NoSQL数据库 ——FoundationDB的键-值存储系统
FoundationDB是一个分布式的键-值存储系统，支持全局ACID事务操作，并且性能出众。在安装系统时，可以指定数据分发的级别。数据分发为容错性提供了支持：当某个服务器或网络的某部分产生故障时，数据库仍然可以正常操作，你的应用也不会受到影响。
键-值与SQL架构
我们开发的这套架构能够在键-值存储系统上支持多个层，每个层都能够在FoundationDB的基础上提供一套不同的数据模型，例如SQL数据库、文档数据库或图形数据库。许多使用者也自行创建了自定义的层。
下图中列出架构中的了关键部分。处于最底层的是FoundationDB集群，无论集群的实际大小如何，对它的操作与一个单独的逻辑数据库并没有分别。SQL层则以一种无状态的中间层方式运行在键-值存储系统之上。这一层通过SQL与应用程序进行通信，并使用FoundationDB的客户端API与键-值存储系统进行通信。由于SQL层是无状态的，因此可以并行地运行任意数据的SQL层。
㈡ 如何实现NewSQL，NoSQL与OldSQL的混合部署
在大数据时代，“多种架构支持多类应用”成为数据库行业应对大数据的基本思路，数据库行业出现互为补充的三大阵营，适用于事务处理应用的OldSQL、适用于数据分析应用的NewSQL和适用于互联网应用的NoSQL。但在一些复杂的应用场景中，单一数据库架构都不能完全满足应用场景对海量结构化和非结构化数据的存储管理、复杂分析、关联查询、实时性处理和控制建设成本等多方面的需要，因此不同架构数据库混合部署应用成为满足复杂应用的必然选择。不同架构数据库混合使用的模式可以概括为：OldSQL+NewSQL、OldSQL+NoSQL、NewSQL+NoSQL三种主要模式。下面通过三个案例对不同架构数据库的混合应用部署进行介绍。
OldSQL+NewSQL 在数据中心类应用中混合部署
采用OldSQL+NewSQL模式构建数据中心，在充分发挥OldSQL数据库的事务处理能力的同时，借助NewSQL在实时性、复杂分析、即席查询等方面的独特优势，以及面对海量数据时较强的扩展能力，满足数据中心对当前“热”数据事务型处理和海量历史“冷”数据分析两方面的需求。OldSQL+NewSQL模式在数据中心类应用中的互补作用体现在，OldSQL弥补了NewSQL不适合事务处理的不足，NewSQL弥补了OldSQL在海量数据存储能力和处理性能方面的缺陷。
商业银行数据中心采用OldSQL+NewSQL混合部署方式搭建，OldSQL数据库满足各业务系统数据的归档备份和事务型应用，NewSQL MPP数据库集群对即席查询、多维分析等应用提供高性能支持，并且通过MPP集群架构实现应对海量数据存储的扩展能力。
商业银行数据中心存储架构
与传统的OldSQL模式相比，商业银行数据中心采用OldSQL+NewSQL混合搭建模式，数据加载性能提升3倍以上，即席查询和统计分析性能提升6倍以上。NewSQL MPP的高可扩展性能够应对新的业务需求，可随着数据量的增长采用集群方式构建存储容量更大的数据中心。
OldSQL+NoSQL 在互联网大数据应用中混合部署
在互联网大数据应用中采用OldSQL+NoSQL混合模式，能够很好的解决互联网大数据应用对海量结构化和非结构化数据进行存储和快速处理的需求。在诸如大型电子商务平台、大型SNS平台等互联网大数据应用场景中，OldSQL在应用中负责高价值密度结构化数据的存储和事务型处理，NoSQL在应用中负责存储和处理海量非结构化的数据和低价值密度结构化数据。OldSQL+NoSQL模式在互联网大数据应用中的互补作用体现在，OldSQL弥补了NoSQL在ACID特性和复杂关联运算方面的不足，NoSQL弥补了OldSQL在海量数据存储和非结构化数据处理方面的缺陷。
