《NOSQL数据库技术》课件第10章

《NOSQL数据库技术》课件第10章1NoSQL数据库概述NoSQL数据库与关系数据库比较NoSQL数据库核心技术典型NoSQL数据库介绍NoSQL数据库应用场景分析NoSQL数据库发展趋势与挑战contents目录201NoSQL数据库概述3NoSQL数据库定义NoSQL数据库属于非关系型数据管理系统，它不依赖固定表格结构，并且支持横向扩展能力。NoSQL这一概念是针对传统的基于关系型数据库管理系统（RDBMS）提出的，着重突出了非关系型数据架构、分布式处理、横向扩展能力以及数据存储的灵活性。4灵活的数据模型高可扩展性高性能易于开发和维护NoSQL数据库特点NoSQL数据库采用键值对、文档、列式或图形等灵活的数据模型，可以存储各种类型的数据。NoSQL数据库一般具备高效的数据读写性能，适合于大规模数据管理和实时应用场景。NoSQL数据库通常采用分布式架构，可以轻松地水平扩展，以应对不断增长的数据量和用户请求。NoSQL数据库一般具备简易的API和实用工具，便于开发者便捷地整合与应用。5Redis和Memcached等，存储数据采用键值对模式，并支持高速的读写操作。键值存储数据库文档存储数据库列式存储数据库图形存储数据库如MongoDB、CouchDB等，它们以文档为单位进行数据存储，每个文档可以包含不同的字段和数据类型。HBase和Cassandra等数据库，采用列式存储数据，非常适合处理大规模的结构化数据。如Neo4j、OrientDB等，它们以图形结构进行数据存储，适用于处理复杂的网络关系和图形数据。NoSQL数据库分类602NoSQL数据库与关系数据库比较7采用严谨的关系模式，信息以表格方式排列，拥有既定结构和格式。多种数据模型灵活适应需求，涵盖键值对、文档、列式存储以及图等结构，数据架构可按需调整。数据模型比较NoSQL数据库关系数据库8关系数据库通常采用读写分离、数据库分片等方法进行横向扩展，尽管如此，这一扩展过程较为繁琐，且可能会遭遇数据同步和维护成本增加等挑战。NoSQL数据库从设计起点便融入了分布式系统理念，便于进行横向扩展，有效处理大规模数据和高频率访问需求。扩展性比较9一致性比较关系数据库利用ACID事务机制确保数据的高度一致性，维护数据的完整性与精确度。NoSQL数据库通常选用最终一致性或弱一致性模式，以部分一致性为代价，以换取更优的性能和更好的扩展性。10适用于处理结构化数据、执行复杂查询以及进行事务操作的场景，这包括金融和电信等行业。关系数据库适用于处理非结构化或半结构化数据、大数据量以及实时分析等需求，特别适用于互联网和物联网等行业。NoSQL数据库适用场景比较1103NoSQL数据库核心技术12采用哈希算法或一致性哈希技术，能够将数据均衡地分配至多个节点，从而实现数据的横向扩展与高可靠性。数据分布数据副本数据分片通过主从复制或对等复制等方式，在多个节点上保存数据副本，提高数据可靠性和容错能力。数据被分割成若干个部分，各部分分别保存在不同的服务器节点上，从而实现数据的分散存储与便捷访问。030201分布式存储技术13数据复制通过将数据复制到多个节点上，确保数据的可靠性和一致性，同时提高系统的可用性和容错能力。数据分片按照特定准则对资料进行分割，形成若干个逻辑部分，各部分能单独应对请求，从而增强整体并发处理性能。数据迁移在出现节点故障或进行扩容操作时，应用数据迁移策略，将数据从故障节点转移至正常节点，或从旧节点转移至新节点，以此确保系统运行稳定且服务不间断。数据分片与复制技术1403索引维护定期对索引进行重建、优化等操作，确保索引的有效性和性能。01索引类型多种索引类型被NoSQL数据库所支持，包括哈希索引、范围索引以及全文索引等，这些索引适用于不同查询场景的需求。02查询优化采用优化查询命令、实施索引策略、缩小数据搜索界限等手段，提升查询的速度与效能。数据索引与查询优化技术15事务处理技术在事务执行失败时，通过回滚操作撤销已执行的操作，保证数据的一致性和完整性；同时支持事务的容错处理，如分布式事务中的两阶段提交和三阶段提交等协议。