NoSQL概念

　　随着web2.0的快速发展，非关系型、分布式数据存储得到了快速的发展，它们不保证关系数据的ACID特性（原子性、一致性、隔离性、持久性，一个支持事务的数据库，必需要具有这四种特性，否则在事务过程当中无法保证数据的正确性）。NoSQL概念在2009年被提了出来。NoSQL最常见的解释是“non-relational”，“Not Only SQL”也被很多人接受（“NoSQL”一词最早于1998年被用于一个轻量级的关系数据库的名字）。

　　NoSQL被我们用得最多的当数key-value存储，当然还有其他的文档型的、列存储、图型数据库、xml数据库等。在NoSQL概念提出之前，这些数据库就被用于各种系统当中，但是却很少用于web互联网应用。比如cdb、qdbm、bdb数据库。

传统关系数据库的瓶颈

　　传统的关系数据库具有不错的性能，高稳定型，久经历史考验，而且使用简单，功能强大，同时也积累了大量的成功案例。在互联网领域，MySQL成为了绝对靠前的王者，毫不夸张的说，MySQL为互联网的发展做出了卓越的贡献。

　　在90年代，一个网站的访问量一般都不大，用单个数据库完全可以轻松应付。在那个时候，更多的都是静态网页，动态交互类型的网站不多。

　　到了最近10年，网站开始快速发展。火爆的论坛、博客、sns、微博逐渐引领web领域的潮流。在初期，论坛的流量其实也不大，如果你接触网络比较早，你可能还记得那个时候还有文本型存储的论坛程序，可以想象一般的论坛的流量有多大。

Memcached+MySQL

　　后来，随着访问量的上升，几乎大部分使用MySQL架构的网站在数据库上都开始出现了性能问题，web程序不再仅仅专注在功能上，同时也在追求性能。程序员们开始大量的使用缓存技术来缓解数据库的压力，优化数据库的结构和索引。开始比较流行的是通过文件缓存来缓解数据库压力，但是当访问量继续增大的时候，多台web机器通过文件缓存不能共享，大量的小文件缓存也带了了比较高的IO压力。在这个时候，Memcached就自然的成为一个非常时尚的技术产品。

　　Memcached作为一个独立的分布式的缓存服务器，为多个web服务器提供了一个共享的高性能缓存服务，在Memcached服务器上，又发展了根据hash算法来进行多台Memcached缓存服务的扩展，然后又出现了一致性hash来解决增加或减少缓存服务器导致重新hash带来的大量缓存失效的弊端。当时，如果你去面试，你说你有Memcached经验，肯定会加分的。

Mysql主从复制实现读写分离

　　由于数据库的写入压力增加，Memcached只能缓解数据库的读取压力。读写集中在一个数据库上让数据库不堪重负，大部分网站开始使用主从复制技术来达到读写分离，以提高读写性能和读库的可扩展性。Mysql的master-slave模式成为这个时候的网站标配了。

分库分表

　　随着web2.0的继续高速发展，在Memcached的高速缓存，MySQL的主从复制，读写分离的基础之上，这时MySQL主库的写压力开始出现瓶颈，而数据量的持续猛增，由于MyISAM使用表锁，在高并发下会出现严重的锁问题，大量的高并发MySQL应用开始使用InnoDB引擎代替MyISAM。同时，开始流行使用分表分库来缓解写压力和数据增长的扩展问题。这个时候，分表分库成了一个热门技术，是面试的热门问题也是业界讨论的热门技术问题。也就在这个时候，MySQL推出了还不太稳定的表分区，这也给技术实力一般的公司带来了希望。虽然MySQL推出了MySQL Cluster集群，但是由于在互联网行业内几乎没有成功案例，性能也不能满足互联网的要求，只是在高可靠性上提供了非常大的保证。

MySQL的扩展性瓶颈

　　在互联网，大部分的MySQL都应该是IO密集型的，事实上，如果你的MySQL是个CPU密集型的话，那么很可能你的MySQL设计得有性能问题，需要优化了。大数据量高并发环境下的MySQL应用开发越来越复杂，也越来越具有技术挑战性。分表分库的规则把握都是需要经验的。虽然有像淘宝这样技术实力强大的公司开发了透明的中间件层来屏蔽开发者的复杂性，但是避免不了整个架构的复杂性。分库分表的子库到一定阶段又面临扩展问题。还有就是需求的变更，可能又需要一种新的分库方式。

　　MySQL数据库也经常存储一些大文本字段，导致数据库表非常的大，在做数据库恢复的时候就导致非常的慢，不容易快速恢复数据库。比如1000万4KB大小的文本就接近40GB的大小，如果能把这些数据从MySQL省去，MySQL将变得非常的小。

　　关系数据库很强大，但是它并不能很好的应付所有的应用场景。MySQL的扩展性差（需要复杂的技术来实现），大数据量场景下IO压力大，表结构更改困难，正是当前使用MySQL的开发人员面临的问题。

NoSQL的优势

　　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。也无形之间，在架构的层面上带来了可扩展的能力。

　　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，每次表出现更新后Cache就失效，这是一种大粒度的Cache，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，是一种细粒度的Cache，所以NoSQL在这个层面上来说就要性能高很多了。

　　不明白什么是Query Cache？

　　当mysql接收到一条select类型的query时，mysql会对这条query进行hash计算而得到一个hash值，然后通过该hash值到query cache中去匹配，如果没有匹配中，则将这个hash值存放在一个hash链表中，同时将query的结果集存放进cache中，存放hash值的链表的每一个hash节点中存放了相应query结果集在cache中的地址，以及该query所涉及到的一些table的相关信息；如果通过hash值匹配到了一样的query，则直接将cache中相应的query结果集返回给客户端。如果mysql任何一张表中的任何一条数据发生了变化，便会通知query cache需要将与该table相关的query cache全部失效，并释放占用的内存地址。

　　query cache的优点很明显，对于一些频繁执行select操作的表，mysql直接从cache中返回相应的结果集，而不用再从表table中取出，减少了IO开销。即使query cache的收益很明显，也不能忽略它所带来的一些缺点：1、query语句的hash计算和hash查找带来的资源消耗。mysql会对每条接收到的select类型的query进行hash计算然后查找该query的cache是否存在，虽然hash计算和查找的效率已经足够高了，一条query所带来的消耗可以忽略，但一旦涉及到高并发，有成千上万条query时，hash计算和查找所带来的开销就的重视了；2、query cache的失效问题。如果表的变更比较频繁，则会造成query cache的失效率非常高。表的变更不仅仅指表中的数据发生变化，还包括结构或者索引的任何变化；3、对于不同sql但同一结果集的query都会被缓存，这样便会造成内存资源的过渡消耗。sql的字符大小写、空格或者注释的不同，缓存都是认为是不同的sql（因为他们的hash值会不同）。

　　NoSQL无需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。如果是数据量非常大的表，增加字段简直就是一个噩梦。这一点在大数据量的web2.0时代尤其明显。

　　NoSQL在不太影响性能的情况，就可以方便的实现高可用的架构。比如Cassandra，HBase模型，通过复制模型也能实现高可用。

总结

　　NoSQL数据库的出现，弥补了关系数据（比如MySQL）在某些方面的不足，在某些方面能极大的节省开发成本和维护成本。MySQL和NoSQL都有各自的特点和使用的应用场景，两者的紧密结合将会给web2.0的数据库发展带来新的思路。让关系型数据库关注在关系上，NoSQL关注在存储上。

本文转载自NoSQL开篇——为什么要使用NoSQL