云计算背后的秘密(6)-NoSQL数据库综述(1)

我本来一直觉得NoSQL其实很容易理解的，我本身也已经对NoSQL有了非常深入的研究，但是在最近准备YunTable的Chart的时候，发现NoSQL不仅非常博大精深，而且我个人对NoSQL的理解也只是皮毛而已，但我还算是一个“知耻而后勇”的人，所以经过一段时间的学习之后，从本系列第六篇开始，就将和大家聊聊NoSQL，而本篇将主要给大家做一下NoSQL数据库的综述。

首先将和大家聊聊为什么NoSQL会在关系型数据库已经非常普及的情况下异军突起?

诞生的原因

随着互联网的不断发展，各种类型的应用层出不穷，所以导致在这个云计算的时代，对技术提出了更多的需求，主要体现在下面这四个方面：

1. 低延迟的读写速度：应用快速地反应能极大地提升用户的满意度;

2. 支撑海量的数据和流量：对于搜索这样大型应用而言，需要利用PB级别的数据和能应对百万级的流量;

3. 大规模集群的管理：系统管理员希望分布式应用能更简单的部署和管理;

4. 庞大运营成本的考量：IT经理们希望在硬件成本、软件成本和人力成本能够有大幅度地降低;

虽然关系型数据库已经在业界的数据存储方面占据不可动摇的地位，但是由于其天生的几个限制，使其很难满足上面这几个需求：

1. 扩展困难：由于存在类似Join这样多表查询机制，使得数据库在扩展方面很艰难;

2. 读写慢：这种情况主要发生在数据量达到一定规模时由于关系型数据库的系统逻辑非常复杂，使得其非常容易发生死锁等的并发问题，所以导致其读写速度下滑非常严重;

3. 成本高：企业级数据库的License价格很惊人，并且随着系统的规模，而不断上升;

4. 有限的支撑容量：现有关系型解决方案还无法支撑Google这样海量的数据存储;

业界为了解决上面提到的几个需求，推出了多款新类型的数据库，并且由于它们在设计上和传统的NoSQL数据库相比有很大的不同，所以被统称为“NoSQL”系列数据库。总的来说，在设计上，它们非常关注对数据高并发地读写和对海量数据的存储等，与关系型数据库相比，它们在架构和数据模型方量面做了“减法”，而在扩展和并发等方面做了“加法”。现在主流的NoSQL数据库有BigTable、HBase、Cassandra、SimpleDB、CouchDB、MongoDB和Redis等。接下来，将关注NoSQL数据库到底存在哪些优缺点。
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