NoSQL資料庫 ——FoundationDB的鍵-值存儲系統
FoundationDB是一個分布式的鍵-值存儲系統，支持全局ACID事務操作，並且性能出眾。在安裝系統時，可以指定數據分發的級別。數據分發為容錯性提供了支持：當某個伺服器或網路的某部分產生故障時，資料庫仍然可以正常操作，你的應用也不會受到影響。
鍵-值與SQL架構
我們開發的這套架構能夠在鍵-值存儲系統上支持多個層，每個層都能夠在FoundationDB的基礎上提供一套不同的數據模型，例如SQL資料庫、文檔資料庫或圖形資料庫。許多使用者也自行創建了自定義的層。
下圖中列出架構中的了關鍵部分。處於最底層的是FoundationDB集群，無論集群的實際大小如何，對它的操作與一個單獨的邏輯資料庫並沒有分別。SQL層則以一種無狀態的中間層方式運行在鍵-值存儲系統之上。這一層通過SQL與應用程序進行通信，並使用FoundationDB的客戶端API與鍵-值存儲系統進行通信。由於SQL層是無狀態的，因此可以並行地運行任意數據的SQL層。
㈡ 如何實現NewSQL，NoSQL與OldSQL的混合部署
在大數據時代，「多種架構支持多類應用」成為資料庫行業應對大數據的基本思路，資料庫行業出現互為補充的三大陣營，適用於事務處理應用的OldSQL、適用於數據分析應用的NewSQL和適用於互聯網應用的NoSQL。但在一些復雜的應用場景中，單一資料庫架構都不能完全滿足應用場景對海量結構化和非結構化數據的存儲管理、復雜分析、關聯查詢、實時性處理和控制建設成本等多方面的需要，因此不同架構資料庫混合部署應用成為滿足復雜應用的必然選擇。不同架構資料庫混合使用的模式可以概括為：OldSQL+NewSQL、OldSQL+NoSQL、NewSQL+NoSQL三種主要模式。下面通過三個案例對不同架構資料庫的混合應用部署進行介紹。
OldSQL+NewSQL 在數據中心類應用中混合部署
採用OldSQL+NewSQL模式構建數據中心，在充分發揮OldSQL資料庫的事務處理能力的同時，藉助NewSQL在實時性、復雜分析、即席查詢等方面的獨特優勢，以及面對海量數據時較強的擴展能力，滿足數據中心對當前「熱」數據事務型處理和海量歷史「冷」數據分析兩方面的需求。OldSQL+NewSQL模式在數據中心類應用中的互補作用體現在，OldSQL彌補了NewSQL不適合事務處理的不足，NewSQL彌補了OldSQL在海量數據存儲能力和處理性能方面的缺陷。
商業銀行數據中心採用OldSQL+NewSQL混合部署方式搭建，OldSQL資料庫滿足各業務系統數據的歸檔備份和事務型應用，NewSQL MPP資料庫集群對即席查詢、多維分析等應用提供高性能支持，並且通過MPP集群架構實現應對海量數據存儲的擴展能力。
商業銀行數據中心存儲架構
與傳統的OldSQL模式相比，商業銀行數據中心採用OldSQL+NewSQL混合搭建模式，數據載入性能提升3倍以上，即席查詢和統計分析性能提升6倍以上。NewSQL MPP的高可擴展性能夠應對新的業務需求，可隨著數據量的增長採用集群方式構建存儲容量更大的數據中心。
OldSQL+NoSQL 在互聯網大數據應用中混合部署
在互聯網大數據應用中採用OldSQL+NoSQL混合模式，能夠很好的解決互聯網大數據應用對海量結構化和非結構化數據進行存儲和快速處理的需求。在諸如大型電子商務平台、大型SNS平台等互聯網大數據應用場景中，OldSQL在應用中負責高價值密度結構化數據的存儲和事務型處理，NoSQL在應用中負責存儲和處理海量非結構化的數據和低價值密度結構化數據。OldSQL+NoSQL模式在互聯網大數據應用中的互補作用體現在，OldSQL彌補了NoSQL在ACID特性和復雜關聯運算方面的不足，NoSQL彌補了OldSQL在海量數據存儲和非結構化數據處理方面的缺陷。
