NoSQL，泛指非关系型的数据库。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数据库的产生就是为了解决大规模数据集合多重数据种类带来的挑战，尤其是大数据应用难题。
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虽然NoSQL流行语火起来才短短一年的时间，但是不可否认，现在已经开始了第二代运动。尽管早期的堆栈代码只能算是一种实验，然而现在的系统已经更加的成熟、稳定。不过现在也面临着一个严酷的事实：技术越来越成熟——以至于原来很好的NoSQL数据存储不得不进行重写，也有少数人认为这就是所谓的2.0版本。这里列出一些比较知名的工具，可以为大数据建立快速、可扩展的存储库。
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。
对于NoSQL并没有一个明确的范围和定义，但是他们都普遍存在下面一些共同特征：
不需要预定义模式：不需要事先定义数据模式，预定义表结构。数据中的每条记录都可能有不同的属性和格式。当插入数据时，并不需要预先定义它们的模式。
无共享架构：相对于将所有数据存储的存储区域网络中的全共享架构。NoSQL往往将数据划分后存储在各个本地服务器上。因为从本地磁盘读取数据的性能往往好于通过网络传输读取数据的性能，从而提高了系统的性能。
弹性可扩展：可以在系统运行的时候，动态增加或者删除结点。不需要停机维护，数据可以自动迁移。
分区：相对于将数据存放于同一个节点，NoSQL数据库需要将数据进行分区，将记录分散在多个节点上面。并且通常分区的同时还要做复制。这样既提高了并行性能，又能保证没有单点失效的问题。
异步复制：和RAID存储系统不同的是，NoSQL中的复制，往往是基于日志的异步复制。这样，数据就可以尽快地写入一个节点，而不会被网络传输引起迟延。缺点是并不总是能保证一致性，这样的方式在出现故障的时候，可能会丢失少量的数据。
BASE：相对于事务严格的ACID特性，NoSQL数据库保证的是BASE特性。BASE是最终一致性和软事务。
NoSQL数据库并没有一个统一的架构，两种NoSQL数据库之间的不同，甚至远远超过两种关系型数据库的不同。可以说，NoSQL各有所长，成功的NoSQL必然特别适用于某些场合或者某些应用，在这些场合中会远远胜过关系型数据库和其他的NoSQL。
AlertDialog的位置固定，而PopupWindow的位置可以随意
AlertDialog是非阻塞线程的，而PopupWindow是阻塞线程的
PopupWindow的位置按照有无偏移分，可以分为偏移和无偏移两种；按照参照物的不同，可以分为相对于某个控件（Anchor锚）和相对于父控件。具体如下
showAsDropDown(View anchor)：相对某个控件的位置（正左下方），无偏移
showAsDropDown(View anchor, int xoff, int yoff)：相对某个控件的位置，有偏移
showAtLocation(View parent, int gravity, int x, int y)：相对于父控件的位置（例如正中央Gravity.CENTER，下方Gravity.BOTTOM等），可以设置偏移或无偏移
非关系型数据库：非关系型数据库产品是传统关系型数据库的功能阉割版本，通过减少用不到或很少用的功能，来大幅度提高产品性能。
非关系型数据库严格上不是一种数据库，应该是一种数据结构化存储方法的集合。
关系型数据库：是指采用了关系模型来组织数据的数据库。
关系模型指的就是二维表格模型，而一个关系型数据库就是由二维表及其之间的联系所组成的一个数据组织。
可以用SQL语句方便的在一个表以及多个表之间做非常复杂的数据查询。
对于安全性能很高的数据访问要求可以实现。
价格
目前基本上大部分主流的非关系型数据库都是免费的。而比较有名气的关系型数据库，比如Oracle、DB2、MSSQL是收费的。虽然Mysql免费，但它需要做很多工作才能正式用于生产。
功能
实际开发中，有很多业务需求，其实并不需要完整的关系型数据库功能，非关系型数据库的功能就足够使用了。这种情况下，使用性能更高、成本更低的非关系型数据库当然是更明智的选择。
对于这两类数据库，对方的优势就是自己的弱势，反之亦然。
预测分析：预测分析是一种统计或数据挖掘解决方案，包含可在结构化和非结构化数据中使用以确定未来结果的算法和技术。可为预测、优化、预报和模拟等许多其他用途而部署。
NoSQL数据库：非关系型数据库包括Key-value型(Redis)数据库、文档型(MonogoDB)数据库、图型(Neo4j)数据库;虽然NoSQL流行语火起来才短短一年的时间，但是不可否认，现在已经开始了第二代运动。尽管早期的堆栈代码只能算是一种实验，然而现在的系统已经更加的成熟、稳定。
搜索和认知商业：当今时代大数据与分析已经发展到一个新的高度，那就是认知时代，认知时代不再是简单的数据分析与展示，它更多的是上升到一个利用数据来支撑人机交互的一种模式。
