nosql数据库排名,列举10个以上NoSQL数据库
mongodb数据库排名第一吗?
答案:A
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1.文档型数据库
作为最受欢迎的NoSQL产品,文档型数据库MongoDB当仁不让地占据了第一的位置,同时它也是所有NoSQL数据库中排名最靠前的产品(总排行榜第七名)。Apache基金会的CouchDB排在第二,基于.Net的数据库RavenDB排在第三,Couchbase排在第四。
2.键值(Key-value)数据库
键值(Key-value)数据库是NoSQL领域中应用范围最广的,也是涉及产品最多的一种模型。从最简单的BerkeleyDB到功能丰富的分布式数据库Riak再到Amazon托管的DynamoDB不一而足。
在键值数据库流行度排行中,Redis不出意外地排名第一,它是一款由Vmware支持的内存数据库,总体排名第十一。排在第二位的是Memcached,它在缓存系统中应用十分广泛。排在之后的是Riak、BerkeleyDB、SimpleDB、DynamoDB以及甲骨文的Oracle NoSQL数据库。值得注意的是,Oracle NoSQL数据库上榜不久,得分已经翻番,上升势头非常迅猛。
3. 列式存储
列式存储被视为NoSQL数据库中非常重要的一种模式,其中Cassandra流行度最高,它已经由Facebook转交给到Apache进行管理,同时Cassandra在全体数据库排名中排在第十位,紧随MongoDB成为第二受欢迎的NoSQL数据库。基于Hadoop的Hbase排在第二位,Hypertable排在第三。而Google的BigTable并未列入排名,原因是它并未正式公开。
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。
nosql数据库有哪些
mongodb hoodoop hbase 等。现在都挺火的。目前京东,58,360都在使用mongodb。
企业应用系统架构优化方法
企业应用系统架构优化方法
系统优化是一个全面而复杂的工作,很难通过某一方面的提升而获得很好的效果,也很难在一朝一夕完成系统的全面优化,每个系统都有其特性,需要综合分析综合考虑才能获得比较好的效果。 我下面为大家整理了一些企业应用系统架构优化的方法,欢迎阅读参考:
1 实现动静分离
所谓“动静”分离,就是将静态资源如图片、CSS、Js等和动态资源如JSP、Servlet等进行分开的处理,通过使用不同的服务器,从而加快页面的响应速度,这是目前互联网应用最常用的方式之一,但是在企业应用端相对应用较少。
动静分离至少有两个方面的好处,一是提高了静态资源的处理速度,因为应用服务器处理静态资源的速度—般都不如专业的web服务器,第二个好处就是减少了应用服务器的负担,应用服务器专注于处理动态请求,这对系统的稳定运行是有很大的帮助的。
要实现动静分离,有两种方式,一种是在加载静态资源的HTML语言中,将地址指定到不同的IP/域名上,实现彻底的分离。这种方式需要在设计之初进行考虑,并不适合优化项目,因为这种修改会产生很大的工作量。第二种方式是通过分发器,拦截对静态资源的访问,将动态资源转发给后端的应用服务器,实现动静分离。这种方式的好处是不需要改动现有的代码,仅需要做部署方式故调整,增加web服务器进行静态资源的处理。示意图如下:
目前转发器比较多,既有老牌的Apache Web Server、有性能卓越的Zeus,也有目前如日中天的Nainx,不同的项目可以按照各自的需求进行选择。
2 使用缓存技术
