一、序言

NoSQL是Not Only SQL的缩写，而不是Not SQL，指的是非关系型的数据库，它不一定遵循传统数据库的一些基本要求，比如说遵循SQL标准、ACID属性、表结构等等。相比传统数据库，叫它分布式数据管理系统更贴切，数据存储被简化更灵活，重点被放在了分布式数据管理上。

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。

二、大数据时代

随着互联网 web2.0 网站的兴起，非关系型的数据库成了一个极其热门的新领域，非关系数据库产品的发展非常迅速。而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：

1、High performance - 对数据库高并发读写的需求

web2.0 网站要根据用户个性化信息来实时生成动态页面和提供动态信息，所以基本上无法使用动态页面静态化技术，因此数据库并发负载非常高，往往要达到每秒上万次读写请求。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IO就已经无法承受了。其实对于普通的BBS网站，往往也存在对高并发写请求的需求。

2、Huge Storage - 对海量数据的高效率存储和访问的需求

对于大型的SNS网站，每天用户产生海量的用户动态，以国外的Friendfeed为例，一个月就达到了2.5亿条用户动态，对于关系数据库来说，在一张2.5亿条记录的表里面进行SQL查询，效率是极其低下乃至不可忍受的。

3、High Scalability && High Availability- 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web server和app server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？

三、关系数据库的瓶颈

1.数据结构化，数据的横向扩展能力底下。

（1）受业务规则影响，需求变动导致分库分表的维护复杂。

（2）系统数据访问层代码需要修改。

（3）Slave实时性的保障，对于实时性很高的场合可能需要做一些处理。

（4）高可用性问题，Master就是那个致命点，容易产生单点故障。所有的数据处理都是由Master来进行分配处理，若Master出现故障，导致整个系统崩溃。

（5）MMM集群可以解决Master-Slave中的单个Master读写的致命缺陷，但是其扩展性差，一次只能一个Master可以写入，只能解决有限数据量下的可用性。

　　　　　　　　　　　　　　　　　　　MMM集群方案

2.量数据的高效率存储和访问的需求满足能力低

（1）存储记录数量有限，横向可可扩展能力有限，纵向数据可承受能力也是有限的。

（2）对大数据的查询，SQL查询效率极低，在数据量达到一定的程度，查询时间会成指数级别增长。

四、NoSQL的优势

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。甚至有多种NoSQL之间的整合。

2.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。

3.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。

4.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。

五、NoSQL在大数据中的应用

1.NoSQL在hadoop中运用

在大数据处理系统的架构中，当前首选的就是由Apache基金会所开发hadoop，Hadoop实现了一个分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），简称HDFS。HDFS有高容错性的特点，并且设计用来部署在低廉的（low-cost）硬件上；而且它提供高传输率（high throughput）来访问应用程序的数据，适合那些有着超大数据集（large data set）的应用程序。下图为hadoop的构架图：

从hadoop的构架图中可以看出，它具有这种处理大数据的能力一方面来自自身的算法设计，另一方面就是来源于它的架构原理，在架构原理图中，可以清楚的看到NoSQL在数据读取中的作用，由此可以看出NoSQL在大数据处理中的优势。值得一提的是hadoop中使用的是Hbase这种NoSQL数据库，具有实时、分布式、高维等特性。

2.Sina App Engine（简称SAE）（新浪云计算平台）

是新浪研发中心于2009年8月开始内部开发，并在2009年11月3日正式推出第一个Alpha版本的国内首个公有云计算平台，SAE是新浪云计算战略的核心组成部分。下图是NoSQl数据库在SAE中的应用，其中KVDB在分布式key/value存储服务上起着重要的作用。

3.NoSQL在淘宝数据架构中的运用

淘宝每天能承受巨大的实时交易与交互数据，那它的背后是怎样设计与架构的呢？在淘宝的数据处理架构中使用了hadoop作为数据处理工具，采用NoSQl作为数据存储间质，从分利用NoSQl在大数据处理中的优势。下图为淘宝的数据架构图。

六、常用的NoSQL数据库

按照数据模型保存性质将当前NoSQL分为四种：
1.Key-value stores键值存储, 保存keys+BLOBs (二进制大对象Binary Large OBjects)
2.Table-oriented 面向表, 主要有Google的BigTable和Cassandra.
3.Document-oriented面向文本, 文本是一种类似XML文档，MongoDB 和 CouchDB
4.Graph-oriented 面向图论. 如Neo4J.

巴特西

NoSQL在大数据中的应用