為什麽企業依賴於 NoSQL
如果你關註大數據科技動向，你對 NoSQL 一定不陌生，NoSQL 是一個分布式數據庫。在過去時間，數據存儲一直關系型數據庫天下，有著良好的控制並發操作、事務功能。雖然RDBMS很優秀，但是隨著時間的推移就出現了兩個關系數據庫解決不了的問題：快速增長的數據規模和日漸復雜的數據模型。結果，我們看到了 NoSQL 數據庫的興起。
一、關系數據庫不足
實際上，從 1979 年 Oracle 發布了第一個版本，這些數據庫被設計為在單個服務器上運行，並且越大越好。而且增加這些數據庫容量的唯一方法是升級服務器處理器、內存和存儲，數據存儲代價不斷升高。隨著互聯網的數據呈指數級增長和 Web 應用程序的興起，數據模型日漸復雜，關系數據庫難以支撐，NoSQL 數據庫也由此孕育而生。在 2006 年谷歌發布了 Bigtable 研究論文，在 2007 年亞馬遜發布了 Dynamo 研究論文。而這些新的數據庫旨在滿足新一代企業要求：需要敏捷開發並支持任意規模運作。
二、敏捷開發
當今是以體驗為中心的數字經濟，企業如何保持競爭力，那麽必須進行創新。由於這項創新的核心是現代 Web、移動和物聯網應用程序的開發，因此開發人員必須高頻提供應用程序和服務。速度和敏捷性都至關重要，因為這些應用程序的發展速度遠遠超過 ERP 等傳統應用程序。而關系數據庫是卻不能很好滿足於它，因為它們的固定數據模型不能很好地支持敏捷開發。
敏捷開發的核心原則是適應不斷變化的應用程序需求：當需求發生變化時，數據模型也會發生變化，這是關系數據庫的難以克服的問題，因為關系數據庫的模型是固定的，並預先定義好的。因此，當要更改數據模型，開發人員不得不修改當初設定好的數據庫結構，以適應新的需求。這會減慢或停止開發，不僅因為它是一個手動，耗時的過程，而且還會影響其他應用程序和服務。
相比之下，NoSQL 文檔 數據庫完全完美支持這點，因為它是無模式的，沒有強制定義數據必須建模。相反，它遵循應用程序和服務。使用 NoSQL，數據模型由應用程序模型定義。應用程序和服務將數據建模作為對象。
三、如何支持任意規模運作
為了支持以指數增長的用戶和數據 - 數百到數千到數百萬用戶，以及千兆字節到數TB的數據操作，應用程序和服務不得不進行擴展以保持性能，並且必須有效地運行。
對於擴展關系數據庫而言，這是一個問題，例如，使用 Oracle ，使用 RAC 技術進行擴展就需要大量組件，昂貴且不完全可靠。因此，有效擴展和按需擴展的能力是一項挑戰。它會變得越來越昂貴，因為必須購買更大更強的服務器以容納更多用戶和更多數據。此外，如果必須使數據庫脫機以執行硬件升級，則可能導致停機。
然而，分布式 NoSQL 數據庫利用廉價硬件進行擴展， 只需添加更多服務器即可添加更多資源。擴展能力使企業能夠通過以下方式更有效地擴展：
1、不需要為滿足部署而買相對稱的硬件
2、利用較便宜的硬件進行拓展;
3、按需擴展，無需停機。
四、NoSQL 常見存儲方式
NoSQL 常見有三種存儲方式：鍵值存儲、面向文檔的數據庫和面向列的數據庫。接下來說明這幾種存儲方式以及數據庫代表。
鍵值存儲
代表：Redis、memcached
鍵值存儲是 NoSQL 最常見存儲方式，通過 key-value 形式保存數據，高速訪問數據。而且根據保存時效也分為臨時性、永久性和兩者兼備。
面向文檔的數據庫
代表：MongoDB、CouchDB
面向文檔的數據庫數據結構要求不是很嚴格，不定義表結構而且可以使用復雜的查詢條件
面向列的數據庫
代表：HBase
面向列的數據庫以列為單位進行存儲，這裏的列式存儲其實說的是列族存儲，它將數據表存儲為數據列而非行的形式。列族存儲優勢：快速查詢，易拓展，但功能相對局限。
五、NoSQL 對於事務的支持？
在這裏有一個誤區，由於分布式事務需要分布式協作，所以似乎必須在性能可擴展性和分布式事務支持之間進行權衡。
耶魯大學的一名副教授 Daniel Abadi 認為這個想法是錯的，可拓展的分布式系統也是可以實現事物。他提出了一個新的權衡策略，具體是在公平性、隔離性和吞吐量（FIT）三者之間進行取舍。
換句話說，有兩種方法構建出具備分布式事務吞吐量的可擴展系統：
1、放棄隔離性
當放棄隔離性，一個事物是不會跟其他事物有沖突，就無需等待協作就可以完成了。而且也有一類數據約束可以確保在弱隔離下正確性。
2、放棄公平性
通過設定分布式協作的順序最小化兩者之間的時間重疊，從而減輕二者之間的相互影響，在此公平下找到最合適時間進行協作。
六、小結
構建和運行這些大規模交互式應用程序創建了一組新的技術要求。新的技術架構需要比以往更加靈活，並且需要一種能夠適應前所未有的規模、速度和數據可變性的實時數據管理方法。關系數據庫無法滿足這些新要求，這就使得 NoSQL 逐漸流行起來。
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