數據魔方是淘寶網的一款數據產品，主要提供行業數據分析、店鋪數據分析。淘寶數據產品在存儲層採用OldSQL+NoSQL混合模式，由基於MySQL的分布式關系型資料庫集群MyFOX和基於HBase的NoSQL存儲集群Prom組成。由於OldSQL強大的語義和關系表達能力，在應用中仍然占據著重要地位，目前存儲在MyFOX中的統計結果數據已經達到10TB，占據著數據魔方總數據量的95%以上。另一方面，NoSQL作為SQL的有益補充，解決了OldSQL資料庫無法解決的全屬性選擇器等問題。
淘寶海量數據產品技術架構
基於OldSQL+NoSQL混合架構的特點，數據魔方目前已經能夠提供壓縮前80TB的數據存儲空間，支持每天4000萬的查詢請求，平均響應時間在28毫秒，足以滿足未來一段時間內的業務增長需求。
NewSQL+NoSQL 在行業大數據應用中混合部署
行業大數據與互聯網大數據的區別在於行業大數據的價值密度更高，並且對結構化數據的實時處理、復雜的多表關聯分析、即席查詢、數據強一致性等都比互聯網大數據有更高的要求。行業大數據應用場景主要是分析類應用，如：電信、金融、政務、能源等行業的決策輔助、預測預警、統計分析、經營分析等。
在行業大數據應用中採用NewSQL+NoSQL混合模式，充分利用NewSQL在結構化數據分析處理方面的優勢，以及NoSQL在非結構數據處理方面的優勢，實現NewSQL與NoSQL的功能互補，解決行業大數據應用對高價值結構化數據的實時處理、復雜的多表關聯分析、即席查詢、數據強一致性等要求，以及對海量非結構化數據存儲和精確查詢的要求。在應用中，NewSQL承擔高價值密度結構化數據的存儲和分析處理工作，NoSQL承擔存儲和處理海量非結構化數據和不需要關聯分析、Ad-hoc查詢較少的低價值密度結構化數據的工作。
當前電信運營商在集中化BI系統建設過程中面臨著數據規模大、數據處理類型多等問題，並且需要應對大量的固定應用，以及占統計總數80%以上的突發性臨時統計(ad-hoc)需求。在集中化BI系統的建設中採用NewSQL+NoSQL混搭的模式，充分利用NewSQL在復雜分析、即席查詢等方面處理性能的優勢，及NoSQL在非結構化數據處理和海量數據存儲方面的優勢，實現高效低成本。
集中化BI系統數據存儲架構
集中化BI系統按照數據類型和處理方式的不同，將結構化數據和非結構化數據分別存儲在不同的系統中：非結構化數據在Hadoop平台上存儲與處理;結構化、不需要關聯分析、Ad-hoc查詢較少的數據保存在NoSQL資料庫或Hadoop平台;結構化、需要關聯分析或經常ad-hoc查詢的數據，保存在NewSQL MPP資料庫中，短期高價值數據放在高性能平台，中長期放在低成本產品中。
結語
當前信息化應用的多樣性、復雜性，以及三種資料庫架構各自所具有的優勢和局限性，造成任何一種架構的資料庫都不能完全滿足應用需求，因此不同架構資料庫混合使用，從而彌補其他架構的不足成為必然選擇。根據應用場景採用不同架構資料庫進行組合搭配，充分發揮每種架構資料庫的特點和優勢，並且與其他架構資料庫形成互補，完全涵蓋應用需求，保證數據資源的最優化利用，將成為未來一段時期內信息化應用主要採用的解決方式。
目前在國內市場上，OldSQL主要為Oracle、IBM等國外資料庫廠商所壟斷，達夢、金倉等國產廠商仍處於追趕狀態;南大通用憑借國產新型資料庫GBase 8a異軍突起，與EMC的Greenplum和HP的Vertica躋身NewSQL市場三強;NoSQL方面用戶則大多採用Hadoop開源方案。
㈢ NoSQL是什麼意思
什麼是NoSQL資料庫？從名稱「非SQL」或「非關系型」衍生而來，這些資料庫不使用類似SQL的查詢語言，通常稱為結構化存儲。這些資料庫自1960年就已經存在，但是直到現在一些大公司（例如Google和Facebook）開始使用它們時，這些資料庫才流行起來。該資料庫最明顯的優勢是擺脫了一組固定的列、連接和類似SQL的查詢語言的限制。有時，NoSQL這個名稱也可能表示「不僅僅SQL」，來確保它們可能支持SQL。 NoSQL資料庫使用諸如鍵值、寬列、圖形或文檔之類的數據結構，並且可以如JSON之類的不同格式存儲。
