nosql怎么读,数据库的英文缩写

nosql怎么读,数据库的英文缩写详细介绍

本文目录一览： 一、NoSQL数据库简介

Web1.0的时代，数据访问量很有限，用一夫当关的高性能的单点服务器可以解决大部分问题。
随着Web2.0的时代的到来，用户访问量大幅度提升，同时产生了大量的用户数据。加上后来的智能移动设备的普及，所有的互联网平台都面临了巨大的性能挑战。
NoSQL(NoSQL = Not Only SQL )，意即“不仅仅是SQL”，泛指非关系型的数据库。 NoSQL 不依赖业务逻辑方式存储，而以简单的key-value模式存储。因此大大的增加了数据库的扩展能力。
Memcache Memcache Redis Redis MongoDB MongoDB 列式数据库 列式数据库 Hbase Hbase HBase是Hadoop项目中的数据库。它用于需要对大量的数据进行随机、实时的读写操作的场景中。 HBase的目标就是处理数据量非常庞大的表，可以用普通的计算机处理超过10亿行数据，还可处理有数百万列元素的数据表。
Cassandra Cassandra Apache Cassandra是一款免费的开源NoSQL数据库，其设计目的在于管理由大量商用服务器构建起来的庞大集群上的海量数据集(数据量通常达到PB级别)。在众多显著特性当中，Cassandra最为卓越的长处是对写入及读取操作进行规模调整，而且其不强调主集群的设计思路能够以相对直观的方式简化各集群的创建与扩展流程。
主要应用：社会关系，公共交通网络，地图及网络拓谱(n*(n-1)/2)
http://db-engines.com/en/ranking

