在過去，我們只需要學習和使用一種資料庫技術，就能做幾乎所有的資料庫應用開發。因為成熟穩定的關聯式資料庫產品並不是很多，而供你選擇的免費版本就更加少了，所以網際網路領域基本上都選擇了免費的mysql資料庫。在高速發展的web2.0時代，我們發現關聯式資料庫在效能、擴充套件性、資料的快速備份和恢復、滿足需求的易用性上並不總是能很好的滿足我們的需要，我們越來越趨向於根據業務場景選擇合適的資料庫，以及進行多種資料庫的融合運用。幾年前的一篇文章《one size fits all - an idea whose time has come and gone》就已經闡述了這個觀點。
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當我們在討論是否要使用nosql的時候，你還需要理解nosql也是分很多種類的，在nosql百花齊放的今天，nosql的正確選擇比選擇關聯式資料庫還具有挑戰性。雖然nosql的使用很簡單，但是選擇卻是個麻煩事，這也正是很多人在觀望的乙個原因。
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nosql僅僅是乙個概念，nosql資料庫根據資料的儲存模型和特點分為很多種類。\u0026#xd;\n
\u0026#xd;\n 型別
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\u0026#xd;\n 部分代表
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\u0026#xd;\n 特點
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\u0026#xd;\n 列儲存
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\u0026#xd;\n hbase
\u0026#xd;\n cassandra
\u0026#xd;\n hypertable
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\u0026#xd;\n 顧名思義，是按列儲存資料的。最大的特點是方便儲存結構化和半結構化資料，方便做資料壓縮，對針對某一列或者某幾列的查詢有非常大的io優勢。
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\u0026#xd;\n 文件儲存
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\u0026#xd;\n mongodb
\u0026#xd;\n couchdb
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\u0026#xd;\n 文件儲存一般用類似json的格式儲存，儲存的內容是文件型的。這樣也就有有機會對某些字段建立索引，實現關聯式資料庫的某些功能。
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\u0026#xd;\n key-value儲存
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\u0026#xd;\n tokyo cabinet / tyrant
\u0026#xd;\n berkeley db
\u0026#xd;\n memcachedb
\u0026#xd;\n redis
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\u0026#xd;\n 可以通過key快速查詢到其value。一般來說，儲存不管value的格式，照單全收。（redis包含了其他功能）
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\u0026#xd;\n 圖儲存
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\u0026#xd;\n neo4j
\u0026#xd;\n flockdb
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\u0026#xd;\n 圖形關係的最佳儲存。使用傳統關聯式資料庫來解決的話效能低下，而且設計使用不方便。
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\u0026#xd;\n 物件儲存
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\u0026#xd;\n db4o
\u0026#xd;\n versant
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\u0026#xd;\n 通過類似物件導向語言的語法運算元據庫，通過物件的方式訪問資料。
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\u0026#xd;\n xml資料庫
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\u0026#xd;\n berkeley db xml
\u0026#xd;\n ba***
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\u0026#xd;\n 高效的儲存xml資料，並支援xml的內部查詢語法，比如xquery,xpath。
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以上nosql資料庫型別的劃分並不是絕對，只是從儲存模型上來進行的大體劃分。它們之間沒有絕對的分界，也有交差的情況，比如tokyo cabinet / tyrant的table型別儲存，就可以理解為是文件型儲存，berkeley db xml資料庫是基於berkeley db之上開發的。
