第五章+非关系型数据库

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1、CloudComputingAutumn,2011Chapter5NoSQLDatabaseXuJungang112021/8/7CloudComputing,GUCAS2提纲1.关系数据库的瓶颈2.云计算对数据库技术的要求3.NoSQL数据库4.BigTable5.HBase3关系数据库的产生1970年IBM研究员EdgarFrankCodd发表了业界第一篇关于关系数据库理论的论文《ARelationalModelofDataforLargeSharedDataBanks》，首次提出了关系模型的概念。后来Codd又陆续发表多篇文章，奠定了关系数据库的基础。关系模型有严格

2、的数学基础，抽象级别比较高，而且简单清晰，便于理解和使用。关系型数据库的概念关系数据库，是建立在关系模型基础上的数据库，借助于集合代数等数学概念和方法来处理数据库中的数据。现实世界中的各种实体以及实体之间的各种联系均用关系模型来表示。SQL是一种基于关系数据库的语言，这种语言执行对关系数据库中数据的检索和操作。关系模型由关系数据结构、关系操作集合、关系完整性约束三部分组成。4关系操作关系模块中常用的操作包括：5数据查询数据操作投影增加连接删除并修改除更新差关系型数据库的优点操作方便：通过应用程序和后台连接，方便了用户对数据的操作，特别是没有编程基础的人。易于维护：丰富的完

3、整性，包括实体完整性、参照完整性和用户定义完整性，大大降低了数据冗余和数据不一致的概率。便于访问数据：提供了诸如视图，存储过程，触发器，索引等对象。更安全，更快捷：权限分配和管理，使其较以往的数据库在安全性上要高的多，6关系型数据库的瓶颈（1）关系数据库所采用的二维表格数据模型不能有效地处理多维数据，不能有效处理互联网应用中半结构化和非结构化的海量数据，如Web页面、电子邮件、音频、视频等7关系型数据库的瓶颈（2）高并发读写的性能低关系数据库达到一定规模时，非常容易发生死锁等并发问题，导致其读写性能下降非常严重。Web2.0网站数据库并发负载非常高，往往要达到每秒上万次读

4、写请求。关系型数据库勉强可以应付上万次SQL查询，但硬盘I/O往往无法承担上万次的SQL写数据请求。8关系型数据库的瓶颈查询效率低各种等待9关系型数据库的瓶颈（3）支撑容量有限类似人人网，新浪微博，Facebook，Twitter，Friendfeed（已被Facebook收购）这样的网站，每天用户产生海量的用户动态信息。（a）以Facebook为例，一个月就要存储1350亿条（未得到确认）用户动态，对于关系数据库来说，在一张1350亿条记录的表里面进行SQL查询，效率是极其低下乃至不可忍受的。（b）再例如大型Web网站或IM的用户登录系统，例如腾讯，MSN，动辄数以亿计

5、的帐号，关系数据库也很难应付。10关系型数据库的瓶颈（4）数据库的可扩展性和可用性低当一个应用系统的用户量和访问量与日俱增的时候，传统的关系型数据库却没有办法像WebServer那样简单地通过添加更多的硬件和服务节点来扩展性能和负载能力。对于很多需要提供不间断服务的系统来说，对数据库系统进行升级和扩展往往需要停机维护和数据迁移11关系型数据库的瓶颈12关系型数据库的瓶颈（5）建设和运维成本高企业级关系数据库的价格很高，并且随着系统的规模增大而不断上升。高昂的建设和运维成本无法满足云计算应用对数据库的需求。132021/8/7CloudComputing,GUCAS14提纲

6、1.关系数据库的瓶颈2.云计算对数据库技术的要求3.NoSQL数据库4.BigTable5.HBase14大量Web2.0网站15大量Web2.0网站16TypesofCloudServiceProvider云服务提供商类型SaaSSoftwareasaService软件即服务PaaSPlatformasaService平台即服务IaaSInfrastructureasaService基础设施即服务17AaaSArchitectureasaServiceBaaSBusinessasaServiceCaaSComputingasaServiceDaaSDataasaServ

7、iceDBaaSDatabaseasaServiceEaaSEthernetasaServiceFaaSFrameworksasaServiceGaaSGlobalizationorGovernanceasaServiceHaaSHardwareasaServiceIMaaSInformationasaServiceIaaSInfrastructureorIntegrationasaServiceIDaaSIdentityasaServiceLaaSLendingasaServiceMaaSMashupsasaServiceO