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这篇文章主要讲解了“nosql 数据库的特点有哪些”，文中的讲解内容简单清晰，易于学习与理解，下面请大家跟着丸趣 TV 小编的思路慢慢深入，一起来研究和学习“nosql 数据库的特点有哪些”吧！
nosql 特点：1、灵活的可扩展性；nosql 去掉了关系数据库的关系型特性，数据之间无关系，很简单就能够扩展。2、灵活的数据模型；NoSQL 采用键 / 值、列族等非关系模型，允许在一个数据元素里存储不同类型的数据。3、NoSQL 可以凭借自身良好的横向扩展能力，充分自由利用云计算基础设施，很好地融人到云计算环境中。4、nosql 有着非常高的读写性能，特别是在大数据量之下。5、高可用。
NoSQL 简介
NoSQL 是一种不同于关系数据库的数据库管理系统设计方式，是对非关系型数据库的统称，它所采用的数据模型并非传统关系数据库的关系模型，而是类似键 / 值、列族、文档等非关系模型。NoSQL 数据库没有固定的表结构，通常也不存在连接操作，也没有严格遵守 ACID 约束。因此，与关系数据库相比，NoSQL 具有灵活的水平可扩展性，可以支持海量数据存储。
什么是 ACID?
事务的原子性 (Atomicity)：是指一个事务要么全部执行，要么不执行，也就是说一个事务不可能只执行了一半就停止了。比如你从取款机取钱，这个事务可以分成两个步骤：1 划卡，2 出钱。不可能划了卡，而钱却没出来。这两步必须同时完成，要么就不完成。
事务的一致性 (Consistency)：是指事务的运行并不改变数据库中数据的一致性。例如，完整性约束了 a +b=10，一个事务改变了 a，那么 b 也应该随之改变。
独立性 (Isolation）：事务的独立性也有称作隔离性，是指两个以上的事务不会出现交错执行的状态。因为这样可能会导致数据不一致。
持久性 (Durability）：事务的持久性是指事务执行成功以后，该事务对数据库所作的更改便是持久的保存在数据库之中，不会无缘无故的回滚
NoSQL 数据库的特点
（1）灵活的可扩展性
传统的关系型数据库由于自身设计机理的原因，通常很难实现“横向扩展”，在面对数据库负载大规模增加时，往往需要通过升级硬件来实现“纵向扩展”。NoSQL 数据库在设计之初就是为了满足“横向扩展”的需求，因此天生具备良好的水平扩展能力。
（2）灵活的数据模型
关系数据库具有规范的定义，遵守各种严格的约束条件。这种做法虽然保证了业务系统对数据一致性的需求，但是过于死板的数据模型，也意味着无法满足各种新兴的业务需求。相反，NoSQL 数据库采用键 / 值、列族等非关系模型，允许在一个数据元素里存储不同类型的数据。
（3）与云计算紧密融合
云计算具有很好的水平扩展能力，可以根据资源使用情况进行自由伸缩，各种资源可以动态加人或退出，NoSQL 数据库可以凭借自身良好的横向扩展能力，充分自由利用云计算基础设施，很好地融人到云计算环境中，构建基于 NoSQL 的云数据库服务。
（4）大数据量，高性能
nosql 数据库都有着非常高的读写性能，特别是在大数据量之下，一样也表现的非常的优秀，这主要得益于它的无关系性，数据库的结构简单。
通常的 nosql 使用 Query Cache。
nosql 的 Cache 是记录级的，是一种细粒度的 Cache，所以说，nosql 从这个方面来说的话，性能就要高了很多了。
（5）高可用
高可用也是 nosql 很明显的一个特点，nosql 在不太影响性能的情况之下，就能够非常方便的实现高可用的架构，典型的例如：Cassandra、HBase 模型，通过模型的话也可以实现高可用。
NoSQL 兴起的原因
1、关系数据库已经无法满足 Web2.0 的需求。主要表现在以下几个方面：
（1）无法满足海量数据的管理需求
