Atitit nosql的概念与attilax的理解
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1. 常见的nosql 二、Redis,Memcache,MongoDb的特点 1 HBase 1
Sql 比cript层次更高，4gl。。
脚本语言本身信念比较差性能
Sql vm 优化也比较懒 没有标准化所有优化不力，就像js v8 vm以前。。。
但换来的就是性能比较差了，因为没有充分利用不同平台的特性，所有平台都是一样。往往不同平台的性能跟虚拟机还是有很大关系的。
不说了，感觉说了一堆的废话。总结一下就是脚本语言是更高层的语言，并不是更高级的语言。
关系型数据库需要在存储引擎层面支持Join，而NoSQL系统一般根据应用来决定Join实现的方式。举个例子，有两张表：用户表和商品表，每个用户下可能有若干个商品，用户表的主键为<user_id, item_id>，用户和商品的关联属性存放在用户表中，商品表的主键为item_id，商品属性包括商品名，商品URL，等等。假设应用需要查询一个用户的所有商品并显示商品的详细信息，普通的做法是先从用户表查找指定用户的所有item_id，然后对每个item_id去商品表查询详细信息，即执行一次数据库Join操作，这必然带来了很多的磁盘随机读，并且由于Join带来的随机读的局部性不好，缓存的效果往往也是有限的。在NoSQL系统中，我们往往可以将用户表和商品表集成到一张宽表中，这样虽然冗余存储了商品的详细信息，却换来了查询的高效。
关系型数据库的性能瓶颈往往不在SQL语句解析上，而是在于需要支持完备的SQL特性。互联网公司面临的问题是应用对性能和可扩展性要求很高，并且DBA和开发工程师水平比较高，可以通过牺牲一些接口友好性来换取更好的性能。NoSQL系统的一些设计，比如通过宽表实现Join操作，互联网公司的DBA和开发工程师也做过，NOSQL系统只是加强了这种约束。从长远来看，可以总结一套约束集合，并且定义一个SQL子集，只需要支持这个SQL子集就可以在不牺牲可扩展性的前提下支持比如90%以上的互联网应用。我想，NoSQL技术发展到这一步的时候就算是比较成熟了，这也是我们最终想做的事情。我们在设计和使用NoSQL系统的时候也可以适当转化一下思维，如下：
1. 更大的数据量。很多人在使用MySQL的过程遇到记录条数超过一定值，比如2000W的时候，数据库性能开始下降，这个值的得出往往需要经过大量的测试。然而，大多数的NoSQL系统可扩展性都比较好，能够支持更大的数据量，因此也可以采用一些空间换时间的做法，比如通过宽表的方式实现Join。
2. 性能预估更加容易。关系型数据库由于复杂的并发控制，insert buffer及类似page cache的读写优化机制，性能估算相对较难，很多时候需要凭借经验或者经过测试才能得出系统的性能。然后，NOSQL系统由于存储引擎实现，并发控制机制等相对简单，可以通过硬件的性能指标在系统设计之处大致预估系统的性能，性能预估可操作性相对更强。
为什么要从关系型数据库转向NoSQL -- 简明现代魔法.html