哪种属于nosql数据库,NoSQL数据库的类型包括
哪个属于NoSQL数据库
1、键值(Key-Value)存储数据库
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这一类数据库主要会使用到一个哈希表,这个表中有一个特定的键和一个指针指向特定的数据。Key/value模型对于IT系统来说的优势在于简单、易部署。
但是如果数据库管理员(DBA)只对部分值进行查询或更新的时候,Key/value就显得效率低下了。举例如:Tokyo Cabinet/Tyrant,Redis,Voldemort,Oracle BDB。
2、列存储数据库
这部分数据库通常用来应对分布式存储的海量数据。键仍然存在,但是它们的特点是指向了多个列。这些列是由列家族来安排的。如:Cassandra,HBase,Riak。
3、文档型数据库
文档型数据库的灵感是来自于Lotus Notes办公软件的,而且它同第一种键值存储相类似。该类型的数据模型是版本化的文档,半结构化的文档以特定的格式存储,比如JSON。
文档型数据库可以看作是键值数据库的升级版,允许之间嵌套键值,在处理网页等复杂数据时,文档型数据库比传统键值数据库的查询效率更高。如:CouchDB,MongoDb,国内也有文档型数据库SequoiaDB,已经开源。
4、图形(Graph)数据库
图形结构的数据库同其他行列以及刚性结构的SQL数据库不同,它是使用灵活的图形模型,并且能够扩展到多个服务器上。
NoSQL数据库没有标准的查询语言(SQL),因此进行数据库查询需要制定数据模型。许多NoSQL数据库都有REST式的数据接口或者查询API。如:Neo4J,InfoGrid,Infinite Graph。
扩展资料
NoSQL数据库适合追求速度和可扩展性、业务多变的应用场景。对于非结构化数据的处理更合适,如文章、评论,这些数据如全文搜索、机器学习通常只用于模糊处理,并不需要像结构化数据一样,进行精确查询,而且这类数据的数据规模往往是海量的,数据规模的增长往往也是不可能预期的。
而NoSQL数据库的扩展能力几乎也是无限的,所以NoSQL数据库可以很好地满足这一类数据的存储。NoSQL数据库利用key-value可以大量的获取大量的非结构化数据,并且数据的获取效率很高,但用它查询结构化数据效果就比较差。
参考资料来源:百度百科-数据库
参考资料来源:百度百科-NoSQL
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数据库有哪些
分类一:键值数据库
Redis,
Voldemort,
Oracle
BDB,国内的ssdb
分类二:列存储数据库
Cassandra,
HBase
分类三:文档型数据库
CouchDB,
MongoDb,国内的SequoiaDB
分类四:图形(Graph)数据库
Neo4J,
InfoGrid,
Infinite
Graph
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
什么是NoSQL数据库
什么是NoSQL数据库?从名称“非SQL”或“非关系型”衍生而来,这些数据库不使用类似SQL的查询语言,通常称为结构化存储。这些数据库自1960年就已经存在,但是直到现在一些大公司(例如Google和Facebook)开始使用它们时,这些数据库才流行起来。该数据库最明显的优势是摆脱了一组固定的列、连接和类似SQL的查询语言的限制。有时,NoSQL这个名称也可能表示“不仅仅SQL”,来确保它们可能支持SQL。 NoSQL数据库使用诸如键值、宽列、图形或文档之类的数据结构,并且可以如JSON之类的不同格式存储。
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。
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