如何選擇NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)

NoSQL，指的是非關(guān)系型的數(shù)據(jù)庫(kù)。隨著互聯(lián)網(wǎng)web2.0網(wǎng)站的興起，傳統(tǒng)的關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)在應(yīng)付web2.0網(wǎng)站，特別是超大規(guī)模和高并發(fā)的

創(chuàng)新互聯(lián)是一家集網(wǎng)站建設(shè),懷遠(yuǎn)企業(yè)網(wǎng)站建設(shè),懷遠(yuǎn)品牌網(wǎng)站建設(shè),網(wǎng)站定制,懷遠(yuǎn)網(wǎng)站建設(shè)報(bào)價(jià),網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷(xiāo),網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化,懷遠(yuǎn)網(wǎng)站推廣為一體的創(chuàng)新建站企業(yè)，幫助傳統(tǒng)企業(yè)提升企業(yè)形象加強(qiáng)企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力。可充分滿足這一群體相比中小企業(yè)更為豐富、高端、多元的互聯(lián)網(wǎng)需求。同時(shí)我們時(shí)刻保持專(zhuān)業(yè)、時(shí)尚、前沿，時(shí)刻以成就客戶成長(zhǎng)自我，堅(jiān)持不斷學(xué)習(xí)、思考、沉淀、凈化自己，讓我們?yōu)楦嗟钠髽I(yè)打造出實(shí)用型網(wǎng)站。

SNS類(lèi)型的web2.0純動(dòng)態(tài)網(wǎng)站已經(jīng)顯得力不從心，暴露了很多難以克服的問(wèn)題，而非關(guān)系型的數(shù)據(jù)庫(kù)則由于其本身的特點(diǎn)得到了非常迅速的發(fā)展。

NoSQL(NoSQL

= 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。

從這一新興技術(shù)中選擇一款正確的NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)是非常具有挑戰(zhàn)性的。比一下網(wǎng)建議在選擇時(shí)考慮以下因素：

并發(fā)控制

并

發(fā)控制指的是當(dāng)多個(gè)用戶同時(shí)更新運(yùn)行時(shí)，用于保護(hù)數(shù)據(jù)庫(kù)完整性的各種技術(shù)。并發(fā)機(jī)制不正確可能導(dǎo)致臟讀、幻讀和不可重復(fù)讀等此類(lèi)問(wèn)題。并發(fā)控制的目的是保

證一個(gè)用戶的工作不會(huì)對(duì)另一個(gè)用戶的工作產(chǎn)生不合理的影響。在某些情況下，這些措施保證了當(dāng)用戶和其他用戶一起操作時(shí)，所得的結(jié)果和她單獨(dú)操作時(shí)的結(jié)果是

一樣的。在另一些情況下，這表示用戶的工作按預(yù)定的方式受其他用戶的影響。

封鎖

就是事務(wù)T在對(duì)某個(gè)數(shù)據(jù)對(duì)象（例如表、記錄等）操作之前，先向系統(tǒng)發(fā)出請(qǐng)求，對(duì)其加鎖。加鎖后事務(wù)T就對(duì)該數(shù)據(jù)對(duì)象有了一定的控制，在事務(wù)T釋放它的鎖之前，其它的事務(wù)不能更新此數(shù)據(jù)對(duì)象。

封鎖是一次只允許一個(gè)用戶讀取或修改的一種機(jī)制，是實(shí)現(xiàn)并發(fā)控制的一個(gè)非常重要的技術(shù)。

MVCC

Multi-Version Concurrency Control多版本并發(fā)控制，維持一個(gè)數(shù)據(jù)的多個(gè)版本使讀寫(xiě)操作沒(méi)有沖突。MVCC優(yōu)化了數(shù)據(jù)庫(kù)并發(fā)系統(tǒng)，使系統(tǒng)在有大量并發(fā)用戶時(shí)得到最高的性能，并且可以不用關(guān)閉服務(wù)器就直接進(jìn)行熱備份。

