nosql的总类,nosql的定义
nosql数据库一般有哪几种类型?分别用在什么场景
特点:
从网站建设到定制行业解决方案,为提供成都做网站、成都网站设计服务体系,各种行业企业客户提供网站建设解决方案,助力业务快速发展。创新互联公司将不断加快创新步伐,提供优质的建站服务。
它们可以处理超大量的数据。
它们运行在便宜的PC服务器集群上。
PC集群扩充起来非常方便并且成本很低,避免了“sharding”操作的复杂性和成本。
它们击碎了性能瓶颈。
NoSQL的支持者称,通过NoSQL架构可以省去将Web或Java应用和数据转换成SQL友好格式的时间,执行速度变得更快。
“SQL并非适用于所有的程序代码,” 对于那些繁重的重复操作的数据,SQL值得花钱。但是当数据库结构非常简单时,SQL可能没有太大用处。
没有过多的操作。
虽然NoSQL的支持者也承认关系数据库提供了无可比拟的功能集合,而且在数据完整性上也发挥绝对稳定,他们同时也表示,企业的具体需求可能没有那么多。
Bootstrap支持
因为NoSQL项目都是开源的,因此它们缺乏供应商提供的正式支持。这一点它们与大多数开源项目一样,不得不从社区中寻求支持。
优点:
易扩展
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。
大数据量,高性能
NoSQL数据库都具有非常高的读写性能,尤其在大数据量下,同样表现优秀。这得益于它的无关系性,数据库的结构简单。一般MySQL使用 Query Cache,每次表的更新Cache就失效,是一种大粒度的Cache,在针对web2.0的交互频繁的应用,Cache性能不高。而NoSQL的 Cache是记录级的,是一种细粒度的Cache,所以NoSQL在这个层面上来说就要性能高很多了。
灵活的数据模型
NoSQL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。这点在大数据量的web2.0时代尤其明显。
高可用
NoSQL在不太影响性能的情况,就可以方便的实现高可用的架构。比如Cassandra,HBase模型,通过复制模型也能实现高可用。
主要应用:
Apache HBase
这个大数据管理平台建立在谷歌强大的BigTable管理引擎基础上。作为具有开源、Java编码、分布式多个优势的数据库,Hbase最初被设计应用于Hadoop平台,而这一强大的数据管理工具,也被Facebook采用,用于管理消息平台的庞大数据。
Apache Storm
用于处理高速、大型数据流的分布式实时计算系统。Storm为Apache Hadoop添加了可靠的实时数据处理功能,同时还增加了低延迟的仪表板、安全警报,改进了原有的操作方式,帮助企业更有效率地捕获商业机会、发展新业务。
Apache Spark
该技术采用内存计算,从多迭代批量处理出发,允许将数据载入内存做反复查询,此外还融合数据仓库、流处理和图计算等多种计算范式,Spark用Scala语言实现,构建在HDFS上,能与Hadoop很好的结合,而且运行速度比MapReduce快100倍。
Apache Hadoop
该技术迅速成为了大数据管理标准之一。当它被用来管理大型数据集时,对于复杂的分布式应用,Hadoop体现出了非常好的性能,平台的灵活性使它可以运行在商用硬件系统,它还可以轻松地集成结构化、半结构化和甚至非结构化数据集。
Apache Drill
你有多大的数据集?其实无论你有多大的数据集,Drill都能轻松应对。通过支持HBase、Cassandra和MongoDB,Drill建立了交互式分析平台,允许大规模数据吞吐,而且能很快得出结果。
Apache Sqoop
也许你的数据现在还被锁定于旧系统中,Sqoop可以帮你解决这个问题。这一平台采用并发连接,可以将数据从关系数据库系统方便地转移到Hadoop中,可以自定义数据类型以及元数据传播的映射。事实上,你还可以将数据(如新的数据)导入到HDFS、Hive和Hbase中。
Apache Giraph
这是功能强大的图形处理平台,具有很好可扩展性和可用性。该技术已经被Facebook采用,Giraph可以运行在Hadoop环境中,可以将它直接部署到现有的Hadoop系统中。通过这种方式,你可以得到强大的分布式作图能力,同时还能利用上现有的大数据处理引擎。
