最快的nosql数据库,nosql查询速度
nosql数据库有哪些???
NoSQL(NoSQL
在松原等地区,都构建了全面的区域性战略布局,加强发展的系统性、市场前瞻性、产品创新能力,以专注、极致的服务理念,为客户提供成都做网站、成都网站设计 网站设计制作按需定制开发,公司网站建设,企业网站建设,品牌网站制作,营销型网站建设,成都外贸网站建设,松原网站建设费用合理。
=
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
Redis详解——概述/下载安装
互联网需求的3高: 高并发,高可扩,高性能。
Redis 是一种运行速度很快,并发性能很强,并且运行在内存上的NoSql(not only sql)数据库
NoSQL数据库 和 传统数据库 相比的优势:
NoSQL数据库无需事先为要存储的数据建立字段,随时可以存储自定义的数据格式。
而在关系数据库里,增删字段是一件非常麻烦的事情。如果是非常大数据量的表,增加字段 简直就是一个噩梦。
Redis的常用使用场景:
缓存 ,毫无疑问这是Redis当今最为人熟知的使用场景。在提升服务器性能方面非常有效;一 些频繁被访问的数据,经常被访问的数据如果放在关系型数据库,每次查询的开销都会很 大,而放在redis中,因为redis 是放在内存中的可以很高效的访问
排行榜 ,在使用传统的关系型数据库(mysql oracle 等)来做这个事儿,非常的麻烦,而利 用Redis的SortSet(有序集合)数据结构能够简单的搞定;
好友关系 ,利用集合的一些命令,比如求交集、并集、差集等。可以方便搞定一些共同好 友、共同爱好之类的功能;
Session共享 ,以jsp为例,默认Session是保存在服务器的文件中,如果是集群服务,同一个 用户过来可能落在不同机器上,这就会导致用户频繁登陆;采用Redis保存Session后,无论 用户落在那台机器上都能够获取到对应的Session信息。
下载: redis: 图形工具:
安装(Linux)
上传tar.gz包,并解压:tar -zxvf redis-5.0.4.tar.gz
安装gcc:yum -y install gcc (忘记是否安装过,可以使用 gcc -v 命令查看gcc版本,如果没有安装过,会提示命令不存在)
进入redis目录,进行编译:make
编译之后,开始安装:make install
后台运行方式—— redis默认不会使用后台运行,如果你需要,修改配置文件daemonize=yes,当你后台服务启动的 时候,会写成一个进程文件运行
vim /opt/redis-5.0.4/redis.conf
以配置文件的方式启动:
cd /usr/local/bin
redis-server /opt/redis-5.0.4/redis.conf
关闭数据库:
单实例关闭 ——redis-cli shutdown
多实例关闭 ——dis-cli -p 6379 shutdown 默认的端口6379,如改过,更换端口
nosql数据库的四种类型
一般将NoSQL数据库分为四大类:键值(Key-Value)存储数据库、列存储数据库、文档型数据库和图形(Graph)数据库。它们的数据模型、优缺点、典型应用场景。
键值(Key-Value)存储数据库Key指向Value的键值对,通常用hash表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)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。
列存储数据库,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分布式的文件系统。
文档型数据库,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预先定义表结构),查询性能不高,而且缺乏统一的查询语法,Web应用。
图形(Graph)数据库,图结构,利用图结构相关算法(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,社交网络,推荐系统等。
什么是NoSQL数据库?
答案:A
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。
简单易用的数据库哪个比较好?