nosql是什么

nosql是not only sql的意思。是近今年新发展起来的存储系统。当前使用最多的是key-value模型，用于处理超大规模的数据。
以下是摘自百度百科中的一部分
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。该术语在 2009 年初得到了广泛认同。
当今的应用体系结构需要数据存储在横向伸缩性上能够满足需求。而 NoSQL 存储就是为了实现这个需求。Google 的BigTable与Amazon的Dynamo是非常成功的商业 NoSQL 实现。一些开源的 NoSQL 体系，如Facebook 的Cassandra， Apache 的HBase，也得到了广泛认同。从这些NoSQL项目的名字上看不出什么相同之处：Hadoop、Voldemort、Dynomite，还有其它很多。
NoSQL与关系型数据库设计理念比较
关系型数据库中的表都是存储一些格式化的数据结构，每个元组字段的组成都一样，即使不是每个元组都需要所有的字段，但数据库会为每个元组分配所有的字段，这样的结构可以便于表与表之间进行连接等操作，但从另一个角度来说它也是关系型数据库性能瓶颈的一个因素。而非关系型数据库以键值对存储，它的结构不固定，每一个元组可以有不一样的字段，每个元组可以根据需要增加一些自己的键值对，这样就不会局限于固定的结构，可以减少一些时间和空间的开销。
什么是NoSQL数据库？从名称“非SQL”或“非关系型”衍生而来，这些数据库不使用类似SQL的查询语言，通常称为结构化存储。这些数据库自1960年就已经存在，但是直到现在一些大公司（例如Google和Facebook）开始使用它们时，这些数据库才流行起来。该数据库最明显的优势是摆脱了一组固定的列、连接和类似SQL的查询语言的限制。有时，NoSQL这个名称也可能表示“不仅仅SQL”，来确保它们可能支持SQL。 NoSQL数据库使用诸如键值、宽列、图形或文档之类的数据结构，并且可以如JSON之类的不同格式存储。
非关系型数据库，主要是解决是海量数据下的数据库性能和扩展能力。
传统关系型数据库单表支撑到千万级基本上就达到了瓶颈，要通过分库，分表，多副本等多种方式来解决，典型的如淘宝的生成库，但是这需要有强大的数据库团队支撑，成本较高。NoSQL就为了解决在数据增长过程中面临的性能，水平扩展问题。当然选用NoSQL系统在查询复杂度等多个维度都会受到约束，选用关系型数据库分库分表后其实也是一样，复杂查询排序等能力是不能直接使用了。
您好
虽然关系数据库已有诸多不便，但以NoSQL目前的发展状况要代替他还为时过早，并且至少从目前来看，他们也各有所长，谁也替代不了谁。SQL语句的方便在许多情况下还是相当实用，SQL数据库软件的强壮程度度也是NoSQL数据库软件目前无法达到的。NoSQL在许多领域，比如高速缓存，高速消息队列方面有着传统关系数据库无法比拟的优势，他们将在今后一些年并驾齐驱，至于未来的方向还得看在实际使用和进一步开发中遇到的问题。这里有一篇译自Redis（一种近年来发展迅速的NoSQL数据库）官方网站的介绍文章，对NoSQL的特性可窥一斑。
这个要看你的应用范围、场景
指 Not only SQL，只是是在指代非关系型数据库。
目前常用的有MongoDB（文档型代表），Cassandra（列向扩展代表）和Neo4j（图数据库）。
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。
虽然NoSQL流行语火起来才短短一年的时间，但是不可否认，现在已经开始了第二代运动。尽管早期的堆栈代码只能算是一种实验，然而现在的系统已经更加的成熟、稳定。不过现在也面临着一个严酷的事实：技术越来越成熟——以至于原来很好的NoSQL数据存储不得不进行重写，也有少数人认为这就是所谓的2.0版本。这里列出一些比较知名的工具，可以为大数据建立快速、可扩展的存储库。
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。
对于NoSQL并没有一个明确的范围和定义，但是他们都普遍存在下面一些共同特征：
不需要预定义模式：不需要事先定义数据模式，预定义表结构。数据中的每条记录都可能有不同的属性和格式。当插入数据时，并不需要预先定义它们的模式。
无共享架构：相对于将所有数据存储的存储区域网络中的全共享架构。NoSQL往往将数据划分后存储在各个本地服务器上。因为从本地磁盘读取数据的性能往往好于通过网络传输读取数据的性能，从而提高了系统的性能。
弹性可扩展：可以在系统运行的时候，动态增加或者删除结点。不需要停机维护，数据可以自动迁移。
分区：相对于将数据存放于同一个节点，NoSQL数据库需要将数据进行分区，将记录分散在多个节点上面。并且通常分区的同时还要做复制。这样既提高了并行性能，又能保证没有单点失效的问题。
异步复制：和RAID存储系统不同的是，NoSQL中的复制，往往是基于日志的异步复制。这样，数据就可以尽快地写入一个节点，而不会被网络传输引起迟延。缺点是并不总是能保证一致性，这样的方式在出现故障的时候，可能会丢失少量的数据。
BASE：相对于事务严格的ACID特性，NoSQL数据库保证的是BASE特性。BASE是最终一致性和软事务。
NoSQL数据库并没有一个统一的架构，两种NoSQL数据库之间的不同，甚至远远超过两种关系型数据库的不同。可以说，NoSQL各有所长，成功的NoSQL必然特别适用于某些场合或者某些应用，在这些场合中会远远胜过关系型数据库和其他的NoSQL。

