NoSQL 简史
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，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。
2009 年在亚特兰大举行的"no:sql(east)"讨论会是一个里程碑，其口号是"select fun, profit from real_world where relational=false"。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。
什么是 NoSQL
NoSQL（Not Only SQL），意思是"不仅仅是 SQL"，指的是非关系型数据库，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。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。
为什么使用 NoSQL
随着互联网的飞速发展与普及，网民上网冲浪时所产生数据也逐日增多，从 GB 到 TB 到 PB。这些数据有很大一部分都是由关系型数据库管理系统（RDBMS）来进行处理的。
由于关系型数据库的范式约束、事务特性、磁盘 IO 等特点，若服务器使用关系型数据库，当有大量数据产生时，传统的关系型数据库已经无法满足快速查询与插入数据的需求。NoSQL 的出现解决了这一危机。它通过降低数据的安全性，减少对事务的支持，减少对复杂查询的支持，获取性能上的提升。但是，在某些特定场景下 NoSQL 仍然不是最佳人选，比如一些绝对要有事务与安全指标的场景。
NoSQL 是一项全新的数据库革命性运动，早期就有人提出，发展至 2009 年趋势越发高涨。NoSQL 的拥护者们提倡运用非关系型的数据存储，相对于铺天盖地的关系型数据库运用，这一概念无疑是一种全新的思维的注入。
RDBMS vs. NoSQL
常见的数据库管理系统
根据 DB-Engines：https://db-engines.com/en/ranking 的排行，本文截取了排行榜 Top 50 如下图所示。DB-Engines 排名根据数据库管理系统的受欢迎程度对其进行排名。该排名每月更新一次。
NoSQL 数据库四大家族
键值（Key-Value）存储
特点：键值数据库就像传统语言中使用的哈希表。通过 Key 添加、查询或者删除数据。
优点：查询速度快。
缺点：数据无结构化，通常只被当作字符串或者二进制数据存储。
应用场景：内容缓存、用户信息比如会话、配置信息、购物车等，主要用于处理大量数据的高访问负载。
NoSQL 代表：Redis、Memcached...
文档（Document-Oriented）存储
特点：文档数据库将数据以文档的形式储存，类似 JSON，是一系列数据项的集合。每个数据项都有一个名称与对应的值，值既可以是简单的数据类型，如字符串、数字和日期等；也可以是复杂的类型，如有序列表和关联对象。
优点：数据结构要求不严格，表结构可变，不需要像关系型数据库一样需要预先定义表结构。
缺点：查询性能不高，缺乏统一的查询语法。
应用场景：日志、 Web 应用等。
NoSQL 代表：MongoDB、CouchDB...
列（Wide Column Store/Column-Family）存储
特点：列存储数据库将数据储存在列族（Column Family）中，将多个列聚合成一个列族，键仍然存在，但是它们的特点是指向了多个列。举个例子，如果我们有一个 Person 类，我们通常会一起查询他们的姓名和年龄而不是薪资。这种情况下，姓名和年龄就会被放入一个列族中，而薪资则在另一个列族中。
优点：列存储查找速度快，可扩展性强，更容易进行分布式扩展，适用于分布式的文件系统，应对分布式存储的海量数据。
缺点：查询性能不高，缺乏统一的查询语法。
应用场景：日志、 分布式的文件系统(对象存储)、推荐画像、时空数据、消息/订单等。
NoSQL 代表：Cassandra、HBase...
图形（Graph-Oriented）存储
特点：图形数据库允许我们将数据以图的方式储存。
优点：图形相关算法。比如最短路径寻址，N 度关系查找等。
缺点：很多时候需要对整个图做计算才能得出需要的信息，分布式的集群方案不好做，处理超级节点乏力，没有分片存储机制，国内社区不活跃。
应用场景：社交网络，推荐系统等。专注于构建关系图谱。
NoSQL 代表：Neo4j、Infinite Graph...
NoSQL 的优缺点
优点
- 高可扩展性
- 没有标准化
- 分布式计算
- 有限的查询功能（到目前为止）
- 低成本
缺点
- 最终一致是不直观的程序
- 架构的灵活性，半结构化数据
- 没有复杂的关系
总结
NoSQL 数据库在以下几种情况下比较适用：
- 数据模型比较简单
- 需要灵活性更强的 IT 系统
- 对数据库性能要求较高
- 不需要高度的数据一致性
- 对于给定的 Key，比较容易映射复杂值的环境
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