本篇文章主要介紹Nosql的一些東西，以及Nosql中比較火的三個數據庫Redis、Memchache、MongoDb和他們之間的區別。以下是本文章的閱讀目錄
一、Nosql介紹
1.Nosql簡介
2.Nosql的特點和關係型數據庫的區別
3.Redis，Memcache，MongoDb的特點與區別
4.參考文章
Nosql介紹
Nosql的全稱是Not Only Sql，這個概念早起就有人提出，在09年的時候比較火。Nosql指的是非關係型數據庫，而我們常用的都是關係型數據庫。就像我們常用的mysql，sqlserver一樣，這些數據庫一般用來存儲重要信息，應對普通的業務是沒有問題的。但是，隨着互聯網的高速發展，傳統的關係型數據庫在應付超大規模，超大流量以及高併發的時候力不從心。而就在這個時候，Nosql得到的告訴的發展。
Nosql和關係型數據庫的區別
1.存儲方式
關係型數據庫是表格式的，因此存儲在表的行和列中。他們之間很容易關聯協作存儲，提取數據很方便。而Nosql數據庫則與其相反，他是大塊的組合在一起。通常存儲在數據集中，就像文檔、鍵值對或者圖結構。
2.存儲結構
關係型數據庫對應的是結構化數據，數據表都預先定義了結構（列的定義），結構描述了數據的形式和內容。這一點對數據建模至關重要，雖然預定義結構帶來了可靠性和穩定性，但是修改這些數據比較困難。而Nosql數據庫基於動態結構，使用與非結構化數據。因爲Nosql數據庫是動態結構，可以很容易適應數據類型和結構的變化。
3.存儲規範
關係型數據庫的數據存儲爲了更高的規範性，把數據分割爲最小的關係表以避免重複，獲得精簡的空間利用。雖然管理起來很清晰，但是單個操作設計到多張表的時候，數據管理就顯得有點麻煩。而Nosql數據存儲在平面數據集中，數據經常可能會重複。單個數據庫很少被分隔開，而是存儲成了一個整體，這樣整塊數據更加便於讀寫
4.存儲擴展
這可能是兩者之間最大的區別，關係型數據庫是縱向擴展，也就是說想要提高處理能力，要使用速度更快的計算機。因爲數據存儲在關係表中，操作的性能瓶頸可能涉及到多個表，需要通過提升計算機性能來克服。雖然有很大的擴展空間，但是最終會達到縱向擴展的上限。而Nosql數據庫是橫向擴展的，它的存儲天然就是分佈式的，可以通過給資源池添加更多的普通數據庫服務器來分擔負載。
5.查詢方式
關係型數據庫通過結構化查詢語言來操作數據庫（就是我們通常說的SQL）。SQL支持數據庫CURD操作的功能非常強大，是業界的標準用法。而Nosql查詢以塊爲單元操作數據，使用的是非結構化查詢語言（UnQl），它是沒有標準的。關係型數據庫表中主鍵的概念對應Nosql中存儲文檔的ID。關係型數據庫使用預定義優化方式（比如索引）來加快查詢操作，而Nosql更簡單更精確的數據訪問模式。
6.事務
關係型數據庫遵循ACID規則（原子性(Atomicity)、一致性(Consistency)、隔離性(Isolation)、持久性(Durability)），而Nosql數據庫遵循BASE原則（基本可用（Basically Availble）、軟/柔性事務（Soft-state ）、最終一致性（Eventual Consistency））。由於關係型數據庫的數據強一致性，所以對事務的支持很好。關係型數據庫支持對事務原子性細粒度控制，並且易於回滾事務。而Nosql數據庫是在CAP（一致性、可用性、分區容忍度）中任選兩項，因爲基於節點的分佈式系統中，很難全部滿足，所以對事務的支持不是很好，雖然也可以使用事務，但是並不是Nosql的閃光點。
7.性能
關係型數據庫爲了維護數據的一致性付出了巨大的代價，讀寫性能比較差。在面對高併發讀寫性能非常差，面對海量數據的時候效率非常低。而Nosql存儲的格式都是key-value類型的，並且存儲在內存中，非常容易存儲，而且對於數據的 一致性是 弱要求。Nosql無需sql的解析，提高了讀寫性能。
8.授權方式
關係型數據庫通常有SQL Server，Mysql，Oracle。主流的Nosql數據庫有redis，memcache，MongoDb。大多數的關係型數據庫都是付費的並且價格昂貴，成本較大，而Nosql數據庫通常都是開源的。
Redis，Memcache，MongoDb的特點與區別
Redis
優點
1.支持多種數據結構，如 string（字符串）、 list(雙向鏈表)、dict(hash表)、set(集合）、zset(排序set)、hyperloglog（基數估算）
2.支持持久化操作，可以進行aof及rdb數據持久化到磁盤，從而進行數據備份或數據恢復等操作，較好的防止數據丟失 的手段。
3.支持通過Replication進行數據複製，通過master-slave機制，可以實時進行數據的同步複製，支持多級複製和增量複製，master-slave機制是Redis進行HA的重要手段。
