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nosql数据库的四种类型如下：
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1.key-value键值存储数据库:
相关产品: Redis、Riak、SimpleDB、Chordless、Scalaris、Memcached.
主要应用: 内容缓存,处理大量数据的高负载访问,也用于系统日志。
优点:查找速度快,大量操作时性能高。
2.列存储数据库:
相关产品: BigTable、HBase、Cassandra、HadoopDB、GreenPlum、PNUTS.
主要应用: 分布式数据的储存与管理。
优点:查找速度快,可扩展性强,容易进行分布式扩展。
缺点:功能相对局限。
3.文档型数据库
相关产品:MongoDB、CouchDB、ThruDB、CloudKit、Perservere、Jackrabbit.
主要应用: web应用,管理面向文档的数据或者类似的半结构化数据。
优点:数据结构灵活,表结构可变,复杂性低。
缺点:查询效率低,且缺乏统一的查询语言。
4.Graph图形数据库
相关产品: Neo4J、OrientDB、InfoGrid、GraphDB.
主要应用: 复杂,互连接,低结构化的图结构场合, 专注构建关系图谱。
优点: 利用图结构相关算法, 可用于构建复杂的关系图谱。
缺点: 复杂度高。
package basic;
import java.sql.Connection;
import java.sql.DriverManager;
import java.sql.PreparedStatement;
import java.sql.ResultSet;
import java.sql.SQLException;
import java.sql.Statement;
public class JDBC {
public void findAll() {
try {
// 获得数据库驱动
//由于长时间不写，驱动名和URL都忘记了，不知道对不对，你应该知道的，自己改一下的哈
String url = "jdbc:oracle:thin:@localhost:1521:XE";
String userName = "system";
String password = "system";
Class.forName("oracle.jdbc.driver.OracleDriver");
// 创建连接
Connection conn = DriverManager.getConnection(url, userName,
password);
// 新建发送sql语句的对象
Statement st = conn.createStatement();
// 执行sql
String sql = "select * from users";
ResultSet rs = st.executeQuery(sql);
// 处理结果
while(rs.next()){
//这个地方就是给你的封装类属性赋值
System.out.println("UserName："+rs.getString(0));
}
// 关闭连接
rs.close();
st.close();
conn.close();
} catch (ClassNotFoundException e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
} catch (SQLException e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
}
}
public void delete(){
try {
//步骤还是那六个步骤，前边的两步是一样的
String url = "jdbc:oracle:thin:@localhost:1521:XE";
String userName = "system";
String password = "system";
Class.forName("oracle.jdbc.driver.OracleDriver");
Connection conn = DriverManager.getConnection(url,userName,password);
//这里的发送sql语句的对象是PreparedStatement,成为预处理sql对象，因为按条件删除是需要不定值的
String sql = "delete from users where id = ?";
PreparedStatement ps = conn.prepareStatement(sql);
ps.setInt(0, 1);
int row = ps.executeUpdate();
if(row!=0){
System.out.println("删除成功！");
}
// 关闭连接
rs.close();
st.close();
conn.close();
} catch (ClassNotFoundException e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
} catch (SQLException e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
}
}
}
2. 什么是NoSQL？
2.1 NoSQL 概述
