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为什么海量数据场景中NoSQL越来越重要

本质是因为：随着互联网的进一步发展与各行业信息化建设进程加快、参与者的增多，人们对软件有了更多更新的要求，需要软件不仅能实现功能，而且要求保证许多人可以共同参与使用，因而软件所需承载的数据量和吞吐量必须达到相应的需求。而目前的关系型数据库在某些方面有一些缺点，导致不能满足需要。

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具体则需要对比关系型数据库与Nosql之间的区别可以得出

关系型数据库

关系型数据库把所有的数据都通过行和列的二元表现形式表示出来。

关系型数据库的优势：

1. 保持数据的一致性（事务处理）

2.由于以标准化为前提，数据更新的开销很小（相同的字段基本上都只有一处）

3. 可以进行Join等复杂查询

其中能够保持数据的一致性是关系型数据库的最大优势。

关系型数据库的不足：

不擅长的处理

1. 大量数据的写入处理（这点尤为重要）

2. 为有数据更新的表做索引或表结构（schema）变更

3. 字段不固定时应用

4. 对简单查询需要快速返回结果的处理

--大量数据的写入处理

读写集中在一个数据库上让数据库不堪重负，大部分网站已使用主从复制技术实现读写分离，以提高读写性能和读库的可扩展性。

所以在进行大量数据操作时，会使用数据库主从模式。数据的写入由主数据库负责，数据的读入由从数据库负责，可以比较简单地通过增加从数据库来实现规模化，但是数据的写入却完全没有简单的方法来解决规模化问题。

第一，要想将数据的写入规模化，可以考虑把主数据库从一台增加到两台，作为互相关联复制的二元主数据库使用，确实这样可以把每台主数据库的负荷减少一半，但是更新处理会发生冲突，可能会造成数据的不一致，为了避免这样的问题，需要把对每个表的请求分别分配给合适的主数据库来处理。

第二，可以考虑把数据库分割开来，分别放在不同的数据库服务器上，比如将不同的表放在不同的数据库服务器上，数据库分割可以减少每台数据库服务器上的数据量，以便减少硬盘IO的输入、输出处理，实现内存上的高速处理。但是由于分别存储字不同服务器上的表之间无法进行Join处理，数据库分割的时候就需要预先考虑这些问题，数据库分割之后，如果一定要进行Join处理，就必须要在程序中进行关联，这是非常困难的。

--为有数据更新的表做索引或表结构变更

在使用关系型数据库时，为了加快查询速度需要创建索引，为了增加必要的字段就一定要改变表结构，为了进行这些处理，需要对表进行共享锁定，这期间数据变更、更新、插入、删除等都是无法进行的。如果需要进行一些耗时操作，例如为数据量比较大的表创建索引或是变更其表结构，就需要特别注意，长时间内数据可能无法进行更新。

--字段不固定时的应用

如果字段不固定，利用关系型数据库也是比较困难的，有人会说，需要的时候加个字段就可以了，这样的方法也不是不可以，但在实际运用中每次都进行反复的表结构变更是非常痛苦的。你也可以预先设定大量的预备字段，但这样的话，时间一长很容易弄不清除字段和数据的对应状态，即哪个字段保存有哪些数据。

--对简单查询需要快速返回结果的处理  （这里的“简单”指的是没有复杂的查询条件）

这一点称不上是缺点，但不管怎样，关系型数据库并不擅长对简单的查询快速返回结果，因为关系型数据库是使用专门的sql语言进行数据读取的，它需要对sql与越南进行解析，同时还有对表的锁定和解锁等这样的额外开销，这里并不是说关系型数据库的速度太慢，而只是想告诉大家若希望对简单查询进行高速处理，则没有必要非使用关系型数据库不可。

NoSQL数据库

关系型数据库应用广泛，能进行事务处理和表连接等复杂查询。相对地，NoSQL数据库只应用在特定领域，基本上不进行复杂的处理，但它恰恰弥补了之前所列举的关系型数据库的不足之处。