数据魔方是淘宝网的一款数据产品，主要提供行业数据分析、店铺数据分析。淘宝数据产品在存储层采用OldSQL+NoSQL混合模式，由基于MySQL的分布式关系型数据库集群MyFOX和基于HBase的NoSQL存储集群Prom组成。由于OldSQL强大的语义和关系表达能力，在应用中仍然占据着重要地位，目前存储在MyFOX中的统计结果数据已经达到10TB，占据着数据魔方总数据量的95%以上。另一方面，NoSQL作为SQL的有益补充，解决了OldSQL数据库无法解决的全属性选择器等问题。
淘宝海量数据产品技术架构
基于OldSQL+NoSQL混合架构的特点，数据魔方目前已经能够提供压缩前80TB的数据存储空间，支持每天4000万的查询请求，平均响应时间在28毫秒，足以满足未来一段时间内的业务增长需求。
NewSQL+NoSQL 在行业大数据应用中混合部署
行业大数据与互联网大数据的区别在于行业大数据的价值密度更高，并且对结构化数据的实时处理、复杂的多表关联分析、即席查询、数据强一致性等都比互联网大数据有更高的要求。行业大数据应用场景主要是分析类应用，如：电信、金融、政务、能源等行业的决策辅助、预测预警、统计分析、经营分析等。
在行业大数据应用中采用NewSQL+NoSQL混合模式，充分利用NewSQL在结构化数据分析处理方面的优势，以及NoSQL在非结构数据处理方面的优势，实现NewSQL与NoSQL的功能互补，解决行业大数据应用对高价值结构化数据的实时处理、复杂的多表关联分析、即席查询、数据强一致性等要求，以及对海量非结构化数据存储和精确查询的要求。在应用中，NewSQL承担高价值密度结构化数据的存储和分析处理工作，NoSQL承担存储和处理海量非结构化数据和不需要关联分析、Ad-hoc查询较少的低价值密度结构化数据的工作。
当前电信运营商在集中化BI系统建设过程中面临着数据规模大、数据处理类型多等问题，并且需要应对大量的固定应用，以及占统计总数80%以上的突发性临时统计(ad-hoc)需求。在集中化BI系统的建设中采用NewSQL+NoSQL混搭的模式，充分利用NewSQL在复杂分析、即席查询等方面处理性能的优势，及NoSQL在非结构化数据处理和海量数据存储方面的优势，实现高效低成本。
集中化BI系统数据存储架构
集中化BI系统按照数据类型和处理方式的不同，将结构化数据和非结构化数据分别存储在不同的系统中：非结构化数据在Hadoop平台上存储与处理;结构化、不需要关联分析、Ad-hoc查询较少的数据保存在NoSQL数据库或Hadoop平台;结构化、需要关联分析或经常ad-hoc查询的数据，保存在NewSQL MPP数据库中，短期高价值数据放在高性能平台，中长期放在低成本产品中。
结语
当前信息化应用的多样性、复杂性，以及三种数据库架构各自所具有的优势和局限性，造成任何一种架构的数据库都不能完全满足应用需求，因此不同架构数据库混合使用，从而弥补其他架构的不足成为必然选择。根据应用场景采用不同架构数据库进行组合搭配，充分发挥每种架构数据库的特点和优势，并且与其他架构数据库形成互补，完全涵盖应用需求，保证数据资源的最优化利用，将成为未来一段时期内信息化应用主要采用的解决方式。
目前在国内市场上，OldSQL主要为Oracle、IBM等国外数据库厂商所垄断，达梦、金仓等国产厂商仍处于追赶状态;南大通用凭借国产新型数据库GBase 8a异军突起，与EMC的Greenplum和HP的Vertica跻身NewSQL市场三强;NoSQL方面用户则大多采用Hadoop开源方案。
㈢ NoSQL是什么意思
什么是NoSQL数据库？从名称“非SQL”或“非关系型”衍生而来，这些数据库不使用类似SQL的查询语言，通常称为结构化存储。这些数据库自1960年就已经存在，但是直到现在一些大公司（例如Google和Facebook）开始使用它们时，这些数据库才流行起来。该数据库最明显的优势是摆脱了一组固定的列、连接和类似SQL的查询语言的限制。有时，NoSQL这个名称也可能表示“不仅仅SQL”，来确保它们可能支持SQL。 NoSQL数据库使用诸如键值、宽列、图形或文档之类的数据结构，并且可以如JSON之类的不同格式存储。
