How To Build A NoSQL Database Without SQL or NoSQL Expe

作者：禅与计算机程序设计艺术

1.简介

在当今互联网应用发展的迅速、高速，NoSQL数据库也越来越受到大家的关注和追捧。与传统关系型数据库不同，NoSQL数据库不仅没有标准SQL语言，而且数据库系统结构也完全不同。因此，了解NoSQL的基本概念、术语、算法、工作原理以及具体的代码实现是掌握NoSQL数据库的关键。

本文将从以下几点阐述如何构建一个完整的NoSQL数据库，包括基础的原理、概念、术语、算法、代码实例、挑战和未来发展方向等内容。

此外，本文还会提供一些常见的问题与解答，供读者参考。

阅读完文章后，可以对NoSQL数据库有个全面的认识。

2.NoSQL概览

首先，让我们先来看一下什么是NoSQL？它和SQL有什么区别呢？

1.NoSQL(Not Only SQL) NoSQL，即“非关系型”或“不仅仅是SQL”，是一种类SQL的非关系数据库管理系统。

传统的关系数据库中存储的数据按行组织存放在表中，每个表都有一个固定的结构和数据类型。而NoSQL数据库则是指那些不满足关系数据库范式（关系模型）的非关系数据库。相对于关系数据库而言，NoSQL具有更灵活的结构和动态性，可以高度的扩展性能，适用于大规模数据存储场景下的需求。

2.SQL vs NoSQL 通常情况下，关系型数据库与非关系型数据库之间的区别主要体现在两方面：

1. 数据模型：关系数据库遵循数据库的三范式设计理念，是强大的关系模型；而NoSQL数据库则更注重于数据存储的灵活性及动态性，通常采用键值对的方式进行数据存储，或者文档类型的结构化数据。

2. 查询语言：关系数据库采用标准SQL语言，查询功能比较全面，支持复杂查询，数据一致性较好；而NoSQL数据库由于其不依赖于传统的表结构，无法直接执行SQL语句，只能通过特定接口进行访问，查询功能相对受限。

综上所述，NoSQL数据库既具有关系数据库的灵活性及扩展性，又有非关系数据库的便利性和实时性能。

3.NoSQL的定义

NoSQL数据库是一种不需要严格遵守关系模型约束的数据库系统。它最主要的特点就是：无需预先定义schema，允许动态地存储和查询数据。

传统关系型数据库的模型需要预先定义表的字段、数据类型等。但是这种预先定义方式可能会带来很多问题，比如灾难恢复困难、数据维护困难、数据拓扑难以改变、扩展性差等。所以NoSQL一般认为不会严格按照表的定义进行建模，而是使用键-值、列族、文档或者图的形式存储数据。

NoSQL数据库广泛的运用在了大数据的场景下，它提供了快速、高效、可伸缩的存储能力。它可以有效的解决海量数据存储和分析的问题，适合于处理分布式、多样化、动态的数据。NoSQL已经成为大数据领域的必备技术。

4.NoSQL数据库分类

目前，NoSQL数据库包括以下四种类型：

1.Key-Value数据库：如Redis、Memcached等。它们存储的数据都是由键值对组成的，其典型数据模型就是"Key"-"Value"对，其中Key是唯一标识符，而Value是存储的数据。该类型数据库的典型例子就是缓存服务Memcached。

2.Columnar数据库：如HBase等。它们存储的数据不是以表格形式存储的，而是以列簇形式存储的。其典型数据模型包括"Row"-"Column Family"-"Column"，其中Row代表一个记录，Column Family代表一个列簇，而Column是属于该列簇的列。这种存储方式能够极大的提升读取性能，尤其是在大数据量的情况下。典型例子包括 Hadoop 中的 HBase。

3.Document数据库：如MongoDB、CouchDB等。它们将数据以文档形式存储。其典型数据模型就是"Collection"-"Documents"，其中Collection表示一个集合，Documents是一个或者多个嵌套的键值对。这种存储方式能够有效的保证数据冗余，并且可以支持丰富的查询语法。典型例子包括 MongoDB。