优点：

易于数据的分散

各个数据之间存在关联是关系型数据库得名的主要原因，为了进行join处理，关系型数据库不得不把数据存储在同一个服务器内，这不利于数据的分散，这也是关系型数据库并不擅长大数据量的写入处理的原因。相反NoSQL数据库原本就不支持Join处理，各个数据都是独立设计的，很容易把数据分散在多个服务器上，故减少了每个服务器上的数据量，即使要处理大量数据的写入，也变得更加容易，数据的读入操作当然也同样容易。

典型的NoSQL数据库

临时性键值存储（memcached、Redis）、永久性键值存储（ROMA、Redis）、面向文档的数据库（MongoDB、CouchDB）、面向列的数据库（Cassandra、HBase）

一、 键值存储

它的数据是以键值的形式存储的，虽然它的速度非常快，但基本上只能通过键的完全一致查询获取数据，根据数据的保存方式可以分为临时性、永久性和两者兼具 三种。

（1）临时性

所谓临时性就是数据有可能丢失，memcached把所有数据都保存在内存中，这样保存和读取的速度非常快，但是当memcached停止时，数据就不存在了。由于数据保存在内存中，所以无法操作超出内存容量的数据，旧数据会丢失。总结来说：

。在内存中保存数据

。可以进行非常快速的保存和读取处理

。数据有可能丢失

（2）永久性

所谓永久性就是数据不会丢失，这里的键值存储是把数据保存在硬盘上，与临时性比起来，由于必然要发生对硬盘的IO操作，所以性能上还是有差距的，但数据不会丢失是它最大的优势。总结来说：

。在硬盘上保存数据

。可以进行非常快速的保存和读取处理（但无法与memcached相比）

。数据不会丢失

（3） 两者兼备

Redis属于这种类型。Redis有些特殊，临时性和永久性兼具。Redis首先把数据保存在内存中，在满足特定条件（默认是 15分钟一次以上，5分钟内10个以上，1分钟内10000个以上的键发生变更）的时候将数据写入到硬盘中，这样既确保了内存中数据的处理速度，又可以通过写入硬盘来保证数据的永久性，这种类型的数据库特别适合处理数组类型的数据。总结来说：

。同时在内存和硬盘上保存数据

。可以进行非常快速的保存和读取处理

。保存在硬盘上的数据不会消失（可以恢复）

。适合于处理数组类型的数据

二、面向文档的数据库

MongoDB、CouchDB属于这种类型，它们属于NoSQL数据库，但与键值存储相异。

（1）不定义表结构

即使不定义表结构，也可以像定义了表结构一样使用，还省去了变更表结构的麻烦。

（2）可以使用复杂的查询条件

跟键值存储不同的是，面向文档的数据库可以通过复杂的查询条件来获取数据，虽然不具备事务处理和Join这些关系型数据库所具有的处理能力，但初次以外的其他处理基本上都能实现。

三、 面向列的数据库

Cassandra、HBae、HyperTable属于这种类型，由于近年来数据量出现爆发性增长，这种类型的NoSQL数据库尤其引入注目。

普通的关系型数据库都是以行为单位来存储数据的，擅长以行为单位的读入处理，比如特定条件数据的获取。因此，关系型数据库也被成为面向行的数据库。相反，面向列的数据库是以列为单位来存储数据的，擅长以列为单位读入数据。

面向列的数据库具有搞扩展性，即使数据增加也不会降低相应的处理速度（特别是写入速度），所以它主要应用于需要处理大量数据的情况。另外，把它作为批处理程序的存储器来对大量数据进行更新也是非常有用的。但由于面向列的数据库跟现行数据库存储的思维方式有很大不同，故应用起来十分困难。

总结：关系型数据库与NoSQL数据库并非对立而是互补的关系，即通常情况下使用关系型数据库，在适合使用NoSQL的时候使用NoSQL数据库，让NoSQL数据库对关系型数据库的不足进行弥补。

