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NoSQL数据库有很多种，实现方式差别很大。有接近SQL查询方式的，也有纯粹的键值对查询。
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对于K-V型数据库，比较典型的是Redis，系统提供了get、set之类的命令用于增删改查。关键是键值对的键和值怎么设计。
一、概念
SQL (Structured Query Language) 数据库，指关系型数据库。主要代表：SQL Server，Oracle，MySQL(开源)，PostgreSQL(开源)。
NoSQL（Not Only SQL）泛指非关系型数据库。主要代表：MongoDB，Redis，CouchDB。
二、区别
1、存储方式
SQL数据存在特定结构的表中；而NoSQL则更加灵活和可扩展，存储方式可以省是JSON文档、哈希表或者其他方式。SQL通常以数据库表形式存储数据。举个栗子，存个学生借书数据：
而NoSQL存储方式比较灵活，比如使用类JSON文件存储上表中熊大的借阅数据：
2、表/数据集合的数据的关系
在SQL中，必须定义好表和字段结构后才能添加数据，例如定义表的主键(primary key)，索引(index),触发器(trigger),存储过程(stored procedure)等。表结构可以在被定义之后更新，但是如果有比较大的结构变更的话就会变得比较复杂。在NoSQL中，数据可以在任何时候任何地方添加，不需要先定义表。例如下面这段代码会自动创建一个新的"借阅表"数据集合：
NoSQL也可以在数据集中建立索引。以MongoDB为例，会自动在数据集合创建后创建唯一值_id字段，这样的话就可以在数据集创建后增加索引。
从这点来看，NoSQL可能更加适合初始化数据还不明确或者未定的项目中。
3、外部数据存储
SQL中如何需要增加外部关联数据的话，规范化做法是在原表中增加一个外键，关联外部数据表。例如需要在借阅表中增加审核人信息，先建立一个审核人表：
再在原来的借阅人表中增加审核人外键：
这样如果我们需要更新审核人个人信息的时候只需要更新审核人表而不需要对借阅人表做更新。而在NoSQL中除了这种规范化的外部数据表做法以外，我们还能用如下的非规范化方式把外部数据直接放到原数据集中，以提高查询效率。缺点也比较明显，更新审核人数据的时候将会比较麻烦。
4、SQL中的JOIN查询
SQL中可以使用JOIN表链接方式将多个关系数据表中的数据用一条简单的查询语句查询出来。NoSQL暂未提供类似JOIN的查询方式对多个数据集中的数据做查询。所以大部分NoSQL使用非规范化的数据存储方式存储数据。
5、数据耦合性
SQL中不允许删除已经被使用的外部数据，例如审核人表中的"熊三"已经被分配给了借阅人熊大，那么在审核人表中将不允许删除熊三这条数据，以保证数据完整性。而NoSQL中则没有这种强耦合的概念，可以随时删除任何数据。
6、事务
SQL中如果多张表数据需要同批次被更新，即如果其中一张表更新失败的话其他表也不能更新成功。这种场景可以通过事务来控制，可以在所有命令完成后再统一提交事务。而NoSQL中没有事务这个概念，每一个数据集的操作都是原子级的。
7、增删改查语法
8、查询性能
在相同水平的系统设计的前提下，因为NoSQL中省略了JOIN查询的消耗，故理论上性能上是优于SQL的。
Hadoop
文件系统：文件系统是用来存储和管理文件，并且提供文件的查询、增加、删除等操作。
直观上的体验：在shell窗口输入 ls 命令，就可以看到当前目录下的文件夹、文件。
文件存储在哪里？硬盘
一台只有250G硬盘的电脑，如果需要存储500G的文件可以怎么办？先将电脑硬盘扩容至少250G，再将文件分割成多块，放到多块硬盘上储存。
通过 hdfs dfs -ls 命令可以查看分布式文件系统中的文件，就像本地的ls命令一样。
HDFS在客户端上提供了查询、新增和删除的指令，可以实现将分布在多台机器上的文件系统进行统一的管理。
在分布式文件系统中，一个大文件会被切分成块，分别存储到几台机器上。结合上文中提到的那个存储500G大文件的那个例子，这500G的文件会按照一定的大小被切分成若干块，然后分别存储在若干台机器上，然后提供统一的操作接口。
看到这里，不少人可能会觉得，分布式文件系统不过如此，很简单嘛。事实真的是这样的么？
潜在问题
假如我有一个1000台机器组成的分布式系统，一台机器每天出现故障的概率是0.1%，那么整个系统每天出现故障的概率是多大呢？答案是(1-0.1%)^1000=63%，因此需要提供一个容错机制来保证发生差错时文件依然可以读出，这里暂时先不展开介绍。
