nosql數(shù)據(jù)庫的四種類型如下：
成都創(chuàng)新互聯(lián)從2013年創(chuàng)立，先為成華等服務建站，成華等地企業(yè)，進行企業(yè)商務咨詢服務。為成華企業(yè)網(wǎng)站制作PC+手機+微官網(wǎng)三網(wǎng)同步一站式服務解決您的所有建站問題。
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)或者類似的半結構化數(shù)據(jù)。
優(yōu)點:數(shù)據(jù)結構靈活,表結構可變,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,低結構化的圖結構場合, 專注構建關系圖譜。
優(yōu)點: 利用圖結構相關算法, 可用于構建復雜的關系圖譜。
缺點: 復雜度高。
Android一般采用sqlite數(shù)據(jù)庫作為數(shù)據(jù)存儲方案。
通常的數(shù)據(jù)庫有關系型數(shù)據(jù)如：ms ql ,mysql,oracle等，非關系型nosql數(shù)據(jù)庫 如mongodb,redis
android作為手機端的手機操作系統(tǒng)，是無法直接操作大型的關系型或是no sql類型的數(shù)據(jù)庫的。
從你的應用描述中景點等信息都可以選擇存儲在sqlite中。
但是圖片這些信息還是建議你存儲到服務器上，以文件的形式存儲。
還有一種方式是在服務器中使用任何的關系型和非關系型數(shù)據(jù)庫存儲你的所有數(shù)據(jù)，但是你的android應用需要通過api去訪問你的景點圖片信息。
NoSQL(NoSQL
=
Not
Only
SQL
)，意即“不僅僅是SQL”，是一項全新的數(shù)據(jù)庫革命性運動，早期就有人提出，發(fā)展至2009年趨勢越發(fā)高漲。NoSQL的擁護者們提倡運用非關系型的數(shù)據(jù)存儲，相對于鋪天蓋地的關系型數(shù)據(jù)庫運用，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，非關系型的數(shù)據(jù)庫現(xiàn)在成了一個極其熱門的新領域，非關系數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品的發(fā)展非常迅速?，F(xiàn)今的計算機體系結構在數(shù)據(jù)存儲方面要有龐大的水平擴展性，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，本文介紹了10種出色的NoSQL數(shù)據(jù)庫。
雖然NoSQL流行語火起來才短短一年的時間，但是不可否認，現(xiàn)在已經(jīng)開始了第二代運動。盡管早期的堆棧代碼只能算是一種實驗，然而現(xiàn)在的系統(tǒng)已經(jīng)更加的成熟、穩(wěn)定。不過現(xiàn)在也面臨著一個嚴酷的事實：技術越來越成熟——以至于原來很好的NoSQL數(shù)據(jù)存儲不得不進行重寫，也有少數(shù)人認為這就是所謂的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、可擴展的存儲庫。
給一個地址吧
NoSQL太火，冒出太多產(chǎn)品了，保守估計也成百上千了。
互聯(lián)網(wǎng)公司常用的基本集中在以下幾種，每種只舉一個比較常見或者應用比較成功的例子吧。
1. In-Memory KV Store : Redis
in memory key-value store，同時提供了更加豐富的數(shù)據(jù)結構和運算的能力，成功用法是替代memcached，通過checkpoint和commit log提供了快速的宕機恢復，同時支持replication提供讀可擴展和高可用。
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，順序寫盤的方式對于新硬件ssd再適合不過了，不足是僅提供了一個庫，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：可擴展性。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，對于數(shù)據(jù)量遠超內(nèi)存限制的場景來說，還需要慎重。
4. Column Table Store: HBase
這個富二代似乎不用贅述了，最大的優(yōu)勢是開源，對于普通的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，可擴展性方面是最強的，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、聚集運算等復雜查詢。
NoSQL 數(shù)據(jù)庫因其功能性、易于開發(fā)性和可擴展性而廣受認可，它們越來越多地用于大數(shù)據(jù)和實時 Web 應用程序，在本文中，我們通過示例討論 NoSQL、何時使用 NoSQL 與 SQL 及其用例。