1.数据量太大,比如上亿,就用oracle,优点上亿数据对Oracle来说轻飘飘的,也不用太多优化配置,缺点安装比较麻烦,上手比较慢。
2.数据量较大,比如千万级,用postgresql,它号称对标Oracle,处理千万级数据还是可以的,也是易学易用。
3.数据量一般,比如百万级,用mysql,这个级别的数据量mysql处理还是比较快的。
4.数据量较小,比如十万以下,sqlite、access都可以。
上面是基于单表操作的数据量,你看着选。
简单易用的数据库哪个比较好?这个要具体看你的用途,如果数据量比较少(10万左右),追求简约简单,免费开源的sqlite就行,如果数据量比较多,考虑到高并发、分布式,可以使用专业的mysql、postgresql,下面我分别简单介绍一下,感兴趣的朋友可以尝试一下:
小巧灵活sqlite
这是基于c语言开发的一个轻量级关系型数据库,短小精悍、免费开源,个人使用无需繁琐的配置,只需一个简单的运行库便可直接使用,针对各种编程语言都提供了丰富的API接口, java、 python、c#等都可轻松操作,如果你存储数据量不多,只是本地简单的操作(读多写少),可以使用一下这个数据库,占用内存非常少,轻便灵活,当然,在高并发、数据量大的情况下就不合适了:
专业强大mysql
这是目前应该广泛使用的一个关系型数据库,免费开源跨平台,在信息系统开发方面一直占据着主力位置,如果你从事于web开发或者网站后台建设,那么这个数据库一定非常熟悉,支持高并发、分布式,存储数据量相对于sqlite来说,更多也更安全,索引、触发器、存储过程等功能非常不错,支持数据导入导出、恢复备份,只要你熟悉一下基本使用过程,很快就能掌握和运用:
免费开源postgresql
这是加州大学计算机系开发的一个对象-关系型数据库(自由软件),免费、开源、跨平台,支持流计算、全文检索、图式搜索、并行计算、存储过程、空间数据、K-V类型,相比较mysql来说,在复杂查询、高并发下更稳定、性能更优越,可扩展性、可维护性非常不错,但也有劣势,例如新旧版本不分离存储,没有Coverage index scan等,总体使用效果来说还不错:
当然,除了以上3个数据库,还有许多其他数据库,像mssql、oracle等也都非常不错,对于存储和处理数据来说绰绰有余,只要你熟悉一下基本使用过程,很快就能入门的,网上也有相关教程和资料,介绍的非常详细,感兴趣的话,可以搜一下,希望以上分享的内容能对你有所帮助吧,也欢迎大家评论、留言进行补充。
最符合初学者理解和入门的是Access,因为它和Excel本来就是一个套件,相互转化容易,复制粘贴即可,非常好理解库、表、字段、键的概念。
如果数据量不大,强烈推荐试试Filemaker,脚本化编程,自由定制输入界面、工作流程,非常便捷高效。
最近杀出来的airtable,更是简单高效,界面美观,操作与电子表格相当,发展势头也非常迅猛。
二者侧重点有所不同,用户可根据需要选择
作为一个软件开发人员,长期需要和数据库打交道,个人更加青睐于MySQL。虽然可能基于你的Excel原因,有些人会建议你使用Access数据库,但是基于我个人的 意见,我并不建议你那样做。采用MySql的具体理由如下:
1.MySQL具有普遍性,在国内的环境中,绝大多数的互联网企业采用的是MySQL。有了广大的用户基础后,针对于各种问题网上也能更好地找到解决方案。
2.MySQL相对于Oracle而言,更加轻量化,针对于从Excel量级的数据,没必要使用Oracle。同时MySQL是完全免费的,不用担心版权及费用问题,无论对个人还是对预算有限的企业而言都是很好的选择。
3.MySQL高度兼容标准SQL,这对于以后迁移到其他数据库而言,也能很大程度地降低学习成本。
希望我的回答能够对你有所帮助!!![耶][耶][耶]
Excel办公确实便利,可以做一些简单的数据分析,但涉及大量复杂的数据运算,就会遇到和题主一样的问题,运算速度慢,如果主机性能不是很好,还有可能面临电脑死机,数据丢失等问题。
遇到这种情况,我们该如何解决呢?数据库的重要性显而易见!
现在, 我将用3分钟的时间,与您探讨该选择何种数据库,以及选择它的理由,是否有更优的解决方案呢?
