新技术的发展是层出不穷呀

今天在浏览网页的时候，看到这么一段话：“在计算机这个圈子里，从来不缺乏热点。从J2EE 重型架构到Srping 轻量级框架，从静态语言到动态语言，从C++/Java 到Ruby/Python，从大型机到PC 到虚拟化，从集中计算到到云计算，从 Web Servcie 到SOA，从胖客户端到瘦客户端，从关系数据库到NoSql 数据库，从Ajax 到Flex……计算机领域新技术的发展，从未止步。”看到后我就深表疑惑，这些技术很多的可能听过，但不确定其作用，有些还是第一次听说，挑了几个又查了查资料：

Ruby:一种为简单快捷的面向对象编程（面向对象程序设计）而创的脚本语言,Ruby 是完全面向对象的：任何一

点数据都是对象，包括在其他语言中的基本类型（比如：整数，布尔逻辑值），每个过程或函数都是方法。有时

使用像Smalltalk、Eiffel或C++这样正式的面向对象语言来开发一些小项目显得有点"小题大做",而Ruby刚好可

以满足这些面向对象编程的需求.当然了,您也可以使用Ruby进行普通的面向过程编程. 　　Ruby的文本处理能力

极强,与Perl不分伯仲.同时,Ruby的语法简单,还有异常处理以及迭代器等构造,使编程变得简单明了.

Perl:与脚本语言一样，Perl不需要编译器和链接器来运行代码，你要做的只是写出程序并告诉Perl来运行而已

。这意味着Perl对于小的编程问题的快速解决方案和为大型事件创建原型来测试潜在的解决方案是十分理想的。

　　.Perl提供脚本语言（如sed和awk）的所有功能，还具有它们所不具备的很多功能。Perl还支持sed到Perl及

awk到Perl的翻译器。 　　简而言之，Perl象C一样强大，象awk、sed等脚本描述语言一样方便。

python:具有脚本语言中最丰富和强大的类库，足以支持绝大多数日常应用,Python的支持者较喜欢称它为一种高

级动态编程语言，原因是“脚本语言”泛指仅作简单编程任务的语言，如shell script、JavaScript等只能处理

简单任务的编程语言，并不能与Python相提并论。 　　此外，由于Python对于C和其他语言的良好支持，很多人

还把Python作为一种“胶水语言”（glue language）使用。使用Python将其他语言编写的程序进行集成和封装

。在谷歌内部的很多项目使用C++编写性能要求极高的部分，然后用Python调用相应的模块。

NoSql:随着互联网web2.0网站的兴起，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。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。从这些NoSQL项目的名字上看不出什么相同之处：Hadoop、

Voldemort、Dynomite，还有其它很多。