隨著互聯網的異軍突起，大數據領域異常火熱。在互聯網的當下，請拿數據說話， 因此數據才是重點，那么存儲數據的容器也就被稱之為數據庫(Database)。在早期，尤其是以"企業級"項目為主，RDBMS數據庫長期以來都是霸 主，因為大部分依賴RDBMS的需求都擁有一個相同的特點，那就ACID特性(原子性(Atomicity)、一致性(Consistency)、隔離性 (Isolation)、持久性(Durability))。除此之外，很多數據或許并不適合使用這類數據庫作為解決方案，取決于這個原因，NoSql數 據庫正在迅速崛起。

Nosql(Not Only SQL)數據庫可以解決傳統RDBMS數據庫做不到的事情，因此在互聯網領域，Nosql 數據庫無疑正在或者說已經取代后者。Nosql其實只是一個名詞，真正的含義是指，除了傳統RDBMS數據庫之外，還有非SQL的數據庫，這類數據庫包括 有：內存數據庫(Redis、memcache)、Hadoop平臺下的Hbase、Mongodb，以及Membase等。我們都知道，RDBMS數據庫中并不適合存儲過大的數據，以及在高并發的情況下，數據庫將極有可能淪落為性能瓶頸，因此基于這些原因更加迫切催促著Nosql這一類的數據庫誕生。

架構師如何解決上述所提及的問題的？以一個并發相對較大的分布式應用場景相對來說，在RDBMS數據庫之前肯定會掛一堆吃大內存的內存數據庫去抗住傳 統數據庫約70%的性能，并發越大，那么在分布式場景中內存數據庫將會采用分布式(業務劃分)+集群的方式進行部署。而RDBMS數據庫除了會做 Master/Slave之外，在有必要的情況下DBA會做垂直分庫+水平分區，也就是我們常說的sharding。而關于一些非結構化的冷數據、包括： 系統日志數據、登錄日志數據、消息記錄數據等之類的數據信息將會落盤到HBase、Mongodb等數據庫中，方便日后結合Hadoop平臺的強大并行運算能力對大數據進行采集和分析。

除此之外，傳統的RDBMS數據庫還存在一個較大的問題，那就是無法輕易實現大規模的擴展。盡管網絡解決方案一定程度上改善了這個問題，但網絡中仍然無法動態的創建新的集群，因此使用RDBMS數據庫構建大數據解決方案就會變得異常昂貴。其次之前也說過，RDBMS數據庫不善于處理非結構化數據。最后SQL和RDBMS數據庫的組合難以實現某些類型的簡單查詢，比如兩點間的最短線路。

像一些大公司，比如：淘寶、騰訊、京東等企業。在大數據的場景下，都擁有各自優秀且成熟的解決方案，而基于傳統的RDBMS數據庫方案已經不再是唯一選擇。以Hbase為例，其優點很明顯，高度可擴展性、出色的可靠性，以及低維護成本都是大數據場景下的不二選擇。不過相對而言，盡管傳統的RDBMS數據庫地位受到了“侵犯”，但在未來很長的一段時間內，筆者相信，這2種類型的數據庫會長期友好的并存下去，各自取長補短才能更好的應對需求。

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