大數(shù)據(jù)常用哪些數(shù)據(jù)庫

通常數(shù)據(jù)庫分為關(guān)系型數(shù)據(jù)庫和非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的優(yōu)勢到現(xiàn)在也是無可替代的，比如MySQL、SQL Server、Oracle、DB2、SyBase、Informix、PostgreSQL以及比較小型的Access等等數(shù)據(jù)庫，這些數(shù)據(jù)庫支持復(fù)雜的SQL操作和事務(wù)機(jī)制，適合小量數(shù)據(jù)讀寫場景；但是到了大數(shù)據(jù)時(shí)代，人們更多的數(shù)據(jù)和物聯(lián)網(wǎng)加入的數(shù)據(jù)已經(jīng)超出了關(guān)系數(shù)據(jù)庫的承載范圍。

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大數(shù)據(jù)時(shí)代初期，隨著數(shù)據(jù)請(qǐng)求并發(fā)量大不斷增大，一般都是采用的集群同步數(shù)據(jù)的方式處理，就是將數(shù)據(jù)庫分成了很多的小庫，每個(gè)數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)內(nèi)容是不變的，都是保存了源數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)副本，通過同步或者異步方式保證數(shù)據(jù)的一致性，每個(gè)庫設(shè)定特定的讀寫方式，比如主數(shù)據(jù)庫負(fù)責(zé)寫操作，從數(shù)據(jù)庫是負(fù)責(zé)讀操作，等等根據(jù)業(yè)務(wù)復(fù)雜程度以此類推，將業(yè)務(wù)在物理層面上進(jìn)行了分離，但是這種方式依舊存在一定的負(fù)載壓力的問題，企業(yè)數(shù)據(jù)在不斷的擴(kuò)增中，后面就采用分庫分表的方式解決，對(duì)讀寫負(fù)載進(jìn)行分離，但是這種實(shí)現(xiàn)依舊存在不足，且需要不斷進(jìn)行數(shù)據(jù)庫服務(wù)器擴(kuò)容。

NoSQL數(shù)據(jù)庫大致分為5種類型

1、列族數(shù)據(jù)庫：BigTable、HBase、Cassandra、Amazon SimpleDB、HadoopDB等，下面簡單介紹幾個(gè)

（1）Cassandra：Cassandra是一個(gè)列存儲(chǔ)數(shù)據(jù)庫，支持跨數(shù)據(jù)中心的數(shù)據(jù)復(fù)制。它的數(shù)據(jù)模型提供列索引，log-structured修改，支持反規(guī)范化，實(shí)體化視圖和嵌入超高速緩存。

（2）HBase：Apache Hbase源于Google的Bigtable，是一個(gè)開源、分布式、面向列存儲(chǔ)的模型。在Hadoop和HDFS之上提供了像Bigtable一樣的功能。

（3）Amazon SimpleDB：Amazon SimpleDB是一個(gè)非關(guān)系型數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，它卸下數(shù)據(jù)庫管理的工作。開發(fā)者使用Web服務(wù)請(qǐng)求存儲(chǔ)和查詢數(shù)據(jù)項(xiàng)

（4）Apache Accumulo：Apache Accumulo的有序的、分布式鍵值數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，基于Google的BigTable設(shè)計(jì)，建立在Apache Hadoop、Zookeeper和Thrift技術(shù)之上。

（5）Hypertable：Hypertable是一個(gè)開源、可擴(kuò)展的數(shù)據(jù)庫，模仿Bigtable，支持分片。

（6）Azure Tables：Windows Azure Table Storage Service為要求大量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的應(yīng)用提供NoSQL性能。表能夠自動(dòng)擴(kuò)展到TB級(jí)別，能通過REST和Managed API訪問。

2、鍵值數(shù)據(jù)庫：Redis、SimpleDB、Scalaris、Memcached等，下面簡單介紹幾個(gè)

