nosql與大數據

⑴ 對於大數據中的NoSQL,以下不屬於NoSQL的資料庫是哪個

答案：A
1.文檔型資料庫
作為最受歡迎的NoSQL產品，文檔型資料庫MongoDB當仁不讓地佔據了第一的位置，同時它也是所有NoSQL資料庫中排名最靠前的產品(總排行榜第七名)。Apache基金會的CouchDB排在第二，基於.Net的資料庫RavenDB排在第三，Couchbase排在第四。
2.鍵值(Key-value)資料庫
鍵值(Key-value)資料庫是NoSQL領域中應用范圍最廣的，也是涉及產品最多的一種模型。從最簡單的BerkeleyDB到功能豐富的分布式資料庫Riak再到Amazon託管的DynamoDB不一而足。
在鍵值資料庫流行度排行中，Redis不出意外地排名第一，它是一款由Vmware支持的內存資料庫，總體排名第十一。排在第二位的是Memcached，它在緩存系統中應用十分廣泛。排在之後的是Riak、BerkeleyDB、SimpleDB、DynamoDB以及甲骨文的Oracle NoSQL資料庫。值得注意的是，Oracle NoSQL資料庫上榜不久，得分已經翻番，上升勢頭非常迅猛。
3.列式存儲
列式存儲被視為NoSQL資料庫中非常重要的一種模式，其中Cassandra流行度最高，它已經由Facebook轉交給到Apache進行管理，同時Cassandra在全體資料庫排名中排在第十位，緊隨MongoDB成為第二受歡迎的NoSQL資料庫。基於Hadoop的Hbase排在第二位，Hypertable排在第三。而Google的BigTable並未列入排名，原因是它並未正式公開。

⑵ 哪個屬於Nosql資料庫

NoSQL，泛指非關系型的資料庫。隨著互聯網web2.0網站的興起，傳統的關系資料庫在處理web2.0網站，特別是超大規模和高並發的SNS類型的web2.0純動態網站已經顯得力不從心，出現了很多難以克服的問題，而非關系型的資料庫則由於其本身的特點得到了非常迅速的發展。

常見的Nosql資料庫有：

一、Redis資料庫

Redis（RemoteDictionaryServer），即遠程字典服務，是一個開源的使用ANSIC語言編寫、支持網路、可基於內存亦可持久化的日誌型、Key－Value資料庫，並提供多種語言的API。從2010年3月15日起，Redis的開發工作由VMware主持。從2013年5月開始，Redis的開發由Pivotal贊助。

二、MongoDB資料庫

MongoDB是一個介於關系資料庫和非關系資料庫之間的產品，是非關系資料庫當中功能最豐富，最像關系資料庫的。它支持的數據結構非常鬆散，是類似json的bson格式，因此可以存儲比較復雜的數據類型。

Mongo最大的特點是它支持的查詢語言非常強大，其語法有點類似於面向對象的查詢語言，幾乎可以實現類似關系資料庫單表查詢的絕大部分功能，而且還支持對數據建立索引。

(2)nosql與大數據擴展閱讀：

對於NoSQL並沒有一個明確的范圍和定義，但是他們都普遍存在下面一些共同特徵：

一、易擴展

NoSQL資料庫種類繁多，但是一個共同的特點都是去掉關系資料庫的關系型特性。數據之間無關系，這樣就非常容易擴展。無形之間，在架構的層面上帶來了可擴展的能力。

二、大數據量，高性能

NoSQL資料庫都具有非常高的讀寫性能，尤其在大數據量下，同樣表現優秀。這得益於它的無關系性，資料庫的結構簡單。一般MySQL使用Query Cache。NoSQL的Cache是記錄級的，是一種細粒度的Cache，所以NoSQL在這個層面上來說性能就要高很多。

三、靈活的數據模型

NoSQL無須事先為要存儲的數據建立欄位，隨時可以存儲自定義的數據格式。而在關系資料庫里，增刪欄位是一件非常麻煩的事情。如果是非常大數據量的表，增加欄位簡直就是——個噩夢。這點在大數據量的Web2.0時代尤其明顯。

四、高可用

NoSQL在不太影響性能的情況，就可以方便地實現高可用的架構。比如Cassandra、HBase模型，通過復制模型也能實現高可用。

⑶ 目前哪些NoSQL資料庫應用廣泛，各有什麼特點

特點：
它們可以處理超大量的數據。

它們運行在便宜的PC伺服器集群上。

PC集群擴充起來非常方便並且成本很低，避免了「sharding」操作的復雜性和成本。

它們擊碎了性能瓶頸。
NoSQL的支持者稱，通過NoSQL架構可以省去將Web或Java應用和數據轉換成SQL友好格式的時間，執行速度變得更快。
「SQL並非適用於所有的程序代碼，」 對於那些繁重的重復操作的數據，SQL值得花錢。但是當資料庫結構非常簡單時，SQL可能沒有太大用處。