如果要存储PB级或者EB级的数据，成千上万台机器组成的集群是很常见的，所以说分布式系统比单机系统要复杂得多呀。
这是一张HDFS的架构简图：
client通过nameNode了解数据在哪些DataNode上，从而发起查询。此外，不仅是查询文件，写入文件的时候也是先去请教NameNode，看看应该往哪个DateNode中去写。
为了某一份数据只写入到一个Datanode中，而这个Datanode因为某些原因出错无法读取的问题，需要通过冗余备份的方式来进行容错处理。因此，HDFS在写入一个数据块的时候，不会仅仅写入一个DataNode，而是会写入到多个DataNode中，这样，如果其中一个DataNode坏了，还可以从其余的DataNode中拿到数据，保证了数据不丢失。
实际上，每个数据块在HDFS上都会保存多份，保存在不同的DataNode上。这种是牺牲一定存储空间换取可靠性的做法。
接下来我们来看一下完整的文件写入的流程：
大文件要写入HDFS，client端根据配置将大文件分成固定大小的块，然后再上传到HDFS。
读取文件的流程：
1、client询问NameNode，我要读取某个路径下的文件，麻烦告诉我这个文件都在哪些DataNode上？
2、NameNode回复client，这个路径下的文件被切成了3块，分别在DataNode1、DataNode3和DataNode4上
3、client去找DataNode1、DataNode3和DataNode4，拿到3个文件块，通过stream读取并且整合起来
文件写入的流程：
1、client先将文件分块，然后询问NameNode，我要写入一个文件到某个路径下，文件有3块，应该怎么写？
2、NameNode回复client，可以分别写到DataNode1、DataNode2、DataNode3、DataNode4上，记住，每个块重复写3份，总共是9份
3、client找到DataNode1、DataNode2、DataNode3、DataNode4，把数据写到他们上面
出于容错的考虑，每个数据块有3个备份，但是3个备份快都直接由client端直接写入势必会带来client端过重的写入压力，这个点是否有更好的解决方案呢？回忆一下mysql主备之间是通过binlog文件进行同步的，HDFS当然也可以借鉴这个思想，数据其实只需要写入到一个datanode上，然后由datanode之间相互进行备份同步，减少了client端的写入压力，那么至于是一个datanode写入成功即成功，还是需要所有的参与备份的datanode返回写入成功才算成功，是可靠性配置的策略，当然这个设置会影响到数据写入的吞吐率，我们可以看到可靠性和效率永远是“鱼和熊掌不可兼得”的。
潜在问题
NameNode确实会回放editlog，但是不是每次都从头回放，它会先加载一个fsimage，这个文件是之前某一个时刻整个NameNode的文件元数据的内存快照，然后再在这个基础上回放editlog，完成后，会清空editlog，再把当前文件元数据的内存状态写入fsimage，方便下一次加载。
这样，全量回放就变成了增量回放，但是如果NameNode长时间未重启过，editlog依然会比较大，恢复的时间依然比较长，这个问题怎么解呢？
SecondNameNode是一个NameNode内的定时任务线程，它会定期地将editlog写入fsimage，然后情况原来的editlog，从而保证editlog的文件大小维持在一定大小。
NameNode挂了， SecondNameNode并不能替代NameNode，所以如果集群中只有一个NameNode，它挂了，整个系统就挂了。hadoop2.x之前，整个集群只能有一个NameNode，是有可能发生单点故障的，所以hadoop1.x有本身的不稳定性。但是hadoop2.x之后，我们可以在集群中配置多个NameNode，就不会有这个问题了，但是配置多个NameNode，需要注意的地方就更多了，系统就更加复杂了。
俗话说“一山不容二虎”，两个NameNode只能有一个是活跃状态active，另一个是备份状态standby，我们看一下两个NameNode的架构图。
两个NameNode通过JournalNode实现同步editlog，保持状态一致可以相互替换。
因为active的NameNode挂了之后，standby的NameNode要马上接替它，所以它们的数据要时刻保持一致，在写入数据的时候，两个NameNode内存中都要记录数据的元信息，并保持一致。这个JournalNode就是用来在两个NameNode中同步数据的，并且standby NameNode实现了SecondNameNode的功能。
进行数据同步操作的过程如下：
