什么是NoSQL數據庫？

2. 什么是NoSQL？

讓客戶滿意是我們工作的目標，不斷超越客戶的期望值來自于我們對這個行業的熱愛。我們立志把好的技術通過有效、簡單的方式提供給客戶，將通過不懈努力成為客戶在信息化領域值得信任、有價值的長期合作伙伴，公司提供的服務項目有：域名注冊、雅安服務器托管、營銷軟件、網站建設、香格里拉網站維護、網站推廣。

2.1 NoSQL 概述

NoSQL(NoSQL = Not Only SQL )，意即“不僅僅是SQL”，

泛指非關系型的數據庫。隨著互聯網web2.0網站的興起，傳統的關系數據庫在應付web2.0網站，特別是超大規模和高并發的SNS類型的web2.0純動態網站已經顯得力不從心，暴露了很多難以克服的問題，而非關系型的數據庫則由于其本身的特點得到了非常迅速的發展。NoSQL數據庫的產生就是為了解決大規模數據集合多重數據種類帶來的挑戰，尤其是大數據應用難題，包括超大規模數據的存儲。

（例如谷歌或Facebook每天為他們的用戶收集萬億比特的數據）。這些類型的數據存儲不需要固定的模式，無需多余操作就可以橫向擴展。

2.2 NoSQL代表

MongDB、 Redis、Memcache

3. 關系型數據庫與NoSQL的區別？

3.1 RDBMS

高度組織化結構化數據

結構化查詢語言（SQL）

數據和關系都存儲在單獨的表中。

數據操縱語言，數據定義語言

嚴格的一致性

基礎事務

ACID

關系型數據庫遵循ACID規則

事務在英文中是transaction，和現實世界中的交易很類似，它有如下四個特性：

A (Atomicity) 原子性

原子性很容易理解，也就是說事務里的所有操作要么全部做完，要么都不做，事務成功的條件是事務里的所有操作都成功，只要有一個操作失敗，整個事務就失敗，需要回滾。比如銀行轉賬，從A賬戶轉100元至B賬戶，分為兩個步驟：1）從A賬戶取100元；2）存入100元至B賬戶。這兩步要么一起完成，要么一起不完成，如果只完成第一步，第二步失敗，錢會莫名其妙少了100元。

C (Consistency) 一致性

一致性也比較容易理解，也就是說數據庫要一直處于一致的狀態，事務的運行不會改變數據庫原本的一致性約束。

I (Isolation) 獨立性

所謂的獨立性是指并發的事務之間不會互相影響，如果一個事務要訪問的數據正在被另外一個事務修改，只要另外一個事務未提交，它所訪問的數據就不受未提交事務的影響。比如現有有個交易是從A賬戶轉100元至B賬戶，在這個交易還未完成的情況下，如果此時B查詢自己的賬戶，是看不到新增加的100元的

D (Durability) 持久性

持久性是指一旦事務提交后，它所做的修改將會永久的保存在數據庫上，即使出現宕機也不會丟失。

3.2 NoSQL

代表著不僅僅是SQL

沒有聲明性查詢語言

沒有預定義的模式

鍵 - 值對存儲，列存儲，文檔存儲，圖形數據庫

最終一致性，而非ACID屬性

非結構化和不可預知的數據

CAP定理

高性能，高可用性和可伸縮性

分布式數據庫中的CAP原理(了解)

