软考高级架构师-6.5-NoSQL数据库-超详细讲解+精简总结

1、概念： NoSQL泛指非关系型的数据库，主要为了满足大数据、分布式系统和动态数据模型等现代应用场景的需求。

2、特点：易扩展性、高性能、灵活的数据模型、高可用性

3、分类：列式存储数据库、键值对存储数据库(Redis)、文档型数据库（MongoDB)、图数据库

4、体系框架：数据持久层（内存、硬盘）、数据分布层（动态部署）、数据逻辑层、接口层。

1. 易扩展性（Scalability）

        NoSQL支持 水平扩展，通过添加服务器提升容量和性能，而非依赖单一服务器。其 分布式架构 能在多个节点间分散存储和计算，适合大规模数据处理。

示例：Cassandra （一个分布式列式数据库）在社交平台上存储用户帖子，随着用户增长，自动将数据分布到多个服务器，确保快速访问。

2. 高性能（High Performance）

        NoSQL数据库通过简化模型和去除复杂的关系操作，通常在大数据场景下提供更高的读写性能。例如，Redis基于内存工作，读写速度极快，适合缓存和实时处理任务。

举例：Redis 是一个基于内存的键值对存储数据库，在线游戏中，Redis可以用来存储玩家的排行榜数据，由于其高性能，排行榜的更新和查询可以在毫秒级完成，确保玩家实时看到排名变化。

3. 灵活的数据模型

        无固定表结构：数据结构不固定，可以灵活变化，且可以随意添加修改字段，适合处理快速变化的业务需求。

4. 高可用性和容错性

        NoSQL通过 自动分片和数据复制 实现高可用性，即使某个节点故障，数据可从其他节点恢复，确保系统持续运行。其 分布式架构 提供了强大的容灾恢复能力，特别是跨数据中心的多副本策略。

示例：Couchbase支持数据复制和自动故障恢复。当节点故障时，它会自动切换到其他节点，确保广告系统等应用不中断。

二、分类

     根据数据存储结构的不同，NoSQL数据库大致可以分为以下四类

NoSQL类型	数据结构	特点	示例产品
列式存储数据库	列（列族）存储	数据按列存储，适合海量分布式数据，支持快速查询和大规模数据分析	Cassandra, HBase, Scylla
键值存储数据库	键-值对	使用哈希表存储，读写速度快，适合简单数据存储；不擅长复杂查询	Redis, DynamoDB, Riak, Voldemort
文档型数据库	JSON/BSON等文档格式	存储半结构化数据，支持嵌套结构，适合处理复杂的数据，如网页和内容管理系统	MongoDB, CouchDB, SequoiaDB
图数据库	节点-边模型	通过图结构存储和管理数据，擅长处理数据关系，适合社交网络、推荐系统等场景	Neo4j, ArangoDB, JanusGraph

1、列式存储数据库

• 特点：数据按列存储，而不是按行存储。适合处理海量分布式数据。键指向多个列，列由列家族组织。
• 应用场景：高效处理大规模数据的查询，特别是在分布式环境下。
• 代表产品：Cassandra、HBase、Riak。

用户ID  列：        1, 2, 3, 4
姓名  列：          Alice, Bob, Charlie, Diana
年龄  列：          25, 30, 22, 28

2、键值对存储数据库

• 特点：通过哈希表存储键值对，键指向一个特定数据。结构简单，易于部署，但在只对部分值查询时效率较低。
• 应用场景：缓存、会话管理、用户偏好存储等场景。
• 代表产品：Tokyo Cabinet/Tyrant、Redis、Voldemort、Oracle BDB。

"session1": {"user": "Alice", "cart": ["book", "pen"], "total": 35.0}
"session2": {"user": "Bob", "cart": ["laptop", "mouse"], "total": 950.0}

3、文档型数据库

• 特点：基于键值存储，但允许存储更复杂的嵌套数据，如JSON。适合处理半结构化数据。
• 应用场景：复杂数据查询与管理，如网页内容存储、内容管理系统等。
• 代表产品：CouchDB、MongoDB、SequoiaDB。

{"user_id": "1","name": "Alice",
},
{"user_id": "2","address": {"city": "San Francisco"}
}

4、图数据库

• 特点：采用图结构存储数据，能够有效处理节点及其之间的复杂关系。通常用于建模社交网络、生物信息网络等需要复杂关系表示的数据。
• 应用场景：社交网络、推荐系统、路径优化等。
• 代表产品：Neo4J、InfoGrid、Infinite Graph。

三、体系框架

         NoSQL数据库的整体框架分为4层： 数据持久层 、 数据分布层 、 数据逻辑模型层 和 接口层 ，它们共同协作，提供灵活的存储和访问方式。各层次功能如下：

1. 数据持久层：定义数据的存储方式，有基于内存、硬盘、内存+硬盘结合、可插拔存储形式。

   • 基于内存：速度最快，但易丢失数据。
   • 基于硬盘：保存久但速度较慢。
   • 内存+硬盘结合：兼具速度和数据安全。
   • 可插拔：提供灵活的存取机制。

2. 数据分布层：定义数据的分布方式，主要支持：

   • CAP模型：实现水平扩展。
   • 多数据中心：支持跨数据中心的平稳运行。
   • 动态部署：可在运行时动态添加或删除节点。

3. 数据逻辑层：描述数据的逻辑表现形式，抽象数据模型。

4. 接口层：为应用提供多种接口，支持Rest、Thrift、Map/Reduce、Get/Put、特定语言API等，使数据调用更加灵活方便。

这种分层架构提供了极大的灵活性，不同NoSQL数据库可以在各层面支持多种特性。

NoSQL 数据库在以下这几种情况比较适用：

● 数据模型比较简单；

● 需要灵活性更强的 IT 系统；

● 对数据库性能要求较高；

● 不需要高度的数据一致性；

对于给定 key, 比较容易映射复杂值的环境