㈣ SQL 和 NoSQL 的區別
簡單說來：sql是關系型資料庫的結構化查詢語言，而nosql，一般代指菲關系型資料庫，sql語句就不能用來，不過有些有leisql的查詢語言，且nosql資料庫沒有統一的查詢語言。
㈤ 網站建設時SQL和Nosql如何選擇
SQL的獨特優勢包括：
1. SQL能夠加強與數據的交互，並允許對單個資料庫設計提出問題。這是很關鍵的特徵，因為無法交互的數據基本上是沒用的，並且，增強的交互性能夠帶來新的見解、新的問題和更有意義的未來交互。
2. SQL是標准化的，使用戶能夠跨系統運用他們的知識，並對第三方附件和工具提供支持。
3. SQL能夠擴展，並且是多功能和經過時間驗證的，這能夠解決從快寫為主導的傳輸到掃描密集型深入分析等問題。
4. SQL對數據呈現和存儲採用正交形式，一些SQL系統支持JSON和其他結構化對象格式，比NoSQL具有更好的性能和更多功能。
NoSQL特點：
易擴展
NoSQL資料庫種類繁多，但是一個共同的特點都是去掉關系資料庫的關系型特性。數據之間無關系，這樣就非常容易擴展。也無形之間，在架構的層面上帶來了可擴展的能力。
大數據量，高性能
NoSQL資料庫都具有非常高的讀寫性能，尤其在大數據量下，同樣表現優秀。這得益於它的無關系性，資料庫的結構簡單。NoSQL的Cache是記錄級的，是一種細粒度的Cache，所以NoSQL在這個層面上來說就要性能高很多了。
靈活的數據模型
NoSQL無需事先為要存儲的數據建立欄位，隨時可以存儲自定義的數據格式。而在關系資料庫里，增刪欄位是一件非常麻煩的事情。如果是非常大數據量的表，增加欄位簡直就是一個噩夢。這點在大數據量的web2.0時代尤其明顯。
高可用
NoSQL在不太影響性能的情況，就可以方便的實現高可用的架構。比如Cassandra，HBase模型，通過復制模型也能實現高可用。
㈥ 如何配合使用NoSQL和SQL，特別是原子性問題存在的時候
而傳統的關系資料庫在應付web2.0網站，特別是超大規模和高並發的SNS類型的web2.0純動態網站已經顯得力不從心，暴露了很多難以克服的問題，例如：
1、High performance - 對資料庫高並發讀寫的需求
web2.0網站要根據用戶個性化信息來實時生成動態頁面和提供動態信息，所以基本上無法使用動態頁面靜態化技術，因此資料庫並發負載非常高，往往要達到每秒上萬次讀寫請求。關系資料庫應付上萬次SQL查詢還勉強頂得住，但是應付上萬次SQL寫數據請求，硬碟IO就已經無法承受了。其實對於普通的BBS網站，往往也存在對高並發寫請求的需求。
2、Huge Storage - 對海量數據的高效率存儲和訪問的需求
對於大型的SNS網站，每天用戶產生海量的用戶動態，以國外的Friendfeed為例，一個月就達到了2.5億條用戶動態，對於關系資料庫來說，在一張2.5億條記錄的表裡面進行SQL查詢，效率是極其低下乃至不可忍受的。再例如大型web網站的用戶登錄系統，例如騰訊，盛大，動輒數以億計的帳號，關系資料庫也很難應付。
㈦ 什麼是New SQL分析NewSQL是如何融合NoSQL和RDBMS兩者的優勢
NewSQL是對一類現代關系型資料庫的統稱，這類資料庫對於一般的OLTP讀寫請求提供可橫向擴展的性能，同時支持事務的ACID保證。這些系統既擁有NoSQL資料庫的擴展性，又保持傳統資料庫的事務特性。NewSQL重新將「應用程序邏輯與數據操作邏輯應該分離」的理念帶回到現代資料庫的世界，這也驗證了歷史的發展總是呈現出螺旋上升的形式。
在21世紀00年代中，出現了許多數據倉庫系統 (如 Vertica，Greeplum 和AsterData)，這些以處理OLAP 請求為設計目標的系統並不在本文定義的NewSQL范圍內。OLAP 資料庫更關注針對海量數據的大型、復雜、只讀的查詢，查詢時間可能持續秒級、分鍾級甚至更長。
