數(shù)據(jù)庫查找的原理是什么？

關系型數(shù)據(jù)庫采用結構化查詢語言（即SQL）來對數(shù)據(jù)庫進行查詢，SQL早已獲得了各個數(shù)據(jù)庫廠商的支持，成為數(shù)據(jù)庫行業(yè)的標準。它能夠支持數(shù)據(jù)庫的CRUD（增加、查詢、更新、刪除）操作，具有非常強大的功能，SQL可以采用類似索引的方法來加快查詢操作。

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NoSQL數(shù)據(jù)庫使用的是非結構化查詢語言（UnQL），它以數(shù)據(jù)集（像文檔）為單位來管理和操作數(shù)據(jù)。由于它沒有一個統(tǒng)一的標準，所以每個數(shù)據(jù)庫廠商提供產(chǎn)品標準是不一樣的，NoSQL中的文檔Id與關系型表中主鍵的概念類似，NoSQL數(shù)據(jù)庫采用的數(shù)據(jù)訪問模式相對SQL更簡單而精確。

擴展資料

擴展方式——

當前社會和科學飛速發(fā)展，要支持日益增長的數(shù)據(jù)庫存儲需求，當然要求數(shù)據(jù)庫有良好的擴展性能，并且要求數(shù)據(jù)庫支持更多數(shù)據(jù)并發(fā)量，擴展方式是NoSQL數(shù)據(jù)庫與關系型數(shù)據(jù)庫差別最大的地方。

NoSQL數(shù)據(jù)庫由于使用的是數(shù)據(jù)集的存儲方式，它的存儲方式一定是分布式的，它可以采用橫向的方式來開展數(shù)據(jù)庫，也就是可以添加更多數(shù)據(jù)庫服務器到資源池，然后由這些增加的服務器來負擔數(shù)據(jù)量增加的開銷。

nosql數(shù)據(jù)庫的幾大類型

1. 鍵值數(shù)據(jù)庫

相關產(chǎn)品：Redis、Riak、SimpleDB、Chordless、Scalaris、Memcached

應用：內容緩存

優(yōu)點：擴展性好、靈活性好、大量寫操作時性能高

缺點：無法存儲結構化信息、條件查詢效率較低

使用者：百度云（Redis）、GitHub（Riak）、BestBuy（Riak）、Twitter（Ridis和Memcached）

2. 列族數(shù)據(jù)庫

相關產(chǎn)品：BigTable、HBase、Cassandra、HadoopDB、GreenPlum、PNUTS

應用：分布式數(shù)據(jù)存儲與管理

優(yōu)點：查找速度快、可擴展性強、容易進行分布式擴展、復雜性低

使用者：Ebay（Cassandra）、Instagram（Cassandra）、NASA（Cassandra）、Facebook（HBase）

3. 文檔數(shù)據(jù)庫

相關產(chǎn)品：MongoDB、CouchDB、ThruDB、CloudKit、Perservere、Jackrabbit

應用：存儲、索引并管理面向文檔的數(shù)據(jù)或者類似的半結構化數(shù)據(jù)

