NoSQL数据库比对

SQL和NoSQL概念

SQL：结构化查询语言（Structured Query Language）简称SQL，是一种特殊目的的编程语言，是一种数据库查询和程序设计语言，用于存取数据以及查询、更新和管理关系数据库系统。该语言以表格的形式从结构化数据格式中操作和检索数据。

NoSQL：NoSQL，泛指非关系型的数据库，提供了一种存储和检索非结构化数据的机制。这种类型的数据库可以处理大量数据，并具有动态模式。因此，NoSQL数据库没有特定的查询语言，没有或只有很少的关系，但是数据以集合和文档的格式存储。

SQL和NoSQL区别

1）数据库类型：SQL之所以称为关系型数据库，是因为它将结构化数据组织定义为行和列，每个表都与数据库中的其他表相关。NoSQL被称为非关系数据库，这是因为数据以集合的形式存储，它们之间没有或只有很少的关系。

2）Schema架构：SQL需要用到结构化数据的预定义架构。因此，在开始使用SQL提取和操作数据之前，需要确保以表的形式预定义数据结构。但是，NoSQL具有用于非结构化数据的动态架构。因此，如果您使用NoSQL数据库，则不存在预定义的架构，数据的完整架构完全取决于您希望存储数据的方式，即您想将哪些字段存储在文档和集合中。

3）数据库类别：SQL数据库是基于表格的数据库。因此您可以有n个相互关联的表，并且每个表可以具有行和列，这些行和列将数据存储在表的每个单元格中。而NoSQL数据库则具有以下几类数据库：
1、文档数据库：将每个密钥与称为文档的复杂数据结构配对。它可以包含许多不同的键值对，甚至嵌套的文档；
2、键值存储：它们是最简单的NoSQL数据库，数据库中的每一项都作为属性名称或键及其值存储。
3、图形存储：它们用于存储有关网络的信息，例如社交关系。图形存储包括Neo4J和HyperGraphDB。
4、宽列存储：Cassandra和HBase等宽列存储针对大型数据集的查询进行了优化，并将数据列而不是行存储在一起。因此，SQL数据库以表的形式存储数据，而NoSQL数据库以键值对，文档，图形数据库或宽列存储的形式存储数据。

4）复杂查询：与NoSQL相比，SQL更适合复杂的查询环境，因为SQL数据库中的架构是结构化的，并且数据以表格格式存储。因此，即使您希望将嵌套查询与外部查询中的许多子查询一起应用，也可以通过使用适当的表名和列名轻松进行。NoSQL数据库不适用于复杂查询的原因是因为NoSQL数据库不是以SQL之类的标准语言查询的。

5）分层数据存储：与SQL数据库相比，NoSQL更适合分层存储。这是因为随着表数量的增加，维护它们之间关系的复杂性也不断增加。因此在这种情况下，您无法将大量的表彼此关联在一起。但是当您考虑使用NoSQL数据库时，这种数据库更适合分层数据存储，因为它遵循类似于JSON数据的键值对存储方式。

6）可扩展性：SQL数据库是垂直可伸缩的。可以通过优化硬件（例如增加CPU，RAM，SSD等）来平衡数据服务器的负载。NoSQL数据库是水平可伸缩的。可以通过向集群添加更多服务器以处理大量流量来执行负载平衡。

7）语言：SQL数据库有特定的语言，不会因为数据库不同而不同。NoSQL数据库没有特定的语言用于查询，会随数据库的变化而变化。在NoSQL数据库中，查询主要集中在文档集合上，该语言称为UnQL（非结构化查询语言）。

8）在线处理：在比较SQL和NoSQL时，基于此因素，SQL数据库用于重事务型应用程序。这是因为SQL提供了数据的原子性，完整性和稳定性。您也可以将NoSQL用于事务目的，但是在高负载和复杂的事务应用程序中，它仍然不够稳定。因此，SQL主要用于OLTP（在线事务处理），而NoSQL主要用于OLAP（在线分析处理）。