哪个属于Nosql数据库

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处理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，出现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。
常见的Nosql数据库有：
一、Redis数据库
Redis（RemoteDictionaryServer），即远程字典服务，是一个开源的使用ANSIC语言编写、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key－Value数据库，并提供多种语言的API。从2010年3月15日起，Redis的开发工作由VMware主持。从2013年5月开始，Redis的开发由Pivotal赞助。
二、MongoDB数据库
MongoDB是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品，是非关系数据库当中功能最丰富，最像关系数据库的。它支持的数据结构非常松散，是类似json的bson格式，因此可以存储比较复杂的数据类型。
Mongo最大的特点是它支持的查询语言非常强大，其语法有点类似于面向对象的查询语言，几乎可以实现类似关系数据库单表查询的绝大部分功能，而且还支持对数据建立索引。
扩展资料：
对于NoSQL并没有一个明确的范围和定义，但是他们都普遍存在下面一些共同特征：
一、易扩展
NoSQL数据库种类繁多，但是一个共同的特点都是去掉关系数据库的关系型特性。数据之间无关系，这样就非常容易扩展。无形之间，在架构的层面上带来了可扩展的能力。
二、大数据量，高性能
NoSQL数据库都具有非常高的读写性能，尤其在大数据量下，同样表现优秀。这得益于它的无关系性，数据库的结构简单。一般MySQL使用Query Cache。NoSQL的Cache是记录级的，是一种细粒度的Cache，所以NoSQL在这个层面上来说性能就要高很多。
三、灵活的数据模型
NoSQL无须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。而在关系数据库里，增删字段是一件非常麻烦的事情。如果是非常大数据量的表，增加字段简直就是——个噩梦。这点在大数据量的Web2.0时代尤其明显。
四、高可用
NoSQL在不太影响性能的情况，就可以方便地实现高可用的架构。比如Cassandra、HBase模型，通过复制模型也能实现高可用。
参考资料来源：百度百科-NoSQL