優(yōu)點：性能好、靈活性高、復雜性低、數(shù)據(jù)結構靈活

缺點：缺乏統(tǒng)一的查詢語言

使用者：百度云數(shù)據(jù)庫（MongoDB）、SAP（MongoDB）

4. 圖形數(shù)據(jù)庫

圖形數(shù)據(jù)庫-使用圖作為數(shù)據(jù)模型來存儲數(shù)據(jù)。

相關產(chǎn)品：Neo4J、OrientDB、InfoGrid、GraphDB

應用：大量復雜、互連接、低結構化的圖結構場合，如社交網(wǎng)絡、推薦系統(tǒng)等

優(yōu)點：靈活性高、支持復雜的圖形算法、可用于構建復雜的關系圖譜

缺點：復雜性高、只能支持一定的數(shù)據(jù)規(guī)模

使用者：Adobe（Neo4J）、Cisco（Neo4J）、T-Mobile（Neo4J）

mysql索引有幾種

Mysql目前主要有以下幾種索引類型：FULLTEXT，HASH，BTREE，RTREE。

那么，這幾種索引有什么功能和性能上的不同呢？

FULLTEXT

即為全文索引，目前只有MyISAM引擎支持。其可以在CREATE TABLE ，ALTER TABLE ，CREATE INDEX 使用，不過目前只有 CHAR、VARCHAR ，TEXT 列上可以創(chuàng)建全文索引。值得一提的是，在數(shù)據(jù)量較大時候，現(xiàn)將數(shù)據(jù)放入一個沒有全局索引的表中，然后再用CREATE INDEX創(chuàng)建FULLTEXT索引，要比先為一張表建立FULLTEXT然后再將數(shù)據(jù)寫入的速度快很多。

全文索引并不是和MyISAM一起誕生的，它的出現(xiàn)是為了解決WHERE name LIKE “%word%"這類針對文本的模糊查詢效率較低的問題。在沒有全文索引之前，這樣一個查詢語句是要進行遍歷數(shù)據(jù)表操作的，可見，在數(shù)據(jù)量較大時是極其的耗時的，如果沒有異步IO處理，進程將被挾持，很浪費時間，當然這里不對異步IO作進一步講解，想了解的童鞋，自行谷哥。

全文索引的使用方法并不復雜：

創(chuàng)建ALTER TABLE table ADD INDEX `FULLINDEX` USING FULLTEXT(`cname1`[,cname2…]);

使用SELECT * FROM table WHERE MATCH(cname1[,cname2…]) AGAINST ('word' MODE );

其中， MODE為搜尋方式（IN BOOLEAN MODE ，IN NATURAL LANGUAGE MODE ，IN NATURAL LANGUAGE MODE WITH QUERY EXPANSION / WITH QUERY EXPANSION）。

關于這三種搜尋方式，愚安在這里也不多做交代，簡單地說，就是，布爾模式，允許word里含一些特殊字符用于標記一些具體的要求，如+表示一定要有，-表示一定沒有，*表示通用匹配符，是不是想起了正則，類似吧；自然語言模式，就是簡單的單詞匹配；含表達式的自然語言模式，就是先用自然語言模式處理，對返回的結果，再進行表達式匹配。

對搜索引擎稍微有點了解的同學，肯定知道分詞這個概念，F(xiàn)ULLTEXT索引也是按照分詞原理建立索引的。西文中，大部分為字母文字，分詞可以很方便的按照空格進行分割。但很明顯，中文不能按照這種方式進行分詞。那又怎么辦呢？這個向大家介紹一個Mysql的中文分詞插件Mysqlcft，有了它，就可以對中文進行分詞，想了解的同學請移步Mysqlcft，當然還有其他的分詞插件可以使用。

HASH

Hash這個詞，可以說，自打我們開始碼的那一天起，就開始不停地見到和使用到了。其實，hash就是一種（key=value）形式的鍵值對，如數(shù)學中的函數(shù)映射，允許多個key對應相同的value，但不允許一個key對應多個value。正是由于這個特性，hash很適合做索引，為某一列或幾列建立hash索引，就會利用這一列或幾列的值通過一定的算法計算出一個hash值，對應一行或幾行數(shù)據(jù)（這里在概念上和函數(shù)映射有區(qū)別，不要混淆）。在java語言中，每個類都有自己的hashcode()方法，沒有顯示定義的都繼承自object類，該方法使得每一個對象都是唯一的，在進行對象間equal比較，和序列化傳輸中起到了很重要的作用。hash的生成方法有很多種，足可以保證hash碼的唯一性，例如在MongoDB中，每一個document都有系統(tǒng)為其生成的唯一的objectID（包含時間戳，主機散列值，進程PID，和自增ID）也是一種hash的表現(xiàn)。額，我好像扯遠了-_-!