沒有過多的操作。
雖然NoSQL的支持者也承認關系資料庫提供了無可比擬的功能集合，而且在數據完整性上也發揮絕對穩定，他們同時也表示，企業的具體需求可能沒有那麼多。

Bootstrap支持
因為NoSQL項目都是開源的，因此它們缺乏供應商提供的正式支持。這一點它們與大多數開源項目一樣，不得不從社區中尋求支持。

優點：
易擴展
NoSQL資料庫種類繁多，但是一個共同的特點都是去掉關系資料庫的關系型特性。數據之間無關系，這樣就非常容易擴展。也無形之間，在架構的層面上帶來了可擴展的能力。

大數據量，高性能
NoSQL資料庫都具有非常高的讀寫性能，尤其在大數據量下，同樣表現優秀。這得益於它的無關系性，資料庫的結構簡單。一般MySQL使用 Query Cache，每次表的更新Cache就失效，是一種大粒度的Cache，在針對web2.0的交互頻繁的應用，Cache性能不高。而NoSQL的 Cache是記錄級的，是一種細粒度的Cache，所以NoSQL在這個層面上來說就要性能高很多了。

靈活的數據模型
NoSQL無需事先為要存儲的數據建立欄位，隨時可以存儲自定義的數據格式。而在關系資料庫里，增刪欄位是一件非常麻煩的事情。如果是非常大數據量的表，增加欄位簡直就是一個噩夢。這點在大數據量的web2.0時代尤其明顯。

高可用
NoSQL在不太影響性能的情況，就可以方便的實現高可用的架構。比如Cassandra，HBase模型，通過復制模型也能實現高可用。

主要應用：
Apache HBase
這個大數據管理平台建立在谷歌強大的BigTable管理引擎基礎上。作為具有開源、Java編碼、分布式多個優勢的資料庫，Hbase最初被設計應用於Hadoop平台，而這一強大的數據管理工具，也被Facebook採用，用於管理消息平台的龐大數據。

Apache Storm
用於處理高速、大型數據流的分布式實時計算系統。Storm為Apache Hadoop添加了可靠的實時數據處理功能，同時還增加了低延遲的儀錶板、安全警報，改進了原有的操作方式，幫助企業更有效率地捕獲商業機會、發展新業務。

Apache Spark
該技術採用內存計算，從多迭代批量處理出發，允許將數據載入內存做反復查詢，此外還融合數據倉庫、流處理和圖計算等多種計算範式，Spark用Scala語言實現，構建在HDFS上，能與Hadoop很好的結合，而且運行速度比MapRece快100倍。

Apache Hadoop
該技術迅速成為了大數據管理標准之一。當它被用來管理大型數據集時，對於復雜的分布式應用，Hadoop體現出了非常好的性能，平台的靈活性使它可以運行在商用硬體系統，它還可以輕松地集成結構化、半結構化和甚至非結構化數據集。

Apache Drill
你有多大的數據集？其實無論你有多大的數據集，Drill都能輕松應對。通過支持HBase、Cassandra和MongoDB，Drill建立了互動式分析平台，允許大規模數據吞吐，而且能很快得出結果。

Apache Sqoop
也許你的數據現在還被鎖定於舊系統中，Sqoop可以幫你解決這個問題。這一平台採用並發連接，可以將數據從關系資料庫系統方便地轉移到Hadoop中，可以自定義數據類型以及元數據傳播的映射。事實上，你還可以將數據（如新的數據）導入到HDFS、Hive和Hbase中。

Apache Giraph
這是功能強大的圖形處理平台，具有很好可擴展性和可用性。該技術已經被Facebook採用，Giraph可以運行在Hadoop環境中，可以將它直接部署到現有的Hadoop系統中。通過這種方式，你可以得到強大的分布式作圖能力，同時還能利用上現有的大數據處理引擎。

Cloudera Impala
Impala模型也可以部署在你現有的Hadoop群集上，監視所有的查詢。該技術和MapRece一樣，具有強大的批處理能力，而且Impala對於實時的SQL查詢也有很好的效果，通過高效的SQL查詢，你可以很快的了解到大數據平台上的數據。

