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nosql数据库缺点,谈谈NoSQL数据库诞生的原因和优缺点

什么是NoSQL,它有什么优缺点?

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。

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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。

NoSQL的优点/缺点

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

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 (BY三人行慕课)

高性能 NoSQL

关系数据库经过几十年的发展,已经非常成熟,但同时也存在不足:

表结构是强约束的,业务变更时扩充很麻烦。

如果对大数据量的表进行统计运算,I/O会很高,因为即使只针对某列进行运算,也需要将整行数据读入内存。

全文搜索只能使用 Like 进行整表扫描,性能非常低。

针对这些不足,产生了不同的 NoSQL 解决方案,在某些场景下比关系数据库更有优势,但同时也牺牲了某些特性,所以不能片面的迷信某种方案,应将其作为 SQL 的有利补充。

NoSQL != No SQL,而是:

NoSQL = Not Only SQL

典型的 NoSQL 方案分为4类:

Redis 是典型,其 value 是具体的数据结构,包括 string, hash, list, set, sorted set, bitmap, hyperloglog,常被称为数据结构服务器。

以 list 为例:

LPOP key 是移除并返回队列左边的第一个元素。

如果用关系数据库就比较麻烦了,需要操作:

Redis 的缺点主要体现在不支持完成的ACID事务,只能保证隔离性和一致性,无法保证原子性和持久性。

最大的特点是 no-schema,无需在使用前定义字段,读取一个不存在的字段也不会导致语法错误。

特点:

以电商为例,不同商品的属性差异很大,如冰箱和电脑,这种差异性在关系数据库中会有很大的麻烦,而使用文档数据库则非常方便。

文档数据库的主要缺点:

关系数据库是按行来存储的,列式数据库是按照列来存储数据。

按行存储的优势:

在某些场景下,这些优势就成为劣势了,例如,计算超重人员的数据,只需要读取体重这一列进行统计即可,但行式存储会将整行数据读取到内存中,很浪费。

而列式存储中,只需要读取体重这列的数据即可,I/O 将大大减少。

除了节省I/O,列式存储还有更高的压缩比,可以节省存储空间。普通行式数据库的压缩比在 3:1 到 5:1 左右,列式数据库在 8:1 到 30:1,因为单个列的数据相似度更高。

列式存储的随机写效率远低于行式存储,因为行式存储时同一行多个列都存储在连续空间中,而列式存储将不同列存储在不连续的空间。

一般将列式存储应用在离线大数据分析统计场景,因为这时主要针对部分列进行操作,而且数据写入后无须更新。

关系数据库通过索引进行快速查询,但在全文搜索的情景下,索引就不够了,因为:

假设有一个交友网站,信息表如下:

需要匹配性别、地点、语言列。

需要匹配性别、地点、爱好列。

实际搜索中,各种排列组合非常多,关系数据库很难支持。

全文搜索引擎是使用 倒排索引 技术,建立单词到文档的索引,例如上面的表信息建立倒排索引:

所以特别适合根据关键词来查询文档内容。

上面介绍了几种典型的NoSQL方案,及各自的适用场景和特点,您可以根据实际需求进行选择。

NoSQL在少量数据的存储上,与传统关系型数据库相比有什么劣势吗?

个人不认为nosql在少量数据存储上有啥优势。nosql主要解决的是auto sharding的问题,你不需要sharding,搞啥nosql. 作者:方圆 链接:

nosql数据库的几大类型

1. 键值数据库

相关产品:Redis、Riak、SimpleDB、Chordless、Scalaris、Memcached

应用:内容缓存

优点:扩展性好、灵活性好、大量写操作时性能高

缺点:无法存储结构化信息、条件查询效率较低

使用者:百度云(Redis)、GitHub(Riak)、BestBuy(Riak)、Twitter(Ridis和Memcached)

2. 列族数据库

相关产品:BigTable、HBase、Cassandra、HadoopDB、GreenPlum、PNUTS

应用:分布式数据存储与管理

优点:查找速度快、可扩展性强、容易进行分布式扩展、复杂性低

使用者:Ebay(Cassandra)、Instagram(Cassandra)、NASA(Cassandra)、Facebook(HBase)

3. 文档数据库

相关产品:MongoDB、CouchDB、ThruDB、CloudKit、Perservere、Jackrabbit

应用:存储、索引并管理面向文档的数据或者类似的半结构化数据

优点:性能好、灵活性高、复杂性低、数据结构灵活

缺点:缺乏统一的查询语言

使用者:百度云数据库(MongoDB)、SAP(MongoDB)

4. 图形数据库

图形数据库-使用图作为数据模型来存储数据。

相关产品:Neo4J、OrientDB、InfoGrid、GraphDB

应用:大量复杂、互连接、低结构化的图结构场合,如社交网络、推荐系统等

优点:灵活性高、支持复杂的图形算法、可用于构建复杂的关系图谱

缺点:复杂性高、只能支持一定的数据规模

使用者:Adobe(Neo4J)、Cisco(Neo4J)、T-Mobile(Neo4J)


文章题目:nosql数据库缺点,谈谈NoSQL数据库诞生的原因和优缺点
本文路径:http://dzwzjz.com/article/dscdepj.html
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