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即非关系型数据库和关系型数据库。
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MySQL的优点:事务处理—保持数据的一致性;由于以标准化为前提,数据更新的开销很小(相同的字段基本上只有一处);可以进行Join等复杂查询
NoSQL的优点:首先它是基于内存的,也就是数据放在内存中,而不是像数据库那样把数据放在磁盘上,而内存的读取速度是磁盘读取速度的几十倍到上百倍,所以NoSQL工具的速度远比数据库读取速度要快得多,满足了高响应的要求。即使NoSQL将数据放在磁盘中,它也是一种半结构化的数据 格式,读取到解析的复杂度远比MySQL要简单,这是因为MySQL存储的是经过结构化、多范式等有复杂规则的数据,还原为内存结构的速度较慢。NoSQL在很大程度上满足了高并发、快速读/和响应的要求,所以它也是Java互联网系统的利器。
简单的扩展:典型例子是Cassandra,由于其架构是类似于经典的P2P,所以能通过轻松地添加新的节点来扩展这个集群;
低廉的成本:这是大多数分布式数据库共有的特点,因为主要都是开源软件,没有昂贵的License成本;
NoSQL的缺点:大多数NoSQL数据库都不支持事务,也不像 SQL Server和Oracle那样能提供各种附加功能,比如BI和报表等; 不提供对SQL的支持
那么该如何选择?
如果规模和性能比24小时的数据一致性更重要,那NoSQL是一个理想的选择 (NoSQL依赖于BASE模型——基本可用、软状态、最终一致性)。
但如果要保证到“始终一致”,尤其是对于机密信息和财务信息,那么MySQL很可能是最优的选择(MySQL依赖于ACID模型——原子性、一致性、独立性和耐久性)。
如果关系数据库在你的应用场景中,完全能够很好的工作,而你又是非常善于使用和维护关系数据库的,那么我觉得你完全没有必要迁移到NoSQL上面,除非你是个喜欢折腾的人。如果你是在金融,电信等以数据为王的关键领域,目前使用的是Oracle数据库来提供高可靠性的,除非遇到特别大的瓶颈,不然也别贸然尝试NoSQL。
然而,在WEB2.0的网站中,关系数据库大部分都出现了瓶颈。在磁盘IO、数据库可扩展上都花费了开发人员相当多的精力来优化,比如做分表分库(database sharding)、主从复制、异构复制等等,然而,这些工作需要的技术能力越来越高,也越来越具有挑战性。如果你正在经历这些场合,那么我觉得你应该尝试一下NoSQL了。
具体问题具体分析
MySQL体积小、速度快、成本低、结构稳定、便于查询,可以保证数据的一致性,但缺乏灵活性。
NoSQL高性能、高扩展、高可用,不用局限于固定的结构,减少了时间和空间上的开销,却又很难保证数据一致性。
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版权声明:本文为CSDN博主「蒟蒻熊」的原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接及本声明。
原文链接:
非关系型数据库严格上不是一种数据库,应该是一种数据结构化存储方法的集合,可以是文档或者键值对等。当初我在黑马程序员培训时候就学过。
优点:
1、格式灵活:存储数据的格式可以是key,value形式、文档形式、图片形式等等,文档形式、图片形式等等,使用灵活,应用场景广泛,而关系型数据库则只支持基础类型。
2、速度快:nosql可以使用硬盘或者随机存储器作为载体,而关系型数据库只能使用硬盘;
3、高扩展性;
4、成本低:nosql数据库部署简单,基本都是开源软件。
缺点:
1、不提供sql支持,学习和使用成本较高;
2、无事务处理;
3、数据结构相对复杂,复杂查询方面稍欠。
非关系型数据库的分类和比较:
1、文档型
2、key-value型
3、列式数据库
4、图形数据库
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,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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