Was sind die Merkmale der NoSQL-Datenbank?

(4) Großes Datenvolumen, hohe Leistung NOSQL-Datenbank hat eine sehr hohe Lese- und Schreibleistung, insbesondere bei großem Datenvolumen, und weist auch eine sehr gute Leistung auf, hauptsächlich aufgrund der Nichtbeziehung, der Struktur von Die Datenbank ist einfach. Normalerweise verwendet Nosql den Abfragecache. NoSQLs Cache ist ein feinkörniger Cache auf Datensatzebene, daher ist die Leistung von NoSQL unter diesem Gesichtspunkt viel höher. (5) Hohe Verfügbarkeit

Hohe Verfügbarkeit ist auch ein offensichtliches Merkmal von Nosql. Nosql kann problemlos eine Hochverfügbarkeitsarchitektur implementieren, ohne die Leistung zu beeinträchtigen Modell.

Der Grund für den Aufstieg von NoSQL

Web2.0

Manifestiert sich hauptsächlich in den folgenden Aspekten:

(1) kann die Verwaltungsanforderungen großer Datenmengen nicht erfüllen

• Für die Websites, bald kann es Generieren Sie mehr als

  1 Milliarde Datensätze. Bei relationalen Datenbanken ist es äußerst ineffizient, SQL-Abfragen in einer Tabelle mit 1 Milliarde Datensätzen durchzuführen.

• (2) kann die Anforderungen einer hohen Datenparallelität nicht erfüllen

• ( 3) Hohe Skalierbarkeit kann nicht erreicht werden und Hochverfügbarkeitsanforderungen

• 2,

  Die Hauptmerkmale relationaler Datenbanken sind in der Web 2.0Ära „geschmacklos“ geworden. Zu den Hauptmerkmalen relationaler Datenbanken gehören vollständige Transaktionsmechanismen und effizienter Abfragemechanismus. Die beiden Hauptmerkmale, auf die relationale Datenbanken stolz sind, sind jedoch im Zeitalter von Web2.0

  nutzlos geworden, hauptsächlich in folgenden Aspekten:

(1) Web 2.0-Website-Systeme verfügen normalerweise nicht über strenge Datenbanken Transaktionen Für viele Web 2.0-Websites sind Datenbanktransaktionen nicht mehr so ​​wichtig. Datenbanktransaktionen verfügen normalerweise über einen komplexen Implementierungsmechanismus, um die Datenbankkonsistenz sicherzustellen, was einen hohen Systemaufwand erfordert. Bei Web 2.0-Websites, die eine große Anzahl häufiger Lese- und Schreibanforderungen in Echtzeit enthalten, sind die Kosten für die Implementierung von Transaktionen unerträglich.

(2)Web 2.0 erfordert kein striktes Lesen und Schreiben in Echtzeit

Bei relationalen Datenbanken kann ein Datensatz, sobald er erfolgreich in die Datenbank eingefügt wurde, sofort abgefragt werden.

Für Web 2.0 gibt es keine derartigen Echtzeit-Lese- und Schreibanforderungen.

(3) Web 2.0 enthält normalerweise nicht viele komplexe SQL-Abfragen.

Komplexe SQL-Abfragen enthalten normalerweise Multi-Table-Join-Operationen. Web 2.0-Websites wurden jedoch so konzipiert, dass solche Vorgänge minimiert oder sogar vermieden werden, und verwenden normalerweise nur die Primärschlüsselabfrage einer einzelnen Tabelle. Daher kann der Abfrageoptimierungsmechanismus der relationalen Datenbank in Web 2.0 keinen Unterschied machen.

Vergleich von NoSQL und relationalen Datenbanken

RDBMS: Relationale Datenbank

Vergleich von NoSQL und al-Datenbanken Zusammenfassung:

( 1) Relationale Datenbank

Vorteile: Sie basiert auf der vollständigen relationalen Algebra-Theorie, hat strenge Standards, unterstützt Transaktionen ACIDvier Eigenschaften und kann mit realisiert werden Mithilfe des Indexmechanismus Effiziente Abfrage , ausgereifte Technologie, technischer Support von professionellen Unternehmen

Nachteile : schlechte Skalierbarkeit, große Datenspeicherung kann nicht besser unterstützt werden, Datenmodell ist zu starr und kann nicht unterstützt werden Nun, Web2.0Anwendung, Transaktionsmechanismus wirken sich auf die Gesamtleistung des Systems usw. aus Datenbank

Vorteile : Kann sehr große Datenspeicherung unterstützen, flexibles Datenmodell kann Web2.0 Anwendungen gut unterstützen, verfügt über starke horizontale Erweiterungsmöglichkeiten usw. Nachteile : Mangel an grundlegender mathematischer Theorie, die Leistung komplexer Abfragen ist nicht hoch, die meisten von ihnen können keine starke Transaktionskonsistenz erreichen, es ist schwierig, Datenintegrität zu erreichen, die Technologie ist noch nicht ausgereift, es mangelt an technischer Unterstützung durch einen Fachmann Team, und die Wartung ist schwierig usw.

