nosql,nosql与mysql他们之间的区别于优点

nosql，nosql与mysql他们之间的区别于优点？

nosql和mysql是两种不同类型的数据库系统。它们之间的主要区别在于以下几个方面：

数据结构不同： MySQL是关系型数据库，使用表格来存储数据。而NoSQL数据库可以使用多种数据模型，包括键值对、文档模型、图形模型等。

扩展性不同：NoSQL数据库通常比MySQL更容易扩展。因为NoSQL数据库通常使用分布式体系结构，可以更容易地将数据分片和复制到多个节点上，从而实现水平扩展。

一致性不同：MySQL通常使用强一致性模型，这意味着在读取数据时，会始终返回最新的数据。而NoSQL数据库通常使用最终一致性模型，这意味着在读取数据时，可能会返回旧的或不完整的数据，但随着时间的推移，所有节点最终都将达到一致状态。

灵活性不同：NoSQL数据库通常比MySQL更灵活，因为它们不需要遵循预定义的表格结构，可以更容易地适应不同的数据模型和需求。

存储量不同：NoSQL数据库通常可以存储比MySQL更大的数据量。因为NoSQL数据库通常使用水平扩展，可以将数据分布到多个节点上。

查询语言不同：MySQL使用SQL查询语言，而NoSQL数据库通常使用它们自己的查询语言或API。

总的来说，nosql适用于大规模的、分散的、非结构化的数据存储和处理，mysql适用于小规模的、结构化的数据存储和处理。

什么是nosql非结构化数据库？

1、nosql：以前的翻译是“不使用SQL”：因为有一部分认为SQL查询复杂了。现在的翻译是“不仅仅是SQL”NOSQL数据库与关系性数据最大的区别在于数据存储方面。NOSQL采用文档的形式存储数据、关系型数据库采用表的结构存储数据。

2、NOSQL在大数据面前比SQL数据库更占优势。

nosql数据库包含哪几个数据库？

常见的nosql数据库有：1、Redis支持多种数据结构，支持持久化操作，支持通过Replication进行数据复制；2、Memcache可以利用多核优势，单实例吞吐量极高；3、MongoDB处理很大的规模的单表。

常见的nosql数据库有：

1.Redis

优点：

1.支持多种数据结构，如 string（字符串）、 list(双向链表)、dict(hash表)、set(集合）、zset(排序set)、hyperloglog（基数估算）

2.支持持久化操作，可以进行aof及rdb数据持久化到磁盘，从而进行数据备份或数据恢复等操作，较好的防止数据丢失的手段。

3.支持通过Replication进行数据复制，通过master-slave机制，可以实时进行数据的同步复制，支持多级复制和增量复制，master-slave机制是Redis进行HA的重要手段。

4.单线程请求，所有命令串行执行，并发情况下不需要考虑数据一致性问题。

5.支持pub/sub消息订阅机制，可以用来进行消息订阅与通知。

6.支持简单的事务需求，但业界使用场景很少，并不成熟。

缺点：

1.Redis只能使用单线程，性能受限于CPU性能，故单实例CPU最高才可能达到5-6wQPS每秒（取决于数据结构，数据大小以及服务器硬件性能，日常环境中QPS高峰大约在1-2w左右）。

2.支持简单的事务需求，但业界使用场景很少，并不成熟，既是优点也是缺点。

3.Redis在string类型上会消耗较多内存，可以使用dict（hash表）压缩存储以降低内存

耗用。

2.Memcache

优点：

1.Memcached可以利用多核优势，单实例吞吐量极高，可以达到几十万QPS（取决于key、value的字节大小以及服务器硬件性能，日常环境中QPS高峰大约在4-6w左右）。适用于最大程度扛量。

2.支持直接配置为session handle。

缺点：

1只支持简单的key/value数据结构，不像Redis可以支持丰富的数据类型。

2.无法进行持久化，数据不能备份，只能用于缓存使用，且重启后数据全部丢失。

3.无法进行数据同步，不能将MC中的数据迁移到其他MC实例中。

4.Memcached内存分配采用Slab Allocation机制管理内存，value大小分布差异较大时会造成内存利用率降低，并引发低利用率时依然出现踢出等问题。需要用户注重value设计。

