【文章摘要】

HBase是一個高可靠性、高性能、面向列、可伸縮的分布式存儲系統，同時也是知名的NoSQL數據庫之一。NoSQL數據庫的產生就是為了解決大規模數據集合多重數據種類帶來的挑戰，尤其是大數據應用的難題。

本文對NoSQL數據庫的定義、分類、特征、當前比較流行的NoSQL數據庫系統等進行了簡單的介紹，并對NoSQL和SQL語法進行了簡單的比較，為大家對NoSQL數據庫的學習提供了有益的參考。

一、NoSQL的出現

關系型數據庫系統多年來在解決數據存儲、服務和處理問題方面取得了巨大的成功。一些大型的公司使用關系型數據庫建立了自己的系統，如聯機事務處理系統和后端分析應用系統。聯機事務處理(OLTP)系統用來實時記錄交易信息。對這類系統的期望是能夠快速返回響應信息(一般在毫秒級)。聯機分析處理(OLAP)系統用來分析查詢所儲存的數據。OLAP屬于商業智能的范疇，數據需要研究、處理和分析，以便收集信息，進一步驅動商業決策。

關系型數據庫的內部設計由關系算法決定，這些系統需要預先定義一個模式(schema)和數據要遵守的類型。SQL是與這些系統交互的標準方式。但在對象-關系不匹配問題出現的場合，SQL就不是表達訪問模式的最好方式了。例如目前炙手可熱的大數據領域，關系型數據庫不能很好地工作。

有關大數據常見定義包括：第一，大數據意味著數據足夠大，為了從這些數據中獲得一些真知灼見，你不得不研究它；第二，大數據就是不再適用于單臺機器的數據。這些觀點并不完整，我們需要用一種根本上不同的方式來考慮數據，從如何驅動商業價值的角度來考慮數據，這種數據就是大數據。

在大數據領域中，系統需要能夠適應不同種類的數據格式和數據源，不需要預先嚴格定義模式，并且能夠處理大規模數據。這樣，NoSQL就出現了。

二、NoSQL的定義

NoSQL(NoSQL= Not Only SQL )，意即“不僅僅是SQL”，是一項全新的數據庫革命性運動。NoSQL的擁護者們提倡運用非關系型的數據存儲。大多數數據庫技術不能保證支持ACID(原子性、一致性、隔離性和持久性)，而且大部分技術都是開源項目，這些技術作為整體被稱為NoSQL。

三、NoSQL的分類

一般將NoSQL數據庫分為四大類：鍵值(Key-Value)存儲數據庫、列存儲數據庫、文檔型數據庫和圖形(Graph)數據庫。它們的數據模型、優缺點、典型應用場景如表1所示。

表1 四大NoSQL數據庫分析

四、NoSQL的特征

NoSQL數據庫并沒有一個統一的架構，但是它們都普遍存在表2所示的一些共同特征。

表2 NoSQL的特征

五、常見的NoSQL數據庫

比較適合采用NoSQL數據庫的場合是：(1)數據模型比較簡單；(2)需要靈活性更強的IT系統；(3)對數據庫性能要求較高；(4)不需要高度的數據一致性；(5)對于給定key，比較容易映射復雜值的環境。

常見的NoSQL數據庫如表3所示。

表3常見的NoSQL數據庫

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六、NoSQL和SQL語法的簡單比較

前面介紹了NoSQL的基本情況，下面以HBase和ORACLE為例，對NoSQL和SQL的語法進行簡單的比較。HBase數據庫被認為是安全特性最完善的NoSQL數據庫產品之一，它被證實是一個強大的工具，尤其是在已經使用Hadoop的場合。如今，它已經是Apache頂級項目，有著眾多的開發人員和興旺的用戶社區。

1.創建表

如果要創建一個表“mytable”，其中包含了一個“info”字段，那么：

(1)ORACLE中的語法為：

create table mytable

(

info varchar(30) not null

);

(2)HBase中的語法為：

create 'mytable', 'cf'

該命令創建了一個有一個列族(“cf”)的表“mytable”。

2.寫數據

如果要向表中寫入數據“hello hbase”，那么：

(1)ORACLE中的語法為：

insert into mytable(info) values('hello hbase');

(2)HBase中的語法為：

put 'mytable', 'first', 'cf:info', 'hello hbase'

該命令在“mytable”表的“first”行中的“cf:info”列對應的數據單元中插入“hello hbase”。

3.讀(查)數據

如果要從表中讀出單條數據，那么：

(1)ORACLE中的語法為：

select * from mytable where info = 'hello hbase';

(2)HBase中的語法為：

get 'mytable', 'first'

該命令輸出了該行的數據單元。

如果要從表中讀出所有數據，那么：

(1)ORACLE中的語法為：

select * from mytable;

(2)HBase中的語法為：

scan 'mytable'