㈣ SQL 和 NoSQL 的区别
简单说来：sql是关系型数据库的结构化查询语言，而nosql，一般代指菲关系型数据库，sql语句就不能用来，不过有些有leisql的查询语言，且nosql数据库没有统一的查询语言。
㈤ 网站建设时SQL和Nosql如何选择
SQL的独特优势包括：
1. SQL能够加强与数据的交互，并允许对单个数据库设计提出问题。这是很关键的特征，因为无法交互的数据基本上是没用的，并且，增强的交互性能够带来新的见解、新的问题和更有意义的未来交互。
2. SQL是标准化的，使用户能够跨系统运用他们的知识，并对第三方附件和工具提供支持。
3. SQL能够扩展，并且是多功能和经过时间验证的，这能够解决从快写为主导的传输到扫描密集型深入分析等问题。
4. SQL对数据呈现和存储采用正交形式，一些SQL系统支持JSON和其他结构化对象格式，比NoSQL具有更好的性能和更多功能。
NoSQL特点：
易扩展
NoSQL数据库种类繁多，但是一个共同的特点都是去掉关系数据库的关系型特性。数据之间无关系，这样就非常容易扩展。也无形之间，在架构的层面上带来了可扩展的能力。
大数据量，高性能
NoSQL数据库都具有非常高的读写性能，尤其在大数据量下，同样表现优秀。这得益于它的无关系性，数据库的结构简单。NoSQL的Cache是记录级的，是一种细粒度的Cache，所以NoSQL在这个层面上来说就要性能高很多了。
灵活的数据模型
NoSQL无需事先为要存储的数据建立字段，随时可以存储自定义的数据格式。而在关系数据库里，增删字段是一件非常麻烦的事情。如果是非常大数据量的表，增加字段简直就是一个噩梦。这点在大数据量的web2.0时代尤其明显。
高可用
NoSQL在不太影响性能的情况，就可以方便的实现高可用的架构。比如Cassandra，HBase模型，通过复制模型也能实现高可用。
㈥ 如何配合使用NoSQL和SQL，特别是原子性问题存在的时候
而传统的关系数据库在应付web2.0网站，特别是超大规模和高并发的SNS类型的web2.0纯动态网站已经显得力不从心，暴露了很多难以克服的问题，例如：
1、High performance - 对数据库高并发读写的需求
web2.0网站要根据用户个性化信息来实时生成动态页面和提供动态信息，所以基本上无法使用动态页面静态化技术，因此数据库并发负载非常高，往往要达到每秒上万次读写请求。关系数据库应付上万次SQL查询还勉强顶得住，但是应付上万次SQL写数据请求，硬盘IO就已经无法承受了。其实对于普通的BBS网站，往往也存在对高并发写请求的需求。
2、Huge Storage - 对海量数据的高效率存储和访问的需求
对于大型的SNS网站，每天用户产生海量的用户动态，以国外的Friendfeed为例，一个月就达到了2.5亿条用户动态，对于关系数据库来说，在一张2.5亿条记录的表里面进行SQL查询，效率是极其低下乃至不可忍受的。再例如大型web网站的用户登录系统，例如腾讯，盛大，动辄数以亿计的帐号，关系数据库也很难应付。
㈦ 什么是New SQL分析NewSQL是如何融合NoSQL和RDBMS两者的优势
NewSQL是对一类现代关系型数据库的统称，这类数据库对于一般的OLTP读写请求提供可横向扩展的性能，同时支持事务的ACID保证。这些系统既拥有NoSQL数据库的扩展性，又保持传统数据库的事务特性。NewSQL重新将“应用程序逻辑与数据操作逻辑应该分离”的理念带回到现代数据库的世界，这也验证了历史的发展总是呈现出螺旋上升的形式。
在21世纪00年代中，出现了许多数据仓库系统 (如 Vertica，Greeplum 和AsterData)，这些以处理OLAP 请求为设计目标的系统并不在本文定义的NewSQL范围内。OLAP 数据库更关注针对海量数据的大型、复杂、只读的查询，查询时间可能持续秒级、分钟级甚至更长。