Gephi
它可以用來對信息進行關聯和量化處理，通過為數據創建功能強大的可視化效果，你可以從數據中得到不一樣的洞察力。Gephi已經支持多個圖表類型，而且可以在具有上百萬個節點的大型網路上運行。Gephi具有活躍的用戶社區，Gephi還提供了大量的插件，可以和現有系統完美的集成到一起，它還可以對復雜的IT連接、分布式系統中各個節點、數據流等信息進行可視化分析。

MongoDB
這個堅實的平台一直被很多組織推崇，它在大數據管理上有極好的性能。MongoDB最初是由DoubleClick公司的員工創建，現在該技術已經被廣泛的應用於大數據管理。MongoDB是一個應用開源技術開發的NoSQL資料庫，可以用於在JSON這樣的平台上存儲和處理數據。目前，紐約時報、Craigslist以及眾多企業都採用了MongoDB，幫助他們管理大型數據集。（Couchbase伺服器也作為一個參考）。

十大頂尖公司：
Amazon Web Services
Forrester將AWS稱為「雲霸主」，談到雲計算領域的大數據，那就不得不提到亞馬遜。該公司的Hadoop產品被稱為EMR（Elastic Map Rece），AWS解釋這款產品採用了Hadoop技術來提供大數據管理服務，但它不是純開源Hadoop，經過修改後現在被專門用在AWS雲上。
Forrester稱EMR有很好的市場前景。很多公司基於EMR為客戶提供服務，有一些公司將EMR應用於數據查詢、建模、集成和管理。而且AWS還在創新，Forrester稱未來EMR可以基於工作量的需要自動縮放調整大小。亞馬遜計劃為其產品和服務提供更強大的EMR支持，包括它的RedShift數據倉庫、新公布的Kenesis實時處理引擎以及計劃中的NoSQL資料庫和商業智能工具。不過AWS還沒有自己的Hadoop發行版。
Cloudera
Cloudera有開源Hadoop的發行版，這個發行版採用了Apache Hadoop開源項目的很多技術，不過基於這些技術的發行版也有很大的進步。Cloudera為它的Hadoop發行版開發了很多功能，包括Cloudera管理器，用於管理和監控，以及名為Impala的SQL引擎等。Cloudera的Hadoop發行版基於開源Hadoop，但也不是純開源的產品。當Cloudera的客戶需要Hadoop不具備的某些功能時，Cloudera的工程師們就會實現這些功能，或者找一個擁有這項技術的合作夥伴。Forrester表示：「Cloudera的創新方法忠於核心Hadoop，但因為其可實現快速創新並積極滿足客戶需求，這一點使它不同於其他那些供應商。」目前，Cloudera的平台已經擁有200多個付費客戶，一些客戶在Cloudera的技術支持下已經可以跨1000多個節點實現對PB級數據的有效管理。
Hortonworks
和Cloudera一樣，Hortonworks是一個純粹的Hadoop技術公司。與Cloudera不同的是，Hortonworks堅信開源Hadoop比任何其他供應商的Hadoop發行版都要強大。Hortonworks的目標是建立Hadoop生態圈和Hadoop用戶社區，推進開源項目的發展。Hortonworks平台和開源Hadoop聯系緊密，公司管理人員表示這會給用戶帶來好處，因為它可以防止被供應商套牢（如果Hortonworks的客戶想要離開這個平台，他們可以輕松轉向其他開源平台）。這並不是說Hortonworks完全依賴開源Hadoop技術，而是因為該公司將其所有開發的成果回報給了開源社區，比如Ambari，這個工具就是由Hortonworks開發而成，用來填充集群管理項目漏洞。Hortonworks的方案已經得到了Teradata、Microsoft、Red Hat和SAP這些供應商的支持。
IBM
當企業考慮一些大的IT項目時，很多人首先會想到IBM。IBM是Hadoop項目的主要參與者之一，Forrester稱IBM已有100多個Hadoop部署，它的很多客戶都有PB級的數據。IBM在網格計算、全球數據中心和企業大數據項目實施等眾多領域有著豐富的經驗。「IBM計劃繼續整合SPSS分析、高性能計算、BI工具、數據管理和建模、應對高性能計算的工作負載管理等眾多技術。」
Intel
和AWS類似，英特爾不斷改進和優化Hadoop使其運行在自己的硬體上，具體來說，就是讓Hadoop運行在其至強晶元上，幫助用戶打破Hadoop系統的一些限制，使軟體和硬體結合的更好，英特爾的Hadoop發行版在上述方面做得比較好。Forrester指出英特爾在最近才推出這個產品，所以公司在未來還有很多改進的可能，英特爾和微軟都被認為是Hadoop市場上的潛力股。
MapR Technologies
MapR的Hadoop發行版目前為止也許是最好的了，不過很多人可能都沒有聽說過。Forrester對Hadoop用戶的調查顯示，MapR的評級最高，其發行版在架構和數據處理能力上都獲得了最高分。MapR已將一套特殊功能融入其Hadoop發行版中。例如網路文件系統（NFS）、災難恢復以及高可用性功能。Forrester說MapR在Hadoop市場上沒有Cloudera和Hortonworks那樣的知名度，MapR要成為一個真正的大企業，還需要加強夥伴關系和市場營銷。
Microsoft
微軟在開源軟體問題上一直很低調，但在大數據形勢下，它不得不考慮讓Windows也兼容Hadoop，它還積極投入到開源項目中，以更廣泛地推動Hadoop生態圈的發展。我們可以在微軟的公共雲Windows Azure HDInsight產品中看到其成果。微軟的Hadoop服務基於Hortonworks的發行版，而且是為Azure量身定製的。
微軟也有一些其他的項目，包括名為Polybase的項目，讓Hadoop查詢實現了SQLServer查詢的一些功能。Forrester說：「微軟在資料庫、數據倉庫、雲、OLAP、BI、電子表格（包括PowerPivot）、協作和開發工具市場上有很大優勢，而且微軟擁有龐大的用戶群，但要在Hadoop這個領域成為行業領導者還有很遠的路要走。」
Pivotal Software
EMC和Vmware部分大數據業務分拆組合產生了Pivotal。Pivotal一直努力構建一個性能優越的Hadoop發行版，為此，Pivotal在開源Hadoop的基礎上又添加了一些新的工具，包括一個名為HAWQ的SQL引擎以及一個專門解決大數據問題的Hadoop應用。Forrester稱Pivotal Hadoop平台的優勢在於它整合了Pivotal、EMC、Vmware的眾多技術，Pivotal的真正優勢實際上等於EMC和Vmware兩大公司為其撐腰。到目前為止，Pivotal的用戶還不到100個，而且大多是中小型客戶。
Teradata
對於Teradata來說，Hadoop既是一種威脅也是一種機遇。數據管理，特別是關於SQL和關系資料庫這一領域是Teradata的專長。所以像Hadoop這樣的NoSQL平台崛起可能會威脅到Teradata。相反，Teradata接受了Hadoop，通過與Hortonworks合作，Teradata在Hadoop平台集成了SQL技術，這使Teradata的客戶可以在Hadoop平台上方便地使用存儲在Teradata數據倉庫中的數據。
AMPLab
通過將數據轉變為信息，我們才可以理解世界，而這也正是AMPLab所做的。AMPLab致力於機器學習、數據挖掘、資料庫、信息檢索、自然語言處理和語音識別等多個領域，努力改進對信息包括不透明數據集內信息的甄別技術。除了Spark，開源分布式SQL查詢引擎Shark也源於AMPLab，Shark具有極高的查詢效率，具有良好的兼容性和可擴展性。近幾年的發展使計算機科學進入到全新的時代，而AMPLab為我們設想一個運用大數據、雲計算、通信等各種資源和技術靈活解決難題的方案，以應對越來越復雜的各種難題。

