nomas使用什么数据库

是否听说过有这样一款数据库，它可以完成RDBMS和Hadoop能做的一切，如今在全世界范围内广泛采用，并已有50年历史？从未听说过MUMPS？看看下面这些惊人的事实吧。

没听过MUMPS之名的人可不止你而已。笔者也是听一个同事提到，并在他的督促下做了一点研究。研究结果却令人震惊。

MUMPS诞生于1966年，旨在解决医疗保健行业的多用户系统其中的大数据流问题。

它的出现早于RDBMS，但却包含了一切NoSQL的功能，如大规模并行处理、水平扩容以及在商用硬件上的运行。

它很容易模拟四种类型的NoSQL数据库（键值型数据库、列式数据库、文档型数据库、图结构数据库）。在70、80年代，经过修改后它可以模拟RDBMS并处理SQL查询。

由于完全与ACID兼容，部分功能与NewSQL相同。

如今在各个领域，包括医疗保健的病患信息系统、银行业、欧洲证券交易所还有旅行业等等，它都在发挥着活力与健康。

去医院看病或使用ATM机的时候，数据很有可能就是通过基于MUMPS的系统来处理并存储的。尽管到2016年，从初始设计至今，MUMPS已经有了50年历史，不过在医疗保健或大型金融机构领域，它仍旧满足着当今的商业需求，几乎没有RDBMS或NoSQL代替的趋势。要说MUMPS在被谷歌研究员发现之前，就是/曾是NoSQL也是没错的。

一点背景知识

MUMPS创建于1966年，多年来一直保持更新。它得名于麻省总医院实用多程序系统（Massachusetts General Hospital Utility Multi-Programming System），或称M。顾名思义，该技术最初的原始需求来自大型医院（后来还包括银行），以应对高吞吐量的多用户事务处理进程。即便出现了RDBMS（还有后来的NoSQL和NewSQL），甚至到了今天，MUMPS在性能与功能上仍旧活力十足，甚至更为优秀。

一开始，MUMPS是为了解决如何接收、存储和处理在单个ICU病人身上、单就一天中所产生与聚集的大量测试数据还有其他变量数据而出现。变量数据包括了至少12种不同的变量，诸如体温、心率、血氧浓度、血液酸碱度等等。生成的数据还包括：通过传感器（电极）进行的多项实时测量，再加上每天针对每个病人所做的多个实验室测试。平均来讲，每个病人的数据需要20名左右的医生和医疗人员访问，而病人数量多达几十万。

这很像是我们

数据库有两种类型，分别是关系型数据库与非关系型数据库。

1、关系数据库

包括：MySQL、MariaDB（MySQL的代替品，英文维基百科从MySQL转向MariaDB）、Percona Server（MySQL的代替品）、PostgreSQL、Microsoft Access、Microsoft SQL Server、Google Fusion Tables。

FileMaker、Oracle数据库、Sybase、dBASE、Clipper、FoxPro、foshub。几乎所有的数据库管理系统都配备了一个开放式数据库连接（ODBC）驱动程序，令各个数据库之间得以互相集成。

2、非关系型数据库（NoSQL）

包括：BigTable（Google）、Cassandra、MongoDB、CouchDB、键值（key-value）数据库、Apache Cassandra（为Facebook所使用）：高度可扩展、Dynamo、LevelDB（Google）。

扩展资料：

数据库的作用

数据库管理系统是为管理数据库而设计的电脑软件系统，一般具有存储、截取、安全保障、备份等基础功能。

数据库管理系统可以依据它所支持的数据库模型来作分类，例如关系式、XML；或依据所支持的计算机类型来作分类，例如服务器群集、移动电话。

或依据所用查询语言来作分类，例如SQL、XQuery；或依据性能冲量重点来作分类，例如最大规模、最高运行速度；亦或其他的分类方式。不论使用哪种分类方式，一些DBMS能够跨类别，例如，同时支持多种查询语言。

参考资料来源：百度百科--数据库

1、数据存储方式不同。

关系型和非关系型数据库的主要差异是数据存储的方式。关系型数据天然就是表格式的，因此存储在数据表的行和列中。数据表可以彼此关联协作存储，也很容易提取数据。

与其相反，非关系型数据不适合存储在数据表的行和列中，而是大块组合在一起。非关系型数据通常存储在数据集中，就像文档、键值对或者图结构。你的数据及其特性是选择数据存储和提取方式的首要影响因素。

2、扩展方式不同。

SQL和NoSQL数据库最大的差别可能是在扩展方式上，要支持日益增长的需求当然要扩展。

要支持更多并发量，SQL数据库是纵向扩展，也就是说提高处理能力，使用速度更快速的计算机，这样处理相同的数据集就更快了。

因为数据存储在关系表中， *** 作的性能瓶颈可能涉及很多个表，这都需要通过提高计算机性能来客服。虽然SQL数据库有很大扩展空间，但最终肯定会达到纵向扩展的上限。而NoSQL数据库是横向扩展的。

而非关系型数据存储天然就是分布式的，NoSQL数据库的扩展可以通过给资源池添加更多普通的数据库服务器(节点)来分担负载。

3、对事务性的支持不同。

如果数据 *** 作需要高事务性或者复杂数据查询需要控制执行计划，那么传统的SQL数据库从性能和稳定性方面考虑是你的最佳选择。SQL数据库支持对事务原子性细粒度控制，并且易于回滚事务。

虽然NoSQL数据库也可以使用事务 *** 作，但稳定性方面没法和关系型数据库比较，所以它们真正闪亮的价值是在 *** 作的扩展性和大数据量处理方面。

数据存储名称有很多种，以下是一些常见的：

1 数据库（Database）：以表格形式存储数据的一种数据集合。

2 文件系统（File System）： *** 作系统中用于管理文件和目录的一种数据存储方式。

3 缓存（Cache）：一种高速存储器，用于临时存储经常被访问的数据，以提高访问速度。

4 数据仓库（Data Warehouse）：用于存储大量历史数据的一种数据存储系统。

5 NoSQL数据库：一种非关系型数据库，用于存储非结构化数据。

6 分布式文件系统（Distributed File System）：将数据分散存储在多个服务器上的一种数据存储方式。

7 内存数据库（In-Memory Database）：将数据存储在内存中的一种高速数据存储方式。

8 对象存储（Object Storage）：将数据存储为对象的一种数据存储方式，常用于云存储。

NoSQL，泛指非关系型的数据库。随着互联网web20网站的兴起，传统的关系数据库在应付web20网站，特别是超大规模和高并发的SNS类型的web20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。

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20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。

d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。

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