ACID

指

數(shù)據(jù)庫(kù)事務(wù)正確執(zhí)行的四個(gè)基本要素的縮寫(xiě)。包含：原子性(Atomicity）、一致性（Consistency）、隔離性（Isolation）、持久

性（Durability）。一個(gè)支持事務(wù)（Transaction）的數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)，必需要具有這四種特性，否則在事務(wù)過(guò)程（Transaction

processing）當(dāng)中無(wú)法保證數(shù)據(jù)的正確性，交易過(guò)程極可能達(dá)不到交易方的要求。

None

一些系統(tǒng)不提供原子性。

鏡像

數(shù)據(jù)庫(kù)鏡像是DBMS根據(jù)DBA的要求，自動(dòng)把整個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)或其中的關(guān)鍵數(shù)據(jù)復(fù)制到另一個(gè)磁盤(pán)上，每當(dāng)主數(shù)據(jù)庫(kù)更新時(shí)，DBMS會(huì)自動(dòng)把更新后的數(shù)據(jù)復(fù)制過(guò)去，即DBMS自動(dòng)保證鏡像數(shù)據(jù)與主數(shù)據(jù)的一致性。

鏡像分為同步和異步。

數(shù)據(jù)存儲(chǔ)

指的是數(shù)據(jù)的物理特性怎樣被存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)庫(kù)中。

磁盤(pán) 數(shù)據(jù)被存儲(chǔ)在硬盤(pán)驅(qū)動(dòng)器里；

GFS或谷歌文件系統(tǒng)是一個(gè)由谷歌開(kāi)發(fā)的專(zhuān)有的分布式文件系統(tǒng)；

Hadoop是Apache軟件框架，免費(fèi)許可下支持?jǐn)?shù)據(jù)密集型分布式應(yīng)用程序；

RAM隨機(jī)存儲(chǔ)器；

插件 可以添加外部插件；

Amazon S3通過(guò)Web服務(wù)接口提供存儲(chǔ)；

BDB：BDB

全稱(chēng)是 “Berkeley DB”，它是MySQL具有事務(wù)能力的表類(lèi)型，由Sleepycat

Software開(kāi)發(fā)。BDB表類(lèi)型提供了MySQL用戶長(zhǎng)久期盼的功能，即事務(wù)控制能力。在任何RDBMS中，事務(wù)控制能力都是一種極其重要和寶貴的功

能。事務(wù)控制能力使得我們能夠確保一組命令確實(shí)已經(jīng)全部執(zhí)行成功，或者確保當(dāng)任何一個(gè)命令出現(xiàn)錯(cuò)誤時(shí)所有命令的執(zhí)行結(jié)果均被退回。

實(shí)現(xiàn)語(yǔ)言

實(shí)現(xiàn)語(yǔ)言會(huì)影響數(shù)據(jù)庫(kù)的發(fā)展速度。典型的NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)是用低級(jí)語(yǔ)言如C / C + +編寫(xiě)的。另一方面，那些更高層次的語(yǔ)言如Java，使自定義更容易。

實(shí)現(xiàn)語(yǔ)言有：C, C++, Erlang, Java, Python

特性

考慮下列哪一個(gè)特點(diǎn)對(duì)你的數(shù)據(jù)庫(kù)是最重要的：

持久性

可用性

一致性

分區(qū)容忍性

證書(shū)類(lèi)型

下面這些許可證是一個(gè)不同的開(kāi)放源碼許可的形式：

GPL：通用公共許可證

BSD：伯克利軟件分發(fā)

MPL：Mozilla公共許可證

EPL：Eclipse公共許可證

IDPL：最初的開(kāi)發(fā)者的公共許可證

LGPL：較寬松通用公共許可證

存儲(chǔ)類(lèi)型

存儲(chǔ)類(lèi)型是NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)最大的不同，是決定使用哪款數(shù)據(jù)庫(kù)的一個(gè)首要指標(biāo)。

