云计算与大数据技术第13章 NOSQL 数据库.pptxVIP

NoSQL数据库2025年4月13日

NoSQL数据库简介NoSQL数据库的特点常见NoSQL数据库总结目录CONTENTS

01NoSQL数据库简介CHAPTER

关系型数据库局限通用性与性能关系型数据库具有非常好的通用性和非常高的性能，能够保持数据的一致性，能进行事务处理和JOIN等复杂处理。写入处理与索引大数据与关系数据库不擅长大量数据的写入处理、为有数据更新的表做索引或表结构(schema)变更、字段不固定时应用、对简单查询需要快速返回结果的处理。大数据时代的应用中，非结构化数据比例达到90%以上，关系型数据库的数据类型不灵活，水平扩展能力较差等，已无法满足要求。123

NoSQL数据库起源NoSQL数据库兴起NoSQL数据库在关系型数据库面临大数据挑战时迅速崛起，以应对超大规模、高并发、高吞吐量的数据存储与访问需求。030201Web与SNS需求推动早期Web站点访问和并发不高，关系数据库不存在大的问题，在当今云计算、大数据盛行的时代，需求发生了大的改变。性能瓶颈与NoSQL传统关系型数据库如MySQL、Oracle等在处理高并发、大规模数据集时，常遭遇性能瓶颈，特别是磁盘I/O成为瓶颈的源头。

SNS高并发挑战Web站点与SNS面临高并发挑战，瞬间访问量激增，需系统迅速响应成千上万读/写请求，传统关系型数据库在此类应用中遇到了性能瓶颈。NoSQL快速发展NoSQL数据库凭借横向扩展能力、高性能处理大数据量及高可用性等特点，在Web站点与SNS等应用中迅速崛起，成为应对上述挑战的有效解决方案。Web站点与SNS的挑战

02NoSQL数据库的特点CHAPTER

NoSQL数据库的优点NoSQL数据库种类繁多，共同特点是数据之间没有复杂的关系，架构层面方便横向扩展，通过给资源池添加服务器实现分布式存储，负载均衡。高可扩展性NoSQL数据库都具有非常高的读写性能，分布式计算、无需SQL的解析，提高了读写性能，非常适合大规模数据集的快速处理。大数据量、高性能NoSQL采用key-value、列族等非关系模型，在一个数据元素里存储不同类型的数据，并且存储在内存中，非常容易存储，而且对于数据的一致性是弱要求。灵活的数据模型

NoSQL数据库可在不太影响性能的情况下，就能方便实现高可用的架构，比如Cassandra、HBase模型，通过复制模型也能实现高可用。高可靠、高可用、可伸缩主流的NoSQL数据库，比如Redis，Memcache，Cassandra等都是开源免费的，无需支付高昂的许可费用，降低了数据存储与处理的成本。低成本NoSQL数据库的优点

NoSQL数据库的缺点不支持SQL标准NoSQL数据库并不遵循SQL标准，数据的查询操作以块为单位，使用的是非结构化查询语言，这可能会增加学习的复杂性和系统的开发成本。功能有限且复杂CAP理论的权衡现有NoSQL产品提供的功能有限，支持的特性不够丰富，数据结构相对复杂，复杂查询支持有限，难以满足所有复杂的数据处理需求。基于节点的分布式系统中，很难同时满足一致性、可用性和分区容错性，所以NoSQL数据库在事务支持方面可能存在不足。123

03常见NoSQL数据库CHAPTER

常见NoSQL数据库键值存储01解决关系数据库无法存储数据结构的问题，主要适合对全局数据进行快速查找的低延时、高性能场景，以Redis为代表。列存储02解决关系数据库在大数据场景下的I/O问题，主要适合对数据量比较大或者对数据统计OLAP和聚合统计的场景，以HBase为代表。文档存储03解决关系数据库强Schema（表结构）约束的问题，主要适合动态模式变更和支持敏捷开发的场景，以MongoDB为代表。图存储04专门使用图作为存储模型来存储数据，可以高效存储不同顶点之间的关系，比较适用于社交网络、模式识别、以及路径寻找等问题，以Neo4j为代表。

04总结CHAPTER

NoSQL数据库具有强大的大数据处理能力，适合存储和查询大规模数据集。其分布式架构和可扩展性设计，能够有效应对大数据环境下的复杂处理需求。大数据处理NoSQL数据库的适用场景NoSQL数据库因其高并发处理能力，适用于需要处理高并发访问的社交、游戏、广告等应用。其灵活的扩展能力，能够轻松应对用户量和请求量的增长。高并发访问NoSQL数据库能够存储和处理复杂的数据模型，如JSON、XML等，适用于需要存储半结构化或非结构化数据的应用场景。其灵活的数据模型设计，能够更好地满足实际应用需求。复杂数据模型NoSQL数据库支持实时数据分析和处理，能够快速响应查询请求并实时更新数据。适用于金融交易、物流跟踪等需要实时分析和决策支持的应用场景。实时数据分析

NoSQL数据库的未来发展趋势多模型融合：未来NoSQL数据库将趋向多模型融合，支持多种数据模型，满足不