NoSQL数据库技术教学课件（完整版）.pptx

;NoSQL数据库技术;目录;1.1 什么是NoSQL;数据库应用需求变化 支撑OLTP型应用：事务处理,RDB的强项 支撑OLAP型应用：多维分析处理 新需求：支撑面向大数据的存储、处理与应用 新挑战 one-size does not fit all 高性能、低成本 不同类型非结构化数据存储与管理 计算机新技术助力NoSQL 多核、大内存，集群等技术的普及;关系型数据库面临的问题 扩展困难：由于存在类似Join这样多表查询机制，使得数据库在扩展方面很艰难； 读写慢：这种情况主要发生在数据量达到一定规模时由于关系型数据库系统逻辑复杂，使得容易发生死锁等并发问题，所以导致大数据库应用场景中读写速度下滑非常严重； 成本高：企业级数据库的License价格很惊人，并且随着系统规模越大，成本越高； 有限的支撑容量：现有关系型解决方案还无法支撑Google这样海量的数据存储； ;1.1 什么是NoSQL——NoSQL诞生原因 ;1.1 什么是NoSQL——典型的共性需求;1.2 NoSQL分类与特点;1.2 NoSQL种类与特点;NoSQL DB的一般共性特点;3）弹性可扩展：可以在系统运行的时候，动态增加或者删除结点。不需要停机维护，数据可以自动迁移。 4）分区：相对于将数据存放于同一个节点，NoSQL数据库需要将数据进行分区，将记录分散在多个节点上面。并且通常分区的同时还要做复制。这样既提高了并行性能，又能保证没有单点失效的问题； 5)分发查询到数据，而非数据到查询；;6）异步复制：和RAID存储系统不同的是，NoSQL中的复制，往往是基于日志的异步复制。这样，数据就可以尽快地写入一个节点，而不会被网络传输引起迟延。缺点是并不总是能保证一致性，这样的方式在出现故障的时候，可能会丢失少量的数据； 7）BASE：相对于事务严格的ACID特性，NoSQL数据库保证的是BASE特性。;图数据库：将数据存储在图（Graph）结构中。如下图示是一个简单的有向无环图。;图术语：节点、边、度、路径、最短距离、连通图、全连通图、子图等等。 图数据库可以看作是结点与关系的集合，图数据库就是将数据存储在拥有属性的结点中，并用关系将这些结点组织起来。 数据存储的重要目的是为了检索。图的查找与搜索可以通过遍历算法完成。 解??的查询问题根据算法，从开始结点到与之相连的结点查询诸如“某个人好友的好友的好友是哪些人”等问题。 节点与节点间的距离（？）可以反映节点间关系的紧密程度。 ;数据可以存储为一个树形结构 文档数据库就是大量文档树形结构的集合 数据存储模式重点是树形、森林结构的抽象，文档模式可变;Mongo Server - mongod实例，存储实际数据的模块。 Config Server - 存储集群的元数据，如分片信息、数据块映射等。config服务器保存了两个映射关系，一个是key区间的数据都存放在那些chunk上的映射关系，另一个是chunk都存放在哪些分片节点上的映射关系。 Route Server 客户端访问路由（统一接入点），查询优化，数据合并、排序、裁剪，请求推送等。客户端统一访问路由节点mongos，来进行数据操作。路由节点先访问config服务器获取信息，找到数据真正存放位置，然后再对其进行操作。;1.2 NoSQL种类与特点;1.2 NoSQL种类与特点;1.3 CAP定理;1.3 CAP定理;（1）关注一致性和可用性的 (CA);（2）关注一致性和分区容忍性的(CP) ;（3）关于可用性和分区容忍性的(AP) ;;;27;1.5 最终一致性技术基础;1.5.1一致性问题;1.5.2 Quorum的NWR策略;1.5.2 Quorum的NWR策略;1.5.2 Quorum的NWR策略;1.5.3 Paxos算法简介;1.5.3 Paxos算法简介;1.5.3 Paxos算法简介;1.5.3 Paxos算法简介;1.5.4 Raft算法简介;38;39;40;41;42;43;44;1.5.5 向量时钟机制;1.5.5 向量时钟机制;1.5.5 向量时钟机制;1.5.5 向量时钟机制;1.6数据复制与分片;1.6数据复制与分片;1.7 NoSQL数据库与云计算;1.7 NoSQL数据库与云计算;1.8 NoSQL数据库与物联网;1.8 NoSQL数据库与物联网;1.9 NoSQL数据库与区块链;1.9 NoSQL数据库与区块链;1.9 NoSQL数据库与区块链;;第2章 图数据库技术;目录;2.1 图数据库概述;;;;;;图灵奖获得者Charles Bachman—网状数据库之父早在1970年就提出网状数据库，模型表达能力很强，但结构复杂、查询语言不易掌握和使用，数据操作也较为复杂，并未普及开来。 大数据时代图无处不在，图数据库技术