大数据处理,涉及到从数据获取到数据存储、数据计算的诸多环节,各个环节需要解决的问题不同,相关岗位要求的技能也不同。在数据存储阶段,对数据库选型是非常重要的一项工作。今天的大数据数据库培训分享,我们就来聊聊NoSQL数据库入门。
关于NoSQL数据库,很多人刚开始学习容易误会,事实上NoSQL = Not Only SQL,指的是“不仅仅是SQL”。与之相对的是关系型数据库,NoSQL数据库弥补了关系数据库在大数据存储当中的局限性。
NoSQL是什么?
NoSQL数据库,是对所有非关系型数据库的统称,采用非传统关系数据库的数据模型来存储数据,比如说键/值、列族、文档等等数据存储模型。通常来说,NoSQL数据库没有固定的表结构,通常也不存在连接操作,也没有严格遵守ACID约束。
与传统关系型数据库相比,NoSQL具有灵活的水平可扩展性,可以支持海量数据存储。另外,NoSQL数据库支持MapReduce风格的编程,也能更加适用于大数据下的各种数据管理操作。
NoSQL数据库应用场景
NoSQL数据库本身适用于大数据下的各种场景,尤其是在需要简单的数据模型、灵活性的IT系统、较高的数据库性能和较低的数据库一致性时,NoSQL数据库能够极好地满足相关需求。
NoSQL数据库在大数据处理上,具有明显的一些优势,比如:
①灵活的可扩展性(增加廉价硬件)
②灵活的数据模型(视频/音频/位置地图等)
③很好的与云计算融合
NoSQL和SQL的关系
大数据时代的数据,典型的一个特点就是半结构化、非结构化数据的增多,为了满足这些数据的存储需求,NoSQL数据库应时而生。
但是需要了解的一点就是,传统的关系数据库和NoSQL数据库各有所长,彼此都有各自的市场空间,不存在一方完全取代另一方的问题,在很长的一段时期内,二者都会共同存在,满足不同应用需求。
关于大数据数据库选型,NoSQL数据库入门,以上就为大家做了简单的介绍了。大数据存储是大数据处理当中的重要一步,数据库选型也是开发者们需要具备的一项基本技能。主流的NoSQL数据库,HBase、Redis、MongoDB等,也需要相应程度的掌握。