几种典型的nosql,几种典型的等势面

nosql数据库一般有哪几种类型?分别用在什么场景

特点:

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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。

PC集群扩充起来非常方便并且成本很低,避免了“sharding”操作的复杂性和成本。

它们击碎了性能瓶颈。

NoSQL的支持者称,通过NoSQL架构可以省去将Web或Java应用和数据转换成SQL友好格式的时间,执行速度变得更快。

“SQL并非适用于所有的程序代码,” 对于那些繁重的重复操作的数据,SQL值得花钱。但是当数据库结构非常简单时,SQL可能没有太大用处。

没有过多的操作。

虽然NoSQL的支持者也承认关系数据库提供了无可比拟的功能集合,而且在数据完整性上也发挥绝对稳定,他们同时也表示,企业的具体需求可能没有那么多。

Bootstrap支持

因为NoSQL项目都是开源的,因此它们缺乏供应商提供的正式支持。这一点它们与大多数开源项目一样,不得不从社区中寻求支持。

优点:

易扩展

NoSQL数据库种类繁多,但是一个共同的特点都是去掉关系数据库的关系型特性。数据之间无关系,这样就非常容易扩展。也无形之间,在架构的层面上带来了可扩展的能力。

大数据量,高性能

NoSQL数据库都具有非常高的读写性能,尤其在大数据量下,同样表现优秀。这得益于它的无关系性,数据库的结构简单。一般MySQL使用 Query Cache,每次表的更新Cache就失效,是一种大粒度的Cache,在针对web2.0的交互频繁的应用,Cache性能不高。而NoSQL的 Cache是记录级的,是一种细粒度的Cache,所以NoSQL在这个层面上来说就要性能高很多了。

灵活的数据模型

NoSQL无需事先为要存储的数据建立字段,随时可以存储自定义的数据格式。而在关系数据库里,增删字段是一件非常麻烦的事情。如果是非常大数据量的表,增加字段简直就是一个噩梦。这点在大数据量的web2.0时代尤其明显。

高可用

NoSQL在不太影响性能的情况,就可以方便的实现高可用的架构。比如Cassandra,HBase模型,通过复制模型也能实现高可用。

主要应用:

Apache HBase

这个大数据管理平台建立在谷歌强大的BigTable管理引擎基础上。作为具有开源、Java编码、分布式多个优势的数据库,Hbase最初被设计应用于Hadoop平台,而这一强大的数据管理工具,也被Facebook采用,用于管理消息平台的庞大数据。

Apache Storm

用于处理高速、大型数据流的分布式实时计算系统。Storm为Apache Hadoop添加了可靠的实时数据处理功能,同时还增加了低延迟的仪表板、安全警报,改进了原有的操作方式,帮助企业更有效率地捕获商业机会、发展新业务。

Apache Spark

该技术采用内存计算,从多迭代批量处理出发,允许将数据载入内存做反复查询,此外还融合数据仓库、流处理和图计算等多种计算范式,Spark用Scala语言实现,构建在HDFS上,能与Hadoop很好的结合,而且运行速度比MapReduce快100倍。

Apache Hadoop

该技术迅速成为了大数据管理标准之一。当它被用来管理大型数据集时,对于复杂的分布式应用,Hadoop体现出了非常好的性能,平台的灵活性使它可以运行在商用硬件系统,它还可以轻松地集成结构化、半结构化和甚至非结构化数据集。

Apache Drill

你有多大的数据集?其实无论你有多大的数据集,Drill都能轻松应对。通过支持HBase、Cassandra和MongoDB,Drill建立了交互式分析平台,允许大规模数据吞吐,而且能很快得出结果。

Apache Sqoop

也许你的数据现在还被锁定于旧系统中,Sqoop可以帮你解决这个问题。这一平台采用并发连接,可以将数据从关系数据库系统方便地转移到Hadoop中,可以自定义数据类型以及元数据传播的映射。事实上,你还可以将数据(如新的数据)导入到HDFS、Hive和Hbase中。

Apache Giraph

这是功能强大的图形处理平台,具有很好可扩展性和可用性。该技术已经被Facebook采用,Giraph可以运行在Hadoop环境中,可以将它直接部署到现有的Hadoop系统中。通过这种方式,你可以得到强大的分布式作图能力,同时还能利用上现有的大数据处理引擎。

