使用NoSQL数据的架构思路，nosql数据库举例

如何学习及选择大数据非关系型数据库NoSQL

1、速度快：nosql可以使用硬盘或者随机存储器作为载体，而关系型数据库只能使用硬盘；高扩展性；成本低：nosql数据库部署简单，基本都是开源软件。

2、四种主要的NoSQL数据库和它们主要的应用场景 键值数据库：当数据以键的形式访问时，比如通过国际标准书号ISBN找一本书，键值数据库是最理想的。在这里，ISBN是键，书籍的其他信息就是值。

3、NoSQL不像传统关系型库那样有统一的标准，也不具有普适性。所以要根据应用和数据的存取特征来选择适合的NoSQL。

4、NoSQL定义NoSQL（Not Only SQL），意即不仅仅是SQL，泛指非关系型数据库。

5、MongoDB(可选)：目前最受欢迎的非关系型数据库NoSQL之一，不少人认为MongoDB完全可以取代mySQL。确实MongoDB方便易用，扩展性强，Web0时代的必需品。

6、Hbase：这是Hadoop生态体系中的NOSQL数据库，他的数据是按照key和value的形式存储的并且key是唯一的，所以它能用来做数据的排重，它与MYSQL相比能存储的数据量大很多。所以他常被用于大数据处理完成之后的存储目的地。

相关问答

Q1: 如何实现NewSQL,NoSQL与OldSQL的混合部署

传统并行的计算朝着分布式方向发展，传统的OldSQL变成了与NewSQL和NoSQL并行的多架构应用。正经历着由“一种架构支持所有应用”转变成“多种架构支持多类应用”的转变，这样的转变才可以及时应对企业遇到的大数据处理问题。

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)。

因此，近几年出现了oldSQL、NoSQL 与NewSQL 并存的局面。总体上，按数据类型的不同，大数据的存储和管理采用不同的技术路线，大致可以分为3类。第1类主要面对的是大规模的结构化数据。针对这类大数据，通常采用新型数据库集群。

常多的NoSQL的实现。我们的价值观一定认为未来是分布式的，一定是尽量倾向于全部都拥有，大部分情况下取舍都是HA，主流的比较顶级的数据库都会选择 C，分布式系统一定逃不过P，所以A就只能选择HA。

最简单的是在dw中建立条件参数，直接dw_retrieve(sle_text)如果你没有建条件参数，就得写代码了。

Q2: 什么是NoSQL_MySQL

1、NoSQL(NoSQL = Not Only SQL )，意即反SQL运动，是一项全新的数据库革命性运动，早期就有人提出，发展至2009年趋势越发高涨。

2、当我们说x 是一个NoSQL数据库时，我认为把NoSQL解释成Not Only是愚蠢的，因为这会让这个术语变得没有价值。(因为这样一来你实际上可以认为SQL Server也是一个NoSQL数据库)。

3、NoSQL(NoSQL = Not Only SQL )，意即“不仅仅是SQL”，泛指非关系型的数据库。

Q3: 互联网背景下,为什么用NoSql

1、本质是因为：随着互联网的进一步发展与各行业信息化建设进程加快、参与者的增多，人们对软件有了更多更新的要求，需要软件不仅能实现功能，而且要求保证许多人可以共同参与使用，因而软件所需承载的数据量和吞吐量必须达到相应的需求。

2、而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。多样灵活的数据模型 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。

3、NoSQL被我们用得最多的当数key-value存储，当然还有其他的文档型的、列存储、图型数据库、xml数据库等。在NoSQL概念提出之前，这些数据库就被用于各种系统当中，但是却很少用于web互联网应用。比如cdb、qdbm、bdb数据库。

4、NoSQL 是非关系型数据存储的广义定义。它打破了长久以来关系型数据库与ACID理论大一统的局面。NoSQL 数据存储不需要固定的表结构，通常也不存在连接操作。在大数据存取上具备关系型数据库无法比拟的性能优势。

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