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NoSQL(NoSQL

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Not

Only

SQL

)，意即“不僅僅是SQL”，是一項全新的數據庫革命性運動，早期就有人提出，發展至2009年趨勢越發高漲。NoSQL的擁護者們提倡運用非關系型的數據存儲，相對于鋪天蓋地的關系型數據庫運用，這一概念無疑是一種全新的思維的注入。

隨著大數據的不斷發展，非關系型的數據庫現在成了一個極其熱門的新領域，非關系數據庫產品的發展非常迅速。現今的計算機體系結構在數據存儲方面要有龐大的水平擴展性，而NoSQL也正是致力于改變這一現狀。目前Google的

BigTable和Amazon

的Dynamo使用的就是NoSQL型數據庫，本文介紹了10種出色的NoSQL數據庫。

雖然NoSQL流行語火起來才短短一年的時間，但是不可否認，現在已經開始了第二代運動。盡管早期的堆棧代碼只能算是一種實驗，然而現在的系統已經更加的成熟、穩定。不過現在也面臨著一個嚴酷的事實：技術越來越成熟——以至于原來很好的NoSQL數據存儲不得不進行重寫，也有少數人認為這就是所謂的2.0版本。這里列出一些比較知名的NoSQL工具，可以為大數據建立快速、可擴展的存儲庫。

給一個地址吧

nosql數據庫的幾大類型

1. 鍵值數據庫

相關產品：Redis、Riak、SimpleDB、Chordless、Scalaris、Memcached

應用：內容緩存

優點：擴展性好、靈活性好、大量寫操作時性能高

缺點：無法存儲結構化信息、條件查詢效率較低

使用者：百度云（Redis）、GitHub（Riak）、BestBuy（Riak）、Twitter（Ridis和Memcached）

2. 列族數據庫

相關產品：BigTable、HBase、Cassandra、HadoopDB、GreenPlum、PNUTS

應用：分布式數據存儲與管理

優點：查找速度快、可擴展性強、容易進行分布式擴展、復雜性低

使用者：Ebay（Cassandra）、Instagram（Cassandra）、NASA（Cassandra）、Facebook（HBase）

3. 文檔數據庫

相關產品：MongoDB、CouchDB、ThruDB、CloudKit、Perservere、Jackrabbit

應用：存儲、索引并管理面向文檔的數據或者類似的半結構化數據

優點：性能好、靈活性高、復雜性低、數據結構靈活

缺點：缺乏統一的查詢語言

使用者：百度云數據庫（MongoDB）、SAP（MongoDB）

4. 圖形數據庫

圖形數據庫-使用圖作為數據模型來存儲數據。

相關產品：Neo4J、OrientDB、InfoGrid、GraphDB

應用：大量復雜、互連接、低結構化的圖結構場合，如社交網絡、推薦系統等

優點：靈活性高、支持復雜的圖形算法、可用于構建復雜的關系圖譜

缺點：復雜性高、只能支持一定的數據規模

使用者：Adobe（Neo4J）、Cisco（Neo4J）、T-Mobile（Neo4J）

nosql數據庫有哪些

NoSQL太火，冒出太多產品了，保守估計也成百上千了。

互聯網公司常用的基本集中在以下幾種，每種只舉一個比較常見或者應用比較成功的例子吧。

1. In-Memory KV Store : Redis

in memory key-value store，同時提供了更加豐富的數據結構和運算的能力，成功用法是替代memcached，通過checkpoint和commit log提供了快速的宕機恢復，同時支持replication提供讀可擴展和高可用。

2. Disk-Based KV Store: Leveldb

真正基于磁盤的key-value storage, 模型單一簡單，數據量不受限于內存大小，數據落盤高可靠，Google的幾位大神出品的精品，LSM模型天然寫優化，順序寫盤的方式對于新硬件ssd再適合不過了，不足是僅提供了一個庫，需要自己封裝server端。

3. Document Store: Mongodb

分布式nosql，具備了區別mysql的最大亮點：可擴展性。mongodb 最新引人的莫過于提供了sql接口，是目前nosql里最像mysql的，只是沒有ACID的特性，發展很快，支持了索引等特性，上手容易，對于數據量遠超內存限制的場景來說，還需要慎重。

