nosql数据库原理

NoSQL数据库技术与应用随着大数据时代的到来，传统的关系型数据库面临着一些挑战：数据量庞大、高并发读写、数据结构多样性等。

为了应对这些挑战，NoSQL（Not only SQL）数据库应运而生，并且在互联网、移动互联网、物联网等领域得到广泛应用。

本文将介绍NoSQL数据库技术的概念、分类，以及其在实际应用中的使用场景和优势。

一、NoSQL数据库技术概览NoSQL数据库是指非关系型数据库，它不基于传统的关系型数据库模型（如表格），而是采用了其他数据存储结构，如文档、键值对、列族、图等方式。

NoSQL数据库以其高扩展性、高性能和灵活性而闻名。

NoSQL数据库技术的主要特点包括：1. 没有固定的模式：NoSQL数据库不要求先定义或建立数据库模式，在数据存储时不存在固定的模式要求，可以灵活地存储各种数据类型及其关系。

2. 高可扩展性：NoSQL数据库可以方便地进行分布式部署和横向扩展，支持在海量数据环境中进行高效的读写操作。

3. 高性能：NoSQL数据库的底层存储结构对于快速访问和查询数据进行了优化，能够提供出色的读取和写入性能。

4. 大数据处理能力：NoSQL数据库在处理大数据量和高并发读写方面有着良好的表现，适合应对各种大数据场景。

二、NoSQL数据库的分类NoSQL数据库根据其数据存储模型和用途可以划分为多个子类。

以下是常见的NoSQL数据库分类：1. 键值存储（Key-Value stores）：使用键值对来存储和访问数据，适合存储简单的无结构化数据。

常见的键值存储数据库有Redis、Riak等。

2. 文档数据库（Document databases）：将数据以文档形式存储，文档之间可以嵌套，是一种无模式化的存储方式。

常见的文档数据库有MongoDB、Couchbase等。

3. 列族数据库（Column-Family stores）：将数据存储为列族的方式，适合存储具有规则的数据集合，常用于大规模数据的存储和分析。

数据库一、N oSQL数据简介NoSQL(NoSQL = Not Only SQL )，意即反SQL运动，指的是非关系型的数据库，是一项全新的数据库革命性运动随着互联网web2.0网站的兴起，传统的关系数据库在应付web2.0网站，特别是超大规模和高并发的SNS类型的web2.0纯动态网站已经显得力不从心，暴露了很多难以克服的问题，而非关系型的数据库则由于其本身的特点得到了非常迅速的发展。

优点可以处理超大量的数据可以运行在便宜的PC服务器集群上打破了性能的瓶颈NoSQL的支持者称，通过NoSQL架构可以省去将Web或Java应用和数据转换成SQL友好格式的时间，执行速度变得更快。

“SQL并非适用于所有的程序代码，” 对于那些繁重的重复操作的数据，SQL 值得花钱。

但是当数据库结构非常简单时，SQL可能没有太大用处。

没有过多的操作Bootstrap支持因为NoSQL项目都是开源的，因此它们缺乏供应商提供的正式支持。

这一点它们与大多数开源项目一样，不得不从社区中寻求支持。

缺点没有正式的官方支持，万一出了差错会是可怕的nosql并未形成一定标准，各种产品层出不穷，内部混乱，各种项目还需时间来检验二、N oSQL数据库开源软件1.MongoDB：简介MongoDB是一个基于分布式文件存储的数据库。

由C++语言编写。

旨在为WEB 应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。

MongoDB是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品，是非关系数据库当中功能最丰富，最像关系数据库的。

他支持的数据结构非常松散，是类似json的bjson格式，因此可以存储比较复杂的数据类型。

Mongo最大的特点是他支持的查询语言非常强大，其语法有点类似于面向对象的查询语言，几乎可以实现类似关系数据库单表查询的绝大部分功能，而且还支持对数据建立索引。

特点它的特点是高性能、易部署、易使用，存储数据非常方便。

主要功能特性有：面向集合存储，易存储对象类型的数据“面向集合”（Collenction-Orented），意思是数据被分组存储在数据集中，被称为一个集合（Collenction)。

