NoSQL資料庫的四大分類及分析
NoSQL(NoSQL = Not Only SQL ),意即“不僅僅是SQL”,是一項全新的資料庫革命性運動,早期就有人提出,發展至2009年趨勢越發高漲。NoSQL的擁護者們提倡運用非關係型的資料儲存,相對於鋪天蓋地的關係型資料庫運用,這一概念無疑是一種全新的思維的注入。
NoSQL資料庫分四大類:
這一類資料庫主要會使用到一個雜湊表,這個表中有一個特定的鍵和一個指標指向特定的資料。Key/value模型對於IT系統來說的優勢在於簡單、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。舉例如:Tokyo Cabinet/Tyrant, Redis, Voldemort, Oracle BDB.
列儲存資料庫。
這部分資料庫通常是用來應對分散式儲存的海量資料。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.
文件型資料庫
文件型資料庫的靈感是來自於Lotus Notes辦公軟體的,而且它同第一種鍵值儲存相類似。該型別的資料模型是版本化的文件,半結構化的文件以特定的格式儲存,比如JSON。文件型資料庫可 以看作是鍵值資料庫的升級版,允許之間巢狀鍵值。而且文件型資料庫比鍵值資料庫的查詢效率更高。如:CouchDB, MongoDb. 國內也有文件型資料庫SequoiaDB,目前已經開源。
圖形(Graph)資料庫
圖形結構的資料庫同其他行列以及剛性結構的SQL資料庫不同,它是使用靈活的圖形模型,並且能夠擴充套件到多個伺服器上。NoSQL資料庫沒有標準的查詢語言(SQL),因此進行資料庫查詢需要制定資料模型。許多NoSQL資料庫都有REST式的資料介面或者查詢API。如:Neo4J, InfoGrid, Infinite Graph.
因此,我們總結NoSQL資料庫在以下的這幾種情況下比較適用:1、資料模型比較簡單;2、需要靈活性更強的IT系統;3、對資料庫效能要求較高;4、不需要高度的資料一致性;5、對於給定key,比較容易對映覆雜值的環境。
NoSQL資料庫的四大分類表格分析
分類 | Examples舉例 | 典型應用場景 | 資料模型 | 優點 | 缺點 |
---|---|---|---|---|---|
鍵值(key-value) | Tokyo Cabinet/Tyrant, Redis, Voldemort, Oracle BDB | 內容快取,主要用於處理大量資料的高訪問負載,也用於一些日誌系統等等。 | Key 指向 Value 的鍵值對,通常用hash table來實現 | 查詢速度快 | 資料無結構化,通常只被當作字串或者二進位制資料 |
列儲存資料庫 | Cassandra, HBase, Riak | 分散式的檔案系統 | 以列簇式儲存,將同一列資料存在一起 | 查詢速度快,可擴充套件性強,更容易進行分散式擴充套件 | 功能相對侷限 |
文件型資料庫 | CouchDB, MongoDb | Web應用(與Key-Value類似,Value是結構化的,不同的是資料庫能夠了解Value的內容) | Key-Value對應的鍵值對,Value為結構化資料 | 資料結構要求不嚴格,表結構可變,不需要像關係型資料庫一樣需要預先定義表結構 | 查詢效能不高,而且缺乏統一的查詢語法。 |
圖形(Graph)資料庫 | Neo4J, InfoGrid, Infinite Graph | 社交網路,推薦系統等。專注於構建關係圖譜 | 圖結構 | 利用圖結構相關演算法。比如最短路徑定址,N度關係查詢等 | 很多時候需要對整個圖做計算才能得出需要的資訊,而且這種結構不太好做分散式的叢集方案。 |
以上內容摘自網上
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