如何实现NewSQL，NoSQL与OldSQL的混合部署

在大数据时代，“多种架构支持多类应用”成为数据库行业应对大数据的基本思路，数据库行业出现互为补充的三大阵营，适用于事务处理应用的OldSQL、适用于数据分析应用的NewSQL和适用于互联网应用的NoSQL。但在一些复杂的应用场景中，单一数据库架构都不能完全满足应用场景对海量结构化和非结构化数据的存储管理、复杂分析、关联查询、实时性处理和控制建设成本等多方面的需要，因此不同架构数据库混合部署应用成为满足复杂应用的必然选择。不同架构数据库混合使用的模式可以概括为：OldSQL+NewSQL、OldSQL+NoSQL、NewSQL+NoSQL三种主要模式。下面通过三个案例对不同架构数据库的混合应用部署进行介绍。

OldSQL+NewSQL 在数据中心类应用中混合部署

采用OldSQL+NewSQL模式构建数据中心，在充分发挥OldSQL数据库的事务处理能力的同时，借助NewSQL在实时性、复杂分析、即席查询等方面的独特优势，以及面对海量数据时较强的扩展能力，满足数据中心对当前“热”数据事务型处理和海量历史“冷”数据分析两方面的需求。OldSQL+NewSQL模式在数据中心类应用中的互补作用体现在，OldSQL弥补了NewSQL不适合事务处理的不足，NewSQL弥补了OldSQL在海量数据存储能力和处理性能方面的缺陷。

商业银行数据中心采用OldSQL+NewSQL混合部署方式搭建，OldSQL数据库满足各业务系统数据的归档备份和事务型应用，NewSQL MPP数据库集群对即席查询、多维分析等应用提供高性能支持，并且通过MPP集群架构实现应对海量数据存储的扩展能力。

商业银行数据中心存储架构

与传统的OldSQL模式相比，商业银行数据中心采用OldSQL+NewSQL混合搭建模式，数据加载性能提升3倍以上，即席查询和统计分析性能提升6倍以上。NewSQL MPP的高可扩展性能够应对新的业务需求，可随着数据量的增长采用集群方式构建存储容量更大的数据中心。

OldSQL+NoSQL 在互联网大数据应用中混合部署

在互联网大数据应用中采用OldSQL+NoSQL混合模式，能够很好的解决互联网大数据应用对海量结构化和非结构化数据进行存储和快速处理的需求。在诸如大型电子商务平台、大型SNS平台等互联网大数据应用场景中，OldSQL在应用中负责高价值密度结构化数据的存储和事务型处理，NoSQL在应用中负责存储和处理海量非结构化的数据和低价值密度结构化数据。OldSQL+NoSQL模式在互联网大数据应用中的互补作用体现在，OldSQL弥补了NoSQL在ACID特性和复杂关联运算方面的不足，NoSQL弥补了OldSQL在海量数据存储和非结构化数据处理方面的缺陷。

数据魔方是淘宝网的一款数据产品，主要提供行业数据分析、店铺数据分析。淘宝数据产品在存储层采用OldSQL+NoSQL混合模式，由基于MySQL的分布式关系型数据库集群MyFOX和基于HBase的NoSQL存储集群Prom组成。由于OldSQL强大的语义和关系表达能力，在应用中仍然占据着重要地位，目前存储在MyFOX中的统计结果数据已经达到10TB，占据着数据魔方总数据量的95%以上。另一方面，NoSQL作为SQL的有益补充，解决了OldSQL数据库无法解决的全属性选择器等问题。

淘宝海量数据产品技术架构

基于OldSQL+NoSQL混合架构的特点，数据魔方目前已经能够提供压缩前80TB的数据存储空间，支持每天4000万的查询请求，平均响应时间在28毫秒，足以满足未来一段时间内的业务增长需求。