由于hash索引可以一次定位，不需要像樹形索引那樣逐層查找,因此具有極高的效率。那為什么還需要其他的樹形索引呢？

在這里愚安就不自己總結了。引用下園子里其他大神的文章：來自 14的路 的MySQL的btree索引和hash索引的區(qū)別

（1）Hash 索引僅僅能滿足"=","IN"和"="查詢，不能使用范圍查詢。

由于 Hash 索引比較的是進行 Hash 運算之后的 Hash 值，所以它只能用于等值的過濾，不能用于基于范圍的過濾，因為經(jīng)過相應的 Hash 算法處理之后的 Hash 值的大小關系，并不能保證和Hash運算前完全一樣。

（2）Hash 索引無法被用來避免數(shù)據(jù)的排序操作。

由于 Hash 索引中存放的是經(jīng)過 Hash 計算之后的 Hash 值，而且Hash值的大小關系并不一定和 Hash 運算前的鍵值完全一樣，所以數(shù)據(jù)庫無法利用索引的數(shù)據(jù)來避免任何排序運算；

（3）Hash 索引不能利用部分索引鍵查詢。

對于組合索引，Hash 索引在計算 Hash 值的時候是組合索引鍵合并后再一起計算 Hash 值，而不是單獨計算 Hash 值，所以通過組合索引的前面一個或幾個索引鍵進行查詢的時候，Hash 索引也無法被利用。

（4）Hash 索引在任何時候都不能避免表掃描。

前面已經(jīng)知道，Hash 索引是將索引鍵通過 Hash 運算之后，將 Hash運算結果的 Hash 值和所對應的行指針信息存放于一個 Hash 表中，由于不同索引鍵存在相同 Hash 值，所以即使取滿足某個 Hash 鍵值的數(shù)據(jù)的記錄條數(shù)，也無法從 Hash 索引中直接完成查詢，還是要通過訪問表中的實際數(shù)據(jù)進行相應的比較，并得到相應的結果。

（5）Hash 索引遇到大量Hash值相等的情況后性能并不一定就會比B-Tree索引高。

對于選擇性比較低的索引鍵，如果創(chuàng)建 Hash 索引，那么將會存在大量記錄指針信息存于同一個 Hash 值相關聯(lián)。這樣要定位某一條記錄時就會非常麻煩，會浪費多次表數(shù)據(jù)的訪問，而造成整體性能低下。

愚安我稍作補充，講一下HASH索引的過程，順便解釋下上面的第4,5條：

當我們?yōu)槟骋涣谢蚰硯琢薪ash索引時（目前就只有MEMORY引擎顯式地支持這種索引），會在硬盤上生成類似如下的文件：

hash值 存儲地址

1db54bc745a1 77#45b5

4bca452157d4 76#4556,77#45cc…

…

hash值即為通過特定算法由指定列數(shù)據(jù)計算出來，磁盤地址即為所在數(shù)據(jù)行存儲在硬盤上的地址（也有可能是其他存儲地址，其實MEMORY會將hash表導入內存）。

這樣，當我們進行WHERE age = 18 時，會將18通過相同的算法計算出一個hash值==在hash表中找到對應的儲存地址==根據(jù)存儲地址取得數(shù)據(jù)。

所以，每次查詢時都要遍歷hash表，直到找到對應的hash值，如（4），數(shù)據(jù)量大了之后，hash表也會變得龐大起來，性能下降，遍歷耗時增加，如（5）。

BTREE

BTREE索引就是一種將索引值按一定的算法，存入一個樹形的數(shù)據(jù)結構中，相信學過數(shù)據(jù)結構的童鞋都對當初學習二叉樹這種數(shù)據(jù)結構的經(jīng)歷記憶猶新，反正愚安我當時為了軟考可是被這玩意兒好好地折騰了一番，不過那次考試好像沒怎么考這個。如二叉樹一樣，每次查詢都是從樹的入口root開始，依次遍歷node，獲取leaf。

BTREE在MyISAM里的形式和Innodb稍有不同

在 Innodb里，有兩種形態(tài)：一是primary key形態(tài)，其leaf node里存放的是數(shù)據(jù)，而且不僅存放了索引鍵的數(shù)據(jù)，還存放了其他字段的數(shù)據(jù)。二是secondary index，其leaf node和普通的BTREE差不多，只是還存放了指向主鍵的信息.

