NoSQL (отангл. not only SQL —не только SQL) — обозначение широкого класса разнородныхсистем управления базами данных (СУБД), появившихся в конце 2000-х — начале 2010-х годов и существенно отличающихся от традиционныхреляционных СУБД с доступом к данным средствами языкаSQL. Применяется к системам, в которых делается попытка решить проблемымасштабируемости идоступности за счёт полного или частичного отказа от требованийатомарности исогласованности данных^[1].

Изначально слово NoSQL являлосьакронимом из двух слов английского языка: No («Не») и SQL (сокращение отангл. Structured Query Language — «структурированный язык запросов»), что даёт термину смысл «отрицающий SQL». Возможно, что первые, кто стал употреблять этот термин, хотели сказать «No RDBMS» («нереляционная СУБД») или «no relational» («не реляционный»), но NoSQL звучало лучше и в итоге прижилось (в качестве альтернативы предлагалось также NonRel). Позднее для NoSQL было придумано объяснение «Not Only SQL» («не только SQL»). NoSQL сталобщим термином для различных баз данных и хранилищ, но он не обозначает какую-либо одну конкретную технологию или продукт^[2].

Нереляционные системы использовались на всём протяжении истории современной вычислительной техники, и даже доминировали во времена первыхмейнфреймов, пока не были вытеснены реляционными СУБД, сохранив применение в специализированных системах (например, иерархическихслужбах каталогов). Распространение нереляционных СУБД в 2000-е годы произошло из-за необходимости создания параллельных распределённых систем для высокомасштабируемых интернет-приложений, таких какпоисковые системы^[2]. В начале 2000-х годовGoogle построил высокомасштабируемую поисковую систему и приложения:GMail,Google Maps,Google Earth, применивраспределённую файловую систему, распределённую систему координации и техникуMapReduce. Позднее была создана масштабируемая СУБД категории «семейство столбцов». Публикация компанией Google описаний этих технологий привела к всплеску интереса среди разработчиковоткрытого программного обеспечения, в результате чего был созданHadoop и запущены связанные с ним проекты, призванные создать подобные Google технологии. В 2007 году примеру Google последовалAmazon.com, опубликовав статьи о высокодоступной базе данныхAmazon DynamoDB^[3].

Поддержка гигантов индустрии менее чем за пять лет привела к широкому распространению технологий NoSQL (и подобных) для управления «большими данными», а к направлению присоединились другие участники, в том числеIBM,Facebook,Netflix,eBay,Hulu,Yahoo!, со своимипроприетарными и открытыми решениями^[3].

Традиционные СУБД ориентируются на требованияACID к транзакционной системе: атомарность (англ. atomicity), согласованность (англ. consistency), изолированность (англ. isolation), долговечность (англ. durability), тогда как в NoSQL вместо ACID может рассматриваться набор свойств BASE^[1]:

• базовая доступность (англ. basic availability) — каждый запрос гарантированно завершается (успешно или безуспешно).
• гибкое состояние (англ. soft state) — состояние системы может изменяться со временем, даже без ввода новых данных, для достижения согласования данных.
• согласованность в конечном счёте (англ. eventual consistency) — данные могут быть некоторое время рассогласованы, но приходят к согласованию через некоторое время.

Термин «BASE» был предложен Эриком Брюером, авторомтеоремы CAP, согласно которой, в распределённых вычислениях можно обеспечить только два из трёх свойств: согласованность данных, доступность или устойчивость к разделению^[1].

Разумеется, системы на основе BASE не могут использоваться в любых приложениях: для функционирования биржевых и банковских систем использование транзакций является необходимостью. В то же время свойства ACID, какими бы желанными они ни были, практически невозможно обеспечить в системах с многомиллионной веб-аудиторией, вродеamazon.com^[1]. Таким образом, проектировщики NoSQL-систем жертвуют согласованностью данных ради достижения двух других свойств из теоремы CAP^[4]. Некоторые СУБД, например,Riak, позволяют настраивать требуемые характеристики доступности-согласованности даже для отдельных запросов путём задания количества узлов, необходимых для подтверждения успеха транзакции.^[5]

Решения NoSQL отличаются не только проектированием с учётом масштабирования. Другими характерными чертами NoSQL-решений являются^[6][7]:

• Применение различных типов хранилищ^[6].
• Возможность разработки базы данных без заданиясхемы^[6][7].
• Линейная масштабируемость (добавление процессоров увеличивает производительность)^[6].

Описаниесхемы данных в случае использования NoSQL-решений может осуществляться через использование различных структур данных:хеш-таблиц,деревьев и других.

В зависимости отмодели данных и подходов краспределённости ирепликации в NoSQL-движении выделяются четыре основных типа систем: «ключ — значение» (англ. key-value store), «семейство столбцов» (column-family store), документоориентированные (document store), графовые.

Модель «ключ — значение» является простейшим вариантом, использующим ключ для доступа к значению. Такие системы используются для хранения изображений, создания специализированных файловых систем, в качествекэшей для объектов, а также в системах, спроектированных с прицелом намасштабируемость. Примеры таких хранилищ —Berkeley DB,MemcacheDB^[англ.],Redis,Riak,Amazon DynamoDB^[6].