Cloudera Impala
Impala模型也可以部署在你现有的Hadoop群集上,监视所有的查询。该技术和MapReduce一样,具有强大的批处理能力,而且Impala对于实时的SQL查询也有很好的效果,通过高效的SQL查询,你可以很快的了解到大数据平台上的数据。
Gephi
它可以用来对信息进行关联和量化处理,通过为数据创建功能强大的可视化效果,你可以从数据中得到不一样的洞察力。Gephi已经支持多个图表类型,而且可以在具有上百万个节点的大型网络上运行。Gephi具有活跃的用户社区,Gephi还提供了大量的插件,可以和现有系统完美的集成到一起,它还可以对复杂的IT连接、分布式系统中各个节点、数据流等信息进行可视化分析。
MongoDB
这个坚实的平台一直被很多组织推崇,它在大数据管理上有极好的性能。MongoDB最初是由DoubleClick公司的员工创建,现在该技术已经被广泛的应用于大数据管理。MongoDB是一个应用开源技术开发的NoSQL数据库,可以用于在JSON这样的平台上存储和处理数据。目前,纽约时报、Craigslist以及众多企业都采用了MongoDB,帮助他们管理大型数据集。(Couchbase服务器也作为一个参考)。
十大顶尖公司:
Amazon Web Services
Forrester将AWS称为“云霸主”,谈到云计算领域的大数据,那就不得不提到亚马逊。该公司的Hadoop产品被称为EMR(Elastic Map Reduce),AWS解释这款产品采用了Hadoop技术来提供大数据管理服务,但它不是纯开源Hadoop,经过修改后现在被专门用在AWS云上。
Forrester称EMR有很好的市场前景。很多公司基于EMR为客户提供服务,有一些公司将EMR应用于数据查询、建模、集成和管理。而且AWS还在创新,Forrester称未来EMR可以基于工作量的需要自动缩放调整大小。亚马逊计划为其产品和服务提供更强大的EMR支持,包括它的RedShift数据仓库、新公布的Kenesis实时处理引擎以及计划中的NoSQL数据库和商业智能工具。不过AWS还没有自己的Hadoop发行版。
Cloudera
Cloudera有开源Hadoop的发行版,这个发行版采用了Apache Hadoop开源项目的很多技术,不过基于这些技术的发行版也有很大的进步。Cloudera为它的Hadoop发行版开发了很多功能,包括Cloudera管理器,用于管理和监控,以及名为Impala的SQL引擎等。Cloudera的Hadoop发行版基于开源Hadoop,但也不是纯开源的产品。当Cloudera的客户需要Hadoop不具备的某些功能时,Cloudera的工程师们就会实现这些功能,或者找一个拥有这项技术的合作伙伴。Forrester表示:“Cloudera的创新方法忠于核心Hadoop,但因为其可实现快速创新并积极满足客户需求,这一点使它不同于其他那些供应商。”目前,Cloudera的平台已经拥有200多个付费客户,一些客户在Cloudera的技术支持下已经可以跨1000多个节点实现对PB级数据的有效管理。
Hortonworks
和Cloudera一样,Hortonworks是一个纯粹的Hadoop技术公司。与Cloudera不同的是,Hortonworks坚信开源Hadoop比任何其他供应商的Hadoop发行版都要强大。Hortonworks的目标是建立Hadoop生态圈和Hadoop用户社区,推进开源项目的发展。Hortonworks平台和开源Hadoop联系紧密,公司管理人员表示这会给用户带来好处,因为它可以防止被供应商套牢(如果Hortonworks的客户想要离开这个平台,他们可以轻松转向其他开源平台)。这并不是说Hortonworks完全依赖开源Hadoop技术,而是因为该公司将其所有开发的成果回报给了开源社区,比如Ambari,这个工具就是由Hortonworks开发而成,用来填充集群管理项目漏洞。Hortonworks的方案已经得到了Teradata、Microsoft、Red Hat和SAP这些供应商的支持。