active NameNode有操作之后，它的editlog会被记录到JournalNode中，standby NameNode会从JournalNode中读取到变化并进行同步，同时standby NameNode会监听记录的变化。这样做的话就是实时同步了，并且standby NameNode就实现了SecondNameNode的功能。
优点：
缺点：
package basic;
import java.sql.Connection;
import java.sql.DriverManager;
import java.sql.PreparedStatement;
import java.sql.ResultSet;
import java.sql.SQLException;
import java.sql.Statement;
public class JDBC {
public void findAll() {
try {
// 获得数据库驱动
//由于长时间不写，驱动名和URL都忘记了，不知道对不对，你应该知道的，自己改一下的哈
String url = "jdbc:oracle:thin:@localhost:1521:XE";
String userName = "system";
String password = "system";
Class.forName("oracle.jdbc.driver.OracleDriver");
// 创建连接
Connection conn = DriverManager.getConnection(url, userName,
password);
// 新建发送sql语句的对象
Statement st = conn.createStatement();
// 执行sql
String sql = "select * from users";
ResultSet rs = st.executeQuery(sql);
// 处理结果
while(rs.next()){
//这个地方就是给你的封装类属性赋值
System.out.println("UserName："+rs.getString(0));
}
// 关闭连接
rs.close();
st.close();
conn.close();
} catch (ClassNotFoundException e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
} catch (SQLException e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
}
}
public void delete(){
try {
//步骤还是那六个步骤，前边的两步是一样的
String url = "jdbc:oracle:thin:@localhost:1521:XE";
String userName = "system";
String password = "system";
Class.forName("oracle.jdbc.driver.OracleDriver");
Connection conn = DriverManager.getConnection(url,userName,password);
//这里的发送sql语句的对象是PreparedStatement,成为预处理sql对象，因为按条件删除是需要不定值的
String sql = "delete from users where id = ?";
PreparedStatement ps = conn.prepareStatement(sql);
ps.setInt(0, 1);
int row = ps.executeUpdate();
if(row!=0){
System.out.println("删除成功！");
}
// 关闭连接
rs.close();
st.close();
conn.close();
} catch (ClassNotFoundException e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
} catch (SQLException e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
}
}
}
NoSQL，指的是非关系型的数据库。随着互联网web2.0网站的兴起，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，而非关系型的数据库则由于其本身的特点得到了非常迅速的发展。