NewSQL+NoSQL 在行业大数据应用中混合部署

行业大数据与互联网大数据的区别在于行业大数据的价值密度更高，并且对结构化数据的实时处理、复杂的多表关联分析、即席查询、数据强一致性等都比互联网大数据有更高的要求。行业大数据应用场景主要是分析类应用，如：电信、金融、政务、能源等行业的决策辅助、预测预警、统计分析、经营分析等。

在行业大数据应用中采用NewSQL+NoSQL混合模式，充分利用NewSQL在结构化数据分析处理方面的优势，以及NoSQL在非结构数据处理方面的优势，实现NewSQL与NoSQL的功能互补，解决行业大数据应用对高价值结构化数据的实时处理、复杂的多表关联分析、即席查询、数据强一致性等要求，以及对海量非结构化数据存储和精确查询的要求。在应用中，NewSQL承担高价值密度结构化数据的存储和分析处理工作，NoSQL承担存储和处理海量非结构化数据和不需要关联分析、Ad-hoc查询较少的低价值密度结构化数据的工作。

当前电信运营商在集中化BI系统建设过程中面临着数据规模大、数据处理类型多等问题，并且需要应对大量的固定应用，以及占统计总数80%以上的突发性临时统计(ad-hoc)需求。在集中化BI系统的建设中采用NewSQL+NoSQL混搭的模式，充分利用NewSQL在复杂分析、即席查询等方面处理性能的优势，及NoSQL在非结构化数据处理和海量数据存储方面的优势，实现高效低成本。

集中化BI系统数据存储架构

集中化BI系统按照数据类型和处理方式的不同，将结构化数据和非结构化数据分别存储在不同的系统中：非结构化数据在Hadoop平台上存储与处理;结构化、不需要关联分析、Ad-hoc查询较少的数据保存在NoSQL数据库或Hadoop平台;结构化、需要关联分析或经常ad-hoc查询的数据，保存在NewSQL MPP数据库中，短期高价值数据放在高性能平台，中长期放在低成本产品中。

结语

当前信息化应用的多样性、复杂性，以及三种数据库架构各自所具有的优势和局限性，造成任何一种架构的数据库都不能完全满足应用需求，因此不同架构数据库混合使用，从而弥补其他架构的不足成为必然选择。根据应用场景采用不同架构数据库进行组合搭配，充分发挥每种架构数据库的特点和优势，并且与其他架构数据库形成互补，完全涵盖应用需求，保证数据资源的最优化利用，将成为未来一段时期内信息化应用主要采用的解决方式。

目前在国内市场上，OldSQL主要为Oracle、IBM等国外数据库厂商所垄断，达梦、金仓等国产厂商仍处于追赶状态;南大通用凭借国产新型数据库GBase 8a异军突起，与EMC的Greenplum和HP的Vertica跻身NewSQL市场三强;NoSQL方面用户则大多采用Hadoop开源方案。

NoSQL 数据库：何时使用 NoSQL 与 SQL？

NoSQL 数据库因其功能性、易于开发性和可扩展性而广受认可，它们越来越多地用于大数据和实时 Web 应用程序，在本文中，我们通过示例讨论 NoSQL、何时使用 NoSQL 与 SQL 及其用例。

NoSQL是一种下一代数据库管理系统 (DBMS)。NoSQL 数据库具有灵活的模式，可用于构建具有大量数据和高负载的现代应用程序。

“NoSQL”一词最初是由 Carlo Strozzi 在 1998 年创造的，尽管自 1960 年代后期以来就已经存在类似的数据库。然而，NoSQL 的发展始于 2009 年初，并且发展迅速。

在处理大量数据时，任何关系数据库管理系统 (RDBMS) 的响应时间都会变慢。为了解决这个问题，我们可以通过升级现有硬件来“扩大”信息系统，这非常昂贵。但是，NoSQL 可以更好地横向扩展并且更具成本效益。

NoSQL 对于非结构化或非常大的数据对象（例如聊天日志数据、视频或图像）非常有用，这就是为什么 NoSQL 在微软、谷歌、亚马逊、Meta (Facebook) 等互联网巨头中特别受欢迎的原因。