Cloudera Impala

Impala模型也可以部署在你现有的Hadoop群集上,监视所有的查询。该技术和MapReduce一样,具有强大的批处理能力,而且Impala对于实时的SQL查询也有很好的效果,通过高效的SQL查询,你可以很快的了解到大数据平台上的数据。

Gephi

它可以用来对信息进行关联和量化处理,通过为数据创建功能强大的可视化效果,你可以从数据中得到不一样的洞察力。Gephi已经支持多个图表类型,而且可以在具有上百万个节点的大型网络上运行。Gephi具有活跃的用户社区,Gephi还提供了大量的插件,可以和现有系统完美的集成到一起,它还可以对复杂的IT连接、分布式系统中各个节点、数据流等信息进行可视化分析。

MongoDB

这个坚实的平台一直被很多组织推崇,它在大数据管理上有极好的性能。MongoDB最初是由DoubleClick公司的员工创建,现在该技术已经被广泛的应用于大数据管理。MongoDB是一个应用开源技术开发的NoSQL数据库,可以用于在JSON这样的平台上存储和处理数据。目前,纽约时报、Craigslist以及众多企业都采用了MongoDB,帮助他们管理大型数据集。(Couchbase服务器也作为一个参考)。

十大顶尖公司:

Amazon Web Services

Forrester将AWS称为“云霸主”,谈到云计算领域的大数据,那就不得不提到亚马逊。该公司的Hadoop产品被称为EMR(Elastic Map Reduce),AWS解释这款产品采用了Hadoop技术来提供大数据管理服务,但它不是纯开源Hadoop,经过修改后现在被专门用在AWS云上。

Forrester称EMR有很好的市场前景。很多公司基于EMR为客户提供服务,有一些公司将EMR应用于数据查询、建模、集成和管理。而且AWS还在创新,Forrester称未来EMR可以基于工作量的需要自动缩放调整大小。亚马逊计划为其产品和服务提供更强大的EMR支持,包括它的RedShift数据仓库、新公布的Kenesis实时处理引擎以及计划中的NoSQL数据库和商业智能工具。不过AWS还没有自己的Hadoop发行版。

Cloudera

Cloudera有开源Hadoop的发行版,这个发行版采用了Apache Hadoop开源项目的很多技术,不过基于这些技术的发行版也有很大的进步。Cloudera为它的Hadoop发行版开发了很多功能,包括Cloudera管理器,用于管理和监控,以及名为Impala的SQL引擎等。Cloudera的Hadoop发行版基于开源Hadoop,但也不是纯开源的产品。当Cloudera的客户需要Hadoop不具备的某些功能时,Cloudera的工程师们就会实现这些功能,或者找一个拥有这项技术的合作伙伴。Forrester表示:“Cloudera的创新方法忠于核心Hadoop,但因为其可实现快速创新并积极满足客户需求,这一点使它不同于其他那些供应商。”目前,Cloudera的平台已经拥有200多个付费客户,一些客户在Cloudera的技术支持下已经可以跨1000多个节点实现对PB级数据的有效管理。

Hortonworks

和Cloudera一样,Hortonworks是一个纯粹的Hadoop技术公司。与Cloudera不同的是,Hortonworks坚信开源Hadoop比任何其他供应商的Hadoop发行版都要强大。Hortonworks的目标是建立Hadoop生态圈和Hadoop用户社区,推进开源项目的发展。Hortonworks平台和开源Hadoop联系紧密,公司管理人员表示这会给用户带来好处,因为它可以防止被供应商套牢(如果Hortonworks的客户想要离开这个平台,他们可以轻松转向其他开源平台)。这并不是说Hortonworks完全依赖开源Hadoop技术,而是因为该公司将其所有开发的成果回报给了开源社区,比如Ambari,这个工具就是由Hortonworks开发而成,用来填充集群管理项目漏洞。Hortonworks的方案已经得到了Teradata、Microsoft、Red Hat和SAP这些供应商的支持。

IBM

当企业考虑一些大的IT项目时,很多人首先会想到IBM。IBM是Hadoop项目的主要参与者之一,Forrester称IBM已有100多个Hadoop部署,它的很多客户都有PB级的数据。IBM在网格计算、全球数据中心和企业大数据项目实施等众多领域有着丰富的经验。“IBM计划继续整合SPSS分析、高性能计算、BI工具、数据管理和建模、应对高性能计算的工作负载管理等众多技术。”