CAP定理：

Consistency(一致性), 數據一致更新，所有數據變動都是同步的

Availability(可用性), 好的響應性能

Partition tolerance(分區容錯性) 可靠性

P: 系統中任意信息的丟失或失敗不會影響系統的繼續運作。

定理：任何分布式系統只可同時滿足二點，沒法三者兼顧。

CAP理論的核心是：一個分布式系統不可能同時很好的滿足一致性，可用性和分區容錯性這三個需求，

因此，根據 CAP 原理將 NoSQL 數據庫分成了滿足 CA 原則、滿足 CP 原則和滿足 AP 原則三 大類：

CA - 單點集群，滿足一致性，可用性的系統，通常在可擴展性上不太強大。

CP - 滿足一致性，分區容忍性的系統，通常性能不是特別高。

AP - 滿足可用性，分區容忍性的系統，通常可能對一致性要求低一些。

CAP理論就是說在分布式存儲系統中，最多只能實現上面的兩點。

而由于當前的網絡硬件肯定會出現延遲丟包等問題，所以分區容忍性是我們必須需要實現的。

所以我們只能在一致性和可用性之間進行權衡，沒有NoSQL系統能同時保證這三點。

說明：C：強一致性 A：高可用性 P：分布式容忍性

舉例：

CA：傳統Oracle數據庫

AP：大多數網站架構的選擇

CP：Redis、Mongodb

注意：分布式架構的時候必須做出取舍。

一致性和可用性之間取一個平衡。多余大多數web應用，其實并不需要強一致性。

因此犧牲C換取P，這是目前分布式數據庫產品的方向。

4. 當下NoSQL的經典應用

當下的應用是 SQL 與 NoSQL 一起使用的。

代表項目：阿里巴巴商品信息的存放。

去 IOE 化。

ps：I 是指 IBM 的小型機，很貴的，好像好幾萬一臺；O 是指 Oracle 數據庫，也很貴的，好幾萬呢；M 是指 EMC 的存儲設備，也很貴的。

難點：

數據類型多樣性。

數據源多樣性和變化重構。

數據源改造而服務平臺不需要大面積重構。

NoSQL 數據庫：何時使用 NoSQL 與 SQL？

NoSQL 數據庫因其功能性、易于開發性和可擴展性而廣受認可，它們越來越多地用于大數據和實時 Web 應用程序，在本文中，我們通過示例討論 NoSQL、何時使用 NoSQL 與 SQL 及其用例。

NoSQL是一種下一代數據庫管理系統 (DBMS)。NoSQL 數據庫具有靈活的模式，可用于構建具有大量數據和高負載的現代應用程序。

“NoSQL”一詞最初是由 Carlo Strozzi 在 1998 年創造的，盡管自 1960 年代后期以來就已經存在類似的數據庫。然而，NoSQL 的發展始于 2009 年初，并且發展迅速。

在處理大量數據時，任何關系數據庫管理系統 (RDBMS) 的響應時間都會變慢。為了解決這個問題，我們可以通過升級現有硬件來“擴大”信息系統，這非常昂貴。但是，NoSQL 可以更好地橫向擴展并且更具成本效益。

NoSQL 對于非結構化或非常大的數據對象（例如聊天日志數據、視頻或圖像）非常有用，這就是為什么 NoSQL 在微軟、谷歌、亞馬遜、Meta (Facebook) 等互聯網巨頭中特別受歡迎的原因。

一些流行的 NoSQL 數據庫包括：

隨著企業更快地積累更大的數據集，結構化數據和關系模式并不總是適合。有必要使用非結構化數據和大型對象來更好地捕獲這些信息。

傳統的 RDBMS 使用 SQL（結構化查詢語言）語法來存儲和檢索結構化數據，相反，NoSQL 數據庫包含廣泛的功能，可以存儲和檢索結構化、半結構化、非結構化和多態數據。

有時，NoSQL 也被稱為“ 不僅僅是 SQL ”，強調它可能支持類似 SQL 的語言或與 SQL 數據庫并列。SQL 和 NoSQL DBMS 之間的一個區別是 JOIN 功能。SQL 數據庫使用 JOIN 子句來組合來自兩個或多個表的行，因為 NoSQL 數據庫本質上不是表格的，所以這個功能并不總是可行或相關的。

但是，一些 NoSQL DBMS 可以執行類似于 JOIN的操作——就像 MongoDB 一樣。這并不意味著不再需要 SQL DBMS，相反，NoSQL 和 SQL 數據庫傾向于以不同的方式解決類似的問題。

一般來說，在以下情況下，NoSQL 比 SQL 更可取：

許多行業都在采用 NoSQL，取代關系數據庫，從而為某些業務應用程序提供更高的靈活性和可擴展性，下面給出了 NoSQL 數據庫的一些企業用例。

內容管理是一組用于收集、管理、傳遞、檢索和發布任何格式的信息的過程，包括文本、圖像、音頻和視頻。NoSQL 數據庫可以通過其靈活和開放的數據模型為存儲多媒體內容提供更好的選擇。

例如，福布斯在短短幾個月內就構建了一個基于 MongoDB 的定制內容管理系統，以更低的成本為他們提供了更大的敏捷性。

大數據是指太大而無法通過傳統處理系統處理的數據集，實時存儲和檢索大數據的系統在分析 歷史 數據的同時使用流處理來攝取新數據，這是一系列非常適合 NoSQL 數據庫的功能。

