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非关系数据库CouchDB应用 　　摘要：随着大数据的不断发展，非关系数据库得到了广泛的关注。该文首先分析了非关系数据的特征及与关系数据库的区别，然后从应用的角度入手分析CouchDB的特征及使用方法，在Python语言的环境中探讨了在CouchDB中进行添加、查询等操作的方法。 　　关键词：非关系数据库；CouchDB；Map/Reduce 　　中图分类号：TP311 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2013）14-3220-03 　　随着以社交网络、云计算为代表的Web2.0网站的兴起，非关系数据库（NoSQL）得到了广泛的关注[1-2]。这是因为传统的关系数据库在面对这类应用的时候暴露出许多问题，在处理超大规模的数据、应对高度并发的请求时显得力不从心。这种情况下非关系数据库得到了迅速的发展，成为业界和学界所探讨的热点问题。 　　CouchDB是在处理半结构化的文档中具有独特的优势，在CMS系统、大数据分析和挖掘中具有广泛的用途。该文首选对非关系数据库的特征及Map/Reduce的工作方式进行分析，然后详介绍了CouchDB的安装、配置及使用方法。 　　1 非关系数据库 　　1.1 非关系数据库的特点 　　非关系数据库是根据Web应用发展的需要而产生的，与传统关系数据库有很大的差异。关系数据库最为显著的是ACID特性，即原子性（Atomicity）、一致性（Consistency）、隔离性（Isolation）、持久性（Durability）。从分布式应用的CPA理论[3，4]的角度来看，关系数据库主要关注的是一致性和可用性，能够很好的满足传统的应用需求。但是在Web2.0时代，对数据处理的要求高并发性、海量数据的处理能力和访问需求，以及对数据库的高扩展性和高可用性要求。相对而言，关系数据库所关注的一致性、读写的实时性和复杂的SQL查询在新的应用中却并不需要[5]。 　　CPA理论认为一致性、可用性和分区容错性不可能同时实现。因此非关系数据库的主要特征为与ACID有着显著差异的BASE模型[6]。即基本可用（Basically Available）、软状态（Soft state）和最终一致（Eventually consistent），它允许系统在一段时间内有不一致性，而放宽至只要最终状态下数据是一致的就可以了，从而以牺牲高一致性为代价获得了高可用性。由于非关系数据库没有数据库模式的约束，???而具备了良好的可扩充性。 　　1.2 Map/Reduce机制 　　Map函数的输出为数据库中的文档或数据，输出为键值对。这里的键和值可以是系统支持的任何类型的数据，用户可以在Map函数中对文档数据加以处理，把所需的数据以键值的形式输出。Map函数会对数据库中所有数据进行处理，结果由主控制器按键进行分组，如果用户不指定Reduce函数则按键分组的结果直接输出。Reduce函数的功能是把键值组合进一步处理，比如统计、汇总等。 　　2 CouchDB的安装及应用 　　2.1 CouchDB简介 　　CouchDB是最著名的非关系数据库系统之一，它是Apache软件基金会的顶级开源项目。CouchDB使用Erlang语言开发，继承了其强大的强大的并发性和分布式的特征，因此在大数据处理及诸如社交网络等Web2.0应用开发中具有重要的应用价值。CouchDB的早期版本只能安装在POSIX系统之上，必威体育精装版版本则提供了对Windows的支持。 　　CouchDB是一个面向文档的、分布式的数据库，支持REST接口访问。面向文档是指CouchDB中存储的是半结构化的JSON文档，而且可以方便的将文档对象映射为具体编程语言的对象。由于JSON在Ajax技术及社交网络应用中广泛应用，因此CouchDB在这类应用的数据存储和处理中具有良好的应用前景。CouchDB是分布式的数据库系统，源于Erlang极好的并发特性，CouchDB存储系统可以分布到多台计算机之上，每台计算机称为存储系统的一个节点。CouchDB能够很好的协调和同步多个节点之间的数据一致性和完整性，有效的应用系统应用中可能出现的各种错误。CouchDB支持REST接口访问，即可以通过GET、PUT、POST、HEAD和DELETE等标准的Http请求对数据库进行写入和查询分析等操作。因此，任何一种编程语言只要具备Http请求模块就可以方便的与CouchDB进行对接，甚至只要利用正确的URL地址只要运用浏览器就可以访问CouchDB得到所需要的数据。 　　与其他的非关系数据库一样，CouchDB利用Map/Reduce对数据进行插入、有哪些信誉好的足球投注网站等操作。CouchDB将键值对存储在B-树引擎之上，并根据键值进行排序，因此具有高效的查询和操作性能。需要注意的