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不是mysql5.6新特性 nosql
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MySQL 5.6 显著提高了性能和可用性，可支持下一代 Web、嵌入式和云计算应用程序。
MySQL Database 5.6 具备以下特性：
新增！ 在线 DDL /更改数据架构支持动态应用程序和开发人员灵活性
新增！ 复制全局事务标识可支持自我修复式集群
新增！ 复制无崩溃从机可提高可用性
新增！ 复制多线程从机可提高性能
新增！ 对 InnoDB 进行 NoSQL 访问，可快速完成键值操作以及快速提取数据来完成大数据部署
改进！ 在 Linux 上的性能提升多达 230%
改进！ 在当今、多核、多 CPU 硬件上具备更高的扩展力
改进！ InnoDB 性能改进，可更加高效地处理事务和只读负载
改进！ 更快速地执行查询，增强的诊断功能
改进！ Performance Schema 可监视各个用户/应用程序的资源占用情况
改进！ 通过基于策略的密码管理和实施来确保安全性
高度可靠，几乎无需干预即可确保系统持续不间断运行
简便易用，只需 3 分钟即可完成从下载到开发环境的安装和配置过程
管理需求低，数据库维护工作非常少
复制功能 支持灵活的拓扑架构，可实现向外扩展和高可用性
分区 有助于提高性能和管理超大型数据库环境
ACID 事务 支持构建安全可靠的关键业务应用程序
存储过程 可提高开发人员效率
触发器 可在数据库层面实施复杂的业务规则
View 可确保敏感信息不受攻击
Information Schema 有助于方便地访问元数据
插入式存储引擎架构 可最大限度发挥灵活性
百度百科：
NoSQL与关系型数据库设计理念比较
关系型数据库中的表都是存储一些格式化的数据结构，每个元组字段的组成都一样，即使不是每个元组都需要所有的字段，但数据库会为每个元组分配所有的字段，这样的结构可以便于表与表之间进行连接等操作，但从另一个角度来说它也是关系型数据库性能瓶颈的一个因素。而非关系型数据库以键值对存储，它的结构不固定，每一个元组可以有不一样的字段，每个元组可以根据需要增加一些自己的键值对，这样就不会局限于固定的结构，可以减少一些时间和空间的开销。
特点：
它们可以处理超大量的数据。
它们运行在便宜的PC服务器集群上。
它们击碎了性能瓶颈。
没有过多的操作。
Bootstrap支持
缺点：
但是一些人承认，没有正式的官方支持，万一出了差错会是可怕的，至少很多管理人员是这样看。
此外，nosql并未形成一定标准，各种产品层出不穷，内部混乱，各种项目还需时间来检验
NoSQL太火，冒出太多产品了，保守估计也成百上千了。
互联网公司常用的基本集中在以下几种，每种只举一个比较常见或者应用比较成功的例子吧。
1. In-Memory KV Store : Redis
in memory key-value store，同时提供了更加丰富的数据结构和运算的能力，成功用法是替代memcached，通过checkpoint和commit log提供了快速的宕机恢复，同时支持replication提供读可扩展和高可用。
2. Disk-Based KV Store: Leveldb
真正基于磁盘的key-value storage, 模型单一简单，数据量不受限于内存大小，数据落盘高可靠，Google的几位大神出品的精品，LSM模型天然写优化，顺序写盘的方式对于新硬件ssd再适合不过了，不足是仅提供了一个库，需要自己封装server端。
3. Document Store: Mongodb
分布式nosql，具备了区别mysql的最大亮点：可扩展性。mongodb 最新引人的莫过于提供了sql接口，是目前nosql里最像mysql的，只是没有ACID的特性，发展很快，支持了索引等特性，上手容易，对于数据量远超内存限制的场景来说，还需要慎重。
4. Column Table Store: HBase
这个富二代似乎不用赘述了，最大的优势是开源，对于普通的scan和基于行的get等基本查询，性能完全不是问题，只是只提供裸的api,易用性上是短板，可扩展性方面是最强的，其次坐上了Hadoop的快车，社区发展很快，各种基于其上的开源产品不少，来解决诸如join、聚集运算等复杂查询。