⑷ nosql資料庫的特點是多對多關系

：1、容易擴展；2、大數據量、高性能；3、靈活的數據模型；4、高可用。nosql資料庫種類繁多，但是它們都有一個共同的特點，就是它們都去掉了關系資料庫的關系型特性。

nosql資料庫特點：
1、易擴展
NoSQL資料庫種類繁多，但是一個共同的特點都是去掉關系資料庫的關系型特性。數據之間無關系，這樣就非常容易擴展。無形之間，在架構的層面上帶來了可擴展的能力。
2、大數據量、高性能
NoSQL資料庫都具有非常高的讀寫性能，尤其在大數據量下，同樣表現優秀。這得益於它的無關系性，資料庫的結構簡單。
一般MySQL使用Query Cache。NoSQL的Cache是記錄級的，是一種細粒度的Cache，所以NoSQL在這個層面上來說性能就要高很多。
3、靈活的數據模型
NoSQL無須事先為要存儲的數據建立欄位，隨時可以存儲自定義的數據格式。而在關系資料庫里，增刪欄位是一件非常麻煩的事情。如果是非常大數據量的表，增加欄位簡直就是——個噩夢。這點在大數據量的Web 2.0時代尤其明顯。
4、高可用
NoSQL在不太影響性能的情況，就可以方便地實現高可用的架構。比如Cassandra、HBase模型，通過復制模型也能實現高可用。
以上就是關於「nosql資料庫有哪些及其特點」的相關知識，感謝各位的閱讀，想要掌握這篇文章的知識點還需要大家自己動手實踐使用過才能領會，如果想了解更多相關內容的文章，歡迎關注群英網路，小編每天都會為大家更新不同的知識。

