2、为什么应用 NoSQL？
明天咱们能够通过第三方平台（如：Google,Facebook 等）能够很容易的拜访和抓取数据。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曾经成倍的减少。咱们如果要对这些用户数据进行开掘，那 SQL 数据库曾经不适宜这些利用了, NoSQL 数据库的倒退却能很好的解决这些大的数据。
因为关系型数据库的范式束缚、事物个性、磁盘 IO 等特点，若服务器应用关系型数据库，当有大量数据产生时，传统的关系型数据库曾经无奈满足疾速查问与插入数据的需要，NoSQL 的呈现解决了这一危机。它通过升高数据的安全性，缩小对事务的反对，缩小对简单查问的反对，获取性能上的晋升，然而，在某些特定场景下 NoSQL 依然不是最佳抉择，比方一些相对要有事务与平安指标的场景。
- 具备灵便的数据模型，能够解决非结构化 / 半结构化的大数据；
- 容易实现可伸缩性（向上扩大与程度扩大）；
- 读写性能高（无关系性的数据、数据库构造简略）。
当初个别互联网公司，都是关系型数据库与非关系型数据库组合应用。关系型数据库用来做数据的存储与长久化，非关系型数据库用来做内存、缓存，某些场景不须要事务然而频繁读取操作也用到非关系型数据库。
【留神】 当初 NoSQL 没有一个统一标准的，也就是说，每学习一种非关系型数据库，它们里的查问之类的都不一样，这样学习老本就很大了，所以 NoSQL 这个毛病很大。
1.3、NoSQL 数据库四大家族
1.3.1、键值（key-value）存储
- 特点：键值数据库就像传统语言中应用的哈希表。通过 key 增加、查问或者删除数据。
- 长处：查问速度快。
- 毛病：数据无结构化，通常只被当做字符串或者二进制数据存储。
- 利用场景：内容缓存、用户信息，比方会话、配置信息、购物车等，次要用于解决大量数据的高拜访负载。
- NoSQL 代表：Redis（临时性 / 永久性键值存储）、Memcached（临时性键值存储）、DynamoDB 等。
1.3.2、文档（Document-Oriented）
- 特点：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局存储，比方 json，是一系列数据项的汇合，每个数据项都有一个名称与对应的值，值既能够是简略的数据类型，如字符串、数字和日期等；也能够是简单的类型，如有序列表和关联对象。
- 长处：数据结构要求不严格，表构造可变，不须要像关系型数据库一样须要事后定义表构造。
- 毛病：查问性能不高，不足对立的查问语法。
- 利用场景：日志、Web 利用等。
- NoSQL 代表：MongoDB、CouchDB 等。
1.3.3、列族存储
- 特点：应答分布式存储的海量数据。列存储数据库将数据存储在列表中，将多个列聚合成一个列族，键依然存在，然而它们的特点是指向了多个列。举个例子，如果咱们有一个 Person 类，咱们通常会一起查问他们的姓名和年龄而不是薪资，这种状况下，姓名和年龄就会被放入一个列族中，而薪资则在另一个列族中。
- 长处：列存储查问速度快，可扩展性强，更容易进行分布式扩大，实用于分布式的文件系统，应答分布式存储的海量数据。
- 毛病：查问性能不高，不足对立的查问语法。
- 利用场景：日志、分布式的文件系统（对象存储）、举荐画像、时空数据、音讯 / 订单等。
- NoSQL 代表：Cassandra、HBase 等。
1.3.4、图形存储
- 特点：图形数据库容许咱们将数据以图的形式存储，它是应用灵便的图形模型，并且可能扩大到多个服务器上。
- 长处：图形相干算法，比方最短门路寻址，N 度关系查找等。
- 毛病：很多时候须要对整个图做计算能力得出须要的信息，分布式的集群计划不好做，解决超级节点乏力，没有分片存储机制，国内社区不沉闷。
- 利用场景：社交网络，举荐零碎等。专一于构建关系图谱。
- NoSQL 代表：Neo4j、Infinite Graph 等。
1.4、NoSQL 优缺点
（1）、长处：
- 高扩展性：像 NoSQL 数据库（例如 Cassandra）能轻松地增加新的节点来扩大这个集群。而关系型数据库存在 join 这样多表查问机制，使得数据库在扩大方面很艰巨；
- 高可用（读写快）：查问效率高，关系型数据库受限于磁盘 IO，在高并发状况下压力倍增，而像 Redis 这种内存数据库每秒反对 10W 次读写。
- 数据模型灵便：传统关系型数据库都是结构化的表，而 NoSQL 能够是键值、文档、列族、图形。
- 低成本：开源软件，相比 Oracle 这种企业受权费用低了不少。
（2）、毛病：
- 没有固定的查问规范，学习老本高；
- 大多数不反对事务（Redis 反对，MongoDB 不反对）；
- 大多数都是初创产品，不够成熟。
1.5、数据库管理系统排行
依据 DB-Engines：https://db-engines.com/en/ran… 的排行，本文截取了排行榜 Top 45 如下图所示。DB-Engines 排名依据数据库管理系统的受欢迎水平对其进行排名。该排名每月更新一次。
