论文：非关系数据库(NoSQL)应用探讨
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非关系数据库(NoSQL)应用探讨
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前言：NoSQL产生的背景........................................................................3
一、当前数据库应用层面需求带来的新挑战.........................................3
1.1对数据库高并发读写的需求........................................................3
1.2对海量数据的高效率存储和访问的需求....................................4
1.3对数据库的高可扩展性和高可用性的需求................................4
二、NoSQL数据库的特性........................................................................4
2.1易扩展............................................................................................4
2.2大数据量，高性能........................................................................4
2.3灵活的数据模型............................................................................5
2.4高可用............................................................................................5
三、热门Nosql数据库简介......................................................................5
3.1Redis................................................................................................5
3.2MongoDB........................................................................................6
3.3Cassandra.........................................................................................7
四、总结......................................................................................................8前言：NoSQL产生的背景随着社交网站、移动互联网等互联网应用的兴起，关系型数据库正面临极大的挑战，用
户对关系型数据库提出更高的要求，倒如：对数据库高并发读写的需求、对海量数据的高效
率存储和访问的需求、对数据库的高可扩展性和高可用性的需求等等。非关系型数据库(本
文中部分将使用NoSQL代指，NoSQl即NotOnlySQL)正是在这种新变化之下产生的一种非
关系型数据库产品的总称。非关系型的数据库现在成了一个极其热门的新领域，相关非关系
数据库产品的发展非常迅速。
NoSQL数据库的出现打破了长久以来关系型数据库大一统的局面。NoSQL数据存储不需
要固定的表结构，通常也不存在连接操作。在当前热门的应用如大数据、云计算等数据存取上具有众多关系型数据库无法比拟的性能优势。
当今的应用体系结构需要数据存储在横向伸缩性上能够满足需求。而NoSQL存储就是
为了实现这个需求。Google的BigTable与Amazon的Dynamo是非常成功的商业NoSQL实
现。一些开源的NoSQL体系，如Facebook的Cassandra，Apache的HBase，也得到了广
泛认同。
一、当前数据库应用层面需求带来的新挑战
1.1对数据库高并发读写的需求
WEB2.0网站是一种以用户互动产生内容的新形式的互联网应用方式，要求能实时生成动
态页面和展示动态内容，所以基本上都使用诸如asp/.net、PHP等开发的动态网站。在实际
应用中，WEB2.0网站的数据库并发负载非常高，往往要达到每秒上万次读写请求。传统关系
数据库应付上万次SQL查询还勉强顶得住，但是应付上万次SQL写数据请求，硬盘高并发的
并发读写操作就已经无法承受了。就连一个简简单单的BBS网站，也存在对高并发写请求的
需求，例如Discuz!网站的实时统计在线用户状态，记录帖子的点击次数，空间访问计数等。1.2对海量数据的高效率存储和访问的需求类似人人网，新浪微博，QQ空间这样的SNS网站，每天用户产生海量的数据就以