4. Column Table Store: HBase

這個富二代似乎不用贅述了，最大的優勢是開源，對于普通的scan和基于行的get等基本查詢，性能完全不是問題，只是只提供裸的api,易用性上是短板，可擴展性方面是最強的，其次坐上了Hadoop的快車，社區發展很快，各種基于其上的開源產品不少，來解決諸如join、聚集運算等復雜查詢。

目前哪些NoSQL數據庫應用廣泛，各有什么特點

特點：

它們可以處理超大量的數據。

它們運行在便宜的PC服務器集群上。

PC集群擴充起來非常方便并且成本很低，避免了“sharding”操作的復雜性和成本。

它們擊碎了性能瓶頸。

NoSQL的支持者稱，通過NoSQL架構可以省去將Web或Java應用和數據轉換成SQL友好格式的時間，執行速度變得更快。

“SQL并非適用于所有的程序代碼，” 對于那些繁重的重復操作的數據，SQL值得花錢。但是當數據庫結構非常簡單時，SQL可能沒有太大用處。

沒有過多的操作。

雖然NoSQL的支持者也承認關系數據庫提供了無可比擬的功能集合，而且在數據完整性上也發揮絕對穩定，他們同時也表示，企業的具體需求可能沒有那么多。

Bootstrap支持

因為NoSQL項目都是開源的，因此它們缺乏供應商提供的正式支持。這一點它們與大多數開源項目一樣，不得不從社區中尋求支持。

優點：

易擴展

NoSQL數據庫種類繁多，但是一個共同的特點都是去掉關系數據庫的關系型特性。數據之間無關系，這樣就非常容易擴展。也無形之間，在架構的層面上帶來了可擴展的能力。

大數據量，高性能

NoSQL數據庫都具有非常高的讀寫性能，尤其在大數據量下，同樣表現優秀。這得益于它的無關系性，數據庫的結構簡單。一般MySQL使用 Query Cache，每次表的更新Cache就失效，是一種大粒度的Cache，在針對web2.0的交互頻繁的應用，Cache性能不高。而NoSQL的 Cache是記錄級的，是一種細粒度的Cache，所以NoSQL在這個層面上來說就要性能高很多了。

靈活的數據模型

NoSQL無需事先為要存儲的數據建立字段，隨時可以存儲自定義的數據格式。而在關系數據庫里，增刪字段是一件非常麻煩的事情。如果是非常大數據量的表，增加字段簡直就是一個噩夢。這點在大數據量的web2.0時代尤其明顯。

高可用

NoSQL在不太影響性能的情況，就可以方便的實現高可用的架構。比如Cassandra，HBase模型，通過復制模型也能實現高可用。

主要應用：

Apache HBase

這個大數據管理平臺建立在谷歌強大的BigTable管理引擎基礎上。作為具有開源、Java編碼、分布式多個優勢的數據庫，Hbase最初被設計應用于Hadoop平臺，而這一強大的數據管理工具，也被Facebook采用，用于管理消息平臺的龐大數據。

Apache Storm

用于處理高速、大型數據流的分布式實時計算系統。Storm為Apache Hadoop添加了可靠的實時數據處理功能，同時還增加了低延遲的儀表板、安全警報，改進了原有的操作方式，幫助企業更有效率地捕獲商業機會、發展新業務。

Apache Spark

該技術采用內存計算，從多迭代批量處理出發，允許將數據載入內存做反復查詢，此外還融合數據倉庫、流處理和圖計算等多種計算范式，Spark用Scala語言實現，構建在HDFS上，能與Hadoop很好的結合，而且運行速度比MapReduce快100倍。

Apache Hadoop

該技術迅速成為了大數據管理標準之一。當它被用來管理大型數據集時，對于復雜的分布式應用，Hadoop體現出了非常好的性能，平臺的靈活性使它可以運行在商用硬件系統，它還可以輕松地集成結構化、半結構化和甚至非結構化數據集。