nosql数据库原理NoSQL是一个广泛应用于非关系型数据库的术语。

NoSQL意味着非SQL或非关系型数据库。

它是构建高效、可扩展和分布式数据库的一个新方法。

与传统的关系型数据库不同，NoSQL数据库通常不使用结构化查询语言（SQL）。

NoSQL数据库的基本原理是，将数据存储在非关系型形式中，比如JSON或者文档形式。

NoSQL数据库具有很高的灵活性和可扩展性，能够轻松地扩展增加更多的节点。

这些节点通常是分布在不同的服务器上，使得NoSQL数据库在大规模网站上的高可用性及可扩展性方面表现突出。

与关系型数据库不同，NoSQL数据库是分布式存储的。

这意味着数据存储在多个服务器上，而不是在一个中心存储位置。

NoSQL数据库使用分片技术来分割数据并存储在不同的服务器上。

这个过程称为水平扩展（Horizontal scaling）。

NoSQL数据库通常被称为结构文档数据库或键值存储系统，因为它们存储的是类似于文档或键值对的数据。

这些数据可以很灵活地组合和扩展，因此，NoSQL数据库具有很高的灵活性。

NoSQL数据库具有非常高的可扩展性和高可用性。

当数据库需要扩展时，只需要向集群中添加一个新节点即可。

如果某个节点发生故障，系统可以自动将故障节点的数据迁移到可用节点上，从而保证高可用性。

总体来说，NoSQL数据库的原理是以非关系型形态存储数据，并且采用分布式存储的方式。

这样可以高效地存储、管理和检索数据，并且具有高可扩展性和高可用性，非常适合用于大型网站、云计算和移动应用程序等场景。

NoSQL数据库系统原理与应用考试（答案见尾页）一、选择题1. NoSQL数据库与传统的关系型数据库的主要区别是什么？A. NoSQL数据库支持水平扩展，而关系型数据库支持垂直扩展。

B. NoSQL数据库提供强一致性，而关系型数据库提供最终一致性。

C. NoSQL数据库易于实现高可用性和分布式存储，而关系型数据库需要较多的设置和运维工作。

D. NoSQL数据库不支持事务处理，而关系型数据库支持事务处理。

2. 以下哪个NoSQL数据库是键值存储的典型代表？A. MongoDBB. CassandraC. RedisD. Neo4j3. 在分布式系统中，CAP理论指出什么？A. 一致性、可用性和分区容错性无法同时满足。

B. 一致性、可用性和分区容错性之间只能取其二。

C. 一致性、可用性和分区容错性之间只能取其一时，无法同时满足。

D. 分区容错性是关键，其他两个特性可以忽略。

4. 关系型数据库的哪种模式是用于临时存储数据以满足业务需求的？A. 外模式B. 内模式C. 模式D. 存储模式5. 在NoSQL数据库中，哪个概念通常用来描述数据结构的不同类型？A. 非关系型B. 键值对C. 列族D. 图6. 以下哪个NoSQL数据库是列族的典型代表？A. MongoDBB. CassandraC. RedisD. Neo4j7. 关系型数据库的哪种模式是用于长期存储数据以满足业务需求的？A. 外模式B. 内模式C. 模式D. 存储模式8. 在分布式计算中，CAP理论中的哪个特性是用来保证数据一致性的？A. 一致性B. 可用性C. 分区容错性D. 容错性9. 以下哪个选项不是NoSQL数据库的特点？A. 高可扩展性B. 高性能C. 高可靠性D. 高维护性10. 在NoSQL数据库中，哪种数据模型是最常用的？A. 关系模型B. 键值对模型C. 文档模型D. 图模型11. NoSQL数据库中的CAP理论是指什么？A. 一致性、可用性和分区容错性B. 一致性、可用性和完整性C. 原子性、可用性和分区容错性D. 原子性、一致性和分区容错性12. 在NoSQL数据库中，MongoDB是一种什么类型的数据库？A. 关系型数据库B. 键值对数据库C. 文档数据库D. 图数据库13. NoSQL数据库的典型应用场景包括哪些？A. 大数据处理B. 高并发读写C. 高可用性D. 数据缓存14. 在NoSQL数据库中，Cassandra的设计理念是什么？A. 高可扩展性B. 高可用性C. 数据一致性D. 容错性15. NoSQL数据库的查询语言与传统数据库的查询语言有很大的不同。

传统关系型数据库面临的挑战High Performance——对数据库高并发读写的需求Huge Storage——对海量数据的高效率存储的需求High Scalability & High Availablity——对数据库的高可扩展性和高可用性的需求。