缓存技术是巨型项目、超大型项目中最重要的技术,范围也比较广,从前端的页面、应用中的数据、数据库本身等均可以进行缓存,每个方面使用的技术也千差万别。使用缓存可以带来两个方面的好处,一是缓存的数据可以被高速加载,从内存中读取数据比通过数据库或磁盘读取具有更好的效率;二是最重要的,减少了数据库服务器的压力,有利于数据库的稳定,数据库可以使用更多的资源进行查询、统计等工作,有利于提高系统的整体运行速度。对于大中型应用而言,应用中的数据缓存和数据库端的缓存是应该被考虑的。数据库端的缓存在本文数据库章节中进行描述,本节描述应用中数据的缓存。
要使用缓存,首先需要明确缓存的'内容。一般优化项目不建议做全部数据缓存,或者使用内存数据库之类的技术,这种修改工作量巨大,由此带来的安全性、稳定性、数据的一致性都可能存在较大的隐患。所以,缓存的内容需要有所选择,一般的说,应该根据数据的数据量、被读取的次数、增加/更新频率进行选择。如果数据较少、增加/更新频率非常低,那么应该考虑直接缓存在应用服务器端,只有对于重要性较高、读取次数较多、增加/更新频率相对适中的数据,才适合使用独立缓存。 确定缓存的内容之后,就应该确定缓存的方式。对于缓存于应用服务器端的资源,一般选择KEY-ALUE(OBJECT)进行缓存。对于独立缓存,其内容也KEY-VALUE的格式进行存储(如果使用内存数据库实现缓存,那么存储的就是与数据库相同的信息),VALUE可以选择SON或者Java Object,其中JSON占用空间较少,读取的网络流量较少,读取之后需要进行转换为Java对象;JavaXCN占用空间较大,读取的网络流量会较多,读取之后无需进行转化(前提是要求该对象已经系列化),不同系统可以各自特点进行选择。
对于独立缓存,接下来的工作是选择缓存服务器,缓存服务器选择需要具有一定的原则:是否满足已经确定的缓存方式、对操作系统要求如何、稳定性如何、是否支持分布式、是否支持多节点热备、客户端(即JAVA调用接口)接口是否支持漂移(一个节点崩溃是否能转移到另外的节点)、客户端是否高效等等。从目前业界来看,memcached、redis都是应用比较广泛的缓存服务器。
选择完缓存服务器之后,就需要对系统的代码进行一定的改造。改造的内容就是将通过数据库读取的信息改为从缓存服务器获得,而对数据的保存、修改、删除操作,既要操作数据库上的数据,也需要对缓存服务器的信息进行更新,如下图所示:
由于是对系统的优化,那么系统中已经具有很多数据且并未进入缓存,因此还需要将缓存服务器中的数据进行初始化。有两种方式来进行,一种方式是直接将数据库中的数据一次性加载到缓存服务器,另外一种方式是在修改Load数据的方式,先从缓存服务器获取,如果没有,则从数据库获取,然后同步到缓存服务器上。对于优化项目,建议使用第二种方式。第二种方式一个额外的好处就是当缓存服务器全部不可用时,系统也能提供完整的服务。
3 使用异步日志记录
对于企业应用而言,对用户的操作的记录是很重要的,在系统出现某些问题的时候,可以通过日志进行数据恢复。一般系统要么没有进行记录,要么使用数据库进行同步记录。这部分数据会比较庞大,少则百万级,多则数亿,并且随着使用量的增加而逐渐增加。这些表属于使用率最高的表之一,在这些表上进行经常性数据插入,有可能会变成系统的噩梦。
为了解决这个问题,引入异步日志记录,是较为理想的选择。通过在web容器中增加过滤器,拦截用户的请求,然后将用户的请求和表单数据封装为JSON格式的数据,采用异步方式发送到NoSQL数据库,需要恢复的时候,通过对JSON数据进行还原。这种方式有如下好处:
1)不需要改动现有代码而进行了用户操作记录;
2)由于采用异步模式,几乎不会增加用户操作的时间;
3)采用NoSQL+JSON存储,不用为每一类操作特别设置特定的表结构,修改简单。
目前的NoSQL数据库也逐渐显露头角,根据DB Engines在今年10月发布的数据库排名中,MongoDB的NoSQL服务器已经跃居第七位,因此NoSQL服务器目前推荐使用MongoDB。
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