什么是nosql数据库？
NoSQL：如何使用NoSQL架构构建实时广告系统

JDNoSQL平台是什么JDNoSQL平台是一个分布式面向列的KeyValue毫秒级存储服务，存储结构化数据和非机构化数据，支持随机读写与更新，灵活的动态列机制，架构上支持水平扩容，提供高并发、低延迟、高可用、强一致数据库服务，可满足各种业务场景。完善的平台支持，支持业务自助化建表，查看监控，在线DDL等。1.1 JDNoSQL所处生态的位置从上图可以看出，JDNoSQL是一种构建在HDFS之上的分布式、面向列的存储系统。在需要实时读写、随机访问超大规模数据集时，可以使用JDNoSQL。目前市面上的一些关系类型数据库，在构建时并没有考虑超大规模和分布式的特点。许多商家通过复制和分区的方法来扩充数据库使其突破单个节点的界限，但这些功能通常都是事后增加的，安装和维护都很复杂。同时，也会影响RDBMS的特定功能，例如联接、复杂的查询、触发器、视图和外键约束这些操作在大型的RDBMS上的代价相当高，甚至根本无法实现。JDNoSQL从另一个角度处理伸缩性问题。它通过线性方式从下到上增加节点来进行扩展。JDNoSQL不是关系型数据库，也不支持SQL目前可以通过JDPhoenix支持SQL，但是它有自己的特长，这是RDBMS不能处理的，JDNoSQL巧妙地将大而稀疏的表放在商用的服务器集群上。JDNoSQL有如下特点：大：一个表可以有上亿行，上百万列。面向列：面向列表（簇）的存储和权限控制，列（簇）独立检索。稀疏：对于为空（NULL）的列，并不占用存储空间，因此，表可以设计的非常稀疏。无模式：每一行都有一个可以排序的主键和任意多的列，列可以根据需要动态增加，同一张表中不同的行可以有截然不同的列。数据多版本：每个单元中的数据可以有多个版本，默认情况下，版本号自动分配，版本号就是单元格插入时的时间戳。数据类型单一：JDNoSQL中的数据都是字符串，没有类型。应用场景NoSQL在京东的使用主要涉及一下场景：时序型业务（监控，IOT）消息订单（订单/保单，聊天记录）CUBE分析（实时宽表，报表，搜索推荐）监控（UMP/MDC/CAP/JDH）Feeds流业务（评价信息，问答信息，瀑布流，朋友圈）AI Storage（用户特征、NLP语料、模型存储）时空数据（轨迹、气象网络）金融业务（关联分析、信用分析、风控/白条/支付/资管）2.1 基于NoSQL的广告实时计算系统2.1.1 网络广告的几个大特性：相对传统广告，网络广告呈现出一些自身特点，了解这些特点，是网络广告营销策略实质的基础。网络广告的特点如下：传播范围广：网络广告的传播范围广，不受时空的限制，可以通过互联网把广告信息全天候不间断的传播到世界各地。我国网民数量巨大，而且还在快速发展，这些网民有较高的消费能力，是网络广告的受众，可以在世界任何地方的互联网上随意的浏览广告，这种传播效果是任何一种传统媒体都无法达到的。非强迫性传播资讯：网络广告属性按需广告，具有报纸分类广告的性质，却不需要受众彻底浏览，可以自由查询，并根据潜在顾客的需要主动呈现和展示，这样就节省了整个社会的注意力资源，提高了广告的针对性和有效性。受众数据量可精准统计：传统的媒体广告，很难精准知道有多少人接触了广告信息，互联网广告，可以通过权威、公正的流量统计系统，精准统计每个广告的浏览人数以前这些用户查阅时长和地域分布，从而有利于正确的评估广告效果，进一步优化广告投放策略。灵活的时效性：互联网广告能按需要及时更新广告内容。强烈的交换性和感官性：网络广告的载体基本都是多媒体，超文本等，需要受众对产品感兴趣，仅需要点击进一步了解更多、更详细、更生动的信息，甚至还能让消费者亲自体验产品，服务和品牌，通过虚拟现实技术，可以让顾客身临其境。2.1.2 网络广告的数据类型：网络广告相关的采集数据很多种，其中最关键的有四类：展现、点击、行为、和第三方数据监控。广告展现数据广告展现数据是指广告位获得的展现的数据，一般该数据都需要发送到服务器端，用于广告展现量（adpv）的统计分析。一般数据包含日期、用户ID、广告ID和IP等信息。