高性能 NoSQL

关系数据库经过几十年的发展，已经非常成熟，但同时也存在不足：

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表结构是强约束的，业务变更时扩充很麻烦。

如果对大数据量的表进行统计运算，I/O会很高，因为即使只针对某列进行运算，也需要将整行数据读入内存。

全文搜索只能使用 Like 进行整表扫描，性能非常低。

针对这些不足，产生了不同的 NoSQL 解决方案，在某些场景下比关系数据库更有优势，但同时也牺牲了某些特性，所以不能片面的迷信某种方案，应将其作为 SQL 的有利补充。

NoSQL != No SQL，而是：

NoSQL = Not Only SQL

典型的 NoSQL 方案分为4类：

Redis 是典型，其 value 是具体的数据结构，包括 string, hash, list, set, sorted set, bitmap, hyperloglog，常被称为数据结构服务器。

以 list 为例：

LPOP key 是移除并返回队列左边的第一个元素。

如果用关系数据库就比较麻烦了，需要操作：

Redis 的缺点主要体现在不支持完成的ACID事务，只能保证隔离性和一致性，无法保证原子性和持久性。

最大的特点是 no-schema，无需在使用前定义字段，读取一个不存在的字段也不会导致语法错误。

特点：

以电商为例，不同商品的属性差异很大，如冰箱和电脑，这种差异性在关系数据库中会有很大的麻烦，而使用文档数据库则非常方便。

文档数据库的主要缺点：

关系数据库是按行来存储的，列式数据库是按照列来存储数据。

按行存储的优势：

在某些场景下，这些优势就成为劣势了，例如，计算超重人员的数据，只需要读取体重这一列进行统计即可，但行式存储会将整行数据读取到内存中，很浪费。

而列式存储中，只需要读取体重这列的数据即可，I/O 将大大减少。

除了节省I/O，列式存储还有更高的压缩比，可以节省存储空间。普通行式数据库的压缩比在 3:1 到 5:1 左右，列式数据库在 8:1 到 30:1，因为单个列的数据相似度更高。

列式存储的随机写效率远低于行式存储，因为行式存储时同一行多个列都存储在连续空间中，而列式存储将不同列存储在不连续的空间。

一般将列式存储应用在离线大数据分析统计场景，因为这时主要针对部分列进行操作，而且数据写入后无须更新。

关系数据库通过索引进行快速查询，但在全文搜索的情景下，索引就不够了，因为：

假设有一个交友网站，信息表如下：

需要匹配性别、地点、语言列。

需要匹配性别、地点、爱好列。

实际搜索中，各种排列组合非常多，关系数据库很难支持。

全文搜索引擎是使用 倒排索引 技术，建立单词到文档的索引，例如上面的表信息建立倒排索引：

所以特别适合根据关键词来查询文档内容。

上面介绍了几种典型的NoSQL方案，及各自的适用场景和特点，您可以根据实际需求进行选择。

nosql数据库的四种类型

一般将NoSQL数据库分为四大类：键值(Key-Value)存储数据库、列存储数据库、文档型数据库和图形(Graph)数据库。它们的数据模型、优缺点、典型应用场景。

键值(Key-Value)存储数据库Key指向Value的键值对，通常用hash表来实现查找速度快数据无结构化(通常只被当作字符串或者二进制数据)内容缓存，主要用于处理大量数据的高访问负载，也用于一些日志系统等。

列存储数据库，以列簇式存储，将同一列数据存在一起查找速度快，可扩展性强，更容易进行分布式扩展功能相对局限分布式的文件系统。

文档型数据库，Key-Value对应的键值对，Value为结构化数据，数据结构要求不严格，表结构可变(不需要像关系型数据库一样需预先定义表结构)，查询性能不高，而且缺乏统一的查询语法，Web应用。

图形(Graph)数据库，图结构，利用图结构相关算法(如最短路径寻址，N度关系查找等)，很多时候需要对整个图做计算才能得出需要的信息，而且这种结构不太好做分布式的集群方案，社交网络，推荐系统等。

NoSQL 数据库：何时使用 NoSQL 与 SQL？

NoSQL 数据库因其功能性、易于开发性和可扩展性而广受认可，它们越来越多地用于大数据和实时 Web 应用程序，在本文中，我们通过示例讨论 NoSQL、何时使用 NoSQL 与 SQL 及其用例。

