建站
咨詢
售后
建站咨詢
新聞中心
什么是nosql非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)庫(kù)
基本含義NoSQL(NoSQL = Not Only SQL )，意即“不僅僅是SQL”，是一項(xiàng)全新的數(shù)據(jù)庫(kù)革命性運(yùn)動(dòng)，早期就有人提出，發(fā)展至2009年趨勢(shì)越發(fā)高漲。NoSQL的擁護(hù)者們提倡運(yùn)用非關(guān)系型的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，相對(duì)于鋪天蓋地的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)運(yùn)用，這一概念無(wú)疑是一種全新的思維的注入。NoSQLNoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)的四大分類鍵值(Key-Value)存儲(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)這一類數(shù)據(jù)庫(kù)主要會(huì)使用到一個(gè)哈希表，這個(gè)表中有一個(gè)特定的鍵和一個(gè)指針指向特定的數(shù)據(jù)。Key/value模型對(duì)于IT系統(tǒng)來(lái)說(shuō)的優(yōu)勢(shì)在于簡(jiǎn)單、易部署。但是如果DBA只對(duì)部分值進(jìn)行查詢或更新的時(shí)候，Key/value就顯得效率低下了。[3] 舉例如：Tokyo Cabinet/Tyrant, Redis, Voldemort, Oracle BDB.列存儲(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)。這部分?jǐn)?shù)據(jù)庫(kù)通常是用來(lái)應(yīng)對(duì)分布式存儲(chǔ)的海量數(shù)據(jù)。鍵仍然存在，但是它們的特點(diǎn)是指向了多個(gè)列。這些列是由列家族來(lái)安排的。如：Cassandra, HBase, Riak.文檔型數(shù)據(jù)庫(kù)文檔型數(shù)據(jù)庫(kù)的靈感是來(lái)自于Lotus Notes辦公軟件的，而且它同第一種鍵值存儲(chǔ)相類似。該類型的數(shù)據(jù)模型是版本化的文檔，半結(jié)構(gòu)化的文檔以特定的格式存儲(chǔ)，比如JSON。文檔型數(shù)據(jù)庫(kù)可 以看作是鍵值數(shù)據(jù)庫(kù)的升級(jí)版，允許之間嵌套鍵值。而且文檔型數(shù)據(jù)庫(kù)比鍵值數(shù)據(jù)庫(kù)的查詢效率更高。如：CouchDB, MongoDb. 國(guó)內(nèi)也有文檔型數(shù)據(jù)庫(kù)SequoiaDB，已經(jīng)開源。圖形(Graph)數(shù)據(jù)庫(kù)圖形結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)庫(kù)同其他行列以及剛性結(jié)構(gòu)的SQL數(shù)據(jù)庫(kù)不同，它是使用靈活的圖形模型，并且能夠擴(kuò)展到多個(gè)服務(wù)器上。NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)沒有標(biāo)準(zhǔn)的查詢語(yǔ)言(SQL)，因此進(jìn)行數(shù)據(jù)庫(kù)查詢需要制定數(shù)據(jù)模型。許多NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)都有REST式的數(shù)據(jù)接口或者查詢API。[2] 如：Neo4J, InfoGrid, Infinite Graph.因此，我們總結(jié)NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)在以下的這幾種情況下比較適用：1、數(shù)據(jù)模型比較簡(jiǎn)單；2、需要靈活性更強(qiáng)的IT系統(tǒng)；3、對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)性能要求較高；4、不需要高度的數(shù)據(jù)一致性；5、對(duì)于給定key，比較容易映射復(fù)雜值的環(huán)境。
創(chuàng)新互聯(lián)是一家專業(yè)提供興安企業(yè)網(wǎng)站建設(shè),專注與成都網(wǎng)站制作、成都做網(wǎng)站、H5技術(shù)、小程序制作等業(yè)務(wù)。10年已為興安眾多企業(yè)、政府機(jī)構(gòu)等服務(wù)。創(chuàng)新互聯(lián)專業(yè)的建站公司優(yōu)惠進(jìn)行中。
數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)數(shù)據(jù)建模的幾種思路
數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)數(shù)據(jù)建模的幾種思路主要分為一下幾種
