NoSql

1. 什么是nosql？

   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。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。NoSQL，指的是非关系型的数据库。NoSQL有时也称作Not Only SQL的缩写，是对不同于传统的关系型数据库的数据库管理系统的统称。NoSQL用于超大规模数据的存储。（例如谷歌或Facebook每天为他们的用户收集万亿比特的数据）。这些类型的数据存储不需要固定的模式，无需多余操作就可以横向扩展。

2. 为什么要使用nosql？

   我们可以通过第三方平台可以很容易的访问和抓取数据。用户的个人信息，社交网络，地理位置，用户生成的数据和用户操作日志已经成倍的增加。我们如果要对这些用户数据进行挖掘，那SQL数据库已经不适合这些应用了, NoSQL数据库的发展也却能很好的处理这些大的数据。

3. Nosql的优点？

   • 高可扩展性
   • 分布式计算
   • 低成本
   • 架构的灵活性，半结构化数据
   • 没有复杂的关系

4. Nosql的缺点？

   • 没有标准化
   • 有限的查询功能（到目前为止）
   • 最终一致是不直观的程序

5. Nosql数据库分类？

6. 当下主流的Nosql数据库？

1、Cassandra    Cassandra是一个网络社交云计算方面理想的数据库。它集成了其它的流行工具如Solr，现在已经成为一个完全成熟的大型数据存储工具。    Cassandra是一个混合型的非关系的数据库，类似于Google的BigTable。其主要功能比Dynomite（分布式的Key-Value存储系统）更丰富，但支持度却不如文档存储MongoDB。Cassandra的主要特点就是它不是一个数据库，而是由一堆数据库节点共同构成的一个分布式网络服务，对Cassandra的一个写操作，会被复制到其他节点上去，而对Cassandra的读操作，也会被路由到某个节点上面去读取。  2、Lucene/Solr    Lucene是一个开放源代码的全文检索引擎工具包，它不是一个完整的全文检索引擎，而是一个全文检索引擎的架构。    不过大多数人并不认同Lucene是一个数据库，因为大多数人只是用它来检索大量的文本块，不过它的确采用了与其他NoSQL数据存储相似的模型。    当查询并不是仅仅局限于精确的匹配，而是寻找出那些出现在块中的字或者字段的话，毫无疑问，Lucene/Solr是最好的查询方式。3、Riak    Riak是一个类似Dynamo的分布式Key-Value系统。以分布式，水平扩展性，高容错性等特点著称。 4、CouchDB    CouchDB是面向文档的数据库系统，其数据存储方式有点类似lucene的index文件格式，CouchDB最大的意义在于它是一个面向web应用的新一代存储系统。    作为一个分布式的数据库，CouchDB可以把存储系统分布到n台物理的节点上面，并且很好的协调和同步节点之间的数据读写一致性。 5、Neo4J    大多数的NoSQL数据库只是存储键和值的一个灵活的捆绑。不过Neo4J的存储的是对象之间的关系，或者说这种结构就是数学中的“图”。    Neo4J是一个面向网络（“图”）的数据库，它是一个嵌入式的、基于磁盘的、具备完全的事务特性的Java持久化引擎，但是它将结构化数据存储在网络上而不是表中，也可以把Neo4J看作是一个高性能的图引擎，该引擎具有成熟和健壮的数据库的所有特性。 6、Oracle的No SQL    Oracle的NoSQL Database是Big Data Appliance的其中一个组件，Big Data Appliance是一个集成了Hadoop、NoSQL Database、Oracle数据库Hadoop适配器、Oracle数据库Hadoop装载器及R语言的系统。    Oracle的NoSQL Database将键/值对拆分在整个节点集上，这样的优势在于提供了一个灵活的事务保护措施，进而可以确保从数据在节点上等待存储开始到通过网络被成功备份结束，都尽在掌握之中。7、MongoDB    MongoDB是一个基于分布式文件存储的数据库，介于关系数据库和非关系数据库之间，是非关系数据库当中功能最丰富，最像关系数据库的。    MongoDB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。    MongoDB支持RUBY，PYTHON，JAVA，C++，PHP,C#等多种语言。8、HBase    HBase(Hadoop Database)，是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统，利用HBase技术可在廉价PC Server上搭建起大规模结构化存储集群。HBase是Google Bigtable的开源实现，类似Google Bigtable利用GFS作为其文件存储系统，HBase利用Hadoop HDFS作为其文件存储系统；Google运行MapReduce来处理Bigtable中的海量数据，HBase同样利用Hadoop MapReduce来处理HBase中的海量数据。 在HBase中也是通过节点来传播数据。Hadoop的Map /Reduce的架构是非常适合于复杂的计算任务或查询工作。 9、Bigtable    BigTable是非关系的数据库,是一个稀疏的、分布式的、持久化存储的多维度排序Map。    Bigtable的设计目的是可靠的处理PB级别的数据，并且能够部署到上千台机器上。    Bigtable已经实现了下面的几个目标：适用性广泛、可扩展、高性能和高可用性。 10、DynamoDB    DynamoDB是亚马逊的key-value模式的存储平台，可用性和扩展性都很好，性能也不错：读写访问中99.9%的响应时间都在300ms内。    DynamoDB的NoSQL解决方案，也是使用键/值对存储的模式，平且通过服务器把所有的数据存储在SSD上的三个不同的区域。如果有更高的传输需求，DynamoDB也可以在后台添加更多的服务器。