NoSQL在少量数据的存储上，与传统关系型数据库相比有什么劣势吗？

个人不认为nosql在少量数据存储上有啥优势。nosql主要解决的是auto sharding的问题,你不需要sharding,搞啥nosql. 作者：方圆 链接：

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开发一个中大型网站，点评类型的，php和.net语言选择。

我建议用PHP，很多回复说PHP和MYSQL应付不了大型网站，但facebook就是以php和mysql为主的，php在复杂业务上的确不是那么顺手，但一套大型的.net平台从系统到数据库得花多少钱向微软买有没有考虑过？如果你打算用全套盗版可以当我没说，只要你没做大做强，微软不会有心整你，同样你也不会得到微软官方支持，万一哪天大好业务前景就栽在这上面了那是没后悔药的。.net是独家方案，没有了官方支持，可不像开源技术一样好解决问题。

有人怀疑mysql的大数据量处理能力，建议去认识一下mysql cluster，是mysql的分布式版本，此外还有许多的mysql扩展技术，以及大型网站必不可少的nosql。要不facebook 人人 淘宝是怎么靠mysql撑下来的？

最后要说的就是，如果你真心要奔大型网站去的话，.net也只是个高不成低不就的选择，你直接上java吧，这是当前大型网站和系统解决方案最丰富，性能最优，安全性最好的选择，如果你技术够强，完全可以不花一分钱购买技术支持和系统软件，开源方案和技术实在是很够用了。可以和php分工合作，淘宝就是这么干的，前端php，业务java，数据库mysql oracle都用，据我所知京东本来是全套的.net技术，但技术界对此也恶评不断，现在正大量招收java。

NoSQL应用

而传统的关系数据库在应付web2.0网站，特别是超大规模和高并发的SNS类型的web2.0纯动态网站已经显得力不从心，暴露了很多难以克服的问题，例如：

1、High performance - 对数据库高并发读写的需求

web2.0网站要根据用户个性化信息来实时生成动态页面和提供动态信息，所以基本上无法使用动态页面静态化技术，因此数据库并发负载非常高，往往要达到每秒上万次读写请求。关系数据库应付上万次SQL查询还勉强顶得住，但是应付上万次SQL写数据请求，硬盘IO就已经无法承受了。其实对于普通的BBS网站，往往也存在对高并发写请求的需求。

2、Huge Storage - 对海量数据的高效率存储和访问的需求

对于大型的SNS网站，每天用户产生海量的用户动态，以国外的Friendfeed为例，一个月就达到了2.5亿条用户动态，对于关系数据库来说，在一张2.5亿条记录的表里面进行SQL查询，效率是极其低下乃至不可忍受的。再例如大型web网站的用户登录系统，例如腾讯，盛大，动辄数以亿计的帐号，关系数据库也很难应付。

3、High Scalability High Availability- 对数据库的高可扩展性和高可用性的需求

在基于web的架构当中，数据库是最难进行横向扩展的，当一个应用系统的用户量和访问量与日俱增的时候，你的数据库却没有办法像web server和app server那样简单的通过添加更多的硬件和服务节点来扩展性能和负载能力。对于很多需要提供24小时不间断服务的网站来说，对数据库系统进行升级和扩展是非常痛苦的事情，往往需要停机维护和数据迁移，为什么数据库不能通过不断的添加服务器节点来实现扩展呢？

在上面提到的“三高”需求面前，关系数据库遇到了难以克服的障碍，而对于web2.0网站来说，关系数据库的很多主要特性却往往无用武之地，例如：

1、数据库事务一致性需求

很多web实时系统并不要求严格的数据库事务，对读一致性的要求很低，有些场合对写一致性要求也不高。因此数据库事务管理成了数据库高负载下一个沉重的负担。

2、数据库的写实时性和读实时性需求

对关系数据库来说，插入一条数据之后立刻查询，是肯定可以读出来这条数据的，但是对于很多web应用来说，并不要求这么高的实时性。

3、对复杂的SQL查询，特别是多表关联查询的需求

任何大数据量的web系统，都非常忌讳多个大表的关联查询，以及复杂的数据分析类型的复杂SQL报表查询，特别是SNS类型的网站，从需求以及产品设计角度，就避免了这种情况的产生。往往更多的只是单表的主键查询，以及单表的简单条件分页查询，SQL的功能被极大的弱化了。

因此，关系数据库在这些越来越多的应用场景下显得不那么合适了，为了解决这类问题的非关系数据库应运而生。

NoSQL 是非关系型数据存储的广义定义。它打破了长久以来关系型数据库与ACID理论大一统的局面。NoSQL 数据存储不需要固定的表结构，通常也不存在连接操作。在大数据存取上具备关系型数据库无法比拟的性能优势。该术语在 2009 年初得到了广泛认同。

当今的应用体系结构需要数据存储在横向伸缩性上能够满足需求。而 NoSQL 存储就是为了实现这个需求。Google 的BigTable与Amazon的Dynamo是非常成功的商业 NoSQL 实现。一些开源的 NoSQL 体系，如Facebook 的Cassandra， Apache 的HBase，也得到了广泛认同。