下面是一种广告展现的数据格式，其中JSON字段扩展：2015-01-13 19:11:55{00D81D1D-00A291-0E2300-87DBCE0DA90} {“adia”:"31769","asid": "2","aspid":"0","ptime": "14","ag":"4,5.20,26.1908","ecode": "15","type":"2","dp1": "1","adpid":"0","dsp": "0","source": "s"}61.237.239.3 天津 天津市广告点击数据广告点击数据是指各个广告位获取的用户点击的数据，一般该数据也都需要发送到服务器端，用于广告点击量（adclick）的统计分析。一般点击数据包含日期、用户ID、广告ID和IP等信息。下面是一种广告点击的数据格式，与广告展示并没有多少区别：2015-01-13 00:11:06{D33333C3-000C84-2345FB-DB768EC56} {"wid":"13","aid": "103297","vid":"1446779","adid": "29260","asid":"1","aspid": "1","mid":"16507","mg": "155","area":"13","dsp": "3"} 175.8.146.246 湖南省 长沙市广告行为数据广告行为数据是指广告位获得的用户下载、安装或者交易的数据，一般该数据也都需要发送到服务器端，用于广告行为（adaction）的他那个就分析。一般行为数据包含日期、用户ID、广告ID和IP等信息。下面是一种广告行为的数据格式，与广告展示数据也没有多少区别，只是JSON扩展字段总的一些信息不同：2015-01-13 09:59:39{00567D26AD-565D01-C2238-F99000C0A0} {"adid":"234555","asid": "562", "aspid":"12","type": "1"} 120.29.183.47 福建省 宁德市第三方监控数据为使得广告主方便了解目标消费的网络媒体浏览习惯，转化成顾客的概率等，并且获取公正、客观、权威的统计信息，非常的有必要使用第三方广告监控公司参与广告投放的监控。而第三方的监控也会生产监控数据，包含日期、广告ID和用户ID等。下面是第三方监控数据的示例：2014-12-31 108A451BD3787_22E6_D020_786DF2695B {000AD54073-19DDC2-971F26-36F4119425}2.1.3. 广告数据的挑战数据价值随着时间的流逝而降低，所以事件出现后必须尽快对他们进行处理，最好数据出现后便立刻能对其进行处理，发生一个事件进行一次处理，而不是缓存起来成批再处理，在数据流模型中，需要处理的输入数据（全部或是部分）并不存储在可随机访问的磁盘或是内存中，他们以一个或是多个“连续数据流”的形式到达。数据不同于传统的存储关系模型，主要有一下几个方面特点：流中的数据元素在线到达，需要实时处理系统无法控制将要处理的新到达的数据元素的顺序，无论这些数据元素是在一个数据流中还在跨多个数据流；也即重放的数据流可能和上次数据流的元素顺序不一致。数据流的潜在大小也许是无穷无尽的。一旦数据流中的某个元素经过处理，要么被丢弃，要么被归档存储。2.1.4 系统主要功能该系统目前只为广告业服务，要求广告展现数据和广告点击数据能够实时的反映到库存系统，库存系统可以根据现有投放量计算之后的投放策略。同时，能提供某些广告在月每天的展现量统计，并且可以分省，市和用户三个维度统计。在满足上面功能的前提下，对系统性能要求延时在30秒内，支持峰值在TPS=500W的访问请求。2.1.5. 系统架构根据前面的需求分析，设计目标和主要功能的要求，将整个广告实时计算系统划分为六层：日志接收层、生产者层、消费队列层、消费者层、业务逻辑层和存储层。其中消息队列选用京东JDQ实时数据管道，提供基于Kafka实现的高吞吐的分布式消息队列，供流式计算场景使用，业务逻辑层选用京东JRC 流式计算，提供基于Flink的流式计算引擎，用于流式计算，存储选用高并发、低延迟、高可用，满足千万级QPS高吞吐、随机读写的NoSQL分布式存储。架构图如下：日志接收层该层是数据源头，通过日志接收工具生产本地日志文件。