NoSQL,泛指非關系型的數(shù)據(jù)庫。隨著互聯(lián)網web2.0網站的興起,傳統(tǒng)的關系數(shù)據(jù)庫在處理web2.0網站,特別是超大規(guī)模和高并發(fā)的SNS類型的web2.0純動態(tài)網站已經顯得力不從心,出現(xiàn)了很多難以克服的問題,而非關系型的數(shù)據(jù)庫則由于其本身的特點得到了非常迅速的發(fā)展。
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常見的Nosql數(shù)據(jù)庫有:
一、Redis數(shù)據(jù)庫
Redis(RemoteDictionaryServer),即遠程字典服務,是一個開源的使用ANSIC語言編寫、支持網絡、可基于內存亦可持久化的日志型、Key-Value數(shù)據(jù)庫,并提供多種語言的API。從2010年3月15日起,Redis的開發(fā)工作由VMware主持。從2013年5月開始,Redis的開發(fā)由Pivotal贊助。
二、MongoDB數(shù)據(jù)庫
MongoDB是一個介于關系數(shù)據(jù)庫和非關系數(shù)據(jù)庫之間的產品,是非關系數(shù)據(jù)庫當中功能最豐富,最像關系數(shù)據(jù)庫的。它支持的數(shù)據(jù)結構非常松散,是類似json的bson格式,因此可以存儲比較復雜的數(shù)據(jù)類型。
Mongo最大的特點是它支持的查詢語言非常強大,其語法有點類似于面向對象的查詢語言,幾乎可以實現(xiàn)類似關系數(shù)據(jù)庫單表查詢的絕大部分功能,而且還支持對數(shù)據(jù)建立索引。
擴展資料:
對于NoSQL并沒有一個明確的范圍和定義,但是他們都普遍存在下面一些共同特征:
一、易擴展
NoSQL數(shù)據(jù)庫種類繁多,但是一個共同的特點都是去掉關系數(shù)據(jù)庫的關系型特性。數(shù)據(jù)之間無關系,這樣就非常容易擴展。無形之間,在架構的層面上帶來了可擴展的能力。
二、大數(shù)據(jù)量,高性能
NoSQL數(shù)據(jù)庫都具有非常高的讀寫性能,尤其在大數(shù)據(jù)量下,同樣表現(xiàn)優(yōu)秀。這得益于它的無關系性,數(shù)據(jù)庫的結構簡單。一般MySQL使用Query Cache。NoSQL的Cache是記錄級的,是一種細粒度的Cache,所以NoSQL在這個層面上來說性能就要高很多。
三、靈活的數(shù)據(jù)模型
NoSQL無須事先為要存儲的數(shù)據(jù)建立字段,隨時可以存儲自定義的數(shù)據(jù)格式。而在關系數(shù)據(jù)庫里,增刪字段是一件非常麻煩的事情。如果是非常大數(shù)據(jù)量的表,增加字段簡直就是——個噩夢。這點在大數(shù)據(jù)量的Web2.0時代尤其明顯。
四、高可用
NoSQL在不太影響性能的情況,就可以方便地實現(xiàn)高可用的架構。比如Cassandra、HBase模型,通過復制模型也能實現(xiàn)高可用。
參考資料來源:百度百科-NoSQL
特點:
它們可以處理超大量的數(shù)據(jù)。
它們運行在便宜的PC服務器集群上。
PC集群擴充起來非常方便并且成本很低,避免了“sharding”操作的復雜性和成本。
它們擊碎了性能瓶頸。
NoSQL的支持者稱,通過NoSQL架構可以省去將Web或Java應用和數(shù)據(jù)轉換成SQL友好格式的時間,執(zhí)行速度變得更快。
“SQL并非適用于所有的程序代碼,” 對于那些繁重的重復操作的數(shù)據(jù),SQL值得花錢。但是當數(shù)據(jù)庫結構非常簡單時,SQL可能沒有太大用處。
沒有過多的操作。
雖然NoSQL的支持者也承認關系數(shù)據(jù)庫提供了無可比擬的功能集合,而且在數(shù)據(jù)完整性上也發(fā)揮絕對穩(wěn)定,他們同時也表示,企業(yè)的具體需求可能沒有那么多。
Bootstrap支持
因為NoSQL項目都是開源的,因此它們缺乏供應商提供的正式支持。這一點它們與大多數(shù)開源項目一樣,不得不從社區(qū)中尋求支持。
優(yōu)點:
易擴展
NoSQL數(shù)據(jù)庫種類繁多,但是一個共同的特點都是去掉關系數(shù)據(jù)庫的關系型特性。數(shù)據(jù)之間無關系,這樣就非常容易擴展。也無形之間,在架構的層面上帶來了可擴展的能力。
