NoSQL(NoSQL = Not Only SQL ),意即"不仅仅是SQL"。
在现代的计算系统上每天网络上都会产生庞大的数据量。
这些数据有很大一部分是由关系数据库管理系统(RDMBSs)来处理。
1970年 E.F.Codd's提出的关系模型的论文 "A relational model of data for large shared data banks",这使得数据建模和应用程序编程更加简单。
通过应用实践证明,关系模型是非常适合于客户服务器编程,远远超出预期的利益,今天它是结构化数据存储在网络和商务应用的主导技术。
NoSQL 是一项全新的数据库革命性运动,早期就有人提出,发展至2009年趋势越发高涨。NoSQL的拥护者们提倡运用非关系型的数据存储,相对于铺天盖地的关系型数据库运用,这一概念无疑是一种全新的思维的注入。
ACID:数据库事务正确执行的四个基本要素的缩写 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。 比如现有有个交易是从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。
分布式系统(distributed system)由多台计算机和通信的软件组件通过计算机网络连接(本地网络或广域网)组成。
分布式系统是建立在网络之上的软件系统。正是因为软件的特性,所以分布式系统具有高度的内聚性和透明性。
因此,网络和分布式系统之间的区别更多的在于高层软件(特别是操作系统),而不是硬件。
分布式系统可以应用在在不同的平台上如:Pc、工作站、局域网和广域网上等。
可靠性(容错) : 分布式计算系统中的一个重要的优点是可靠性。一台服务器的系统崩溃并不影响到其余的服务器。
可扩展性: 在分布式计算系统可以根据需要增加更多的机器。
资源共享: 共享数据是必不可少的应用,如银行,预订系统。
灵活性: 由于该系统是非常灵活的,它很容易安装,实施和调试新的服务。
更快的速度: 分布式计算系统可以有多台计算机的计算能力,使得它比其他系统有更快的处理速度。
开放系统: 由于它是开放的系统,本地或者远程都可以访问到该服务。
更高的性能: 相较于集中式计算机网络集群可以提供更高的性能(及更好的性价比)。
故障排除: : 故障排除和诊断问题。
软件: 更少的软件支持是分布式计算系统的主要缺点。
网络: 网络基础设施的问题,包括:传输问题,高负载,信息丢失等。
安全性: 开发系统的特性让分布式计算系统存在着数据的安全性和共享的风险等问题。
NoSQL,指的是非关系型的数据库。NoSQL有时也称作Not Only SQL的缩写,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。
NoSQL用于超大规模数据的存储。(例如谷歌或Facebook每天为他们的用户收集万亿比特的数据)。这些类型的数据存储不需要固定的模式,无需多余操作就可以横向扩展。
今天我们可以通过第三方平台(如:Google,Facebook等)可以很容易的访问和抓取数据。
用户的个人信息,社交网络,地理位置,用户生成的数据和用户操作日志已经成倍的增加。
我们如果要对这些用户数据进行挖掘,那SQL数据库已经不适合这些应用了, NoSQL数据库的发展也却能很好的处理这些大的数据。
RDBMS(关系型数据库)
NoSQL
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:
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:
优点:
缺点:
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:
ACID | BASE |
---|---|
原子性(Atomicity) | 基本可用(Basically Available) |
一致性(Consistency) | 软状态/柔性事务(Soft state) |
隔离性(Isolation) | 最终一致性 (Eventual consistency) |
持久性 (Durable) |
类型 | 部分代表 | 特点 |
---|---|---|
列存储 | HbaseCassandraHypertable | 顾名思义,是按列存储数据的。最大的特点是方便存储结构化和半结构化数据,方便做数据压缩,对针对某一列或者某几列的查询有非常大的IO优势。 |
文档存储 | MongoDBCouchDB | 文档存储一般用类似json的格式存储,存储的内容是文档型的。这样也就有有机会对某些字段建立索引,实现关系数据库的某些功能。 |
key-value存储 | Tokyo Cabinet / TyrantBerkeley DBMemcacheDBRedis | 可以通过key快速查询到其value。一般来说,存储不管value的格式,照单全收。(Redis包含了其他功能) |
图存储 | Neo4JFlockDB | 图形关系的最佳存储。使用传统关系数据库来解决的话性能低下,而且设计使用不方便。 |
对象存储 | db4oVersant | 通过类似面向对象语言的语法操作数据库,通过对象的方式存取数据。 |
xml数据库 | Berkeley DB XMLBaseX | 高效的存储XML数据,并支持XML的内部查询语法,比如XQuery,Xpath。 |
现在已经有很多公司使用了 NoSQL:
不管我们学习什么数据库都应该学习其中的基础概念,在mongodb中基本的概念是文档、集合、数据库,下面我们挨个介绍。
下表将帮助您更容易理解Mongo中的一些概念:
SQL术语/概念 | MongoDB术语/概念 | 解释/说明 |
---|---|---|
database | database | 数据库 |
table | collection | 数据库表/集合 |
row | document | 数据记录行/文档 |
column | field | 数据字段/域 |
index | index | 索引 |
table joins | 表连接,MongoDB不支持 | |
primary key | primary key | 主键,MongoDB自动将_id字段设置为主键 |