MySQL数据库,90%的企业都会选择它
数据库选得好,企业的数据安全,资产安全,也就得到了保障。那么该如何选择数据库呢?这个跟你的业务量和业务服务行业,密不可分。
如果你只是上班打卡,用SQL server就可以了;
如果你要储存会话信息,用户配置信息,购物车数据,建议使用NoSQL数据库;
不过90%的企业或个人,首选数据库都是MySQL数据库。
为什么这么说?
因为,它集 低成本、高可用、可靠性强、易用性强、体积小、速度快开放源码 等特性于一身,所以在金融、财务、网站、 数据处理 等应用领域,它占据着独一无二的优势。
这也是几乎所有企业都选择它,来存储数据的原因。
加之MySQL数据库,支持多种存储引擎,支持大型数据库,可以处理成千上万条记录,还提供用于管理、检查、优化数据库操作的工具。
因而,MySQL尤其受个人,以及中小企业的推崇。
虽然MySQL数据库简单易用,但我还是不会部署该怎么办?
别担心,现在市面上已经出现了,一种自带数据库的新型办公软件。
比如说,云表企业应用平台,一款兼容excel功能,但功能更为强大的办公软件,它就内嵌了MySQL数据库。 (文末有免费获取方式)
云表内嵌的MySQL数据库,有何优点?
1. 性能更加优化,更加兼容系统。因为云表的研发人员,时刻更新维护MySQL数据库。
2. 省去自己手动部署的麻烦。但如果你熟悉部署数据库,想把数据库改成Oracle或SQL server等数据库,也可以设置。(不过,我建议IT小白还是 “拿来即用” 就好)
3. 快速实时计算。数据分析实时交互,完全满足管理决策中的临时性分析,多变的业务需求,以及频繁的结果刷新。
4. 通过自带的内存计算引擎,无需事先建立CUBE,IT部门将告别报表延时报表分析,亿级数据秒级响应。
内嵌的MySQL数据库是否可靠
云表不仅是一款办公软件,同时还是一款开发工具。
通过它,你将解决以下问题:
复杂的数据运算,精确到行列的权限管控,以及工作流,海量用户同时在线办公,数据透视,制作像销售单,洽谈合同等表单报表,一份制作,即可重复录用......
你还可以通过它,与电子称、地磅等进行对接,与用友金蝶等三方系统集成,生成条形码,扫码出入库,生成移动端APP...... 基本上业务所需的功能,你都可以放心交给它做。
它最大的亮点就是,你可以 用使用excel的手法,用它来开发业务应用。
而且,可视化的 拖拉拽 之后,开发出来的ERP、WMS、OA、进销存等业务应用,还秉承了MySQL数据库增删改查的功能特性。
没错,用云表开发出来的业务应用,是允许二次开发的,而且功能可以随时增删改查,轻松满足大集团精细化的数据控制需求。
不过,大家最关心的应该是数据安全问题吧。
数据存放在云表内嵌的MySQL数据库,是安全不丢失的,它提供了多种数据存储的方式,本地部署,云端部署,混合部署,任君挑选!
正因如此,像 恒逸石化、许继电气、航天科工委、中铁、中冶、云南小松 等大型集团,才鼓励内部员工去学习云表。
篇幅所限,只说到这里,说太多你也不会看。
免费 的软获取方式在下方:
数据库的用处可大着呢,不仅可以实现数据共享,减少数据冗余度,还能实现对数据的集中控制,保持数据的一致性和可维护性。选取简单易用的数据库,你有什么好的建议呢,留言让我们看到噢!