TB(1TB=1024GB)数量级别的，以新浪微博为例，每天用户刷微博特别容易，但是这造成的后
果是每天新增的数据量都是百万级的、上千万级的这样一个量。这样你经常要面对的一个问
题就是增加服务器，因为一般一台MySQL服务器，它可能支撑的规模也就是几千万，或者说
复杂一点只有几百万，这样，你可能每天都要增加服务器，从而解决所你面对的这些问题。
1.3对数据库的高可扩展性和高可用性的需求在基于web的架构当中，数据库是最难进行横向扩展的，当一个应用系统的用户量和访
问量与日俱增的时候，你的数据库却没有办法像webserver和appserver那样简单的通过
添加更多的硬件和服务节点来扩展性能和负载能力。对于很多需要提供24小时不间断服务的
网站来说，对数据库系统进行升级和扩展是非常痛苦的事情，往往需要停机维护和数据迁移，
为什么数据库不能通过不断的添加服务器节点来实现扩展呢？
二、NoSQL数据库的特性
2.1易扩展
NoSQL数据库种类繁多，但是一个共同的特点都是去掉关系数据库的关系型特性。数据
之间无关系，这样就非常容易扩展。也无形之间，在架构的层面上带来了可扩展的能力。
2.2大数据量，高性能NoSQL数据库都具有非常高的读写性能，尤其在大数据量下，同样表现优秀。这得益于
它的无关系性，数据库的结构简单。一般MySQL使用QueryCache，每次表的更新Cache
就失效，是一种大粒度的Cache，在针对WEB2.0等交互频繁的应用中，Cache性能不高。而
NoSQL的Cache是记录级的，是一种细粒度的Cache，所以NoSQL在这个层面上来说就要性
能高很多了。2.3灵活的数据模型NoSQL无需事先为要存储的数据建立字段，随时可以存储自定义的数据格式。而在关系
数据库里，增删字段是一件非常麻烦的事情。如果是非常大数据量的表，增加字段简直就是
一个噩梦。这点在大数据量的web2.0时代尤其明显。
2.4高可用
NoSQL在不太影响性能的情况，就可以方便的实现高可用的架构。比如Cassandra、HBase
模型，通过复制模型也能实现高可用。
三、热门Nosql数据库简介现在这两年，各种各样非关系数据库，特别是键值数据库(Key-ValueStoreDB)风起云
涌，多得让人眼花缭乱。目前市面长流行的起码有超过10个开源的NoSQL数据库，例如：
Redis，TokyoCabinet，Cassandra，Voldemort，MongoDB，Dynomite，HBase，CouchDB，
Hypertable等等。
这些NoSQL数据库，有的是用C/C++编写的，有的是用Java编写的，还有的是用Erlang编写的，每个都有自己的独到之处，下面介绍几种有特殊的NoSQL数据库：
3.1Redis
Redis是一个很新的项目，刚刚发布了1.0版本。Redis本质上是一个Key-Value类型
的内存数据库，很像memcached，整个数据库统统加载在内存当中进行操作，定期通过异步
操作把数据库数据保存到硬盘上进行保存。
Redis数据库的特性：
1）高性能读写：因为是纯内存操作，Redis的性能非常出色，每秒可以处理超过10万
次读写操作，是我知道的性能最快的Key-ValueDB。2）支持保存List链表和Set集合的数据结构，而且还支持对List进行各种操作：Redis
的出色之处不仅仅是性能，Redis最大的魅力是支持保存List链表和Set集合的数据结构，
而且还支持对List进行各种操作：例如从List两端push和pop数据，取List区间，排序
等等，对Set支持各种集合的并集交集操作，
3）value可以存1G:单个value的最大限制是1GB，不像memcached只能保存1MB的数据，
因此Redis可以用来实现很多有用的功能，比方说用他的List来做FIFO双向链表，实现一
个轻量级的高性能消息队列服务，用他的Set可以做高性能的tag系统等等。
4)加强版的memcached来用:另外Redis也可以对存入的Key-Value设置expire时间，
因此也可以被当作一个功能加强版的memcached来用。
3.2MongoDB
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。
Redis数据库的特性：
1）支持的数据结构非常松散，是类似json的bjson格式(BJSON全称：Binary
JSON,BJSON把文件的二进制格式的数据直接保存到MongoDB的文档结构中)，因此可以存储
比较复杂的数据类型。
2)支持的查询语言非常强大,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。
3）海量数据的访问效率，Mongo主要解决的是海量数据的访问效率问题，根据官方的
文档，当数据量达到50GB以上的时候，Mongo的数据库访问速度是MySQL的10倍以上。Mongo
的并发读写效率不是特别出色，根据官方提供的性能测试表明，大约每秒可以处理0.5万－
1.5次读写请求。对于Mongo的并发读写性能，我（robbin）也打算有空的时候好好测试一
下。因为Mongo主要是支持海量数据存储的，所以Mongo还自带了一个出色的分布式文件