關(guān)鍵字：支持get、put和刪除操作

按列存儲(chǔ)：相對(duì)于傳統(tǒng)的按行存儲(chǔ)，數(shù)據(jù)集成容易多了

面向文件系統(tǒng)：存儲(chǔ)像是JSON或XML這樣的結(jié)構(gòu)化文件，很容易就能從面向?qū)ο筌浖蝎@取數(shù)據(jù)。

python常用的數(shù)據(jù)庫(kù)有哪些？

1、數(shù)據(jù)收集：（1）Scrapy:協(xié)助使用者自動(dòng)提取網(wǎng)頁(yè)所需信息，并將其整理為表格或JSON格式的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)；（2）Selenium:使用者在感興趣的網(wǎng)站上已經(jīng)進(jìn)行了交互行為之后，Seleniumn一般能派上用場(chǎng)；（3）BeautifulSoup：用來(lái)收集網(wǎng)站內(nèi)容的Python庫(kù)，更適合應(yīng)用于規(guī)模相對(duì)較小的問(wèn)題或一次性任務(wù)。

2、數(shù)據(jù)清理和轉(zhuǎn)化：（4）Pandas:必須學(xué)習(xí)的，使用者可以運(yùn)用Pandas操控處于Pandas數(shù)據(jù)框架內(nèi)的數(shù)據(jù)，而且其內(nèi)置巨量的函數(shù)，幫助使用者進(jìn)行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換；（5）Numpy:必須學(xué)習(xí)的，Numpy將Python的對(duì)象列表拓展成了全面的多維度序列，而且其內(nèi)置海量的數(shù)學(xué)函數(shù)；（6）Spacy:幫助使用者將自由文本轉(zhuǎn)化為結(jié)構(gòu)型數(shù)據(jù)，支持多種語(yǔ)言版本。

3、數(shù)據(jù)可視化：（7）Matplotlib:最全面的Python數(shù)據(jù)可視化庫(kù)；（8）Plotly:只需要寫(xiě)最少的代碼就能得出最多彩繽紛的圖像。

4、數(shù)據(jù)模塊化：（9）Scikit Learn:高級(jí)分析師，開(kāi)啟機(jī)器學(xué)習(xí)之旅，有六大主要模塊:數(shù)據(jù)預(yù)處理，維度縮減，數(shù)據(jù)回歸，數(shù)據(jù)分類(lèi)，數(shù)據(jù)聚類(lèi)分析，模型選擇；（10）Tensorflow：由谷歌推出的來(lái)源機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)，是一個(gè)基于網(wǎng)頁(yè)自動(dòng)生成的儀表盤(pán)，它將數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)流和結(jié)果進(jìn)行了可視化處理，這一功能對(duì)于排錯(cuò)和展示都十分有用；（11）PyTorch:由Facebook發(fā)布的一個(gè)開(kāi)源庫(kù)，用作Python的公共機(jī)器學(xué)習(xí)框架。

5、音頻和圖像識(shí)別：（12）OpenCV：是最常用的圖像和視頻識(shí)別庫(kù)，能讓Python在圖像和視頻識(shí)別領(lǐng)域完全替代Matlab，不僅支持Python，還支持JAVA和Matlab；（13）Librosa：是一個(gè)非常強(qiáng)大的音頻和聲音處理Python庫(kù)，可以從音頻段中提取各個(gè)部分，例如節(jié)奏以及節(jié)拍。

6、網(wǎng)頁(yè)：（14）Django：開(kāi)發(fā)網(wǎng)頁(yè)服務(wù)后端，設(shè)計(jì)理念是能用幾行代碼就建立一個(gè)網(wǎng)站的高級(jí)框架；（15）Flask：是一個(gè)用于Python的輕量級(jí)網(wǎng)頁(yè)開(kāi)發(fā)框架。

python工程師需要掌握什么知識(shí)

1、Python基礎(chǔ)與Linux數(shù)據(jù)庫(kù)

技能達(dá)標(biāo)要求：掌握Python基礎(chǔ)語(yǔ)法，具備基礎(chǔ)的編程能力;掌握Linux基本操作命令，掌握MySQL進(jìn)階內(nèi)容。知識(shí)點(diǎn)包括Python基本語(yǔ)法規(guī)則及變量、邏輯控制、內(nèi)置數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、文件操作、高級(jí)函數(shù)、模塊、Python常用標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)模塊、函數(shù)、異常處理、MySQL使用、協(xié)程等。

