nosql數(shù)據(jù)庫的四種類型如下:
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1.key-value鍵值存儲數(shù)據(jù)庫:
相關產(chǎn)品: Redis、Riak、SimpleDB、Chordless、Scalaris、Memcached.
主要應用: 內(nèi)容緩存,處理大量數(shù)據(jù)的高負載訪問,也用于系統(tǒng)日志。
優(yōu)點:查找速度快,大量操作時性能高。
2.列存儲數(shù)據(jù)庫:
相關產(chǎn)品: BigTable、HBase、Cassandra、HadoopDB、GreenPlum、PNUTS.
主要應用: 分布式數(shù)據(jù)的儲存與管理。
優(yōu)點:查找速度快,可擴展性強,容易進行分布式擴展。
缺點:功能相對局限。
3.文檔型數(shù)據(jù)庫
相關產(chǎn)品:MongoDB、CouchDB、ThruDB、CloudKit、Perservere、Jackrabbit.
主要應用: web應用,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:數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)靈活,表結(jié)構(gòu)可變,復雜性低。
缺點:查詢效率低,且缺乏統(tǒng)一的查詢語言。
4.Graph圖形數(shù)據(jù)庫
相關產(chǎn)品: Neo4J、OrientDB、InfoGrid、GraphDB.
主要應用: 復雜,互連接,低結(jié)構(gòu)化的圖結(jié)構(gòu)場合, 專注構(gòu)建關系圖譜。
優(yōu)點: 利用圖結(jié)構(gòu)相關算法, 可用于構(gòu)建復雜的關系圖譜。
缺點: 復雜度高。
Web1.0的時代,數(shù)據(jù)訪問量很有限,用一夫當關的高性能的單點服務器可以解決大部分問題。
隨著Web2.0的時代的到來,用戶訪問量大幅度提升,同時產(chǎn)生了大量的用戶數(shù)據(jù)。加上后來的智能移動設備的普及,所有的互聯(lián)網(wǎng)平臺都面臨了巨大的性能挑戰(zhàn)。
NoSQL(NoSQL = Not Only SQL ),意即“不僅僅是SQL”,泛指非關系型的數(shù)據(jù)庫。
NoSQL 不依賴業(yè)務邏輯方式存儲,而以簡單的key-value模式存儲。因此大大的增加了數(shù)據(jù)庫的擴展能力。
Memcache Memcache Redis Redis MongoDB MongoDB 列式數(shù)據(jù)庫 列式數(shù)據(jù)庫 Hbase Hbase
HBase是Hadoop項目中的數(shù)據(jù)庫。它用于需要對大量的數(shù)據(jù)進行隨機、實時的讀寫操作的場景中。
HBase的目標就是處理數(shù)據(jù)量非常龐大的表,可以用普通的計算機處理超過10億行數(shù)據(jù),還可處理有數(shù)百萬列元素的數(shù)據(jù)表。
Cassandra Cassandra
Apache Cassandra是一款免費的開源NoSQL數(shù)據(jù)庫,其設計目的在于管理由大量商用服務器構(gòu)建起來的龐大集群上的海量數(shù)據(jù)集(數(shù)據(jù)量通常達到PB級別)。在眾多顯著特性當中,Cassandra最為卓越的長處是對寫入及讀取操作進行規(guī)模調(diào)整,而且其不強調(diào)主集群的設計思路能夠以相對直觀的方式簡化各集群的創(chuàng)建與擴展流程。
主要應用:社會關系,公共交通網(wǎng)絡,地圖及網(wǎng)絡拓譜(n*(n-1)/2)
關系數(shù)據(jù)庫經(jīng)過幾十年的發(fā)展,已經(jīng)非常成熟,但同時也存在不足:
表結(jié)構(gòu)是強約束的,業(yè)務變更時擴充很麻煩。
如果對大數(shù)據(jù)量的表進行統(tǒng)計運算,I/O會很高,因為即使只針對某列進行運算,也需要將整行數(shù)據(jù)讀入內(nèi)存。
全文搜索只能使用 Like 進行整表掃描,性能非常低。
針對這些不足,產(chǎn)生了不同的 NoSQL 解決方案,在某些場景下比關系數(shù)據(jù)庫更有優(yōu)勢,但同時也犧牲了某些特性,所以不能片面的迷信某種方案,應將其作為 SQL 的有利補充。
NoSQL != No SQL,而是:
NoSQL = Not Only SQL
典型的 NoSQL 方案分為4類:
Redis 是典型,其 value 是具體的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),包括 string, hash, list, set, sorted set, bitmap, hyperloglog,常被稱為數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)服務器。
以 list 為例:
LPOP key 是移除并返回隊列左邊的第一個元素。
如果用關系數(shù)據(jù)庫就比較麻煩了,需要操作:
Redis 的缺點主要體現(xiàn)在不支持完成的ACID事務,只能保證隔離性和一致性,無法保證原子性和持久性。
最大的特點是 no-schema,無需在使用前定義字段,讀取一個不存在的字段也不會導致語法錯誤。
特點:
以電商為例,不同商品的屬性差異很大,如冰箱和電腦,這種差異性在關系數(shù)據(jù)庫中會有很大的麻煩,而使用文檔數(shù)據(jù)庫則非常方便。
文檔數(shù)據(jù)庫的主要缺點:
關系數(shù)據(jù)庫是按行來存儲的,列式數(shù)據(jù)庫是按照列來存儲數(shù)據(jù)。
按行存儲的優(yōu)勢:
在某些場景下,這些優(yōu)勢就成為劣勢了,例如,計算超重人員的數(shù)據(jù),只需要讀取體重這一列進行統(tǒng)計即可,但行式存儲會將整行數(shù)據(jù)讀取到內(nèi)存中,很浪費。
而列式存儲中,只需要讀取體重這列的數(shù)據(jù)即可,I/O 將大大減少。
除了節(jié)省I/O,列式存儲還有更高的壓縮比,可以節(jié)省存儲空間。普通行式數(shù)據(jù)庫的壓縮比在 3:1 到 5:1 左右,列式數(shù)據(jù)庫在 8:1 到 30:1,因為單個列的數(shù)據(jù)相似度更高。
列式存儲的隨機寫效率遠低于行式存儲,因為行式存儲時同一行多個列都存儲在連續(xù)空間中,而列式存儲將不同列存儲在不連續(xù)的空間。
一般將列式存儲應用在離線大數(shù)據(jù)分析統(tǒng)計場景,因為這時主要針對部分列進行操作,而且數(shù)據(jù)寫入后無須更新。
關系數(shù)據(jù)庫通過索引進行快速查詢,但在全文搜索的情景下,索引就不夠了,因為:
假設有一個交友網(wǎng)站,信息表如下:
需要匹配性別、地點、語言列。
需要匹配性別、地點、愛好列。
實際搜索中,各種排列組合非常多,關系數(shù)據(jù)庫很難支持。
全文搜索引擎是使用 倒排索引 技術,建立單詞到文檔的索引,例如上面的表信息建立倒排索引:
所以特別適合根據(jù)關鍵詞來查詢文檔內(nèi)容。
上面介紹了幾種典型的NoSQL方案,及各自的適用場景和特點,您可以根據(jù)實際需求進行選擇。