Apache Drill

你有多大的數據集？其實無論你有多大的數據集，Drill都能輕松應對。通過支持HBase、Cassandra和MongoDB，Drill建立了交互式分析平臺，允許大規模數據吞吐，而且能很快得出結果。

Apache Sqoop

也許你的數據現在還被鎖定于舊系統中，Sqoop可以幫你解決這個問題。這一平臺采用并發連接，可以將數據從關系數據庫系統方便地轉移到Hadoop中，可以自定義數據類型以及元數據傳播的映射。事實上，你還可以將數據（如新的數據）導入到HDFS、Hive和Hbase中。

Apache Giraph

這是功能強大的圖形處理平臺，具有很好可擴展性和可用性。該技術已經被Facebook采用，Giraph可以運行在Hadoop環境中，可以將它直接部署到現有的Hadoop系統中。通過這種方式，你可以得到強大的分布式作圖能力，同時還能利用上現有的大數據處理引擎。

Cloudera Impala

Impala模型也可以部署在你現有的Hadoop群集上，監視所有的查詢。該技術和MapReduce一樣，具有強大的批處理能力，而且Impala對于實時的SQL查詢也有很好的效果，通過高效的SQL查詢，你可以很快的了解到大數據平臺上的數據。

Gephi

它可以用來對信息進行關聯和量化處理，通過為數據創建功能強大的可視化效果，你可以從數據中得到不一樣的洞察力。Gephi已經支持多個圖表類型，而且可以在具有上百萬個節點的大型網絡上運行。Gephi具有活躍的用戶社區，Gephi還提供了大量的插件，可以和現有系統完美的集成到一起，它還可以對復雜的IT連接、分布式系統中各個節點、數據流等信息進行可視化分析。

MongoDB

這個堅實的平臺一直被很多組織推崇，它在大數據管理上有極好的性能。MongoDB最初是由DoubleClick公司的員工創建，現在該技術已經被廣泛的應用于大數據管理。MongoDB是一個應用開源技術開發的NoSQL數據庫，可以用于在JSON這樣的平臺上存儲和處理數據。目前，紐約時報、Craigslist以及眾多企業都采用了MongoDB，幫助他們管理大型數據集。（Couchbase服務器也作為一個參考）。

十大頂尖公司：

Amazon Web Services

Forrester將AWS稱為“云霸主”，談到云計算領域的大數據，那就不得不提到亞馬遜。該公司的Hadoop產品被稱為EMR（Elastic Map Reduce），AWS解釋這款產品采用了Hadoop技術來提供大數據管理服務，但它不是純開源Hadoop，經過修改后現在被專門用在AWS云上。

Forrester稱EMR有很好的市場前景。很多公司基于EMR為客戶提供服務，有一些公司將EMR應用于數據查詢、建模、集成和管理。而且AWS還在創新，Forrester稱未來EMR可以基于工作量的需要自動縮放調整大小。亞馬遜計劃為其產品和服務提供更強大的EMR支持，包括它的RedShift數據倉庫、新公布的Kenesis實時處理引擎以及計劃中的NoSQL數據庫和商業智能工具。不過AWS還沒有自己的Hadoop發行版。

Cloudera

Cloudera有開源Hadoop的發行版，這個發行版采用了Apache Hadoop開源項目的很多技術，不過基于這些技術的發行版也有很大的進步。Cloudera為它的Hadoop發行版開發了很多功能，包括Cloudera管理器，用于管理和監控，以及名為Impala的SQL引擎等。Cloudera的Hadoop發行版基于開源Hadoop，但也不是純開源的產品。當Cloudera的客戶需要Hadoop不具備的某些功能時，Cloudera的工程師們就會實現這些功能，或者找一個擁有這項技術的合作伙伴。Forrester表示：“Cloudera的創新方法忠于核心Hadoop，但因為其可實現快速創新并積極滿足客戶需求，這一點使它不同于其他那些供應商。”目前，Cloudera的平臺已經擁有200多個付費客戶，一些客戶在Cloudera的技術支持下已經可以跨1000多個節點實現對PB級數據的有效管理。

