典型的nosql数据库是,哪些是nosql数据库

什么是NoSQL数据库?

NoSQL,指的是非关系型的数据库。

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NoSQL 是Not Only SQL 的缩写,意思是“不仅仅是 SQL”,而不是“不使用 SQL”。

NoSQL 的出现可以解决传统关系型数据库所不能解决的问题。

如何选择NoSQL数据库

NoSQL,指的是非关系型的数据库。随着互联网web2.0网站的兴起,传统的关系数据库在应付web2.0网站,特别是超大规模和高并发的

SNS类型的web2.0纯动态网站已经显得力不从心,暴露了很多难以克服的问题,而非关系型的数据库则由于其本身的特点得到了非常迅速的发展。

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。

从这一新兴技术中选择一款正确的NoSQL数据库是非常具有挑战性的。比一下网建议在选择时考虑以下因素:

并发控制

发控制指的是当多个用户同时更新运行时,用于保护数据库完整性的各种技术。并发机制不正确可能导致脏读、幻读和不可重复读等此类问题。并发控制的目的是保

证一个用户的工作不会对另一个用户的工作产生不合理的影响。在某些情况下,这些措施保证了当用户和其他用户一起操作时,所得的结果和她单独操作时的结果是

一样的。在另一些情况下,这表示用户的工作按预定的方式受其他用户的影响。

封锁

就是事务T在对某个数据对象(例如表、记录等)操作之前,先向系统发出请求,对其加锁。加锁后事务T就对该数据对象有了一定的控制,在事务T释放它的锁之前,其它的事务不能更新此数据对象。

封锁是一次只允许一个用户读取或修改的一种机制,是实现并发控制的一个非常重要的技术。

MVCC

Multi-Version Concurrency Control多版本并发控制,维持一个数据的多个版本使读写操作没有冲突。MVCC优化了数据库并发系统,使系统在有大量并发用户时得到最高的性能,并且可以不用关闭服务器就直接进行热备份。

ACID

数据库事务正确执行的四个基本要素的缩写。包含:原子性(Atomicity)、一致性(Consistency)、隔离性(Isolation)、持久

性(Durability)。一个支持事务(Transaction)的数据库系统,必需要具有这四种特性,否则在事务过程(Transaction

processing)当中无法保证数据的正确性,交易过程极可能达不到交易方的要求。

None

一些系统不提供原子性。

镜像

数据库镜像是DBMS根据DBA的要求,自动把整个数据库或其中的关键数据复制到另一个磁盘上,每当主数据库更新时,DBMS会自动把更新后的数据复制过去,即DBMS自动保证镜像数据与主数据的一致性。

镜像分为同步和异步。

数据存储

指的是数据的物理特性怎样被存储在数据库中。

磁盘 数据被存储在硬盘驱动器里;

GFS或谷歌文件系统是一个由谷歌开发的专有的分布式文件系统;

Hadoop是Apache软件框架,免费许可下支持数据密集型分布式应用程序;

RAM随机存储器;

插件 可以添加外部插件;

Amazon S3通过Web服务接口提供存储;

BDB:BDB

全称是 “Berkeley DB”,它是MySQL具有事务能力的表类型,由Sleepycat

Software开发。BDB表类型提供了MySQL用户长久期盼的功能,即事务控制能力。在任何RDBMS中,事务控制能力都是一种极其重要和宝贵的功

能。事务控制能力使得我们能够确保一组命令确实已经全部执行成功,或者确保当任何一个命令出现错误时所有命令的执行结果均被退回。

实现语言

实现语言会影响数据库的发展速度。典型的NoSQL数据库是用低级语言如C / C + +编写的。另一方面,那些更高层次的语言如Java,使自定义更容易。

实现语言有:C, C++, Erlang, Java, Python

特性

考虑下列哪一个特点对你的数据库是最重要的:

持久性

可用性

一致性

分区容忍性

证书类型

下面这些许可证是一个不同的开放源码许可的形式:

GPL:通用公共许可证

BSD:伯克利软件分发

MPL:Mozilla公共许可证

EPL:Eclipse公共许可证

IDPL:最初的开发者的公共许可证

LGPL:较宽松通用公共许可证

存储类型

存储类型是NoSQL数据库最大的不同,是决定使用哪款数据库的一个首要指标。

关键字:支持get、put和删除操作

按列存储:相对于传统的按行存储,数据集成容易多了

面向文件系统:存储像是JSON或XML这样的结构化文件,很容易就能从面向对象软件中获取数据。

nosql数据库有哪些???

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。

给一个地址吧

nosql数据库有哪些

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。

常见的nosql数据库有哪些

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。

nosql数据库的几大类型

1. 键值数据库

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)


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