Zoom使用 DynamoDB（按需模式）使其數據能夠在沒有性能問題的情況下進行擴展，即使該服務在 COVID-19 大流行的早期使用量激增。

物聯網設備具有連接到互聯網或通信網絡的嵌入式軟件和傳感器，能夠在無需人工干預的情況下收集和共享數據。隨著數十億臺設備生成數不清的數據，IoT NoSQL 數據庫為 IoT 服務提供商提供了可擴展性和更靈活的架構。

Freshub就是這樣的一項服務，它從 MySQL 切換到 MongoDB，以更好地處理其大型、動態、非統一的數據集。

擁有數十億智能手機用戶，可擴展性正成為在移動設備上提供服務的企業面臨的最大挑戰。具有更靈活數據模型的 NoSQL DBMS 通常是完美的解決方案。

例如，The Weather Channel使用 MongoDB 數據庫每分鐘處理數百萬個請求，同時還處理用戶數據并提供天氣更新。

nosql數據庫的四種類型

一般將NoSQL數據庫分為四大類：鍵值(Key-Value)存儲數據庫、列存儲數據庫、文檔型數據庫和圖形(Graph)數據庫。它們的數據模型、優缺點、典型應用場景。

鍵值(Key-Value)存儲數據庫Key指向Value的鍵值對，通常用hash表來實現查找速度快數據無結構化(通常只被當作字符串或者二進制數據)內容緩存，主要用于處理大量數據的高訪問負載，也用于一些日志系統等。

列存儲數據庫，以列簇式存儲，將同一列數據存在一起查找速度快，可擴展性強，更容易進行分布式擴展功能相對局限分布式的文件系統。

文檔型數據庫，Key-Value對應的鍵值對，Value為結構化數據，數據結構要求不嚴格，表結構可變(不需要像關系型數據庫一樣需預先定義表結構)，查詢性能不高，而且缺乏統一的查詢語法，Web應用。

圖形(Graph)數據庫，圖結構，利用圖結構相關算法(如最短路徑尋址，N度關系查找等)，很多時候需要對整個圖做計算才能得出需要的信息，而且這種結構不太好做分布式的集群方案，社交網絡，推薦系統等。

企業數據上云必有一戰，華為云12.12云數據庫2折起

每年的Gartner全球數據庫魔力象限都會對未來三年的市場進行預測，而2020年的預測相比于2019年的預測出現一個顯著的變化，那就是全球75%數據庫將被部署或遷移到云平臺的時間表提前了一年——從2023年提前到了2022年。進入2020年底，我們將迎來數據庫行業的世紀之戰，企業數據上云與治理面臨著重大抉擇：本地數據庫與云數據庫的PK。特別是受2020全球疫情的影響，越來越多的企業正加速數字化轉型，云數據庫以及云上數據治理的時代將很快到來。

2020年12月12日雙十二之際，華為云打出了云數據庫2折起的大幅折扣，包括：MySQL等熱門云數據庫 2折起、遷移上云再加送6個月；GaussDB系列、數據管理服務DAS企業版等熱銷產品低至5折；數據加速與治理產品中也有Redis 4折的驚喜優惠。2020年又是華為云推出全場景數據庫云服務GaussDB的第一年，而在2020年底打出云數據庫2折起的大力度促銷，彰顯了華為云開打2021企業數據上云之戰的決心。

2020年的一場疫情，讓很多企業都將數字化轉型提速，特別是讓本來需要幾年才能下的數字化轉型決心和決定縮短到幾個月；而新基建的推出，更刺激了基于數字技術的融合基礎設施的大規模建設。無論是加速的數字化轉型、急于上線的各種在線和互聯網業務，還是籌建中的融合基礎設施新基建，都為CIO們帶來了頭痛的問題：數據庫的選型。

那么CIO怎么解決云數據庫的選型難題呢？華為云數據庫業務總裁蘇光牛認為，CIO選型數據庫，最常見的其實沒有變化，就是穩定性和性能，以及云技術出現之后的擴展性和灰度等能力。但對于很多企業，特別是有 歷史 遺留系統的，都涉及一個古老但無法回避的問題就是：生態。也就是如果招聘的DBA多是搞PostgreSQL，那么企業怎么能選擇MySQL？反之亦然。或者當熟悉某個數據庫的DBA干了幾十年，又怎么轉向另外一種數據庫？

