nosql数据库比较大全,常用的nosql数据库
nosql数据库的几大类型
1. 键值数据库
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相关产品:Redis、Riak、SimpleDB、Chordless、Scalaris、Memcached
应用:内容缓存
优点:扩展性好、灵活性好、大量写操作时性能高
缺点:无法存储结构化信息、条件查询效率较低
使用者:百度云(Redis)、GitHub(Riak)、BestBuy(Riak)、Twitter(Ridis和Memcached)
2. 列族数据库
相关产品:BigTable、HBase、Cassandra、HadoopDB、GreenPlum、PNUTS
应用:分布式数据存储与管理
优点:查找速度快、可扩展性强、容易进行分布式扩展、复杂性低
使用者:Ebay(Cassandra)、Instagram(Cassandra)、NASA(Cassandra)、Facebook(HBase)
3. 文档数据库
相关产品:MongoDB、CouchDB、ThruDB、CloudKit、Perservere、Jackrabbit
应用:存储、索引并管理面向文档的数据或者类似的半结构化数据
优点:性能好、灵活性高、复杂性低、数据结构灵活
缺点:缺乏统一的查询语言
使用者:百度云数据库(MongoDB)、SAP(MongoDB)
4. 图形数据库
图形数据库-使用图作为数据模型来存储数据。
相关产品:Neo4J、OrientDB、InfoGrid、GraphDB
应用:大量复杂、互连接、低结构化的图结构场合,如社交网络、推荐系统等
优点:灵活性高、支持复杂的图形算法、可用于构建复杂的关系图谱
缺点:复杂性高、只能支持一定的数据规模
使用者:Adobe(Neo4J)、Cisco(Neo4J)、T-Mobile(Neo4J)
nosql数据库有哪些???
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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nosql数据库的四种类型
一般将NoSQL数据库分为四大类:键值(Key-Value)存储数据库、列存储数据库、文档型数据库和图形(Graph)数据库。它们的数据模型、优缺点、典型应用场景。
键值(Key-Value)存储数据库Key指向Value的键值对,通常用hash表来实现查找速度快数据无结构化(通常只被当作字符串或者二进制数据)内容缓存,主要用于处理大量数据的高访问负载,也用于一些日志系统等。
列存储数据库,以列簇式存储,将同一列数据存在一起查找速度快,可扩展性强,更容易进行分布式扩展功能相对局限分布式的文件系统。
文档型数据库,Key-Value对应的键值对,Value为结构化数据,数据结构要求不严格,表结构可变(不需要像关系型数据库一样需预先定义表结构),查询性能不高,而且缺乏统一的查询语法,Web应用。
图形(Graph)数据库,图结构,利用图结构相关算法(如最短路径寻址,N度关系查找等),很多时候需要对整个图做计算才能得出需要的信息,而且这种结构不太好做分布式的集群方案,社交网络,推荐系统等。
几种Nosql数据库对比
NoSQL不像传统关系型库那样有统一的标准,也不具有普适性。所以要根据应用和数据的存取特征来选择适合的NoSQL。
如果以前没有接触过NoSQL,MongoDB是一个比较好的选择,他支持的所以和查询能力是所有NoSQL中最强大的,缺点是索引的成本和文档大小限制。
如果是使用Hadoop大数据分析,数据基本上不存在修改,只是插入和查询,并且需要配合Hadoop的MR任务,HBase会是很好的选择。
如果要求有很强的扩展能力,高并发读写和维护方便,Casaandra则是不错的选择。
当然除了上面三个流行的NoSQL,还有很多优秀的NoSQL数据库,而且他们都有各自擅长领域,所以需要了解你们产品自身的特点然后分析选择哪种才是最适合的,往往在大型系统中不是单一的数据库,而是使用多种数据库组合。
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