4.Graph数据库：如Neo4J、Infinite Graph等。它们存储的数据都是图形结构。其典型数据模型就是"Node"-"Edge"，其中Node代表一个节点，Edge代表一个边。这种存储方式能够有效的支持复杂的关系查询，并且能方便的处理超链接和属性图谱。典型例子包括 Neo4J 和 Infinite Graph。

以上四种NoSQL数据库各自有不同的特性，同时还有第三代NoSQL数据库Gremlin Graph、Time Series Database等。

5.NoSQL数据模型

除了上述四种NoSQL数据库之外，还有另外两种NoSQL数据库的数据模型：ColumnFamily Model和Document Model。

ColumnFamily Model

ColumnFamily Model是一种NoSQL数据库的数据模型。其数据模型分为两个层次：第一层级为行，第二层级为列簇。每一行包含多个列簇，而每一个列簇包含若干列。这种存储模型的优点在于：

1.存储的数据可以根据需要灵活调整大小。 2.通过列簇，可以充分利用磁盘空间。 3.方便做压缩，节省网络传输流量。

例如，在HBase中，一个Row可以包含多个ColumnFamily，而每一个ColumnFamily则包含多个Column。

Document Model

Document Model是另一种NoSQL数据库的数据模型。它将数据以文档的形式存储，并且使用动态的schema。每一个文档可以包含多个key-value对，而每一个key-value对可以包含不同类型的值。这种存储模型的优点在于：

1.存储数据类型灵活，可以存储除关系数据库中的固定模式数据外的所有类型。 2.支持动态查询，支持丰富的查询语法。 3.方便做索引，使得查询速度更快。

例如，在MongoDB中，一个Collection可以包含多个document，而每一个document可以包含任意数量的key-value对。

6.NoSQL的主要概念

分布式数据库

分布式数据库是指把一个完整的数据库分布在不同的服务器上，这样可以提高系统的容错率和可用性。NoSQL数据库往往采用分布式集群部署的方式，解决单机数据库服务器无法存储海量数据的瓶颈问题。

CAP定理

CAP定理是指一个分布式系统不可能同时确保一致性（Consistency），可用性（Availability）和分区容错性（Partition Tolerance）。

通常来说，一个分布式系统只能满足CA或者CP或者AP中的两个。

1.一致性（Consistency）: 意味着所有用户看到的数据在同一时间点都是一致的。这是因为更新操作在成功之后立即被所有的节点都看到。

2.可用性（Availability）: 表示请求不会因分区失败或者其他故障而失败，只要超过一定数量的节点响应，整个系统就可以正常运行。

3.分区容错性（Partition Tolerance): 意味着在遇到网络分区故障的时候，仍然可以保持一致性和可用性。这是因为可以容忍部分节点失效或者网络延迟。

NoSQL数据库要想满足ACID和BASE理论，就必须牺牲分区容错性。也就是说，NoSQL数据库在某些时候会选择牺牲可用性来换取一致性。

BASE理论

BASE理论是指NoSQL数据库应当优先保证可用性（Basically Available，简称BA）、软状态（Soft State，简称SS）和最终一致性（Eventual Consistency，简称EC）。

BA是指数据一直处于可用的状态。如果不能保证在任何节点上的可用性，那么这个系统就无法提供服务。

SS是指数据的状态在某些时候可能存在延迟，但并不影响整体的系统可用性。

EC是指数据更新在一段时间内不一定能反映在所有节点上。但经过一段时间后，数据就会达到一致的状态。

NoSQL数据库应该以满足低延迟为目标来设计，而不是保证绝对的一致性。

ACID和BASE的取舍

ACID和BASE理论的取舍可以归纳如下：

1.使用BASE方法来设计系统，能够提供更好的服务质量。BASE能够兼顾性能和可用性，可以在实际环境中折衷。

2.可以使用事务来保证数据完整性。事务能够让应用层在使用NoSQL数据库时，可以像使用关系数据库一样简单方便地完成事务操作。

3.为了降低延迟，可以牺牲一致性。一致性可以确保数据副本能够在某一个时刻保持一致。不过，NoSQL数据库也提供了自动或手动的方式来保证数据一致性。

4.如果系统对性能有要求，可以考虑放弃ACID。ACID可以让系统保持事务的完整性，以避免数据丢失或不一致的情况发生。

7.NoSQL数据库核心概念

主键 primary key

主键是数据库表中用来唯一标识一条记录的字段。主键必须保证其唯一性和一致性，不能出现重复的主键值。

在NoSQL数据库中，主键也是用来保证数据完整性的重要手段。因为一个主键不唯一导致无法唯一确定一条记录，而数据的缺少完整性意味着数据错误。主键的设计需要注意以下几点：

