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本篇內(nèi)容介紹了“NoSQL數(shù)據(jù)庫四大分類的介紹”的有關(guān)知識,在實際案例的操作過程中,不少人都會遇到這樣的困境,接下來就讓小編帶領(lǐng)大家學(xué)習(xí)一下如何處理這些情況吧!希望大家仔細閱讀,能夠?qū)W有所成!
NoSQL數(shù)據(jù)庫的四大分類:
鍵值(Key-Value)存儲數(shù)據(jù)庫:
這一類數(shù)據(jù)庫主要會使用到一個哈希表,這個表中有一個特定的鍵和一個指針指向特定的數(shù)據(jù)。Key/value模型對于IT系統(tǒng)來說的優(yōu)勢在于簡單、易部署。但是如果DBA只對部分值進行查詢或更新的時候,Key/value就顯得效率低下了。[3] 舉例如:Tokyo Cabinet/Tyrant, Redis, Voldemort, Oracle BDB.
列存儲數(shù)據(jù)庫:
這部分?jǐn)?shù)據(jù)庫通常是用來應(yīng)對分布式存儲的海量數(shù)據(jù)。鍵仍然存在,但是它們的特點是指向了多個列。這些列是由列家族來安排的。如:Cassandra, HBase, Riak.
文檔型數(shù)據(jù)庫:
文檔型數(shù)據(jù)庫的靈感是來自于Lotus Notes辦公軟件的,而且它同第一種鍵值存儲相類似。該類型的數(shù)據(jù)模型是版本化的文檔,半結(jié)構(gòu)化的文檔以特定的格式存儲,比如JSON。文檔型數(shù)據(jù)庫可 以看作是鍵值數(shù)據(jù)庫的升級版,允許之間嵌套鍵值。而且文檔型數(shù)據(jù)庫比鍵值數(shù)據(jù)庫的查詢效率更高。如:CouchDB, MongoDb. 國內(nèi)也有文檔型數(shù)據(jù)庫SequoiaDB,已經(jīng)開源。
圖形(Graph)數(shù)據(jù)庫:
圖形結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)庫同其他行列以及剛性結(jié)構(gòu)的SQL數(shù)據(jù)庫不同,它是使用靈活的圖形模型,并且能夠擴展到多個服務(wù)器上。NoSQL數(shù)據(jù)庫沒有標(biāo)準(zhǔn)的查詢語言(SQL),因此進行數(shù)據(jù)庫查詢需要制定數(shù)據(jù)模型。許多NoSQL數(shù)據(jù)庫都有REST式的數(shù)據(jù)接口或者查詢API。[2] 如:Neo4J, InfoGrid, Infinite Graph.
因此,我們總結(jié)NoSQL數(shù)據(jù)庫在以下的這幾種情況下比較適用:1、數(shù)據(jù)模型比較簡單;2、需要靈活性更強的IT系統(tǒng);3、對數(shù)據(jù)庫性能要求較高;4、不需要高度的數(shù)據(jù)一致性;5、對于給定key,比較容易映射復(fù)雜值的環(huán)境。
NoSQL數(shù)據(jù)庫的四大分類表格分析
分類 | Examples舉例 | 典型應(yīng)用場景 | 數(shù)據(jù)模型 | 優(yōu)點 | 缺點 |
鍵值(key-value) | Tokyo Cabinet/Tyrant, Redis, Voldemort, Oracle BDB | 內(nèi)容緩存,主要用于處理大量數(shù)據(jù)的高訪問負載,也用于一些日志系統(tǒng)等等。 | Key 指向 Value 的鍵值對,通常用hash table來實現(xiàn) | 查找速度快 | 數(shù)據(jù)無結(jié)構(gòu)化,通常只被當(dāng)作字符串或者二進制數(shù)據(jù) |
列存儲數(shù)據(jù)庫 | Cassandra, HBase, Riak | 分布式的文件系統(tǒng) | 以列簇式存儲,將同一列數(shù)據(jù)存在一起 | 查找速度快,可擴展性強,更容易進行分布式擴展 | 功能相對局限 |
文檔型數(shù)據(jù)庫 | CouchDB, MongoDb | Web應(yīng)用(與Key-Value類似,Value是結(jié)構(gòu)化的,不同的是數(shù)據(jù)庫能夠了解Value的內(nèi)容) | Key-Value對應(yīng)的鍵值對,Value為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù) | 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)要求不嚴(yán)格,表結(jié)構(gòu)可變,不需要像關(guān)系型數(shù)據(jù)庫一樣需要預(yù)先定義表結(jié)構(gòu) | 查詢性能不高,而且缺乏統(tǒng)一的查詢語法。 |
圖形(Graph)數(shù)據(jù)庫[3] | Neo4J, InfoGrid, Infinite Graph | 社交網(wǎng)絡(luò),推薦系統(tǒng)等。專注于構(gòu)建關(guān)系圖譜 | 圖結(jié)構(gòu) | 利用圖結(jié)構(gòu)相關(guān)算法。比如最短路徑尋址,N度關(guān)系查找等 | 很多時候需要對整個圖做計算才能得出需要的信息,而且這種結(jié)構(gòu)不太好做分布式的集群方案。[3] |
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