⑸ 大數據方面核心技術有哪些

大數據技術的體系龐大且復雜，基礎的技術包含數據的採集、數據預處理、分布式回存儲、資料庫、答數據倉庫、機器學習、並行計算、可視化等。

1、數據採集與預處理：

Flume NG實時日誌收集系統，支持在日誌系統中定製各類數據發送方，用於收集數據；

Zookeeper是一個分布式的，開放源碼的分布式應用程序協調服務，提供數據同步服務。

2、數據存儲：

Hadoop作為一個開源的框架，專為離線和大規模數據分析而設計，HDFS作為其核心的存儲引擎，已被廣泛用於數據存儲。

HBase，是一個分布式的、面向列的開源資料庫，可以認為是hdfs的封裝，本質是數據存儲、NoSQL資料庫。

3、數據清洗：MapRece作為Hadoop的查詢引擎，用於大規模數據集的並行計算

4、數據查詢分析：

Hive的核心工作就是把SQL語句翻譯成MR程序，可以將結構化的數據映射為一張資料庫表，並提供 HQL(Hive SQL)查詢功能。

Spark 啟用了內存分布數據集，除了能夠提供互動式查詢外，它還可以優化迭代工作負載。

5、數據可視化：對接一些BI平台，將分析得到的數據進行可視化，用於指導決策服務。

⑹ 互聯網背景下，為什麼用NoSql

本文將從單機MySQL的場景出發，簡述一下隨著網站的訪問量越來越大，資料庫部署的演進過程，到為什麼要用MySQL的必要性。

大數據時代的數據有3V的特點：海量Volume、多樣Variety、實時Velocity。

互聯網網站需求的3高的特點：高並發、高可擴、高性能。

一、單機MySql

當一個網站的訪問量不大時，用單個資料庫完全可以輕松應付。

在那個時候，更多的都是靜態網頁，動態交互類型的網站不多。

七、Nosql是什麼

NoSQL(NoSQL = Not Only SQL )，意即「不僅僅是SQL」，
泛指非關系型的資料庫。隨著互聯網web2.0網站的興起，傳統的關系資料庫在應付web2.0網站，特別是超大規模和高並發的SNS類型的web2.0純動態網站已經顯得力不從心，暴露了很多難以克服的問題，而非關系型的資料庫則由於其本身的特點得到了非常迅速的發展。NoSQL資料庫的產生就是為了解決大規模數據集合多重數據種類帶來的挑戰，尤其是大數據應用難題，包括超大規模數據的存儲。
（例如谷歌或Facebook每天為他們的用戶收集萬億比特的數據）。這些類型的數據存儲不需要固定的模式，無需多餘操作就可以橫向擴展。

八、Nosql的優勢

1.易擴展

NoSQL資料庫種類繁多，但是一個共同的特點都是去掉關系資料庫的關系型特性。

數據之間無關系，這樣就非常容易擴展。也無形之間，在架構的層面上帶來了可擴展的能力。

2.大數據量，高性能

NoSQL資料庫都具有非常高的讀寫性能，尤其在大數據量下，同樣表現優秀。

這得益於它的無關系性，資料庫的結構簡單。一般MySQL使用Query Cache，每次表的更新Cache就失效，是一種大粒度的Cache，在針對web2.0的交互頻繁的應用，Cache性能不高。而NoSQL的Cache是記錄級的，是一種細粒度的Cache，所以NoSQL在這個層面上來說就要性能高很多了。

3.多樣靈活的數據模型

NoSQL無需事先為要存儲的數據建立欄位，隨時可以存儲自定義的數據格式。而在關系資料庫里，增刪欄位是一件非常麻煩的事情。如果是非常大數據量的表，增加欄位簡直就是一個噩夢。

九、Nosql資料庫的四大分類

鍵值(Key-Value)存儲
列存儲
文檔存儲
圖形存儲

常見的有：Redis、Memcache、MongoDB，這里就不一 一 介紹了。

⑺ NoSQL 資料庫：何時使用 NoSQL 與 SQL

NoSQL 資料庫因其功能性、易於開發性和可擴展性而廣受認可，它們越來越多地用於大數據和實時 Web 應用程序，在本文中，我們通過示例討論 NoSQL、何時使用 NoSQL 與 SQL 及其用例。

