简介
- Not Only Sql，指非关系型数据库。
- 我们常用的mysql、sqlserver都是关系型数据库，这些数据库一般都用来存储重要信息，应对普通的业务是没有问题的。但是，随着互联网的高速发展，传统的关系型数据库在应该超大规模、超大流量和高并发时力不从心，此时，Nosql则得到了高速的发展。
- 存储方式：关系型数据库是表格式的，存储在表的行列中，各表之间很容易关联协作存储，提取数据也方便。而Nosql则是大块的组合在一起，通常存储在数据集中，包括文档、键值对和图结构。
- 存储结构：关系型数据库对应的是结构化数据，数据表先定义好结构，描述好数据的形式和内容。虽然预定义结构带来了可靠性和稳定性，但是修改这些数据比较困难。而Nosql基于动态结构，使用非结构化数据，可以很容易地适应数据类型和结构的变化。
- 存储规范：关系型数据库为了更高的规范性，把数据分割为最小的关系表以避免重复，获得精简的空间利用。虽然管理起来很清晰，但是单个操作涉及到多张表时。就显得很麻烦。而Nosql数据存储在平面数据集中，数据经常可能会重复。单个数据库很少被分开，而是存储成一个整体，这样整块数据更便于读写。
- 参考文章
Nosql代表
- MongoDB、Redis、Memcache。
适用场景
- 数据库表schema经常变化。比如在线商城，产品的属性经常要添加字段，这就意味着ORmapping（object relation mapping，对象关系映射）层的代码和配置要更改，如果该表的数据量过百万，新增这段就会带来额外的开销（重建索引等）。Nosql应用在这种场景，可以极大地提升db的可伸缩性。
- 数据表字段是复杂数据类型。比如xml类型的字段，不管是查询还是更改，效率都非常一般。主要是db层对xml字段很难建高效索引，应用层又要做从字符流到dom节点的解析转换。Nosql以json方式存储，提供了原生态的支持，在效率方面元高于关系型数据库。
- 高并发数据库请求。关系型数据库的事务以及大表join反而成了性能杀手。大多数情况下，用Nosql会更快。
- 海量数据的分布式存储。海量数据的存储如果选用大型商用数据库，如Oracle，成本将非常高。而Nosql分布式存储，可以部署在廉价的硬件上，性价比非常高。
Nosql和sql的结合
- 实际上Nosql只是sql在性能、扩展上的一个弥补，单从功能上讲，sql能实现其所有功能。
- 所以我们一般会把Nosql和sql结合起来使用，需要关系特性时我们使用关系型数据库，而需要Nosql特性时我们才使用Nosql。
- 比如用户评论的存储，字段大概有主键id、评论对象aid、内容content和用户uid等字段。我们能确定的是评论内容content肯定不会在数据库中用where content = ‘’查询，因为这是一个大文本字段。
- 那么我们可以把id、aid和uid存储在sql，content存储在Nosql，这样数据库就节省了存储content占用的磁盘空间，从而节省大量io，对content也更容易做cache。
- 查询content时，先从mysql中查询主键id集合：commentIds=DB.query(“SELECT id FROM comments where aid=’评论对象id’ LIMIT 0,20”)；然后根据主键id集合从Nosql取出评论内容CommentsList=NoSQL.get(commentIds)。
- 列入一些配置的关系键值对映射、用户名和密码、session会话存储等等，用Nosql完全可以代替sql。
