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分类一:键值数据库
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Redis,
Voldemort,
Oracle
BDB,国内的ssdb
分类二:列存储数据库
Cassandra,
HBase
分类三:文档型数据库
CouchDB,
MongoDb,国内的SequoiaDB
分类四:图形(Graph)数据库
Neo4J,
InfoGrid,
Infinite
Graph
1. 键值数据库
相关产品:Redis、Riak、SimpleDB、Chordless、Scalaris、Memcached
应用:内容缓存
优点:扩展性好、灵活性好、大量写操作时性能高
缺点:无法存储结构化信息、条件查询效率较低
使用者:百度云(Redis)、GitHub(Riak)、BestBuy(Riak)、Twitter(Ridis和Memcached)
2. 列族数据库
相关产品:BigTable、HBase、Cassandra、HadoopDB、GreenPlum、PNUTS
应用:分布式数据存储与管理
优点:查找速度快、可扩展性强、容易进行分布式扩展、复杂性低
使用者:Ebay(Cassandra)、Instagram(Cassandra)、NASA(Cassandra)、Facebook(HBase)
3. 文档数据库
相关产品:MongoDB、CouchDB、ThruDB、CloudKit、Perservere、Jackrabbit
应用:存储、索引并管理面向文档的数据或者类似的半结构化数据
优点:性能好、灵活性高、复杂性低、数据结构灵活
缺点:缺乏统一的查询语言
使用者:百度云数据库(MongoDB)、SAP(MongoDB)
4. 图形数据库
图形数据库-使用图作为数据模型来存储数据。
相关产品:Neo4J、OrientDB、InfoGrid、GraphDB
应用:大量复杂、互连接、低结构化的图结构场合,如社交网络、推荐系统等
优点:灵活性高、支持复杂的图形算法、可用于构建复杂的关系图谱
缺点:复杂性高、只能支持一定的数据规模
使用者:Adobe(Neo4J)、Cisco(Neo4J)、T-Mobile(Neo4J)
一般将NoSQL数据库分为四大类:键值(Key-Value)存储数据库、列存储数据库、文档型数据库和图形(Graph)数据库。它们的数据模型、优缺点、典型应用场景。
键值(Key-Value)存储数据库Key指向Value的键值对,通常用hash表来实现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)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。
列存储数据库,以列簇式存储,将同一列数据存在一起查找速度快,可扩展性强,更容易进行分布式扩展功能相对局限分布式的文件系统。
文档型数据库,Key-Value对应的键值对,Value为结构化数据,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预先定义表结构),查询性能不高,而且缺乏统一的查询语法,Web应用。
图形(Graph)数据库,图结构,利用图结构相关算法(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,社交网络,推荐系统等。
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