NoSQL数据库相关概念

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了NoSQL数据库相关概念相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

NoSQL数据库概述

  • 特点

    • 模式自由

      不需要定义表结构,数据表中的每条记录 都可能有不同的属性和格式。

    • 逆范式化

      不遵循范式要求,去掉完整性约束,减少 表之间的依赖。

    • 多分区存储

      数据进行分区,将记录分散到多个节点上

    • 弹性可扩展

      可在系统运行过程中,动态增 加和删除节点,数据自动平衡移动。

    • 多副本

      数据快速写入一个节点,其余 节点通过读取写入节点日志来 实现异步复制。

    • 软事务

      不能完全满足事务的ACID特性,保证事务的最终一致性。

ACID:

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。

SQL vs NoSQL

SQL

  • 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

NoSQL 简史

NoSQL一词最早出现于1998年,是Carlo Strozzi开发的一个轻量、开源、不提供SQL功能的关系数据库。

2009年,Last.fm的Johan Oskarsson发起了一次关于分布式开源数据库的讨论[2],来自Rackspace的Eric Evans再次提出了NoSQL的概念,这时的NoSQL主要指非关系型、分布式、不提供ACID的数据库设计模式。

2009年在亚特兰大举行的"no:sql(east)"讨论会是一个里程碑,其口号是"select fun, profit from real_world where relational=false;"。因此,对NoSQL最普遍的解释是"非关联型的",强调Key-Value Stores和文档数据库的优点,而不是单纯的反对RDBMS。

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。

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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。

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及一致性的弱要求原则:

  • 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 最终一致性, 也是是 ACID 的最终目的。

ACID vs BASE

ACID BASE
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)

什么是原子性

举个例子:

A想要从自己的帐户中转1000块钱到B的帐户里。那个从A开始转帐,到转帐结束的这一个过程,称之为一个事务。在这个事务里,要做如下操作:

  • 从A的帐户中减去1000块钱。如果A的帐户原来有3000块钱,现在就变成2000块钱了。
  • 在B的帐户里加1000块钱。如果B的帐户如果原来有2000块钱,现在则变成3000块钱了。

如果在A的帐户已经减去了1000块钱的时候,忽然发生了意外,比如停电什么的,导致转帐事务意外终止了,而此时B的帐户里还没有增加1000块钱。那么,我们称这个操作失败了,要进行回滚。回滚就是回到事务开始之前的状态,也就是回到A的帐户还没减1000块的状态,B的帐户的原来的状态。此时A的帐户仍然有3000块,B的帐户仍然有2000块。

我们把这种要么一起成功(A帐户成功减少1000,同时B帐户成功增加1000),要么一起失败(A帐户回到原来状态,B帐户也回到原来状态)的操作叫原子性操作。

如果把一个事务可看作是一个程序,它要么完整的被执行,要么完全不执行。这种特性就叫原子性

NoSQL 数据库分类

类型 部分代表 特点
列存储 HbaseCassandraHypertable 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 MongoDBCouchDB 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 / TyrantBerkeley DBMemcacheDBRedis 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 Neo4JFlockDB 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 db4oVersant 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 XMLBaseX 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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