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    魔獸傳奇

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    常見的NoSQL數據庫

    Posted on 2019-05-05 09:12 龍旋風 閱讀(126) 評論(0)  編輯  收藏

    NoSQL數據庫發(fā)展迅猛,據說現在已經有上百種NoSQL數據庫了,下面來了解下常見的一些NoSQL數據庫

    先來看張表,了解下典型的NoSQL數據庫的分類

    臨時性鍵值存儲永久性鍵值存儲面向文檔的數據庫面向列的數據庫
    MemcachedTokyo TyrantMangoDBCassandra
    RedisFlareCouchDBHBase
     ROMA HyperTable
     Redis  

     

     

     

     

     

    1. CouchDB

    • 所用語言: Erlang
    • 特點:DB一致性,易于使用
    • 使用許可: Apache
    • 協(xié)議: HTTP/REST
    • 雙向數據復制,
    • 持續(xù)進行或臨時處理,
    • 處理時帶沖突檢查,
    • 因此,采用的是master-master復制(見編注2)
    • MVCC – 寫操作不阻塞讀操作
    • 可保存文件之前的版本
    • Crash-only(可靠的)設計
    • 需要不時地進行數據壓縮
    • 視圖:嵌入式 映射/減少
    • 格式化視圖:列表顯示
    • 支持進行服務器端文檔驗證
    • 支持認證
    • 根據變化實時更新
    • 支持附件處理
    • 因此, CouchApps(獨立的 js應用程序)
    • 需要 jQuery程序庫

     

    最佳應用場景:適用于數據變化較少,執(zhí)行預定義查詢,進行數據統(tǒng)計的應用程序。適用于需要提供數據版本支持的應用程序。

    例如: CRM、CMS系統(tǒng)。 master-master復制對于多站點部署是非常有用的。

    (編注2:master-master復制:是一種數據庫同步方法,允許數據在一組計算機之間共享數據,并且可以通過小組中任意成員在組內進行數據更新。)

     

    2. Redis

    • 所用語言:C/C++
    • 特點:運行異常快
    • 使用許可: BSD
    • 協(xié)議:類 Telnet
    • 有硬盤存儲支持的內存數據庫,
    • 但自2.0版本以后可以將數據交換到硬盤(注意, 2.4以后版本不支持該特性!)
    • Master-slave復制(見編注3)
    • 雖然采用簡單數據或以鍵值索引的哈希表,但也支持復雜操作,例如 ZREVRANGEBYSCORE。
    • INCR & co (適合計算極限值或統(tǒng)計數據)
    • 支持 sets(同時也支持 union/diff/inter)
    • 支持列表(同時也支持隊列;阻塞式 pop操作)
    • 支持哈希表(帶有多個域的對象)
    • 支持排序 sets(高得分表,適用于范圍查詢)
    • Redis支持事務
    • 支持將數據設置成過期數據(類似快速緩沖區(qū)設計)
    • Pub/Sub允許用戶實現消息機制

     

    最佳應用場景:適用于數據變化快且數據庫大小可遇見(適合內存容量)的應用程序。

    例如:股票價格、數據分析、實時數據搜集、實時通訊。

    (編注3:Master-slave復制:如果同一時刻只有一臺服務器處理所有的復制請求,這被稱為 Master-slave復制,通常應用在需要提供高可用性的服務器集群。)

     

    3. MongoDB

    • 所用語言:C++
    • 特點:保留了SQL一些友好的特性(查詢,索引)。
    • 使用許可: AGPL(發(fā)起者: Apache)
    • 協(xié)議: Custom, binary( BSON)
    • Master/slave復制(支持自動錯誤恢復,使用 sets 復制)
    • 內建分片機制
    • 支持 javascript表達式查詢
    • 可在服務器端執(zhí)行任意的 javascript函數
    • update-in-place支持比CouchDB更好
    • 在數據存儲時采用內存到文件映射
    • 對性能的關注超過對功能的要求
    • 建議最好打開日志功能(參數 –journal)
    • 在32位操作系統(tǒng)上,數據庫大小限制在約2.5Gb
    • 空數據庫大約占 192Mb
    • 采用 GridFS存儲大數據或元數據(不是真正的文件系統(tǒng))

     

    最佳應用場景:適用于需要動態(tài)查詢支持;需要使用索引而不是 map/reduce功能;需要對大數據庫有性能要求;需要使用 CouchDB但因為數據改變太頻繁而占滿內存的應用程序。

    例如:你本打算采用 MySQL或 PostgreSQL,但因為它們本身自帶的預定義欄讓你望而卻步。

     

    4. Riak

    • 所用語言:Erlang和C,以及一些Javascript
    • 特點:具備容錯能力
    • 使用許可: Apache
    • 協(xié)議: HTTP/REST或者 custom binary
    • 可調節(jié)的分發(fā)及復制(N, R, W)
    • 用 JavaScript or Erlang在操作前或操作后進行驗證和安全支持。
    • 使用JavaScript或Erlang進行 Map/reduce
    • 連接及連接遍歷:可作為圖形數據庫使用
    • 索引:輸入元數據進行搜索(1.0版本即將支持)
    • 大數據對象支持( Luwak)
    • 提供“開源”和“企業(yè)”兩個版本
    • 全文本搜索,索引,通過 Riak搜索服務器查詢( beta版)
    • 支持Masterless多站點復制及商業(yè)許可的 SNMP監(jiān)控