（1）Riak：Riak是一個(gè)開源，分布式鍵值數(shù)據(jù)庫，支持?jǐn)?shù)據(jù)復(fù)制和容錯(cuò)。（2）Redis：Redis是一個(gè)開源的鍵值存儲(chǔ)。支持主從式復(fù)制、事務(wù)，Pub/Sub、Lua腳本，還支持給Key添加時(shí)限。

（3）Dynamo：Dynamo是一個(gè)鍵值分布式數(shù)據(jù)存儲(chǔ)。它直接由亞馬遜Dynamo數(shù)據(jù)庫實(shí)現(xiàn)；在亞馬遜S3產(chǎn)品中使用。

（4）Oracle NoSQL Database：來自O(shè)racle的鍵值NoSQL數(shù)據(jù)庫。它支持事務(wù)ACID（原子性、一致性、持久性和獨(dú)立性）和JSON。

（5）Oracle NoSQL Database：具備數(shù)據(jù)備份和分布式鍵值存儲(chǔ)系統(tǒng)。

（6）Voldemort：具備數(shù)據(jù)備份和分布式鍵值存儲(chǔ)系統(tǒng)。

（7）Aerospike：Aerospike數(shù)據(jù)庫是一個(gè)鍵值存儲(chǔ)，支持混合內(nèi)存架構(gòu)，通過強(qiáng)一致性和可調(diào)一致性保證數(shù)據(jù)的完整性。

3、文檔數(shù)據(jù)庫：MongoDB、CouchDB、Perservere、Terrastore、RavenDB等，下面簡單介紹幾個(gè)

（1）MongoDB：開源、面向文檔，也是當(dāng)下最人氣的NoSQL數(shù)據(jù)庫。

（2）CounchDB：Apache CounchDB是一個(gè)使用JSON的文檔數(shù)據(jù)庫，使用Javascript做MapReduce查詢，以及一個(gè)使用HTTP的API。

（3）Couchbase：NoSQL文檔數(shù)據(jù)庫基于JSON模型。

（4）RavenDB：RavenDB是一個(gè)基于.NET語言的面向文檔數(shù)據(jù)庫。

（5）MarkLogic：MarkLogic NoSQL數(shù)據(jù)庫用來存儲(chǔ)基于XML和以文檔為中心的信息，支持靈活的模式。

4、圖數(shù)據(jù)庫：Neo4J、InfoGrid、OrientDB、GraphDB，下面簡單介紹幾個(gè)

（1）Neo4j：Neo4j是一個(gè)圖數(shù)據(jù)庫；支持ACID事務(wù)（原子性、獨(dú)立性、持久性和一致性）。

（2）InfiniteGraph：一個(gè)圖數(shù)據(jù)庫用來維持和遍歷對(duì)象間的關(guān)系，支持分布式數(shù)據(jù)存儲(chǔ)。

（3）AllegroGraph：AllegroGraph是結(jié)合使用了內(nèi)存和磁盤，提供了高可擴(kuò)展性，支持SPARQ、RDFS++和Prolog推理。

5、內(nèi)存數(shù)據(jù)網(wǎng)格：Hazelcast、Oracle Coherence、Terracotta BigMemorry、GemFire、Infinispan、GridGain、GigaSpaces，下面簡單介紹幾個(gè)

（1）Hazelcast：Hazelcast CE是一個(gè)開源數(shù)據(jù)分布平臺(tái)，它允許開發(fā)者在數(shù)據(jù)庫集群之上共享和分割數(shù)據(jù)。

（2）Oracle Coherence：Oracle的內(nèi)存數(shù)據(jù)網(wǎng)格解決方案提供了常用數(shù)據(jù)的快速訪問能力，一致性支持事務(wù)處理能力和數(shù)據(jù)的動(dòng)態(tài)劃分。

（3）Terracotta BigMemory：來自Terracotta的分布式內(nèi)存管理解決方案。這項(xiàng)產(chǎn)品包括一個(gè)Ehcache界面、Terracotta管理控制臺(tái)和BigMemory-Hadoop連接器。