一些流行的 NoSQL 数据库包括：

随着企业更快地积累更大的数据集，结构化数据和关系模式并不总是适合。有必要使用非结构化数据和大型对象来更好地捕获这些信息。

传统的 RDBMS 使用 SQL（结构化查询语言）语法来存储和检索结构化数据，相反，NoSQL 数据库包含广泛的功能，可以存储和检索结构化、半结构化、非结构化和多态数据。

有时，NoSQL 也被称为“ 不仅仅是 SQL ”，强调它可能支持类似 SQL 的语言或与 SQL 数据库并列。SQL 和 NoSQL DBMS 之间的一个区别是 JOIN 功能。SQL 数据库使用 JOIN 子句来组合来自两个或多个表的行，因为 NoSQL 数据库本质上不是表格的，所以这个功能并不总是可行或相关的。

但是，一些 NoSQL DBMS 可以执行类似于 JOIN的操作——就像 MongoDB 一样。这并不意味着不再需要 SQL DBMS，相反，NoSQL 和 SQL 数据库倾向于以不同的方式解决类似的问题。

一般来说，在以下情况下，NoSQL 比 SQL 更可取：

许多行业都在采用 NoSQL，取代关系数据库，从而为某些业务应用程序提供更高的灵活性和可扩展性，下面给出了 NoSQL 数据库的一些企业用例。

内容管理是一组用于收集、管理、传递、检索和发布任何格式的信息的过程，包括文本、图像、音频和视频。NoSQL 数据库可以通过其灵活和开放的数据模型为存储多媒体内容提供更好的选择。

例如，福布斯在短短几个月内就构建了一个基于 MongoDB 的定制内容管理系统，以更低的成本为他们提供了更大的敏捷性。

大数据是指太大而无法通过传统处理系统处理的数据集，实时存储和检索大数据的系统在分析 历史 数据的同时使用流处理来摄取新数据，这是一系列非常适合 NoSQL 数据库的功能。

Zoom使用 DynamoDB（按需模式）使其数据能够在没有性能问题的情况下进行扩展，即使该服务在 COVID-19 大流行的早期使用量激增。

物联网设备具有连接到互联网或通信网络的嵌入式软件和传感器，能够在无需人工干预的情况下收集和共享数据。随着数十亿台设备生成数不清的数据，IoT NoSQL 数据库为 IoT 服务提供商提供了可扩展性和更灵活的架构。

Freshub就是这样的一项服务，它从 MySQL 切换到 MongoDB，以更好地处理其大型、动态、非统一的数据集。

拥有数十亿智能手机用户，可扩展性正成为在移动设备上提供服务的企业面临的最大挑战。具有更灵活数据模型的 NoSQL DBMS 通常是完美的解决方案。

例如，The Weather Channel使用 MongoDB 数据库每分钟处理数百万个请求，同时还处理用户数据并提供天气更新。

数据库是什么?Oracle又是啥玩意?

经常会有人问我数据库是干啥的，其实一开始我是拒绝回答的，因为我也不能做到通俗易懂的表达出来，毕竟我接触这个概念也没有多长时间，但随着问的人多了，我觉得是时候脑补一下我的第一堂课了，万一哪天冒出来个货跟你掰扯这事儿，你没分分钟给他说清，最后弄个丢里儿丢面儿，好尴尬呀。

数据库，说白了就是按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库，这些数据是结构化的，并可为多种应用服务。也就是说，数据库是使用计算机服务器来存储数据的，专门用来提供各种数据服务。可以这样想像，过去一个公司的所有财务数据都是放在保险柜里面，而现在我们就可以针对这些财务数据搭建一个数据库放在某台计算机或服务器上面;再比如，企业或事业单位的人事部门常常要把本单位职工的基本情况(职工号、姓名、年龄、性别、籍贯、工资、简历等)存放在表中，这张表就可以看成是一个数据库。有了这个"数据仓库"我们就可以根据需要随时查询某职工的基本情况，也可以查询工资在某个范围内的职工人数等等。这些工作如果都能在计算机上自动进行，那我们的人事管理就可以达到极高的水平。此外，在财务管理、仓库管理、生产管理中也需要建立众多的这种"数据库"，使其可以利用计算机实现财务、仓库、生产的自动化管理。最常见的数据库有：银行储蓄系统、手机话费系统、美容美发会员系统、超市会员积分系统、水电费系统、机票或火车票系统等，这些都需要后台数据库基础设施的支撑。举了这么多例子，应该是把数据库说明白了，至少能在大脑里面有个概念，知道这个东西是干啥的。