而在MyISAM里，主鍵和其他的并沒有太大區(qū)別。不過和Innodb不太一樣的地方是在MyISAM里，leaf node里存放的不是主鍵的信息，而是指向數(shù)據(jù)文件里的對應數(shù)據(jù)行的信息.

RTREE

RTREE在mysql很少使用，僅支持geometry數(shù)據(jù)類型，支持該類型的存儲引擎只有MyISAM、BDb、InnoDb、NDb、Archive幾種。

相對于BTREE，RTREE的優(yōu)勢在于范圍查找.

各種索引的使用情況

（1）對于BTREE這種Mysql默認的索引類型，具有普遍的適用性

（2）由于FULLTEXT對中文支持不是很好，在沒有插件的情況下，最好不要使用。其實，一些小的博客應用，只需要在數(shù)據(jù)采集時，為其建立關鍵字列表，通過關鍵字索引，也是一個不錯的方法，至少愚安我是經(jīng)常這么做的。

（3）對于一些搜索引擎級別的應用來說，F(xiàn)ULLTEXT同樣不是一個好的處理方法，Mysql的全文索引建立的文件還是比較大的，而且效率不是很高，即便是使用了中文分詞插件，對中文分詞支持也只是一般。真要碰到這種問題，Apache的Lucene或許是你的選擇。

（4）正是因為hash表在處理較小數(shù)據(jù)量時具有無可比擬的素的優(yōu)勢，所以hash索引很適合做緩存（內存數(shù)據(jù)庫）。如mysql數(shù)據(jù)庫的內存版本Memsql，使用量很廣泛的緩存工具Mencached，NoSql數(shù)據(jù)庫redis等，都使用了hash索引這種形式。當然，不想學習這些東西的話Mysql的MEMORY引擎也是可以滿足這種需求的。

（5）至于RTREE，愚安我至今還沒有使用過，它具體怎么樣，我就不知道了。有RTREE使用經(jīng)歷的同學，到時可以交流下！

nosql數(shù)據(jù)庫庫和sql數(shù)據(jù)庫的區(qū)別

一、概念

SQL?(Structured?Query?Language)?數(shù)據(jù)庫，指關系型數(shù)據(jù)庫。主要代表：SQL?Server，Oracle，MySQL(開源)，PostgreSQL(開源)。

NoSQL（Not?Only?SQL）泛指非關系型數(shù)據(jù)庫。主要代表：MongoDB，Redis，CouchDB。

二、區(qū)別

1、存儲方式

SQL數(shù)據(jù)存在特定結構的表中；而NoSQL則更加靈活和可擴展，存儲方式可以省是JSON文檔、哈希表或者其他方式。SQL通常以數(shù)據(jù)庫表形式存儲數(shù)據(jù)。舉個栗子，存?zhèn)€學生借書數(shù)據(jù)：

而NoSQL存儲方式比較靈活，比如使用類JSON文件存儲上表中熊大的借閱數(shù)據(jù)：

2、表/數(shù)據(jù)集合的數(shù)據(jù)的關系

在SQL中，必須定義好表和字段結構后才能添加數(shù)據(jù)，例如定義表的主鍵(primary?key)，索引(index),觸發(fā)器(trigger),存儲過程(stored?procedure)等。表結構可以在被定義之后更新，但是如果有比較大的結構變更的話就會變得比較復雜。在NoSQL中，數(shù)據(jù)可以在任何時候任何地方添加，不需要先定義表。例如下面這段代碼會自動創(chuàng)建一個新的"借閱表"數(shù)據(jù)集合：

NoSQL也可以在數(shù)據(jù)集中建立索引。以MongoDB為例，會自動在數(shù)據(jù)集合創(chuàng)建后創(chuàng)建唯一值_id字段，這樣的話就可以在數(shù)據(jù)集創(chuàng)建后增加索引。

從這點來看，NoSQL可能更加適合初始化數(shù)據(jù)還不明確或者未定的項目中。

3、外部數(shù)據(jù)存儲

SQL中如何需要增加外部關聯(lián)數(shù)據(jù)的話，規(guī)范化做法是在原表中增加一個外鍵，關聯(lián)外部數(shù)據(jù)表。例如需要在借閱表中增加審核人信息，先建立一個審核人表：