常用的接收工具包括Scribe、Nginx、Syslog-ng和Apache Http Server等，接收后这些数据流将存储到本地磁盘文件中。生产者层该层是数据传输层，用于将日志文件从本地发生到Kafka集群，实时监控指定的文件或是目录，提取增量数据发送到Kafka集群。消息队列层该层是Kafka集群，负责输入数据的负载均衡、消息缓冲、同时具备高吞吐、水平扩展性好等特征。消息队列层之所以选择Kafka，是因为Kafka侧重吞吐量的特性，并且具备缓冲的功能。消费者层该层应用消费kafka队列中的消息，并且将消息数输入到业务逻辑层，是承上启下的子层。由于业务逻辑层使用Flink框架，所有消费层需要连通Kafka和Flink两个集群。业务逻辑层该层是实现需求的重要子层，使用Flink框架，能够非常方便的部署不同规则的业务需求，并且可以实现快速计算。存储层目标存储选择使用的分布式存储NoSQL，可以满足高吞吐低延时实时更新、查找某些特定场景的的业务需求，也可以满足水平扩展的需求。2.1.6. 表设计为满足最终结果的实时查询和周期性统计需求，将结果数据存在NoSQL中，首先需要定义表的结构。因为数据包括广告展现和广告点击两类无关联的数据，并且业务方向也不同，所以需要创建两个表来存储这两类数据的统计结构。广告实时展现统计表广告实时展示统计表的结构设计如下：其中，行建的设计非常关键，该表包含三种类型的行建，分别以省名称、市名称和uid作为区分，用于更高效地统计这三个维度的数据；列族和列的数量都是1。下面是广告实时统计表的一行数据实例，其中value字段采用十六进制字节码表示，是长整型。29260_{2EEBEE83-EEE4-EAE6-1F0D-A27AB14549FC}_20150117 column=pv:cnt,timestamp=1380083,value= \\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x02广告实时点击统计表广告实时点击统计表的结构设如下：相比广告实时展现统计表，实时点击统计表明显简单一些，行建只有一种类型：adid_加上日期，很常规的一种设计方案；列族和列的数据量都是1。下面是广告实时点击统计表的一行数据示例，其中value字段采用十六进制字节码表示，是长整型。36713_20150117 column=clk:cnt, timestamp=1380061, value=\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x062.1.7. 使用NoSQL统计数据根据上面表结构设计的描述和实现，该结构支持下面的多种实时查询的需求：某个广告在某省的当前投放量。某个广告在某市的当前投放量。某个广告在某个用户客户端上的当前投放量某个广告的当前点击量某个广告在累计一段时间内（如一个月）的某个省的历史投放趋势某个广告在累计一段时间内（如一个月）的某个市的历史投放趋势某个广告在累计一段时间内（如一个月）的某个用户客户端上的历史投放趋势某个广告在累计一段时间内（如一个月）的点击量趋势以上提到的这些需求，通过封装NoSQL客户端可以非常方便的实现，并且满足实时性的需求。前端数据可视化可以借助开源的JavaScript的框架快速实现，如：echarts,highcharts, d3.js等总结根据Gartner的预计，全球非关系型数据库（NoSQL）在2020~2022预计保持在30%左右高速增长，远高于数据库整体市场。伴随着NoSQL和大数据技术的兴起和发展，基于NoSQL及NoSQL生态构建的低成本一站式数据处理平台正在蓬勃发展。目前支持：NoSQLAPI、关系PhoenixSQL、时序OpenTSDB、全文检索Solr/ES、时空GeoMesa、图HGraph、分析Spark on HBase等。随着NoSQL的高速发展，NoSQL用户群体越来越庞大，未来NoSQL及NoSQL生态也会更好的满足各种业务场景。NoSQL：如何使用NoSQL架构构建实时广告系统标签：相关如何使用ptime不同的echarts描述获得pen高并发