9）基本属性：SQL数据库基于ACID属性 （原子性，一致性，隔离性和持久性），而NoSQL数据库基于Brewers CAP定理（一致性，可用性和分区容限）。NoSQL不能同时提供一致性和高可用性。

10）外部支持：自从SQL诞生超过40年以来，所有SQL供应商都提供了出色的支持。但是，对于某些NoSQL数据库，是有限制的，您仍然必须依靠社区支持来部署大规模的NoSQL。这是因为NoSQL于2000年代末期出现，人们尚未对其进行太多发掘。

NoSQL数据库分类

类型	部分代表	特点
列存储	Hbase，Cassandra，Hypertable	顾名思义，是按列存储数据的。最大的特点是方便存储结构化和半结构化数据，方便做数据压缩，对针对某一列或者某几列的查询有非常大的IO优势。
文档存储	MongoDB，CouchDB	文档存储一般用类似json的格式存储，存储的内容是文档型的。这样也就有有机会对某些字段建立索引，实现关系数据库的某些功能。
key-value存储	Tokyo Cabinet / Tyrant，Berkeley DB，MemcacheDB，Redis	可以通过key快速查询到其value。一般来说，存储不管value的格式，照单全收。（Redis包含了其他功能）
图存储	Neo4J，FlockDB	图形关系的最佳存储。使用传统关系数据库来解决的话性能低下，而且设计使用不方便。
对象存储	db4o，Versant	通过类似面向对象语言的语法操作数据库，通过对象的方式存取数据。
xml数据库	Berkeley DB XML，BaseX	高效的存储XML数据，并支持XML的内部查询语法，比如XQuery、Xpath。

Redis和Memcached区别

1、Redis不仅仅支持简单的k/v类型的数据，同时还提供list，set，zset，hash等数据结构的存储。而Memcached只支持简单数据类型，需要客户端自己处理复杂对象。

2、Redis支持数据的持久化，可以将内存中的数据保持在磁盘中，重启的时候可以再次加载进行使用（PS：持久化在RDB、AOF）。

3、由于Memcache没有持久化机制，因此宕机所有缓存数据失效。Redis配置为持久化，宕机重启后，将自动加载宕机时刻的数据到缓存系统中，具有更好的灾备机制。

4、Memcache可以使用Magent在客户端进行一致性hash做分布式。Redis支持在服务器端做分布式（PS:Twemproxy/Codis/Redis-cluster多种分布式实现方式）。

5、Memcached的简单限制就是键key和value的限制。最大键长为250个字符。可以接受的储存数据不能超过1MB（可修改配置文件变大），因为这是典型slab的最大值，不适合虚拟机使用。而Redis的key长度支持到512k。

6、Redis使用的是单线程模型，保证了数据按顺序提交。Memcache需要使用CAS保证数据一致性。CAS（Check and Set）是一个确保并发一致性的机制，属于“乐观锁”范畴；原理很简单：拿版本号，操作，对比版本号，如果一致就操作，不一致就放弃任何操作cpu利用。由于Redis只使用单核，而Memcached可以使用多核，所以平均每一个核上Redis在存储小数据时比Memcached性能更高。而在100k以上的数据中，Memcached性能要高于Redis 。

7、Memcached内存管理：使用Slab Allocation。原理相当简单，预先分配一系列大小固定的组，然后根据数据大小选择最合适的块存储。避免了内存碎片。缺点：不能变长，浪费了一定空间，Memcached默认情况下下一个slab的最大值为前一个的1.25倍。

8、Redis内存管理：Redis通过定义一个数组来记录所有的内存分配情况，Redis采用的是包装的malloc/free，相较于Memcached的内存管理方法来说，要简单很多。由于malloc首先以链表的方式搜索已管理的内存中可用的空间分配，导致内存碎片比较多。