题主强调了简单易用。所以推荐最简单三个。
1.Access。
2.Excel。
3.飞书文档、腾讯文档、石墨文档等的表格。
如果要做分析,数据量才比较大,建议Access,还是专业的更好一些。网上教程也很多,比较容易学。而且建议用早一点的版本,比如2003或者2007,Access这些年微软一直想从office里去掉,奈何用的人还是很多,所以不敢去掉,但是采取了一种比较恶心的方法让用户放弃,就是每发布一个新版本,就去掉一些好用的功能,所以说Access是越早的功能越强。
还一个推荐就是Sql Server Express版本,是SQL Server的免费版本,不要钱,基本功能都有,要比sqllite等强大的多
这要结合你个人实际情况来定,有计算机基础,懂一点数据库的话那么市场上的那些软件都可以用,常用有oracle,sqlserver,mysql等,要上手快还是sqlserver比较快,界面操作也比较直观;如果一点基础都没有,但是又要分析数据的话可以用微软自带的一个access,这个上手比较快。决定用哪一种之后还是要买点教材看,简单的sql查询要会,熟练之后也能提高工作效率。
个人使用数据库的话,只存数据不做分析,SQLite就足够了。
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Membase
Membase 是 NoSQL 家族的一个新的重量级的成员。Membase是开源项目,源代码采用了Apache2.0的使用许可。该项目托管在GitHub.Source tarballs上,可以下载beta版本的Linux二进制包。该产品主要是由North Scale的memcached核心团队成员开发完成,其中还包括Zynga和NHN这两个主要贡献者的工程师,这两个组织都是很大的在线游戏和社区网络空间的供应商。
Membase容易安装、操作,可以从单节点方便的扩展到集群,而且为memcached(有线协议的兼容性)实现了即插即用功能,在应用方面为开发者和经营者提供了一个比较低的门槛。做为缓存解决方案,Memcached已经在不同类型的领域(特别是大容量的Web应用)有了广泛的使用,其中 Memcached的部分基础代码被直接应用到了Membase服务器的前端。
通过兼容多种编程语言和框架,Membase具备了很好的复用性。在安装和配置方面,Membase提供了有效的图形化界面和编程接口,包括可配置 的告警信息。
Membase的目标是提供对外的线性扩展能力,包括为了增加集群容量,可以针对统一的节点进行复制。 另外,对存储的数据进行再分配仍然是必要的。
这方面的一个有趣的特性是NoSQL解决方案所承诺的可预测的性能,类准确性的延迟和吞吐量。通过如下方式可以获得上面提到的特性:
◆ 自动将在线数据迁移到低延迟的存储介质的技术(内存,固态硬盘,磁盘)
◆ 可选的写操作一一异步,同步(基于复制,持久化)
◆ 反向通道再平衡[未来考虑支持]
◆ 多线程低锁争用
◆ 尽可能使用异步处理
◆ 自动实现重复数据删除
◆ 动态再平衡现有集群
◆ 通过把数据复制到多个集群单元和支持快速失败转移来提供系统的高可用性。
MongoDB
MongoDB是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品,是非关系数据库当中功能最丰富,最像关系数据库的。他支持的数据结构非常松散,是类似json的bjson格式,因此可以存储比较复杂的数据类型。Mongo最大的特点是他支持的查询语言非常强大,其语法有点类似于面向对象的查询语言,几乎可以实现类似关系数据库单表查询的绝大部分功能,而且还支持对数据建立索引。它的特点是高性能、易部署、易使用,存储数据非常方便。
主要功能特性:
◆ 面向集合存储,易存储对象类型的数据
“面向集合”(Collenction-Oriented),意思是数据被分组存储在数据集中,被称为一个集合(Collenction)。每个 集合在数据库中都有一个唯一的标识名,并且可以包含无限数目的文档。集合的概念类似关系型数据库(RDBMS)里的表(table),不同的是它不需要定 义任何模式(schema)。
◆ 模式自由
模式自由(schema-free),意味着对于存储在mongodb数据库中的文件,我们不需要知道它的任何结构定义。如果需要的话,你完全可以把不同结构的文件存储在同一个数据库里。
◆支持动态查询
◆支持完全索引,包含内部对象
◆支持查询
◆支持复制和故障恢复
◆使用高效的二进制数据存储,包括大型对象(如视频等)
