有了MySQL，为什么还需要NoSQL？

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来源：blog.csdn.net/weixin_68829137/

article/details/130269267

• noSQL的大概意思

• 理论支撑

• 为什么需要NoSQL

• 为什么NoSQL有处理超大规模和超高并发的场景的优势

• 关系型数据库的特点

• NoSQL 使用场景

• 全方位对比

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noSQL的大概意思

noSQL现在非常火，我看过的简历里面十个有九个都写了熟悉noSQL，但是对于noSQL背后的细节却很少有人能讲清楚，甚至连noSQL里面的这个no是什么意思都很多人搞错。这个no并不是not的意思，而是not only的缩写。不得不说这个缩写实在是很坑爹，单从字面上应该没人能猜出来它是这个意思。而且即使解读成not only SQL，还是有点云里雾里，不是很能精准地get到它的点。

因为SQL的英文全写是structured query language，也就是结构化查询语言的意思。它可以认为是一门特殊的编程语言，但“不仅仅是SQL”是啥意思？的确令人费解，所以我们从字面意思上去理解是不行的，我们需要从实际应用场景去理解。

SQL的应用场景是关系型数据库，比如我们常用的Oracle、MySQL，这些就是关系型数据库。我们理解数据库的时候，往往会从表的结构入手去理解。数据库当中存储的是一张张的表，表呢是一行行数据组成的，而每一行数据都有固定的字段。我想这点大家应该非常熟悉，即使没有学过数据库或者是像我这样已经还给老师的，应该或多或少都有印象。

但是为什么它会被叫做关系型数据库，而不是表结构数据库呢？

因为在数据库当中，关系要比表结构更重要。表结构只是一种形式，而数据库当中核心的设计理念其实是关系。这也是为什么我们学习数据库的时候都需要从ER图开始，而不是上来就讲数据库使用的方法，或者是SQL语言的细节。如果你想不明白这句话的含义，也没有关系，我们先放一放，最后再回到这个话题来。

问题来了，我们知道了常用的SQL数据库是关系型数据库，那么noSQL代表的数据库又是什么呢？

关于noSQL概念我至少看到了两种说法，一种说法是非关系型数据库，另一种说法是文档型数据库。我个人在理解的时候觉得这两种说法都不是非常完美，但相比之下显然是第二种更好，因为第一种说法完全没有给我们提供任何信息。文档型数据库这里的文档，并不是我们常规理解的一篇文档的含义，而是指的数据存储的结构和核心逻辑。

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理论支撑

数据库分类，简单分成，关系型数据库核非关系型数据库。

没错，NoSQL就属于非关系型数据库，它的理论支撑是CAP理论，CAP理论的核心是：一个分布式系统不可能同时很好的满足一致性，可用性和分区容错性这三个需求，最多只能同时较好的满足两个。因此，根据 CAP 原理将 NoSQL 数据库分成了满足 CA 原则、满足 CP 原则和满足 AP 原则三 大类：

• CA - 单点集群 ，满足一致性，可用性的系统，通常在可扩展性上不太强大。

• CP - 满足一致性 ，分区容忍性的系统，通常性能不是特别高。

• AP - 满足可用性 ，分区容忍性的系统，通常可能对一致性要求低一些。

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为什么需要NoSQL

一句话是，传统关系型数据库处理不了超大规模和超高并发的场景。

这句话有些绝对，（如果不惜代价，拼命堆硬件，还是可以处理的），但是主要就是想表达这个意思，也是NoSQL的优势。其实有如下4个方面：

为什么NoSQL有处理超大规模和超高并发的场景的优势

超大规模的问题

关联扩展性：关系型数据库存在类似Join这样多表查询机制，使得数据库在扩展方面很艰难。非关系型没有Join这样的操作。

超高并发的问题

关联处理速度：数据量达到一定规模时，由于关系型数据库的系统逻辑非常复杂，使得其非常容易发生死锁等的并发问题，所以导致其读写速度下滑非常严重。

关系型数据库的特点

NoSQL有哪些优势

也是非关系型数据库的优点

NoSQL有哪些劣势

NoSQL 使用场景

NoSQL有6大类应用，及各个代表

全方位对比

关系型数据库的核心逻辑就是存储关系，使用规范、各种技巧和特性，本质上都是围绕这个核心展开的。如果我们没有get到这一层就来使用数据库很容易走偏，很多匪夷所思的操作就是这么来的，比如有人在数据库当中存储前端页面的代码，比如把id拼接成一个字符串来实现存储多个值等等。

这也说明了经典教材上的内容没有废话，每一个章节都有它预期的作用，因此当我们觉得某些内容没有用的时候，可能并不是教材错了，只是我们没有理解到位。

今天的文章就是这些，如果觉得有所收获，请顺手点个关注吧，你们的举手之劳对我来说很重要。

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