（4）GemFire：Vmware vFabric GemFire是一個(gè)分布式數(shù)據(jù)管理平臺(tái)，也是一個(gè)分布式的數(shù)據(jù)網(wǎng)格平臺(tái)，支持內(nèi)存數(shù)據(jù)管理、復(fù)制、劃分、數(shù)據(jù)識(shí)別路由和連續(xù)查詢。

（5）Infinispan：Infinispan是一個(gè)基于Java的開源鍵值NoSQL數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，和分布式數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)平臺(tái)，支持事務(wù)，peer-to-peer 及client/server 架構(gòu)。

（6）GridGain：分布式、面向?qū)ο?、基于?nèi)存、SQL+NoSQL鍵值數(shù)據(jù)庫。支持ACID事務(wù)。

（7）GigaSpaces：GigaSpaces內(nèi)存數(shù)據(jù)網(wǎng)格能夠充當(dāng)應(yīng)用的記錄系統(tǒng)，并支持各種各樣的高速緩存場景。

目前哪些NoSQL數(shù)據(jù)庫應(yīng)用廣泛，各有什么特點(diǎn)

特點(diǎn)：

它們可以處理超大量的數(shù)據(jù)。

它們運(yùn)行在便宜的PC服務(wù)器集群上。

PC集群擴(kuò)充起來非常方便并且成本很低，避免了“sharding”操作的復(fù)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(gòu)可以省去將Web或Java應(yīng)用和數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成SQL友好格式的時(shí)間，執(zhí)行速度變得更快。

“SQL并非適用于所有的程序代碼，” 對(duì)于那些繁重的重復(fù)操作的數(shù)據(jù)，SQL值得花錢。但是當(dāng)數(shù)據(jù)庫結(jié)構(gòu)非常簡單時(shí)，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(rèn)關(guān)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(duì)穩(wěn)定，他們同時(shí)也表示，企業(yè)的具體需求可能沒有那么多。

Bootstrap支持

因?yàn)镹oSQL項(xiàng)目都是開源的，因此它們?nèi)狈?yīng)商提供的正式支持。這一點(diǎn)它們與大多數(shù)開源項(xiàng)目一樣，不得不從社區(qū)中尋求支持。

優(yōu)點(diǎn)：

易擴(kuò)展

NoSQL數(shù)據(jù)庫種類繁多，但是一個(gè)共同的特點(diǎn)都是去掉關(guān)系數(shù)據(jù)庫的關(guān)系型特性。數(shù)據(jù)之間無關(guān)系，這樣就非常容易擴(kuò)展。也無形之間，在架構(gòu)的層面上帶來了可擴(kuò)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(guān)系性，數(shù)據(jù)庫的結(jié)構(gòu)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(duì)web2.0的交互頻繁的應(yīng)用，Cache性能不高。而NoSQL的 Cache是記錄級(jí)的，是一種細(xì)粒度的Cache，所以NoSQL在這個(gè)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(chǔ)的數(shù)據(jù)建立字段，隨時(shí)可以存儲(chǔ)自定義的數(shù)據(jù)格式。而在關(guān)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(gè)噩夢。這點(diǎn)在大數(shù)據(jù)量的web2.0時(shí)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(shí)現(xiàn)高可用的架構(gòu)。比如Cassandra，HBase模型，通過復(fù)制模型也能實(shí)現(xiàn)高可用。

主要應(yīng)用：

Apache HBase

這個(gè)大數(shù)據(jù)管理平臺(tái)建立在谷歌強(qiáng)大的BigTable管理引擎基礎(chǔ)上。作為具有開源、Java編碼、分布式多個(gè)優(yōu)勢的數(shù)據(jù)庫，Hbase最初被設(shè)計(jì)應(yīng)用于Hadoop平臺(tái)，而這一強(qiáng)大的數(shù)據(jù)管理工具，也被Facebook采用，用于管理消息平臺(tái)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(shí)時(shí)計(jì)算系統(tǒng)。Storm為Apache Hadoop添加了可靠的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理功能，同時(shí)還增加了低延遲的儀表板、安全警報(bào)，改進(jìn)了原有的操作方式，幫助企業(yè)更有效率地捕獲商業(yè)機(jī)會(huì)、發(fā)展新業(yè)務(wù)。

