大数据技术原理与应用之【NoSQL数据库】习题

大数据梦想家

发布于 2021-01-26 11:02:03

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发布于 2021-01-26 11:02:03

文章被收录于专栏：大数据成长之路

1.如何准确理解NoSQL的含义？

NoSQL是一种不同于关系数据库的数据库管理系统设计方式，是对非关系型数据库的一类统称，它采用的数据模型并非传统关系数据库的关系模型，而是类似键/值、列族、文档等非关系模型。

2.试述关系数据库在哪些方面无法满族Web2.0应用的需求。

关系数据库已经无法满足Web2.0的需求。主要表现在以下几个方面：

（1）无法满足海量数据的管理需求

（2）无法满足数据高并发的需求

（3）无法满足高可扩展性和高可用性的需求

3.请比较NoSQL数据库和关系数据库的优缺点。

比较标准	RDBMS	NoSQL	备注
数据库原理	完全支持	部分支持	RDBMS有关系代数理论作为基础NoSQL没有统一的理论基础
数据规模	大	超大	RDBMS很难实现横向扩展，纵向扩展的空间也比较有限，性能会随着数据规模的增大而降低。 NoSQL可以很容易通过添加更多设备来支持更大规模的数据
数据库模式	固定	灵活	RDBMS需要定义数据库模式，严格遵守数据定义和相关约束条件。NoSQL不存在数据库模式，可以自由灵活定义并存储各种不同类型的数据
查询效率	快	可以实现高效的简单查询，但是不具备高度结构化查询等特性，复杂查询的性能不尽人意	RDBMS借助于索引机制可以实现快速查询（包括记录查询和范围查询）。很多NoSQL数据库没有面向复杂查询的索引，虽然NoSQL可以使用MapReduce来加速查询，但是，在复杂查询方面的性能仍然不如RDBMS
一致性	强一致性	弱一致性	RDBMS严格遵守事务ACID模型，可以保证事务强一致性。很多NoSQL数据库放松了对事务ACID四性的要求，而是遵守BASE模型，只能保证最终一致性
数据完整性	容易实现	很难实现	任何一个RDBMS都可以很容易实现数据完整性，比如通过主键或者非空约束来实现实体完整性，通过主键、外键来实现参照完整性，通过约束或者触发器来实现用户自定义完整性。但是，在NoSQL数据库却无法实现
拓展性	一般	好	RDBMS很难实现横向扩展，纵向扩展的空间也比较有限。NoSQL在设计之初就充分考虑了横向扩展的需求，可以很容易通过添加廉价设备实现扩展
可用性	好	很好	RDBMS在任何时候都以保证数据一致性为优先目标，其次才是优化系统性能，随着数据规模的增大，RDBMS为了保证严格的一致性，只能提供相对较弱的可用性。大多数NoSQL都能提供较高的可用性
标准化	是	否	RDBMS已经标准化（SQL），NoSQL还没有行业标准，不同的NoSQL数据库都有自己的查询语言，很难规范应用程序接口。StoneBraker认为：NoSQL缺乏统一查询语言，将会拖慢NoSQL发展
技术支持	高	低	RDBMS经过几十年的发展，已经非常成熟，Oracle等大型厂商都可以提供很好的技术支持。NoSQL在技术支持方面仍然处于起步阶段，还不成熟，缺乏有力的技术支持
可维护性	复杂	复杂	RDBMS需要专门的数据库管理员(DBA)维护。NoSQL数据库虽然没有DBMS复杂，也难以维护。

4.试述NoSQL数据库的四大类型

答：键值数据库、列族数据库、文档数据库和图数据库

5.试述键值数据库、列族数据库、文档数据库和图数据库的适用场合和优缺点。

数据库	适用场合	优点	缺点
键值数据库	通过键而不是通过值来查的业务	扩展性好，灵活性好，大量写操作时性能高	无法存储结构化信息，条件查询效率较低
列族数据库	不需要ACID事务支持的情形	查找速度快，可扩展性强，容易进行分布式扩展，复杂性低	功能较少，大都不支持强事务一致性
文档数据库	只在相同的文档上添加事务	性能好（高并发），灵活性高，复杂性低，数据结构灵活。提供嵌入式文档功能，将经常查询的数据存储在同一个文档中。既可以根据键来构建索引，也可以根据内容构建索引	缺乏统一的查询语法
图形数据库	具有高度相互关联关系的数据	灵活性高，支持复杂的图形算法，可用于构建复杂的关系图谱	复杂性高，只能支持一定的数据规模

6.试述CAP理论的具体含义。

答：所谓的CAP指的是：

C（Consistency）：一致性，是指任何一个读操作总是能够读到之前完成的写操作的结果，也就是在分布式环境中，多点的数据是一致的，或者说，所有节点在同一时间具有相同的数据

A:（Availability）：可用性，是指快速获取数据，可以在确定的时间内返回操作结果，保证每个请求不管成功或者失败都有响应；

P（Tolerance of Network Partition）：分区容忍性，是指当出现网络分区的情况时（即系统中的一部分节点无法和其他节点进行通信），分离的系统也能够正常运行，也就是说，系统中任意信息的丢失或失败不会影响系统的继续运作。

7.试述数据库的ACID四性的含义

1.原子性（Atomicity)

指事务必须是原子工作单元，对于其数据修改，要么全都执行，要么全都不执行。

2.一致性（consistency）

指事务在完成时，必须使所有的数据都保持一致状态。

3.隔离性（Isolation) 指并发事务所做的修改必须与其他并发事务所做的修改隔离。

4.持久性（Durability) 指事务完成之后，它对于系统的影响是永久性的，该修改即使出现致命的系统故障也将一直保持。

8.试述BASE的具体含义

BASE的基本含义是基本可用（Basically Availble）、软状态（Soft-state）和最终一致性（Eventual consistency）

9.请解释软状态、无状态、硬状态的具体含义。

“软状态（soft-state）”是与“硬状态（hard-state）”相对应的一种提法。数据库保存的数据是“硬状态”时，可以保证数据一致性，即保证数据一直是正确的。“软状态”是指状态可以有一段时间不同步，具有一定的滞后性。

10.什么是最终一致性？

最终一致性根据更新数据后各进程访问到数据的时间和方式的不同，又可以区分为：

会话一致性：它把访问存储系统的进程放到会话（session）的上下文中，只要会话还存在，系统就保证“读己之所写”一致性。如果由于某些失败情形令会话终止，就要建立新的会话，而且系统保证不会延续到新的会话；
单调写一致性：系统保证来自同一个进程的写操作顺序执行。系统必须保证这种程度的一致性，否则就非常难以编程了
单调读一致性：如果进程已经看到过数据对象的某个值，那么任何后续访问都不会返回在那个值之前的值
“读己之所写”一致性：可以视为因果一致性的一个特例。当进程A自己执行一个更新操作之后，它自己总是可以访问到更新过的值，绝不会看到旧值。