大數(shù)據(jù)量,高性能
NoSQL數(shù)據(jù)庫都具有非常高的讀寫性能,尤其在大數(shù)據(jù)量下,同樣表現(xiàn)優(yōu)秀。這得益于它的無關系性,數(shù)據(jù)庫的結構簡單。一般MySQL使用 Query Cache,每次表的更新Cache就失效,是一種大粒度的Cache,在針對web2.0的交互頻繁的應用,Cache性能不高。而NoSQL的 Cache是記錄級的,是一種細粒度的Cache,所以NoSQL在這個層面上來說就要性能高很多了。
靈活的數(shù)據(jù)模型
NoSQL無需事先為要存儲的數(shù)據(jù)建立字段,隨時可以存儲自定義的數(shù)據(jù)格式。而在關系數(shù)據(jù)庫里,增刪字段是一件非常麻煩的事情。如果是非常大數(shù)據(jù)量的表,增加字段簡直就是一個噩夢。這點在大數(shù)據(jù)量的web2.0時代尤其明顯。
高可用
NoSQL在不太影響性能的情況,就可以方便的實現(xiàn)高可用的架構。比如Cassandra,HBase模型,通過復制模型也能實現(xiàn)高可用。
主要應用:
Apache HBase
這個大數(shù)據(jù)管理平臺建立在谷歌強大的BigTable管理引擎基礎上。作為具有開源、Java編碼、分布式多個優(yōu)勢的數(shù)據(jù)庫,Hbase最初被設計應用于Hadoop平臺,而這一強大的數(shù)據(jù)管理工具,也被Facebook采用,用于管理消息平臺的龐大數(shù)據(jù)。
Apache Storm
用于處理高速、大型數(shù)據(jù)流的分布式實時計算系統(tǒng)。Storm為Apache Hadoop添加了可靠的實時數(shù)據(jù)處理功能,同時還增加了低延遲的儀表板、安全警報,改進了原有的操作方式,幫助企業(yè)更有效率地捕獲商業(yè)機會、發(fā)展新業(yè)務。
Apache Spark
該技術采用內存計算,從多迭代批量處理出發(fā),允許將數(shù)據(jù)載入內存做反復查詢,此外還融合數(shù)據(jù)倉庫、流處理和圖計算等多種計算范式,Spark用Scala語言實現(xiàn),構建在HDFS上,能與Hadoop很好的結合,而且運行速度比MapReduce快100倍。
Apache Hadoop
該技術迅速成為了大數(shù)據(jù)管理標準之一。當它被用來管理大型數(shù)據(jù)集時,對于復雜的分布式應用,Hadoop體現(xiàn)出了非常好的性能,平臺的靈活性使它可以運行在商用硬件系統(tǒng),它還可以輕松地集成結構化、半結構化和甚至非結構化數(shù)據(jù)集。
Apache Drill
你有多大的數(shù)據(jù)集?其實無論你有多大的數(shù)據(jù)集,Drill都能輕松應對。通過支持HBase、Cassandra和MongoDB,Drill建立了交互式分析平臺,允許大規(guī)模數(shù)據(jù)吞吐,而且能很快得出結果。
Apache Sqoop
也許你的數(shù)據(jù)現(xiàn)在還被鎖定于舊系統(tǒng)中,Sqoop可以幫你解決這個問題。這一平臺采用并發(fā)連接,可以將數(shù)據(jù)從關系數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)方便地轉移到Hadoop中,可以自定義數(shù)據(jù)類型以及元數(shù)據(jù)傳播的映射。事實上,你還可以將數(shù)據(jù)(如新的數(shù)據(jù))導入到HDFS、Hive和Hbase中。
Apache Giraph
這是功能強大的圖形處理平臺,具有很好可擴展性和可用性。該技術已經被Facebook采用,Giraph可以運行在Hadoop環(huán)境中,可以將它直接部署到現(xiàn)有的Hadoop系統(tǒng)中。通過這種方式,你可以得到強大的分布式作圖能力,同時還能利用上現(xiàn)有的大數(shù)據(jù)處理引擎。
Cloudera Impala
Impala模型也可以部署在你現(xiàn)有的Hadoop群集上,監(jiān)視所有的查詢。該技術和MapReduce一樣,具有強大的批處理能力,而且Impala對于實時的SQL查詢也有很好的效果,通過高效的SQL查詢,你可以很快的了解到大數(shù)據(jù)平臺上的數(shù)據(jù)。