Apache Spark

該技術(shù)采用內(nèi)存計(jì)算，從多迭代批量處理出發(fā)，允許將數(shù)據(jù)載入內(nèi)存做反復(fù)查詢，此外還融合數(shù)據(jù)倉庫、流處理和圖計(jì)算等多種計(jì)算范式，Spark用Scala語言實(shí)現(xiàn)，構(gòu)建在HDFS上，能與Hadoop很好的結(jié)合，而且運(yùn)行速度比MapReduce快100倍。

Apache Hadoop

該技術(shù)迅速成為了大數(shù)據(jù)管理標(biāo)準(zhǔn)之一。當(dāng)它被用來管理大型數(shù)據(jù)集時(shí)，對(duì)于復(fù)雜的分布式應(yīng)用，Hadoop體現(xiàn)出了非常好的性能，平臺(tái)的靈活性使它可以運(yùn)行在商用硬件系統(tǒng)，它還可以輕松地集成結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化和甚至非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)集。

Apache Drill

你有多大的數(shù)據(jù)集？其實(shí)無論你有多大的數(shù)據(jù)集，Drill都能輕松應(yīng)對(duì)。通過支持HBase、Cassandra和MongoDB，Drill建立了交互式分析平臺(tái)，允許大規(guī)模數(shù)據(jù)吞吐，而且能很快得出結(jié)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(gè)問題。這一平臺(tái)采用并發(fā)連接，可以將數(shù)據(jù)從關(guān)系數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)方便地轉(zhuǎn)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(shí)上，你還可以將數(shù)據(jù)（如新的數(shù)據(jù)）導(dǎo)入到HDFS、Hive和Hbase中。

Apache Giraph

這是功能強(qiáng)大的圖形處理平臺(tái)，具有很好可擴(kuò)展性和可用性。該技術(shù)已經(jīng)被Facebook采用，Giraph可以運(yùn)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(qiáng)大的分布式作圖能力，同時(shí)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(shù)和MapReduce一樣，具有強(qiáng)大的批處理能力，而且Impala對(duì)于實(shí)時(shí)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(tái)上的數(shù)據(jù)。

Gephi

它可以用來對(duì)信息進(jìn)行關(guān)聯(lián)和量化處理，通過為數(shù)據(jù)創(chuàng)建功能強(qiáng)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(jīng)支持多個(gè)圖表類型，而且可以在具有上百萬個(gè)節(jié)點(diǎn)的大型網(wǎng)絡(luò)上運(yùn)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(duì)復(fù)雜的IT連接、分布式系統(tǒng)中各個(gè)節(jié)點(diǎn)、數(shù)據(jù)流等信息進(jìn)行可視化分析。

MongoDB

這個(gè)堅(jiān)實(shí)的平臺(tái)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(shù)已經(jīng)被廣泛的應(yīng)用于大數(shù)據(jù)管理。MongoDB是一個(gè)應(yīng)用開源技術(shù)開發(fā)的NoSQL數(shù)據(jù)庫，可以用于在JSON這樣的平臺(tái)上存儲(chǔ)和處理數(shù)據(jù)。目前，紐約時(shí)報(bào)、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(wù)器也作為一個(gè)參考）。