NoSQL(NoSQL = Not Only SQL )，意即“不仅仅是SQL”，
泛指非关系型的数据库。随着互联网web2.0网站的兴起，传统的关系数据库在应付web2.0网站，特别是超大规模和高并发的SNS类型的web2.0纯动态网站已经显得力不从心，暴露了很多难以克服的问题，而非关系型的数据库则由于其本身的特点得到了非常迅速的发展。NoSQL数据库的产生就是为了解决大规模数据集合多重数据种类带来的挑战，尤其是大数据应用难题，包括超大规模数据的存储。
（例如谷歌或Facebook每天为他们的用户收集万亿比特的数据）。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。
2.2 NoSQL代表
MongDB、 Redis、Memcache
3. 关系型数据库与NoSQL的区别？
3.1 RDBMS
高度组织化结构化数据
结构化查询语言（SQL）
数据和关系都存储在单独的表中。
数据操纵语言，数据定义语言
严格的一致性
基础事务
ACID
关系型数据库遵循ACID规则
事务在英文中是transaction，和现实世界中的交易很类似，它有如下四个特性：
A (Atomicity) 原子性
原子性很容易理解，也就是说事务里的所有操作要么全部做完，要么都不做，事务成功的条件是事务里的所有操作都成功，只要有一个操作失败，整个事务就失败，需要回滚。比如银行转账，从A账户转100元至B账户，分为两个步骤：1）从A账户取100元；2）存入100元至B账户。这两步要么一起完成，要么一起不完成，如果只完成第一步，第二步失败，钱会莫名其妙少了100元。
C (Consistency) 一致性
一致性也比较容易理解，也就是说数据库要一直处于一致的状态，事务的运行不会改变数据库原本的一致性约束。
I (Isolation) 独立性
所谓的独立性是指并发的事务之间不会互相影响，如果一个事务要访问的数据正在被另外一个事务修改，只要另外一个事务未提交，它所访问的数据就不受未提交事务的影响。比如现有有个交易是从A账户转100元至B账户，在这个交易还未完成的情况下，如果此时B查询自己的账户，是看不到新增加的100元的
D (Durability) 持久性
持久性是指一旦事务提交后，它所做的修改将会永久的保存在数据库上，即使出现宕机也不会丢失。
3.2 NoSQL
代表着不仅仅是SQL
没有声明性查询语言
没有预定义的模式
键 - 值对存储，列存储，文档存储，图形数据库
最终一致性，而非ACID属性
非结构化和不可预知的数据
CAP定理
高性能，高可用性和可伸缩性
分布式数据库中的CAP原理(了解)
CAP定理：
Consistency(一致性), 数据一致更新，所有数据变动都是同步的
Availability(可用性), 好的响应性能
Partition tolerance(分区容错性) 可靠性
P: 系统中任意信息的丢失或失败不会影响系统的继续运作。
定理：任何分布式系统只可同时满足二点，没法三者兼顾。
CAP理论的核心是：一个分布式系统不可能同时很好的满足一致性，可用性和分区容错性这三个需求，
因此，根据 CAP 原理将 NoSQL 数据库分成了满足 CA 原则、满足 CP 原则和满足 AP 原则三 大类：
CA - 单点集群，满足一致性，可用性的系统，通常在可扩展性上不太强大。
CP - 满足一致性，分区容忍性的系统，通常性能不是特别高。
AP - 满足可用性，分区容忍性的系统，通常可能对一致性要求低一些。
CAP理论就是说在分布式存储系统中，最多只能实现上面的两点。
而由于当前的网络硬件肯定会出现延迟丢包等问题，所以分区容忍性是我们必须需要实现的。
所以我们只能在一致性和可用性之间进行权衡，没有NoSQL系统能同时保证这三点。
说明：C：强一致性 A：高可用性 P：分布式容忍性
举例：
CA：传统Oracle数据库
AP：大多数网站架构的选择
CP：Redis、Mongodb
注意：分布式架构的时候必须做出取舍。
一致性和可用性之间取一个平衡。多余大多数web应用，其实并不需要强一致性。
因此牺牲C换取P，这是目前分布式数据库产品的方向。
4. 当下NoSQL的经典应用
当下的应用是 SQL 与 NoSQL 一起使用的。
代表项目：阿里巴巴商品信息的存放。
去 IOE 化。
ps：I 是指 IBM 的小型机，很贵的，好像好几万一台；O 是指 Oracle 数据库，也很贵的，好几万呢；M 是指 EMC 的存储设备，也很贵的。
难点：
数据类型多样性。
数据源多样性和变化重构。
数据源改造而服务平台不需要大面积重构。
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)
关系数据库经过几十年的发展，已经非常成熟，但同时也存在不足：
表结构是强约束的，业务变更时扩充很麻烦。
如果对大数据量的表进行统计运算，I/O会很高，因为即使只针对某列进行运算，也需要将整行数据读入内存。
全文搜索只能使用 Like 进行整表扫描，性能非常低。
针对这些不足，产生了不同的 NoSQL 解决方案，在某些场景下比关系数据库更有优势，但同时也牺牲了某些特性，所以不能片面的迷信某种方案，应将其作为 SQL 的有利补充。
NoSQL != No SQL，而是：
NoSQL = Not Only SQL
典型的 NoSQL 方案分为4类：
Redis 是典型，其 value 是具体的数据结构，包括 string, hash, list, set, sorted set, bitmap, hyperloglog，常被称为数据结构服务器。
以 list 为例：