1.主键不能为NULL，否则无法区分数据是否存在。

2.主键应该尽可能短小，有助于优化查询和减少索引的大小。

3.主键不能太长，否则会占用过多的存储空间。

4.主键应该设计得易于生成，以便于数据的复制、删除和分配。

5.对于关系数据库，主键通常设计为自动增长的整数，而在NoSQL数据库中，主键可以由应用程序自己生成或者使用UUID（Universally Unique Identifier，通用唯一标识符）作为主键。

可路由的 hash 函数

hash函数是一种计算出数据的摘要信息的方法。在NoSQL数据库中，hash函数可以用来分布数据的存储位置，实现数据均衡。

在关系数据库中，hash函数一般是用于实现散列表的索引的，但在NoSQL数据库中，hash函数也可以用于分布数据存储的目的。例如，可以使用MurmurHash3作为hash函数。

分片 shard

分片是NoSQL数据库的一个重要特性。它是为了解决单台服务器内存、网络、硬盘等资源限制的问题而提出的。

分片是指把数据分布到不同的机器上，以达到横向扩展的目的。在关系数据库中，数据通常被划分到不同的物理数据库中，而在NoSQL数据库中，数据也可以被分布到不同的服务器中。

分片的主要目的是通过增加机器的数量来提高系统的处理能力，同时避免单机的性能瓶颈。因此，分片可以提高性能、减少单机压力，同时还可以提供容错能力和负载平衡的功能。

分片的实现方法主要有两种：垂直分片和水平分片。

1.垂直分片：在同一个业务域中，把相同的数据分别存储到不同的库中，以减轻单个数据库的压力。

2.水平分片：把相同的数据分别存储到不同的服务器上，以达到增加系统容量的效果。

在关系数据库中，水平分片通常采用分库分表的方式。而在NoSQL数据库中，水平分片也常采用基于关键字的哈希算法，将数据分布到不同的机器上。

复制 replication

复制是指在不同的机器上保存数据的副本。在关系数据库中，复制主要用于解决数据冗余的问题，提高系统的安全性。

而在NoSQL数据库中，复制的主要目的是为了实现高可用性，防止数据丢失。如果数据出现丢失的情况，可以通过将数据从副本中重新同步回主节点来恢复数据。

复制的实现方式有三种：主从复制、联邦复制和异步复制。

1.主从复制：当主节点写入数据后，从节点将数据复制一份至自己的数据库。主从复制通常用于读写分离的数据库配置。

2.联邦复制：联邦复制是一种容错机制，允许多个数据库服务器存储相同的数据。联邦复制允许同时存在多个数据副本，以便进行容错、负载均衡和备份。

3.异步复制：异步复制是在数据更新后立即通知客户端，但不等待数据被复制到所有节点上。异步复制可以提高系统吞吐量和容错能力，但数据可能延迟。

8.NoSQL数据库的核心算法

NoSQL数据库的核心算法是如何实现数据的分布式存储、并发控制、异常处理等。

数据分布

分布式数据库一般采用数据复制的方式来实现数据的分布式存储。主要的分布式算法有以下三种：

1.环状复制：一个数据被分布到多个节点上，然后使用指针指向这些节点，实现数据分片。

2.随机复制：数据被随机地分布到多个节点上，实现数据分发。

3.哈希复制：把数据映射到环上，然后再映射到节点上，实现数据分片。

在分布式数据库中，数据分布的目的是为了实现数据存储的负载均衡，提高系统的性能和可靠性。

并发控制

并发控制是指多个客户端对同一资源进行读写时的安全控制。在NoSQL数据库中，并发控制通常有两种策略：乐观并发控制和悲观并发控制。

1.乐观并发控制：将数据版本号标记在数据项上，每次数据更新前先检查当前的版本号，如果相同才更新，否则产生冲突。乐观并发控制虽然保证了数据正确性，但可能会造成很多不必要的开销。