Hortonworks

和Cloudera一樣，Hortonworks是一個純粹的Hadoop技術公司。與Cloudera不同的是，Hortonworks堅信開源Hadoop比任何其他供應商的Hadoop發行版都要強大。Hortonworks的目標是建立Hadoop生態圈和Hadoop用戶社區，推進開源項目的發展。Hortonworks平臺和開源Hadoop聯系緊密，公司管理人員表示這會給用戶帶來好處，因為它可以防止被供應商套牢（如果Hortonworks的客戶想要離開這個平臺，他們可以輕松轉向其他開源平臺）。這并不是說Hortonworks完全依賴開源Hadoop技術，而是因為該公司將其所有開發的成果回報給了開源社區，比如Ambari，這個工具就是由Hortonworks開發而成，用來填充集群管理項目漏洞。Hortonworks的方案已經得到了Teradata、Microsoft、Red Hat和SAP這些供應商的支持。

IBM

當企業考慮一些大的IT項目時，很多人首先會想到IBM。IBM是Hadoop項目的主要參與者之一，Forrester稱IBM已有100多個Hadoop部署，它的很多客戶都有PB級的數據。IBM在網格計算、全球數據中心和企業大數據項目實施等眾多領域有著豐富的經驗。“IBM計劃繼續整合SPSS分析、高性能計算、BI工具、數據管理和建模、應對高性能計算的工作負載管理等眾多技術。”

Intel

和AWS類似，英特爾不斷改進和優化Hadoop使其運行在自己的硬件上，具體來說，就是讓Hadoop運行在其至強芯片上，幫助用戶打破Hadoop系統的一些限制，使軟件和硬件結合的更好，英特爾的Hadoop發行版在上述方面做得比較好。Forrester指出英特爾在最近才推出這個產品，所以公司在未來還有很多改進的可能，英特爾和微軟都被認為是Hadoop市場上的潛力股。

MapR Technologies

MapR的Hadoop發行版目前為止也許是最好的了，不過很多人可能都沒有聽說過。Forrester對Hadoop用戶的調查顯示，MapR的評級最高，其發行版在架構和數據處理能力上都獲得了最高分。MapR已將一套特殊功能融入其Hadoop發行版中。例如網絡文件系統（NFS）、災難恢復以及高可用性功能。Forrester說MapR在Hadoop市場上沒有Cloudera和Hortonworks那樣的知名度，MapR要成為一個真正的大企業，還需要加強伙伴關系和市場營銷。

Microsoft

微軟在開源軟件問題上一直很低調，但在大數據形勢下，它不得不考慮讓Windows也兼容Hadoop，它還積極投入到開源項目中，以更廣泛地推動Hadoop生態圈的發展。我們可以在微軟的公共云Windows Azure HDInsight產品中看到其成果。微軟的Hadoop服務基于Hortonworks的發行版，而且是為Azure量身定制的。

微軟也有一些其他的項目，包括名為Polybase的項目，讓Hadoop查詢實現了SQLServer查詢的一些功能。Forrester說：“微軟在數據庫、數據倉庫、云、OLAP、BI、電子表格（包括PowerPivot）、協作和開發工具市場上有很大優勢，而且微軟擁有龐大的用戶群，但要在Hadoop這個領域成為行業領導者還有很遠的路要走。”

Pivotal Software

EMC和Vmware部分大數據業務分拆組合產生了Pivotal。Pivotal一直努力構建一個性能優越的Hadoop發行版，為此，Pivotal在開源Hadoop的基礎上又添加了一些新的工具，包括一個名為HAWQ的SQL引擎以及一個專門解決大數據問題的Hadoop應用。Forrester稱Pivotal Hadoop平臺的優勢在于它整合了Pivotal、EMC、Vmware的眾多技術，Pivotal的真正優勢實際上等于EMC和Vmware兩大公司為其撐腰。到目前為止，Pivotal的用戶還不到100個，而且大多是中小型客戶。

