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🏆今日学习目标:
🍀MySQL和NoSQL的区别
✅创作者:林在闪闪发光
⏰预计时间:30分钟
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目录
noSQL的大概意思
理论支撑
为什么需要NoSQL
为什么NoSQL有处理超大规模和超高并发的场景的优势
超大规模的问题
超高并发的问题
关系型数据库的特点
NoSQL有哪些优势
NoSQL有哪些劣势
NoSQL 使用场景
全方位对比
为了你在乎的东西值得冒险。
It's worth taking the risk for what you care about.
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noSQL的大概意思
noSQL现在非常火,我看过的简历里面十个有九个都写了熟悉noSQL,但是对于noSQL背后的细节却很少有人能讲清楚,甚至连noSQL里面的这个no是什么意思都很多人搞错。这个no并不是not的意思,而是not only的缩写。不得不说这个缩写实在是很坑爹,单从字面上应该没人能猜出来它是这个意思。而且即使解读成not only SQL,还是有点云里雾里,不是很能精准地get到它的点。
因为SQL的英文全写是structured query language,也就是结构化查询语言的意思。它可以认为是一门特殊的编程语言,但“不仅仅是SQL”是啥意思?的确令人费解,所以我们从字面意思上去理解是不行的,我们需要从实际应用场景去理解。
SQL的应用场景是关系型数据库,比如我们常用的Oracle、MySQL,这些就是关系型数据库。我们理解数据库的时候,往往会从表的结构入手去理解。数据库当中存储的是一张张的表,表呢是一行行数据组成的,而每一行数据都有固定的字段。我想这点大家应该非常熟悉,即使没有学过数据库或者是像我这样已经还给老师的,应该或多或少都有印象。
但是为什么它会被叫做关系型数据库,而不是表结构数据库呢?
因为在数据库当中,关系要比表结构更重要。表结构只是一种形式,而数据库当中核心的设计理念其实是关系。这也是为什么我们学习数据库的时候都需要从ER图开始,而不是上来就讲数据库使用的方法,或者是SQL语言的细节。如果你想不明白这句话的含义,也没有关系,我们先放一放,最后再回到这个话题来。
问题来了,我们知道了常用的SQL数据库是关系型数据库,那么noSQL代表的数据库又是什么呢?
关于noSQL概念我至少看到了两种说法,一种说法是非关系型数据库,另一种说法是文档型数据库。我个人在理解的时候觉得这两种说法都不是非常完美,但相比之下显然是第二种更好,因为第一种说法完全没有给我们提供任何信息。文档型数据库这里的文档,并不是我们常规理解的一篇文档的含义,而是指的数据存储的结构和核心逻辑。
理论支撑
数据库分类,简单分成,关系型数据库核非关系型数据库。
没错,NoSQL就属于非关系型数据库,它的理论支撑是CAP理论,CAP理论的核心是:一个分布式系统不可能同时很好的满足一致性,可用性和分区容错性这三个需求,最多只能同时较好的满足两个。因此,根据 CAP 原理将 NoSQL 数据库分成了满足 CA 原则、满足 CP 原则和满足 AP 原则三 大类:
- CA - 单点集群,满足一致性,可用性的系统,通常在可扩展性上不太强大。
- CP - 满足一致性,分区容忍性的系统,通常性能不是特别高。
- AP - 满足可用性,分区容忍性的系统,通常可能对一致性要求低一些。
为什么需要NoSQL
一句话是,传统关系型数据库处理不了超大规模和超高并发的场景。
这句话有些绝对,(如果不惜代价,拼命堆硬件,还是可以处理的),但是主要就是想表达这个意思,也是NoSQL的优势。其实有如下4个方面:
为什么NoSQL有处理超大规模和超高并发的场景的优势
超大规模的问题
关联扩展性:关系型数据库存在类似Join这样多表查询机制,使得数据库在扩展方面很艰难。非关系型没有Join这样的操作。
超高并发的问题
关联处理速度:数据量达到一定规模时,由于关系型数据库的系统逻辑非常复杂,使得其非常容易发生死锁等的并发问题,所以导致其读写速度下滑非常严重。
关系型数据库的特点
NoSQL有哪些优势
也是非关系型数据库的优点
NoSQL有哪些劣势
NoSQL 使用场景
NoSQL有6大类应用,及各个代表
全方位对比
关系型数据库的核心逻辑就是存储关系,使用规范、各种技巧和特性,本质上都是围绕这个核心展开的。如果我们没有get到这一层就来使用数据库很容易走偏,很多匪夷所思的操作就是这么来的,比如有人在数据库当中存储前端页面的代码,比如把id拼接成一个字符串来实现存储多个值等等。这也说明了经典教材上的内容没有废话,每一个章节都有它预期的作用,因此当我们觉得某些内容没有用的时候,可能并不是教材错了,只是我们没有理解到位。
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