十大頂尖公司：

Amazon Web Services

Forrester將AWS稱為“云霸主”，談到云計(jì)算領(lǐng)域的大數(shù)據(jù)，那就不得不提到亞馬遜。該公司的Hadoop產(chǎn)品被稱為EMR（Elastic Map Reduce），AWS解釋這款產(chǎn)品采用了Hadoop技術(shù)來提供大數(shù)據(jù)管理服務(wù)，但它不是純開源Hadoop，經(jīng)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(wù)，有一些公司將EMR應(yīng)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(dòng)縮放調(diào)整大小。亞馬遜計(jì)劃為其產(chǎn)品和服務(wù)提供更強(qiáng)大的EMR支持，包括它的RedShift數(shù)據(jù)倉庫、新公布的Kenesis實(shí)時(shí)處理引擎以及計(jì)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(gè)發(fā)行版采用了Apache Hadoop開源項(xiàng)目的很多技術(shù)，不過基于這些技術(shù)的發(fā)行版也有很大的進(jìn)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(chǎn)品。當(dāng)Cloudera的客戶需要Hadoop不具備的某些功能時(shí)，Cloudera的工程師們就會(huì)實(shí)現(xiàn)這些功能，或者找一個(gè)擁有這項(xiàng)技術(shù)的合作伙伴。Forrester表示：“Cloudera的創(chuàng)新方法忠于核心Hadoop，但因?yàn)槠淇蓪?shí)現(xiàn)快速創(chuàng)新并積極滿足客戶需求，這一點(diǎn)使它不同于其他那些供應(yīng)商?！蹦壳?，Cloudera的平臺(tái)已經(jīng)擁有200多個(gè)付費(fèi)客戶，一些客戶在Cloudera的技術(shù)支持下已經(jīng)可以跨1000多個(gè)節(jié)點(diǎn)實(shí)現(xiàn)對(duì)PB級(jí)數(shù)據(jù)的有效管理。

Hortonworks

和Cloudera一樣，Hortonworks是一個(gè)純粹的Hadoop技術(shù)公司。與Cloudera不同的是，Hortonworks堅(jiān)信開源Hadoop比任何其他供應(yīng)商的Hadoop發(fā)行版都要強(qiáng)大。Hortonworks的目標(biāo)是建立Hadoop生態(tài)圈和Hadoop用戶社區(qū)，推進(jìn)開源項(xiàng)目的發(fā)展。Hortonworks平臺(tái)和開源Hadoop聯(lián)系緊密，公司管理人員表示這會(huì)給用戶帶來好處，因?yàn)樗梢苑乐贡还?yīng)商套牢（如果Hortonworks的客戶想要離開這個(gè)平臺(tái)，他們可以輕松轉(zhuǎn)向其他開源平臺(tái)）。這并不是說Hortonworks完全依賴開源Hadoop技術(shù)，而是因?yàn)樵摴緦⑵渌虚_發(fā)的成果回報(bào)給了開源社區(qū)，比如Ambari，這個(gè)工具就是由Hortonworks開發(fā)而成，用來填充集群管理項(xiàng)目漏洞。Hortonworks的方案已經(jīng)得到了Teradata、Microsoft、Red Hat和SAP這些供應(yīng)商的支持。

IBM

當(dāng)企業(yè)考慮一些大的IT項(xiàng)目時(shí)，很多人首先會(huì)想到IBM。IBM是Hadoop項(xiàng)目的主要參與者之一，F(xiàn)orrester稱IBM已有100多個(gè)Hadoop部署，它的很多客戶都有PB級(jí)的數(shù)據(jù)。IBM在網(wǎng)格計(jì)算、全球數(shù)據(jù)中心和企業(yè)大數(shù)據(jù)項(xiàng)目實(shí)施等眾多領(lǐng)域有著豐富的經(jīng)驗(yàn)?！癐BM計(jì)劃繼續(xù)整合SPSS分析、高性能計(jì)算、BI工具、數(shù)據(jù)管理和建模、應(yīng)對(duì)高性能計(jì)算的工作負(fù)載管理等眾多技術(shù)?！?/p>

Intel

和AWS類似，英特爾不斷改進(jìn)和優(yōu)化Hadoop使其運(yùn)行在自己的硬件上，具體來說，就是讓Hadoop運(yùn)行在其至強(qiáng)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(jié)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(gè)產(chǎn)品，所以公司在未來還有很多改進(jìn)的可能，英特爾和微軟都被認(rèn)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(duì)Hadoop用戶的調(diào)查顯示，MapR的評(píng)級(jí)最高，其發(fā)行版在架構(gòu)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(wǎng)絡(luò)文件系統(tǒng)（NFS）、災(zāi)難恢復(fù)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(gè)真正的大企業(yè)，還需要加強(qiáng)伙伴關(guān)系和市場營銷。