为什么会出现NoSql数据库

即Not-Only SQL是关系型数据库的良好补充关系型数据库是基于关系模型提出来的数据库.那么什么是关系模型呢?以行和列的方式二维表的方式存储数据的模型就是关系型数据库.例如:mysql和oracle随着互联网web网站的兴起,关系型数据库暴露的缺点越来越多,关系型数据库可以应付上万次的sql查询,但是对于上万次的sql写数据的请求,硬盘io就受不鸟了下面小编来说说硬盘和内存条有什么区别(内存条又称内存)硬盘:用来存储数据的计算机配件。是非易失性储存器，说得直白点，就是你关了机，里面的数据也不会丢。平时电脑里的C盘、D盘、E盘，都是指硬盘。其外观是一个方形的盒子，里面有盘片(像光盘一样)，还有读写盘片的磁头。内存条:由于硬盘速度比较慢，CPU如果运行程序的时候，所有数据都直接从硬盘中读写，会非常影响效率。所以CPU会将运行软件时要用的数据一次性从硬盘调用到运行速度很快的内存，然后再CPU再与内存进行数据交换。内存是易失性存储器，只要你断了电，内存中的数据就没有了。内存本身是一块集成电路板，上面有数颗用于存储数据的的芯片。由于这块电路板一般都做成长条形，所以叫“内存条”。总结起来:读数据 :cpu在读数据的时候回从硬盘把数据从一次性读写到内存到,只有cup就从内存上读数据 大家思考一个问题?????如果内存内存用完了怎么办?是不是电脑就没办法用了呢?现在主流的内存条，容量为8GB或16GB,虽然和以前相比已经很大了,但是在如今这个大数据的时代,难免遇到内存不够用这样尴尬的时候,操作系统是这样解决该问题的:系统可以在硬盘上开辟一块区域，将硬盘当做内存来用。虽然速度很慢，但总比没有要强。写数据:cpu在写数据的时候回直接写到硬盘上,如果需要的数据非常多,可以先把数据写到硬盘缓存上,硬盘缓存起到读写硬盘时的缓冲作用硬盘缓存是硬盘的电路板上一颗独立的小芯片(就跟内存一样)。比如CPU要往硬盘中写入大量的零碎的文件，CPU可以先将这一堆文件丢到速度较快的缓存里，然后CPU就能先做其他事了。硬盘再从缓存中将这一堆零碎的小文件写入到硬盘盘面上。硬盘缓存有助于提高硬盘的突发性读写、随机读写的性能。好,在我们回到我们的正题,为什么会出现nosql数据库举例:记录网站帖子的点击率是一个非常普遍的功能,那么你有没有想过,实现这样一个功能,对硬盘的io有怎样的要求呢?显而易见,很高在举例:投票系统,当开始投票的那一刻,所有的人都开始请求写数据到硬盘,可以见硬盘的io又受不鸟了,因此nosql数据库就诞生了常见的nosql数据库有:redis,mongoDB等为什么会出现NoSql数据库标签：nosql