2、WEB全棧

技能達(dá)標(biāo)要求：掌握WEB前端技術(shù)內(nèi)容，掌握WEB后端框架，熟練使用Flask、Tornado、Django。涉及的知識(shí)點(diǎn)有HTML、CSS、JavaScript、jQuery、BootStrap、Web開(kāi)發(fā)基礎(chǔ)、VUE、Flask Views、Flask模板、數(shù)據(jù)庫(kù)操作、Flask配置等。

3、數(shù)據(jù)分析+人工智能

技能達(dá)標(biāo)要求：掌握爬蟲(chóng)、數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)機(jī)構(gòu)與算法，掌握人工智能技術(shù)。涉及的知識(shí)點(diǎn)有數(shù)據(jù)抓取、數(shù)據(jù)提取、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、爬蟲(chóng)并發(fā)、動(dòng)態(tài)網(wǎng)頁(yè)抓取、scrapy框架、分布式爬蟲(chóng)、爬蟲(chóng)攻防、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、算法等。

4、高級(jí)進(jìn)階

技能達(dá)標(biāo)要求：掌握自動(dòng)化運(yùn)維與區(qū)塊鏈開(kāi)發(fā)技術(shù)，具備自動(dòng)化運(yùn)維項(xiàng)目以及區(qū)塊鏈項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)。涉及的知識(shí)點(diǎn)有項(xiàng)目開(kāi)發(fā)流程、部署、高并發(fā)、性能調(diào)優(yōu)、Go語(yǔ)言基礎(chǔ)、區(qū)塊鏈入門(mén)等。

Python后端開(kāi)發(fā)工程師面試

第一步：自我介紹

第二步：公司介紹

第三步：技術(shù)基礎(chǔ)

第四步：項(xiàng)目介紹

第五步：待遇

自我介紹，簡(jiǎn)單直接，姓名，籍貫，大學(xué)，工作經(jīng)歷

示例如下：

你好，面試官，我叫XX，來(lái)自XX，本科畢業(yè)于XX，主修XX專(zhuān)業(yè)，有X年工作經(jīng)驗(yàn)，在上一家公司擔(dān)任python后端開(kāi)發(fā)工程師的職位。

公司名稱(chēng)是XX、公司主要做外包軟件、都有軟件定制/商城定制、前端2個(gè)后端2個(gè)運(yùn)維1個(gè)

主要是根據(jù)你簡(jiǎn)歷中填寫(xiě)的技術(shù)，根據(jù)我的簡(jiǎn)歷中所寫(xiě)的，總結(jié)幾點(diǎn)如下：

字典的查詢流程：

不可變對(duì)象可哈希， str ， fronzenset ， tuple ，自己實(shí)現(xiàn)的類(lèi)，要重載 __hash__ 方法。

dict內(nèi)存花銷(xiāo)大，但是查詢速度快，自定義的對(duì)象或者python內(nèi)部的對(duì)象都是dict包裝的。

dict的存儲(chǔ)順序和元素添加順序有關(guān)，添加順序可能改變已有數(shù)據(jù)的順序。

集合：是一個(gè)可以存放任意數(shù)據(jù)類(lèi)型的可變無(wú)序的映射集合。

set和dict類(lèi)似，set的核心也是散列表，但是表元只包含值的引用。 由于散列表的特性，set的元素不能重復(fù)，且無(wú)序。 內(nèi)部由哈希實(shí)現(xiàn)，查找的時(shí)間復(fù)雜度為O(1)，所以性能很高，實(shí)現(xiàn)了魔法函數(shù) __contains__ 可以使用in來(lái)查找。 set的去重是通過(guò)兩個(gè)函數(shù) __hash__ 和 __eq__ 實(shí)現(xiàn)的。

