云計算背后的秘密(6)-NoSQL數(shù)據(jù)庫綜述(1)

我本來一直覺得NoSQL其實很容易理解的，我本身也已經(jīng)對NoSQL有了非常深入的研究，但是在最近準備YunTable的Chart的時候，發(fā)現(xiàn)NoSQL不僅非常博大精深，而且我個人對NoSQL的理解也只是皮毛而已，但我還算是一個“知恥而后勇”的人，所以經(jīng)過一段時間的學習之后，從本系列第六篇開始，就將和大家聊聊NoSQL，而本篇將主要給大家做一下NoSQL數(shù)據(jù)庫的綜述。

首先將和大家聊聊為什么NoSQL會在關系型數(shù)據(jù)庫已經(jīng)非常普及的情況下異軍突起?

誕生的原因

隨著互聯(lián)網(wǎng)的不斷發(fā)展，各種類型的應用層出不窮，所以導致在這個云計算的時代，對技術提出了更多的需求，主要體現(xiàn)在下面這四個方面：

1. 低延遲的讀寫速度：應用快速地反應能極大地提升用戶的滿意度;

2. 支撐海量的數(shù)據(jù)和流量：對于搜索這樣大型應用而言，需要利用PB級別的數(shù)據(jù)和能應對百萬級的流量;

3. 大規(guī)模集群的管理：系統(tǒng)管理員希望分布式應用能更簡單的部署和管理;

4. 龐大運營成本的考量：IT經(jīng)理們希望在硬件成本、軟件成本和人力成本能夠有大幅度地降低;

雖然關系型數(shù)據(jù)庫已經(jīng)在業(yè)界的數(shù)據(jù)存儲方面占據(jù)不可動搖的地位，但是由于其天生的幾個限制，使其很難滿足上面這幾個需求：

1. 擴展困難：由于存在類似Join這樣多表查詢機制，使得數(shù)據(jù)庫在擴展方面很艱難;

2. 讀寫慢：這種情況主要發(fā)生在數(shù)據(jù)量達到一定規(guī)模時由于關系型數(shù)據(jù)庫的系統(tǒng)邏輯非常復雜，使得其非常容易發(fā)生死鎖等的并發(fā)問題，所以導致其讀寫速度下滑非常嚴重;

3. 成本高：企業(yè)級數(shù)據(jù)庫的License價格很驚人，并且隨著系統(tǒng)的規(guī)模，而不斷上升;

4. 有限的支撐容量：現(xiàn)有關系型解決方案還無法支撐Google這樣海量的數(shù)據(jù)存儲;

業(yè)界為了解決上面提到的幾個需求，推出了多款新類型的數(shù)據(jù)庫，并且由于它們在設計上和傳統(tǒng)的NoSQL數(shù)據(jù)庫相比有很大的不同，所以被統(tǒng)稱為“NoSQL”系列數(shù)據(jù)庫�？偟膩碚f，在設計上，它們非常關注對數(shù)據(jù)高并發(fā)地讀寫和對海量數(shù)據(jù)的存儲等，與關系型數(shù)據(jù)庫相比，它們在架構(gòu)和數(shù)據(jù)模型方量面做了“減法”，而在擴展和并發(fā)等方面做了“加法”�，F(xiàn)在主流的NoSQL數(shù)據(jù)庫有BigTable、HBase、Cassandra、SimpleDB、CouchDB、MongoDB和Redis等。接下來，將關注NoSQL數(shù)據(jù)庫到底存在哪些優(yōu)缺點。
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