轉型是必然的。數字化智能化升級，必然要求數據庫跟上，蘇光牛認為生態必須是開放的，否則就從一個火坑跳入另外一個火坑。選型之后，CIO都普遍擔心，遷移的工作量有多大？CIO都需要有能自動化轉換或者評估的工具，能把非確定的工作量轉化為確定性的計劃。然后就需要考慮遷移是否會中斷或者中斷多久，業務切換需要多久，對于在線遷移來說還要可控制的切換時間；隨之，要考慮數據是否會丟失，因為從一個系統遷移到另一個系統，不可能100%覆蓋所有的功能測試，沒有覆蓋到數據是否就丟失了，當然還要考慮數據安全等問題。

最后，必然要考慮成本以及讓數據“活”起來。蘇光牛認為，控制成本的最好方式是存儲的融合，計算和存儲分離的架構；而讓數據活起來，就是要讓存儲的數據在不同系統之間流動起來，通過大的存儲資源池解決數據孤島問題，當然更好的數據遷移工具也能配合解決問題。

2020年11月，在Gartner發布的2020全球云數據庫魔力象限中，華為云憑借GaussDB系列產品首次晉級全球頂級云數據庫行列。Gartner對華為云的評價是：華為云專注于提供全面的混合堆棧，構建了全面、穩健的產品組合，能夠滿足跨云和本地環境的全方位數據管理用例，其許多產品與云基礎架構緊密集成，以提供增強的性能和可靠性。Gartner還認為，華為在全球電信和網絡行業有很強的影響力，很多為管理華為全球行業業務而構建的數據管理能力，面向政企行業普遍可用。

2020年下半年，華為云宣布GaussDB數據庫戰略升級為華為云數據庫全場景服務，以及發布GaussDB云數據庫服務GaussDB（for MySQL）、GaussDB（openGauss）以及GaussDB NoSQL，而GaussDB NoSQL非關系型數據庫則支持MongoDB、Cassandra、時序InfluxDB、KV數據庫Redis等，具有多模式數據管理能力。

就GaussDB來說，通過計算和存儲分離實現分布式處理，在一套架構下，可以對接MySQL、PostgreSQL、MongoDB、Cassandra等多種開源數據庫引擎，實現這些開源數據庫的良好商用性能。GaussDB以華為云為底座，保證了良好可擴展性、彈性、安全可靠等性能要求，特別是通過底層統一的智能化DFV分布式存儲架構，滿足企業上云對于云數據庫的各種需求。

在數據遷移方面，華為云推出的數據庫和應用遷移 UGO，是一款專注于異構數據庫對象遷移和應用遷移的專業化工具，而華為云數據復制服務DRS，支持更大數據量、更長時間等多種復雜遷移場景，支持數據庫上云和云上業務數據實時回傳至云外的混合云架構。UGO+DRS形成了完整的遷移產品形態。

GaussDB是為政企打造的數據庫一站式上云解決方案，提供全場景數據管理業務、全開放生態和安全可信，徹底解決政企以及互聯網行業在數據庫選型方面的痛點，真正做到數據庫選型安心、遷移放心、管理省心。

蘇光牛表示：“華為將持續戰略投入數據庫，布局全球7大區域囊括1000+數據庫專家與人才。此次戰略升級是華為云數據庫積極構建高安全、高可靠、高性能的全場景云服務，擁抱開源生態的具體舉措，華為云GaussDB數據庫會持續打造多元生態服務，全方位滿足客戶的需求，加速政企客戶數字化創新發展。”

正如Gartner所觀察到的，如今華為云數據庫業務在亞太地區，尤其是中國市場實現規模化部署，其中超過一半的客戶來自公共管理、電信、金融保險等行業。華為云數據庫，特別是GaussDB能夠被廣大政企用戶認可，這首先來自于經歷了華為內部的千錘百煉。從2007年開始，就因為華為的無線、網絡、交換機等產品而發展起來了GaussDB，從2009年開始基于存算分離的架構而考慮分布式數據庫的設計，2015年起基于廣泛認知的生態如MySQL或者PostgreSQL等以及NoSQL數據庫，逐步推出了分布式的數據庫，同時還打造華為自己的openGauss生態。

2020年，華為云數據庫品牌更加清晰，GaussDB是華為自有數據庫品牌，既兼容MySQL、PostgreSQL等廣泛認知的生態，又有自有的生態openGauss，openGauss于2020年6月正式對外開源。蘇光牛強調，華為公司將長期投入GaussDB的開發，基于混合云和公有云的方式，聯合ISV等伙伴一起，全方位服務好客戶。

總結下來，GaussDB有四大特色：第一，開放的生態，擁抱開源生態的同時，打造華為自有生態。華為云認為未來一定是開放的生態，開放的生態才能保護客戶投資，避免從一個封閉體系走向另外一個封閉體系。