（1）淺拷貝

定義：淺拷貝只是對(duì)另外一個(gè)變量的內(nèi)存地址的拷貝，這兩個(gè)變量指向同一個(gè)內(nèi)存地址的變量值。

淺拷貝的特點(diǎn)：

（2）深拷貝：

定義：一個(gè)變量對(duì)另外一個(gè)變量的值拷貝。

深拷貝的特點(diǎn)：

Python GC主要使用引用計(jì)數(shù)（reference counting）來(lái)跟蹤和回收垃圾。在引用計(jì)數(shù)的基礎(chǔ)上，通過(guò)“標(biāo)記-清除”（mark and sweep）解決容器對(duì)象可能產(chǎn)生的循環(huán)引用問(wèn)題，通過(guò)“分代回收”（generation collectio n）以空間換時(shí)間的方法提高垃圾回收效率。

GIL全稱(chēng) Global Interpreter Lock ，中文解釋為全局解釋器鎖。它并不是Python的特性，而是在實(shí)現(xiàn)python的主流Cpython解釋器時(shí)所引入的一個(gè)概念，GIL本質(zhì)上就是一把互斥鎖，將并發(fā)運(yùn)行變成串行，以此來(lái)控制同一時(shí)間內(nèi)共享數(shù)據(jù)只能被一個(gè)任務(wù)所修改，從而保證數(shù)據(jù)的安全性。

GIL保護(hù)的是解釋器級(jí)別的數(shù)據(jù)，但是用戶自己的數(shù)據(jù)需要自己加鎖處理。

既然有了GIL的存在，一個(gè)進(jìn)程中同一時(shí)刻只有一個(gè)線程能夠被執(zhí)行，無(wú)法利用cpu的多核機(jī)制，導(dǎo)致多線程用于I/O密集型，多進(jìn)程用于計(jì)算密集型，如金融分析等。

死鎖：兩個(gè)或兩個(gè)以上的進(jìn)程或者線程在執(zhí)行過(guò)程中，因?yàn)闋?zhēng)奪資源而造成的互相等待現(xiàn)象，若無(wú)外力的作用，都將一直處于阻塞狀態(tài)，這些互相等待的進(jìn)程或者線程就被稱(chēng)為死鎖。

解決方法，使用遞歸鎖（RLock）

這個(gè)RLock內(nèi)部有一個(gè)Lock和一個(gè)counter變量，counter記錄著acquire的次數(shù)，從而使得資源可以被多次require。直到一個(gè)線程所有的acquire都被release，其他的線程才能獲得資源。上面的例子如果使用RLock代替Lock，則不會(huì)發(fā)生死鎖

可以直接認(rèn)為是linux，畢竟搞后端的多數(shù)是和linux打交道。

那么如何避免粘包問(wèn)題呢? 歸根結(jié)底就是一句話, 明確兩個(gè)包之間的邊界.

UDP不存在粘包問(wèn)題，是由于UDP發(fā)送的時(shí)候，沒(méi)有經(jīng)過(guò)Negal算法優(yōu)化，不會(huì)將多個(gè)小包合并一次發(fā)送出去。另外，在UDP協(xié)議的接收端，采用了鏈?zhǔn)浇Y(jié)構(gòu)來(lái)記錄每一個(gè)到達(dá)的UDP包，這樣接收端應(yīng)用程序一次recv只能從socket接收緩沖區(qū)中讀出一個(gè)數(shù)據(jù)包。也就是說(shuō)，發(fā)送端send了幾次，接收端必須recv幾次（無(wú)論recv時(shí)指定了多大的緩沖區(qū)）。

存儲(chǔ)可能包含rdbms，nosql以及緩存等，我以mysql,redis舉例**

怎么用python編寫(xiě)以下要求的程序？

感覺(jué)你這個(gè)沒(méi)有現(xiàn)成的，到時(shí)有個(gè)模版推薦，

第5章　Python網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)

5.1　爬蟲(chóng)基礎(chǔ)

5.1.1　初識(shí)爬蟲(chóng)

5.1.2　網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)的算法

5.2　爬蟲(chóng)入門(mén)實(shí)戰(zhàn)

5.2.1　調(diào)用API

5.2.2　爬蟲(chóng)實(shí)戰(zhàn)