     

    最佳應用場景:適用于想使用類似 Cassandra(類似Dynamo)數據庫但無法處理 bloat及復雜性的情況。適用于你打算做多站點復制,但又需要對單個站點的擴展性,可用性及出錯處理有要求的情況。

    例如:銷售數據搜集,工廠控制系統(tǒng);對宕機時間有嚴格要求;可以作為易于更新的 web服務器使用。

    5. Membase

    • 所用語言: Erlang和C
    • 特點:兼容 Memcache,但同時兼具持久化和支持集群
    • 使用許可: Apache 2.0
    • 協(xié)議:分布式緩存及擴展
    • 非常快速(200k+/秒),通過鍵值索引數據
    • 可持久化存儲到硬盤
    • 所有節(jié)點都是唯一的( master-master復制)
    • 在內存中同樣支持類似分布式緩存的緩存單元
    • 寫數據時通過去除重復數據來減少 IO
    • 提供非常好的集群管理 web界面
    • 更新軟件時軟無需停止數據庫服務
    • 支持連接池和多路復用的連接代理

     

    最佳應用場景:適用于需要低延遲數據訪問,高并發(fā)支持以及高可用性的應用程序

    例如:低延遲數據訪問比如以廣告為目標的應用,高并發(fā)的 web 應用比如網絡游戲(例如 Zynga)

     

    6. Neo4j

    • 所用語言: Java
    • 特點:基于關系的圖形數據庫
    • 使用許可: GPL,其中一些特性使用 AGPL/商業(yè)許可
    • 協(xié)議: HTTP/REST(或嵌入在 Java中)
    • 可獨立使用或嵌入到 Java應用程序
    • 圖形的節(jié)點和邊都可以帶有元數據
    • 很好的自帶web管理功能
    • 使用多種算法支持路徑搜索
    • 使用鍵值和關系進行索引
    • 為讀操作進行優(yōu)化
    • 支持事務(用 Java api)
    • 使用 Gremlin圖形遍歷語言
    • 支持 Groovy腳本
    • 支持在線備份,高級監(jiān)控及高可靠性支持使用 AGPL/商業(yè)許可

     

    最佳應用場景:適用于圖形一類數據。這是 Neo4j與其他nosql數據庫的最顯著區(qū)別

    例如:社會關系,公共交通網絡,地圖及網絡拓譜

     

    7. Cassandra

    • 所用語言: Java
    • 特點:對大型表格和 Dynamo支持得最好
    • 使用許可: Apache
    • 協(xié)議: Custom, binary (節(jié)約型)
    • 可調節(jié)的分發(fā)及復制(N, R, W)
    • 支持以某個范圍的鍵值通過列查詢
    • 類似大表格的功能:列,某個特性的列集合
    • 寫操作比讀操作更快
    • 基于 Apache分布式平臺盡可能地 Map/reduce
    • 我承認對 Cassandra有偏見,一部分是因為它本身的臃腫和復雜性,也因為 Java的問題(配置,出現異常,等等)

     

    最佳應用場景:當使用寫操作多過讀操作(記錄日志)如果每個系統(tǒng)組建都必須用 Java編寫(沒有人因為選用 Apache的軟件被解雇)

    例如:銀行業(yè),金融業(yè)(雖然對于金融交易不是必須的,但這些產業(yè)對數據庫的要求會比它們更大)寫比讀更快,所以一個自然的特性就是實時數據分析

     

    8. HBase

    (配合 ghshephard使用)

    • 所用語言: Java
    • 特點:支持數十億行X上百萬列
    • 使用許可: Apache
    • 協(xié)議:HTTP/REST (支持 Thrift,見編注4)
    • 在 BigTable之后建模
    • 采用分布式架構 Map/reduce
    • 對實時查詢進行優(yōu)化
    • 高性能 Thrift網關
    • 通過在server端掃描及過濾實現對查詢操作預判
    • 支持 XML, Protobuf, 和binary的HTTP
    • Cascading, hive, and pig source and sink modules
    • 基于 Jruby( JIRB)的shell
    • 對配置改變和較小的升級都會重新回滾
    • 不會出現單點故障
    • 堪比MySQL的隨機訪問性能

     

    最佳應用場景:適用于偏好BigTable:)并且需要對大數據進行隨機、實時訪問的場合。

    例如: Facebook消息數據庫(更多通用的用例即將出現)

    編注4:Thrift 是一種接口定義語言,為多種其他語言提供定義和創(chuàng)建服務,由Facebook開發(fā)并開源

    當然,所有的系統(tǒng)都不只具有上面列出的這些特性。這里我僅僅根據自己的觀點列出一些我認為的重要特性。與此同時,技術進步是飛速的,所以上述的內容肯定需要不斷更新。我會盡我所能地更新這個列表。

     


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