NoSql研究报告 1.概述 随着互联网的不断发展,信息系统的数据变得越来越多,关系型数据库逐渐面临着难以克服的障碍,主要体现在: 对数据库的高并发读写需求 对海量数据的高效率存储和访问需求 对数据库的高扩展性和高可用性的需求 而在大多数与海量数据相关的应用场景下,传统关系型数据库的诸多特性却显得不那么重要(例如事务.读写实时性.多表关联),因此,非关系型数据库(NoSql)应运而生. 本文即针对当前较为主流的NoSql产品进行了横向对比.旨在为NoSql产品的选型提供依据. 2.功能对比 Mo

couchbase是一个较新的.发展迅速的nosql数据库技术.2014年,viber宣布使用couchbase替换mongodb,以适应10亿级的用户量,目前,couchbase已大量运用于生产环境,国内使用的公司主要有新浪,腾讯等.由于中文资料较少,阅读了官方文档中的部分介绍后,将资料翻译和汇总如下. 概述 couchbase是CouchDB和MemBase的合并.而memBase是基于Memcached的.因此couchbase联合了couchbase的简单可靠和memcached的高性能

现今云计算的从业人员对NoSQL一词并不感到陌生,虽然很多技术人员都长期从事关系数据库的工作,但现在他们对NoSQL技术充满期待.对于企业来说,从关系型数据库到NoSQL数据库转变绝对是个需要深思熟虑的大改变.这涉及的不仅是软件的变化,更多的是对于数据存储上观念性的变化. CouchDB专家兼作者Bradley Holt认为NoSQL并不是反SQL的运动,为对应的工作选择最恰当的工具才是正确的模式. 大多数非关系数据库都具有快速和可伸缩的特性.通过放弃关系存储模型和架构,关系数据库便可脱离由紧密

NoSQL入门概述(一) 作者 : Stanley 罗昊 [转载请注明出处和署名,谢谢!] 什么是NoSQL NoSQL(NoSQL - Not Only SQL),意“不仅仅是SQL”: 泛指非关系型的数据库: 随着互联网web2.0网站的兴起,传统的关系数据库在应对web2.0网站,特别是超大规模和高并发的SNS类型的web2.0纯动态网站以及显得力不从心,暴露了很多难以克服的问题,而非关系型的数据库则由于其本身的特点得到了非常迅速的发展: NoSQL数据库的产生就是为了解决大规模数据集合,

一直觉得“大数据”这个名词离我很近,却又很遥远.最近不管是微博上,还是各种技术博客.论坛,碎碎念大数据概念的不胜枚举. 在我的理解里,从概念理解上来讲,大数据的目的在于更好的数据分析,否则如此大数据的存储便没有这么大的意义了.至于从技术上, 恰好之前在<淘宝技术这十年>的引言部分,读到一篇小文,觉得放在这个大数据的讨论下,也还很贴切: “据不可靠消息,在双十一当天高峰,淘宝的访问流量最巅峰达到871GB/S.这个数字意味着需要178万个4Mb带宽的家庭宽带才能负担的起, 也完全有能力拖垮一个中

在看着章节的时候,我简单的回顾了一下关系型数据库的事务处理的ACID原则,其中原子性和持久性比较好理解.由于以前没有深入去研究.关于一致性和隔离性上我产生了疑问,在整理后分析如下:   一致性:书中所说的一致性是指数据库要保证事务处理前后,数据从一种一致的状态转移到另外一种一致的状态.书中举的例子是银行转账前后总账是不应该变化的.但是我困惑的是,转账前后总账的一致性应该是在应用程序中控制的,数据库怎么能保证呢?最后我的理解是,数据库本身不保证你的数据的一致性,但是它有一些处理,只要你的应用程序写

NoSQL产生的原因: 关系型数据库不擅长的操作,是NoSQL应运而生的原因: 大量的数据写入操作书上写的是“大量数据的写入操作“,我理解的应该是“大量的数据写入操作”,因为大量的数据写入操作才会引起并发,并发和锁是关系型数据库的瓶颈,NoSQL将表拆分到不同的节点上,可以将写入操作分发到各个节点上.为何关系型数据库无法解决大量的数据写入操作?在数据读入方面,关系型数据库可以通过增加节点,主从复制,来提高高并发的时候的压力.但是在写入方面,为了保证每个节点上数据的一致,仍然要把写入请求发送到每个

