最近听说了很多关于NoSQL的新闻，比如之前Sourceforge改用MongoDB，Digg改用Cassandra等等。再加上之前做数据库比较时有人推荐我mongodb，所以也搜索了一下NoSQL，觉得NoSQL可能真的是未来的趋势。
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NoSQL vs SQL
传统SQL数据库为了实现ACID(atomicity, consistency, isolation, durability)，往往需要频繁应用文件锁，这使得其在现代的web2.0应用中越来越捉襟见肘。现在SNS网站每一个点击都是一条/多条查询，对数据库写的并发要求非常之高，而传统数据库无法很好地应对这种需求。而仔细想来SNS中大部分需求并不要求ACID，比如Like/Unlike投票等等。
NoSQL吸取了教训，比如有些NoSQL采用了eventually consistency的概念，在没有Update操作一段时间后，数据库将最终是“consistency”的，显然这样的数据库将能更好的支持高并发读写。
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SQL数据库是基于schema的，这对时时刻刻更新着的web2.0应用开发者来说是个噩梦：随时随地有新的应用出现，旧的数据库无法适应新的应用，只能不停地更新schema，或者做补丁表，如此一来要么schema越发混乱，要么就是数据库频繁升级而耗时耗力耗钱。
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NoSQL一般就没有schema这种概念，大部分NoSQL都直接保存json类的Row，比如一个记录可以是
{ ‘id’ = 1, name = ‘Bob’, phone = 38492839 }，这样扩展升级非常方便，比如需要地址信息直接加入 address=’blahblah’ 即可。
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传统SQL很难进行分布式应用，即使可以也往往代价高昂。而NoSQL则很好地解决了这个问题：他们一般都直接从分布式系统中吸取了Map/Reduce方法，从而很容易就可以处理规模急速增加的问题。
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推荐robbin牛的NoSQL数据库探讨之一 － 为什么要用非关系数据库？一文，介绍了主流的一些NoSQL系统，还有这个站http://nosql-database.org/收集了基本上目前所有的NoSQL系统。
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总结一下我对NoSQL的看法，NoSQL出现的目的就是为了解决高并发读写的问题，而高并发应用往往需要分布式的数据库来实现高性能和高可靠性，所以NoSQL的关键字就是concurrency和scalability。
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我的瓶颈
我之前主要关注数据库的select性能也就是read性能，在读性能方面SQL数据库并没有明显的劣势，应该说纯粹高并发读的性能的话往往要优于NoSQL数据库，然而一旦涉及写，事情就不一样了。
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我本来以为自己不会遇到大量写的问题，后来发现即使在simplecd这种简单的应用环境下也会产生大量的并发写：这就是爬VC用户评论的时候。事实上，sqlite3在处理这个问题上非常的力不从心，所以我产生了换个数据库的想法。
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既然我是要求能高并发读写，干脆就不用SQL了，但是同时我也想测试一下其他SQL的写性能。
我的数据有180万条，总共350M，测试用了10个线程，每个线程做若干次100个数据的bulk写入，然后记录总共耗时。结果如下。
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innodb: 15.19
myiasm: 14.34
pgsql: 23.41
sqlite3: 锁住了
sqlite3(单线程): 300+
mongodb: 3.82
couchdb: 90
couchdb(单线程）:66
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作为一个MySQL黑，看到这组测试数据我表示压力很大。在SQL数据库中，mysql意外地取得了最佳的成绩，好于pgsql，远好于sqlite。更令人意外的是myisam居然优于号称insert比较快的innodb。不管如何，对我的应用来说，用mysql保存评论数据是一个更为明智的选择。我对mysql彻底改观了，我宣布我是mysql半黑。以后select-intensive的应用我还是会选择sqlite，但是insert/update-intensive的应用我就会改用mysql了。
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MongoDB和CouchDB同为NoSQL，表现却截然相反，MongoDB性能很高，CouchDB的并发性能我只能ORZ，这种性能实在太抱歉了。
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NoSQL的碎碎念
其实我本来还打算测试cassandra的，可是cassandra用的是java，这首先让我眉头一皱，内存大户我养不起啊，其次看了cassandra的文档，立刻崩溃，这简直就是没有文档么。（BTW，CouchDB也好不到哪里去，我都是用python-couchdb然后help(couchdb.client)看用法的）
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至于CouchDB，可能是因为采用http方式发送请求，所以并发性能糟糕的一塌糊涂，很怀疑它是否有存在的理由。
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MongoDB是我用下来最讨人喜欢的一个NoSQL。不但文档丰富，使用简单，性能也非常好，它的Map/Reduce查询(很多NoSQL都有)让我惊叹，数据库可以非常简单地就扩大规模，完全不用理会什么分区分表之类繁琐的问题，可惜这方面我暂时没有需求。但是MongoDB有两大致命问题。
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第一是删除锁定问题，当批量删除记录时，数据库还是会锁定不让读写。这意味着进行数据清理时会让网站应用失去响应。见locking problems
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第二是内存占用问题，MongoDB用了操作系统的内存文件映射，这导致操作系统会把所有空闲内存都分配给MongoDB，当MongoDB有这个需要时。更可怕的是，MongoDB从来不主动释放已经霸占的内存，它只会滚雪球一样越滚越大，除非重启数据库。这样的上下文环境下，MongoDB只适合一台主机就一个数据库，而没有其他应用的环境，否则一会儿功夫MongoDB就会吃光内存，然后你都fork不出新进程，彻底悲剧。见memory limit
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总之NoSQL虽然让我眼前一亮，可是目前尝试的一些产品都让人望而生畏，现在的NoSQL都把目光放在了巨型网站上，而没有一个小型的，可以在VPS里面应用的高性能NoSQL，令我有点失望。NoSQL尚未成熟，很期待它的将来发展，目前来说MySQL还是更好的选择。
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详细介绍了为何从MySQL转移到MongoDB的一篇文章，还指出了迁移过程中遇到的问题和他们的解决方法： http://blog.boxedice.com/2009/07/25/choosing-a-non-relational-database-why-we-migrated-from-mysql-to-mongodb/
MySQL,MongoDB,Tokyo Cabinet的性能测试对比，写得很好： http://jayant7k.blogspot.com/2009/08/document-oriented-data-stores.html
从概念上比较了MongoDB和CouchDB实现的不同： http://www.mongodb.org/display/DOCS/Comparing+Mongo+DB+and+Couch+DB