关于当前的很多网站来讲，关系数据库的很多要紧特性往往无用武之地，例如：数据库事务一致性需求很多系统并非要求严格的数据库事务，对读一致性的要求很低，因此数据库事务治理成了数据库高负载下一个繁重的负担。

数据库的实时性需求对关系型数据库来讲，插入一条数据后立刻查询，是确信能够读出来这条数据的，可是关于很多Web应用而言，并非要求这么高的实时性，例如说我发一条微博以后，过几秒乃至十几秒后，他人材提示有新微博，这是完全能够的。

对复杂的SQL查询，专门是多表关联查询的需求大数据量的Web系统，超级忌讳多个大表的关联查询，和复杂的数据分析类型的SQL报表查询，专门是SNS类型的网站，从需求和产品设计角度，就幸免这种情形的产生。

往往更多的只是单表的主键查询，和单表的简单条件散布查询，SQL的功能被极大地弱化了。

什么是NoSQL此刻一样以为NoSQL全称是Not Only SQL，是一种不同于关系型数据库的数据库治理系统设计方式。

对NoSQL最普遍的说明是“非关系型的”，强调Key-Value Stores和文档数据库的优势，而不是单纯的反对RDBMS。

NoSQL的理论基础CAP，BASE和最终一致性是NoSQL数据库存在的三大基石。

ACID vs. BASEACID，指数据库事务正确执行的四个大体要素的缩写。

包括：原子性(Atomicity）、一致性（Consistency）、隔离性（Isolation）、持久性（Durability）。

（这张PPT是Brewer教授在PODC大会上用的PPT。

）BASE内容：B asically A vailble ——大体可用S oft-state ——软状态/柔性事务，状态能够有一段时刻不同步E ventual Consistency ——最终一致性CAP原理散布式系统中，有三种重要的属性，别离是：一致性(Consistency)：任何一个读操作老是能读取到之前完成的写操作结果，也确实是在散布式环境中，多点的数据是一致的。

《NoSQL数据库》PPT课件•NoSQL数据库概述•NoSQL数据库类型•NoSQL技术原理及架构•NoSQL数据库应用实践目•NoSQL数据库性能评估与测试•NoSQL数据库挑战与未来发展录01NoSQL数据库概述NoSQL定义及特点定义分布式A B C D非结构化灵活性20世纪90年代21世纪初多样化目前存在多种类型的NoSQL数据库，如键值存储、文档数据库、列式存储等。

广泛应用NoSQL数据库在社交网络、电子商务、物联网等领域得到广泛应用。

NoSQL数据库能够处理大量非结构化数据，适用于日志分析、数据挖掘等场景。

实时应用NoSQL数据库通常具有高性能和可扩展性，适用于实时数据分析、在线游戏等场景。

大数据处理VS扩展性高性能灵活性02NoSQL数据库类型Redis 、Memcached 等代表产品数据模型优点缺点以键值对的形式存储数据，类似于字典查询速度快，支持大量数据的高并发读写数据无结构化，不支持复杂的查询和操作键值存储数据库文档型数据库代表产品数据模型优点缺点列式存储数据库代表产品数据模型优点缺点图形数据库代表产品Neo4j、OrientDB等数据模型以图形结构的形式存储数据，包括节点、边和属性等优点非常适合处理高度连接的数据和复杂的查询缺点学习成本较高，需要了解图形理论和相关算法03NoSQL技术原理及架构数据模型与数据结构键值对模型（Key-Value Mode…使用简单的键值对来存储数据，如Redis。

列式存储模型（Column-orient…以列为单位进行数据存储，适合处理大量数据，如HBase。

文档存储模型（Document-orie…以文档为单位进行数据存储，文档可以包含复杂的数据结构，如MongoDB。

图形存储模型（Graph Model）使用图形结构表示数据之间的关系，适合处理高度关联的数据，如Neo4j。

分布式系统原理及架构分布式系统概述CAP理论分布式数据库架构数据分片与路由数据一致性概述讲解数据复制的原理和实现方式，以及数据同步的策略和算法。

⼤数据技术原理与应⽤【第五讲】NoSQL数据库：5.4NoSQL的三⼤基⽯NoSQL的三⼤基⽯：cap，Base，最终⼀致性5.4.1 cap理论(帽⼦理论):consistency:⼀致性availability:可⽤性partition tolerance:分区容忍性理想的⽬标是设计⼀个分布式⽂件系统，同时实现CAP三个性质，但证明不可能，只能三者取⼆。