Teradata

對于Teradata來說，Hadoop既是一種威脅也是一種機遇。數據管理，特別是關于SQL和關系數據庫這一領域是Teradata的專長。所以像Hadoop這樣的NoSQL平臺崛起可能會威脅到Teradata。相反，Teradata接受了Hadoop，通過與Hortonworks合作，Teradata在Hadoop平臺集成了SQL技術，這使Teradata的客戶可以在Hadoop平臺上方便地使用存儲在Teradata數據倉庫中的數據。

AMPLab

通過將數據轉變為信息，我們才可以理解世界，而這也正是AMPLab所做的。AMPLab致力于機器學習、數據挖掘、數據庫、信息檢索、自然語言處理和語音識別等多個領域，努力改進對信息包括不透明數據集內信息的甄別技術。除了Spark，開源分布式SQL查詢引擎Shark也源于AMPLab，Shark具有極高的查詢效率，具有良好的兼容性和可擴展性。近幾年的發展使計算機科學進入到全新的時代，而AMPLab為我們設想一個運用大數據、云計算、通信等各種資源和技術靈活解決難題的方案，以應對越來越復雜的各種難題。

sql和nosql性能比較

前者的性能比較好一點。后者的性價比要高一些。主要看你個人的使用情況了。

高性能 NoSQL

關系數據庫經過幾十年的發展，已經非常成熟，但同時也存在不足：

表結構是強約束的，業務變更時擴充很麻煩。

如果對大數據量的表進行統計運算，I/O會很高，因為即使只針對某列進行運算，也需要將整行數據讀入內存。

全文搜索只能使用 Like 進行整表掃描，性能非常低。

針對這些不足，產生了不同的 NoSQL 解決方案，在某些場景下比關系數據庫更有優勢，但同時也犧牲了某些特性，所以不能片面的迷信某種方案，應將其作為 SQL 的有利補充。

NoSQL != No SQL，而是：

NoSQL = Not Only SQL

典型的 NoSQL 方案分為4類：

Redis 是典型，其 value 是具體的數據結構，包括 string, hash, list, set, sorted set, bitmap, hyperloglog，常被稱為數據結構服務器。

以 list 為例：

LPOP key 是移除并返回隊列左邊的第一個元素。

如果用關系數據庫就比較麻煩了，需要操作：

Redis 的缺點主要體現在不支持完成的ACID事務，只能保證隔離性和一致性，無法保證原子性和持久性。

最大的特點是 no-schema，無需在使用前定義字段，讀取一個不存在的字段也不會導致語法錯誤。

特點：

以電商為例，不同商品的屬性差異很大，如冰箱和電腦，這種差異性在關系數據庫中會有很大的麻煩，而使用文檔數據庫則非常方便。

文檔數據庫的主要缺點：

關系數據庫是按行來存儲的，列式數據庫是按照列來存儲數據。

按行存儲的優勢：

在某些場景下，這些優勢就成為劣勢了，例如，計算超重人員的數據，只需要讀取體重這一列進行統計即可，但行式存儲會將整行數據讀取到內存中，很浪費。

而列式存儲中，只需要讀取體重這列的數據即可，I/O 將大大減少。

除了節省I/O，列式存儲還有更高的壓縮比，可以節省存儲空間。普通行式數據庫的壓縮比在 3:1 到 5:1 左右，列式數據庫在 8:1 到 30:1，因為單個列的數據相似度更高。

列式存儲的隨機寫效率遠低于行式存儲，因為行式存儲時同一行多個列都存儲在連續空間中，而列式存儲將不同列存儲在不連續的空間。

一般將列式存儲應用在離線大數據分析統計場景，因為這時主要針對部分列進行操作，而且數據寫入后無須更新。

關系數據庫通過索引進行快速查詢，但在全文搜索的情景下，索引就不夠了，因為：

假設有一個交友網站，信息表如下：

需要匹配性別、地點、語言列。

需要匹配性別、地點、愛好列。

實際搜索中，各種排列組合非常多，關系數據庫很難支持。

全文搜索引擎是使用倒排索引技術，建立單詞到文檔的索引，例如上面的表信息建立倒排索引：

所以特別適合根據關鍵詞來查詢文檔內容。

上面介紹了幾種典型的NoSQL方案，及各自的適用場景和特點，您可以根據實際需求進行選擇。

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