澳门金莎娱乐网站10个出色的NoSQL数据库,redis_

作者: 数据库信息  发布:2019-10-04

  前面简单介绍了什么是NoSql,以及NoSql的应用场景,今天简单来学习一下NoSql的分类

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。

一、KV键值对

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工具,可以为大数据建立快速、可扩展的存储库。

  典型的介绍:新浪(BerkeleyDB redis)、美团(redis tair)、阿里,百度(memcache redis)

1. Casssandra

  BerkeleyDB是一个开源的文件数据库,介于关系数据库与内存数据库之间,使用方式与内存数据库类似,它提供的是一系列直接访问数据库的函数,而不是像关系数据库那样需要网络通讯、SQL解析等步骤。

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  Tair是一个Key/Value结构数据的解决方案,它默认支持基于内存和文件的两种存储方式,分别与缓存和持久化存储对应。TAIR的功能是get、put、delete以及批量接口。

Cassandra最初由Facebook开发,后来成了Apache开源项目,它是一个网络社交云计算方面理想的数据库。它集成了其他的流行工具如Solr,现在已经成为一个完全成熟的大型数据存储工具。Cassandra是一个混合型的非关系的数据库,类似于Google的BigTable。其主要功能比Dynomite(分布式的Key-Value存储系统)更丰富,但支持度却不如文档存储MongoDB。Cassandra的主要特点就是它不是一个数据库,而是由一堆数据库节点共同构成的一个分布式网络服务,对Cassandra的一个写操作,会被复制到其他节点上去,而对Cassandra的读操作,也会被路由到某个节点上面去读取。在最近的一次测试中,Netflix建立了一个288个节点的集群。

  memcache是一套分布式的高速缓存系统,由LiveJournal的Brad Fitzpatrick开发,但目前被许多网站使用以提升网站的访问速度,尤其对于一些大型的、需要频繁访问数据库的网站访问速度提升效果十分显著  。这是一套开放源代码软件,以BSD license授权发布。

2. Lucene/Solr

二、文档型数据库(BSON格式比较多)

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  CouchDB是用Erlang开发的面向文档的数据库系统。CouchDB不是一个传统的关系数据库,而是面向文档的数据库,其数据存储方式有点类似lucene的index文件格式,CouchDB最大的意义在于它是一个面向web应用的新一代存储系统,事实上,CouchDB的口号就是:下一代的Web应用存储系统。

Lucene是Apache软件基金会4 jakarta项目组的一个子项目,这是一个开放源代码的全文检索引擎工具包,就是说它不是一个完整的全文检索引擎,而是一个全文检索引擎的架构。不过大多数人并不认同Lucene是一个数据库,因为大多数人只是用它来检索大量的文本块,不过它的确采用了与其他NoSQL数据存储相似的模型。如果说查询并不是仅仅局限于精确的匹配,而是寻找出那些出现在块中的字或者字段的话,毫无疑问,Lucene/Solr是最好的查询方式。

  MongoDB是一个基于分布式文件的数据库。由C 语言编写。旨在为WEB应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。是一个介于关系型数据库和非关系型数据库之间的产品,是非数据库当中功能最丰富,最像关系数据库的。

3. Riak

三、列存储数据库

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  Cassandra是一个混合型的非关系的数据库,类似于Google的BigTable。其主要功能比Dynamo (分布式的Key-Value存储系统)更丰富,但支持度却不如文档存储MongoDB。Cassandra最初由Facebook开发,后转变成了开源项目。它是一个网络社交云计算方面理想的数据库。以Amazon专有的完全分布式的Dynamo为基础,结合了Google BigTable基于列族(Column Family)的数据模型。P2P去中心化的存储。很多方面都可以称之为Dynamo 2.0。

Riak是由技术公司basho开发的一个类似Dynamo的分布式Key-Value系统。其以分布式,水平扩展性,高容错性等特点著称。从事Riak工作最有趣的部分是可以使用JavaScript或者Erlang来做Map/Reduce查询,它们会查询每个节点,收集结果,而且可以重复,如果需要使用的结果进行重新进行搜寻的话。该系统还为类似于Solr的搜索提供全文索引,同时还提供一个控制面板,可以查看集群的信息。

  HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库,该技术来源于 Fay Chang 所撰写的Google论文“Bigtable:一个结构化数据的分布式存储系统”。就像Bigtable利用了Google文件系统(File System)所提供的分布式数据存储一样,HBase在Hadoop之上提供了类似于Bigtable的能力。HBase是Apache的Hadoop项目的子项目。HBase不同于一般的关系数据库,它是一个适合于非结构化数据存储的数据库。另一个不同的是HBase基于列的而不是基于行的模式。

4. CouchDB

四、图关系数据库

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  图关系数据库它不是放图形的,放的是关系:朋友圈社交网络,广告推荐系统,社交网推荐系统 。用于构建关系图谱。

CouchDB是用Erlang开发的面向文档的数据库系统,不过它不是一个传统的关系数据库,而是面向文档的数据库,其数据存储方式有点类似lucene的index文件格式,CouchDB最大的意义在于它是一个面向web应用的新一代存储系统。作为一个分布式的数据库,CouchDB可以把存储系统分布到n台物理的节点上面,并且很好的协调和同步节点之间的数据读写一致性。CouchDB支持REST API,可以让用户使用JavaScript来操作CouchDB数据库,也可以用JavaScript编写查询语句,可以想像一下,用AJAX技术结合CouchDB开发出来的CMS系统会是多么的简单和方便。

  Neo4j是一个高性能的,NOSQL图形数据库,它将结构化数据存储在网络上而不是表中。它是一个嵌入式的、基于磁盘的、具备完全的事务特性的Java持久化引擎,但是它将结构化数据存储在网络(从数学角度叫做图)上而不是表中。Neo4j也可以被看作是一个高性能的图引擎,该引擎具有成熟数据库的所有特性。程序员工作在一个面向对象的、灵活的网络结构下而不是严格、静态的表中——但是他们可以享受到具备完全的事务特性、企业级的数据库的所有好处。因其嵌入式、高性能、轻量级等优势,越来越受到关注。

CouchDB还有一个更加商业化的“表亲”——Couchbase,不过它提供缓存功能,更好的分片,增量查询,更好的索引和一些其他的功能。其实Couchbase与CouchDB也是紧密相关的,Couchbase产品包含了CouchDB的一个副本。

五、四种类型数据库对比

5. Neo4J

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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大多数的NoSQL数据库只是存储键和值的一个灵活的捆绑。不过Neo4J的存储的是对象之间的关系,或者说这种结构就是数学中的“图”。Neo4J是一个面向网络(“图”)的数据库,也就是说,它是一个嵌入式的、基于磁盘的、具备完全的事务特性的Java持久化引擎,但是它将结构化数据存储在网络上而不是表中,当然也可以把Neo4J看作是一个高性能的图引擎,该引擎具有成熟和健壮的数据库的所有特性。该工具包括很多有关搜索和分析的关系的算法,它能够帮助寻找谁是我的朋友,或者寻找朋友的朋友。这些“图的遍历”算法,可以节省很多指针查询的麻烦。

6. Oracle的NoSQL

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