键值存储数据库临时性:如Memcached.临时性的键值数据库把数据存储在内存中,在两种情况下会造成上数据的丢失,一是断电,而是数据内容超出内存大小.这种处理的好处是非常快.永久型:如Tokyo Tyrant .Flare和ROMA两者兼有型:Redis.Redis首先把数据存在内存中,然后在满足特定条件(默认是15分钟1次以上,5分钟10个以上,1一分钟10000个以上的键发生变化)的时候,将数据同步到硬盘,这样既可以保证数据的处理速度,又可以保证数据的永久性.我的疑惑是:按照这种特定条件的话

CSDN.NET   这几年来, NoSQL数据库凭借其易扩展.高性能.高可用.数据模型灵活等特色吸引到了大量新兴互联网公司的青睐,包括国内的淘宝.新浪.京东商城.360.搜狗等都已经在局部尝试NoSQL解决方案. 广州巨杉数据库是一家专注于新型 NoSQL分布式数据库研发的创业公司,目前已经获得首轮天使投资,核心产品是SequoiaDB.巨杉数据库的创始团队成员多来自于IBM北美实验室, 长期从事关系型数据库DB2的研发工作.SequoiaDB 1.3于2013年4月正式发布(最新版本为1.5

Couchbase是CouchDB与Membase两个NoSQL数据库相结合的产物,本文推荐的是Couchbase官方发表的一篇论文,命名为<NoSQL Database Technology>(NoSQL数据库技术),文章包括以下内容: 软件行业变迁:使用者.软件程序及架构的变迁 对数据库技术发展的描述:数据库的发展曾一度落后在应用需求之后 RDBMS的多样化应用:分片技术.反范式架构及分布式缓存技术 何为NoSQL技术 移动设备的数据同步技术 开源及商业NoSQL系统相关的技术 PDF地址

原文链接:Why NoSQL Database? 向数据时代的转变正在推动 NoSQL 随着各行各业朝着数据时代转变,商业世界正在经历巨大的变革.这是由互联网以及其他二十一世纪新技术--云计算.移动应用.社交媒体和大数据驱动的经济模式.每一项数据时代业务的核心都是它的 Web.移动和物联网应用.如今,这是企业用于与用户进行互动的首要方式,同时也是企业如何扩大经营的方式.这些应用的使用体验很大程度上决定了用户的满意度和忠诚度. 这些应用与传统企业应用--如 ERP.HR 和财务会计软件等,有什么不

NoSQL一词最早出现在1998年.2009年Last.fm的Johan Oskarsson发起了一次关于分布式开源数据库的讨论,来自Rackspace的Eric Evans再次提出了NoSQL概念,这时的NoSQL主要是指非关系型.分布式.不提供数据库设计模式.从2009年开始,NoSQL开始逐渐兴起和发展. 回望历史应该说NoSQL数据库的兴起,完全是十年来伴随互联网技术,大数据数据的兴起和发展,NoSQL在面临大数据场景下相对于关系型数据库运用,这一概念无疑是一种全新思维的注入. 正值20

NoSQL最早起源于1998年,但从2009年开始,NoSQL真正开始逐渐兴起和发展.回望历史应该说NoSQL数据库的兴起,完全是十年来伴随互联网技术,大数据数据的兴起和发展,NoSQL在面临大数据场景下相对于关系型数据库运用,这一概念无疑是一种全新思维的注入. 接下来本文重点梳理下NoSQL领域最新发展趋势以及阿里云NoSQL最新现状,以飨读者. 云NoSQL数据库成为数据库领域重要增长引擎 云化趋势不可避免,根据Gartner的报告,2017年超过73%的DBMS增长来自云厂商,Gartne

目录 一. CouchBase概述 1.1.简述 1.2.CouchDB和CouchBase比对 1.2.1.CouchDB和CouchBase的相同之处 1.2.2.CouchDB和CouchBase的不同之处 1.3.CouchBase的社区版和企业版的区别 1.4.Couchbase名词术语 1.5.Couchbase和RMDB对比 1.6.数据同步协议 1.6.1.DCP (Database Change Protocol) 1.6.2.XDCR (Cross Data Center R

