nosql数据库的几大类型

一、nosql数据库的几大类型

相关产品：Redis、Riak、SimpleDB、Chordless、Scalaris、Memcached

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）

相关产品：BigTable、HBase、Cassandra、HadoopDB、GreenPlum、PNUTS

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）

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

使用者：百度云数据库（MongoDB）、SAP（MongoDB）

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）

二、nosql数据库的四种类型

相关产品: Redis、Riak、SimpleDB、Chordless、Scalaris、Memcached.

主要应用:内容缓存,处理大量数据的高负载访问,也用于系统日志。

优点:查找速度快,大量操作时性能高。

相关产品: BigTable、HBase、Cassandra、HadoopDB、GreenPlum、PNUTS.

主要应用:分布式数据的储存与管理。

优点:查找速度快,可扩展性强,容易进行分布式扩展。

相关产品:MongoDB、CouchDB、ThruDB、CloudKit、Perservere、Jackrabbit.

主要应用: web应用,管理面向文档的数据或者类似的半结构化数据。

优点:数据结构灵活,表结构可变,复杂性低。

缺点:查询效率低,且缺乏统一的查询语言。

相关产品: Neo4J、OrientDB、InfoGrid、GraphDB.

主要应用:复杂,互连接,低结构化的图结构场合,专注构建关系图谱。

优点:利用图结构相关算法,可用于构建复杂的关系图谱。

三、nosql数据库有哪些

因此，采用的是master-master复制（见编注2）

因此， CouchApps（独立的 js应用程序）

最佳应用场景：适用于数据变化较少，执行预定义查询，进行数据统计的应用程序。适用于需要提供数据版本支持的应用程序。

例如： CRM、CMS系统。 master-master复制对于多站点部署是非常有用的。

（编注2：master-master复制：是一种数据库同步方法，允许数据在一组计算机之间共享数据，并且可以通过小组中任意成员在组内进行数据更新。）

但自2.0版本以后可以将数据交换到硬盘（注意， 2.4以后版本不支持该特性！）

虽然采用简单数据或以键值索引的哈希表，但也支持复杂操作，例如 ZREVRANGEBYSCORE。

INCR& co（适合计算极限值或统计数据）

支持 sets（同时也支持 union/diff/inter）

支持列表（同时也支持队列；阻塞式 pop操作）

支持哈希表（带有多个域的对象）

支持排序 sets（高得分表，适用于范围查询）

支持将数据设置成过期数据（类似快速缓冲区设计）

最佳应用场景：适用于数据变化快且数据库大小可遇见（适合内存容量）的应用程序。

例如：股票价格、数据分析、实时数据搜集、实时通讯。

（编注3：Master-slave复制：如果同一时刻只有一台服务器处理所有的复制请求，这被称为

Master-slave复制，通常应用在需要提供高可用性的服务器集群。）

特点：保留了SQL一些友好的特性（查询，索引）。

使用许可： AGPL（发起者： Apache）

协议： Custom, binary（ BSON）

Master/slave复制（支持自动错误恢复，使用 sets复制）

可在服务器端执行任意的 javascript函数

update-in-place支持比CouchDB更好

在数据存储时采用内存到文件映射

建议最好打开日志功能（参数–journal）

在32位操作系统上，数据库大小限制在约2.5Gb

采用 GridFS存储大数据或元数据（不是真正的文件系统）

最佳应用场景：适用于需要动态查询支持；需要使用索引而不是 map/reduce功能；需要对大数据库有性能要求；需要使用

CouchDB但因为数据改变太频繁而占满内存的应用程序。

例如：你本打算采用 MySQL或 PostgreSQL，但因为它们本身自带的预定义栏让你望而却步。

所用语言：Erlang和C，以及一些Javascript

协议： HTTP/REST或者 custom binary

用 JavaScript or Erlang在操作前或操作后进行验证和安全支持。

使用JavaScript或Erlang进行 Map/reduce

连接及连接遍历：可作为图形数据库使用

索引：输入元数据进行搜索（1.0版本即将支持）

提供“开源”和“企业”两个版本

全文本搜索，索引，通过 Riak搜索服务器查询（ beta版）

支持Masterless多站点复制及商业许可的 SNMP监控

最佳应用场景：适用于想使用类似 Cassandra（类似Dynamo）数据库但无法处理

bloat及复杂性的情况。适用于你打算做多站点复制，但又需要对单个站点的扩展性，可用性及出错处理有要求的情况。

例如：销售数据搜集，工厂控制系统；对宕机时间有严格要求；可以作为易于更新的 web服务器使用。

特点：兼容 Memcache，但同时兼具持久化和支持集群

非常快速（200k+/秒），通过键值索引数据

所有节点都是唯一的（ master-master复制）

在内存中同样支持类似分布式缓存的缓存单元

写数据时通过去除重复数据来减少 IO

更新软件时软无需停止数据库服务

支持连接池和多路复用的连接代理

最佳应用场景：适用于需要低延迟数据访问，高并发支持以及高可用性的应用程序

例如：低延迟数据访问比如以广告为目标的应用，高并发的 web应用比如网络游戏（例如 Zynga）

使用许可： GPL，其中一些特性使用 AGPL/商业许可

协议： HTTP/REST（或嵌入在 Java中）

可独立使用或嵌入到 Java应用程序

图形的节点和边都可以带有元数据

支持在线备份，高级监控及高可靠性支持使用 AGPL/商业许可

最佳应用场景：适用于图形一类数据。这是 Neo4j与其他nosql数据库的最显著区别

例如：社会关系，公共交通网络，地图及网络拓谱

特点：对大型表格和 Dynamo支持得最好

支持以某个范围的键值通过列查询

类似大表格的功能：列，某个特性的列集合

基于 Apache分布式平台尽可能地 Map/reduce

我承认对 Cassandra有偏见，一部分是因为它本身的臃肿和复杂性，也因为 Java的问题（配置，出现异常，等等）

最佳应用场景：当使用写操作多过读操作（记录日志）如果每个系统组建都必须用 Java编写（没有人因为选用

例如：银行业，金融业（虽然对于金融交易不是必须的，但这些产业对数据库的要求会比它们更大）写比读更快，所以一个自然的特性就是实时数据分析

协议：HTTP/REST（支持 Thrift，见编注4）

通过在server端扫描及过滤实现对查询操作预判

支持 XML, Protobuf,和binary的HTTP

Cascading, hive, and pig source and sink modules

对配置改变和较小的升级都会重新回滚

最佳应用场景：适用于偏好BigTable:)并且需要对大数据进行随机、实时访问的场合。

例如： Facebook消息数据库（更多通用的用例即将出现）

是一种接口定义语言，为多种其他语言提供定义和创建服务，由Facebook开发并开源。

当然，所有的系统都不只具有上面列出的这些特性。这里我仅仅根据自己的观点列出一些我认为的重要特性。与此同时，技术进步是飞速的，所以上述的内容肯定需要不断更新。我会尽我所能地更新这个列表。