4.單線程請求，所有命令串行執行，併發情況下不需要考慮數據一致性問題。
5.支持pub/sub消息訂閱機制，可以用來進行消息訂閱與通知。
6.支持簡單的事務需求，但業界使用場景很少，並不成熟。
缺點
1.Redis只能使用單線程，性能受限於CPU性能，故單實例CPU最高才可能達到5-6wQPS每秒（取決於數據結構，數據大小以及服務器硬件性能，日常環境中QPS高峯大約在1-2w左右）。
2.支持簡單的事務需求，但業界使用場景很少，並不成熟，既是優點也是缺點。
3.Redis在string類型上會消耗較多內存，可以使用dict（hash表）壓縮存儲以降低內存耗用。
Memcache
優點
1.Memcached可以利用多核優勢，單實例吞吐量極高，可以達到幾十萬QPS（取決於key、value的字節大小以及服務器硬件性能，日常環境中QPS高峯大約在4-6w左右）。適用於最大程度扛量。
2.支持直接配置爲session handle。
缺點
1只支持簡單的key/value數據結構，不像Redis可以支持豐富的數據類型。
2.無法進行持久化，數據不能備份，只能用於緩存使用，且重啓後數據全部丟失。
3.無法進行數據同步，不能將MC中的數據遷移到其他MC實例中。
4.Memcached內存分配採用Slab Allocation機制管理內存，value大小分佈差異較大時會造成內存利用率降低，並引發低利用率時依然出現踢出等問題。需要用戶注重value設計。
MongoDB
優點
1.更高的寫負載，MongoDB擁有更高的插入速度。
2.處理很大的規模的單表，當數據表太大的時候可以很容易的分割表。
3.高可用性，設置M-S不僅方便而且很快，MongoDB還可以快速、安全及自動化的實現節點（數據中心）故障轉移。
4.快速的查詢，MongoDB支持二維空間索引，比如管道，因此可以快速及精確的從指定位置獲取數據。MongoDB在啓動後會將數據庫中的數據以文件映射的方式加載到內存中。如果內存資源相當豐富的話，這將極大地提高數據庫的查詢速度。
5.非結構化數據的爆發增長，增加列在有些情況下可能鎖定整個數據庫，或者增加負載從而導致性能下降，由於MongoDB的弱數據結構模式，添加1個新字段不會對舊錶格有任何影響，整個過程會非常快速。
缺點
1.不支持事務。
2.MongoDB佔用空間過大 。
3.MongoDB沒有成熟的維護工具。
Redis、Memcache和MongoDB的區別
1.性能
三者的性能都比較高，總的來講：Memcache和Redis差不多，要高於MongoDB。
2.便利性
memcache數據結構單一。
redis豐富一些，數據操作方面，redis更好一些，較少的網絡IO次數。
mongodb支持豐富的數據表達，索引，最類似關係型數據庫，支持的查詢語言非常豐富。
3,存儲空間
redis在2.0版本後增加了自己的VM特性，突破物理內存的限制；可以對key value設置過期時間（類似memcache）。
memcache可以修改最大可用內存,採用LRU算法。
mongoDB適合大數據量的存儲，依賴操作系統VM做內存管理，吃內存也比較厲害，服務不要和別的服務在一起。
4.可用性
redis，依賴客戶端來實現分佈式讀寫；主從複製時，每次從節點重新連接主節點都要依賴整個快照,無增量複製，因性能和效率問題，所以單點問題比較複雜；不支持自動sharding,需要依賴程序設定一致hash 機制。一種替代方案是，不用redis本身的複製機制，採用自己做主動複製（多份存儲），或者改成增量複製的方式（需要自己實現），一致性問題和性能的權衡。
Memcache本身沒有數據冗餘機制，也沒必要；對於故障預防，採用依賴成熟的hash或者環狀的算法，解決單點故障引起的抖動問題。
mongoDB支持master-slave,replicaset（內部採用paxos選舉算法，自動故障恢復）,auto sharding機制，對客戶端屏蔽了故障轉移和切分機制。
5.可靠性
redis支持（快照、AOF）：依賴快照進行持久化，aof增強了可靠性的同時，對性能有所影響。
memcache不支持，通常用在做緩存,提升性能。
MongoDB從1.8版本開始採用binlog方式支持持久化的可靠性。
6.一致性
Memcache 在併發場景下，用cas保證一致性。
redis事務支持比較弱，只能保證事務中的每個操作連續執行。
mongoDB不支持事務。
7.數據分析
mongoDB內置了數據分析的功能(mapreduce),其他兩者不支持。
8.應用場景
redis：數據量較小的更性能操作和運算上。
memcache：用於在動態系統中減少數據庫負載，提升性能;做緩存，提高性能（適合讀多寫少，對於數據量比較大，可以採用sharding）。
MongoDB:主要解決海量數據的訪問效率問題。####
參考文章