NoSQL是一种下一代数据库管理系统 (DBMS)。NoSQL 数据库具有灵活的模式，可用于构建具有大量数据和高负载的现代应用程序。

“NoSQL”一词最初是由 Carlo Strozzi 在 1998 年创造的，尽管自 1960 年代后期以来就已经存在类似的数据库。然而，NoSQL 的发展始于 2009 年初，并且发展迅速。

在处理大量数据时，任何关系数据库管理系统 (RDBMS) 的响应时间都会变慢。为了解决这个问题，我们可以通过升级现有硬件来“扩大”信息系统，这非常昂贵。但是，NoSQL 可以更好地横向扩展并且更具成本效益。

NoSQL 对于非结构化或非常大的数据对象（例如聊天日志数据、视频或图像）非常有用，这就是为什么 NoSQL 在微软、谷歌、亚马逊、Meta (Facebook) 等互联网巨头中特别受欢迎的原因。

一些流行的 NoSQL 数据库包括：

随着企业更快地积累更大的数据集，结构化数据和关系模式并不总是适合。有必要使用非结构化数据和大型对象来更好地捕获这些信息。

传统的 RDBMS 使用 SQL（结构化查询语言）语法来存储和检索结构化数据，相反，NoSQL 数据库包含广泛的功能，可以存储和检索结构化、半结构化、非结构化和多态数据。

有时，NoSQL 也被称为“ 不仅仅是 SQL ”，强调它可能支持类似 SQL 的语言或与 SQL 数据库并列。SQL 和 NoSQL DBMS 之间的一个区别是 JOIN 功能。SQL 数据库使用 JOIN 子句来组合来自两个或多个表的行，因为 NoSQL 数据库本质上不是表格的，所以这个功能并不总是可行或相关的。

但是，一些 NoSQL DBMS 可以执行类似于 JOIN的操作——就像 MongoDB 一样。这并不意味着不再需要 SQL DBMS，相反，NoSQL 和 SQL 数据库倾向于以不同的方式解决类似的问题。

一般来说，在以下情况下，NoSQL 比 SQL 更可取：

许多行业都在采用 NoSQL，取代关系数据库，从而为某些业务应用程序提供更高的灵活性和可扩展性，下面给出了 NoSQL 数据库的一些企业用例。

内容管理是一组用于收集、管理、传递、检索和发布任何格式的信息的过程，包括文本、图像、音频和视频。NoSQL 数据库可以通过其灵活和开放的数据模型为存储多媒体内容提供更好的选择。

例如，福布斯在短短几个月内就构建了一个基于 MongoDB 的定制内容管理系统，以更低的成本为他们提供了更大的敏捷性。

大数据是指太大而无法通过传统处理系统处理的数据集，实时存储和检索大数据的系统在分析 历史 数据的同时使用流处理来摄取新数据，这是一系列非常适合 NoSQL 数据库的功能。

Zoom使用 DynamoDB（按需模式）使其数据能够在没有性能问题的情况下进行扩展，即使该服务在 COVID-19 大流行的早期使用量激增。

物联网设备具有连接到互联网或通信网络的嵌入式软件和传感器，能够在无需人工干预的情况下收集和共享数据。随着数十亿台设备生成数不清的数据，IoT NoSQL 数据库为 IoT 服务提供商提供了可扩展性和更灵活的架构。