IBM
当企业考虑一些大的IT项目时,很多人首先会想到IBM。IBM是Hadoop项目的主要参与者之一,Forrester称IBM已有100多个Hadoop部署,它的很多客户都有PB级的数据。IBM在网格计算、全球数据中心和企业大数据项目实施等众多领域有着丰富的经验。“IBM计划继续整合SPSS分析、高性能计算、BI工具、数据管理和建模、应对高性能计算的工作负载管理等众多技术。”
Intel
和AWS类似,英特尔不断改进和优化Hadoop使其运行在自己的硬件上,具体来说,就是让Hadoop运行在其至强芯片上,帮助用户打破Hadoop系统的一些限制,使软件和硬件结合的更好,英特尔的Hadoop发行版在上述方面做得比较好。Forrester指出英特尔在最近才推出这个产品,所以公司在未来还有很多改进的可能,英特尔和微软都被认为是Hadoop市场上的潜力股。
MapR Technologies
MapR的Hadoop发行版目前为止也许是最好的了,不过很多人可能都没有听说过。Forrester对Hadoop用户的调查显示,MapR的评级最高,其发行版在架构和数据处理能力上都获得了最高分。MapR已将一套特殊功能融入其Hadoop发行版中。例如网络文件系统(NFS)、灾难恢复以及高可用性功能。Forrester说MapR在Hadoop市场上没有Cloudera和Hortonworks那样的知名度,MapR要成为一个真正的大企业,还需要加强伙伴关系和市场营销。
Microsoft
微软在开源软件问题上一直很低调,但在大数据形势下,它不得不考虑让Windows也兼容Hadoop,它还积极投入到开源项目中,以更广泛地推动Hadoop生态圈的发展。我们可以在微软的公共云Windows Azure HDInsight产品中看到其成果。微软的Hadoop服务基于Hortonworks的发行版,而且是为Azure量身定制的。
微软也有一些其他的项目,包括名为Polybase的项目,让Hadoop查询实现了SQLServer查询的一些功能。Forrester说:“微软在数据库、数据仓库、云、OLAP、BI、电子表格(包括PowerPivot)、协作和开发工具市场上有很大优势,而且微软拥有庞大的用户群,但要在Hadoop这个领域成为行业领导者还有很远的路要走。”
Pivotal Software
EMC和Vmware部分大数据业务分拆组合产生了Pivotal。Pivotal一直努力构建一个性能优越的Hadoop发行版,为此,Pivotal在开源Hadoop的基础上又添加了一些新的工具,包括一个名为HAWQ的SQL引擎以及一个专门解决大数据问题的Hadoop应用。Forrester称Pivotal Hadoop平台的优势在于它整合了Pivotal、EMC、Vmware的众多技术,Pivotal的真正优势实际上等于EMC和Vmware两大公司为其撑腰。到目前为止,Pivotal的用户还不到100个,而且大多是中小型客户。
Teradata
对于Teradata来说,Hadoop既是一种威胁也是一种机遇。数据管理,特别是关于SQL和关系数据库这一领域是Teradata的专长。所以像Hadoop这样的NoSQL平台崛起可能会威胁到Teradata。相反,Teradata接受了Hadoop,通过与Hortonworks合作,Teradata在Hadoop平台集成了SQL技术,这使Teradata的客户可以在Hadoop平台上方便地使用存储在Teradata数据仓库中的数据。
AMPLab
通过将数据转变为信息,我们才可以理解世界,而这也正是AMPLab所做的。AMPLab致力于机器学习、数据挖掘、数据库、信息检索、自然语言处理和语音识别等多个领域,努力改进对信息包括不透明数据集内信息的甄别技术。除了Spark,开源分布式SQL查询引擎Shark也源于AMPLab,Shark具有极高的查询效率,具有良好的兼容性和可扩展性。近几年的发展使计算机科学进入到全新的时代,而AMPLab为我们设想一个运用大数据、云计算、通信等各种资源和技术灵活解决难题的方案,以应对越来越复杂的各种难题。
非关系型数据库主要包括几类各有什么特点?
