NOSQL教案：NoSQL入门指南

一、课程背景与目标

随着大数据、云计算和微服务架构的普及，传统关系型数据库（RDBMS）在扩展性、灵活性和性能上面临挑战。NoSQL（Not Only SQL）数据库以其非关系型、分布式、水平扩展等特性，成为现代应用开发的重要工具。本教案旨在为开发者提供NoSQL的入门知识，涵盖核心概念、主流类型、操作示例及选型建议，帮助快速掌握基础并应用于实际项目。

1.1 为什么需要NoSQL？

• 扩展性需求：关系型数据库通过垂直扩展（提升单机性能）应对负载，但成本高且存在瓶颈；NoSQL通过水平扩展（分布式集群）实现线性增长。
• 数据模型灵活性：NoSQL支持键值对、文档、列族、图等多种数据模型，适应半结构化/非结构化数据（如JSON、日志、社交网络）。
• 高性能场景：低延迟读写、高吞吐量需求（如实时分析、物联网设备数据）。
• 开发效率：简化Schema设计，支持动态字段，加速迭代。

1.2 课程目标

• 理解NoSQL的核心概念与分类。
• 掌握主流NoSQL数据库的操作示例（MongoDB、Redis、Cassandra）。
• 学会根据业务场景选择合适的NoSQL类型。
• 了解NoSQL的优缺点及与RDBMS的对比。

二、NoSQL核心概念与分类

2.1 NoSQL定义与特点

• 定义：NoSQL是一类非关系型、分布式、开源的数据库，强调可扩展性、高性能和灵活性。
• 核心特点：
  • Schema-free：无需预定义表结构，支持动态字段。
  • 水平扩展：通过分片（Sharding）将数据分布到多节点。
  • CAP定理权衡：根据一致性（Consistency）、可用性（Availability）、分区容忍性（Partition Tolerance）选择数据库类型。

2.2 NoSQL分类与适用场景

NoSQL数据库主要分为四类，每类适用于不同场景：

类型	代表数据库	数据模型	适用场景
键值存储	Redis, DynamoDB	键值对	缓存、会话存储、排行榜
文档存储	MongoDB, CouchDB	JSON/BSON文档	内容管理系统、用户配置
列族存储	Cassandra, HBase	列族+行键	时间序列数据、日志分析
图数据库	Neo4j, JanusGraph	节点+边	社交网络、推荐系统、欺诈检测

三、主流NoSQL数据库操作示例

3.1 文档存储：MongoDB入门

场景：存储用户信息（姓名、年龄、地址等半结构化数据）。

3.1.1 安装与连接

# 使用Docker快速启动MongoDB
docker run --name mongo -p 27017:27017 -d mongo
# 连接MongoDB Shell
docker exec -it mongo mongosh

3.1.2 基本操作

// 插入文档
db.users.insertOne({
  name: "Alice",
  age: 28,
  address: { city: "New York", zip: "10001" }
});
// 查询文档
db.users.find({ age: { $gt: 25 } });
// 更新文档
db.users.updateOne(
  { name: "Alice" },
  { $set: { age: 29 } }
);
// 删除文档
db.users.deleteOne({ name: "Alice" });

3.2 键值存储：Redis入门

场景：实现缓存层，加速高频查询。

3.2.1 安装与连接

# 使用Docker启动Redis
docker run --name redis -p 6379:6379 -d redis
# 连接Redis CLI
docker exec -it redis redis-cli

3.2.2 基本操作

# 设置键值对
SET user:1001 '{"name":"Bob","age":30}'
# 获取值
GET user:1001
# 哈希表操作（适合存储对象）
HSET user:1002 name "Charlie" age 35
HGETALL user:1002
# 列表操作（适合消息队列）
LPUSH messages "msg1"
RPOP messages

3.3 列族存储：Cassandra入门

场景：存储物联网设备传感器数据（时间序列）。

3.3.1 安装与连接

# 使用Docker启动Cassandra
docker run --name cassandra -p 9042:9042 -d cassandra
# 连接CQL Shell
docker exec -it cassandra cqlsh

3.3.2 基本操作

-- 创建Keyspace（类似数据库）
CREATE KEYSPACE sensor_data WITH replication = {
  'class': 'SimpleStrategy',
  'replication_factor': 1
};
-- 创建表（列族）
USE sensor_data;
CREATE TABLE sensor_readings (
  device_id text,
  timestamp timestamp,
  value double,
  PRIMARY KEY (device_id, timestamp)
);
-- 插入数据
INSERT INTO sensor_readings (device_id, timestamp, value)
VALUES ('sensor1', toTimestamp(now()), 23.5);
-- 查询数据
SELECT * FROM sensor_readings WHERE device_id = 'sensor1';

四、NoSQL选型建议

4.1 根据数据模型选择

• 键值存储：简单查询、高并发读写（如缓存、会话）。
• 文档存储：嵌套数据、灵活Schema（如用户配置、CMS）。
• 列族存储：时间序列、宽表（如日志、传感器数据）。
• 图数据库：关系密集型数据（如社交网络、推荐系统）。

4.2 根据一致性需求选择

• 强一致性：选择支持ACID事务的数据库（如MongoDB 4.0+多文档事务）。
• 最终一致性：选择AP型数据库（如Cassandra、DynamoDB）。

4.3 根据扩展性需求选择

• 垂直扩展：单节点性能优先（如Redis，但需分片）。
• 水平扩展：分布式集群优先（如Cassandra、MongoDB分片集群）。

五、NoSQL的优缺点与RDBMS对比

维度	NoSQL	RDBMS
Schema	动态，无需预定义	静态，需预定义表结构
扩展性	水平扩展（分布式）	垂直扩展（单机升级）
一致性	最终一致性或强一致性可选	强一致性（ACID）
查询能力	简单查询，缺乏复杂连接	支持复杂SQL查询和连接
适用场景	大数据、高并发、半结构化数据	事务型应用、复杂查询

六、总结与建议

1. 从业务需求出发：明确数据模型、一致性、扩展性需求后再选择数据库。
2. 混合使用：NoSQL与RDBMS并非对立，可结合使用（如用MongoDB存储用户数据，MySQL存储订单）。
3. 实践优先：通过实际项目（如个人博客、电商系统）练习NoSQL操作。
4. 关注生态：选择文档完善、社区活跃的数据库（如MongoDB、Redis）。

附：学习资源

• MongoDB官方文档：https://docs.mongodb.com/
• Redis命令参考：https://redis.io/commands
• Cassandra CQL教程：https://cassandra.apache.org/doc/latest/cql/

通过本教案，开发者应能掌握NoSQL的核心概念，并通过实际操作示例快速上手主流数据库，为实际项目选型和开发打下基础。