NoSQL
NoSQL（最初表示Non-SQL[1]，后来有人转解为Not only SQL[2][3]），是对不同于传统的关联式资料库的数据库管理系统的统称。
允许部分数据使用SQL系统储存，而其他数据允许使用NoSQL系统储存。其数据储存可以不需要固定的表格模式以及元数据（metadata），也经常会避免使用SQL的JOIN操作，一般有水平可扩展性的特征。
发展历史
[编辑]NoSQL一词最早出现于1998年，是Carlo Strozzi开发的一个轻量、开源、不提供SQL功能的关系数据库[4]。
2009年，Last.fm的Johan Oskarsson发起了一次关于分布式开源数据库的讨论[5]，来自Rackspace的Eric Evans再次提出了NoSQL的概念，这时的NoSQL主要指非关系型、分布式、不提供ACID的数据库设计模式。
2009年在亚特兰大举行的“no:sql(east)”讨论会是一个里程碑，其口号是“select fun, profit from real_world where relational=false;”。因此，对NoSQL最普遍的解释是“非关联型的”，强调键-值存储和面向文档数据库的优点，而不是单纯的反对RDBMS。
基于2014年的收入，NoSQL市场领先企业是MarkLogic，MongoDB和Datastax[6]。基于2015年的人气排名，最受欢迎的NoSQL数据库是MongoDB，Apache Cassandra和Redis[7]。
特点
[编辑]当代典型的关联式资料库在一些数据敏感的应用中表现了糟糕的性能，例如为巨量文档建立索引、高流量网站的网页服务，以及发送流式媒体[8]。关系型数据库的典型实现主要被调整用于执行规模小而读写频繁，或者大批量读而极少写访问的事务。
NoSQL的结构通常提供弱一致性的保证，如最终一致性，或交易仅限于单个的数据项。不过，有些系统，提供完整的ACID保证在某些情况下，增加了补充中间件层（例如：CloudTPS）[9]。有两个成熟的系统有提供快照隔离的列存储：像是Google基于过滤器系统的BigTable[10]，和滑铁卢大学开发的HBase[11]。这些系统，自主开发，使用类似的概念来实现多行（multi-row）分散式ACID交易的快照隔离（snapshot isolation）保证为基础列储存，无需额外的数据管理开销，中间件系统部署或维护，减少了中间件层。
少数NoSQL系统部署了分布式结构，通常使用分散式杂凑表（DHT）将数据以冗余方式保存在多台服务器上。依此，扩充系统时候添加服务器更容易，并且扩大了对服务器失效的承受能程度。[12]
分类
[编辑]文档存储
[编辑]图数据库
[编辑]| 名称 | 语言 |
|---|---|
| AllegroGraph | SPARQL |
| Sparksee | Java ， C# |
| Neo4j | Java |
| FlockDB | Scala |
| JanusGraph | Java |
键-值（key‐value）储存
[编辑]架构性键-值储存
[编辑]主机式服务
[编辑]Key/value硬盘存储
[编辑]Key/value RAM存储
[编辑]Key-value基于Paxos算法的存储
[编辑]多数据库
[编辑]- OpenQM
- Rocket U2
- Revelation Software's OpenInsight
- Extensible Storage Engine（ESE/NT）
时序型数据库
[编辑]| 名称 | 语言 |
|---|---|
| Graphite | Python |
| InfluxDB | Go |
| Informix TimeSeries | Erlang |
| OpenTSDB | Java |
| RRDtool | C |
| IoTDB | Java |
对象数据库
[编辑]列存储
[编辑]参考文献
[编辑]- ^ http://nosql-database.org/ （页面存档备份，存于互联网档案馆） "NoSQL DEFINITION: Next Generation Databases mostly addressing some of the points : being non-relational, distributed, open-source and horizontally scalable".
- ^ NoSQL (Not Only SQL). [2021-03-10]. （原始内容存档于2021-04-21）.
NoSQL database, also called Not Only SQL
- ^ Fowler, Martin. NosqlDefinition. [2021-03-10]. （原始内容存档于2021-05-01）.
many advocates of NoSQL say that it does not mean a "no" to SQL, rather it means Not Only SQL
- ^ Lith, Adam; Jakob Mattson. Investigating storage solutions for large data: A comparison of well performing and scalable data storage solutions for real time extraction and batch insertion of data (PDF). Göteborg: Department of Computer Science and Engineering, Chalmers University of Technology: 15, 70. 2010 [2011-05-12]. （原始内容存档 (PDF)于2011-08-16）.
Carlo Strozzi first used the term NOSQL in 1998 as a name for his open source relational database that did not offer a SQL interface[...]
- ^ NOSQL 2009. Blog.sym-link.com. 2009-05-12 [2010-03-29]. （原始内容存档于2011-07-16）.
- ^ Hadoop-NoSQL-rankings. [2015-11-17]. （原始内容存档于2015-11-18）.
- ^ DB-Engines Ranking. [2015-07-31]. （原始内容存档于2020-02-21）.
- ^ Agrawal, Rakesh et al. The Claremont report on database research (PDF). SIGMOD Record (计算机协会). 2008, 37 (3): 9–19 [2011-06-22]. ISSN 0163-5808. doi:10.1145/1462571.1462573. （原始内容存档 (PDF)于2011-07-16）.
- ^ CloudTPS: Scalable Transactions for Web Applications in the Cloud. Globule.org. [2010-03-29]. （原始内容存档于2010-06-30）.
- ^ Large-scale Incremental Processing Using Distributed Transactions and Notifications (PDF). The 9th USENIX Symposium on Operating Systems Design and Implementation (OSDI 2010), Oct 4–6, 2010, Vancouver, BC, Canada. [2010-10-15]. （原始内容存档 (PDF)于2016-03-05）.
- ^ Supporting Multi-row Distributed Transactions with Global Snapshot Isolation Using Bare-bones HBase (PDF). The 11th ACM/IEEE International Conference on Grid Computing (Grid 2010), Oct 25-29, 2010, Brussels, Belgium. [2010-10-15]. （原始内容 (PDF)存档于2011-06-29）.
- ^ Cassandra: Structured Storage System over a P2P Network (PDF). [2010-03-29]. （原始内容存档 (PDF)于2009-08-24）.
- ^ Riak: An Open Source Scalable Data Store. 2010-11-28 [2010-11-28]. （原始内容存档于2010年12月31日）.
- ^ 存档副本. [2011-06-22]. （原始内容存档于2011-05-25）.
外部链接
[编辑]- NoSQL非关系数据库简介 （页面存档备份，存于互联网档案馆）
- Amazon数据库论文 （页面存档备份，存于互联网档案馆）
- 在互联网上拥有NoSQL相关链接最多的网站。 （页面存档备份，存于互联网档案馆）
- NoSQL数据库笔谈
- Cassandra vs MongoDB vs CouchDB vs Redis vs Riak vs HBase vs Membase vs Neo4j comparison （页面存档备份，存于互联网档案馆）