Freshub就是这样的一项服务，它从 MySQL 切换到 MongoDB，以更好地处理其大型、动态、非统一的数据集。

拥有数十亿智能手机用户，可扩展性正成为在移动设备上提供服务的企业面临的最大挑战。具有更灵活数据模型的 NoSQL DBMS 通常是完美的解决方案。

例如，The Weather Channel使用 MongoDB 数据库每分钟处理数百万个请求，同时还处理用户数据并提供天气更新。

NoSQL数据库是否意味着缺乏安全性？

NoSQL薄弱的安全性会给企业带来负面影响 。Imperva公司创始人兼CTO Amichai Shulman如是说。在新的一年中，无疑会有更多企业开始或筹划部署NoSQL。方案落实后就会逐渐发现种种安全问题，因此早做准备才是正确的选择。 作为传统关系型数据库的替代方案，NoSQL在查询中并不使用SQL语言，而且允许用户随时变更数据属性。此类数据库以扩展性良好著称，并能够在需要大量应用程序与数据库本身进行实时交互的交易处理任务中发挥性能优势，Couchbase创始人兼产品部门高级副总裁James Phillips解释称：NoSQL以交易业务为核心。它更注重实时处理能力并且擅长直接对数据进行操作，大幅度促进了交互型软件系统的发展。Phillips指出。其中最大的优势之一是能够随时改变(在属性方面)，由于结构性的弱化，修改过程非常便捷。 NoSQL最大优势影响其安全性 NoSQL的关键性特色之一是其动态的数据模型，Shulman解释道。我可以在其运作过程中加入新的属性记录。因此与这种结构相匹配的安全模型必须具备一定的前瞻性规划。也就是说，它必须能够了解数据库引入的新属性将引发哪些改变，以及新加入的属性拥有哪些权限。然而这个层面上的安全概念目前尚不存在，根本没有这样的解决方案。 根据Phillips的说法，某些NoSQL开发商已经开始着手研发安全机制，至少在尝试保护数据的完整性。在关系型数据库领域，如果我们的数据组成不正确，那么它将无法与结构并行运作，换言之数据插入操作整体将宣告失败。目前各种验证规则与完整性检查已经比较完善，而事实证明这些验证机制都能在NoSQL中发挥作用。我们与其他人所推出的解决方案类似，都会在插入一条新记录或是文档型规则时触发，并在执行过程中确保插入数据的正确性。 Shulman预计新用户很快将在配置方面捅出大娄子，这并非因为IT工作人员的玩忽职守，实际上主要原因是NoSQL作为一项新技术导致大多数人对其缺乏足够的知识基础。Application Security研发部门TeamSHATTER的经理Alex Rothacker对上述观点表示赞同。他指出，培训的一大问题在于，大多数NoSQL的从业者往往属于新生代IT人士，他们对于技术了解较多，但往往缺乏足够的安全管理经验。 如果他们从传统关系型数据库入手，那么由于强制性安全机制的完备，他们可以在使用中学习。但NoSQL，只有行家才能通过观察得出正确结论，并在大量研究工作后找到一套完备的安全解决方案。因此可能有90%的从业者由于知识储备、安全经验或是工作时间的局限而无法做到这一点。 NoSQL需在安全性方面进行优化 尽管Phillips认同新技术与旧经验之间存在差异，但企业在推广NoSQL时加大对安全性的关注会起到很大程度的积极作用。他认为此类数据存储机制与传统关系类数据库相比，其中包含着的敏感类信息更少，而且与企业网络内部其它应用程序的接触机会也小得多。 他们并不把这项新技术完全当成数据库使用，正如我们在收集整理大量来自其它应用程序的业务类数据时，往往也会考虑将其作为企业数据存储机制一样，他补充道。当然，如果我打算研发一套具备某种特定功能的社交网络、社交游戏或是某种特殊web应用程序，也很可能会将其部署于防火墙之下。这样一来它不仅与应用程序紧密结合，也不会被企业中的其它部门所触及。 但Rothacker同时表示，这种过度依赖周边安全机制的数据库系统也存在着极其危险的漏洞。一旦系统完全依附于周边安全模型，那么验证机制就必须相对薄弱，而且缺乏多用户管理及数据访问方面的安全保护。只要拥有高权限账户，我们几乎能访问存储机制中的一切数据。举例来说，Brian Sullivan就在去年的黑帽大会上演示了如何在完全不清楚数据具体内容的情况下，将其信息罗列出来甚至导出。 而根据nCircle公司CTO Tim ‘TK’ Keanini的观点，即使是与有限的应用程序相关联，NoSQL也很有可能被暴露在互联网上。在缺少严密网络划分的情况下，它可能成为攻击者窥探存储数据的薄弱环节。因为NoSQL在设计上主要用于互联网规模的部署，所以它很可能被直接连接到互联网中，进而面临大量攻击行为。 其中发生机率最高的攻击行为就是注入式攻击，这也是一直以来肆虐于关系类数据库领域的头号公敌。尽管NoSQL没有将SQL作为查询语言，也并不代表它能够免受注入式攻击的威胁。虽然不少人宣称SQL注入在NoSQL这边不起作用，但其中的原理是完全一致的。攻击者需要做的只是改变自己注入内容的语法形式，Rothacker解释称。也就是说虽然SQL注入不会出现，但JavaScript注入或者JSON注入同样能威胁安全。 此外，攻击者在筹划对这类数据库展开侵袭时，也很可能进一步优化自己的工具。不成熟的安全技术往往带来这样的窘境：需要花费大量时间学习如何保障其安全，但几乎每个IT人士都能迅速掌握攻击活动的组织方法。因此我认为攻击者将会始终走在安全部署的前面，Shulman说道。遗憾的是搞破坏总比防范工作更容易，而我们已经看到不少NoSQL技术方面的公开漏洞，尤其是目前引起热议的、以JSON注入为载体的攻击方式。 NoSQL安全性并非其阻碍 然而，这一切都不应该成为企业使用NoSQL的阻碍，他总结道。我认为归根结底，这应该算是企业的一种商业决策。只要这种选择能够带来吸引力巨大的商业机遇，就要承担一定风险，Shulman解释道。但应该采取一定措施以尽量弱化这种风险。 举例来说，鉴于数据库对外部安全机制的依赖性，Rothacker建议企业积极考虑引入加密方案。他警告称，企业必须对与NoSQL相对接的应用程序代码仔细检查。换言之，企业必须严格挑选负责此类项目部署的人选，确保将最好的人才用于这方面事务，Shulman表示。当大家以NoSQL为基础编写应用程序时，必须启用有经验的编程人员，因为客户端软件是抵挡安全问题的第一道屏障。切实为额外缓冲区的部署留出时间与预算，这能够让员工有闲暇反思自己的工作内容并尽量多顾及安全考量多想一点就是进步。综上所述，这可能与部署传统的关系类数据库也没什么不同。 具有讽刺意味的是，近年来数据库应用程序在安全性方面的提升基本都跟数据库本身没什么关系，nCircle公司安全研究及开发部门总监Oliver Lavery如是说。

