知識星球來自：哈爾的資料城堡
如果你關註大資料科技動向，你對 NoSQL 一定不陌生，NoSQL 是一個分散式資料庫。在過去時間，資料儲存一直關係型資料庫天下，有著良好的控制併發操作、事務功能。雖然 RDBMS 很優秀，但是隨著時間的推移就出現了兩個關係資料庫解決不了的問題：快速增長的資料規模和日漸複雜的資料模型。結果，我們看到了 NoSQL 資料庫的興起。
一、關係資料庫不足
實際上，從 1979 年 Oracle 釋出了第一個版本，這些資料庫被設計為在單個伺服器上執行，並且越大越好。而且增加這些資料庫容量的唯一方法是升級伺服器處理器、記憶體和儲存，資料儲存代價不斷升高。隨著網際網路的資料呈指數級增長和 Web 應用程式的興起，資料模型日漸複雜，關係資料庫難以支撐，NoSQL 資料庫也由此孕育而生。在 2006 年穀歌釋出了 Bigtable 研究論文，在 2007 年亞馬遜釋出了 Dynamo 研究論文，而這些新的資料庫旨在滿足新一代企業要求：需要敏捷開發並支援任意規模運作。
二、敏捷開發
當今是以體驗為中心的數字經濟，企業如何保持競爭力，那麼必須進行創新。由於這項創新的核心是現代 Web、移動和物聯網應用程式的開發，因此開發人員必須高頻提供應用程式和服務。速度和敏捷性都至關重要，因為這些應用程式的發展速度遠遠超過 ERP 等傳統應用程式。而關係資料庫是卻不能很好滿足於它，因為它們的固定資料模型不能很好地支援敏捷開發。
敏捷開發的核心原則是適應不斷變化的應用程式需求：當需求發生變化時，資料模型也會發生變化，這是關係資料庫的難以剋服的問題，因為關係資料庫的模型是固定的，並預先定義好的。因此，當要更改資料模型，開發人員不得不修改當初設定好的資料庫結構，以適應新的需求。這會減慢或停止開發，不僅因為它是一個手動，耗時的過程，而且還會影響其他應用程式和服務。
相比之下，NoSQL 檔案 資料庫完全完美支援這點，因為它是無樣式的，沒有強制定義資料必須建模。相反，它遵循應用程式和服務。使用 NoSQL，資料模型由應用程式模型定義。應用程式和服務將資料建模作為物件。
三、如何支援任意規模運作
為了支援以指數增長的使用者和資料 – 數百到數千到數百萬使用者，以及千兆位元組到數 TB 的資料操作，應用程式和服務不得不進行擴充套件以保持效能，並且必須有效地執行。
對於擴充套件關係資料庫而言，這是一個問題，例如，使用 Oracle ，使用 RAC 技術進行擴充套件就需要大量元件，昂貴且不完全可靠。因此，有效擴充套件和按需擴充套件的能力是一項挑戰。它會變得越來越昂貴，因為必須購買更大更強的伺服器以容納更多使用者和更多資料。此外，如果必須使資料庫離線以執行硬體升級，則可能導致停機。
然而，分散式 NoSQL 資料庫利用廉價硬體進行擴充套件， 只需新增更多伺服器即可新增更多資源。擴充套件能力使企業能夠透過以下方式更有效地擴充套件：
1、不需要為滿足部署而買相對稱的硬體；
2、利用較便宜的硬體進行拓展；
3、按需擴充套件，無需停機。
四、NoSQL 常見儲存方式
NoSQL 常見有三種儲存方式：鍵值儲存、面向檔案的資料庫和麵向列的資料庫。接下來說明這幾種儲存方式以及資料庫代表。
鍵值儲存
代表：Redis、memcached
鍵值儲存是 NoSQL 最常見儲存方式，透過 key-value 形式儲存資料，高速訪問資料。而且根據儲存時效也分為臨時性、永久性和兩者兼備。
面向檔案的資料庫
代表：MongoDB、CouchDB
面向檔案的資料庫資料結構要求不是很嚴格，不定義表結構而且可以使用複雜的查詢條件
面向列的資料庫
代表：HBase
面向列的資料庫以列為單位進行儲存，這裡的列式儲存其實說的是列族儲存，它將資料表儲存為資料列而非行的形式。列族儲存優勢：快速查詢，易拓展，但功能相對侷限。
五、NoSQL 對於事務的支援？
在這裡有一個誤區，由於分散式事務需要分散式協作，所以似乎必須在效能可擴充套件性和分散式事務支援之間進行權衡。
耶魯大學的一名副教授 Daniel Abadi 認為這個想法是錯的，可拓展的分散式系統也是可以實現事物。他提出了一個新的權衡策略，具體是在公平性、隔離性和吞吐量（FIT）三者之間進行取捨。 換句話說，有兩種方法構建出具備分散式事務吞吐量的可擴充套件系統：
1、放棄隔離性
當放棄隔離性，一個事物是不會跟其他事物有衝突，就無需等待協作就可以完成了。而且也有一類資料約束可以確保在弱隔離下正確性。
2、放棄公平性
透過設定分散式協作的順序最小化兩者之間的時間重疊，從而減輕二者之間的相互影響，在此公平下找到最合適時間進行協作。
六、小結
構建和執行這些大規模互動式應用程式建立了一組新的技術要求。新的技術架構需要比以往更加靈活，並且需要一種能夠適應前所未有的規模、速度和資料可變性的實時資料管理方法。關係資料庫無法滿足這些新要求，這就使得 NoSQL 逐漸流行起來。
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