NoSQL的擁躉普遍認為阻礙傳統資料庫橫向擴容、提高可用性的原因在於ACID保證和關系模型，因此NoSQL運動的核心就是放棄事務強一致性以及關系模型，擁抱最終一致性和其它數據模型(如 key/value，graphs 和Documents)。
兩個最著名的NoSQL資料庫就是Google的BigTable和Amazon的Dynamo，由於二者都未開源，其它組織就開始推出類似的開源替代項目，包括Facebook的 Cassandra (基於BigTable和Dynamo)、PowerSet的 Hbase(基於BigTable)。有一些創業公司也加入到這場NoSQL運動中，它們不一定是受BigTable和Dynamo的啟發，但都響應了NoSQL的哲學，其中最出名的就是MongoDB。
在21世紀00年代末，市面上已經有許多供用戶選擇的分布式資料庫產品。使用NoSQL的優勢在於應用開發者可以更關注應用邏輯本身，而非資料庫的擴展性問題；但與此同時許多應用，如金融系統、訂單處理系統，由於無法放棄事務的一致性要求被拒之門外。
一些組織，如Google，已經發現他們的許多工程師將過多的精力放在處理數據一致性上，這既暴露了資料庫的抽象、又提高了代碼的復雜度，這時候要麼選擇回到傳統DBMS時代，用更高的機器配置縱向擴容，要麼選擇回到中間件時代，開發支持分布式事務的中間件。這兩種方案成本都很高，於是NewSQL運動開始醞釀。
NewSQL資料庫設計針對的讀寫事務有以下特點：
1、耗時短。
2、使用索引查詢，涉及少量數據。
3、重復度高，通常使用相同的查詢語句和不同的查詢參考。
也有一些學者認為NewSQL系統是特指實現上使用Lock-free並發控制技術和share-nothing架構的資料庫。所有我們認為是NewSQL的資料庫系統確實都有這樣的特點。
㈧ nosql和sql的區別
一樣是資料庫
NOSQL查詢速度快，但是佔用空間也大（都去索引那邊了）
但是NOSQL查詢復雜的邏輯關系的時候，只能批量獲取到本地去統計而SQL能通過條件和關聯表等方式進行篩選只顯示符合條件的語句。
NOSQL用於無條件或少條件下的存取。百億級數據也能快速取出。
SQL用於復雜的邏輯存取。在數據量不多的情況下也能跟NOSQL一樣用於數據存儲。
㈨ nosql資料庫庫和sql資料庫的區別
一、概念
SQL(StructuredQueryLanguage)資料庫，指關系型資料庫。主要代表：SQLServer，Oracle，MySQL(開源)，PostgreSQL(開源)。
NoSQL（NotOnlySQL）泛指非關系型資料庫。主要代表：MongoDB，Redis，CouchDB。
二、區別
1、存儲方式
SQL數據存在特定結構的表中；而NoSQL則更加靈活和可擴展，存儲方式可以省是JSON文檔、哈希表或者其他方式。SQL通常以資料庫表形式存儲數據。舉個栗子，存個學生借書數據：
4、SQL中的JOIN查詢
SQL中可以使用JOIN表鏈接方式將多個關系數據表中的數據用一條簡單的查詢語句查詢出來。NoSQL暫未提供類似JOIN的查詢方式對多個數據集中的數據做查詢。所以大部分NoSQL使用非規范化的數據存儲方式存儲數據。
5、數據耦合性
SQL中不允許刪除已經被使用的外部數據，例如審核人表中的"熊三"已經被分配給了借閱人熊大，那麼在審核人表中將不允許刪除熊三這條數據，以保證數據完整性。而NoSQL中則沒有這種強耦合的概念，可以隨時刪除任何數據。
6、事務
SQL中如果多張表數據需要同批次被更新，即如果其中一張表更新失敗的話其他表也不能更新成功。這種場景可以通過事務來控制，可以在所有命令完成後再統一提交事務。而NoSQL中沒有事務這個概念，每一個數據集的操作都是原子級的。
7、增刪改查語法
8、查詢性能
在相同水平的系統設計的前提下，因為NoSQL中省略了JOIN查詢的消耗，故理論上性能上是優於SQL的。
㈩ nosql與newsql的區別
摘要 NoSQL (Not Only SQL)