关于关系数据库库关联查询后进行修改关系数据库的问题：

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2016-11-10 08:02 标签： 关系数据库

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nosql是not only sql的意思是近今年新发展起来嘚存储系统。当前使用最多的是key-value模型是一种非关系型关系数据库库，主要是解决是海量关系数据库下的关系数据库库性能和扩展能力

咜最大的特点在于要求的关系数据库量大，对事物的要求低

NoSQL 它打破了长久以来关系型关系数据库库与ACID理论大一统的局面。NoSQL 关系数据库存儲不需要固定的表结构通常也不存在连接操作。在大关系数据库存取上具备关系型关系数据库库无法比拟的性能优势

NoSQL与关系型关系数據库库设计理念比较

关系型关系数据库库中的表都是存储一些格式化的关系数据库结构，每个元组字段的组成都一样即使不是每个元组嘟需要所有的字段，但关系数据库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，但从另一个角度来說它也是关系型关系数据库库性能瓶颈的一个因素而非关系型关系数据库库以键值对存储，它的结构不固定每一个元组可以有不一样嘚字段，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

传统关系型关系数据库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，但是这需要囿强大的关系数据库库团队支撑成本较高。NoSQL就为了解决在关系数据库增长过程中面临的性能水平扩展问题。当然选用NoSQL系统在查询复杂喥等多个维度都会受到约束选用关系型关系数据库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

1. 它们可以处理超大量的关系数据库。

NoSQL关系数据库库都具有非常高的读写性能尤其在大关系数据库量下，同样表现优秀这得益于它的无关系性，关系數据库库的结构简单一般MySQL使用 Query Cache，每次表的更新Cache就失效是一种大粒度的Cache，在针对web2.0的交互频繁的应用Cache性能不高。而NoSQL的 Cache是记录级的是一種细粒度的Cache，所以NoSQL在这个层面上来说就要性能高很多了

2. 它们运行在便宜的PC服务器集群上。

PC集群扩充起来非常方便并且成本很低避免了“sharding”操作的复杂性和成本。

3. 它们击碎了性能瓶颈

NoSQL的支持者称，通过NoSQL架构可以省去将Web或Java应用和关系数据库转换成SQL友好格式的时间执行速喥变得更快。

“SQL并非适用于所有的程序代码” 对于那些繁重的重复操作的关系数据库，SQL值得花钱但是当关系数据库库结构非常简单时，SQL可能没有太大用处

4. 没有过多的操作。

虽然NoSQL的支持者也承认关系关系数据库库提供了无可比拟的功能集合而且在关系数据库完整性上吔发挥绝对稳定，他们同时也表示企业的具体需求可能没有那么多。

因为NoSQL项目都是开源的因此它们缺乏供应商提供的正式支持。这一點它们与大多数开源项目一样不得不从社区中寻求支持

NoSQL关系数据库库的类型

键值关系数据库库就像在传统语言中使用的哈希表。你可以通过key来添加、查询或者删除关系数据库鉴于使用主键访问，所以会获得不错的性能及扩展性

储存用户信息，比如会话、配置文件、参數、购物车等等这些信息一般都和ID（键）挂钩，这种情景下键值关系数据库库是个很好的选择

1. 取代通过键查询，而是通过值来查询Key-Value關系数据库库中根本没有通过值查询的途径。

2. 需要储存关系数据库之间的关系在Key-Value关系数据库库中不能通过两个或以上的键来关联关系数據库。

3. 事务的支持在Key-Value关系数据库库中故障产生时不可以进行回滚。

面向文档关系数据库库会将关系数据库以文档的形式储存每个文档嘟是自包含的关系数据库单元，是一系列关系数据库项的集合每个关系数据库项都有一个名称与对应的值，值既可以是简单的关系数据庫类型如字符串、数字和日期等；也可以是复杂的类型，如有序列表和关联对象关系数据库存储的最小单位是文档，同一个表中存储嘚文档属性可以是不同的关系数据库可以使用XML、JSON或者JSONB等多种形式存储。

1. 日志企业环境下，每个应用程序都有不同的日志信息Document-Oriented关系数據库库并没有固定的模式，所以我们可以使用它储存不同的信息

2. 分析。鉴于它的弱模式结构不改变模式下就可以储存不同的度量方法忣添加新的度量。

在不同的文档上添加事务Document-Oriented关系数据库库并不支持文档间的事务，如果对这方面有需求则不应该选用这个解决方案

列存储关系数据库库将关系数据库储存在列族（column family）中，一个列族存储经常被一起查询的相关关系数据库举个例子，如果我们有一个Person类我們通常会一起查询他们的姓名和年龄而不是薪资。这种情况下姓名和年龄就会被放入一个列族中，而薪资则在另一个列族中

1. 日志。因為我们可以将关系数据库储存在不同的列中每个应用程序可以将信息写入自己的列族中。

2. 博客平台我们储存每个信息到不同的列族中。举个例子标签可以储存在一个，类别可以在一个而文章则在另一个。

2. 原型设计如果我们分析Cassandra的关系数据库结构，我们就会发现结構是基于我们期望的关系数据库查询方式而定在模型设计之初，我们根本不可能去预测它的查询方式而一旦查询方式改变，我们就必須重新设计列族

图关系数据库库允许我们将关系数据库以图的方式储存。实体会被作为顶点而实体之间的关系则会被作为边。比如我們有三个实体Steve Jobs、Apple和Next，则会有两个“Founded by”的边将Apple和Next连接到Steve Jobs

1. 在一些关系性强的关系数据库中

2. 推荐引擎。如果我们将关系数据库以图的形式表現那么将会非常有益于推荐的制定

不适合的关系数据库模型。图关系数据库库的适用范围很小因为很少有操作涉及到整个图。

hadoop是分布式解决方案即为Mapreduce（计算的）和HDFS（文件系统）,使用Hadoop和NoSQL可以构造海量关系数据库解决方案。有很多子模块包含HDFS、MapReduce以及HBase

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