Gephi
它可以用來對信息進行關聯(lián)和量化處理,通過為數(shù)據(jù)創(chuàng)建功能強大的可視化效果,你可以從數(shù)據(jù)中得到不一樣的洞察力。Gephi已經支持多個圖表類型,而且可以在具有上百萬個節(jié)點的大型網絡上運行。Gephi具有活躍的用戶社區(qū),Gephi還提供了大量的插件,可以和現(xiàn)有系統(tǒng)完美的集成到一起,它還可以對復雜的IT連接、分布式系統(tǒng)中各個節(jié)點、數(shù)據(jù)流等信息進行可視化分析。
MongoDB
這個堅實的平臺一直被很多組織推崇,它在大數(shù)據(jù)管理上有極好的性能。MongoDB最初是由DoubleClick公司的員工創(chuàng)建,現(xiàn)在該技術已經被廣泛的應用于大數(shù)據(jù)管理。MongoDB是一個應用開源技術開發(fā)的NoSQL數(shù)據(jù)庫,可以用于在JSON這樣的平臺上存儲和處理數(shù)據(jù)。目前,紐約時報、Craigslist以及眾多企業(yè)都采用了MongoDB,幫助他們管理大型數(shù)據(jù)集。(Couchbase服務器也作為一個參考)。
十大頂尖公司:
Amazon Web Services
Forrester將AWS稱為“云霸主”,談到云計算領域的大數(shù)據(jù),那就不得不提到亞馬遜。該公司的Hadoop產品被稱為EMR(Elastic Map Reduce),AWS解釋這款產品采用了Hadoop技術來提供大數(shù)據(jù)管理服務,但它不是純開源Hadoop,經過修改后現(xiàn)在被專門用在AWS云上。
Forrester稱EMR有很好的市場前景。很多公司基于EMR為客戶提供服務,有一些公司將EMR應用于數(shù)據(jù)查詢、建模、集成和管理。而且AWS還在創(chuàng)新,F(xiàn)orrester稱未來EMR可以基于工作量的需要自動縮放調整大小。亞馬遜計劃為其產品和服務提供更強大的EMR支持,包括它的RedShift數(shù)據(jù)倉庫、新公布的Kenesis實時處理引擎以及計劃中的NoSQL數(shù)據(jù)庫和商業(yè)智能工具。不過AWS還沒有自己的Hadoop發(fā)行版。
Cloudera
Cloudera有開源Hadoop的發(fā)行版,這個發(fā)行版采用了Apache Hadoop開源項目的很多技術,不過基于這些技術的發(fā)行版也有很大的進步。Cloudera為它的Hadoop發(fā)行版開發(fā)了很多功能,包括Cloudera管理器,用于管理和監(jiān)控,以及名為Impala的SQL引擎等。Cloudera的Hadoop發(fā)行版基于開源Hadoop,但也不是純開源的產品。當Cloudera的客戶需要Hadoop不具備的某些功能時,Cloudera的工程師們就會實現(xiàn)這些功能,或者找一個擁有這項技術的合作伙伴。Forrester表示:“Cloudera的創(chuàng)新方法忠于核心Hadoop,但因為其可實現(xiàn)快速創(chuàng)新并積極滿足客戶需求,這一點使它不同于其他那些供應商?!蹦壳埃珻loudera的平臺已經擁有200多個付費客戶,一些客戶在Cloudera的技術支持下已經可以跨1000多個節(jié)點實現(xiàn)對PB級數(shù)據(jù)的有效管理。
Hortonworks
和Cloudera一樣,Hortonworks是一個純粹的Hadoop技術公司。與Cloudera不同的是,Hortonworks堅信開源Hadoop比任何其他供應商的Hadoop發(fā)行版都要強大。Hortonworks的目標是建立Hadoop生態(tài)圈和Hadoop用戶社區(qū),推進開源項目的發(fā)展。Hortonworks平臺和開源Hadoop聯(lián)系緊密,公司管理人員表示這會給用戶帶來好處,因為它可以防止被供應商套牢(如果Hortonworks的客戶想要離開這個平臺,他們可以輕松轉向其他開源平臺)。這并不是說Hortonworks完全依賴開源Hadoop技術,而是因為該公司將其所有開發(fā)的成果回報給了開源社區(qū),比如Ambari,這個工具就是由Hortonworks開發(fā)而成,用來填充集群管理項目漏洞。Hortonworks的方案已經得到了Teradata、Microsoft、Red Hat和SAP這些供應商的支持。