◆自动处理碎片,以支持云计算层次的扩展性
◆支持RUBY,PYTHON,JAVA,C++,PHP等多种语言
◆文件存储格式为BSON(一种JSON的扩展)
BSON(Binary Serialized document Format)存储形式是指:存储在集合中的文档,被存储为键-值对的形式。键用于唯一标识一个文档,为字符串类型,而值则可以是各种复杂的文件类型。
◆可通过网络访问
MongoDB服务端可运行在Linux、Windows或OS X平台,支持32位和64位应用,默认端口为27017。推荐运行在64位平台,因为MongoDB在32位模式运行时支持的最大文件尺寸为2GB。
MongoDB把数据存储在文件中(默认路径为:/data/db),为提高效率使用内存映射文件进行管理。
Hypertable
Hypertable是一个开源、高性能、可伸缩的数据库,它采用与Google的Bigtable相似的模型。在过去数年中,Google为在PC集群 上运行的可伸缩计算基础设施设计建造了三个关键部分。第一个关键的基础设施是Google File System(GFS),这是一个高可用的文件系统,提供了一个全局的命名空间。它通过跨机器(和跨机架)的文件数据复制来达到高可用性,并因此免受传统 文件存储系统无法避免的许多失败的影响,比如电源、内存和网络端口等失败。第二个基础设施是名为Map-Reduce的计算框架,它与GFS紧密协作,帮 助处理收集到的海量数据。第三个基础设施是Bigtable,它是传统数据库的替代。Bigtable让你可以通过一些主键来组织海量数据,并实现高效的 查询。Hypertable是Bigtable的一个开源实现,并且根据我们的想法进行了一些改进。
Apache Cassandra
Apache Cassandra是一套开源分布式Key-Value存储系统。它最初由Facebook开发,用于储存特别大的数据。Facebook在使用此系统。
主要特性:
◆ 分布式
◆ 基于column的结构化
◆ 高伸展性
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,对Cassandra的读操作,也会被路由到某个节点上面去读取。对于一个Cassandra群集来说,扩展性能 是比较简单的事情,只管在群集里面添加节点就可以了。
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(介于关系数据库和非关系数据库之间的开源产品,是非关系数据库当中功能最丰富,最像关系数据库 的。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。
CouchDB
所用语言: Erlang
特点:DB一致性,易于使用
使用许可: Apache
协议: HTTP/REST
双向数据复制,持续进行或临时处理,处理时带冲突检查,因此,采用的是master-master复制
MVCC – 写操作不阻塞读操作
可保存文件之前的版本
Crash-only(可靠的)设计
需要不时地进行数据压缩
视图:嵌入式 映射/减少
格式化视图:列表显示
支持进行服务器端文档验证
支持认证
根据变化实时更新
支持附件处理
因此, CouchApps(独立的 js应用程序)
需要 jQuery程序库
最佳应用场景:适用于数据变化较少,执行预定义查询,进行数据统计的应用程序。适用于需要提供数据版本支持的应用程序。
例如:CRM、CMS系统。 master-master复制对于多站点部署是非常有用的。
和其他数据库比较,其突出特点是:
◆ 模式灵活 :使用Cassandra,像文档存储,你不必提前解决记录中的字段。你可以在系统运行时随意的添加或移除字段。这是一个惊人的效率提升,特别是在大型部 署上。
◆ 真正的可扩展性 :Cassandra是纯粹意义上的水平扩展。为给集群添加更多容量,可以指向另一台电脑。你不必重启任何进程,改变应用查询,或手动迁移任何数据。
◆ 多数据中心识别 :你可以调整你的节点布局来避免某一个数据中心起火,一个备用的数据中心将至少有每条记录的完全复制。
◆ 范围查询 :如果你不喜欢全部的键值查询,则可以设置键的范围来查询。
◆ 列表数据结构 :在混合模式可以将超级列添加到5维。对于每个用户的索引,这是非常方便的。
◆ 分布式写操作 :有可以在任何地方任何时间集中读或写任何数据。并且不会有任何单点失败。
问度娘,啥都有。
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