nosql數(shù)據(jù)庫(kù)有哪些？？？

NoSQL(NoSQL

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=

Not

Only

SQL

)，意即“不僅僅是SQL”，是一項(xiàng)全新的數(shù)據(jù)庫(kù)革命性運(yùn)動(dòng)，早期就有人提出，發(fā)展至2009年趨勢(shì)越發(fā)高漲。NoSQL的擁護(hù)者們提倡運(yùn)用非關(guān)系型的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，相對(duì)于鋪天蓋地的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)運(yùn)用，這一概念無(wú)疑是一種全新的思維的注入。

隨著大數(shù)據(jù)的不斷發(fā)展，非關(guān)系型的數(shù)據(jù)庫(kù)現(xiàn)在成了一個(gè)極其熱門(mén)的新領(lǐng)域，非關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)產(chǎn)品的發(fā)展非常迅速?，F(xiàn)今的計(jì)算機(jī)體系結(jié)構(gòu)在數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方面要有龐大的水平擴(kuò)展性，而NoSQL也正是致力于改變這一現(xiàn)狀。目前Google的

BigTable和Amazon

的Dynamo使用的就是NoSQL型數(shù)據(jù)庫(kù)，本文介紹了10種出色的NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)。

雖然NoSQL流行語(yǔ)火起來(lái)才短短一年的時(shí)間，但是不可否認(rèn)，現(xiàn)在已經(jīng)開(kāi)始了第二代運(yùn)動(dòng)。盡管早期的堆棧代碼只能算是一種實(shí)驗(yàn)，然而現(xiàn)在的系統(tǒng)已經(jīng)更加的成熟、穩(wěn)定。不過(guò)現(xiàn)在也面臨著一個(gè)嚴(yán)酷的事實(shí)：技術(shù)越來(lái)越成熟——以至于原來(lái)很好的NoSQL數(shù)據(jù)存儲(chǔ)不得不進(jìn)行重寫(xiě)，也有少數(shù)人認(rèn)為這就是所謂的2.0版本。這里列出一些比較知名的NoSQL工具，可以為大數(shù)據(jù)建立快速、可擴(kuò)展的存儲(chǔ)庫(kù)。

給一個(gè)地址吧

nosql數(shù)據(jù)庫(kù)的幾大類型

1. 鍵值數(shù)據(jù)庫(kù)

相關(guān)產(chǎn)品：Redis、Riak、SimpleDB、Chordless、Scalaris、Memcached

應(yīng)用：內(nèi)容緩存

優(yōu)點(diǎn)：擴(kuò)展性好、靈活性好、大量寫(xiě)操作時(shí)性能高

缺點(diǎn)：無(wú)法存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)化信息、條件查詢效率較低

使用者：百度云（Redis）、GitHub（Riak）、BestBuy（Riak）、Twitter（Ridis和Memcached）

2. 列族數(shù)據(jù)庫(kù)

相關(guān)產(chǎn)品：BigTable、HBase、Cassandra、HadoopDB、GreenPlum、PNUTS

應(yīng)用：分布式數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與管理

優(yōu)點(diǎn)：查找速度快、可擴(kuò)展性強(qiáng)、容易進(jìn)行分布式擴(kuò)展、復(fù)雜性低

使用者：Ebay（Cassandra）、Instagram（Cassandra）、NASA（Cassandra）、Facebook（HBase）

3. 文檔數(shù)據(jù)庫(kù)

相關(guān)產(chǎn)品：MongoDB、CouchDB、ThruDB、CloudKit、Perservere、Jackrabbit

應(yīng)用：存儲(chǔ)、索引并管理面向文檔的數(shù)據(jù)或者類似的半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)

優(yōu)點(diǎn)：性能好、靈活性高、復(fù)雜性低、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)靈活

缺點(diǎn)：缺乏統(tǒng)一的查詢語(yǔ)言

使用者：百度云數(shù)據(jù)庫(kù)（MongoDB）、SAP（MongoDB）

4. 圖形數(shù)據(jù)庫(kù)

圖形數(shù)據(jù)庫(kù)-使用圖作為數(shù)據(jù)模型來(lái)存儲(chǔ)數(shù)據(jù)。

相關(guān)產(chǎn)品：Neo4J、OrientDB、InfoGrid、GraphDB

應(yīng)用：大量復(fù)雜、互連接、低結(jié)構(gòu)化的圖結(jié)構(gòu)場(chǎng)合，如社交網(wǎng)絡(luò)、推薦系統(tǒng)等

優(yōu)點(diǎn)：靈活性高、支持復(fù)雜的圖形算法、可用于構(gòu)建復(fù)雜的關(guān)系圖譜

缺點(diǎn)：復(fù)雜性高、只能支持一定的數(shù)據(jù)規(guī)模

使用者：Adobe（Neo4J）、Cisco（Neo4J）、T-Mobile（Neo4J）

常見(jiàn)的nosql數(shù)據(jù)庫(kù)有哪些

顧名思義就是非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)，它的出現(xiàn)，就是為了解決關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)存在的一些問(wèn)題，可以用NoSQL來(lái)進(jìn)行彌補(bǔ)，現(xiàn)在聽(tīng)得比較多的NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)有Redis、MongoDB、HBase等。

簡(jiǎn)述什么是nosql數(shù)據(jù)庫(kù)，并列舉兩種常見(jiàn)的nosql數(shù)據(jù)庫(kù)名稱及其特點(diǎn)

NoSQL太火，冒出太多產(chǎn)品了，保守估計(jì)也成百上千了。

互聯(lián)網(wǎng)公司常用的基本集中在以下幾種，每種只舉一個(gè)比較常見(jiàn)或者應(yīng)用比較成功的例子吧。

1. In-Memory KV Store : Redis

in memory key-value store，同時(shí)提供了更加豐富的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和運(yùn)算的能力，成功用法是替代memcached，通過(guò)checkpoint和commit log提供了快速的宕機(jī)恢復(fù)，同時(shí)支持replication提供讀可擴(kuò)展和高可用。

2. Disk-Based KV Store: Leveldb

真正基于磁盤(pán)的key-value storage, 模型單一簡(jiǎn)單，數(shù)據(jù)量不受限于內(nèi)存大小，數(shù)據(jù)落盤(pán)高可靠，Google的幾位大神出品的精品，LSM模型天然寫(xiě)優(yōu)化，順序?qū)懕P(pán)的方式對(duì)于新硬件ssd再適合不過(guò)了，不足是僅提供了一個(gè)庫(kù)，需要自己封裝server端。

3. Document Store: Mongodb

分布式nosql，具備了區(qū)別mysql的最大亮點(diǎn)：可擴(kuò)展性。mongodb 最新引人的莫過(guò)于提供了sql接口，是目前nosql里最像mysql的，只是沒(méi)有ACID的特性，發(fā)展很快，支持了索引等特性，上手容易，對(duì)于數(shù)據(jù)量遠(yuǎn)超內(nèi)存限制的場(chǎng)景來(lái)說(shuō)，還需要慎重。

4. Column Table Store: HBase

這個(gè)富二代似乎不用贅述了，最大的優(yōu)勢(shì)是開(kāi)源，對(duì)于普通的scan和基于行的get等基本查詢，性能完全不是問(wèn)題，只是只提供裸的api,易用性上是短板，可擴(kuò)展性方面是最強(qiáng)的，其次坐上了Hadoop的快車(chē)，社區(qū)發(fā)展很快，各種基于其上的開(kāi)源產(chǎn)品不少，來(lái)解決諸如join、聚集運(yùn)算等復(fù)雜查詢。