再在原來的借閱人表中增加審核人外鍵：

這樣如果我們需要更新審核人個人信息的時候只需要更新審核人表而不需要對借閱人表做更新。而在NoSQL中除了這種規(guī)范化的外部數(shù)據(jù)表做法以外，我們還能用如下的非規(guī)范化方式把外部數(shù)據(jù)直接放到原數(shù)據(jù)集中，以提高查詢效率。缺點也比較明顯，更新審核人數(shù)據(jù)的時候將會比較麻煩。

4、SQL中的JOIN查詢

SQL中可以使用JOIN表鏈接方式將多個關系數(shù)據(jù)表中的數(shù)據(jù)用一條簡單的查詢語句查詢出來。NoSQL暫未提供類似JOIN的查詢方式對多個數(shù)據(jù)集中的數(shù)據(jù)做查詢。所以大部分NoSQL使用非規(guī)范化的數(shù)據(jù)存儲方式存儲數(shù)據(jù)。

5、數(shù)據(jù)耦合性

SQL中不允許刪除已經(jīng)被使用的外部數(shù)據(jù)，例如審核人表中的"熊三"已經(jīng)被分配給了借閱人熊大，那么在審核人表中將不允許刪除熊三這條數(shù)據(jù)，以保證數(shù)據(jù)完整性。而NoSQL中則沒有這種強耦合的概念，可以隨時刪除任何數(shù)據(jù)。

6、事務

SQL中如果多張表數(shù)據(jù)需要同批次被更新，即如果其中一張表更新失敗的話其他表也不能更新成功。這種場景可以通過事務來控制，可以在所有命令完成后再統(tǒng)一提交事務。而NoSQL中沒有事務這個概念，每一個數(shù)據(jù)集的操作都是原子級的。

7、增刪改查語法

8、查詢性能

在相同水平的系統(tǒng)設計的前提下，因為NoSQL中省略了JOIN查詢的消耗，故理論上性能上是優(yōu)于SQL的。

簡述什么是nosql數(shù)據(jù)庫，并列舉兩種常見的nosql數(shù)據(jù)庫名稱及其特點

NoSQL太火，冒出太多產(chǎn)品了，保守估計也成百上千了。

互聯(lián)網(wǎng)公司常用的基本集中在以下幾種，每種只舉一個比較常見或者應用比較成功的例子吧。

1. In-Memory KV Store : Redis

in memory key-value store，同時提供了更加豐富的數(shù)據(jù)結構和運算的能力，成功用法是替代memcached，通過checkpoint和commit log提供了快速的宕機恢復，同時支持replication提供讀可擴展和高可用。

2. Disk-Based KV Store: Leveldb

真正基于磁盤的key-value storage, 模型單一簡單，數(shù)據(jù)量不受限于內存大小，數(shù)據(jù)落盤高可靠，Google的幾位大神出品的精品，LSM模型天然寫優(yōu)化，順序寫盤的方式對于新硬件ssd再適合不過了，不足是僅提供了一個庫，需要自己封裝server端。

3. Document Store: Mongodb

分布式nosql，具備了區(qū)別mysql的最大亮點：可擴展性。mongodb 最新引人的莫過于提供了sql接口，是目前nosql里最像mysql的，只是沒有ACID的特性，發(fā)展很快，支持了索引等特性，上手容易，對于數(shù)據(jù)量遠超內存限制的場景來說，還需要慎重。

4. Column Table Store: HBase

這個富二代似乎不用贅述了，最大的優(yōu)勢是開源，對于普通的scan和基于行的get等基本查詢，性能完全不是問題，只是只提供裸的api,易用性上是短板，可擴展性方面是最強的，其次坐上了Hadoop的快車，社區(qū)發(fā)展很快，各種基于其上的開源產(chǎn)品不少，來解決諸如join、聚集運算等復雜查詢。

標題名稱：nosql數(shù)據(jù)庫索引方式,請簡述什么是NoSQL數(shù)據(jù)庫
URL網(wǎng)址：http://www.sd-ha.com/article42/dsecpec.html

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