NoSQL的拥趸普遍认为阻碍传统数据库横向扩容、提高可用性的原因在于ACID保证和关系模型，因此NoSQL运动的核心就是放弃事务强一致性以及关系模型，拥抱最终一致性和其它数据模型(如 key/value，graphs 和Documents)。
两个最着名的NoSQL数据库就是Google的BigTable和Amazon的Dynamo，由于二者都未开源，其它组织就开始推出类似的开源替代项目，包括Facebook的 Cassandra (基于BigTable和Dynamo)、PowerSet的 Hbase(基于BigTable)。有一些创业公司也加入到这场NoSQL运动中，它们不一定是受BigTable和Dynamo的启发，但都响应了NoSQL的哲学，其中最出名的就是MongoDB。
在21世纪00年代末，市面上已经有许多供用户选择的分布式数据库产品。使用NoSQL的优势在于应用开发者可以更关注应用逻辑本身，而非数据库的扩展性问题；但与此同时许多应用，如金融系统、订单处理系统，由于无法放弃事务的一致性要求被拒之门外。
一些组织，如Google，已经发现他们的许多工程师将过多的精力放在处理数据一致性上，这既暴露了数据库的抽象、又提高了代码的复杂度，这时候要么选择回到传统DBMS时代，用更高的机器配置纵向扩容，要么选择回到中间件时代，开发支持分布式事务的中间件。这两种方案成本都很高，于是NewSQL运动开始酝酿。
NewSQL数据库设计针对的读写事务有以下特点：
1、耗时短。
2、使用索引查询，涉及少量数据。
3、重复度高，通常使用相同的查询语句和不同的查询参考。
也有一些学者认为NewSQL系统是特指实现上使用Lock-free并发控制技术和share-nothing架构的数据库。所有我们认为是NewSQL的数据库系统确实都有这样的特点。
㈧ nosql和sql的区别
一样是数据库
NOSQL查询速度快，但是占用空间也大（都去索引那边了）
但是NOSQL查询复杂的逻辑关系的时候，只能批量获取到本地去统计而SQL能通过条件和关联表等方式进行筛选只显示符合条件的语句。
NOSQL用于无条件或少条件下的存取。百亿级数据也能快速取出。
SQL用于复杂的逻辑存取。在数据量不多的情况下也能跟NOSQL一样用于数据存储。
㈨ nosql数据库库和sql数据库的区别
一、概念
SQL(StructuredQueryLanguage)数据库，指关系型数据库。主要代表：SQLServer，Oracle，MySQL(开源)，PostgreSQL(开源)。
NoSQL（NotOnlySQL）泛指非关系型数据库。主要代表：MongoDB，Redis，CouchDB。
二、区别
1、存储方式
SQL数据存在特定结构的表中；而NoSQL则更加灵活和可扩展，存储方式可以省是JSON文档、哈希表或者其他方式。SQL通常以数据库表形式存储数据。举个栗子，存个学生借书数据：
4、SQL中的JOIN查询
SQL中可以使用JOIN表链接方式将多个关系数据表中的数据用一条简单的查询语句查询出来。NoSQL暂未提供类似JOIN的查询方式对多个数据集中的数据做查询。所以大部分NoSQL使用非规范化的数据存储方式存储数据。
5、数据耦合性
SQL中不允许删除已经被使用的外部数据，例如审核人表中的"熊三"已经被分配给了借阅人熊大，那么在审核人表中将不允许删除熊三这条数据，以保证数据完整性。而NoSQL中则没有这种强耦合的概念，可以随时删除任何数据。
6、事务
SQL中如果多张表数据需要同批次被更新，即如果其中一张表更新失败的话其他表也不能更新成功。这种场景可以通过事务来控制，可以在所有命令完成后再统一提交事务。而NoSQL中没有事务这个概念，每一个数据集的操作都是原子级的。
7、增删改查语法
8、查询性能
在相同水平的系统设计的前提下，因为NoSQL中省略了JOIN查询的消耗，故理论上性能上是优于SQL的。
㈩ nosql与newsql的区别
摘要 NoSQL (Not Only SQL)