IBM
當企業(yè)考慮一些大的IT項目時,很多人首先會想到IBM。IBM是Hadoop項目的主要參與者之一,F(xiàn)orrester稱IBM已有100多個Hadoop部署,它的很多客戶都有PB級的數(shù)據(jù)。IBM在網格計算、全球數(shù)據(jù)中心和企業(yè)大數(shù)據(jù)項目實施等眾多領域有著豐富的經驗?!癐BM計劃繼續(xù)整合SPSS分析、高性能計算、BI工具、數(shù)據(jù)管理和建模、應對高性能計算的工作負載管理等眾多技術?!?/p>
Intel
和AWS類似,英特爾不斷改進和優(yōu)化Hadoop使其運行在自己的硬件上,具體來說,就是讓Hadoop運行在其至強芯片上,幫助用戶打破Hadoop系統(tǒng)的一些限制,使軟件和硬件結合的更好,英特爾的Hadoop發(fā)行版在上述方面做得比較好。Forrester指出英特爾在最近才推出這個產品,所以公司在未來還有很多改進的可能,英特爾和微軟都被認為是Hadoop市場上的潛力股。
MapR Technologies
MapR的Hadoop發(fā)行版目前為止也許是最好的了,不過很多人可能都沒有聽說過。Forrester對Hadoop用戶的調查顯示,MapR的評級最高,其發(fā)行版在架構和數(shù)據(jù)處理能力上都獲得了最高分。MapR已將一套特殊功能融入其Hadoop發(fā)行版中。例如網絡文件系統(tǒng)(NFS)、災難恢復以及高可用性功能。Forrester說MapR在Hadoop市場上沒有Cloudera和Hortonworks那樣的知名度,MapR要成為一個真正的大企業(yè),還需要加強伙伴關系和市場營銷。
Microsoft
微軟在開源軟件問題上一直很低調,但在大數(shù)據(jù)形勢下,它不得不考慮讓Windows也兼容Hadoop,它還積極投入到開源項目中,以更廣泛地推動Hadoop生態(tài)圈的發(fā)展。我們可以在微軟的公共云Windows Azure HDInsight產品中看到其成果。微軟的Hadoop服務基于Hortonworks的發(fā)行版,而且是為Azure量身定制的。
微軟也有一些其他的項目,包括名為Polybase的項目,讓Hadoop查詢實現(xiàn)了SQLServer查詢的一些功能。Forrester說:“微軟在數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)倉庫、云、OLAP、BI、電子表格(包括PowerPivot)、協(xié)作和開發(fā)工具市場上有很大優(yōu)勢,而且微軟擁有龐大的用戶群,但要在Hadoop這個領域成為行業(yè)領導者還有很遠的路要走?!?/p>
Pivotal Software
EMC和Vmware部分大數(shù)據(jù)業(yè)務分拆組合產生了Pivotal。Pivotal一直努力構建一個性能優(yōu)越的Hadoop發(fā)行版,為此,Pivotal在開源Hadoop的基礎上又添加了一些新的工具,包括一個名為HAWQ的SQL引擎以及一個專門解決大數(shù)據(jù)問題的Hadoop應用。Forrester稱Pivotal Hadoop平臺的優(yōu)勢在于它整合了Pivotal、EMC、Vmware的眾多技術,Pivotal的真正優(yōu)勢實際上等于EMC和Vmware兩大公司為其撐腰。到目前為止,Pivotal的用戶還不到100個,而且大多是中小型客戶。
Teradata
對于Teradata來說,Hadoop既是一種威脅也是一種機遇。數(shù)據(jù)管理,特別是關于SQL和關系數(shù)據(jù)庫這一領域是Teradata的專長。所以像Hadoop這樣的NoSQL平臺崛起可能會威脅到Teradata。相反,Teradata接受了Hadoop,通過與Hortonworks合作,Teradata在Hadoop平臺集成了SQL技術,這使Teradata的客戶可以在Hadoop平臺上方便地使用存儲在Teradata數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)。
AMPLab