对于上述网站而言，很快就可以产生超过 10 亿条的记录，对于关系数据库来说，在一张 10 亿条记录的表里进行 SQL 查询，效率极其低下。
（2）无法满足数据高并发的需求
（3）无法满足高可扩展性和高可用性的需求
2、关系数据库的关键特性在 Web 2.0 时代成为“鸡肋”
关系数据库的关键特性包括完善的事务机制和高效的查询机制。但是，关系数据库引以为傲的两个关键特性，到了 Web2.0 时代却成了鸡肋，主要表现在以下几个方面：
（1） Web 2.0 网站系统通常不要求严格的数据库事务
对于许多 Web 2.0 网站而言，数据库事务已经不是那么重要。数据库事务通常有一套复杂的实现机制来保证数据库一致性，需要大量系统开销，对于包含大量频繁实时读写请求的 Web 2.0 网站而言，实现事务的代价是难以承受的。
（2）Web 2.0 并不要求严格的读写实时性
对于关系数据库而言，一旦有一条数据记录成功插人数据库中，就可以立即被查询。
对于 Web 2.0 而言，没有这种实时读写需求。
（3）Web 2.0 通常不包含大量复杂的 SQL 查询
复杂的 SQL 查询通常包含多表连接操作。但是，Web 2.0 网站在设计时就已经尽量减少甚至避免这类操作，通常只采用单表的主键查询，因此关系数据库的查询优化机制在 Web 2.0 中也就难以有所作为。
NoSQL 与关系数据库的比较
RDBMS：关系数据库
NoSQL 与关系数据库比较 小结：
（1）关系数据库
优势：以完善的关系代数理论作为基础，有严格的标准，支持事务 ACID 四性，借助索引机制可以实现高效的查询，技术成熟，有专业公司的技术支持
劣势：可扩展性较差，无法较好支持海量数据存储，数据模型过于死板、无法较好支持 Web2.0 应用，事务机制影响了系统的整体性能等
（2）NoSQL 数据库
优势：可以支持超大规模数据存储，灵活的数据模型可以很好地支持 Web2.0 应用，具有强大的横向扩展能力等
劣势：缺乏数学理论基础，复杂查询性能不高，大都不能实现事务强一致性，很难实现数据完整性，技术尚不成熟，缺乏专业团队的技术支持，维护较困难等
（3）关系数据库和 NoSQL 数据库各有优缺点，彼此无法取代
关系数据库应用场景：电信、银行等领域的关键业务系统，需要保证强事务一致性
NoSQL 数据库应用场景：互联网企业、传统企业的非关键业务（比如数据分析）
采用混合架构
案例：亚马逊公司就使用不同类型的数据库来支撑它的电子商务应用
对于“购物篮”这种临时性数据，采用键值存储会更加高效
当前的产品和订单信息则适合存放在关系数据库中
NoSQL 的四大类型
NoSQL 数据库虽然数量众多，但是，归结起来，典型的 NoSQL 数据库通常包括键值数据库、列族数据库、文档数据库和图形数据库
1. 键值数据库
键值数据库 (Key-Value Database) 的表中有一个特定的 Key 和一个指针指向特定的 Value。Key 可以用来定位 Value，即存储和检索具体的 Value。Value 对数据库而言是透明不可见的，不能对 Value 进行索引和查询，只能通过 Key 进行查询。Value 可以用来存储任意类型的数据，包括整型、字符型、数组、对象等。
应用场景: 一个面向会话的应用程序（如 Web 应用程序）在用户登录时启动会话，并保持活动状态直到用户注销或会话超时。在此期间，应用程序将所有与会话相关的数据存储在主内存或数据库中。会话数据可能包括用户资料信息、消息、个性化数据和主题、建议、有针对性的促销和折扣。每个用户会话具有唯一的标识符。除了主键之外，任何其他键都无法查询会话数据，因此快速键值存储更适合于会话数据。一般来说，键值数据库所提供的每页开销可能比关系数据库要小。
2. 列族数据库
3. 文档数据库
4. 图形数据库
5. 不同类型数据库比较分析
MySQL：产生年代较早，而且随着 LAMP 大潮得以成熟。尽管其没有什么大的改进，但是新兴的互联网使用的最多的数据库