1）牺牲⼀致性换取可⽤性的实例:⽆法传播的情况发⽣时，若p2要求马上读副本v2（保证可⽤性），数据不⼀致（牺牲⼀致性）；若p2等到p1把数据传过来再读副本v2（保证⼀致性），已经过了⼀段时间（牺牲可⽤性）；2）⾯对Cap问题有以下⼏种选择:CA(传统数据库:mysql)CP（HBase)AP（Cassandra）3）不同产品在CAP理论下的不同设计原则5.4.2 BASE和最终⼀致性:全称：Basically Available， Soft state 和 Eventual consistency关系数据库追求ACID四性；NoSQL数据库追求BASE特性；1）BASE：最终⼀致性:弱⼀致性的特例可能有段时间不⼀致，但最终会达到⼀致。

2）最终⼀致性可区分为：1.因果⼀致性：进程A通知进程B，它更新了⼀个数据项，B后续访问就可以获得A写⼊的最新值。

但C和D没有被通知，只能最终访问到，但不能马上访问到。

2.读⼰之所写⼀致性3..单调读⼀致性4.会话⼀致性5.单调写⼀致性3）实现各种类型的⼀致性:保证强⼀致性的最⼩设定:R+W=N+1对于分布式系统来说，为了保证⾼可⽤性，⽐如HDFS，⼀般设置副本数量N>=3（实例）。

nosql数据库原理pdf一、概述NoSQL数据库是一种非关系型数据库，它采用分布式存储，具有高扩展性、灵活的数据模型和容错机制等特点。

随着互联网和大数据技术的发展，NoSQL数据库逐渐成为主流数据库之一。

本文档将介绍NoSQL数据库的基本原理和相关知识。

二、NoSQL数据库类型NoSQL数据库主要包括以下几种类型：1.键值存储数据库（Key-ValueDatabase）：以键值对的形式存储数据，具有快速查询和读取速度的特点。

常见的键值存储数据库有Redis和Cassandra等。

2.文档型数据库（DocumentDatabase）：以JSON或XML格式存储结构化数据，支持丰富的数据模型和查询语言。

常见的文档型数据库有MongoDB和CouchDB 等。

3.宽列存储数据库（WideColumnStore）：支持大规模数据存储和查询，通常与分布式系统结合使用。

常见的宽列存储数据库有Cassandra和HBase等。

4.图形数据库（GraphDatabase）：以图结构存储和查询数据，适用于复杂的关系型数据模型。

常见的图形数据库有Neo4j和ApacheTinkerPop等。

三、数据模型NoSQL数据库的数据模型与传统关系型数据库不同，主要采用键值对、文档、图或宽列等形式。

数据模型的设计和选择对数据库的性能和扩展性有重要影响。

常见的NoSQL数据模型包括：1.键值对模型：将数据以键值对的形式存储，适用于快速查询和读取数据的场景。

2.文档模型：将数据以JSON或XML格式存储，支持丰富的数据模型和查询语言，适用于结构化数据的存储和查询。

3.图模型：将数据以图结构的形式存储，适用于复杂的关系型数据的存储和查询。

四、分布式系统NoSQL数据库通常采用分布式系统架构，具有高扩展性和高可用性等特点。

分布式系统通过将数据分散存储在多个节点上，实现数据的分布式存储和分布式计算。

NoSQL数据库的分布式系统架构通常包括数据分片、负载均衡、容错处理等功能。

非关系型数据库原理非关系型数据库（NoSQL）是指与传统关系型数据库（RDBMS）不同的数据库管理系统。

它们的设计思路和原理与关系型数据库有所不同，主要关注解决大规模数据存储和处理的问题。

非关系型数据库使用不同的数据模型进行数据存储，例如键值对模型、文档模型、列族模型和图形模型等。

与关系型数据库的表结构不同，非关系型数据库的数据存储可以更加灵活，没有固定的模式和结构。

非关系型数据库的原理主要包含以下几个方面：1. 分布式架构：非关系型数据库支持水平扩展，可以在多个物理节点上存储和处理数据。

通过分片（Sharding）和复制（Replication）等技术，将数据分散存储于多个节点，实现高可用性和负载均衡。

2. 存储引擎：非关系型数据库选择不同的存储引擎来实现数据的存储和访问。

存储引擎可以针对不同的数据模型提供高效的数据结构和查询方式。

3. CAP原理：非关系型数据库通常根据CAP原理进行设计和实现。

CAP原理指出，在分布式系统中，无法同时满足一致性（Consistency）、可用性（Availability）和分区容忍性（Partition tolerance）三个特性，只能在其中选择两个。