通過將數(shù)據(jù)轉變?yōu)樾畔ⅲ覀儾趴梢岳斫馐澜?,而這也正是AMPLab所做的。AMPLab致力于機器學習、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)庫、信息檢索、自然語言處理和語音識別等多個領域,努力改進對信息包括不透明數(shù)據(jù)集內信息的甄別技術。除了Spark,開源分布式SQL查詢引擎Shark也源于AMPLab,Shark具有極高的查詢效率,具有良好的兼容性和可擴展性。近幾年的發(fā)展使計算機科學進入到全新的時代,而AMPLab為我們設想一個運用大數(shù)據(jù)、云計算、通信等各種資源和技術靈活解決難題的方案,以應對越來越復雜的各種難題。
NoSQL,泛指非關系型的數(shù)據(jù)庫。隨著互聯(lián)網web2.0網站的興起,傳統(tǒng)的關系數(shù)據(jù)庫在應付web2.0網站,特別是超大規(guī)模和高并發(fā)的SNS類型的web2.0純動態(tài)網站已經顯得力不從心,暴露了很多難以克服的問題,而非關系型的數(shù)據(jù)庫則由于其本身的特點得到了非常迅速的發(fā)展。NoSQL數(shù)據(jù)庫的產生就是為了解決大規(guī)模數(shù)據(jù)集合多重數(shù)據(jù)種類帶來的挑戰(zhàn),尤其是大數(shù)據(jù)應用難題。
雖然NoSQL流行語火起來才短短一年的時間,但是不可否認,現(xiàn)在已經開始了第二代運動。盡管早期的堆棧代碼只能算是一種實驗,然而現(xiàn)在的系統(tǒng)已經更加的成熟、穩(wěn)定。不過現(xiàn)在也面臨著一個嚴酷的事實:技術越來越成熟——以至于原來很好的NoSQL數(shù)據(jù)存儲不得不進行重寫,也有少數(shù)人認為這就是所謂的2.0版本。這里列出一些比較知名的工具,可以為大數(shù)據(jù)建立快速、可擴展的存儲庫。
NoSQL(NoSQL = Not Only SQL ),意即“不僅僅是SQL”,是一項全新的數(shù)據(jù)庫革命性運動,早期就有人提出,發(fā)展至2009年趨勢越發(fā)高漲。NoSQL的擁護者們提倡運用非關系型的數(shù)據(jù)存儲,相對于鋪天蓋地的關系型數(shù)據(jù)庫運用,這一概念無疑是一種全新的思維的注入。
對于NoSQL并沒有一個明確的范圍和定義,但是他們都普遍存在下面一些共同特征:
不需要預定義模式:不需要事先定義數(shù)據(jù)模式,預定義表結構。數(shù)據(jù)中的每條記錄都可能有不同的屬性和格式。當插入數(shù)據(jù)時,并不需要預先定義它們的模式。
無共享架構:相對于將所有數(shù)據(jù)存儲的存儲區(qū)域網絡中的全共享架構。NoSQL往往將數(shù)據(jù)劃分后存儲在各個本地服務器上。因為從本地磁盤讀取數(shù)據(jù)的性能往往好于通過網絡傳輸讀取數(shù)據(jù)的性能,從而提高了系統(tǒng)的性能。
彈性可擴展:可以在系統(tǒng)運行的時候,動態(tài)增加或者刪除結點。不需要停機維護,數(shù)據(jù)可以自動遷移。
分區(qū):相對于將數(shù)據(jù)存放于同一個節(jié)點,NoSQL數(shù)據(jù)庫需要將數(shù)據(jù)進行分區(qū),將記錄分散在多個節(jié)點上面。并且通常分區(qū)的同時還要做復制。這樣既提高了并行性能,又能保證沒有單點失效的問題。
異步復制:和RAID存儲系統(tǒng)不同的是,NoSQL中的復制,往往是基于日志的異步復制。這樣,數(shù)據(jù)就可以盡快地寫入一個節(jié)點,而不會被網絡傳輸引起遲延。缺點是并不總是能保證一致性,這樣的方式在出現(xiàn)故障的時候,可能會丟失少量的數(shù)據(jù)。
BASE:相對于事務嚴格的ACID特性,NoSQL數(shù)據(jù)庫保證的是BASE特性。BASE是最終一致性和軟事務。
NoSQL數(shù)據(jù)庫并沒有一個統(tǒng)一的架構,兩種NoSQL數(shù)據(jù)庫之間的不同,甚至遠遠超過兩種關系型數(shù)據(jù)庫的不同??梢哉f,NoSQL各有所長,成功的NoSQL必然特別適用于某些場合或者某些應用,在這些場合中會遠遠勝過關系型數(shù)據(jù)庫和其他的NoSQL。
NoSQL描述的是大量結構化數(shù)據(jù)存儲方法的集合,根據(jù)結構化方法以及應用場合的不同,主要可以將NoSQL分為以下幾類。
