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5种常见的nosql名称,NoSQL是什么

什么是NoSQL数据库

什么是NoSQL数据库?从名称“非SQL”或“非关系型”衍生而来,这些数据库不使用类似SQL的查询语言,通常称为结构化存储。这些数据库自1960年就已经存在,但是直到现在一些大公司(例如Google和Facebook)开始使用它们时,这些数据库才流行起来。该数据库最明显的优势是摆脱了一组固定的列、连接和类似SQL的查询语言的限制。有时,NoSQL这个名称也可能表示“不仅仅SQL”,来确保它们可能支持SQL。 NoSQL数据库使用诸如键值、宽列、图形或文档之类的数据结构,并且可以如JSON之类的不同格式存储。

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nosql数据库的四种类型

nosql数据库的四种类型如下:

1.key-value键值存储数据库:

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。

2.列存储数据库:

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。

缺点:功能相对局限。

3.文档型数据库

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。

4.Graph图形数据库

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。

缺点: 复杂度高。

nosql数据库有哪些???

NoSQL(NoSQL

=

Not

Only

SQL

),意即“不仅仅是SQL”,是一项全新的数据库革命性运动,早期就有人提出,发展至2009年趋势越发高涨。NoSQL的拥护者们提倡运用非关系型的数据存储,相对于铺天盖地的关系型数据库运用,这一概念无疑是一种全新的思维的注入。

随着大数据的不断发展,非关系型的数据库现在成了一个极其热门的新领域,非关系数据库产品的发展非常迅速。现今的计算机体系结构在数据存储方面要有庞大的水平扩展性,而NoSQL也正是致力于改变这一现状。目前Google的

BigTable和Amazon

的Dynamo使用的就是NoSQL型数据库,本文介绍了10种出色的NoSQL数据库。

虽然NoSQL流行语火起来才短短一年的时间,但是不可否认,现在已经开始了第二代运动。尽管早期的堆栈代码只能算是一种实验,然而现在的系统已经更加的成熟、稳定。不过现在也面临着一个严酷的事实:技术越来越成熟——以至于原来很好的NoSQL数据存储不得不进行重写,也有少数人认为这就是所谓的2.0版本。这里列出一些比较知名的NoSQL工具,可以为大数据建立快速、可扩展的存储库。

给一个地址吧

简述什么是nosql数据库,并列举两种常见的nosql数据库名称及其特点

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。


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