NoSQL
发布时间:2022-05-24 发布网站:大佬教程 code.js-code.com
大佬教程收集整理的这篇文章主要介绍了NoSQL数据库,大佬教程大佬觉得挺不错的,现在分享给大家,也给大家做个参考。
键值(Key-Value)存储数据库
列存储数据库
这部分数据库通常是用来应
对分布式存储的海量数据。键仍然存在,
但是它们的特点是指向了多个列。这些列是由列家族来安排的。如:
Cassandra,HBase,Riak.
文档型数据库
文档型数据库的灵感是来自于Lotus Notes办公软件的,而且它同第一种键值存储相类似。该类型的数据模型是版本化的文档,半结构化的文档以特定的格式存储,比如JsON。文档型数据库可 以看作是键值数据库的升级版,允许之间嵌套键值。而且文档型数据库比键值数据库的查询效率更高。如:CouchDB,MongoDb. 国内也有文档型数据库SequoiaDB,已经开源。
图形(Graph)数据库
图形结构的数据库同其他行列以及刚性结构的sql数据库不同,它是使用灵活的图形模型,并且能够扩展到多个服务器上。
NoSQL数据库没有标准的查询语言(sql),因此进行数据库查询需要制定数据模型。许多
NoSQL数据库都有REST式的数据接口或者查询API。如:Neo4J,
InfoGrid,Infinite Graph.
Nosql几大数据库对比:
键值(key-value):
应用场景:内容缓存,主要用于处理大量数据的高访问负载,也用于一些日志系统等等。
数据模型:Key 指向 Value 的键值对,通常用hash table来实现。
优点:查找速度快
缺点:数据无结构化,通常只能被当作字符串或者二进制数据
列存储数据库:
应用场景:分布式的文件系统
数据模型:以列簇式存储,将同一列数据存在一起
优点:查找速度快,可扩展性强,
更容易进行分布式扩展
缺点:功能相对局限
文档型数据库:
数据库例子:CouchDB,MongoDb
应用场景:Web应用(与Key-Value类似,Value是结构化的,不同的是数据库能够了解Value的内容)
数据模型:Key-Value对应的键值对,Value为结构化数据
优点:不严格,表结构可变,不需要像关系型数据库一样需要预先定义表结构
缺点:查询性能不高,而且缺乏统一的查询语法。
图形(graph)数据库:
数据库例子:Neo4J,Infinite Graph
应用场景:社交网络,推荐系统等。专注于构建关系图谱
数据模型:图结构
优点:利用图结构相关算法。比如最短路径寻址,N度关系查找等
缺点:很多时候需要对整个图做计算才能得出需要的信息,而且这种结构不太好做分布式的集群方案。
大佬总结
以上是大佬教程为你收集整理的NoSQL数据库全部内容,希望文章能够帮你解决NoSQL数据库所遇到的程序开发问题。
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