第二，存算分離的架構，數據庫的穩定性是第一位的，特別是交易型數據庫，華為云數據庫最核心的特色是存儲的穩定性。華為云GaussDB基于與企業存儲相同的分布式存儲架構，經過千行百業的磨煉而不僅僅是單一的某種交易流量，另外各種存儲能力如重刪、壓縮、跨AZ等特性讓快速備份恢復、性價比都具備非常好的優勢。

第三，安全合規，GaussDB經過了ICSL的安全認證，以及很多白盒的代碼層面的認證。特別是隨著歐洲GDPR等標準的實施，以及政企對數據安全性要求的增加，華為云GaussDB的代碼級、架構級別安全設計，以及多年來在電信級高標準行業的錘煉，經歷了很多實際客戶的嚴苛考驗，讓政企在使用數據庫的時候更加放心。

第四，軟硬件全棧協同。華為云具備軟硬件全棧研發的實力，無論存儲底座和RDMA高速網絡，還是虛擬化和容器之上的性能調優，以及GuestOS上的協議棧優化，特別是基于云技術之后的全棧優化和云服務能力，更加是華為云的優勢。

當然，更為重要的是，云數據庫采用云的模式實現了數據庫運維管理的集中化，極大簡化了數據庫的安裝、部署、配置、遷移和優化，大幅提升運維管理效率，讓政企可以投入更多精力聚焦在核心業務創新上。

總結而言： 企業數據上云和云上數據治理將成為2021年政企數字化轉型的重中之重，各大技術廠商都在爭奪云數據庫市場份額。以華為云全場景數據庫GaussDB為代表的新一代云數據庫，將滿足政企數字化轉型的全面需求。特別是以華為云和華為云Stack為底座，GaussDB可以跨公有云以及企業本地部署，其技術符合云及企業本地的要求，同時具有華為云的高性能、高可用、高安全等保證，可以說政企數字化轉型的全場景保障！（文/寧川）

一、NoSQL數據庫簡介

Web1.0的時代，數據訪問量很有限，用一夫當關的高性能的單點服務器可以解決大部分問題。

隨著Web2.0的時代的到來，用戶訪問量大幅度提升，同時產生了大量的用戶數據。加上后來的智能移動設備的普及，所有的互聯網平臺都面臨了巨大的性能挑戰。

NoSQL(NoSQL = Not Only SQL )，意即“不僅僅是SQL”，泛指非關系型的數據庫。

NoSQL 不依賴業務邏輯方式存儲，而以簡單的key-value模式存儲。因此大大的增加了數據庫的擴展能力。

Memcache Memcache Redis Redis MongoDB MongoDB 列式數據庫 列式數據庫 Hbase Hbase

HBase是Hadoop項目中的數據庫。它用于需要對大量的數據進行隨機、實時的讀寫操作的場景中。

HBase的目標就是處理數據量非常龐大的表，可以用普通的計算機處理超過10億行數據，還可處理有數百萬列元素的數據表。

Cassandra Cassandra

Apache Cassandra是一款免費的開源NoSQL數據庫，其設計目的在于管理由大量商用服務器構建起來的龐大集群上的海量數據集(數據量通常達到PB級別)。在眾多顯著特性當中，Cassandra最為卓越的長處是對寫入及讀取操作進行規模調整，而且其不強調主集群的設計思路能夠以相對直觀的方式簡化各集群的創建與擴展流程。

主要應用：社會關系，公共交通網絡，地圖及網絡拓譜(n*(n-1)/2)

什么是NoSQL數據庫

什么是NoSQL數據庫？從名稱“非SQL”或“非關系型”衍生而來，這些數據庫不使用類似SQL的查詢語言，通常稱為結構化存儲。這些數據庫自1960年就已經存在，但是直到現在一些大公司（例如Google和Facebook）開始使用它們時，這些數據庫才流行起來。該數據庫最明顯的優勢是擺脫了一組固定的列、連接和類似SQL的查詢語言的限制。有時，NoSQL這個名稱也可能表示“不僅僅SQL”，來確保它們可能支持SQL。 NoSQL數據庫使用諸如鍵值、寬列、圖形或文檔之類的數據結構，并且可以如JSON之類的不同格式存儲。

網頁名稱：華為nosql數據庫,華為大數據庫
URL鏈接：http://www.yijiale78.com/article46/dschdeg.html

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