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“NoSQL,指的是非关系型的数据库。NoSQL有时也称作Not Only SQL的缩写,是对不同于传统的关系型数据库的数据库管理系统的统称。NoSQL用于超大规模数据的存储。这些类型的数据存储不需要固定的模式,无需多余操作就可以横向扩展。”
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Web1.0的时代，数据访问量很有限，用一夫当关的高性能的单点服务器可以解决大部分问题。
随着Web2.0的时代的到来，用户访问量大幅度提升，同时产生了大量的用户数据。加上后来的智能移动设备的普及，所有的互联网平台都面临了巨大的性能挑战。
NoSQL(NoSQL = Not Only SQL )，意即“不仅仅是SQL”，泛指非关系型的数据库。
NoSQL 不依赖业务逻辑方式存储，而以简单的key-value模式存储。因此大大的增加了数据库的扩展能力。
Memcache Memcache Redis Redis MongoDB MongoDB 列式数据库 列式数据库 Hbase Hbase
HBase是Hadoop项目中的数据库。它用于需要对大量的数据进行随机、实时的读写操作的场景中。
HBase的目标就是处理数据量非常庞大的表，可以用普通的计算机处理超过10亿行数据，还可处理有数百万列元素的数据表。
Cassandra Cassandra
Apache Cassandra是一款免费的开源NoSQL数据库，其设计目的在于管理由大量商用服务器构建起来的庞大集群上的海量数据集(数据量通常达到PB级别)。在众多显著特性当中，Cassandra最为卓越的长处是对写入及读取操作进行规模调整，而且其不强调主集群的设计思路能够以相对直观的方式简化各集群的创建与扩展流程。
主要应用：社会关系，公共交通网络，地图及网络拓谱(n*(n-1)/2)
目前存储海量数据的技术主要包括NoSQL、分布式文件系统、和传统关系型数据库。随着互联网行业不断的发展，产生的数据量越来越多，并且这些数据的特点是半结构化和非结构化，数据很可能是不精确的，易变的。这样传统关系型数据库就无法发挥它的优势。因此，目前互联网行业偏向于使用NoSQL和分布式文件系统来存储海量数据。
下面介绍下常用的NoSQL和分布式文件系统。
NoSQL
互联网行业常用的NoSQL有：HBase、MongoDB、Couchbase、LevelDB。
HBase是Apache Hadoop的子项目,理论依据为Google论文 Bigtable: A Distributed Storage System for Structured Data开发的。HBase适合存储半结构化或非结构化的数据。HBase的数据模型是稀疏的、分布式的、持久稳固的多维map。HBase也有行和列的概念，这是与RDBMS相同的地方，但却又不同。HBase底层采用HDFS作为文件系统，具有高可靠性、高性能。
MongoDB是一种支持高性能数据存储的开源文档型数据库。支持嵌入式数据模型以减少对数据库系统的I/O、利用索引实现快速查询，并且嵌入式文档和集合也支持索引，它复制能力被称作复制集（replica set），提供了自动的故障迁移和数据冗余。MongoDB的分片策略将数据分布在服务器集群上。
Couchbase这种NoSQL有三个重要的组件：Couchbase服务器、Couchbase Gateway、Couchbase Lite。Couchbase服务器，支持横向扩展，面向文档的数据库，支持键值操作，类似于SQL查询和内置的全文搜索;Couchbase Gateway提供了用于RESTful和流式访问数据的应用层API。Couchbase Lite是一款面向移动设备和“边缘”系统的嵌入式数据库。Couchbase支持千万级海量数据存储
分布式文件系统
如果针对单个大文件，譬如超过100MB的文件，使用NoSQL存储就不适当了。使用分布式文件系统的优势在于，分布式文件系统隔离底层数据存储和分布的细节，展示给用户的是一个统一的逻辑视图。常用的分布式文件系统有Google File System、HDFS、MooseFS、Ceph、GlusterFS、Lustre等。
相比过去打电话、发短信、用彩铃的“老三样”，移动互联网的发展使得人们可以随时随地通过刷微博、看视频、微信聊天、浏览网页、地图导航、网上购物、外卖订餐等，这些业务的海量数据都构建在大规模网络云资源池之上。当14亿中国人把衣食住行搬上移动互联网的同时，也给网络云资源池带来巨大业务挑战。
首先，用户需求动态变化，传统业务流量主要是端到端模式，较为稳定；而互联网流量易受热点内容牵引，数据流量流向复杂和规模多变：比如双十一购物狂潮，电商平台订单创建峰值达到58.3万笔，要求通信网络提供高并发支持；又如优酷春节期间有超过23亿人次上网刷剧、抖音拜年短视频增长超10倍，需要通信网络能够灵活扩充带宽。面对用户动态多变的需求，通信网络需要具备快速洞察和响应用户需求的能力，提供高效、弹性、智能的数据服务。
“随着通信网络管道十倍百倍加粗、节点数从千万级逐渐跃升至百亿千亿级，如何‘接得住、存得下’海量数据，成为网络云资源池建设面临的巨大考验”，李辉表示。一直以来，作为新数据存储首倡者和引领者，浪潮存储携手通信行业用户，不断 探索 提速通信网络云基础设施的各种姿势。
早在2018年，浪潮存储就参与了通信行业基础设施建设，四年内累计交付约5000套存储产品，涵盖全闪存储、高端存储、分布式存储等明星产品。其中在网络云建设中，浪潮存储已连续两年两次中标全球最大的NFV网络云项目，其中在网络云二期建设中，浪潮存储提供数千节点，为上层网元、应用提供高效数据服务。在最新的NFV三期项目中，浪潮存储也已中标。
能够与通信用户在网络云建设中多次握手，背后是浪潮存储的持续技术投入与创新。浪潮存储6年内投入超30亿研发经费，开发了业界首个“多合一”极简架构的浪潮并行融合存储系统。此存储系统能够统筹管理数千个节点，实现性能、容量线性扩展；同时基于浪潮iTurbo智能加速引擎的智能IO均衡、智能资源调度、智能元数据管理等功能，与自研NVMe SSD闪存盘进行系统级别联调优化，让百万级IO均衡落盘且路径更短，将存储系统性能发挥到极致。
“为了确保全球最大规模的网络云正常上线运行，我们联合用户对存储集群展开了长达数月的魔鬼测试”，浪潮存储工程师表示。网络云的IO以虚拟机数据和上层应用数据为主，浪潮按照每个存储集群支持15000台虚机进行配置，分别对单卷随机读写、顺序写、混合读写以及全系统随机读写的IO、带宽、时延等指标进行了360无死角测试，达到了通信用户提出的单卷、系统性能不低于4万和12万IOPS、时延小于3ms的要求，产品成熟度得到了验证。
以通信行业为例，2020年全国移动互联网接入流量1656亿GB，相当于中国14亿人每人消耗118GB数据；其中春节期间，移动互联网更是创下7天消耗36亿GB数据流量的记录，还“捎带”打了548亿分钟电话、发送212亿条短信……海量实时数据洪流，在网络云资源池(NFV)支撑下收放自如，其中分布式存储平台发挥了作用。如此样板工程，其巨大示范及拉动作用不言而喻。