NoSQL是一種下一代資料庫管理系統 (DBMS)。NoSQL 資料庫具有靈活的模式，可用於構建具有大量數據和高負載的現代應用程序。

「NoSQL」一詞最初是由 Carlo Strozzi 在 1998 年創造的，盡管自 1960 年代後期以來就已經存在類似的資料庫。然而，NoSQL 的發展始於 2009 年初，並且發展迅速。

在處理大量數據時，任何關系資料庫管理系統 (RDBMS) 的響應時間都會變慢。為了解決這個問題，我們可以通過升級現有硬體來「擴大」信息系統，這非常昂貴。但是，NoSQL 可以更好地橫向擴展並且更具成本效益。

NoSQL 對於非結構化或非常大的數據對象（例如聊天日誌數據、視頻或圖像）非常有用，這就是為什麼 NoSQL 在微軟、谷歌、亞馬遜、Meta (Facebook) 等互聯網巨頭中特別受歡迎的原因。

一些流行的 NoSQL 資料庫包括：

隨著企業更快地積累更大的數據集，結構化數據和關系模式並不總是適合。有必要使用非結構化數據和大型對象來更好地捕獲這些信息。

傳統的 RDBMS 使用 SQL（結構化查詢語言）語法來存儲和檢索結構化數據，相反，NoSQL 資料庫包含廣泛的功能，可以存儲和檢索結構化、半結構化、非結構化和多態數據。

有時，NoSQL 也被稱為「 不僅僅是 SQL 」，強調它可能支持類似 SQL 的語言或與 SQL 資料庫並列。SQL 和 NoSQL DBMS 之間的一個區別是 JOIN 功能。SQL 資料庫使用 JOIN 子句來組合來自兩個或多個表的行，因為 NoSQL 資料庫本質上不是表格的，所以這個功能並不總是可行或相關的。

但是，一些 NoSQL DBMS 可以執行類似於 JOIN的操作——就像 MongoDB 一樣。這並不意味著不再需要 SQL DBMS，相反，NoSQL 和 SQL 資料庫傾向於以不同的方式解決類似的問題。

一般來說，在以下情況下，NoSQL 比 SQL 更可取：

許多行業都在採用 NoSQL，取代關系資料庫，從而為某些業務應用程序提供更高的靈活性和可擴展性，下面給出了 NoSQL 資料庫的一些企業用例。

內容管理是一組用於收集、管理、傳遞、檢索和發布任何格式的信息的過程，包括文本、圖像、音頻和視頻。NoSQL 資料庫可以通過其靈活和開放的數據模型為存儲多媒體內容提供更好的選擇。

例如，福布斯在短短幾個月內就構建了一個基於 MongoDB 的定製內容管理系統，以更低的成本為他們提供了更大的敏捷性。

大數據是指太大而無法通過傳統處理系統處理的數據集，實時存儲和檢索大數據的系統在分析 歷史 數據的同時使用流處理來攝取新數據，這是一系列非常適合 NoSQL 資料庫的功能。

Zoom使用 DynamoDB（按需模式）使其數據能夠在沒有性能問題的情況下進行擴展，即使該服務在 COVID-19 大流行的早期使用量激增。

物聯網設備具有連接到互聯網或通信網路的嵌入式軟體和感測器，能夠在無需人工干預的情況下收集和共享數據。隨著數十億台設備生成數不清的數據，IoT NoSQL 資料庫為 IoT 服務提供商提供了可擴展性和更靈活的架構。

Freshub就是這樣的一項服務，它從 MySQL 切換到 MongoDB，以更好地處理其大型、動態、非統一的數據集。

擁有數十億智能手機用戶，可擴展性正成為在移動設備上提供服務的企業面臨的最大挑戰。具有更靈活數據模型的 NoSQL DBMS 通常是完美的解決方案。

例如，The Weather Channel使用 MongoDB 資料庫每分鍾處理數百萬個請求，同時還處理用戶數據並提供天氣更新。

⑻ 什麼是nosql

nosql是not only sql的意思。是近今年新發展起來的存儲系統。當前使用最多的是key-value模型，用於處理超大規模的數據。
以下是摘自網路中的一部分

