有哪些属于nosql,有哪些属于事业单位
哪个属于NoSQL数据库
1、键值(Key-Value)存储数据库
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这一类数据库主要会使用到一个哈希表,这个表中有一个特定的键和一个指针指向特定的数据。Key/value模型对于IT系统来说的优势在于简单、易部署。
但是如果数据库管理员(DBA)只对部分值进行查询或更新的时候,Key/value就显得效率低下了。举例如:Tokyo Cabinet/Tyrant,Redis,Voldemort,Oracle BDB。
2、列存储数据库
这部分数据库通常用来应对分布式存储的海量数据。键仍然存在,但是它们的特点是指向了多个列。这些列是由列家族来安排的。如:Cassandra,HBase,Riak。
3、文档型数据库
文档型数据库的灵感是来自于Lotus Notes办公软件的,而且它同第一种键值存储相类似。该类型的数据模型是版本化的文档,半结构化的文档以特定的格式存储,比如JSON。
文档型数据库可以看作是键值数据库的升级版,允许之间嵌套键值,在处理网页等复杂数据时,文档型数据库比传统键值数据库的查询效率更高。如:CouchDB,MongoDb,国内也有文档型数据库SequoiaDB,已经开源。
4、图形(Graph)数据库
图形结构的数据库同其他行列以及刚性结构的SQL数据库不同,它是使用灵活的图形模型,并且能够扩展到多个服务器上。
NoSQL数据库没有标准的查询语言(SQL),因此进行数据库查询需要制定数据模型。许多NoSQL数据库都有REST式的数据接口或者查询API。如:Neo4J,InfoGrid,Infinite Graph。
扩展资料
NoSQL数据库适合追求速度和可扩展性、业务多变的应用场景。对于非结构化数据的处理更合适,如文章、评论,这些数据如全文搜索、机器学习通常只用于模糊处理,并不需要像结构化数据一样,进行精确查询,而且这类数据的数据规模往往是海量的,数据规模的增长往往也是不可能预期的。
而NoSQL数据库的扩展能力几乎也是无限的,所以NoSQL数据库可以很好地满足这一类数据的存储。NoSQL数据库利用key-value可以大量的获取大量的非结构化数据,并且数据的获取效率很高,但用它查询结构化数据效果就比较差。
参考资料来源:百度百科-数据库
参考资料来源:百度百科-NoSQL
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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。
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顾名思义就是非关系型数据库,它的出现,就是为了解决关系型数据库存在的一些问题,可以用NoSQL来进行弥补,现在听得比较多的NoSQL数据库有Redis、MongoDB、HBase等。
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