现在大数据被炒的红得发紫，而大数据的基础也是数据，由此可见，数据是一个企业的核心资源，说它是企业的立身之本、发展之基都不为过，因此，维护数据库的数据库管理员(DBA)是企业不可或缺的。

目前市面上的数据库产品有很多，单从规模上分可分为大型、中型、小型几种，典型的数据库产品如下：

大型数据库：Oracle、DB2、Sybase;

中型数据库：MySQL、SQLServer、Infomix;

小型数据库：Access、VisualFoxpro。在众多的数据库产品中，Oracle数据库一直处于行业领导先地位，也是当今最流行的关系型数据库。Oracle可翻译成"甲骨文"，它是一家以数据库为主业的全球化公司，是全球第二大软件公司(第一名是微软公司)，目前Oracle在数据库软件市场已经排名第一，数据库软件市场份额达到48.6%，遥遥领先于第二名占有率仅为20.7%的IBM公司的DB2。在中国市场上的计算机专业系统后台所使用的数据库尤以Oracle数据库居多。但是购买Oracle数据库需要很大一笔费用，一般的大型企业使用，需要有专业人员进行管理和维护，中小企业承担不起。中小企业为了节省成本，一般使用MySQL、PostgreSQL这类免费开源的数据库，所以Oracle数据库相关的工作岗位一般是在大型企业中。

对于为什么选择Oracle数据库，而不是其他的数据库?

第一，是因为Oracle数据库占据最大的市场份额，并且越来越大，市场需要很多Oracle数据库方面的人才，中国有句老话说"做对事，选对人"，是同样的道理;第二，是很多非Oracle数据库的老系统正往Oracle数据库迁移，其他数据库市场占有率在减少，其他数据库工作者有面临失业的风险;第三，Oracle有大量的官方学习文档，还有部分中文文档，可以有效地进行学习;第四，Oracle有大量的从业人员，有共同方向的朋友可以互相帮助，不再是孤胆英雄;第五，是可以很容易地从Oracle官方网站下载功能齐全的数据库最新版本进行学习，可以让你了解数据库方面的最新发展趋势等。

在此说明，以后的所有内容都是基于Oracle11g数据库产品的，下面我们就简单介绍一下Oracle11g的系列产品：

企业版(EnterpriseEdition)此版本包含了数据库的所有组件，并且能够通过购买选项和程序包来进一步对其增强。

能支持例如大业务量的在线事务处理OLTP(On-LineTransactionProcessing联机事务处理系统)环境、查询密集的数据仓库和要求苛刻的互联网应用程序。

标准版1(StandardEditionOne)此版本为工作组、部门级和互联网、内联网应用程序提供了前所未有的易用性和性价比。从针对小型商务的单服务器环境到大型的分布式部门环境，该版本包含了构建重要商务应用程序所必需的全部工具。它仅许可在最高容量为2个处理器的服务器上使用，支持Windows/Linux/UNIX操作系统，并支持64位平台操作系统。

标准版(StandardEdition)此版本提供了StandardEditionOne所不具有的易用性、能力和性能，并且利用真正的应用集群(RAC)提供了对更大型计算机和服务集群的支持。它可以在最高容量为4个处理器的单台服务器上、或者在一个支持最多4个处理器的集群上使用，可支持Windows、Linux和UNIX操作系统，并支持64位平台操作系统。

