NoSQL数据库：三大基石解析 (nosql数据库的三大基石)
NoSQL数据库已经成为当今数据存储和管理领域中的一个热门概念。它的快速发展和广泛应用是因为它们具有非常好的可扩展性，可靠性和灵活性。与传统的关系型数据库相比，NoSQL数据库可以处理大量数据并快速检索。它们提供了全新的方法来处理大型数据集，因此被广泛地应用于许多不同的领域，例如电子商务，金融，医疗保健和互联网。
无结构化的数据是NoSQL数据库的主要特征之一，这就意味着储存在数据库中的数据没有特定的格式，就像电子邮件，视频，音频和实时数据所示。一般来说，这种形式的数据很难处理，因为它们不像传统的关系型数据库那样具有规范化的表格和字段。但是NoSQL数据库将这些数据存储在非关系型的数据结构中，并提供了高效的查询和读取方法。NoSQL数据库还提供了水平可扩展性和高可用性的优势，可以使数据库快速地适应变化的业务需求。
在介绍NoSQL数据库的三大基石之前，让我们先介绍一下NoSQL的概念。NoSQL是“Not Only SQL”的简称，它可以被理解为“非SQL”，指的是所有不适用SQL语言的关系型数据库管理系统。此外，NoSQL数据库并不是关系型数据库的替代品，而是一个较新的数据库类型，它为存储和检索数据提供了新的方式。
下面，我们将介绍NoSQL数据库的三大基石：分布式数据库，高可用性和自动分区。
分布式数据库
分布式数据库是NoSQL数据库的一个重要特征。在分布式数据库中，数据被分散在多个服务器上，并通过网络连接相互通讯，以完成数据存储和处理。这种方式可以提高系统性能和可靠性，并将数据分配在多个服务器上，从而实现水平扩展。
分布式数据库有多种基于不同存储引擎的实现，其中一种是Hadoop分布式文件系统（HDFS）。 Hadoop是一个基于HDFS的开源软件框架，用于大规模数据处理。Hadoop可以解决需要处理大数据的企业所面临的问题，例如数据存储，数据分析和数据挖掘。此外，Hadoop还支持许多不同的存储引擎，例如Apache Cassandra，Apache HBase和Amazon DynamoDB等。
高可用性
高可用性是NoSQL数据库的另一个重要特征。在高可用性的NoSQL数据库中，如果一个节点失败，系统仍然可以正常工作，因为数据已经被复制和备份到其他节点上。这意味着数据可以在多个节点上对等存储，并且在任何时候备份可以被传输或储存到另一个节点，从而实现全系统的数据备份和高可用性。
例如，Apache Cassandra是一种高可用性NoSQL数据库，它是一个基于分布式系统模型的存储系统，可以自动将数据分配到多个节点上，并保证可用性。当某个节点故障时，Cassandra集群会自动调整节点之间的数据分配，保证数据的完整性和可用性。
自动分区
NoSQL数据库的另一个重要特征是自动分区。自动分区支持动态地将数据划分到多个节点上，以提高效率，灵活性和可扩展性。在传统的关系型数据库中，需要手动将数据分配到不同的服务器上，而这在大规模的数据库中会变得非常困难和耗时。
Apache Hive是一个基于Hadoop的NoSQL数据库，该数据库使用自动分区特性，可以自动拆分和管理数据集，以提高系统性能和效率。
结论
NoSQL数据库的三大基石：分布式数据库，高可用性和自动分区在大规模数据处理和管理方面具有重要的作用。这些特点提供了高效，可靠和灵活的数据存储和管理解决方案。随着大数据的发展，NoSQL数据库将在未来继续发挥重要作用，并在多个领域推动科技发展。
相关问题拓展阅读：
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。
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）
常用的关系型数据库有哪些(常用的关系型数据库有哪些?各有哪些优点?)