該命令輸出了所有數據。

4.刪數據

如果要從表中刪除數據，那么：

(1)ORACLE中的語法為：

delete from mytable where info = 'hello hbase';

(2)HBase中的語法為：

put 'mytable', 'first', 'cf:info', 'hello hbase1'

該命令用最新的值覆蓋了舊的值，就相當于將原數據刪除了。

5.修改數據

如果要在表中修改數據，那么：

(1)ORACLE中的語法為：

update mytable set info = 'hello hbase1' where info = 'hellohbase';

(2)HBase中的語法為：

put 'mytable', 'first', 'cf:info', 'hello hbase1'

該命令用最新的值覆蓋了舊的值，就相當于修改了原數據。

6.刪表

如果要刪除表，那么：

(1)ORACLE中的語法為：

drop table mytable;

(2)HBase中的語法為：

disable 'mytable'

drop 'mytable'

該命令先將表“disable”掉，然后再“drop”掉。

我們可以看到，HBase的語法比較的簡單，因此完全可以將上述所有命令放到一個shell腳本中，讓命令批量執行。下面，我們來具體操作一下：

第一步，編寫名為“command.sh”的腳本，其內容如下：

exec /root/zhouzx/hbase-1.0.1/bin/hbase shell <<EOF

create 'mytable', 'cf'

put 'mytable', 'first', 'cf:info', 'hello hbase'

get 'mytable', 'first'

scan 'mytable'

put 'mytable', 'first', 'cf:info', 'hello hbase1'

disable 'mytable'

drop 'mytable'

EOF

第二步，將該腳本上傳到Linux機器的安裝HBase的用戶下，依次執行“dos2unix command.sh”和“chmod 777command.sh”命令來轉換文件格式和對文件賦權限。

第三步，執行“./command.sh”命令，在Linux界面上，我們可以看到如下輸出信息：

HBase Shell; enter 'help<RETURN>' for list of supportedcommands.

Type "exit<RETURN>" to leave the HBase Shell

Version 1.0.1, r66a93c09df3b12ff7b86c39bc8475c60e15af82d, Fri Apr17 22:14:06 PDT 2015

create 'mytable', 'cf'

0 row(s) in 0.6660 seconds

Hbase::Table - mytable

put 'mytable', 'first', 'cf:info', 'hello hbase'

0 row(s) in 0.1140 seconds

get 'mytable', 'first'

COLUMN CELL

cf:info timestamp=1435807200326, value=hello hbase

1 row(s) in 0.0440 seconds

scan 'mytable'

ROW COLUMN+CELL

first column=cf:info,timestamp=1435807200326, value=hello hbase

1 row(s) in 0.0210 seconds

put 'mytable', 'first', 'cf:info', 'hello hbase1'

0 row(s) in 0.0040 seconds

disable 'mytable'

0 row(s) in 1.1930 seconds

drop 'mytable'

0 row(s) in 0.1940 seconds

整個腳本執行過程不過幾秒鐘，但我們之前提到的所有HBase命令都包括其中了，由此可見批處理的威力。大家一定要好好體會一下。

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隨著云計算、移動互聯網等技術的發展，大數據廣泛存在，同時也出現了許多云環境下的新型應用，如社交網絡、移動服務、協作編輯等。這些新型應用對海量數據管理或稱云數據管理系統也提出了新的需求，NoSQL數據庫在這些方面有大展身手的機會。本文對NoSQL數據庫的定義、分類、特征、當前比較流行的NoSQL數據庫系統等進行了簡單的介紹，并對NoSQL和SQL語法進行了簡單的比較，為大家對NoSQL數據庫的學習提供了有益的參考。

七、總結

本文對NoSQL進行了全面的介紹，并比較了它與SQL語法之間的不同。盡管大多數NoSQL數據存儲系統都已被部署到實際應用中，但仍存在以下挑戰性問題需要解決：

第一，已有key-value數據庫產品大多是面向特定應用自治構建的，缺乏通用性。

第二，已有產品支持的功能有限(不支持事務特性)，導致其應用具有一定的局限性。

第三，已有一些研究成果和改進的NoSQL數據存儲系統，但它們都是針對不同應用需求而提出的相應解決方案，很少從全局考慮系統的通用性，也沒有形成系列化的研究成果。

第四，缺乏類似關系數據庫所具有的強有力的理論(如armstrong公理系統)、技術(如成熟的基于啟發式的優化策略、兩段封鎖協議等)、標準規范(如SQL語言)的支持。

第五，很多NoSQL數據庫沒有提供內建的安全機制。

隨著云計算、移動互聯網等技術的發展，大數據廣泛存在，同時也出現了許多云環境下的新型應用，如社交網絡、移動服務、協作編輯等。這些新型應用對海量數據管理或稱云數據管理系統也提出了新的需求，NoSQL數據庫在這些方面有大展身手的機會。我們有理由相信，NoSQL數據庫的明天會更加的美好！