NoSQL(NoSQL
= Not Only SQL
)，意即“不仅仅是SQL”，是一项全新的数据库革命性运动，早期就有人提出，发展至2009年趋势越发高涨。NoSQL的拥护者们提倡运用非关系型的数
据存储，相对于铺天盖地的关系型数据库运用，这一概念无疑是一种全新的思维的注入。
从这一新兴技术中选择一款正确的NoSQL数据库是非常具有挑战性的。比一下网建议在选择时考虑以下因素：
并发控制
并
发控制指的是当多个用户同时更新运行时，用于保护数据库完整性的各种技术。并发机制不正确可能导致脏读、幻读和不可重复读等此类问题。并发控制的目的是保
证一个用户的工作不会对另一个用户的工作产生不合理的影响。在某些情况下，这些措施保证了当用户和其他用户一起操作时，所得的结果和她单独操作时的结果是
一样的。在另一些情况下，这表示用户的工作按预定的方式受其他用户的影响。
封锁
就是事务T在对某个数据对象（例如表、记录等）操作之前，先向系统发出请求，对其加锁。加锁后事务T就对该数据对象有了一定的控制，在事务T释放它的锁之前，其它的事务不能更新此数据对象。
封锁是一次只允许一个用户读取或修改的一种机制，是实现并发控制的一个非常重要的技术。
MVCC
Multi-Version Concurrency Control多版本并发控制，维持一个数据的多个版本使读写操作没有冲突。MVCC优化了数据库并发系统，使系统在有大量并发用户时得到最高的性能，并且可以不用关闭服务器就直接进行热备份。
ACID
指
数据库事务正确执行的四个基本要素的缩写。包含：原子性(Atomicity）、一致性（Consistency）、隔离性（Isolation）、持久
性（Durability）。一个支持事务（Transaction）的数据库系统，必需要具有这四种特性，否则在事务过程（Transaction
processing）当中无法保证数据的正确性，交易过程极可能达不到交易方的要求。
None
一些系统不提供原子性。
镜像
数据库镜像是DBMS根据DBA的要求，自动把整个数据库或其中的关键数据复制到另一个磁盘上，每当主数据库更新时，DBMS会自动把更新后的数据复制过去，即DBMS自动保证镜像数据与主数据的一致性。
镜像分为同步和异步。
数据存储
指的是数据的物理特性怎样被存储在数据库中。
磁盘 数据被存储在硬盘驱动器里；
GFS或谷歌文件系统是一个由谷歌开发的专有的分布式文件系统；
Hadoop是Apache软件框架，免费许可下支持数据密集型分布式应用程序；
RAM随机存储器；
插件 可以添加外部插件；
Amazon S3通过Web服务接口提供存储；
BDB：BDB
全称是 “Berkeley DB”，它是MySQL具有事务能力的表类型，由Sleepycat
Software开发。BDB表类型提供了MySQL用户长久期盼的功能，即事务控制能力。在任何RDBMS中，事务控制能力都是一种极其重要和宝贵的功
能。事务控制能力使得我们能够确保一组命令确实已经全部执行成功，或者确保当任何一个命令出现错误时所有命令的执行结果均被退回。
实现语言
实现语言会影响数据库的发展速度。典型的NoSQL数据库是用低级语言如C / C + +编写的。另一方面，那些更高层次的语言如Java，使自定义更容易。
实现语言有：C, C++, Erlang, Java, Python
特性
考虑下列哪一个特点对你的数据库是最重要的：
持久性
可用性
一致性
分区容忍性
证书类型
下面这些许可证是一个不同的开放源码许可的形式：
GPL：通用公共许可证
BSD：伯克利软件分发
MPL：Mozilla公共许可证
EPL：Eclipse公共许可证
IDPL：最初的开发者的公共许可证
LGPL：较宽松通用公共许可证
存储类型
存储类型是NoSQL数据库最大的不同，是决定使用哪款数据库的一个首要指标。
关键字：支持get、put和删除操作
按列存储：相对于传统的按行存储，数据集成容易多了
面向文件系统：存储像是JSON或XML这样的结构化文件，很容易就能从面向对象软件中获取数据。
如何在KALI-LINUX上安装Nosql-Exploitation-Framework
然后查看文件夹”Nosql" 中的“README”， 可以用notepad打开，接下来执行如下命令：
root@kali:~#apt-get install Python-setuptools
root@kali:~#easy_install pip
root@kali:~/Nosql# ./installformac.sh #因为该脚本仅是适合苹果电脑，所以难免会出现一些问题
root@kali:~/Nosql#pip install -r requirements.txt
