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NoSQL描述的是大量结构化数据存储方法的集合,根据结构化方法以及应用场合的不同,主要可以将NoSQL分为以下几类。
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(1)Column-Oriented
面向检索的列式存储,其存储结构为列式结构,同于关系型数据库的行式结构,这种结构会让很多统计聚合操作更简单方便,使系统具有较高的可扩展性。这类数据库还可以适应海量数据的增加以及数据结构的变化,这个特点与云计算所需的相关需求是相符合的,比如GoogleAppengine的BigTable以及相同设计理念的Hadoop子系统HaBase就是这类的典型代表。需要特别指出的是,Big Table特别适用于MapReduce处理,这对于云计算的发展有很高的适应性。
(2)Key-Value。
面向高性能并发读/写的缓存存储,其结构类似于数据结构中的Hash表,每个Key分别对应一个Value,能够提供非常快的查询速度、大数据存放量和高并发操作,非常适合通过主键对数据进行查询和修改等操作。Key-Value数据库的主要特点是具有极高的并发读/写性能,非常适合作为缓存系统使用。MemcacheDB、BerkeleyDB、Redis、Flare就是Key-Value数据库的代表。
(3)Document-Oriented。
面向海量数据访问的文档存储,这类存储的结构与Key-Value非常相似,也是每个Key分别对应一个Value,但是这个Value主要以JSON(JavaScriptObjectNotations)或者XML等格式的文档来进行存储。这种存储方式可以很方便地被面向对象的语言所使用。这类数据库可在海量的数据中快速查询数据,典型代表为MongoDB、CouchDB等。
NoSQL具有扩展简单、高并发、高稳定性、成本低廉等优势,也存在一些问题。例如,NoSQL暂不提供SQL的支持,会造成开发人员的额外学习成本;NoSQL大多为开源软件其成熟度与商用的关系型数据库系统相比有差距;NoSQL的架构特性决定了其很难保证数据的完整性,适合在一些特殊的应用场景使用。
1、NoSQL:以前的翻译是“不使用SQL”:因为有一部分认为SQL查询复杂了。现在的翻译是“不仅仅是SQL”NOSQL数据库与关系性数据最大的区别在于数据存储方面。NOSQL采用文档的形式存储数据、关系型数据库采用表的结构存储数据。
2、NOSQL在大数据面前比SQL数据库更占优势。
NoSQL太火,冒出太多产品了,保守估计也成百上千了。
互联网公司常用的基本集中在以下几种,每种只举一个比较常见或者应用比较成功的例子吧。
1. In-Memory KV Store : Redis
in memory key-value store,同时提供了更加丰富的数据结构和运算的能力,成功用法是替代memcached,通过checkpoint和commit log提供了快速的宕机恢复,同时支持replication提供读可扩展和高可用。
2. Disk-Based KV Store: Leveldb
真正基于磁盘的key-value storage, 模型单一简单,数据量不受限于内存大小,数据落盘高可靠,Google的几位大神出品的精品,LSM模型天然写优化,顺序写盘的方式对于新硬件ssd再适合不过了,不足是仅提供了一个库,需要自己封装server端。
3. Document Store: Mongodb
分布式nosql,具备了区别mysql的最大亮点:可扩展性。mongodb 最新引人的莫过于提供了sql接口,是目前nosql里最像mysql的,只是没有ACID的特性,发展很快,支持了索引等特性,上手容易,对于数据量远超内存限制的场景来说,还需要慎重。
4. Column Table Store: HBase
这个富二代似乎不用赘述了,最大的优势是开源,对于普通的scan和基于行的get等基本查询,性能完全不是问题,只是只提供裸的api,易用性上是短板,可扩展性方面是最强的,其次坐上了Hadoop的快车,社区发展很快,各种基于其上的开源产品不少,来解决诸如join、聚集运算等复杂查询。
nosql是非关系型数据库的总称。
特点是查询速度快,但是占空间
NoSQL,指的是非关系型的数据库。NoSQL有时也称作Not Only SQL的缩写,是对不同于传统的关系型数据库的数据库管理系统的统称。
NoSQL用于超大规模数据的存储。(例如谷歌或Facebook每天为他们的用户收集万亿比特的数据)。这些类型的数据存储不需要固定的模式,无需多余操作就可以横向扩展。
NoSQL的优点/缺点
优点:
- 高可扩展性
- 分布式计算
- 低成本
- 架构的灵活性,半结构化数据
- 没有复杂的关系
缺点:
- 没有标准化
- 有限的查询功能(到目前为止)
- 最终一致是不直观的程序 (BY三人行慕课)
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