NoSQL如何实现数据的增删改查？

package basic;

import java.sql.Connection;

import java.sql.DriverManager;

import java.sql.PreparedStatement;

import java.sql.ResultSet;

import java.sql.SQLException;

import java.sql.Statement;

public class JDBC {

public void findAll() {

try {

// 获得数据库驱动

//由于长时间不写，驱动名和URL都忘记了，不知道对不对，你应该知道的，自己改一下的哈

String url = "jdbc:oracle:thin:@localhost:1521:XE";

String userName = "system";

String password = "system";

Class.forName("oracle.jdbc.driver.OracleDriver");

// 创建连接

Connection conn = DriverManager.getConnection(url, userName,

password);

// 新建发送sql语句的对象

Statement st = conn.createStatement();

// 执行sql

String sql = "select * from users";

ResultSet rs = st.executeQuery(sql);

// 处理结果

while(rs.next()){

//这个地方就是给你的封装类属性赋值

System.out.println("UserName："+rs.getString(0));

}

// 关闭连接

rs.close();

st.close();

conn.close();

} catch (ClassNotFoundException e) {

// TODO Auto-generated catch block

e.printStackTrace();

} catch (SQLException e) {

// TODO Auto-generated catch block

e.printStackTrace();

}

}

public void delete(){

try {

//步骤还是那六个步骤，前边的两步是一样的

String url = "jdbc:oracle:thin:@localhost:1521:XE";

String userName = "system";

String password = "system";

Class.forName("oracle.jdbc.driver.OracleDriver");

Connection conn = DriverManager.getConnection(url,userName,password);

//这里的发送sql语句的对象是PreparedStatement,成为预处理sql对象，因为按条件删除是需要不定值的

String sql = "delete from users where id = ?";

PreparedStatement ps = conn.prepareStatement(sql);

ps.setInt(0, 1);

int row = ps.executeUpdate();

if(row!=0){

System.out.println("删除成功！");

}

// 关闭连接

rs.close();

st.close();

conn.close();

} catch (ClassNotFoundException e) {

// TODO Auto-generated catch block

e.printStackTrace();

} catch (SQLException e) {

// TODO Auto-generated catch block

e.printStackTrace();

}

}

}

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