简述nosql数据库优缺点,NoSQL数据库的明显优势在于

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和MySQL的区别大吗?

即非关系型数据库和关系型数据库。

MySQL的优点:事务处理—保持数据的一致性;由于以标准化为前提,数据更新的开销很小(相同的字段基本上只有一处);可以进行Join等复杂查询

NoSQL的优点:首先它是基于内存的,也就是数据放在内存中,而不是像数据库那样把数据放在磁盘上,而内存的读取速度是磁盘读取速度的几十倍到上百倍,所以NoSQL工具的速度远比数据库读取速度要快得多,满足了高响应的要求。即使NoSQL将数据放在磁盘中,它也是一种半结构化的数据 格式,读取到解析的复杂度远比MySQL要简单,这是因为MySQL存储的是经过结构化、多范式等有复杂规则的数据,还原为内存结构的速度较慢。NoSQL在很大程度上满足了高并发、快速读/和响应的要求,所以它也是Java互联网系统的利器。

简单的扩展:典型例子是Cassandra,由于其架构是类似于经典的P2P,所以能通过轻松地添加新的节点来扩展这个集群;

低廉的成本:这是大多数分布式数据库共有的特点,因为主要都是开源软件,没有昂贵的License成本;

NoSQL的缺点:大多数NoSQL数据库都不支持事务,也不像 SQL Server和Oracle那样能提供各种附加功能,比如BI和报表等; 不提供对SQL的支持

那么该如何选择?

如果规模和性能比24小时的数据一致性更重要,那NoSQL是一个理想的选择 (NoSQL依赖于BASE模型——基本可用、软状态、最终一致性)。

但如果要保证到“始终一致”,尤其是对于机密信息和财务信息,那么MySQL很可能是最优的选择(MySQL依赖于ACID模型——原子性、一致性、独立性和耐久性)。

如果关系数据库在你的应用场景中,完全能够很好的工作,而你又是非常善于使用和维护关系数据库的,那么我觉得你完全没有必要迁移到NoSQL上面,除非你是个喜欢折腾的人。如果你是在金融,电信等以数据为王的关键领域,目前使用的是Oracle数据库来提供高可靠性的,除非遇到特别大的瓶颈,不然也别贸然尝试NoSQL。

然而,在WEB2.0的网站中,关系数据库大部分都出现了瓶颈。在磁盘IO、数据库可扩展上都花费了开发人员相当多的精力来优化,比如做分表分库(database sharding)、主从复制、异构复制等等,然而,这些工作需要的技术能力越来越高,也越来越具有挑战性。如果你正在经历这些场合,那么我觉得你应该尝试一下NoSQL了。

具体问题具体分析

MySQL体积小、速度快、成本低、结构稳定、便于查询,可以保证数据的一致性,但缺乏灵活性。

NoSQL高性能、高扩展、高可用,不用局限于固定的结构,减少了时间和空间上的开销,却又很难保证数据一致性。

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传统数据库与新型数据库的优缺点

一:传统数据库

(1)传统索引不适于海量数据    

传统行存数据库索引需要手工设定,对应用不完全透明,随场景和需求的变化需要不断调整,人工维护成本很高。并且传统索引占用存储空间很大,甚至高于数据本身,造成查询效率的下降。

(2)数据装载速度慢

因为索引需要重新创建,加载性能会变的很糟糕。分析型架构系统要解决这些个问题,必须最大限度地减少磁盘 I/O ,提升查询效率,减小人工维护成本。南大通用分析型数据库GBase8a (以下简称GBase 8a)通过列存储模式、数据压缩、智能化的索引、并行处理、并发控制、高效的查询优化器等技术,使得上述问题得到有效解决。以下各节将描述 GBase 8a 的创新架构如何实现这些目标。

二:新型数据库

新型数据库采用分布式并行计算架构,部署于X86通用服务器,满足大数据实时交易需求,成本低、扩展性高,突破了传统数据库性能瓶颈。

分布式非关系型数据库技术创新

非关系型数据库即NoSQL,抛弃了关系数据库复杂的关系操作、事务处理等功能,仅提供简单的键值对(Key, Value)数据的存储与查询,换取高扩展性和高性能,满足论坛、博客、SNS、微博等互联网类应用场景下针对海量数据的简单操作需求。主要技术创新为:

(1) 简单的数据操作换取高效响应。NoSQL仅支持按照Key(关键字)来存储和查询Value(数据),不支持对非关键字数据列的高效查询;因数据操作简单、数据间一般不需要关联操作,故系统可支持高并发和较快的响应速度。

(2) 多种一致性策略满足业务需求。不同于传统关系型数据库仅支持强一致性策略,NoSQL还支持弱一致性和最终一致性等多种策略,可根据应用场景进行对应配置。例如,对写入操作频繁,但数据读取最新版本要求并不严格的应用,如互联网网页数据的存储和分析应用,可以采用最终一致性策略;而对订购关系存储的应用,则必须用强一致性策略,保证总是读取最新版本数据

非关系型数据库有哪些优缺点?

非关系型数据库严格上不是一种数据库,应该是一种数据结构化存储方法的集合,可以是文档或者键值对等。当初我在黑马程序员培训时候就学过。

优点:

1、格式灵活:存储数据的格式可以是key,value形式、文档形式、图片形式等等,文档形式、图片形式等等,使用灵活,应用场景广泛,而关系型数据库则只支持基础类型。

2、速度快:nosql可以使用硬盘或者随机存储器作为载体,而关系型数据库只能使用硬盘;

3、高扩展性;

4、成本低:nosql数据库部署简单,基本都是开源软件。

缺点:

1、不提供sql支持,学习和使用成本较高;

2、无事务处理;

3、数据结构相对复杂,复杂查询方面稍欠。

非关系型数据库的分类和比较:

1、文档型

2、key-value型

3、列式数据库

4、图形数据库


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