Nosql的全称是NotOnlySql，这个概念很早就有人提出。Nosql指的是非关系型数据春贺山库，而我们常用的都是关系型数据库。就像我们常用的mysql，oralce、sqlserver等一样，这些数据库一般用来存储重要信息，应对普通的业务是没有问题的。但是，随着互联网的高速发展，传统的关系型数据库在应付超大规模，超大流量以及高并发的时候力不从心。而就在这个时候，Nosql应运而生。
上面说的是NOSQL的定义.Nosql和关系型数据库的区别,这里我说明一比较重要的区别。
存储格式：关系型数据库是表格式的，存储在表的行和列中。他们之间很容易关联协作存储，提取数据很方便。而Nosql数据库则与其相反，他是组合在一起。通常存储在数据集中，就像文档、键值对或者图结构。举个例子，例如在游戏里面玩家的背包数据，我们都知道一个游戏里面的道具是很多，而且不确定玩家什么时候获取什么道具，这个时候如果想在关系数据库里面存储数据，这个表怎么建立就是一个很大的问题，如果你把所有的道具ID当做表头，那么后续每增加一个道具，就需要修改这张表。如果你的表结构是：
用户ID|道具ID|道具数量|道具特殊属性
那么可以想象一下这张表随着用户的增多会变的多么的庞大。所以这个时候我们就需要一个能直接像操作玩家对象一样的数据库，这里比较代表性的就是mongo，通过这个我们就可以看出nosql数据库更适合存储结构不确定的数据。
存储扩展：这可能是两者之间更大的区别，关系型数据库是纵向扩展，也就是说想要提高处理能力，要使用速度更快的计算机。因为数据存储在关系表中，操作的性能瓶颈可能涉及到多个表，需要通过提升计算机性能来克服。虽然有很大的扩展空间，但是最终会达到纵向扩展的上限。而Nosql数据库是横向扩展的，它的存储天然就是分布式的，可以通过给资源池添加更多的普通数据库服务器来分担负载。
上面的的例子已经说明了这个问题。拍好在现代互联网时代大家都是希望能横线扩展服务。这样付出的代价是最小的。
对于上面关系型数据库和NOSQL数据库的区别其实还有很多。我相信大家在用的都会感觉到。上面列出的只是我感觉区别更大的。
那么NOSQL这么好用，是不是都可以用了呢，显示不是这样，NOSQL对于聚合查询显示不是他的强项。这个时候就需要关系型数据库。我是这样建议，对于结构统一，应该存储于关系型数据库，对于结构不统一的可以存储到NOSQL数据库例如mongo。但是这个不是绝对的，在实际的项目的开发过程中，需要根据的自己的业务，仔细揣摩一下，做好最合适的划分。
常见关系型数据库通常有SQLServer，Mysql，Oracle等。主流的Nosql数据库有Redis，Memcache，MongoDb。大多数的关系型数据库都是付费的并且价格昂贵，成本较大，而Nosql数据库通常都是开源的。在互联网行业用大多也是免费的MYSQL（这里偷笑一下）。
在实际的项目扒中中大家的项目都是如何选择的呢？大家可以关注我,私信或者在评论区留言。
为什么要使用NoSQL？NOSQL的优势
这次的NoSQL专栏系列将先整体介绍NoSQL，然后介绍如何把NoSQL运用到自己的项目中合适的场景中，还会适当地分析一些成功案例，希望有成功使用NoSQL经验的朋友给我提供一些线索和信息。
NoSQL概念随着web2.0的快速发展，非关系型、分布式数据存储得到了快速的发展，它们不保证关系数据的ACID特性。NoSQL概念在2023年被提了出来。NoSQL最常见的解释是“non-relational”，“Not Only SQL”也被很多人接受。（“NoSQL”一词最早于1998年被用于一个轻量级的关系数据库的名字。）
NoSQL被我们用得最多的当数key-value存储，当然还有其他的文档型的、列存储、图型数据库、xml数据库等。在NoSQL概念提出之前，这些数据库就被用于各种系统当中，但是却很少用于web互联网应用。比如cdb、qdbm、bdb数据库。
传统关系数据库的瓶颈
传统的关系数据库具有不错的性能，高稳定型，久经历史考验，而且使用简单，功能强大，同时也积累了大量的成功案例。在互联网领域，MySQL成为了绝对靠前的王者，毫不夸张的说，MySQL为互联网的发展做出了卓越的贡献。
在90年代，一个网站的访问量一般都不大，用单个数据库完全可以轻松应付。在那个时候，更多的都是静态网页，动态交互类型的网站不多。
到了最近10年，网站开始快速发展。火爆的论坛、博客、sns、微博逐渐引领web领域的潮流。在初期，论坛的流量其实也不大，如果你接触网络比较早，你可能还记得那个时候还有文本型存储的论坛程序，可以想象一般的论坛的流量有多大。
