NoSQL

NoSQL全名 Not Only SQL，而非No SQL

NoSQL是伴随着WEB2.0的兴起而迅速发展，它的出现就是为了解决大规模的非结构化数据的存储，所以目前市面上的NoSQL都天生支持【集群】和【数据分片】

这里的天生支持是指使用内部机制实现，而非类似MySql的集群和分片，需要使用插件MySQL Proxy来实现，所以在配置和使用上更加灵活以及稳定。

NoSQL的分类

1. 键值 Key/value (Redis,Membase)

键值数据库为了达到读取的最大效率，所有的数据都是放在内存的，目前键值数数据库多用于分布式缓存的搭建。

这里请注意：键值数据库中的value不仅仅可以存储基本数据类型，也可以存储Collection，二进制文件等。

2. 文档数据库 (Mongodb)

Mongodb可算是文档数据库中的佼佼者，许多不了解的同学认为NoSQL都很粗糙，其实不然。Mongodb支持对文档的内部属性进行索引，筛选，也支持分页，全文搜索，基本上关系数据库支持的Mongodb都支持，除了关联查询。

Mongodb支持地理位置的记录和筛选，即记录位置数据，可通过位置信息搜索附近的人.....类似微信的摇一摇搜索

3. 列数据库(HBase)

列数据库和传统的关系数据库存储结构很接近，基于行和列可以定位单元格数据。相对于传统数据库的单元格数据，HBase是划分列组，并且每个单元格数据支持历史版本。

不仅仅如此，基于HBase还有Hadoop，MapReduce，Spark等一系列的成熟的大数据解决方案！

4. 图数据库 (Neo4J)

图数据库其实是记录“关系数据”的。类似社交软件的关系图，例如用户A 和 B 是[朋友][亲人]关系，B和C是[恋人][同性]关系，通过Tag方式的关系，图数据库可以绘制出一张关系网，并且可以通过条件进行筛选。

NoSQL和关系数据库（RDBMS）的关系

很多人认为NoSQL和关系数据库是此消彼长的关系，这是错误的概念。关系数据库在存储结构化数据和事务方面是不可替代的。而且关系数据库历史悠久，在很多行业都是稳定可靠的解决方案。

NoSQL处在一个爆发期，稳定性上远远不及RDBMS，而且由于缺乏较好的事务支持，很多行业（比如财务）并不能适用。

NoSQL完全摒弃了数据之间的关系，不支持关联查询，这在一些企业应用中，也是不能忍受的。

目前NoSQL的地位

国内大多数的互联网公司，也只是小范围的试用NoSQL，或者使用NoSQL作为辅助，并没有成为主流。比如，淘宝使用MySQL集群来实现其主业务，只是搭配Memcache作为分布式缓存。

虽然NoSQL一定会成为互联网的主流，但是一定会有一个较长的过渡期。

企业应用和NoSQL

传统的企业应用都有规范的数据结构，更要求有完善的事务支持，而且数据量都不会太大，所以使用NoSQL反而得不偿失。

我上面特别强调“传统的企业应用”，是因为针对企业的数据都不会太大，对性能要求是最低的。但是如果你开发类似于“物联网”这类的企业平台，使用NoSQL是势在必行。

即使你的定位不是物联网级别的平台，也可以搭配键值数据库作为缓存服务器使用，NoSQL天生的集群特性，一旦搭建起来，就不单单是“缓存服务器”了，而是“分布式缓存”！！让你的平台分分钟变得“高大上”！

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