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雖然09年出現了比較激進的文章《關聯式資料庫已死》，但是我們心裡都清楚，關聯式資料庫其實還活得好好的，你還不能不用關聯式資料庫。但是也說明了乙個事實，關聯式資料庫在處理web2.0資料的時候，的確已經出現了瓶頸。
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那麼我們到底是用nosql還是關聯式資料庫呢？我想我們沒有必要來進行乙個絕對的回答。我們需要根據我們的應用場景來決定我們到底用什麼。
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如果關聯式資料庫在你的應用場景中，完全能夠很好的工作，而你又是非常善於使用和維護關聯式資料庫的，那麼我覺得你完全沒有必要遷移到nosql上面，除非你是個喜歡折騰的人。如果你是在金融，電信等以資料為王的關鍵領域，目前使用的是oracle資料庫來提供高可靠性的，除非遇到特別大的瓶頸，不然也別貿然嘗試nosql。
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然而，在web2.0的**中，關聯式資料庫大部分都出現了瓶頸。在磁碟io、資料庫可擴充套件上都花費了開發人員相當多的精力來優化，比如做分表分庫（database sharding）、主從複製、異構複製等等，然而，這些工作需要的技術能力越來越高，也越來越具有挑戰性。如果你正在經歷這些場合，那麼我覺得你應該嘗試一下nosql了。
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如此多型別的nosql，而每種型別的nosql又有很多，到底選擇什麼型別的nosql來作為我們的儲存呢？這並不是乙個很好回答的問題，影響我們選擇的因素有很多，而選擇也可能有多種，隨著業務場景，需求的變更可能選擇又會變化。我們常常需要根據如下情況考慮：
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資料結構特點。包括結構化、半結構化、字段是否可能變更、是否有大文字字段、資料字段是否可能變化。\u0026#xd;\n
寫入特點。包括insert比例、update比例、是否經常更新資料的某乙個小字段、原子更新需求。\u0026#xd;\n
查詢特點。包括查詢的條件、查詢熱點的範圍。比如使用者資訊的查詢，可能就是隨機的，而新聞的查詢就是按照時間，越新的越頻繁。\u0026#xd;\n
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其實nosql資料庫僅僅是關聯式資料庫在某些方面（效能，擴充套件）的乙個彌補，單從功能上講，nosql的幾乎所有的功能，在關聯式資料庫上都能夠滿足，所以選擇nosql的原因並不在功能上。
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所以，我們一般會把nosql和關聯式資料庫進行結合使用，各取所長，需要使用關係特性的時候我們使用關聯式資料庫，需要使用nosql特性的時候我們使用nosql資料庫，各得其所。
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在某些應用場合，比如一些配置的關係鍵值對映儲存、使用者名稱和密碼的儲存、session會話儲存等等，用nosql完全可以替代mysql儲存。不但具有更高的效能，而且開發也更加方便。
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mysql+memcached的架構中，我們處處都要精心設計我們的快取，包括過期時間的設計、快取的實時性設計、快取記憶體大小評估、快取命中率等等。
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nosql資料庫一般都具有非常高的效能，在大多數場景下面，你不必再考慮在**層為nosql構建一層memcached快取。nosql資料本身在cache上已經做了相當多的優化工作。
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memcached這類記憶體快取伺服器快取的資料大小受限於記憶體大小，如果用nosql來代替memcached來快取資料庫的話，就可以不再受限於記憶體大小。雖然可能有少量的磁碟io讀寫，可能比memcached慢一點，但是完全可以用來快取資料庫的查詢操作。
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由於nosql是乙個比較新的東西，特別是我們選擇的nosql資料庫還不是非常成熟的產品，所以我們可能會遇到未知的風險。為了得到nosql的好處，又要考慮規避風險，魚與熊掌如何兼得？
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現在業內很多公司的做法就是資料的備份。在往nosql裡面儲存資料的時候還會往mysql裡面儲存乙份。nosql資料庫本身也需要進行備份（冷備和熱備）。或者可以考慮使用兩種nosql資料庫，出現問題後可以進行切換（避免出現digg使用cassandra的悲劇）。
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本文只是簡單的從mysql和nosql的角度分析如何選擇，以及進行融合使用。其實在選擇nosql的時候，你可能還會碰到關於cap原則，最終一致性，base思想的考慮。因為使用mysql架構的時候，你也會碰到上面的問題，所以這裡沒有闡述。
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關於作者
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感謝張凱峰對本文的策劃及審校。
關聯式資料庫還是NoSQL資料庫
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