[数据库]---nosql,非关系型数据库整理

1.关系型数据库与非关系型数据库的区别

Tables	关系型数据库	非关系型数据库
成本	好的收费	开源的,都免费的
存储与查询	硬盘存储,相对查的慢	内存存储,查的快
存储格式	只能是基本格式	多种多样
年龄	出现时间较长,较成熟	后起之秀,不可小觑
扩展性	join等不好扩展	方便集群
事务	强事务	弱事务
查询	支持sql复杂查询	更适合简单查询

个人感觉:
关系型数据库就像一位老员工,他虽然慢,思维也比较固定,但给人的感觉就是一个字 : 稳
非关系型数据库就像年轻小伙,虽然经验不是很丰富,但是干劲十足,相信以后必将是他的天下

一个大型的公司,必定是新老员工都要有的.
对于大型系统而言,基本上也都是非关系型数据库和关系型数据库共存的.
非关系型数据库承担大部分查询,但最终的写入存储,还是使用关系型数据库

2.非关系型数据库的分类

　　2.1 k-v型存储

　　　　2.1.1 Redis

　　　　
1.支持五种基本类型(String,List,Set,Hash,Sorted Set)
2.基于内存存储,两种持久化方式(RDB快照和AOF)

RDB是固定时间将内存转存磁盘 : 重启恢复快,但不是高可用(最近数据可能会来不及存入磁盘)
save 900 1　　　在900秒(15分钟)之后，如果至少有1个key发生变化，则dump内存快照。
save 300 10 　　　在300秒(5分钟)之后，如果至少有10个key发生变化，则dump内存快照。
save 60 10000　　　在60秒(1分钟)之后，如果至少有10000个key发生变化，则dump内存快照。

AOF是将Reids的操作日志以追加的方式写入文件 : 相对高可用,但重启恢复相对慢
appendfsync always　　　每次有数据修改发生时都会写入AOF文件。
appendfsync everysec　　　每秒钟同步一次，该策略为AOF的缺省策略。
appendfsync no　　　从不同步。高效但是数据不会被持久化。

3.操作快(纯内存操作,单线程操作避免上下文频繁切换,采用非阻塞I/o多路复用机制)
4.操作是原子性的,要么成功执行,要么失败完全不执行
5.可以手动实现事务 : MULTI和EXEC指令
6.Redis分布式锁
7.Redis做缓存
8.Redis命令:http://www.redis.net.cn/
　　　　　　

　　　　2.1.2 memcached

1.分布式内存对象缓存系统
2.所有数据都在内存中,没有持久化(注意与redis对比)
3.数据结构较为单一
4.可以修改最大可用内存,采用LRU算法
5.在并发场景下,用cas保证一致性
6.支持集群
7.适用于数据库缓存(主流)
8.总而言之,个人觉得综合下来,redis比memcached好,redis甚至可以完全替代memcached.

　　2.2 列存储

　　　　2.2.1 Hbase

1.存储在hdfs之上的，是对hdfs的封装，简化了hdfs的操作
2.没有事务
3.基于内存
4.只支持key查询（这个和redis一样）
5.面向列存储（传统数据库是面向行存储的，一行有多列。而hbase一行只存储一列，所以说是面向列存储的
6.hbase中没有库的概念，但有个命名空间namespace，类似于库
7.hbase中有table表的概念
8.hbase中多了一个列簇的概念，column family。分类管理列，一个列簇是由多个相同特性的列组成，一个表中有多个列簇，列簇必须在创建表的时候指定
9.一个列簇下可以有多个列column，列簇下的列可以动态添加，列名需要在添加列名的时候指定
10.每个列名对应的值value，同一条数据可以有多个值，每个值对应一个版本，通过timestap当版本号，一个value默认可以保存三个版本
11.总而言之,大数据生态圈的存储,用hbase
　　

　　2.3 文档存储

　　　　2.3.1 MongoDB

1.面向集合（collection，类似表，但无模式）存储，schemeless
2.支持动态查询，语法丰富（这是我认为mongodb潜力比较大的原因之一）
3.支持丰富的数据类型
4.支持索引
5.支持javascript shall（小部分不支持，比如alert），因为内置js解释器
6.总而言之,数据库能干的mongodb几乎都差不多,非数据库能干的mongodb也差不多,个人很看好mongodb,只不过现在这方面没有数据库那么成熟,没有被特别广泛的用起来
　　

　　2.4 图型存储

　　　　待研究

3.非关系型数据库的用处