NoSQL 是非關系型數據存儲的廣義定義。它打破了長久以來關系型資料庫與ACID理論大一統的局面。NoSQL 數據存儲不需要固定的表結構，通常也不存在連接操作。在大數據存取上具備關系型資料庫無法比擬的性能優勢。該術語在 2009 年初得到了廣泛認同。
當今的應用體系結構需要數據存儲在橫向伸縮性上能夠滿足需求。而 NoSQL 存儲就是為了實現這個需求。Google 的BigTable與Amazon的Dynamo是非常成功的商業 NoSQL 實現。一些開源的 NoSQL 體系，如Facebook 的Cassandra， Apache 的HBase，也得到了廣泛認同。從這些NoSQL項目的名字上看不出什麼相同之處：Hadoop、Voldemort、Dynomite，還有其它很多。
NoSQL與關系型資料庫設計理念比較
關系型資料庫中的表都是存儲一些格式化的數據結構，每個元組欄位的組成都一樣，即使不是每個元組都需要所有的欄位，但資料庫會為每個元組分配所有的欄位，這樣的結構可以便於表與表之間進行連接等操作，但從另一個角度來說它也是關系型資料庫性能瓶頸的一個因素。而非關系型資料庫以鍵值對存儲，它的結構不固定，每一個元組可以有不一樣的欄位，每個元組可以根據需要增加一些自己的鍵值對，這樣就不會局限於固定的結構，可以減少一些時間和空間的開銷。

⑼ 為什麼海量數據場景中NoSQL越來越重要

本質是因為：隨著互聯網的進一步發展與各行業信息化建設進程加快、參與者的增多，人們對軟體有了更多更新的要求，需要軟體不僅能實現功能，而且要求保證許多人可以共同參與使用，因而軟體所需承載的數據量和吞吐量必須達到相應的需求。而目前的關系型資料庫在某些方面有一些缺點，導致不能滿足需要。

具體則需要對比關系型資料庫與Nosql之間的區別可以得出

關系型資料庫

關系型資料庫把所有的數據都通過行和列的二元表現形式表示出來。

關系型資料庫的優勢：

1.保持數據的一致性（事務處理）
2.由於以標准化為前提，數據更新的開銷很小（相同的欄位基本上都只有一處）
3.可以進行Join等復雜查詢
其中能夠保持數據的一致性是關系型資料庫的最大優勢。

關系型資料庫的不足：

不擅長的處理

1.大量數據的寫入處理（這點尤為重要）
2.為有數據更新的表做索引或表結構（schema）變更
3.欄位不固定時應用
4.對簡單查詢需要快速返回結果的處理

--大量數據的寫入處理

讀寫集中在一個資料庫上讓資料庫不堪重負，大部分網站已使用主從復制技術實現讀寫分離，以提高讀寫性能和讀庫的可擴展性。

所以在進行大量數據操作時，會使用資料庫主從模式。數據的寫入由主資料庫負責，數據的讀入由從資料庫負責，可以比較簡單地通過增加從資料庫來實現規模化，但是數據的寫入卻完全沒有簡單的方法來解決規模化問題。

第一，要想將數據的寫入規模化，可以考慮把主資料庫從一台增加到兩台，作為互相關聯復制的二元主資料庫使用，確實這樣可以把每台主資料庫的負荷減少一半，但是更新處理會發生沖突，可能會造成數據的不一致，為了避免這樣的問題，需要把對每個表的請求分別分配給合適的主資料庫來處理。

第二，可以考慮把資料庫分割開來，分別放在不同的資料庫伺服器上，比如將不同的表放在不同的資料庫伺服器上，資料庫分割可以減少每台資料庫伺服器上的數據量，以便減少硬碟IO的輸入、輸出處理，實現內存上的高速處理。但是由於分別存儲字不同伺服器上的表之間無法進行Join處理，資料庫分割的時候就需要預先考慮這些問題，資料庫分割之後，如果一定要進行Join處理，就必須要在程序中進行關聯，這是非常困難的。

--為有數據更新的表做索引或表結構變更

在使用關系型資料庫時，為了加快查詢速度需要創建索引，為了增加必要的欄位就一定要改變表結構，為了進行這些處理，需要對表進行共享鎖定，這期間數據變更、更新、插入、刪除等都是無法進行的。如果需要進行一些耗時操作，例如為數據量比較大的表創建索引或是變更其表結構，就需要特別注意，長時間內數據可能無法進行更新。

--欄位不固定時的應用

如果欄位不固定，利用關系型資料庫也是比較困難的，有人會說，需要的時候加個欄位就可以了，這樣的方法也不是不可以，但在實際運用中每次都進行反復的表結構變更是非常痛苦的。你也可以預先設定大量的預備欄位，但這樣的話，時間一長很容易弄不清除欄位和數據的對應狀態，即哪個欄位保存有哪些數據。

--對簡單查詢需要快速返回結果的處理 （這里的「簡單」指的是沒有復雜的查詢條件）

這一點稱不上是缺點，但不管怎樣，關系型資料庫並不擅長對簡單的查詢快速返回結果，因為關系型資料庫是使用專門的sql語言進行數據讀取的，它需要對sql與越南進行解析，同時還有對表的鎖定和解鎖等這樣的額外開銷，這里並不是說關系型資料庫的速度太慢，而只是想告訴大家若希望對簡單查詢進行高速處理，則沒有必要非使用關系型資料庫不可。

