NoSQL数据库使用场景以及架构介绍
目录
一、什么是NoSQL
二、NoSQL数据库使用场景
三、NoSQL数据库架构
四、NoSQL和关系型数据的区别
一、什么是NoSQL
NoSQL，全称为Not Only SQL，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，针对非结构化数据、半结构化数据具有很好的支持。NoSQL的特点在于其不仅仅是SQL，没有声明性查询语言，没有预定义的模式，采用键-值对存储、列存储、文档存储、图形数据库，最终一致性而非ACID属性，可以支持非结构化和不可预知的数据。
NoSQL的产生是为了解决大规模数据集合多重数据种类带来的挑战，特别是大数据应用难题。其优点在于高可拓展性、分布式计算、低成本和架构的灵活性，而缺点在于没有标准化，查询功能有限，最终一致性可能不直观（CAP定理），以及关联产品的选择可能有限（根据CAP定理衍生）。
二、NoSQL数据库使用场景
NoSQL数据库的使用场景主要针对非结构化数据或半结构化数据的处理。例如，键值（Key-Value）数据库可以用于存储用户信息，如会话、配置文件、参数、购物车等等。此外，对于网页或复杂对象的存储，以及处理复杂的数据结构等场景，NoSQL数据库也可以发挥出其优势。
NoSQL数据库具有高可拓展性、分布式计算、低成本和架构灵活性等优点，但也存在一些挑战。例如，它们通常缺乏标准化的查询语言，查询功能有限，最终一致性可能不直观，以及关联产品的选择可能有限。
因此，在选择使用NoSQL数据库时，需要根据具体的应用场景和需求进行评估和选择。
三、NoSQL数据库架构
NoSQL数据库的架构通常包括数据存储工具、数据管理工具和数据查询工具。
数据存储工具：用于将数据存储或映射为表格形式，例如键值（Key-Value）数据库和文档（Document）数据库等。
数据管理工具：对数据“库”、“表”或类似的概念进行管理，对存储的数据进行管理，对数据的性能和可靠性等进行管理，对分布式系统进行管理，对系统的配置方式、运行状态等进行管理。
数据查询工具：快速查询海量数据，提供易用的客户访问接口，但一般无法进行过于复杂的查询，或查询性能极低。
此外，NoSQL数据库通常可以在分布式系统中存储数据，通过并行处理提高数据查询和处理效率，因此进行数据分片，使用布隆过滤器等。在系统可伸缩方面，NoSQL数据库通常具有横向扩展、移除或更换的功能。
四、NoSQL和关系型数据的区别
NoSQL和关系型数据库的区别主要体现在以下方面：
存储方式：关系型数据库采用表格式存储数据，而NoSQL数据库则支持多种存储方式，包括文档、键值对、图结构等。
存储规范：关系型数据库强调数据的规范性，避免重复，而NoSQL数据库则鼓励冗余，以实现数据的灵活性和可扩展性。
扩展方式：关系型数据库主要通过提升硬件配置等向上扩展方式来提升性能，而NoSQL数据库则采用分布式架构，通过增加数据库节点向外扩展，以实现更好的可伸缩性。
查询方式：关系型数据库采用结构化查询语言（SQL）进行查询，而NoSQL数据库则支持非结构化查询语言，以适应多样化的数据结构和查询需求。
事务支持：关系型数据库支持事务处理，以保证数据的一致性和完整性，而NoSQL数据库则一般不支持事务一致性。
性能：关系型数据库在读写性能上通常优于NoSQL数据库，特别是在处理规范化的数据时。然而，NoSQL数据库在处理大规模数据和高并发请求时，通常具有更好的性能。
成本：关系型数据库通常具有较高的成本，因为它们需要高端的硬件和专业的技术支持。相比之下，NoSQL数据库具有简单易部署、开源和成本低的优势。
数据存储位置：关系型数据库的数据主要存储在磁盘中，而NoSQL数据库的数据主要存储在内存中（部分可以持久化到磁盘）。
建表原则：关系型数据库建立在关系模型基础上的数据库，依靠表、字段等关系模型以列或字段构建关联，而NoSQL数据模型比较简单，用Key-Value的形式来存储数据。
并发支持：关系型数据库通过事务和锁来支持并发，高并发情况下执行效率较低。相比之下，NoSQL打破了传统关系型数据库范式的约束和事务一致性，因此并发性能高。
综上所述，NoSQL和关系型数据库各有优缺点，需要根据具体的应用场景和需求进行选择。
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