NoSQL(Not Only SQL ),意即“不仅仅是SQL”,是一项全新的数据库革命性运动,早期就有人提出,发展至2009年趋势越发高涨。NoSQL的拥护者们提倡运用非关系型的数据存储,相对于铺天盖地的关系型数据库运用,这一概念无疑是一种全新的思维的注入。威尼斯人源码搭建QQ:2152876294 网址diguaym.com
NoSQL数据库的四大分类
(1)键值(Key-Value)存储数据库
这一类数据库主要会使用到一个哈希表,这个表中有一个特定的键和一个指针指向特定的数据。Key/value模型对于IT系统来说的优势在于简单、易部署。但是如果DBA只对部分值进行查询或更新的时候,Key/value就显得效率低下了。 举例如:Tokyo Cabinet/Tyrant, Redis, Voldemort, Oracle BDB.
典型应用场景:内容缓存,主要用于处理大量数据的高访问负载,也用于一些日志系统等等。
数据模型:Key 指向 Value 的键值对,通常用hash table来实现
优缺点:查找速度快;数据无结构化,通常只被当作字符串或者二进制数据
(2)列存储数据库。
这部分数据库通常是用来应对分布式存储的海量数据。键仍然存在,但是它们的特点是指向了多个列。这些列是由列家族来安排的。如:Cassandra, HBase, Riak.
典型应用场景:分布式的文件系统
数据模型:以列簇式存储,将同一列数据存在一起
优缺点:查找速度快,可扩展性强,更容易进行分布式扩展;功能相对局限
(3)文档型数据库
文档型数据库的灵感是来自于Lotus Notes办公软件的,而且它同第一种键值存储相类似。该类型的数据模型是版本化的文档,半结构化的文档以特定的格式存储,比如JSON。文档型数据库可 以看作是键值数据库的升级版,允许之间嵌套键值。而且文档型数据库比键值数据库的查询效率更高。如:CouchDB, MongoDb. 国内也有文档型数据库SequoiaDB,已经开源。
典型应用场景:Web应用(与Key-Value类似,Value是结构化的,不同的是数据库能够了解Value的内容)
数据模型:Key-Value对应的键值对,Value为结构化数据
优缺点:数据结构要求不严格,表结构可变,不需要像关系型数据库一样需要预先定义表结构;查询性能不高,而且缺乏统一的查询语法。
(4)图形(Graph)数据库
图形结构的数据库同其他行列以及刚性结构的SQL数据库不同,它是使用灵活的图形模型,并且能够扩展到多个服务器上。NoSQL数据库没有标准的查询语言(SQL),因此进行数据库查询需要制定数据模型。许多NoSQL数据库都有REST式的数据接口或者查询API。 如:Neo4J, InfoGrid, Infinite Graph.
典型应用场景:社交网络,推荐系统等。专注于构建关系图谱
数据模型:图结构
优缺点:利用图结构相关算法。比如最短路径寻址,N度关系查找等;很多时候需要对整个图做计算才能得出需要的信息,而且这种结构不太好做分布式的集群方案。
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