简化版此版本支持与标准版1、标准版和企业版完全兼容的单用户开发和部署。通过将Oracle数据库获奖的功能引入到个人工作站中，该版本提供了结合世界上最流行的数据库功能的数据库，并且该数据库具有桌面产品通常具有的易用性和简单性，可支持Linux和Windows操作系统。

从存储结构上来说，目前流行的数据库主要包含以下两种：

RDBMS：关系型数据库，是指采用了关系模型来组织数据的数据库;

NoSQL数据库，是指那些非关系型的、分布式的数据库。简单来说，关系模型指的就是二维表格模型，而一个关系型数据库就是由二维表及其之间的联系所组成的一个数据组织。

关系型数据库优点：

1、容易理解

二维表结构是非常贴近逻辑世界的一个概念，关系模型相对网状、层次等其他模型来说更容易理解。

2、使用方便

通用的SQL语言使得操作关系型数据库非常方便。

3、易于维护

丰富的完整性大大减低了数据冗余和数据部移植的概率。

4、事务安全

所有关系型数据库都不同程度的遵守事物的四个基本属性，因此对于银行、电信、证券等交易型业务是不可或缺的。

关系型数据库的瓶颈：

1、高并发读写需求

网站的用户并发性非常高，往往达到每秒上万次读写请求，对于传统型数据库来说，硬盘I/O是一个很大的瓶颈。

2、海量数据的高效率读写

互联网上每天产生的数据量是巨大的，对于关系型数据库来说，在一张包含海量数据的表中查询，效率是非常低的。

3、高扩展性和可用性

在基于WEB的结构中，数据库是最难进行横向扩展的，当一个应用系统的用户量和访问量与日俱增的时候，数据库却没有办法像WEBServer和APPLICATIONServer那样简单的通过添加更多的硬件和服务节点来扩展性能和负载能力。对于很多需要提供24小时不间断服务的网站来说，对数据库系统进行升级和扩展是非常痛苦的事情，往往需要停机维护和数据迁移。

NoSQL数据库

NoSQL一词首先是CarloStrozzi在1998年提出的。2009年再次提出了NoSQL一词，用于指那些非关系型的、分布式的，且一般不保证遵循ACID原则的数据存储系统。

NoSQL具有以下特点：

1、可以弥补关系型数据库的不足

2、针对某些特定的需求而设计，可以具有极高的性能

3、大部分都是开源的，由于成熟度不够，存在潜在的稳定性和维护性问题。

关系型数据库适用于结构化数据，而非关系型数据库适用于非结构化数据，二者优势互补，相得益彰。

Oracle数据库未来的发展方向是提供结构化、非结构化、半结构化的解决方案，实现关系型数据库和NoSQL共存互补。值得强调的是，目前关系型数据库仍是主流数据库。

虽然NoSQL数据库打破了关系型数据库存储的观念，可以很好地满足WEB2.0时代数据的存储要求，但NoSQL数据库也有自己的缺陷。在现阶段的情况下，可以将关系型数据库和NoSQL数据库结合使用，相互弥补各自的不足。

关于数据库及其代表产品Oracle今天就介绍这么多，有兴趣的可以继续深挖，希望我的介绍能让你对数据库有一个更深入的认识。如果有志于在这方面发展的话，就让我们一起跟往事干杯从头再来。

什么是NoSQL数据库

什么是NoSQL数据库？从名称“非SQL”或“非关系型”衍生而来，这些数据库不使用类似SQL的查询语言，通常称为结构化存储。这些数据库自1960年就已经存在，但是直到现在一些大公司（例如Google和Facebook）开始使用它们时，这些数据库才流行起来。该数据库最明显的优势是摆脱了一组固定的列、连接和类似SQL的查询语言的限制。有时，NoSQL这个名称也可能表示“不仅仅SQL”，来确保它们可能支持SQL。 NoSQL数据库使用诸如键值、宽列、图形或文档之类的数据结构，并且可以如JSON之类的不同格式存储。