LPOP key 是移除并返回队列左边的第一个元素。
如果用关系数据库就比较麻烦了，需要操作：
Redis 的缺点主要体现在不支持完成的ACID事务，只能保证隔离性和一致性，无法保证原子性和持久性。
最大的特点是 no-schema，无需在使用前定义字段，读取一个不存在的字段也不会导致语法错误。
特点：
以电商为例，不同商品的属性差异很大，如冰箱和电脑，这种差异性在关系数据库中会有很大的麻烦，而使用文档数据库则非常方便。
文档数据库的主要缺点：
关系数据库是按行来存储的，列式数据库是按照列来存储数据。
按行存储的优势：
在某些场景下，这些优势就成为劣势了，例如，计算超重人员的数据，只需要读取体重这一列进行统计即可，但行式存储会将整行数据读取到内存中，很浪费。
而列式存储中，只需要读取体重这列的数据即可，I/O 将大大减少。
除了节省I/O，列式存储还有更高的压缩比，可以节省存储空间。普通行式数据库的压缩比在 3:1 到 5:1 左右，列式数据库在 8:1 到 30:1，因为单个列的数据相似度更高。
列式存储的随机写效率远低于行式存储，因为行式存储时同一行多个列都存储在连续空间中，而列式存储将不同列存储在不连续的空间。
一般将列式存储应用在离线大数据分析统计场景，因为这时主要针对部分列进行操作，而且数据写入后无须更新。
关系数据库通过索引进行快速查询，但在全文搜索的情景下，索引就不够了，因为：
假设有一个交友网站，信息表如下：
需要匹配性别、地点、语言列。
需要匹配性别、地点、爱好列。
实际搜索中，各种排列组合非常多，关系数据库很难支持。
全文搜索引擎是使用 倒排索引 技术，建立单词到文档的索引，例如上面的表信息建立倒排索引：
所以特别适合根据关键词来查询文档内容。
上面介绍了几种典型的NoSQL方案，及各自的适用场景和特点，您可以根据实际需求进行选择。
NoSQL 数据库因其功能性、易于开发性和可扩展性而广受认可，它们越来越多地用于大数据和实时 Web 应用程序，在本文中，我们通过示例讨论 NoSQL、何时使用 NoSQL 与 SQL 及其用例。
NoSQL是一种下一代数据库管理系统 (DBMS)。NoSQL 数据库具有灵活的模式，可用于构建具有大量数据和高负载的现代应用程序。
“NoSQL”一词最初是由 Carlo Strozzi 在 1998 年创造的，尽管自 1960 年代后期以来就已经存在类似的数据库。然而，NoSQL 的发展始于 2009 年初，并且发展迅速。
在处理大量数据时，任何关系数据库管理系统 (RDBMS) 的响应时间都会变慢。为了解决这个问题，我们可以通过升级现有硬件来“扩大”信息系统，这非常昂贵。但是，NoSQL 可以更好地横向扩展并且更具成本效益。
NoSQL 对于非结构化或非常大的数据对象（例如聊天日志数据、视频或图像）非常有用，这就是为什么 NoSQL 在微软、谷歌、亚马逊、Meta (Facebook) 等互联网巨头中特别受欢迎的原因。
一些流行的 NoSQL 数据库包括：
随着企业更快地积累更大的数据集，结构化数据和关系模式并不总是适合。有必要使用非结构化数据和大型对象来更好地捕获这些信息。
传统的 RDBMS 使用 SQL（结构化查询语言）语法来存储和检索结构化数据，相反，NoSQL 数据库包含广泛的功能，可以存储和检索结构化、半结构化、非结构化和多态数据。
有时，NoSQL 也被称为“ 不仅仅是 SQL ”，强调它可能支持类似 SQL 的语言或与 SQL 数据库并列。SQL 和 NoSQL DBMS 之间的一个区别是 JOIN 功能。SQL 数据库使用 JOIN 子句来组合来自两个或多个表的行，因为 NoSQL 数据库本质上不是表格的，所以这个功能并不总是可行或相关的。
但是，一些 NoSQL DBMS 可以执行类似于 JOIN的操作——就像 MongoDB 一样。这并不意味着不再需要 SQL DBMS，相反，NoSQL 和 SQL 数据库倾向于以不同的方式解决类似的问题。
一般来说，在以下情况下，NoSQL 比 SQL 更可取：
许多行业都在采用 NoSQL，取代关系数据库，从而为某些业务应用程序提供更高的灵活性和可扩展性，下面给出了 NoSQL 数据库的一些企业用例。
内容管理是一组用于收集、管理、传递、检索和发布任何格式的信息的过程，包括文本、图像、音频和视频。NoSQL 数据库可以通过其灵活和开放的数据模型为存储多媒体内容提供更好的选择。
例如，福布斯在短短几个月内就构建了一个基于 MongoDB 的定制内容管理系统，以更低的成本为他们提供了更大的敏捷性。
大数据是指太大而无法通过传统处理系统处理的数据集，实时存储和检索大数据的系统在分析 历史 数据的同时使用流处理来摄取新数据，这是一系列非常适合 NoSQL 数据库的功能。
Zoom使用 DynamoDB（按需模式）使其数据能够在没有性能问题的情况下进行扩展，即使该服务在 COVID-19 大流行的早期使用量激增。
物联网设备具有连接到互联网或通信网络的嵌入式软件和传感器，能够在无需人工干预的情况下收集和共享数据。随着数十亿台设备生成数不清的数据，IoT NoSQL 数据库为 IoT 服务提供商提供了可扩展性和更灵活的架构。
Freshub就是这样的一项服务，它从 MySQL 切换到 MongoDB，以更好地处理其大型、动态、非统一的数据集。
拥有数十亿智能手机用户，可扩展性正成为在移动设备上提供服务的企业面临的最大挑战。具有更灵活数据模型的 NoSQL DBMS 通常是完美的解决方案。
例如，The Weather Channel使用 MongoDB 数据库每分钟处理数百万个请求，同时还处理用户数据并提供天气更新。