NoSQL資料庫

關系型資料庫應用廣泛，能進行事務處理和表連接等復雜查詢。相對地，NoSQL資料庫只應用在特定領域，基本上不進行復雜的處理，但它恰恰彌補了之前所列舉的關系型資料庫的不足之處。

優點：

易於數據的分散

各個數據之間存在關聯是關系型資料庫得名的主要原因，為了進行join處理，關系型資料庫不得不把數據存儲在同一個伺服器內，這不利於數據的分散，這也是關系型資料庫並不擅長大數據量的寫入處理的原因。相反NoSQL資料庫原本就不支持Join處理，各個數據都是獨立設計的，很容易把數據分散在多個伺服器上，故減少了每個伺服器上的數據量，即使要處理大量數據的寫入，也變得更加容易，數據的讀入操作當然也同樣容易。

典型的NoSQL資料庫

臨時性鍵值存儲（memcached、Redis）、永久性鍵值存儲（ROMA、Redis）、面向文檔的資料庫（MongoDB、CouchDB）、面向列的資料庫（Cassandra、HBase）

一、 鍵值存儲

它的數據是以鍵值的形式存儲的，雖然它的速度非常快，但基本上只能通過鍵的完全一致查詢獲取數據，根據數據的保存方式可以分為臨時性、永久性和兩者兼具 三種。

（1）臨時性

所謂臨時性就是數據有可能丟失，memcached把所有數據都保存在內存中，這樣保存和讀取的速度非常快，但是當memcached停止時，數據就不存在了。由於數據保存在內存中，所以無法操作超出內存容量的數據，舊數據會丟失。總結來說：

。在內存中保存數據

。可以進行非常快速的保存和讀取處理

。數據有可能丟失

（2）永久性

所謂永久性就是數據不會丟失，這里的鍵值存儲是把數據保存在硬碟上，與臨時性比起來，由於必然要發生對硬碟的IO操作，所以性能上還是有差距的，但數據不會丟失是它最大的優勢。總結來說：

。在硬碟上保存數據

。可以進行非常快速的保存和讀取處理（但無法與memcached相比）

。數據不會丟失

（3） 兩者兼備

Redis屬於這種類型。Redis有些特殊，臨時性和永久性兼具。Redis首先把數據保存在內存中，在滿足特定條件（默認是15分鍾一次以上，5分鍾內10個以上，1分鍾內10000個以上的鍵發生變更）的時候將數據寫入到硬碟中，這樣既確保了內存中數據的處理速度，又可以通過寫入硬碟來保證數據的永久性，這種類型的資料庫特別適合處理數組類型的數據。總結來說：

。同時在內存和硬碟上保存數據

。可以進行非常快速的保存和讀取處理

。保存在硬碟上的數據不會消失（可以恢復）

。適合於處理數組類型的數據

二、面向文檔的資料庫

MongoDB、CouchDB屬於這種類型，它們屬於NoSQL資料庫，但與鍵值存儲相異。

（1）不定義表結構

即使不定義表結構，也可以像定義了表結構一樣使用，還省去了變更表結構的麻煩。

（2）可以使用復雜的查詢條件

跟鍵值存儲不同的是，面向文檔的資料庫可以通過復雜的查詢條件來獲取數據，雖然不具備事務處理和Join這些關系型資料庫所具有的處理能力，但初次以外的其他處理基本上都能實現。

三、面向列的資料庫

Cassandra、HBae、HyperTable屬於這種類型，由於近年來數據量出現爆發性增長，這種類型的NoSQL資料庫尤其引入注目。

普通的關系型資料庫都是以行為單位來存儲數據的，擅長以行為單位的讀入處理，比如特定條件數據的獲取。因此，關系型資料庫也被成為面向行的資料庫。相反，面向列的資料庫是以列為單位來存儲數據的，擅長以列為單位讀入數據。

面向列的資料庫具有搞擴展性，即使數據增加也不會降低相應的處理速度（特別是寫入速度），所以它主要應用於需要處理大量數據的情況。另外，把它作為批處理程序的存儲器來對大量數據進行更新也是非常有用的。但由於面向列的資料庫跟現行資料庫存儲的思維方式有很大不同，故應用起來十分困難。

總結：關系型資料庫與NoSQL資料庫並非對立而是互補的關系，即通常情況下使用關系型資料庫，在適合使用NoSQL的時候使用NoSQL資料庫，讓NoSQL資料庫對關系型資料庫的不足進行彌補。