NoSQL不像傳統(tǒng)關(guān)系型庫(kù)那樣有統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn),也不具有普適性。所以要根據(jù)應(yīng)用和數(shù)據(jù)的存取特征來選擇適合的NoSQL。
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如果以前沒有接觸過NoSQL,MongoDB是一個(gè)比較好的選擇,他支持的所以和查詢能力是所有NoSQL中最強(qiáng)大的,缺點(diǎn)是索引的成本和文檔大小限制。
如果是使用Hadoop大數(shù)據(jù)分析,數(shù)據(jù)基本上不存在修改,只是插入和查詢,并且需要配合Hadoop的MR任務(wù),HBase會(huì)是很好的選擇。
如果要求有很強(qiáng)的擴(kuò)展能力,高并發(fā)讀寫和維護(hù)方便,Casaandra則是不錯(cuò)的選擇。
當(dāng)然除了上面三個(gè)流行的NoSQL,還有很多優(yōu)秀的NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù),而且他們都有各自擅長(zhǎng)領(lǐng)域,所以需要了解你們產(chǎn)品自身的特點(diǎn)然后分析選擇哪種才是最適合的,往往在大型系統(tǒng)中不是單一的數(shù)據(jù)庫(kù),而是使用多種數(shù)據(jù)庫(kù)組合。
答案:A
1.文檔型數(shù)據(jù)庫(kù)
作為最受歡迎的NoSQL產(chǎn)品,文檔型數(shù)據(jù)庫(kù)MongoDB當(dāng)仁不讓地占據(jù)了第一的位置,同時(shí)它也是所有NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)中排名最靠前的產(chǎn)品(總排行榜第七名)。Apache基金會(huì)的CouchDB排在第二,基于.Net的數(shù)據(jù)庫(kù)RavenDB排在第三,Couchbase排在第四。
2.鍵值(Key-value)數(shù)據(jù)庫(kù)
鍵值(Key-value)數(shù)據(jù)庫(kù)是NoSQL領(lǐng)域中應(yīng)用范圍最廣的,也是涉及產(chǎn)品最多的一種模型。從最簡(jiǎn)單的BerkeleyDB到功能豐富的分布式數(shù)據(jù)庫(kù)Riak再到Amazon托管的DynamoDB不一而足。
在鍵值數(shù)據(jù)庫(kù)流行度排行中,Redis不出意外地排名第一,它是一款由Vmware支持的內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù),總體排名第十一。排在第二位的是Memcached,它在緩存系統(tǒng)中應(yīng)用十分廣泛。排在之后的是Riak、BerkeleyDB、SimpleDB、DynamoDB以及甲骨文的Oracle NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)。值得注意的是,Oracle NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)上榜不久,得分已經(jīng)翻番,上升勢(shì)頭非常迅猛。
3. 列式存儲(chǔ)
列式存儲(chǔ)被視為NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)中非常重要的一種模式,其中Cassandra流行度最高,它已經(jīng)由Facebook轉(zhuǎn)交給到Apache進(jìn)行管理,同時(shí)Cassandra在全體數(shù)據(jù)庫(kù)排名中排在第十位,緊隨MongoDB成為第二受歡迎的NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)?;贖adoop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開。
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、大量寫操作時(shí)性能高
缺點(diǎn):無法存儲(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)
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流行語火起來才短短一年的時(shí)間,但是不可否認(rèn),現(xiàn)在已經(jīng)開始了第二代運(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。不過現(xiàn)在也面臨著一個(gè)嚴(yán)酷的事實(shí):技術(shù)越來越成熟——以至于原來很好的NoSQL數(shù)據(jù)存儲(chǔ)不得不進(jìn)行重寫,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
一般將NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)分為四大類:鍵值(Key-Value)存儲(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)、列存儲(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)、文檔型數(shù)據(jù)庫(kù)和圖形(Graph)數(shù)據(jù)庫(kù)。它們的數(shù)據(jù)模型、優(yōu)缺點(diǎn)、典型應(yīng)用場(chǎng)景。
鍵值(Key-Value)存儲(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)Key指向Value的鍵值對(duì),通常用hash表來實(shí)現(xiàn)查找速度快數(shù)據(jù)無結(jié)構(gòu)化(通常只被當(dāng)作字符串或者二進(jìn)制數(shù)據(jù))內(nèi)容緩存,主要用于處理大量數(shù)據(jù)的高訪問負(fù)載,也用于一些日志系統(tǒng)等。
列存儲(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù),以列簇式存儲(chǔ),將同一列數(shù)據(jù)存在一起查找速度快,可擴(kuò)展性強(qiáng),更容易進(jìn)行分布式擴(kuò)展功能相對(duì)局限分布式的文件系統(tǒng)。
文檔型數(shù)據(jù)庫(kù),Key-Value對(duì)應(yīng)的鍵值對(duì),Value為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)要求不嚴(yán)格,表結(jié)構(gòu)可變(不需要像關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)一樣需預(yù)先定義表結(jié)構(gòu)),查詢性能不高,而且缺乏統(tǒng)一的查詢語法,Web應(yīng)用。
圖形(Graph)數(shù)據(jù)庫(kù),圖結(jié)構(gòu),利用圖結(jié)構(gòu)相關(guān)算法(如最短路徑尋址,N度關(guān)系查找等),很多時(shí)候需要對(duì)整個(gè)圖做計(jì)算才能得出需要的信息,而且這種結(jié)構(gòu)不太好做分布式的集群方案,社交網(wǎng)絡(luò),推薦系統(tǒng)等。
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)落盤高可靠,Google的幾位大神出品的精品,LSM模型天然寫優(yōu)化,順序?qū)懕P的方式對(duì)于新硬件ssd再適合不過了,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 最新引人的莫過于提供了sql接口,是目前nosql里最像mysql的,只是沒有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)景來說,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,社區(qū)發(fā)展很快,各種基于其上的開源產(chǎn)品不少,來解決諸如join、聚集運(yùn)算等復(fù)雜查詢。