1. 鍵值數據庫
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相關產品:Redis、Riak、SimpleDB、Chordless、Scalaris、Memcached
應用:內容緩存
優點:擴展性好、靈活性好、大量寫操作時性能高
缺點:無法存儲結構化信息、條件查詢效率較低
使用者:百度云(Redis)、GitHub(Riak)、BestBuy(Riak)、Twitter(Ridis和Memcached)
2. 列族數據庫
相關產品:BigTable、HBase、Cassandra、HadoopDB、GreenPlum、PNUTS
應用:分布式數據存儲與管理
優點:查找速度快、可擴展性強、容易進行分布式擴展、復雜性低
使用者:Ebay(Cassandra)、Instagram(Cassandra)、NASA(Cassandra)、Facebook(HBase)
3. 文檔數據庫
相關產品:MongoDB、CouchDB、ThruDB、CloudKit、Perservere、Jackrabbit
應用:存儲、索引并管理面向文檔的數據或者類似的半結構化數據
優點:性能好、靈活性高、復雜性低、數據結構靈活
缺點:缺乏統一的查詢語言
使用者:百度云數據庫(MongoDB)、SAP(MongoDB)
4. 圖形數據庫
圖形數據庫-使用圖作為數據模型來存儲數據。
相關產品:Neo4J、OrientDB、InfoGrid、GraphDB
應用:大量復雜、互連接、低結構化的圖結構場合,如社交網絡、推薦系統等
優點:靈活性高、支持復雜的圖形算法、可用于構建復雜的關系圖譜
缺點:復雜性高、只能支持一定的數據規模
使用者:Adobe(Neo4J)、Cisco(Neo4J)、T-Mobile(Neo4J)
No SQL DB是一種和關系型數據庫相對應的對象數據庫。按照數據模型保存性質將當前NoSQL分為四種:
1.Key-value stores鍵值存儲, 保存keys+BLOBs
2.Table-oriented 面向表, 主要有Google的BigTable和Cassandra.
3.Document-oriented面向文本, 文本是一種類似XML文檔,MongoDB 和 CouchDB
4.Graph-oriented 面向圖論. 如Neo4J.
關系型數據庫的弊端:
關系型數據庫的歷史已經有30余年了,因此,在某些情況下,關系型數據庫的弱點就會暴露出來:
1. “對象-關系 阻抗不匹配”。關系模型和面向對象模型在概念上存在天然的不匹配的地方,比如對象模型當中特有的“繼承”,“組合”,“聚合”,“依賴”的概念在關系模型當中是不存在的。
2. “模式演進”。即隨著時間的推移,需要對數據庫模式進行調整以便適應新的需求,然而,對數據庫模式的調整是的成本很高的動作,因此很多設計師在系統設計之初會設計一個兼容性很強的數據庫模式,以應對將來可能出現的需求,然而在現在的web系統開發過程中,系統的變更更加頻繁,幾乎無法預先設計出一種“萬能”的數據庫模式以滿足所有的需求,因此 模式演進的弊端就愈發凸顯。
3. 關系型數據庫處理 稀疏表時的性能非常差。
4. network-oriented data 很適合處理 人工智能、社交網絡中的一些需求。
所以,各種各樣的No SQL DB 出現了,這里只簡單介紹下Neo4J 的基本知識。
Neo 數據模型
Neo4J 是一個基于圖實現的No SQL DB, 其基本的數據類型有如下幾種:
Node, Relationship, Property.