Intel

和AWS类似,英特尔不断改进和优化Hadoop使其运行在自己的硬件上,具体来说,就是让Hadoop运行在其至强芯片上,帮助用户打破Hadoop系统的一些限制,使软件和硬件结合的更好,英特尔的Hadoop发行版在上述方面做得比较好。Forrester指出英特尔在最近才推出这个产品,所以公司在未来还有很多改进的可能,英特尔和微软都被认为是Hadoop市场上的潜力股。

MapR Technologies

MapR的Hadoop发行版目前为止也许是最好的了,不过很多人可能都没有听说过。Forrester对Hadoop用户的调查显示,MapR的评级最高,其发行版在架构和数据处理能力上都获得了最高分。MapR已将一套特殊功能融入其Hadoop发行版中。例如网络文件系统(NFS)、灾难恢复以及高可用性功能。Forrester说MapR在Hadoop市场上没有Cloudera和Hortonworks那样的知名度,MapR要成为一个真正的大企业,还需要加强伙伴关系和市场营销。

Microsoft

微软在开源软件问题上一直很低调,但在大数据形势下,它不得不考虑让Windows也兼容Hadoop,它还积极投入到开源项目中,以更广泛地推动Hadoop生态圈的发展。我们可以在微软的公共云Windows Azure HDInsight产品中看到其成果。微软的Hadoop服务基于Hortonworks的发行版,而且是为Azure量身定制的。

微软也有一些其他的项目,包括名为Polybase的项目,让Hadoop查询实现了SQLServer查询的一些功能。Forrester说:“微软在数据库、数据仓库、云、OLAP、BI、电子表格(包括PowerPivot)、协作和开发工具市场上有很大优势,而且微软拥有庞大的用户群,但要在Hadoop这个领域成为行业领导者还有很远的路要走。”

Pivotal Software

EMC和Vmware部分大数据业务分拆组合产生了Pivotal。Pivotal一直努力构建一个性能优越的Hadoop发行版,为此,Pivotal在开源Hadoop的基础上又添加了一些新的工具,包括一个名为HAWQ的SQL引擎以及一个专门解决大数据问题的Hadoop应用。Forrester称Pivotal Hadoop平台的优势在于它整合了Pivotal、EMC、Vmware的众多技术,Pivotal的真正优势实际上等于EMC和Vmware两大公司为其撑腰。到目前为止,Pivotal的用户还不到100个,而且大多是中小型客户。

Teradata

对于Teradata来说,Hadoop既是一种威胁也是一种机遇。数据管理,特别是关于SQL和关系数据库这一领域是Teradata的专长。所以像Hadoop这样的NoSQL平台崛起可能会威胁到Teradata。相反,Teradata接受了Hadoop,通过与Hortonworks合作,Teradata在Hadoop平台集成了SQL技术,这使Teradata的客户可以在Hadoop平台上方便地使用存储在Teradata数据仓库中的数据。

AMPLab

通过将数据转变为信息,我们才可以理解世界,而这也正是AMPLab所做的。AMPLab致力于机器学习、数据挖掘、数据库、信息检索、自然语言处理和语音识别等多个领域,努力改进对信息包括不透明数据集内信息的甄别技术。除了Spark,开源分布式SQL查询引擎Shark也源于AMPLab,Shark具有极高的查询效率,具有良好的兼容性和可扩展性。近几年的发展使计算机科学进入到全新的时代,而AMPLab为我们设想一个运用大数据、云计算、通信等各种资源和技术灵活解决难题的方案,以应对越来越复杂的各种难题。

简述什么是nosql数据库,并列举两种常见的nosql数据库名称及其特点

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。

高性能 NoSQL

关系数据库经过几十年的发展,已经非常成熟,但同时也存在不足:

表结构是强约束的,业务变更时扩充很麻烦。

如果对大数据量的表进行统计运算,I/O会很高,因为即使只针对某列进行运算,也需要将整行数据读入内存。

全文搜索只能使用 Like 进行整表扫描,性能非常低。

针对这些不足,产生了不同的 NoSQL 解决方案,在某些场景下比关系数据库更有优势,但同时也牺牲了某些特性,所以不能片面的迷信某种方案,应将其作为 SQL 的有利补充。

NoSQL != No SQL,而是:

NoSQL = Not Only SQL

典型的 NoSQL 方案分为4类:

Redis 是典型,其 value 是具体的数据结构,包括 string, hash, list, set, sorted set, bitmap, hyperloglog,常被称为数据结构服务器。

以 list 为例:

LPOP key 是移除并返回队列左边的第一个元素。

如果用关系数据库就比较麻烦了,需要操作:

Redis 的缺点主要体现在不支持完成的ACID事务,只能保证隔离性和一致性,无法保证原子性和持久性。

最大的特点是 no-schema,无需在使用前定义字段,读取一个不存在的字段也不会导致语法错误。

特点:

以电商为例,不同商品的属性差异很大,如冰箱和电脑,这种差异性在关系数据库中会有很大的麻烦,而使用文档数据库则非常方便。

文档数据库的主要缺点:

关系数据库是按行来存储的,列式数据库是按照列来存储数据。

按行存储的优势:

在某些场景下,这些优势就成为劣势了,例如,计算超重人员的数据,只需要读取体重这一列进行统计即可,但行式存储会将整行数据读取到内存中,很浪费。

而列式存储中,只需要读取体重这列的数据即可,I/O 将大大减少。

除了节省I/O,列式存储还有更高的压缩比,可以节省存储空间。普通行式数据库的压缩比在 3:1 到 5:1 左右,列式数据库在 8:1 到 30:1,因为单个列的数据相似度更高。

列式存储的随机写效率远低于行式存储,因为行式存储时同一行多个列都存储在连续空间中,而列式存储将不同列存储在不连续的空间。

一般将列式存储应用在离线大数据分析统计场景,因为这时主要针对部分列进行操作,而且数据写入后无须更新。

关系数据库通过索引进行快速查询,但在全文搜索的情景下,索引就不够了,因为:

假设有一个交友网站,信息表如下:

需要匹配性别、地点、语言列。

需要匹配性别、地点、爱好列。

实际搜索中,各种排列组合非常多,关系数据库很难支持。

全文搜索引擎是使用 倒排索引 技术,建立单词到文档的索引,例如上面的表信息建立倒排索引:

所以特别适合根据关键词来查询文档内容。

上面介绍了几种典型的NoSQL方案,及各自的适用场景和特点,您可以根据实际需求进行选择。

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。

哪个属于Nosql数据库

NoSQL,泛指非关系型的数据库。随着互联网web2.0网站的兴起,传统的关系数据库在处理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,出现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。

常见的Nosql数据库有:

一、Redis数据库

Redis(RemoteDictionaryServer),即远程字典服务,是一个开源的使用ANSIC语言编写、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value数据库,并提供多种语言的API。从2010年3月15日起,Redis的开发工作由VMware主持。从2013年5月开始,Redis的开发由Pivotal赞助。

二、MongoDB数据库

MongoDB是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品,是非关系数据库当中功能最丰富,最像关系数据库的。它支持的数据结构非常松散,是类似json的bson格式,因此可以存储比较复杂的数据类型。

Mongo最大的特点是它支持的查询语言非常强大,其语法有点类似于面向对象的查询语言,几乎可以实现类似关系数据库单表查询的绝大部分功能,而且还支持对数据建立索引。

扩展资料:

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:

一、易扩展

NoSQL数据库种类繁多,但是一个共同的特点都是去掉关系数据库的关系型特性。数据之间无关系,这样就非常容易扩展。无形之间,在架构的层面上带来了可扩展的能力。

二、大数据量,高性能

NoSQL数据库都具有非常高的读写性能,尤其在大数据量下,同样表现优秀。这得益于它的无关系性,数据库的结构简单。一般MySQL使用Query Cache。NoSQL的Cache是记录级的,是一种细粒度的Cache,所以NoSQL在这个层面上来说性能就要高很多。

三、灵活的数据模型

NoSQL无须事先为要存储的数据建立字段,随时可以存储自定义的数据格式。而在关系数据库里,增删字段是一件非常麻烦的事情。如果是非常大数据量的表,增加字段简直就是——个噩梦。这点在大数据量的Web2.0时代尤其明显。

四、高可用

NoSQL在不太影响性能的情况,就可以方便地实现高可用的架构。比如Cassandra、HBase模型,通过复制模型也能实现高可用。

参考资料来源:百度百科-NoSQL


文章名称:几种典型的nosql,几种典型的等势面
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