事务恢复与容错NoSQL数据库具备ACID特性，包括原子性、一致性、隔离性和持久性，确保事务处理准确且稳定。事务特性通过实施乐观锁或悲观锁等策略，确保事务并发执行时能防止数据冲突和保持数据一致性。事务并发控制1604典型NoSQL数据库介绍17MongoDB是一种基于文档的NoSQL系统，它通过BSON（二进制JSON）结构来保存信息。MongoDB支持丰富的查询语言，可以实现复杂的数据操作。MongoDB具备出色的横向扩展性能，轻松实现数据的分片存放与负载均衡处理。MongoDB数据库18Cassandra数据库01Cassandra是一种极具扩展能力的NoSQL数据库，其设计基于分布式架构。02Cassandra确保了卓越的可用性与错误容忍能力，并能在不同数据中心间完成数据的同步与备份。Cassandra适用于写密集型应用，具有优秀的写入性能和可扩展性。0319Redis是一个基于内存的NoSQL数据库，支持多种数据结构如字符串、哈希表、列表、集合等。Redis具有极高的读写性能，适用于缓存、消息队列等场景。Redis支持数据持久化，可以将内存中的数据定期写入磁盘，保证数据的可靠性。Redis数据库20010203HBase作为一款基于列式存储的NoSQL数据库，其设计理念是分布式的。HBase支持海量数据的存储和高效访问，适用于大数据处理和分析场景。HBase的扩展性与容错能力强，易于执行数据的横向扩展与数据备份及恢复操作。HBase数据库2105NoSQL数据库应用场景分析22数据存储NoSQL数据库能够处理大量非结构化或半结构化数据，适用于存储大数据场景下的各种数据。数据处理NoSQL数据库支持分布式计算，能够快速处理大数据，提供实时分析和响应。数据扩展NoSQL数据库具有良好的扩展性，能够随着数据量的增长而水平扩展。大数据处理场景23NoSQL数据库擅长应对快速数据流，并具备进行实时数据分析和迅速响应的能力。实时数据流处理NoSQL数据库能够实现数据的即时更新与同步，从而保障数据的即时性与完整性。实时数据更新NoSQL数据库能够支持高并发的读写操作，满足实时数据处理场景下的性能要求。高并发读写实时数据处理场景24NoSQL数据库适用于移动应用后端存储，支持大量用户的并发访问和数据存储。移动应用后端存储NoSQL数据库擅长于存储及处理地理信息数据，并助力移动应用实现地理定位功能。地理位置数据存储社交网络数据存储和查询，NoSQL数据库是理想选择，它能够处理庞大用户关系数据。社交网络数据存储移动互联网应用场景25123NoSQL数据库擅长处理海量传感器数据，并保障物联网设备的即时监控与数据解读。传感器数据存储分布式数据处理方面，NoSQL数据库表现出强大的支持能力，适合应对物联网环境中众多设备带来的高并发数据管理挑战。分布式数据处理NoSQL数据库能够提供数据安全和隐私保护功能，确保物联网数据的安全性和隐私性。数据安全和隐私保护物联网应用场景2606NoSQL数据库发展趋势与挑战27NoSQL数据库将进一步发展多样化数据模型，以适应不同场景下的数据存储需求，如图形、文档、列式等。多样化数据模型支持云计算与大数据技术的进步，使NoSQL数据库在分布式架构和弹性扩展方面愈发强劲，能更好地适应海量数据的高效处理与分析需求。分布式架构与弹性扩展运用人工智能与机器学习手段，NoSQL数据库将获得更智能化的运维与优化，涉及自动性能调整、故障先知及修复等多个方面。智能化管理与优化发展趋势分析28NoSQL数据库在追求高效率与扩展性的过程中，必须平衡数据的一致性与可用性。确保数据一致性同时提升系统可用性和容错能力，是一项关键挑战。数据一致性与可用性权衡NoSQL数据库一般不具备处理繁复查询与数据分析的强大功能，这在特定应用场景中可能会遇到无法满足要求的挑战。如何提升NoSQL数据库在复杂查询和数据分析方面的性能，是数据库发展过程中亟待解决的问题之一。复杂查询与数据分析支持随着数据量的不断增长和数据价值的提升，NoSQL数据库的