随着互联网技术的发展,面对海量数据的存储和分析,传统关系型数据库已经无法满足,由此衍生出一种与关系型数据库区别开的数据库NoSQL(Not Only SQL). 国外做的比较成熟的NoSQL有MongoDB,Cassandra,ToKuMX等,不一一列举. 据我的粗略了解,BAT等巨头内部基本都有自己的NoSQL项目,有的是基于开源项目自行研发,有的是依托MongoDB等NoSQL为基础搭建数据分析平台.而近些年迅速成长的各类公有云服务提供商,在除了SQL Server,MySQL,MariaD

5.1 NoSQL概论 最初:反SQL 概念演变,现在:Not only SQL 特点: 1.灵活的可扩展性 所以支持海量数据存储 2.灵活的数据模型 例如:HBase 3.和云计算的紧密结合 (一)nosql兴起原因: 1.关系性数据库无法满足web2.0的需求; 传统的关系数据库优点: 1.非常完备的关系理论基础 2.具有事务机制的支持 3.高效的查询优化机制 传统的关系数据库性能上的缺陷: 1.无法满足海量数据的管理需求: 互联网时代,数据产生速度非常快,那么庞大的数据如果还是按照传统的关

1.NoSQL产生的原因 目前关系型数据库难以应对日益增多的海量数据,横向的分布式扩展能力比较弱,因此构建出非关系型数据库(所谓的NoSQL),其目的是为了构建一种结构简单.分布式.易扩展.效率高且使用方便的新型数据库系统. 2.NoSQL特点 NoSQL一般提供数据的分布式存储.数据表的统一管理和维护.以及快速的分布式写入和简单查询能力等. 一是流行的NoSQL软件满足业务需求而生 二是知名的NoSQL软件都是开源 3.NoSQL的典型应用场景 海量日志数据.业务数据或监控数据的管理和查询 特

NoSQL不是不用SQL,是Not only SQL,不仅仅是结构化的查询. NoSQL兴起的原因 在Web2.0时代新浪一分钟可以发送两万条微博,苹果可以下载4.7万次应用. 数据的高并发性,同时有90万次的查询向百度的服务器提出了搜索要求.还有高扩展性,Web应用千变万化,可能对字段的需求在不断地增加.传统的数据库无法对字段进行简单的扩展. 关系型数据库作为一个统一的数据模型,既被用于数据分析,也被用于在线业务.数据分析强调的是高吞吐量,我要产生大量的计算结果.而在线业务需要低延时,意思是需

NoSQL的三大基石:cap,Base,最终一致性   5.4.1 cap理论(帽子理论):   consistency:一致性availability:可用性partition tolerance:分区容忍性 理想的目标是设计一个分布式文件系统,同时实现CAP三个性质,但证明不可能,只能三者取二. 1)牺牲一致性换取可用性的实例: 无法传播的情况发生时,若p2要求马上读副本v2(保证可用性),数据不一致(牺牲一致性): 若p2等到p1把数据传过来再读副本v2(保证一致性),已经过了一段时间(牺

在当今市场上,存在各种类型的数据库,选择适合你业务类型的数据库对应用的开发和维护有着重要意义.本篇文章,将为大家分享SQL和NoSQL语言之间的区别,同时还将比较这两种类型的数据库,以帮助小伙伴们选择最适合你业务类型的数据库 .   ONE --什么是SQL和NoSQL 一.什么是SQL? 结构化查询语言(Structured Query Language)简称SQL,是一种特殊目的的编程语言,是一种数据库查询和程序设计语言,用于存取数据以及查询.更新和管理关系数据库系统.该语言以表格的形式从结

摘要:与关系数据库相比,每个NoSQL都有自己不同的适用场景,这里带大家盘点文档数据库.图数据库.键值数据存储.列存储数据库与内存数据网络等领域的常用的NoSQL. 在几年内,NoSQL数据库一直以性能.可扩展性.灵活的模式和分析能力聚焦着人们的注意力.尽管关系型数据库对于某些用例来说仍是一个不错的选择,就像结构数据和要求ACID事务的应用,但是NoSQL在以下用例中将更具优势: 存储的数据实质上是半结构化或者松散的. 要求一定的等级的性能和扩展性. 存取该数据的应用与最终的一致性相吻合. 非关