Node 對應于圖中的 節點,Relationship 對應圖中的邊,Node 和 Relationship 都可以擁有Property,
Property 的數據結構為。
數據遍歷
NoSQL 數據庫因其功能性、易于開發性和可擴展性而廣受認可,它們越來越多地用于大數據和實時 Web 應用程序,在本文中,我們通過示例討論 NoSQL、何時使用 NoSQL 與 SQL 及其用例。
NoSQL是一種下一代數據庫管理系統 (DBMS)。NoSQL 數據庫具有靈活的模式,可用于構建具有大量數據和高負載的現代應用程序。
“NoSQL”一詞最初是由 Carlo Strozzi 在 1998 年創造的,盡管自 1960 年代后期以來就已經存在類似的數據庫。然而,NoSQL 的發展始于 2009 年初,并且發展迅速。
在處理大量數據時,任何關系數據庫管理系統 (RDBMS) 的響應時間都會變慢。為了解決這個問題,我們可以通過升級現有硬件來“擴大”信息系統,這非常昂貴。但是,NoSQL 可以更好地橫向擴展并且更具成本效益。
NoSQL 對于非結構化或非常大的數據對象(例如聊天日志數據、視頻或圖像)非常有用,這就是為什么 NoSQL 在微軟、谷歌、亞馬遜、Meta (Facebook) 等互聯網巨頭中特別受歡迎的原因。
一些流行的 NoSQL 數據庫包括:
隨著企業更快地積累更大的數據集,結構化數據和關系模式并不總是適合。有必要使用非結構化數據和大型對象來更好地捕獲這些信息。
傳統的 RDBMS 使用 SQL(結構化查詢語言)語法來存儲和檢索結構化數據,相反,NoSQL 數據庫包含廣泛的功能,可以存儲和檢索結構化、半結構化、非結構化和多態數據。
有時,NoSQL 也被稱為“ 不僅僅是 SQL ”,強調它可能支持類似 SQL 的語言或與 SQL 數據庫并列。SQL 和 NoSQL DBMS 之間的一個區別是 JOIN 功能。SQL 數據庫使用 JOIN 子句來組合來自兩個或多個表的行,因為 NoSQL 數據庫本質上不是表格的,所以這個功能并不總是可行或相關的。
但是,一些 NoSQL DBMS 可以執行類似于 JOIN的操作——就像 MongoDB 一樣。這并不意味著不再需要 SQL DBMS,相反,NoSQL 和 SQL 數據庫傾向于以不同的方式解決類似的問題。
一般來說,在以下情況下,NoSQL 比 SQL 更可取:
許多行業都在采用 NoSQL,取代關系數據庫,從而為某些業務應用程序提供更高的靈活性和可擴展性,下面給出了 NoSQL 數據庫的一些企業用例。
內容管理是一組用于收集、管理、傳遞、檢索和發布任何格式的信息的過程,包括文本、圖像、音頻和視頻。NoSQL 數據庫可以通過其靈活和開放的數據模型為存儲多媒體內容提供更好的選擇。
例如,福布斯在短短幾個月內就構建了一個基于 MongoDB 的定制內容管理系統,以更低的成本為他們提供了更大的敏捷性。
大數據是指太大而無法通過傳統處理系統處理的數據集,實時存儲和檢索大數據的系統在分析 歷史 數據的同時使用流處理來攝取新數據,這是一系列非常適合 NoSQL 數據庫的功能。
Zoom使用 DynamoDB(按需模式)使其數據能夠在沒有性能問題的情況下進行擴展,即使該服務在 COVID-19 大流行的早期使用量激增。
物聯網設備具有連接到互聯網或通信網絡的嵌入式軟件和傳感器,能夠在無需人工干預的情況下收集和共享數據。隨著數十億臺設備生成數不清的數據,IoT NoSQL 數據庫為 IoT 服務提供商提供了可擴展性和更靈活的架構。
Freshub就是這樣的一項服務,它從 MySQL 切換到 MongoDB,以更好地處理其大型、動態、非統一的數據集。
擁有數十億智能手機用戶,可擴展性正成為在移動設備上提供服務的企業面臨的最大挑戰。具有更靈活數據模型的 NoSQL DBMS 通常是完美的解決方案。
例如,The Weather Channel使用 MongoDB 數據庫每分鐘處理數百萬個請求,同時還處理用戶數據并提供天氣更新。
nosql數據庫的四種類型如下:
1.key-value鍵值存儲數據庫:
相關產品: Redis、Riak、SimpleDB、Chordless、Scalaris、Memcached.
主要應用: 內容緩存,處理大量數據的高負載訪問,也用于系統日志。
優點:查找速度快,大量操作時性能高。
2.列存儲數據庫:
相關產品: BigTable、HBase、Cassandra、HadoopDB、GreenPlum、PNUTS.
主要應用: 分布式數據的儲存與管理。
優點:查找速度快,可擴展性強,容易進行分布式擴展。
缺點:功能相對局限。
3.文檔型數據庫
相關產品:MongoDB、CouchDB、ThruDB、CloudKit、Perservere、Jackrabbit.
主要應用: web應用,管理面向文檔的數據或者類似的半結構化數據。
優點:數據結構靈活,表結構可變,復雜性低。
缺點:查詢效率低,且缺乏統一的查詢語言。
4.Graph圖形數據庫
相關產品: Neo4J、OrientDB、InfoGrid、GraphDB.
主要應用: 復雜,互連接,低結構化的圖結構場合, 專注構建關系圖譜。
優點: 利用圖結構相關算法, 可用于構建復雜的關系圖譜。
缺點: 復雜度高。
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