4种Nosql数据库系统介绍

1. 理解ACID与BASE的区别（ACID是关系型数据库强一致性的四个要求，而BASE是NoSQL数据库通常对可用性及一致性的弱要求原则，它们的意思分别是，ACID：atomicity， consistency， isolation, durability;BASE：Basically Available, Soft-state, Eventually Consistent。同时有意思的是ACID在英语里意为酸，BASE意思为碱）
2. 理解持久化与非持久化的区别。这么说是因为有的NoSQL系统是纯内存存储的。
3. 你必须意识到传统有关系型数据库与NoSQL系统在数据结构上的本质区别。传统关系型数据库通常是基于行的表格型存储，而NoSQL系统包括了列式存储（Cassandra）、key/value存储（Memcached）、文档型存储（CouchDB）以及图结构存储（Neo4j）
4. 与传统关系数据库有统一的SQL语言操作接口不同，NoSQL系统通常有自己特有的API接口。
5. 在架构上，你必须搞清楚，NoSQL系统是被设计用于成百上千台机器的集群中的，而非共享型数据库系统的架构。
6. 在NoSQL系统中，可能你得习惯一下不知道你的数据具体存在何处的情况。
7. 在NoSQL系统中，你最好习惯它的弱一致性。”eventually consistent”(最终一致性)正是BASE原则中的重要一项。比如在Twitter，你在Followers列表中经常会感受到数据的延迟。
8. 在NoSQL系统中，你要理解，很多时候数据并不总是可用的。
9. 你得理解，有的方案是拥有分区容忍性的，有的方案不一定有。

 

1. CouchDB

• 所用语言： Erlang
• 特点：DB一致性，易于使用
• 使用许可： Apache
• 协议： HTTP/REST
• 双向数据复制，
• 持续进行或临时处理，
• 处理时带冲突检查，
• 因此，采用的是master-master复制（见编注2）
• MVCC – 写操作不阻塞读操作
• 可保存文件之前的版本
• Crash-only（可靠的）设计
• 需要不时地进行数据压缩
• 视图：嵌入式 映射/减少
• 格式化视图：列表显示
• 支持进行服务器端文档验证
• 支持认证
• 根据变化实时更新
• 支持附件处理
• 因此， CouchApps（独立的 js应用程序）
• 需要 jQuery程序库

最佳应用场景：适用于数据变化较少，执行预定义查询，进行数据统计的应用程序。适用于需要提供数据版本支持的应用程序。

例如： CRM、CMS系统。 master-master复制对于多站点部署是非常有用的。

（编注2：master-master复制：是一种数据库同步方法，允许数据在一组计算机之间共享数据，并且可以通过小组中任意成员在组内进行数据更新。）

2. Redis

• 所用语言：C/C++
• 特点：运行异常快
• 使用许可： BSD
• 协议：类 Telnet
• 有硬盘存储支持的内存数据库，
• 但自2.0版本以后可以将数据交换到硬盘（注意， 2.4以后版本不支持该特性！）
• Master-slave复制（见编注3）
• 虽然采用简单数据或以键值索引的哈希表，但也支持复杂操作，例如 ZREVRANGEBYSCORE。
• INCR & co （适合计算极限值或统计数据）
• 支持 sets（同时也支持 union/diff/inter）
• 支持列表（同时也支持队列；阻塞式 pop操作）
• 支持哈希表（带有多个域的对象）
• 支持排序 sets（高得分表，适用于范围查询）
• Redis支持事务
• 支持将数据设置成过期数据（类似快速缓冲区设计）
• Pub/Sub允许用户实现消息机制

最佳应用场景：适用于数据变化快且数据库大小可遇见（适合内存容量）的应用程序。

例如：股票价格、数据分析、实时数据搜集、实时通讯。

（编注3：Master-slave复制：如果同一时刻只有一台服务器处理所有的复制请求，这被称为 Master-slave复制，通常应用在需要提供高可用性的服务器集群。）

3. MongoDB

• 所用语言：C++
• 特点：保留了SQL一些友好的特性（查询，索引）。
• 使用许可： AGPL（发起者： Apache）
• 协议： Custom, binary（ BSON）
• Master/slave复制（支持自动错误恢复，使用 sets 复制）
• 内建分片机制
• 支持 javascript表达式查询
• 可在服务器端执行任意的 javascript函数
• update-in-place支持比CouchDB更好
• 在数据存储时采用内存到文件映射
• 对性能的关注超过对功能的要求
• 建议最好打开日志功能（参数 –journal）
• 在32位操作系统上，数据库大小限制在约2.5Gb
• 空数据库大约占 192Mb
• 采用 GridFS存储大数据或元数据（不是真正的文件系统）

最佳应用场景：适用于需要动态查询支持；需要使用索引而不是 map/reduce功能；需要对大数据库有性能要求；需要使用 CouchDB但因为数据改变太频繁而占满内存的应用程序。

例如：你本打算采用 MySQL或 PostgreSQL，但因为它们本身自带的预定义栏让你望而却步。

4. HBase

（配合 ghshephard使用）

• 所用语言： Java
• 特点：支持数十亿行X上百万列
• 使用许可： Apache
• 协议：HTTP/REST （支持 Thrift，见编注4）
• 在 BigTable之后建模
• 采用分布式架构 Map/reduce
• 对实时查询进行优化
• 高性能 Thrift网关
• 通过在server端扫描及过滤实现对查询操作预判
• 支持 XML, Protobuf, 和binary的HTTP
• Cascading, hive, and pig source and sink modules
• 基于 Jruby（ JIRB）的shell
• 对配置改变和较小的升级都会重新回滚
• 不会出现单点故障
• 堪比MySQL的随机访问性能

最佳应用场景：适用于偏好BigTable:)并且需要对大数据进行随机、实时访问的场合。

例如： Facebook消息数据库（更多通用的用例即将出现）