2.悲观并�控制：假设多个客户端对同一资源并发修改时，最简单粗暴的方法是串行化对资源的访问。悲观并发控制可以确保系统的稳定性和数据一致性，但也可能会造成性能瓶颈。

在NoSQL数据库中，乐观并发控制通常是使用CAS（Compare and Swap，比较与交换）指令来实现，而悲观并发控制通常是通过锁和条件变量等机制来实现。

异常处理

异常处理是指在分布式数据库系统中，检测到异常并进行恢复的过程。异常处理一般分为两种：数据同步和数据辅助。

1.数据同步：当发生主节点宕机时，采用同步机制把数据从主节点同步至从节点，以确保数据一致性。

2.数据辅助：采用数据辅助机制，通过数据校验、消息队列等方式来检测节点之间的数据差异。

在NoSQL数据库中，数据同步通常采用Paxos协议、Gossip协议、Heartbeat协议等，而数据辅助通常采用基于日志的消息队列来实现。

9.代码示例

接下来，我们来看一个简单的NoSQL数据库的例子——Redis。

Redis是一个开源的高性能、键-值存储数据库，它可以存储五种不同数据结构：字符串、散列、列表、集合和有序集合。Redis支持数据的持久化，可以将内存中的数据保存在磁盘中，重启时加载。

    import redis
    
    r = redis.Redis()
    
    # 设置键值对
    r.set('name', 'Alice')
    
    # 获取键值对
    print(r.get('name')) # Output: Alice
    
    # 添加元素到列表
    r.lpush('mylist', 'apple', 'banana', 'orange')
    
    # 获取列表中的元素
    print(r.lrange('mylist', 0, -1)) # Output: ['orange', 'banana', 'apple']
    
    # 添加元素到集合
    r.sadd('myset', 'apple', 'banana', 'orange')
    
    # 获取集合中的元素
    print(r.smembers('myset')) # Output: {'orange', 'banana', 'apple'}
    
    # 添加元素到散列
    r.hmset('myhash', {'name': 'Bob', 'age': 20})
    
    # 获取散列中的元素
    print(r.hgetall('myhash')) # Output: {'name': b'Bob', 'age': b'20'}
    
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
    
    代码解读

10.挑战与未来发展方向

NoSQL数据库发展到今天，已经成为各大公司所青睐的技术。当然，NoSQL的发展也有其局限性和难题。下面是一些对NoSQL数据库应当具备的特征：

1.水平扩展：随着业务的增长，NoSQL数据库的水平扩展能力也越来越重要。数据库可以通过增加服务器的数量来提高系统的处理能力，以便应付日益增长的流量和数据。

2.自动故障转移：NoSQL数据库一般采用集群架构，集群中的各个节点通过主从架构实现数据同步，实现数据库的高可用性。自动故障转移是集群架构不可或缺的重要组成部分。

3.全局数据视图：NoSQL数据库可以提供全局数据视图，使得不同地域或不同数据中心的应用可以共享数据。分布式数据存储可以提供基于云的灵活部署，满足各种业务场景。

4.复杂查询语言：传统的关系型数据库采用SQL语言进行复杂查询，而NoSQL数据库则采用更灵活的查询语言。传统的SQL语言能够提供精确的条件查询，而NoSQL数据库的查询语言则支持丰富的查询语法。

5.多数据中心架构：由于大数据量、海量用户的涌入，NoSQL数据库也开始逐渐被应用在多数据中心的架构上。这要求NoSQL数据库具备良好的容错性、弹性扩展和高性能。

11.参考资料

[1]https://www.jianshu.com/p/fbfc6b6eaec9 [2] . “What is NoSQL?” Webinar Presentation at SOSP’15, Stanford University, August 2015.