MongoDB：是个新生事物，提供更灵活的数据模型、异步提交、地理位置索引等五花十色的功能
HBase：是个“仗势欺人”的大象兵。依仗着 Hadoop 的生态环境，可以有很好的扩展性。但是就像象兵一样，使用者需要养一头大象 (Hadoop), 才能驱使他
Redis：是键值存储的代表，功能最简单。提供随机数据存储。就像一根棒子一样，没有多余的构造。但是也正是因此，它的伸缩性特别好。就像悟空手里的金箍棒，大可捅破天，小能成缩成针
NoSQL 的三大基石
所谓的 CAP 指的是：
C（Consistency）：一致性，是指任何一个读操作总是能够读到之前完成的写操作的结果，也就是在分布式环境中，多点的数据是一致的，或者说，所有节点在同一时间具有相同的数据
A:（Availability）：可用性，是指快速获取数据，可以在确定的时间内返回操作结果，保证每个请求不管成功或者失败都有响应；
P（Tolerance of Network Partition）：分区容忍性，是指当出现网络分区的情况时（即系统中的一部分节点无法和其他节点进行通信），分离的系统也能够正常运行，也就是说，系统中任意信息的丢失或失败不会影响系统的继续运作。
CAP 理论告诉我们，一个分布式系统不可能同时满足一致性、可用性和分区容忍性这三个需求，最多只能同时满足其中两个，正所谓“鱼和熊掌不可兼得”。
当处理 CAP 的问题时，可以有几个明显的选择：
CA：也就是强调一致性（C）和可用性（A），放弃分区容忍性（P），最简单的做法是把所有与事务相关的内容都放到同一台机器上。很显然，这种做法会严重影响系统的可扩展性。传统的关系数据库（MySQL、SQL Server 和 PostgreSQL），都采用了这种设计原则，因此，扩展性都比较差
CP：也就是强调一致性（C）和分区容忍性（P），放弃可用性（A），当出现网络分区的情况时，受影响的服务需要等待数据一致，因此在等待期间就无法对外提供服务
AP：也就是强调可用性（A）和分区容忍性（P），放弃一致性（C），允许系统返回不一致的数据
BASE
前面说到 ACID，现在浅谈一下 BASE（Basically Availble, Soft-state, Eventual consistency）
ACID
BASE
原子性 (Atomicity)
基本可用 (Basically Available)
一致性 (Consistency)
软状态 / 柔性事务 (Soft state)
隔离性 (Isolation)
最终一致性 (Eventual consistency)
持久性 (Durable)
BASE 的基本含义是基本可用（Basically Availble）、软状态（Soft-state）和最终一致性（Eventual consistency）：
基本可用
基本可用，是指一个分布式系统的一部分发生问题变得不可用时，其他部分仍然可以正常使用，也就是允许分区失败的情形出现
软状态
“软状态（soft-state）”是与“硬状态（hard-state）”相对应的一种提法。数据库保存的数据是“硬状态”时，可以保证数据一致性，即保证数据一直是正确的。“软状态”是指状态可以有一段时间不同步，具有一定的滞后性
最终一致性
一致性的类型包括强一致性和弱一致性，二者的主要区别在于高并发的数据访问操作下，后续操作是否能够获取最新的数据。对于强一致性而言，当执行完一次更新操作后，后续的其他读操作就可以保证读到更新后的最新数据；反之，如果不能保证后续访问读到的都是更新后的最新数据，那么就是弱一致性。而最终一致性只不过是弱一致性的一种特例，允许后续的访问操作可以暂时读不到更新后的数据，但是经过一段时间之后，必须最终读到更新后的数据。
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