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。

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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(xiě)優(yōu)化，順序?qū)懕P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，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。

NoSQL詳解：如何找到對(duì)的技術(shù)

NoSQL，泛指非關(guān)系型的數(shù)據(jù)庫(kù)。NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)的產(chǎn)生就是為了解決大規(guī)模數(shù)據(jù)集合多重?cái)?shù)據(jù)種類帶來(lái)的挑戰(zhàn)，尤其是大數(shù)據(jù)應(yīng)用難題。

雖然關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)RDBMS在安裝和使用上仍然占有主要地位，但毋庸置疑，非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)NoSQL技術(shù)已經(jīng)成為今天發(fā)展最快的數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)。

NoSQL詳解：如何找到對(duì)的技術(shù)

NoSQL是對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)的總稱，在某種程度上，它的性能和用途可能完全不同。NoSQL一詞最早產(chǎn)生于上世紀(jì)九十年代，意思是NoSQL(沒(méi)有SQL語(yǔ)言)，后來(lái)隨著時(shí)間和技術(shù)的發(fā)展，SQL界面仍然作為處理數(shù)據(jù)的方式存在，所以NoSQL又有了新的詮釋，即NotOnlySQL(不只是SQL語(yǔ)言)。今天，NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)憑借著其非關(guān)系型、分布式、開(kāi)源和橫向擴(kuò)展等優(yōu)勢(shì)，被認(rèn)為是下一代數(shù)據(jù)庫(kù)產(chǎn)品。

四種主要的NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)和它們主要的應(yīng)用場(chǎng)景

鍵值數(shù)據(jù)庫(kù)：當(dāng)數(shù)據(jù)以鍵的形式訪問(wèn)時(shí)，比如通過(guò)國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)書(shū)號(hào)ISBN找一本書(shū)，鍵值數(shù)據(jù)庫(kù)是最理想的。在這里，ISBN是鍵，書(shū)籍的其他信息就是值。必須知道鍵才能查詢，不過(guò)值是一堆無(wú)意義的數(shù)據(jù)，讀取之后必須經(jīng)過(guò)翻譯。

文檔存儲(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)：該數(shù)據(jù)庫(kù)以文檔的形式管理和存儲(chǔ)數(shù)據(jù)。有點(diǎn)類似于鍵值數(shù)據(jù)庫(kù)，但文檔數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)有結(jié)構(gòu)。與鍵值數(shù)據(jù)庫(kù)中值是一堆無(wú)意義的數(shù)據(jù)不同，文檔數(shù)據(jù)庫(kù)中數(shù)據(jù)以文檔的結(jié)構(gòu)被描述，典型的是JavaScriptObjectNotation(JSON)或XML.文檔存儲(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)可以通過(guò)定義的任何模式進(jìn)行查詢，但鍵值數(shù)據(jù)庫(kù)只能通過(guò)它的鍵進(jìn)行查詢。

nosql數(shù)據(jù)庫(kù)的四種類型

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(lái)實(shí)現(xiàn)查找速度快數(shù)據(jù)無(wú)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(wèn)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(yǔ)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。

常見(jiàn)NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)的應(yīng)用場(chǎng)景是怎么樣的

文檔數(shù)據(jù)庫(kù)

源起：受Lotus Notes啟發(fā)。

數(shù)據(jù)模型：包含了key-value的文檔集合

例子：CouchDB, MongoDB

優(yōu)點(diǎn)：數(shù)據(jù)模型自然，編程友好，快速開(kāi)發(fā)，web友好，CRUD。

圖數(shù)據(jù)庫(kù)

源起： 歐拉和圖理論。

數(shù)據(jù)模型：節(jié)點(diǎn)和關(guān)系，也可處理鍵值對(duì)。

例子：AllegroGraph, InfoGrid, Neo4j

優(yōu)點(diǎn)：解決復(fù)雜的圖問(wèn)題。

關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)

源起： E. F. Codd 在A Relational Model of Data for Large Shared Data Banks提出的

數(shù)據(jù)模型：各種關(guān)系

例子：VoltDB, Clustrix, MySQL

優(yōu)點(diǎn)：高性能、可擴(kuò)展的OLTP，支持SQL，物化視圖，支持事務(wù)，編程友好。

對(duì)象數(shù)據(jù)庫(kù)

源起：圖數(shù)據(jù)庫(kù)研究

數(shù)據(jù)模型：對(duì)象

例子：Objectivity, Gemstone

優(yōu)點(diǎn)：復(fù)雜對(duì)象模型，快速鍵值訪問(wèn)，鍵功能訪問(wèn)，以及圖數(shù)據(jù)庫(kù)的優(yōu)點(diǎn)。

Key-Value數(shù)據(jù)庫(kù)

源起：Amazon的論文 Dynamo 和 Distributed HashTables。

數(shù)據(jù)模型：鍵值對(duì)

例子：Membase, Riak

優(yōu)點(diǎn)：處理大量數(shù)據(jù)，快速處理大量讀寫(xiě)請(qǐng)求。編程友好。

BigTable類型數(shù)據(jù)庫(kù)

源起：Google的論文 BigTable。

數(shù)據(jù)模型：列簇，每一行在理論上都是不同的

例子：HBase, Hypertable, Cassandra

優(yōu)點(diǎn)：處理大量數(shù)據(jù)，應(yīng)對(duì)極高寫(xiě)負(fù)載，高可用，支持跨數(shù)據(jù)中心， MapReduce。

數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)服務(wù)

源起： ?

數(shù)據(jù)模型：字典操作，lists, sets和字符串值

例子：Redis

優(yōu)點(diǎn)：不同于以前的任何數(shù)據(jù)庫(kù)

網(wǎng)格數(shù)據(jù)庫(kù)

源起：數(shù)據(jù)網(wǎng)格和元組空間研究。

數(shù)據(jù)模型：基于空間的架構(gòu)

例子：GigaSpaces, Coherence

優(yōu)點(diǎn)：適于事務(wù)處理的高性能和高擴(kuò)展性