nosql可扩展性,nosql的技术特点
简述什么是nosql数据库,并列举两种常见的nosql数据库名称及其特点
NoSQL太火,冒出太多产品了,保守估计也成百上千了。
创新互联专注于南湖企业网站建设,成都响应式网站建设公司,商城网站制作。南湖网站建设公司,为南湖等地区提供建站服务。全流程按需求定制开发,专业设计,全程项目跟踪,创新互联专业和态度为您提供的服务
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。
什么是NoSQL,它有什么优缺点?
NoSQL,指的是非关系型的数据库。NoSQL有时也称作Not Only SQL的缩写,是对不同于传统的关系型数据库的数据库管理系统的统称。
NoSQL用于超大规模数据的存储。(例如谷歌或Facebook每天为他们的用户收集万亿比特的数据)。这些类型的数据存储不需要固定的模式,无需多余操作就可以横向扩展。
NoSQL的优点/缺点
优点:
- 高可扩展性
- 分布式计算
- 低成本
- 架构的灵活性,半结构化数据
- 没有复杂的关系
缺点:
- 没有标准化
- 有限的查询功能(到目前为止)
- 最终一致是不直观的程序 (BY三人行慕课)
nosql数据库的四种类型
nosql数据库的四种类型如下:
1.key-value键值存储数据库:
相关产品: Redis、Riak、SimpleDB、Chordless、Scalaris、Memcached.
主要应用: 内容缓存,处理大量数据的高负载访问,也用于系统日志。
优点:查找速度快,大量操作时性能高。
2.列存储数据库:
相关产品: BigTable、HBase、Cassandra、HadoopDB、GreenPlum、PNUTS.
主要应用: 分布式数据的储存与管理。
优点:查找速度快,可扩展性强,容易进行分布式扩展。
缺点:功能相对局限。
3.文档型数据库
相关产品:MongoDB、CouchDB、ThruDB、CloudKit、Perservere、Jackrabbit.
主要应用: web应用,管理面向文档的数据或者类似的半结构化数据。
优点:数据结构灵活,表结构可变,复杂性低。
缺点:查询效率低,且缺乏统一的查询语言。
4.Graph图形数据库
相关产品: Neo4J、OrientDB、InfoGrid、GraphDB.
主要应用: 复杂,互连接,低结构化的图结构场合, 专注构建关系图谱。
优点: 利用图结构相关算法, 可用于构建复杂的关系图谱。
缺点: 复杂度高。
常见NoSQL数据库的应用场景是怎么样的
文档数据库
源起:受Lotus Notes启发。
数据模型:包含了key-value的文档集合
例子:CouchDB, MongoDB
优点:数据模型自然,编程友好,快速开发,web友好,CRUD。
图数据库
源起: 欧拉和图理论。
数据模型:节点和关系,也可处理键值对。
例子:AllegroGraph, InfoGrid, Neo4j
优点:解决复杂的图问题。
关系数据库
源起: E. F. Codd 在A Relational Model of Data for Large Shared Data Banks提出的
数据模型:各种关系
例子:VoltDB, Clustrix, MySQL
优点:高性能、可扩展的OLTP,支持SQL,物化视图,支持事务,编程友好。
对象数据库
源起:图数据库研究
数据模型:对象
例子:Objectivity, Gemstone
优点:复杂对象模型,快速键值访问,键功能访问,以及图数据库的优点。
Key-Value数据库
源起:Amazon的论文 Dynamo 和 Distributed HashTables。
数据模型:键值对
例子:Membase, Riak
优点:处理大量数据,快速处理大量读写请求。编程友好。
BigTable类型数据库
源起:Google的论文 BigTable。
数据模型:列簇,每一行在理论上都是不同的
例子:HBase, Hypertable, Cassandra
优点:处理大量数据,应对极高写负载,高可用,支持跨数据中心, MapReduce。
数据结构服务
源起: ?
数据模型:字典操作,lists, sets和字符串值
例子:Redis
优点:不同于以前的任何数据库
网格数据库
源起:数据网格和元组空间研究。
数据模型:基于空间的架构
例子:GigaSpaces, Coherence
优点:适于事务处理的高性能和高扩展性
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)
NoSQL数据库是如何解决可扩展性问题的?
NoSQL数据库种类繁多,但是一个共同的特点都是去掉关系数据库的关系型特性。数据之间无关系,这样就非常容易扩展。也无形之间,在架构的层面上带来了可扩展的能力。
当前名称:nosql可扩展性,nosql的技术特点
当前网址:http://pwwzsj.com/article/hcedoi.html