NoSQL数据库四大分类的介绍

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NOSQL数据库的四大分类:
键值(Key-Value)存储数据库:
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。[3]  举例如:Tokyo Cabinet/Tyrant, redis, Voldemort, Oracle BDB.
列存储数据库:
这部分数据库通常是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.
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。而且文档型数据库比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。
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。[2]  如:Neo4J, InfoGrid, Infinite Graph.
因此,我们总结NoSQL数据库在以下的这几种情况下比较适用:1、数据模型比较简单;2、需要灵活性更强的IT系统;3、对数据库性能要求较高;4、不需要高度的数据一致性;5、对于给定key,比较容易映射复杂值的环境。

NoSQL数据库的四大分类表格分析

分类

Examples举例

典型应用场景

数据模型

优点

缺点

键值(key-value) 

Tokyo Cabinet/Tyrant, Redis, Voldemort, Oracle BDB

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等。 

Key 指向 Value 的键值对,通常用hash table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 

列存储数据库

Cassandra, HBase, Riak

分布式的文件系统

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

文档型数据库

CouchDB, MongoDb

Web应用(与Key-Value类似,Value是结构化的,不同的是数据库能够了解Value的内容)

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要预先定义表结构

查询性能不高,而且缺乏统一的查询语法。

图形(Graph)数据库[3] 

Neo4J, InfoGrid, Infinite Graph

社交网络,推荐系统等。专注于构建关系图谱

图结构

利用图结构相关算法。比如最短路径寻址,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。[3] 

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