引用:http://www.runoob.com/mongodb/nosql.html
1、NoSQL出现
SQL
SQL(Structured Query Language)是结构化查询语言,在数据存储使用广泛。
RDBMS
RDBMS即关系数据库管理系统(Relational Database Management System),是将数据组织为相关的行和列的系统,而管理关系数据库的计算机软件就是关系数据库管理系统。RDBMS是SQL的基础
NoSQL
NoSQL(NoSQL = Not Only SQL ),意即"不仅仅是SQL",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。在现代的计算系统上每天网络上都会产生庞大的数据量。SQL系统已经在大数据的使用中越来越显得力不从心,于是NoSQL就应运而生。
2、关系型数据库事务遵循ACID规则
事务在英文中是transaction,和现实世界中的交易很类似,它有如下四个特性:
1)A (Atomicity) 原子性
原子性很容易理解,也就是说事务里的所有操作要么全部做完,要么都不做,事务成功的条件是事务里的所有操作都成功,只要有一个操作失败,整个事务就失败,需要回滚。
比如银行转账,从A账户转100元至B账户,分为两个步骤:1)从A账户取100元;2)存入100元至B账户。这两步要么一起完成,要么一起不完成,如果只完成第一步,第二步失败,钱会莫名其妙少了100元。
2)C (Consistency) 一致性
一致性也比较容易理解,也就是说数据库要一直处于一致的状态,事务的运行不会改变数据库原本的一致性约束。
例如现有完整性约束a+b=10,如果一个事务改变了a,那么必须得改变b,使得事务结束后依然满足a+b=10,否则事务失败。
3)I (Isolation) 独立性
所谓的独立性是指并发的事务之间不会互相影响,如果一个事务要访问的数据正在被另外一个事务修改,只要另外一个事务未提交,它所访问的数据就不受未提交事务的影响。
比如现在有个交易是从A账户转100元至B账户,在这个交易还未完成的情况下,如果此时B查询自己的账户,是看不到新增加的100元的。
4)D (Durability) 持久性
持久性是指一旦事务提交后,它所做的修改将会永久的保存在数据库上,即使出现宕机也不会丢失。
3、RDBMS vs NoSQL
RDBMS
- 高度组织化结构化数据
- 结构化查询语言(SQL) (SQL)
- 数据和关系都存储在单独的表中。
- 数据操纵语言,数据定义语言
- 严格的一致性
- 基础事务
NoSQL
- 代表着不仅仅是SQL
- 没有声明性查询语言
- 没有预定义的模式
-键 - 值对存储,列存储,文档存储,图形数据库
- 最终一致性,而非ACID属性
- 非结构化和不可预知的数据
- CAP定理
- 高性能,高可用性和可伸缩性
4、CAP定理(CAP theorem)
在计算机科学中, CAP定理(CAP theorem), 又被称作 布鲁尔定理(Brewer's theorem), 它指出对于一个分布式计算系统来说,不可能同时满足以下三点:
一致性(Consistency) (所有节点在同一时间具有相同的数据)
可用性(Availability) (保证每个请求不管成功或者失败都有响应)
分隔容忍(Partition tolerance) (系统中任意信息的丢失或失败不会影响系统的继续运作)
CAP理论的核心是:一个分布式系统不可能同时很好的满足一致性,可用性和分区容错性这三个需求,最多只能同时较好的满足两个。
因此,根据 CAP 原理将 NoSQL 数据库分成了满足 CA 原则、满足 CP 原则和满足 AP 原则三 大类:
CA - 单点集群,满足一致性,可用性的系统,通常在可扩展性上不太强大。
CP - 满足一致性,分区容忍性的系统,通常性能不是特别高。
AP - 满足可用性,分区容忍性的系统,通常可能对一致性要求低一些。
5、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
6、NoSQL的BASE
BASE:Basically Available, Soft-state, Eventually Consistent。 由 Eric Brewer 定义。
CAP理论的核心是:一个分布式系统不可能同时很好的满足一致性,可用性和分区容错性这三个需求,最多只能同时较好的满足两个。
BASE是NoSQL数据库通常对可用性及一致性的弱要求原则:
Basically Availble --基本可用
Soft-state --软状态/柔性事务。 "Soft state" 可以理解为"无连接"的, 而 "Hard state" 是"面向连接"的
Eventual Consistency --最终一致性 最终一致性, 也是是 ACID 的最终目的。