流式分析：目前流式计算是业界研究的一个热点，最近Twitter、LinkedIn等公司相继开源了流式计算系统Storm、Kafka等，加上Yahoo!之前开源的S4，流式计算研究在互联网领域持续升温，流式分析可以对多个高吞吐量的数据源进行实时的清洗、聚合和分析;对存在于社交网站、博客、电子邮件、视频、新闻、电话记录、传输数据、电子感应器之中的数字格式的信息流进行快速处理并反馈的需求。目前大数据流分析平台有很多、如开源的spark，以及ibm的 streams 。
内存数据结构：通过动态随机内存访问(DRAM)、Flash和SSD等分布式存储系统提供海量数据的低延时访问和处理;
2021年7月20日，新浪科技发文称iPhone手机存在安全隐患，Pegasus恶意软件可能会入侵用户的iPhone手机，窃取用户的信息和邮件，甚至可以控制手机的麦克风和摄像头，大数据时代用户或无隐私可言。
实际上，我国对打击大数据泄露安全事件有着强大的决心和执行力，在滴滴事件之后，国家网信办依据《中华人民共和国国家安全法》《中华人民共和国网络安全法》《中华人民共和国数据安全法》等法律法规修订了《网络安全审查好办法》，向社会公开征求意见，拟规定掌握超百万用户信息国外上市须审查。
由此可见，在我国互联网高速发展的时代，用户数据的监管变得越来越困难，此次网信办修订《网络安全审查办法》凸显了我国对收集隐私数据行为严厉打击的决心。
网络安全行业主要企业：目前国内网络安全行业的主要企业有深信服(300454)、安恒信息(688023)、绿盟科技(300369)、启明星辰(002439)、北信源(300352)等。
1、iPhone存在漏洞对用户数据安全造成威胁
2021年7月20日，新浪科技发文称iPhone存在漏洞，Pegasus恶意软件在用户不点击链接的情况下也可以入侵用户的手机，窃取信息和邮件，甚至可以操控用户的摄像头，此消息一出，网友大呼大数据时代无隐私可言，网络安全问题堪忧，实际上，在我国对网络安全问题有着强大的决心，滴滴事件之后，国家网信办依据《中华人民共和国国家安全法》《中华人民共和国网络安全法》《中华人民共和国数据安全法》等法律法规修订了《网络安全审查好办法》，向社会公开征求意见，拟规定掌握超百万用户信息国外上市须审查。
由此可见，在我国互联网高速发展的时代，用户数据的监管变得越来越困难，此次网信办修订《网络安全审查办法》凸显了我国对收集隐私数据行为严厉打击的决心。
2、大数据的普及的确增加了网络安全的监管难度
根据中国信通院数据显示，2016-2019年我国大数据市场规模呈不断上升趋势。大数据是指在一定时间内用常用软件对内容进行抓取和处理的数据集合，不同于传统的数据抓取方式，在大数据环境下，80%以上都是非结构化数据通常采用非关系型数据库(NoSQL)存储技术完成对大数据的抓取、管理和处理。
而非关系型数据库目前尚无严格的访问控制机制及相对完善的隐私保护工具，现有的隐私保护技术，如去标识化、匿名化技术等，多适用于关系型数据库。因此，大数据环境下，传统的数据监管技术已经失效，目前我国较难以对大数据进行监管。
3、iPhone手机系统前景较好增加了监管难度
目前我国主要的手机操作系统有三种，分别是排苹果的IOS操作系统，Google的安卓操作系统和华为新推出的鸿蒙操作系统，其中，因安卓系统太过开放，鸿蒙系统刚刚推出还不够成熟等原因导致IOS操作系统成为了中国未来增长前景最好的手机操作系统。日益增长的IOS系统用户导致Pegasus恶意软件较难以拦截。
4、我国有坚决维护网络安全的决心
在滴滴事件之后，网信办就打响了维护网络安全的第一枪，开始对《网络安全审查办法》修订草案开始征求意见，草案主要针对企业海外上市可能给国家安全带来的风险进行了预判和解决办法。运营者采购网络产品和服务的，应当预判该产品和服务投入使用后可能带来的国家安全风险，掌握超过100万用户个人信息的运营者赴国外上市，必须向网络安全审查办公室申报网络安全审查。未来，随着我国网络安全制度的不断完善，对个人安全领域的数据安全也会不断增强。
综合来看，滴滴事件对国家数据安全层面敲起了警钟，而iPhone此次网络安全漏洞问题针对个人数据安全问题敲响了警铃，相信未来随着我国网络安全相关法案的不断完善，我国个人网络安全问题将得到有效的保护。
—— 以上数据参考前瞻产业研究院《中国网络安全行业发展前景预测与投资战略规划分析报告》
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。
随着大数据的不断发展，非关系型的数据库现在成了一个极其热门的新领域，非关系数据库产品的发展非常迅速。现今的计算机体系结构在数据存储方面要有庞大的水平扩展性，而NoSQL也正是致力于改变这一现状。目前Google的
BigTable和Amazon
的Dynamo使用的就是NoSQL型数据库，本文介绍了10种出色的NoSQL数据库。
虽然NoSQL流行语火起来才短短一年的时间，但是不可否认，现在已经开始了第二代运动。尽管早期的堆栈代码只能算是一种实验，然而现在的系统已经更加的成熟、稳定。不过现在也面临着一个严酷的事实：技术越来越成熟——以至于原来很好的NoSQL数据存储不得不进行重写，也有少数人认为这就是所谓的2.0版本。这里列出一些比较知名的NoSQL工具，可以为大数据建立快速、可扩展的存储库。
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