Memcached+MySQL
后来，随着访问量的上升，几乎大部分使用MySQL架构的网站在数据库上都开始出现了性能问题，web程序不再仅仅专注在功能上，同时也在追求性能。程序员们开始大量的使用缓存技术来缓解数据库的压力，优化数据库的结构和索引。开始比较流行的是通过文件缓存来缓解数据库压力，但是当访问量继续增大的时候，多台web机器通过文件缓存不能共享，大量的小文件缓存也带了了比较高的IO压力。在这个时候，Memcached就自然的成为一个非常时尚的技术产品。
Memcached作为一个独立的分布式的缓存服务器，为多个web服务器提供了一个共享的高性能缓存服务，在Memcached服务器上，又发展了根据hash算法来进行多台Memcached缓存服务的扩展，然后又出现了一致性hash来解决增加或减少缓存服务器导致重新hash带来的大量缓存失效的弊端。当时，如果你去面试，你说你有Memcached经验，肯定会加分的。
Mysql主从读写分离
由于数据库的写入压力增加，Memcached只能缓解数据库的读取压力。读写集中在一个数据库上让数据库不堪重负，大部分网站开始使用主从复制技术来达到读写分离，以提高读写性能和读库的可扩展性。Mysql的master-slave模式成为这个时候的网站标配了。
分表分库随着web2.0的继续高速发展，在Memcached的高速缓存，MySQL的主从复制，读写分离的基础之上，这时MySQL主库的写压力开始出现瓶颈，而数据量的持续猛增，由于MyISAM使用表锁，在高并发下会出现严重的锁问题，大量的高并发MySQL应用开始使用InnoDB引擎代替MyISAM。同时，开始流行使用分表分库来缓解写压力和数据增长的扩展问题。这个时候，分表分库成了一个热门技术，是面试的热门问题也是业界讨论的热门技术问题。也就在这个时候，MySQL推出了还不太稳定的表分区，这也给技术实力一般的公司带来了希望。虽然MySQL推出了MySQL Cluster集群，但是由于在互联网几乎没有成功案例，性能也不能满足互联网的要求，只是在高可靠性上提供了非常大的保证。
MySQL的扩展性瓶颈
在互联网，大部分的MySQL都应该是IO密集型的，事实上，如果你的MySQL是个CPU密集型的话，那么很可能你的MySQL设计得有性能问题，需要优化了。大数据量高并发环境下的MySQL应用开发越来越复杂，也越来越具有技术挑战性。分表分库的规则把握都是需要经验的。虽然有像淘宝这样技术实力强大的公司开发了透明的中间件层来屏蔽开发者的复杂性，但是避免不了整个架构的复杂性。分库分表的子库到一定阶段又面临扩展问题。还有就是需求的变更，可能又需要一种新的分库方式。
MySQL数据库也经常存储一些大文本字段，导致数据库表非常的大，在做数据库恢复的时候就导致非常的慢，不容易快速恢复数据库。比如1000万4KB大小的文本就接近40GB的大小，如果能把这些数据从MySQL省去，MySQL将变得非常的小。
关系数据库很强大，但是它并不能很好的应付所有的应用场景。MySQL的扩展性差（需要复杂的技术来实现），大数据下IO压力大，表结构更改困难，正是当前使用MySQL的开发人员面临的问题。
NOSQL的优势易扩展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。
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Query Cache，每次表的更新Cache就失效，是一种大粒度的Cache，在针对web2.0的交互频繁的应用，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。
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。
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。
总结NoSQL数据库的出现，弥补了关系数据（比如MySQL）在某些方面的不足，在某些方面能极大的节省开发成本和维护成本。
MySQL和NoSQL都有各自的特点和使用的应用场景，两者的紧密结合将会给web2.0的数据库发展带来新的思路。
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