NoSQL

即非关系型的数据库。

NoSQL = Not Only SQL != No SQL

关系型数据库的缺点

• 行存储，无法存储数据结构
• schema 扩展不方便
• 在大数据场景下 I/O 支撑难度高
• 全文搜索功能弱

常见 NoSQL 方案分类

• KV（key-value） 存储：解决关系型数据库无法存储数据结构的缺点（Redis 等）
  • 支持简单事务
    • 只能保证隔离性和一致性；不能保证原子性和持久性
• 文档数据库：解决关系型数据库 schema 问题（MongoDB 等）
  • no-schema：可以存储和读取任意数据
    • 新增字段简单
    • 历史数据不会出错
    • 存储复杂数据简单
  • 不支持事务
  • 无法实现 join 操作
• 列式数据库：解决关系型数据库大数据高 I/O 场景问题（HBase 等）（类数据库适合在某些特定场景中使用，如：离线大数据分析等，场景不匹配优势变劣势）
  • 业务同时读取多个列效率高
  • 能够同时对一行中的多个列进行操作
  • 节省 I/O
  • 列数据压缩比例更高
• 全文搜索引擎：解决关系型数据库全文搜索弱的问题（Elasticsearch 等）
  • 原理：倒排索引；建立单词到文档的索引

如何选型

关系型和 NoSQL 选型主要看数据量、并发量、实时性、一致性要求、读写分布和类型、安全性、运维性等。

• 管理型系统：如运营类系统
  • 首选关系型
• 大流量系统：如电商单品页某服务
  • 后台首选关系型；前台选内存型
• 日志型系统
  • 原始数据选列式存储
  • 搜索日志选搜索引擎型
• 搜索型系统：如站内搜索
  • 后台选关系型
  • 前台选搜索引擎型
• 事务型系统：库存、交易、记账
  • 关系型 + 缓存 + 一致性
• 离线计算
  • 首选列式
• 实时计算
  • 时间序列数据库
  • 列式数据库

NoSQL 有优势也有劣势，不能盲目相信“NoSQL 银弹”论，应该将 NoSQL 作为 SQL 的补充。