Другой тип систем — «семейство столбцов», прародитель этого типа — система GoogleBigTable. В таких системах данные хранятся в видеразреженной матрицы, строки и столбцы которой используются как ключи. Типичным применением этого типа СУБД являетсявеб-индексирование, а также задачи, связанные сбольшими данными, с пониженными требованиями ксогласованности. Примерами СУБД данного типа являются: ApacheHBase,Apache Cassandra,ScyllaDB^[англ.],Apache Accumulo^[англ.],Hypertable^{[англ.][6][8]}.

Системы типа «семейство столбцов» и документно-ориентированные системы имеют близкие сценарии использования: системы управления содержимым, блоги, регистрация событий. Использованиевременных меток позволяет использовать этот вид систем для организации счётчиков, а также регистрации и обработки различных данных, связанных со временем^[8].

В отличие отстолбцового хранения, применяемого в некоторыхреляционных СУБД, хранящих данные по столбцам в сжатом виде для эффективности вOLAP-сценариях, модель «семейство столбцов» хранит данные построчно, и обеспечивает высокую производительность, прежде всего, воперативных сценариях, тогда как для запросов, требующих обхода большого объёма данных с агрегацией результатов, как правило, неэффективна^[8][9].

Документоориентированные СУБД служат для хранения иерархических структур данных. Находят своё применение всистемах управления содержимым, издательском деле,документальном поиске. Примеры СУБД данного типа —CouchDB,Couchbase,MongoDB,eXist, Berkeley DB XML^[6].

Графовые СУБД применяются для задач, в которых данные имеют большое количество связей, например,социальные сети, выявление мошенничества. Примеры:Neo4j,OrientDB,AllegroGraph^[англ.],Blazegraph^[10],InfiniteGraph,FlockDB,Titan^[6][8].

Так как рёбра графа материализованы (англ. materialized), то есть, являются хранимыми, обход графа не требует дополнительных вычислений (каксоединение в SQL), но для нахождения начальной вершины обхода требуется наличие индексов. Графовые СУБД как правило поддерживаютACID, а также поддерживают специализированные языки запросов, такие какGremlin,Cypher,SPARQL,GraphQL.

В июле 2011 компания Couchbase, разработчикCouchDB,Memcached иMembase, анонсировала создание новогоSQL-подобногоязыка запросов —UnQL (Unstructured Data Query Language). Работы по созданию нового языка выполнили создательSQLite Ричард Гипп (англ. Richard Hipp) и основатель проекта CouchDB Дэмиен Кац (англ. Damien Katz). Разработка передана сообществу на правахобщественного достояния^[11][12][13]. Последний раз UnQL обновлялся в августе 2011 года^[14], фактически проект не получил никакой поддержки.

• Мартин Фаулер, Прамодкумар Дж. Садаладж. NoSQL: новая методология разработки нереляционных баз данных = NoSQL Distilled. —М.:«Вильямс», 2013. — 192 с. —ISBN 978-5-8459-1829-1.
• Леонид Черняк. Смутное время СУБД // Открытые системы. — 2012. —№ 2.
• Dan McCreary, Ann Kelly. Making Sense of NoSQL: A guide for managers and the rest of us. — Manning Publications, 2013. — 312 p. —ISBN 978-1-61729-107-4.
• Olivier Curé, Guillaume Blin. Chapter 2. Database Management Systems // RDF Database Systems: Triples Storage and SPARQL Query Processing. — Elsevier Science, 2014. — 256 p. —ISBN 978-0-12-800470-8.
• Shashank Tiwari. Professional NoSQL. —John Wiley & Sons Inc, 2011. — 384 p. —ISBN 9780470942246.

• Matthew Aslett,Updated database landscape graphicАрхивная копия от 1 июня 2013 наWayback Machine, November 2nd, 2012 (диаграмма)

У этой статьиесть 2 проблемы, помогите их исправить:

В статьене хватаетссылок на источники (см.рекомендации по поиску).

Информация должна бытьпроверяема, иначе она может быть удалена. Вы можетеотредактировать статью, добавив ссылки наавторитетные источники в видесносок.(20 сентября 2010)

Достоверность этой статьипоставлена под сомнение.

Необходимо проверить точностьфактов идостоверность сведений, изложенных в этой статье. Соответствующую дискуссию можно найти настранице обсуждения.(5 июня 2011)

Пожалуйста, после исправления проблемы удалите соответствующий шаблон. Узнать, как это сделать, можно насправочной странице.

В сносках к статьенайдены неработоспособные вики-ссылки.

Исправьте короткие примечания, установленные через шаблон{{sfn}} или его аналоги, в соответствии с инструкцией к шаблону, или добавьте недостающие публикации в раздел источников. Список сносок: Vaish, 2013(15 марта 2020)

• NoSQL

• Википедия:Cite web (не указан язык)
• Страницы, использующие волшебные ссылки ISBN
• Википедия:Статьи с шаблоном Falseredirect
• Википедия:Статьи без ссылок на источники с сентября 2010 года
• Википедия:Статьи без источников (тип: не указан)
• Википедия:Статьи, достоверность которых требует проверки с июня 2011 года
• Википедия:Статьи, достоверность которых требует проверки
• Википедия:Статьи с шаблонами недостатков по алфавиту
• Википедия:Статьи, достоверность которых требует проверки без пояснений в шаблоне
• Википедия:Статьи с некорректным использованием гарвардской системы цитирования с марта 2020 года
• Википедия:Статьи с некорректным использованием гарвардской системы цитирования