5.3　爬蟲(chóng)進(jìn)階—高效率爬蟲(chóng)

5.3.1　多進(jìn)程

5.3.2　多線程

5.3.3　協(xié)程

5.3.4　小結(jié)

第6章　Python數(shù)據(jù)存儲(chǔ)

6.1　關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)MySQL

6.1.1　初識(shí)MySQL

6.1.2　Python操作MySQL

6.2　NoSQL之MongoDB

6.2.1　初識(shí)NoSQL

6.2.2　Python操作MongoDB

6.3　本章小結(jié)

6.3.1　數(shù)據(jù)庫(kù)基本理論

6.3.2　數(shù)據(jù)庫(kù)結(jié)合

6.3.3　結(jié)束語(yǔ)

第7章　Python數(shù)據(jù)分析

7.1　數(shù)據(jù)獲取

7.1.1　從鍵盤(pán)獲取數(shù)據(jù)

7.1.2　文件的讀取與寫(xiě)入

7.1.3　Pandas讀寫(xiě)操作

7.2　數(shù)據(jù)分析案例

7.2.1　普查數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析案例

7.2.2　小結(jié)

來(lái)源：《Python 3破冰人工智能 從入門(mén)到實(shí)戰(zhàn)》

Python學(xué)哪個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)

主流的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)：

1. MySQL：目前使用最廣泛的開(kāi)源、多平臺(tái)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)，支持事務(wù)、符合ACID、支持多數(shù)SQL規(guī)范。

2. SQL Server：支持事務(wù)、符合ACID、支持多數(shù)SQL規(guī)范，屬于商業(yè)軟件，需要注意版權(quán)和licence授權(quán)費(fèi)用。

3. Oracle：支持事務(wù)，符合關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)原理，符合ACID，支持多數(shù)SQL規(guī)范，功能最強(qiáng)大、最復(fù)雜、市場(chǎng)占比最高的商業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)。

4. Postgresql：開(kāi)源、多平臺(tái)、關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)，功能最強(qiáng)大的開(kāi)源數(shù)據(jù)庫(kù)，需要Python環(huán)境，基于postgresql的time

scaleDB，是目前比較火的時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)之一。

非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)：

非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)也被稱(chēng)為nosql，作為關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)的一個(gè)補(bǔ)充，能在特定場(chǎng)景和特點(diǎn)問(wèn)題下發(fā)揮高效率和高性能。

常見(jiàn)的非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)類(lèi)型有鍵值存儲(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)和面向文檔數(shù)據(jù)庫(kù)。

鍵值存儲(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)類(lèi)似hash，通過(guò)key做添加、刪除、查詢、性能高，優(yōu)勢(shì)在于簡(jiǎn)單、易部署、高并發(fā)，主要產(chǎn)品有：

Redis：開(kāi)源、Linux平臺(tái)、key-value鍵值型nosql數(shù)據(jù)庫(kù)，簡(jiǎn)單穩(wěn)定，非常主流的、全數(shù)據(jù)in-momory，定位于快的鍵值型nosql數(shù)據(jù)庫(kù)。

Memcaced：一個(gè)開(kāi)源的、高性能的、具有分布式內(nèi)存對(duì)象的緩存系統(tǒng)，通過(guò)它可以減輕數(shù)據(jù)庫(kù)負(fù)載，加速動(dòng)態(tài)的web應(yīng)用。

面向文檔數(shù)據(jù)庫(kù)以文檔的形式存儲(chǔ)，每個(gè)文檔是一系列數(shù)據(jù)項(xiàng)的集合，每個(gè)數(shù)據(jù)項(xiàng)有名稱(chēng)與對(duì)應(yīng)的值，主要產(chǎn)品有：

MongoDB：開(kāi)源、多平臺(tái)、文檔型nosql數(shù)據(jù)庫(kù)，最像關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)，定位于靈活的nosql數(shù)據(jù)庫(kù)。適用于網(wǎng)站后臺(tái)數(shù)據(jù)庫(kù)、小文件系統(tǒng)、日志分析系統(tǒng)。