大数据时代下的NoSql

随着大数据时代的到来，我们的问题也就来了。海量的数据如何去处理，如何存储，如何才能发挥出大数据的价值呢？在数据量越来越大的今天，传统的关系型数据存储已经满足不了我们的需求，于是就诞生了非关系型数据库NoSql。今天我们就来看看大数据的存储NoSql.

一、NoSql

1、概念

NoSQL(NoSQL = Not Only SQL )，意即”不仅仅是SQL”，泛指非关系型的数据库。是一项全新的数据库革命性运动。NoSQL的拥护者们提倡运用非关系型的数据存储。大多数数据库技术不能保证支持ACID(原子性、一致性、隔离性和持久性)，而且大部分技术都是开源项目，这些技术作为整体被称为NoSQL。

2、CAP定理

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:

一致性(Consistency) (所有节点在同一时间具有相同的数据)

可用性(Availability) (保证每个请求不管成功或者失败都有响应)

分隔容忍(Partition tolerance) (系统中任意信息的丢失或失败不会影响系统的继续运作)

• CAP理论的核心

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：

CA - 单点集群，满足一致性，可用性的系统，通常在可扩展性上不太强大。

CP - 满足一致性，分区容忍必的系统，通常性能不是特别高。

AP - 满足可用性，分区容忍性的系统，通常可能对一致性要求低一些。

3、优点

高可扩展性

分布式计算

低成本

架构的灵活性，半结构化数据

没有复杂的关系

4、缺点

没有标准化

有限的查询功能（到目前为止）

最终一致是不直观的程序

二、应用

1、分类

2、与关系型数据比较

总结:

在大数据时代来临之季，我们了解一下非关系型数据库是非常有必要的，尤其是掌握一两个非关系型数据库的应用，如redis和mongolDB等。接下来我们会开始非关系型数据库的学习之路。