1. 星型模式
星形模式(Star Schema)是最常用的維度建模方式。星型模式是以事實(shí)表為中心，所有的維度表直接連接在事實(shí)表上，像星星一樣。星形模式的維度建模由一個(gè)事實(shí)表和一組維表成，且具有以下特點(diǎn)：a. 維表只和事實(shí)表關(guān)聯(lián)，維表之間沒有關(guān)聯(lián)；b. 每個(gè)維表主鍵為單列，且該主鍵放置在事實(shí)表中，作為兩邊連接的外鍵；c. 以事實(shí)表為核心，維表圍繞核心呈星形分布；
2. 雪花模式
雪花模式(Snowflake Schema)是對(duì)星形模式的擴(kuò)展。雪花模式的維度表可以擁有其他維度表的，雖然這種模型相比星型更規(guī)范一些，但是由于這種模型不太容易理解，維護(hù)成本比較高，而且性能方面需要關(guān)聯(lián)多層維表，性能也比星型模型要低。所以一般不是很常用
雪花模式
3．星座模式
星座模式是星型模式延伸而來(lái)，星型模式是基于一張事實(shí)表的，而星座模式是基于多張事實(shí)表的，而且共享維度信息。前面介紹的兩種維度建模方法都是多維表對(duì)應(yīng)單事實(shí)表，但在很多時(shí)候維度空間內(nèi)的事實(shí)表不止一個(gè)，而一個(gè)維表也可能被多個(gè)事實(shí)表用到。在業(yè)務(wù)發(fā)展后期，絕大部分維度建模都采用的是星座模式。
星座模型
nosql數(shù)據(jù)庫(kù)的四種類型
一般將NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)分為四大類：鍵值(Key-Value)存儲(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)、列存儲(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)、文檔型數(shù)據(jù)庫(kù)和圖形(Graph)數(shù)據(jù)庫(kù)。它們的數(shù)據(jù)模型、優(yōu)缺點(diǎn)、典型應(yīng)用場(chǎng)景。
鍵值(Key-Value)存儲(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)Key指向Value的鍵值對(duì)，通常用hash表來(lái)實(shí)現(xiàn)查找速度快數(shù)據(jù)無(wú)結(jié)構(gòu)化(通常只被當(dāng)作字符串或者二進(jìn)制數(shù)據(jù))內(nèi)容緩存，主要用于處理大量數(shù)據(jù)的高訪問負(fù)載，也用于一些日志系統(tǒng)等。
列存儲(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)，以列簇式存儲(chǔ)，將同一列數(shù)據(jù)存在一起查找速度快，可擴(kuò)展性強(qiáng)，更容易進(jìn)行分布式擴(kuò)展功能相對(duì)局限分布式的文件系統(tǒng)。
文檔型數(shù)據(jù)庫(kù)，Key-Value對(duì)應(yīng)的鍵值對(duì)，Value為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)要求不嚴(yán)格，表結(jié)構(gòu)可變(不需要像關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)一樣需預(yù)先定義表結(jié)構(gòu))，查詢性能不高，而且缺乏統(tǒng)一的查詢語(yǔ)法，Web應(yīng)用。
圖形(Graph)數(shù)據(jù)庫(kù)，圖結(jié)構(gòu)，利用圖結(jié)構(gòu)相關(guān)算法(如最短路徑尋址，N度關(guān)系查找等)，很多時(shí)候需要對(duì)整個(gè)圖做計(jì)算才能得出需要的信息，而且這種結(jié)構(gòu)不太好做分布式的集群方案，社交網(wǎng)絡(luò)，推薦系統(tǒng)等。
創(chuàng)建有效的大數(shù)據(jù)模型的6個(gè)技巧
創(chuàng)建有效的大數(shù)據(jù)模型的6個(gè)技巧
數(shù)據(jù)建模是一門復(fù)雜的科學(xué)，涉及組織企業(yè)的數(shù)據(jù)以適應(yīng)業(yè)務(wù)流程的需求。它需要設(shè)計(jì)邏輯關(guān)系，以便數(shù)據(jù)可以相互關(guān)聯(lián)，并支持業(yè)務(wù)。然后將邏輯設(shè)計(jì)轉(zhuǎn)換成物理模型，該物理模型由存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)設(shè)備、數(shù)據(jù)庫(kù)和文件組成。
歷史上，企業(yè)已經(jīng)使用像SQL這樣的關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)來(lái)開發(fā)數(shù)據(jù)模型，因?yàn)樗浅＿m合將數(shù)據(jù)集密鑰和數(shù)據(jù)類型靈活地鏈接在一起，以支持業(yè)務(wù)流程的信息需求。
