python操作nosql数据库

        NoSQL,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。
虽然NoSQL的流行与火起来才短短几年的时间,但是不可否认,现在已经开始了第二代运动。尽管早期的堆栈代码只能算是一种实验,然而现在的系统已经更加的成熟、稳定。不过现在也面临着一个严酷的事实:技术越来越成熟——以至于原来很好的NoSQL数据存储不得不进行重写,也有少数人认为这就是所谓的2.0版本。该工具可以为大数据建立快速、可扩展的存储库。

非关系型数据库和关系型数据库的差别:

        非关系型数据库的优势:

  1. 性能NOSQL是基于键值对的,可以想象成表中的主键和值的对应关系,而且不需要经过SQL层的解析,所以性能非常高。
  2. 可扩展性同样也是因为基于键值对,数据之间没有耦合性,所以非常容易水平扩展。

        关系型数据库的优势:

  1. 复杂查询可以用SQL语句方便的在一个表以及多个表之间做非常复杂的数据查询。
  2. 事务支持使得对于安全性能很高的数据访问要求得以实现。

        对于这两类数据库,对方的优势就是自己的弱势,反之亦然。但是近年来这两种数据库都在向着另外一个方向进化。例如:NOSQL数据库慢慢开始具备SQL数据库的一些复杂查询功能的雏形,比如Couchbase的index以及MONGO的复杂查询。对于事务的支持也可以用一些系统级的原子操作来实现例如乐观锁之类的方法来曲线救国。SQL数据库也开始慢慢进化,比如HandlerSocker技术的实现,可以在MYSQL上实现对于SQL层的穿透,用NOSQL的方式访问数据库,性能可以上可以达到甚至超越NOSQL数据库。可扩展性上例如Percona Server,可以实现无中心化的集群。虽然这两极都因为各自的弱势而开始进化出另一极的一些特性,但是这些特性的增加也会消弱其本来具备的优势,比如Couchbase上的index的增加会逐步降低数据库的读写性能。所以怎样构建系统的短期和长期存储策略,用好他们各自的强项是架构师需要好好考虑的重要问题。