(1)Column-Oriented
面向檢索的列式存儲,其存儲結構為列式結構,同于關系型數(shù)據(jù)庫的行式結構,這種結構會讓很多統(tǒng)計聚合操作更簡單方便,使系統(tǒng)具有較高的可擴展性。這類數(shù)據(jù)庫還可以適應海量數(shù)據(jù)的增加以及數(shù)據(jù)結構的變化,這個特點與云計算所需的相關需求是相符合的,比如GoogleAppengine的BigTable以及相同設計理念的Hadoop子系統(tǒng)HaBase就是這類的典型代表。需要特別指出的是,Big Table特別適用于MapReduce處理,這對于云計算的發(fā)展有很高的適應性。
(2)Key-Value。
面向高性能并發(fā)讀/寫的緩存存儲,其結構類似于數(shù)據(jù)結構中的Hash表,每個Key分別對應一個Value,能夠提供非??斓牟樵兯俣?、大數(shù)據(jù)存放量和高并發(fā)操作,非常適合通過主鍵對數(shù)據(jù)進行查詢和修改等操作。Key-Value數(shù)據(jù)庫的主要特點是具有極高的并發(fā)讀/寫性能,非常適合作為緩存系統(tǒng)使用。MemcacheDB、BerkeleyDB、Redis、Flare就是Key-Value數(shù)據(jù)庫的代表。
(3)Document-Oriented。
面向海量數(shù)據(jù)訪問的文檔存儲,這類存儲的結構與Key-Value非常相似,也是每個Key分別對應一個Value,但是這個Value主要以JSON(JavaScriptObjectNotations)或者XML等格式的文檔來進行存儲。這種存儲方式可以很方便地被面向對象的語言所使用。這類數(shù)據(jù)庫可在海量的數(shù)據(jù)中快速查詢數(shù)據(jù),典型代表為MongoDB、CouchDB等。
NoSQL具有擴展簡單、高并發(fā)、高穩(wěn)定性、成本低廉等優(yōu)勢,也存在一些問題。例如,NoSQL暫不提供SQL的支持,會造成開發(fā)人員的額外學習成本;NoSQL大多為開源軟件其成熟度與商用的關系型數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)相比有差距;NoSQL的架構特性決定了其很難保證數(shù)據(jù)的完整性,適合在一些特殊的應用場景使用。
NoSQL太火,冒出太多產品了,保守估計也成百上千了。
互聯(lián)網公司常用的基本集中在以下幾種,每種只舉一個比較常見或者應用比較成功的例子吧。
1. In-Memory KV Store : Redis
in memory key-value store,同時提供了更加豐富的數(shù)據(jù)結構和運算的能力,成功用法是替代memcached,通過checkpoint和commit log提供了快速的宕機恢復,同時支持replication提供讀可擴展和高可用。
2. Disk-Based KV Store: Leveldb
真正基于磁盤的key-value storage, 模型單一簡單,數(shù)據(jù)量不受限于內存大小,數(shù)據(jù)落盤高可靠,Google的幾位大神出品的精品,LSM模型天然寫優(yōu)化,順序寫盤的方式對于新硬件ssd再適合不過了,不足是僅提供了一個庫,需要自己封裝server端。
3. Document Store: Mongodb
分布式nosql,具備了區(qū)別mysql的最大亮點:可擴展性。mongodb 最新引人的莫過于提供了sql接口,是目前nosql里最像mysql的,只是沒有ACID的特性,發(fā)展很快,支持了索引等特性,上手容易,對于數(shù)據(jù)量遠超內存限制的場景來說,還需要慎重。
4. Column Table Store: HBase
這個富二代似乎不用贅述了,最大的優(yōu)勢是開源,對于普通的scan和基于行的get等基本查詢,性能完全不是問題,只是只提供裸的api,易用性上是短板,可擴展性方面是最強的,其次坐上了Hadoop的快車,社區(qū)發(fā)展很快,各種基于其上的開源產品不少,來解決諸如join、聚集運算等復雜查詢。
文章標題:nosql的基本特征,nosql具有非常豐富的數(shù)據(jù)類型
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