NoSQL描述的是大量结构化数据存储方法的集合,根据结构化方法以及应用场合的不同,主要可以将NoSQL分为以下几类。
(1)Column-Oriented
面向检索的列式存储,其存储结构为列式结构,同于关系型数据库的行式结构,这种结构会让很多统计聚合操作更简单方便,使系统具有较高的可扩展性。这类数据库还可以适应海量数据的增加以及数据结构的变化,这个特点与云计算所需的相关需求是相符合的,比如GoogleAppengine的BigTable以及相同设计理念的Hadoop子系统HaBase就是这类的典型代表。需要特别指出的是,Big Table特别适用于MapReduce处理,这对于云计算的发展有很高的适应性。
(2)Key-Value。
面向高性能并发读/写的缓存存储,其结构类似于数据结构中的Hash表,每个Key分别对应一个Value,能够提供非常快的查询速度、大数据存放量和高并发操作,非常适合通过主键对数据进行查询和修改等操作。Key-Value数据库的主要特点是具有极高的并发读/写性能,非常适合作为缓存系统使用。MemcacheDB、BerkeleyDB、Redis、Flare就是Key-Value数据库的代表。
(3)Document-Oriented。
面向海量数据访问的文档存储,这类存储的结构与Key-Value非常相似,也是每个Key分别对应一个Value,但是这个Value主要以JSON(JavaScriptObjectNotations)或者XML等格式的文档来进行存储。这种存储方式可以很方便地被面向对象的语言所使用。这类数据库可在海量的数据中快速查询数据,典型代表为MongoDB、CouchDB等。
NoSQL具有扩展简单、高并发、高稳定性、成本低廉等优势,也存在一些问题。例如,NoSQL暂不提供SQL的支持,会造成开发人员的额外学习成本;NoSQL大多为开源软件其成熟度与商用的关系型数据库系统相比有差距;NoSQL的架构特性决定了其很难保证数据的完整性,适合在一些特殊的应用场景使用。
对于大数据中的NoSQL,以下不属于NoSQL的数据库是哪个
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。
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)
哪个属于Nosql数据库
NoSQL,泛指非关系型的数据库。随着互联网web2.0网站的兴起,传统的关系数据库在处理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,出现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。
常见的Nosql数据库有:
一、Redis数据库
Redis(RemoteDictionaryServer),即远程字典服务,是一个开源的使用ANSIC语言编写、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value数据库,并提供多种语言的API。从2010年3月15日起,Redis的开发工作由VMware主持。从2013年5月开始,Redis的开发由Pivotal赞助。
二、MongoDB数据库
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。它支持的数据结构非常松散,是类似json的bson格式,因此可以存储比较复杂的数据类型。
Mongo最大的特点是它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。
扩展资料:
对于NoSQL并没有一个明确的范围和定义,但是他们都普遍存在下面一些共同特征:
一、易扩展
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。无形之间,在架构的层面上带来了可扩展的能力。
二、大数据量,高性能
NoSQL数据库都具有非常高的读写性能,尤其在大数据量下,同样表现优秀。这得益于它的无关系性,数据库的结构简单。一般MySQL使用Query Cache。NoSQL的Cache是记录级的,是一种细粒度的Cache,所以NoSQL在这个层面上来说性能就要高很多。
三、灵活的数据模型
NoSQL无须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——个噩梦。这点在大数据量的Web2.0时代尤其明显。
四、高可用
NoSQL在不太影响性能的情况,就可以方便地实现高可用的架构。比如Cassandra、HBase模型,通过复制模型也能实现高可用。
参考资料来源:百度百科-NoSQL
网页标题:nosql的总类,nosql的定义
URL地址:http://pwwzsj.com/article/hcspse.html