一个mongodb中可以建立多个数据库。
MongoDB的默认数据库为"db",该数据库存储在data目录中。
MongoDB的单个实例可以容纳多个独立的数据库,每一个都有自己的集合和权限,不同的数据库也放置在不同的文件中。
"show dbs" 命令可以显示所有数据的列表。
show dbs
# local 0.078GB
# test 0.078GB
执行 "db" 命令可以显示当前数据库对象或集合。
db
# test
运行"use"命令,可以连接到一个指定的数据库。
use local
# switched to db local
以上实例命令中,"local" 是你要链接的数据库。
在下一个章节我们将详细讲解MongoDB中命令的使用。
数据库也通过名字来标识。
数据库名可以是满足以下条件的任意UTF-8字符串。
有一些数据库名是保留的,可以直接访问这些有特殊作用的数据库。
文档是一个键值(key-value)对(即BSON)。
MongoDB 的文档不需要设置相同的字段,并且相同的字段不需要相同的数据类型,这与关系型数据库有很大的区别,也是 MongoDB 非常突出的特点。
{
"site":"www.runoob.com",
"name":"菜鸟教程"
}
下表列出了 RDBMS 与 MongoDB 对应的术语:
RDBMS | MongoDB |
---|---|
数据库 | 数据库 |
表格 | 集合 |
行 | 文档(就是{} ) |
列 | 字段 |
表联合 | 嵌入文档 |
主键 |
数据库服务和客户端 | |
---|---|
Mysqld/Oracle | mongod |
mysql/sqlplus | mongo |
需要注意的是:
文档键命名规范:
集合就是 MongoDB 文档组,类似于 RDBMS (关系数据库管理系统:Relational Database Management System)中的表格。
集合存在于数据库中,集合没有固定的结构,这意味着你在对集合可以插入不同格式和类型的数据,但通常情况下我们插入集合的数据都会有一定的关联性。
比如,我们可以将以下不同数据结构的文档插入到集合中:
{
"site":"www.baidu.com"
}
{
"site":"www.google.com",
"name":"Google"
}
{
"site":"www.runoob.com",
"name":"菜鸟教程",
"num":5
}
当第一个文档插入时,集合就会被创建。
合法的集合名
Capped collections 就是固定大小的collection。
它有很高的性能以及队列过期的特性(过期按照插入的顺序). 有点和 "RRD" 概念类似。
Capped collections是高性能自动的维护对象的插入顺序。它非常适合类似记录日志的功能 和标准的collection不同,你必须要显式的创建一个capped collection, 指定一个collection的大小,单位是字节。collection的数据存储空间值提前分配的。
要注意的是指定的存储大小包含了数据库的头信息。
db.createCollection("mycoll", {capped:true, size:100000})
数据库的信息是存储在集合中。它们使用了系统的命名空间:
dbname.system.*
在MongoDB数据库中名字空间 <dbname>.system.* 是包含多种系统信息的特殊集合(Collection),如下:
集合命名空间 | 描述 |
---|---|
dbname.system.namespaces | 列出所有名字空间。 |
dbname.system.indexes | 列出所有索引。 |
dbname.system.profile | 包含数据库概要(profile)信息。 |
dbname.system.users | 列出所有可访问数据库的用户。 |
dbname.local.sources | 包含复制对端(slave)的服务器信息和状态。 |
对于修改系统集合中的对象有如下限制。
在{{system.indexes}}插入数据,可以创建索引。但除此之外该表信息是不可变的(特殊的drop index命令将自动更新相关信息)。
{{system.users}}是可修改的。 {{system.profile}}是可删除的。
下表为MongoDB中常用的几种数据类型。
数据类型 | 描述 |
---|---|
String | 字符串。存储数据常用的数据类型。在 MongoDB 中,UTF-8 编码的字符串才是合法的。 |
Integer | 整型数值。用于存储数值。根据你所采用的服务器,可分为 32 位或 64 位。 |
Boolean | 布尔值。用于存储布尔值(真/假)。 |
Double | 双精度浮点值。用于存储浮点值。 |
Min/Max keys | 将一个值与 BSON(二进制的 JSON)元素的最低值和最高值相对比。 |
Arrays | 用于将数组或列表或多个值存储为一个键。 |
Timestamp | 时间戳。记录文档修改或添加的具体时间。 |
Object | 用于内嵌文档。 |
Null | 用于创建空值。 |
Symbol | 符号。该数据类型基本上等同于字符串类型,但不同的是,它一般用于采用特殊符号类型的语言。 |
Date | 日期时间。用 UNIX 时间格式来存储当前日期或时间。你可以指定自己的日期时间:创建 Date 对象,传入年月日信息。 |
Object ID | 对象 ID。用于创建文档的 ID。 |
Binary Data | 二进制数据。用于存储二进制数据。 |
Code | 代码类型。用于在文档中存储 JavaScript 代码。 |
Regular expression | 正则表达式类型。用于存储正则表达式。 |
原创声明:本文系作者授权腾讯云开发者社区发表,未经许可,不得转载。
如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。
原创声明:本文系作者授权腾讯云开发者社区发表,未经许可,不得转载。
如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。