sql与各个nosql数据库使用场景的讲解

sql为主干为什么我这样理解：

单从技术角度来说

• 关系型网格 充分的体现了现实事务
• 对事务，审计，闪存等等对数据的重视所以如何一些特别主要的数据，一定要放到sql里面。一个系统里面至少有用户信息是重要的数据。
• 所以sql必须有，而且数据存储的主干

什么时候引入nosql

先看看sql - > sql + nosql的过程。

这些nosql？

对java语言而言：

• redis：用于缓存 - 读速度极快（内存中）
• mongoDb - 读写事务都是均衡的.node.js开发的json
• Neo4j - .java的的比较像SQL但查询更快，可惜高级功能收费… - 社交（图像数据库）
• Cassandra - 写数据比读快.-用于日志的存放。
• HBase 离线分析

我的设想：

java语言而言:

• - redis用于缓存（值里面存javabean）和不需要存储的热数据
• - mongoDb用于不太重要的但要储的内容.
• - Cassandra 用于管理 日志强烈建议（把日志放到数据库里面。）
• - HBASE 离线分析，大数据
• - solr，ES - 站内搜索和代替里面的SQL等
• - 或者用neo4j代替sql数据库 , 有对事务要求的时候,单独起一个优先级为2的线程存到sql里面.

NoSQL纪元

当下已经存在很多的NoSQL数据库，比如MongoDB、Redis、Riak、HBase、Cassandra等等。每一个都拥有以下几个特性中的一个：

• 不再使用SQL语言，比如MongoDB、Cassandra就有自己的查询语言
• 通常是开源项目
• 为集群运行而生
• 弱结构化――不会严格的限制数据结构类型

适用的场景

储存用户信息，比如会话、配置文件、参数、购物车等等。这些信息一般都和ID（键）挂钩，这种情景下键值数据库是个很好的选择。

不适用场景

1）取代通过键查询，而是通过值来查询。Key-Value数据库中根本没有通过值查询的途径。

2）需要储存数据之间的关系。在Key-Value数据库中不能通过两个或以上的键来关联数据。

3）事务的支持。在Key-Value数据库中故障产生时不可以进行回滚。