根据不同的应用场景和需求，非关系型数据库可以选择不同的特性组合。

4. 高性能和高并发：非关系型数据库为了应对大规模数据的存储和处理，通常采用并行计算、异步IO、内存缓存等高性能技术。

通过优化数据结构和查询算法，提供高速的读写性能和处理能力。

5. 数据一致性：非关系型数据库提供不同程度的数据一致性保证。

有些非关系型数据库强调最终一致性，即数据在一段时间后达到一致状态。

而有些非关系型数据库提供强一致性，保证数据的实时一致性。

总的来说，非关系型数据库的原理包括分布式架构、不同的存储引擎、CAP原理、高性能和高并发以及数据一致性等方面，通过这些原理实现了大规模数据的存储和处理。

NoSQL数据库简介Not Only SQL5.1 NoSQL数据库具有以下⼏个特点：（1）灵活的可扩展性(扩容⽅便，关系数据库扩容涉及复杂数据重新划分)（2）灵活的数据模型(关系数据库表结构固定，不能动态扩展。

Hbase中可动态扩展列族和列)（3）与云计算紧密融合（4）列数据库(如Hbase)读效率⾼，适合分析型应⽤场景5.2 NoSQL兴起的原因1、关系数据库已经⽆法满⾜Web2.0（⽤户产⽣多数据类型海量数据）的需求。

主要表现在以下⼏个⽅⾯：（1）⽆法满⾜海量数据的管理需求（访问数据库延时太⼤）（2）⽆法满⾜数据⾼并发的需求(⾼并发时访问数据库效率低)（3）⽆法满⾜⾼可扩展性和⾼可⽤性的需求2、“One size fits all”模式很难适⽤于截然不同的业务场景关系模型作为统⼀的数据模型既被⽤于数据分析，也被⽤于在线业务。

但这两者⼀个强调⾼吞吐，⼀个强调低延时，已经演化出完全不同的架构。

⽤同⼀套模型来抽象显然是不合适的Hadoop就是针对离线数据分析(吞吐率要求⾼，实时性要求低)MongoDB、Redis等是针对在线业务(吞吐率要求低，实时性要求⾼)，两者都抛弃了关系模型3、关系数据库的关键特性包括完善的事务机制(⼀次事务中多个数据修改操作同时⽣效或不⽣效)和⾼效的查询机制。

这两个关键特性(完善事务机制和⾼效查询机制)，到了Web2.0时代却成了鸡肋，主要表现在以下⼏个⽅⾯：（1）Web2.0⽹站系统为了提⾼性能通常不要求严格的数据库事务(允许操作失败，如发布微博失败)（2）Web2.0并不要求严格的读写实时性（3）Web2.0通常不包含⼤量复杂的SQL查询（去数据结构化，存储空间(数据冗余)换取更好的查询性能）5.3 NoSQL与关系数据库的⽐较（1）关系数据库优势：⽀持事务⼀致性，索引机制可以实现⾼效的查询劣势：可扩展性较差(扩展需要重新划分表)，⽆法较好⽀持海量数据存储，数据模型过于死板、⽆法较好⽀持Web2.0应⽤（2）NoSQL数据库优势：具有强⼤的横向扩展能⼒(扩容)，可以⽀持超⼤规模数据存储，灵活的数据模型可以很好地⽀持Web2.0应⽤劣势：复杂查询性能不⾼，不能实现事务强⼀致性，很难实现数据完整性，技术尚不成熟，缺乏专业团队的技术⽀持，维护较困难等应⽤场景的差别关系数据库和NoSQL数据库各有优缺点，彼此⽆法取代关系数据库应⽤场景：电信、银⾏等领域的关键业务系统，需要保证强事务⼀致性NoSQL数据库应⽤场景：互联⽹企业、传统企业的⾮关键业务（⽐如数据分析）采⽤混合架构案例：亚马逊公司就使⽤不同类型的数据库来⽀撑它的电⼦商务应⽤对于“购物篮”这种临时性数据，采⽤键值存储会更加⾼效当前的产品和订单信息则适合存放在关系数据库中⼤量的历史订单信息则适合保存在类似MongoDB的⽂档数据库中。