(3) Relationale Datenbanken und NoSQLDatenbanken haben ihre eigenen Vor- und Nachteile und können sich nicht gegenseitig ersetzen

: Wichtige Geschäftssysteme in der Telekommunikation, im Bankwesen und in anderen Bereichen müssen eine starke Transaktionskonsistenz gewährleisten Hybridarchitektur übernehmen

• Fall: Amazon verwendet verschiedene Arten von Datenbanken zur Unterstützung seiner E-Commerce-Anwendungen
• Für temporäre Daten wie „Warenkorb“ ist es effizienter, Schlüsselwertspeicher zu verwenden
• Aktuelle Produkte und Bestellinformationen eignen sich für die Speicherung in relationalen Datenbanken

Vier Haupttypen von NoSQL

NoSQLObwohl es viele Datenbanken gibt, enthält eine typische NoSQLDatenbank normalerweise Schlüsselwerte Datenbank , Spaltenfamiliendatenbank , Dokumentendatenbank und Diagrammdatenbank

1. Schlüsselwertdatenbank

Schlüsselwertdatenbank (Schlüsselwertdatenbank). ) Es gibt einen bestimmten Schlüssel und einen Zeiger, der auf einen bestimmten Wert in der Tabelle zeigt. Der Schlüssel kann zum Auffinden von Werten verwendet werden, d. h. zum Speichern und Abrufen eines bestimmten Werts. Der Wert ist für die Datenbank transparent und unsichtbar. Der Wert kann nicht indiziert oder abgefragt werden und kann nur über den Schlüssel abgefragt werden. Der Wert kann zum Speichern jeder Art von Daten verwendet werden, einschließlich Ganzzahlen, Zeichen, Arrays, Objekten usw.

Anwendungsszenario: Eine sitzungsorientierte Anwendung (z. B. Web Anwendung) startet eine Sitzung, wenn sich der Benutzer anmeldet, und hält sie aktiv, bis sich der Benutzer abmeldet oder die Sitzung abläuft. Während dieser Zeit speichert die Anwendung alle sitzungsbezogenen Daten im Hauptspeicher oder in einer Datenbank. Zu den Sitzungsdaten können Benutzerprofilinformationen, Nachrichten, Personalisierungsdaten und -themen, Vorschläge, gezielte Werbeaktionen und Rabatte gehören. Jede Benutzersitzung verfügt über eine eindeutige Kennung. Sitzungsdaten können mit keinem anderen Schlüssel als dem Primärschlüssel abgefragt werden, daher eignet sich ein schneller Schlüsselwertspeicher besser für Sitzungsdaten. Im Allgemeinen bieten Schlüsselwertdatenbanken möglicherweise weniger Overhead pro Seite als relationale Datenbanken.

2. Spaltenfamiliendatenbank

3. Dokumentendatenbank

4. Diagrammdatenbank

5. Vergleichende Analyse verschiedener Datenbanktypen

• MySQL: wurde früher produziert und mit dem LAMP-Trend gereift. Obwohl es keine wesentlichen Verbesserungen gibt, ist die am häufigsten verwendete Datenbank im aufstrebenden Internet
• MongoDB: eine neue Sache und bietet ein flexibleres Datenmodell, asynchrone Übermittlung, geografische Standortindizierung usw. Funktion
• HBase: ist ein Elefantensoldat, der „andere schikaniert“. Basierend auf der ökologischen Umgebung von Hadoop kann es eine gute Skalierbarkeit aufweisen. Aber genau wie ein Elefantensoldat muss der Benutzer einen Elefanten (Hadoop) aufziehen, , um ihn zu treiben
• Redis: ist der Vertreter der Schlüsselwertspeicherung mit der einfachsten Funktion. Stellen Sie eine zufällige Datenspeicherung bereit. Genau wie bei einem Stock gibt es keine zusätzliche Struktur. Doch gerade dadurch ist die Skalierbarkeit besonders gut. Genau wie der goldene Knüppel in Wukongs Hand kann der Große den Himmel brechen und der Kleine zu einer Nadel zusammenschrumpfen: ):

, oder mit anderen Worten, alle Knoten haben das Gleiche Daten zur gleichen Zeit

A:

(Verfügbarkeit

• Verfügbarkeit bezieht sich auf die schnelle Erfassung von Daten und die Fähigkeit, Betriebsergebnisse innerhalb eines bestimmten Zeitraums zurückzugeben Zeit , um sicherzustellen, dass auf jede Anfrage reagiert wird, unabhängig von Erfolg oder Misserfolg P (Toleranz der Netzwerkpartition):
• Partitionstoleranz bezieht sich zur Trennung des Systems, wenn eine Netzwerkpartition auftritt (d. h. einige Knoten im System können nicht mit anderen Knoten kommunizieren) Es kann auch normal funktionieren, das heißt, der Verlust oder Ausfall von Informationen im System wird auftreten keinen Einfluss auf den weiteren Betrieb des Systems. CAP Die Theorie besagt, dass ein verteiltes System die drei Anforderungen der Konsistenz, Verfügbarkeit und Partitionstoleranz nicht gleichzeitig erfüllen kann. Wie das Sprichwort sagt: „ Du kannst nicht deinen Kuchen haben und ihn gleichzeitig essen. „Besorg dir beides.“ Beim Umgang mit CAP
gibt es ein paar offensichtliche Entscheidungen:

• • CA: Das heißt, die Betonung der Konsistenz (C) und der Verfügbarkeit (A) und die Aufgabe der Partitionstoleranz (P) ist der einfachste Weg Transaktionsbezogene Inhalte werden auf demselben Computer platziert. Offensichtlich wird dieser Ansatz die Skalierbarkeit des Systems erheblich beeinträchtigen. Herkömmliche relationale Datenbanken (MySQL, SQL Server und PostgreSQL) übernehmen alle dieses Designprinzip, sodass ihre Skalierbarkeit relativ schlecht ist : Das heißt, Betonung der Konsistenz (C) und Partitionstoleranz (P), Verzicht auf Verfügbarkeit (A). Wenn eine Netzwerkpartition auftritt, muss der betroffene Dienst warten. Die Daten sind konsistent, also Dienste kann während der Wartezeit nicht der Außenwelt zur Verfügung gestellt werden

  C

  • ), wodurch das System inkonsistente Daten zurückgeben kann BASE Ich habe ACID vorhin erwähnt, jetzt reden wir über BASE(

    B

  • im Grunde genommen Availble, Soft-state, E

  ventuelle Konsistenz)

  

  SÄURE

  BASIS Atomizität(ATomizität)Grundsätzlich verfügbar(

  B grundsätzlich verfügbar)KonsistenzSoft State

  A
  (CKonsistenz)	/Flexible Angelegenheiten (Soft State)
  Isolation(Isolation)	Endgültige Konsistenz(E. ventuelle Konsistenz)
  Das Basic Bedeutung von Persistenz(Durable)

  BASE ist grundsätzlich verfügbar ( B grundsätzlich Averfügbar ) , weicher Zustand (Soft-state) und letztendliche Konsistenz (Eventuelle Konsistenz):

  Grundsätzlich verfügbar

  Grundsätzlich verfügbar, das bedeutet Wenn ein Teil eines verteilten Systems ein Problem hat und nicht mehr verfügbar ist, können andere Teile weiterhin normal verwendet werden, was bedeutet, dass die Situation eines Partitionsfehlers auftreten darf „harter Zustand (

  hard-state
  )“. Wenn sich die in der Datenbank gespeicherten Daten im „harten Zustand“ befinden, kann die Datenkonsistenz gewährleistet werden, d. h. die Daten sind immer korrekt. „Weicher Zustand“ bedeutet, dass der Zustand für einen bestimmten Zeitraum mit einer gewissen Hysterese nicht synchron sein kann.

  Endgültige Konsistenz Die Arten der Konsistenz umfassen starke Konsistenz und schwache Konsistenz Die beiden sind Es hängt davon ab, ob nachfolgende Vorgänge bei stark gleichzeitigen Datenzugriffsvorgängen die neuesten Daten abrufen können. Um eine starke Konsistenz zu gewährleisten, können nachfolgende Lesevorgänge nach der Durchführung eines Aktualisierungsvorgangs garantieren, dass die neuesten Daten nach der Aktualisierung gelesen werden. Wenn umgekehrt nicht gewährleistet ist, dass nachfolgende Zugriffe die neuesten Daten nach der Aktualisierung lesen, liegt eine schwache Konsistenz vor. Die endgültige Konsistenz ist nur ein Sonderfall schwacher Konsistenz, der dazu führt, dass nachfolgende Zugriffsvorgänge die aktualisierten Daten vorübergehend nicht lesen können. Nach einer gewissen Zeit müssen die aktualisierten Daten jedoch schließlich gelesen werden. Weitere Kenntnisse zum Thema Programmierung finden Sie unter: Programmierunterricht! !