NoSQL是一種下一代數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng) (DBMS)。NoSQL 數(shù)據(jù)庫具有靈活的模式，可用于構建具有大量數(shù)據(jù)和高負載的現(xiàn)代應用程序。
“NoSQL”一詞最初是由 Carlo Strozzi 在 1998 年創(chuàng)造的，盡管自 1960 年代后期以來就已經(jīng)存在類似的數(shù)據(jù)庫。然而，NoSQL 的發(fā)展始于 2009 年初，并且發(fā)展迅速。
在處理大量數(shù)據(jù)時，任何關系數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng) (RDBMS) 的響應時間都會變慢。為了解決這個問題，我們可以通過升級現(xiàn)有硬件來“擴大”信息系統(tǒng)，這非常昂貴。但是，NoSQL 可以更好地橫向擴展并且更具成本效益。
NoSQL 對于非結構化或非常大的數(shù)據(jù)對象（例如聊天日志數(shù)據(jù)、視頻或圖像）非常有用，這就是為什么 NoSQL 在微軟、谷歌、亞馬遜、Meta (Facebook) 等互聯(lián)網(wǎng)巨頭中特別受歡迎的原因。
一些流行的 NoSQL 數(shù)據(jù)庫包括：
隨著企業(yè)更快地積累更大的數(shù)據(jù)集，結構化數(shù)據(jù)和關系模式并不總是適合。有必要使用非結構化數(shù)據(jù)和大型對象來更好地捕獲這些信息。
傳統(tǒng)的 RDBMS 使用 SQL（結構化查詢語言）語法來存儲和檢索結構化數(shù)據(jù)，相反，NoSQL 數(shù)據(jù)庫包含廣泛的功能，可以存儲和檢索結構化、半結構化、非結構化和多態(tài)數(shù)據(jù)。
有時，NoSQL 也被稱為“ 不僅僅是 SQL ”，強調(diào)它可能支持類似 SQL 的語言或與 SQL 數(shù)據(jù)庫并列。SQL 和 NoSQL DBMS 之間的一個區(qū)別是 JOIN 功能。SQL 數(shù)據(jù)庫使用 JOIN 子句來組合來自兩個或多個表的行，因為 NoSQL 數(shù)據(jù)庫本質(zhì)上不是表格的，所以這個功能并不總是可行或相關的。
但是，一些 NoSQL DBMS 可以執(zhí)行類似于 JOIN的操作——就像 MongoDB 一樣。這并不意味著不再需要 SQL DBMS，相反，NoSQL 和 SQL 數(shù)據(jù)庫傾向于以不同的方式解決類似的問題。
一般來說，在以下情況下，NoSQL 比 SQL 更可?。?/p>
許多行業(yè)都在采用 NoSQL，取代關系數(shù)據(jù)庫，從而為某些業(yè)務應用程序提供更高的靈活性和可擴展性，下面給出了 NoSQL 數(shù)據(jù)庫的一些企業(yè)用例。
內(nèi)容管理是一組用于收集、管理、傳遞、檢索和發(fā)布任何格式的信息的過程，包括文本、圖像、音頻和視頻。NoSQL 數(shù)據(jù)庫可以通過其靈活和開放的數(shù)據(jù)模型為存儲多媒體內(nèi)容提供更好的選擇。
例如，福布斯在短短幾個月內(nèi)就構建了一個基于 MongoDB 的定制內(nèi)容管理系統(tǒng)，以更低的成本為他們提供了更大的敏捷性。
大數(shù)據(jù)是指太大而無法通過傳統(tǒng)處理系統(tǒng)處理的數(shù)據(jù)集，實時存儲和檢索大數(shù)據(jù)的系統(tǒng)在分析 歷史 數(shù)據(jù)的同時使用流處理來攝取新數(shù)據(jù)，這是一系列非常適合 NoSQL 數(shù)據(jù)庫的功能。
Zoom使用 DynamoDB（按需模式）使其數(shù)據(jù)能夠在沒有性能問題的情況下進行擴展，即使該服務在 COVID-19 大流行的早期使用量激增。
物聯(lián)網(wǎng)設備具有連接到互聯(lián)網(wǎng)或通信網(wǎng)絡的嵌入式軟件和傳感器，能夠在無需人工干預的情況下收集和共享數(shù)據(jù)。隨著數(shù)十億臺設備生成數(shù)不清的數(shù)據(jù)，IoT NoSQL 數(shù)據(jù)庫為 IoT 服務提供商提供了可擴展性和更靈活的架構。
Freshub就是這樣的一項服務，它從 MySQL 切換到 MongoDB，以更好地處理其大型、動態(tài)、非統(tǒng)一的數(shù)據(jù)集。
擁有數(shù)十億智能手機用戶，可擴展性正成為在移動設備上提供服務的企業(yè)面臨的最大挑戰(zhàn)。具有更靈活數(shù)據(jù)模型的 NoSQL DBMS 通常是完美的解決方案。
例如，The Weather Channel使用 MongoDB 數(shù)據(jù)庫每分鐘處理數(shù)百萬個請求，同時還處理用戶數(shù)據(jù)并提供天氣更新。
重慶分公司
重慶分公司
