【IT168资讯】我们都知道，SQl在数据库方面非常有用，而且至今已经用了几十年，为何有了NoSQl?我们经常会处理大量的文档，其中文档的图表都是要查找的信息，彼此之间需要互相连接，SQL的复杂度会很高，因此就有了NoSQL。
为什么用NOSQL?
SQl在做有些任务的时候非常容易，比如一些文档，可以运行很多数据，这时SQl非常有用，会非常的快，如果命令行太长如何能够使他快速呢?这时会用到分布式的数据库，是否可以用Joins代替数据库呢?
举个例子，在分布式系统中使用Java软件。如果需要在北京和伦敦之间传输1G数据，需要多少时间呢?一般来说需要12秒。如果用Java的系统会有问题。
非常复杂的数据用关系型数据库是无法解决的
如何在非常大的数据库中解决数据的存储等问题呢?我们会使用NoSQL，有些架构是需要SQL架构的。举一个数据量非常大的例子，银行业不管是在北京还是在上海，如果用某种价格买卖产品，每秒钟有5-10万，数据量非常大。还有一些更加复杂的情况，比如股票中的上万种投资组合，都需要有摸一个价格报出，需要有上百万的数据报出，复杂的计算规模相当的大，这些采用的都是毫秒计算，价格变化之后，全世界所有的银行都要进行相关的处理买卖。
伦敦的一家银行的功能组合，非常的大，非常的复杂，这些功能组要发挥很重要的作用，从价格到风险计算，然后到清算等等，每笔交易都有10万个数据计算。所有的银行数据都要进行连接，而且非常复杂，在做交易和处理的时候，每秒有数十万的交易计算，因此这就需要新技术的推进。
在西方有些人愿意面对风险，有些人不愿意接受失败，用户把钱交给银行，一旦出了错误，就需要进行相应的赔付，因此需要了解风险，并采用技术进行解决，用虚拟机把交易挪出来，进而降低风险带来的损失。
随着银行业务规模的增加，计算机越来越多，处理能力越来越强，多数的机器使用的是服务器，8-12个核心，但是我们现在不是把电脑变得越来越大，而是需要通过编程进行调整，因此面对这些庞大的数据我们要做分布式的模型。在本地完成的话通常无法扩大规模，如果我们通过编程的话，可以再任何地方的任何机器都能使用服务，不管位置在哪里。我们不能假设所以的数据和处理都在自己本地的RAM上，可能有1T byte的数据需要分步在很多机器上，这就要采用改变编程模式的方式。如果是用的小型服务器，而且还要扩大规模的话，就需要采用分布式的架构来做。
关于网格计算现在采用的是云计算，对于银行来说可能会有2万的电脑，然后用一个机器进行管理，将本地的电脑进行连接，做成一个私有云，然后通过编程的方式实现。当然我们还可以建立公共云，issue非常易用，也非常的便宜，你的编程和测试都非常的方便。
Terracotta 做虚拟机的复制非常好，有开源的版本。其他的相关技术：Gigaspaces，Coherence
New4J。银行业用的最多的是MongoDB，当然还有很多其他优秀的技术，比如：HBase，Risk。
现在6-10家银行其中的某一家都采用了这些数据库的技术，他们的人员投入很大的人力研究这些技术。数据库技术的每一个操作都有可能导致结果的不同，这些技术都有各自的优势，都有自己发挥的领域。
NoSQl是一个每天都要使用到的技术，处理的速度非常的快，每秒几十亿的信息，可以用Java进行编程，对于企业来说非常容易使用，大企业处理的数据量非常大，社交网站和银行业也同样，因此NoSQL在这些领域都有很大的使用空间。