云资料库详细资料大全

云资料库是指被最佳化或部署到一个虚拟计算环境中的资料库，可以实现按需付费、按需扩展、高可用性以及存储整合等优势。根据资料库类型一般分为关系型资料库和非关系型资料库（NoSQL资料库）。
云资料库的特性有：实例创建快速、支持唯读实例、读写分离、故障自动切换、数据备份、Binlog备份、SQL审计、访问白名单、监控与讯息通知等。
基本介绍 中文名 ：云资料库 外文名 ：CloudDB 简称 ：云库 简介 ：基于SQL或访问对象进行操作 分类 ：关系型资料库非关系型资料库（NoSQL资料库） 服务,优势,特性,套用场景,主流云资料库—关系型资料库,阿里云关系型资料库,亚马逊Redshift,亚马逊关系型资料库服务,主流云资料库—非关系型资料库（NOSQL）,云资料库MongoDB版,亚马逊DynamoDB, 将一个现有的资料库最佳化到云环境有以下好处： ·可以使用户按照存储容量和频宽的需求付费 ·可以将资料库从一个地方移到另一个地方（云的可移植性） ·可实现按需扩展 ·高可用性（HA） 将资料库部署到云可以通过简化可用信息通过Web网路连线的业务进程，支持和确保云中的业务应用程式作为软体即服务（SaaS）部署的一部分。另外，将企业资料库部署到云还可以实现存储整合。比如，一个有多个部门的大公司肯定也有多个资料库，可以把这些资料库在云环境中整合成一个资料库管理系统（DBMS）。 服务 云资料库是专业、高性能、高可靠的云资料库服务。云资料库不仅提供WEB界面进行配置、运算元据库实例，还提供可靠的数据备份和恢复、完备的安全管理、完善的监控、轻松扩展等功能支持。相对于用户自建资料库，云资料库具有更经济、更专业、更高效、更可靠、简单易用等特点，使您能更专注于核心业务。 优势 轻松部署 用户能够在RDS控制台轻松的完成资料库申请和创建，RDS实例在几分钟内就可以准备就绪并投入使用。用户通过RDS提供的功能完善的控制台，对所有实例进行统一管理。 高可靠 云资料库具有故障自动单点切换、资料库自动备份等功能，保证实例高可用和数据安全。免费提供7天数据备份，可恢复或回滚至7天内任意备份点。 低成本 RDS支付的费用远低于自建资料库所需的成本，用户可以根据自己的需求选择不同套餐，使用很低的价格得到一整套专业的资料库支持服务。 特性 实例创建快速 选择好需要的套餐后，RDS控制台会根据选择的套餐最佳化配置参数，短短几分钟一个可以使用的资料库实例就创建好了。 支持唯读实例 RDS唯读实例面向对资料库有大量读请求而非大量写请求的读写场景，通过为标准实例创建多个RDS唯读实例，赋予标准实例弹性的读能力扩展，从而增加用户的吞吐量。 故障自动切换 主库发生不可预知的故障（如：硬体故障）时，RDS将自动切换该实例下的主库实例，恢复时间一般<5min。 数据备份 RDS默认自动开启备份，实现资料库实例的定时备份。自动备份保留期为七天。 在自动定时备份的基础上，RDS也支持用户手动的资料库实例备份（即数据快照），可以随时从数据快照恢复数据库实例。 Binlog 备份 RDS会自动备份Binlog日志，并长期保存Binlog日志的备份。 RDS备份的Binlog日志也提供用户下载，方便用户对Binlog进行二次分析处理。 访问白名单 RDS支持通过设定IP白名单的方式来控制RDS实例的访问许可权。 监控与讯息通知 通过RDS控制台可以详细了解资料库运行状态。并且可以通过控制台定制需要的监控策略，当监控项达到监控策略阀值时，RDS将通过简讯方式进行提醒和通知。 RDS服务的相关变更也会通过电子邮件或简讯通知功能及时告知。 套用场景 Web 网站 LAMP是常见的网站开发架构，有了RDS用户不用再为资料库的最佳化、管理劳神费力。RDS优异的性能为网站的发展壮大，提供强有力的保证。 数据分析 随着大数据时代的到来，RDS将成为用户在大数据时代把握时代数据脉搏、进行高效数据分析的得力助手。 数据管理 RDS做为云上的关系型资料库服务通过控制台进行简单、方便的数据管理，并通过高可靠的架构确保您的数据安全。 学习研究 RDS使用简单、容易上手，无论是用于资料库套用教学，还是做相关研究都是不错的选择。 主流云资料库—关系型资料库 阿里云关系型资料库 阿里云关系型资料库（Relational Database Service，简称RDS）是一种稳定可靠、可弹性伸缩的线上资料库服务。基于阿里云分散式档案系统和SSD糟高性能存储，RDS支持MySQL、SQL Server、PostgreSQL、PPAS（Postgre Plus Advanced Server，高度兼容Oracle资料库）和MariaDB TX引擎，并且提供了容灾、备份、恢复、监控、迁移等方面的全套解决方案，彻底解决资料库运维的烦恼。 亚马逊Redshift Redshift跨一个主节点和多个工作节点实施分散式资料库。通过使用AW管理控制台，管理员能够在集群内增加或删除节点，以及 按实际需要调整资料库规模。所有的数据都存储在集群节点或机器实例中。 Redshift集群的实施可通过两种类型的虚拟机：密集存储型和密集计算型 。密集存储型虚拟机是专为大数据仓库套用而进行最佳化的，而密集计算型为计算密集型分析套用提供了更多的CPU。 亚马逊关系型资料库服务 亚马逊关系型资料库服务（RDS）是专为使用SQL资料库的事务处理套用而设计的。规模缩放和基本管理任务都可使用AWS管理控制台来实现自动化。AWS可以执行很多常见的资料库管理任务，例如备份。 主流云资料库—非关系型资料库（NOSQL） 云资料库MongoDB版 云资料库 MongoDB 版基于飞天分散式系统和高可靠存储引擎，采用高可用架构。提供容灾切换、故障迁移透明化、资料库线上扩容、备份回滚、性能最佳化等功能。 云资料库MongoDB支持灵活的部署架构，针对不同的业务场景提供不同的实例架构，包括单节点实例、副本集实例及分片集群实例。 亚马逊DynamoDB DynamoDB是亚马逊公司的NoSQL资料库产品。其资料库还可与亚马逊Lambda集成以帮助管理人员对数据和套用的触发器进行设定。 DynamoDB特别适用于具有大容量读写操作的移动套用。用户可创建存储JavaScript对象符号（JSON）文档的表格，而用户可指定键值对 其进行分区。与定义如何分割数据不同，这里无需定义一个正式的架构。

数据库的英文缩写

DB（Database）数据库，另外，还有常见的DBMS表示数据库管理系统（DatabaseManagementSystem）。
数据库是以某种规则储存在一起、能够与多个用户共享、具有尽可能小的冗余度、且与应用程序彼此独立的数据集合，可以视为电子化的文件柜，用户可以对文件中的数据进行新增、查询、更新、删除等操作。
扩展资料：
数据库类型：
1、关系数据库
关系型数据库，存储的格式可以直观地反映实体间的关系。关系型数据库和常见的表格比较相似，关系型数据库中表与表之间是有很多复杂的关联关系的。
常见的关系型数据库有Mysql，SqlServer等。在轻量或者小型的应用中，使用不同的关系型数据库对系统的性能影响不大，但是在构建大型应用时，则需要根据应用的业务需求和性能需求，选择合适的关系型数据库。
2、非关系型数据库（NoSQL）
指的是分布式的、非关系型的、不保证遵循ACID原则的数据存储系统。NoSQL数据库技术与CAP理论、一致性哈希算法有密切关系。
NoSQL数据库技术还是具有非常明显的应用优势，如数据库结构相对简单，在大数据量下的读写性能好；能满足随时存储自定义数据格式需求，非常适用于大数据处理工作。