3.MongoDB

优点：

1.更高的写负载，MongoDB拥有更高的插入速度。

2.处理很大的规模的单表，当数据表太大的时候可以很容易的分割表。

3.高可用性，设置M-S不仅方便而且很快，MongoDB还可以快速、安全及自动化的实现节点

（数据中心）故障转移。

4.快速的查询，MongoDB支持二维空间索引，比如管道，因此可以快速及精确的从指定位置

获取数据。MongoDB在启动后会将数据库中的数据以文件映射的方式加载到内存中。如果内

存资源相当丰富的话，这将极大地提高数据库的查询速度。

5.非结构化数据的爆发增长，增加列在有些情况下可能锁定整个数据库，或者增加负载从而

导致性能下降，由于MongoDB的弱数据结构模式，添加1个新字段不会对旧表格有任何影响，

整个过程会非常快速。

缺点：

1.不支持事务。

2.MongoDB占用空间过大。

3.MongoDB没有成熟的维护工具。

百度都用哪些nosql？

NoSQL，泛指非关系型的数据库。随着互联网web2.0网站的兴起，传统的关系数据库在应付web2.0网站，特别是超大规模和高并发的SNS类型的web2.0纯动态网站已经显得力不从心，暴露了很多难以克服的问题，而非关系型的数据库则由于其本身的特点得到了非常迅速的发展。NoSQL数据库的产生就是为了解决大规模数据集合多重数据种类带来的挑战，尤其是大数据应用难题。 NoSQL(NoSQL = Not Only SQL )，意即“不仅仅是SQL”，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。NoSQL的拥护者们提倡运用非关系型的数据存储，相对于铺天盖地的关系型数据库运用，这一概念无疑是一种全新的思维的注入。 NoSQL数据库的四大分类：键值(Key-Value)存储数据库这一类数据库主要会使用到一个哈希表，这个表中有一个特定的键和一个指针指向特定的数据。Key/value模型对于IT系统来说的优势在于简单、易部署。但是如果DBA只对部分值进行查询或更新的时候，Key/value就显得效率低下了。举例如：Tokyo Cabinet/Tyrant, Redis, Voldemort, Oracle BDB.列存储数据库。这部分数据库通常是用来应对分布式存储的海量数据。键仍然存在，但是它们的特点是指向了多个列。这些列是由列家族来安排的。如：Cassandra, HBase, Riak.文档型数据库文档型数据库的灵感是来自于Lotus Notes办公软件的，而且它同第一种键值存储相类似。该类型的数据模型是版本化的文档，半结构化的文档以特定的格式存储，比如JSON。文档型数据库可以看作是键值数据库的升级版，允许之间嵌套键值。而且文档型数据库比键值数据库的查询效率更高。如：CouchDB, MongoDb. 国内也有文档型数据库SequoiaDB，已经开源。图形(Graph)数据库图形结构的数据库同其他行列以及刚性结构的SQL数据库不同，它是使用灵活的图形模型，并且能够扩展到多个服务器上。NoSQL数据库没有标准的查询语言(SQL)，因此进行数据库查询需要制定数据模型。许多NoSQL数据库都有REST式的数据接口或者查询API。如：Neo4J, InfoGrid, Infinite Graph.因此，我们总结NoSQL数据库在以下的这几种情况下比较适用：1、数据模型比较简单；2、需要灵活性更强的IT系统；3、对数据库性能要求较高；4、不需要高度的数据一致性；5、对于给定key，比较容易映射复杂值的环境。NoSQL数据库的四大分类表格分析分类Examples举例典型应用场景数据模型优点缺点键值（key-value）Tokyo Cabinet/Tyrant, Redis, Voldemort, Oracle BDB内容缓存，主要用于处理大量数据的高访问负载，也用于一些日志系统等等。Key 指向 Value 的键值对，通常用hash table来实现查找速度快数据无结构化，通常只被当作字符串或者二进制数据列存储数据库Cassandra, HBase, Riak分布式的文件系统以列簇式存储，将同一列数据存在一起查找速度快，可扩展性强，更容易进行分布式扩展功能相对局限文档型数据库CouchDB, MongoDbWeb应用（与Key-Value类似，Value是结构化的，不同的是数据库能够了解Value的内容）Key-Value对应的键值对，Value为结构化数据数据结构要求不严格，表结构可变，不需要像关系型数据库一样需要预先定义表结构查询性能不高，而且缺乏统一的查询语法。图形(Graph)数据库Neo4J, InfoGrid, Infinite Graph社交网络，推荐系统等。专注于构建关系图谱图结构利用图结构相关算法。比如最短路径寻址，N度关系查找等很多时候需要对整个图做计算才能得出需要的信息，而且这种结构不太好做分布式的集群方案。