不幸的是，大數(shù)據(jù)現(xiàn)在包含了很大比例的管理數(shù)據(jù)，并不能在關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)上運(yùn)行。它運(yùn)行在像NoSQL這樣的非關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)上。這導(dǎo)致人們認(rèn)為可能不需要大數(shù)據(jù)模型。
問題是，企業(yè)確實(shí)需要對(duì)大數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)建模。
以下是大數(shù)據(jù)建模的六個(gè)提示：
1.不要試圖將傳統(tǒng)的建模技術(shù)強(qiáng)加于大數(shù)據(jù)
傳統(tǒng)的固定記錄數(shù)據(jù)在其增長(zhǎng)中穩(wěn)定且可預(yù)測(cè)的，這使得建模相對(duì)容易。相比之下，大數(shù)據(jù)的指數(shù)增長(zhǎng)是不可預(yù)測(cè)的，其無(wú)數(shù)形式和來(lái)源也是如此。當(dāng)網(wǎng)站考慮建模大數(shù)據(jù)時(shí)，建模工作應(yīng)該集中在構(gòu)建開放和彈性數(shù)據(jù)接口上，因?yàn)槿藗冇肋h(yuǎn)不知道何時(shí)會(huì)出現(xiàn)新的數(shù)據(jù)源或數(shù)據(jù)形式。這在傳統(tǒng)的固定記錄數(shù)據(jù)世界中并不是一個(gè)優(yōu)先事項(xiàng)。
2.設(shè)計(jì)一個(gè)系統(tǒng)，而不是一個(gè)模式
在傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)領(lǐng)域中，關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)模式可以涵蓋業(yè)務(wù)對(duì)其信息支持所需的數(shù)據(jù)之間的大多數(shù)關(guān)系和鏈接。大數(shù)據(jù)并非如此，它可能沒有數(shù)據(jù)庫(kù)，或者可能使用像NoSQL這樣的數(shù)據(jù)庫(kù)，它不需要數(shù)據(jù)庫(kù)模式。
正因?yàn)槿绱耍髷?shù)據(jù)模型應(yīng)該建立在系統(tǒng)上，而不是數(shù)據(jù)庫(kù)上。大數(shù)據(jù)模型應(yīng)包含的系統(tǒng)組件包括業(yè)務(wù)信息需求、企業(yè)治理和安全、用于數(shù)據(jù)的物理存儲(chǔ)、所有類型數(shù)據(jù)的集成、開放接口，以及處理各種不同數(shù)據(jù)類型的能力。
3.尋找大數(shù)據(jù)建模工具
有商業(yè)數(shù)據(jù)建模工具可以支持Hadoop以及像Tableau這樣的大數(shù)據(jù)報(bào)告軟件。在考慮大數(shù)據(jù)工具和方法時(shí)，IT決策者應(yīng)該包括為大數(shù)據(jù)構(gòu)建數(shù)據(jù)模型的能力，這是要求之一。
4.關(guān)注對(duì)企業(yè)的業(yè)務(wù)至關(guān)重要的數(shù)據(jù)
企業(yè)每天都會(huì)輸入大量的數(shù)據(jù)，而這些大數(shù)據(jù)大部分是無(wú)關(guān)緊要的。創(chuàng)建包含所有數(shù)據(jù)的模型是沒有意義的。更好的方法是確定對(duì)企業(yè)來(lái)說(shuō)至關(guān)重要的大數(shù)據(jù)，并對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行建模。
5.提供高質(zhì)量的數(shù)據(jù)
如果組織專注于開發(fā)數(shù)據(jù)的正確定義和完整的元數(shù)據(jù)來(lái)描述數(shù)據(jù)來(lái)自何處、其目的是什么等等，那么可以對(duì)大數(shù)據(jù)模型產(chǎn)生更好的數(shù)據(jù)模型和關(guān)系?？梢愿玫刂С种С謽I(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)模型。
6.尋找數(shù)據(jù)的關(guān)鍵切入點(diǎn)
當(dāng)今最常用的大數(shù)據(jù)載體之一就是地理位置，這取決于企業(yè)的業(yè)務(wù)和行業(yè)，還
有其他用戶需要的大數(shù)據(jù)常用密鑰。企業(yè)越能夠識(shí)別數(shù)據(jù)中的這些常用入口點(diǎn)，就越能夠設(shè)計(jì)出支持企業(yè)關(guān)鍵信息訪問路徑的數(shù)據(jù)模型。
網(wǎng)站欄目：nosql數(shù)據(jù)模型建模,sql數(shù)據(jù)分析建模
文章轉(zhuǎn)載：http://www.dlmjj.cn/article/dsigegd.html