對(duì)于大數(shù)據(jù)中的NoSQL,以下不屬于NoSQL的數(shù)據(jù)庫是哪個(gè)

答案：A

1.文檔型數(shù)據(jù)庫

作為最受歡迎的NoSQL產(chǎn)品，文檔型數(shù)據(jù)庫MongoDB當(dāng)仁不讓地占據(jù)了第一的位置，同時(shí)它也是所有NoSQL數(shù)據(jù)庫中排名最靠前的產(chǎn)品(總排行榜第七名)。Apache基金會(huì)的CouchDB排在第二，基于.Net的數(shù)據(jù)庫RavenDB排在第三，Couchbase排在第四。

2.鍵值(Key-value)數(shù)據(jù)庫

鍵值(Key-value)數(shù)據(jù)庫是NoSQL領(lǐng)域中應(yīng)用范圍最廣的，也是涉及產(chǎn)品最多的一種模型。從最簡單的BerkeleyDB到功能豐富的分布式數(shù)據(jù)庫Riak再到Amazon托管的DynamoDB不一而足。

在鍵值數(shù)據(jù)庫流行度排行中，Redis不出意外地排名第一，它是一款由Vmware支持的內(nèi)存數(shù)據(jù)庫，總體排名第十一。排在第二位的是Memcached，它在緩存系統(tǒng)中應(yīng)用十分廣泛。排在之后的是Riak、BerkeleyDB、SimpleDB、DynamoDB以及甲骨文的Oracle NoSQL數(shù)據(jù)庫。值得注意的是，Oracle NoSQL數(shù)據(jù)庫上榜不久，得分已經(jīng)翻番，上升勢頭非常迅猛。

3.　列式存儲(chǔ)

列式存儲(chǔ)被視為NoSQL數(shù)據(jù)庫中非常重要的一種模式，其中Cassandra流行度最高，它已經(jīng)由Facebook轉(zhuǎn)交給到Apache進(jìn)行管理，同時(shí)Cassandra在全體數(shù)據(jù)庫排名中排在第十位，緊隨MongoDB成為第二受歡迎的NoSQL數(shù)據(jù)庫。基于Hadoop的Hbase排在第二位，Hypertable排在第三。而Google的BigTable并未列入排名，原因是它并未正式公開。

哪個(gè)屬于Nosql數(shù)據(jù)庫

NoSQL，泛指非關(guān)系型的數(shù)據(jù)庫。隨著互聯(lián)網(wǎng)web2.0網(wǎng)站的興起，傳統(tǒng)的關(guān)系數(shù)據(jù)庫在處理web2.0網(wǎng)站，特別是超大規(guī)模和高并發(fā)的SNS類型的web2.0純動(dòng)態(tài)網(wǎng)站已經(jīng)顯得力不從心，出現(xiàn)了很多難以克服的問題，而非關(guān)系型的數(shù)據(jù)庫則由于其本身的特點(diǎn)得到了非常迅速的發(fā)展。

常見的Nosql數(shù)據(jù)庫有：

一、Redis數(shù)據(jù)庫

Redis（RemoteDictionaryServer），即遠(yuǎn)程字典服務(wù)，是一個(gè)開源的使用ANSIC語言編寫、支持網(wǎng)絡(luò)、可基于內(nèi)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(gè)介于關(guān)系數(shù)據(jù)庫和非關(guān)系數(shù)據(jù)庫之間的產(chǎn)品，是非關(guān)系數(shù)據(jù)庫當(dāng)中功能最豐富，最像關(guān)系數(shù)據(jù)庫的。它支持的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)非常松散，是類似json的bson格式，因此可以存儲(chǔ)比較復(fù)雜的數(shù)據(jù)類型。

Mongo最大的特點(diǎn)是它支持的查詢語言非常強(qiáng)大，其語法有點(diǎn)類似于面向?qū)ο蟮牟樵冋Z言，幾乎可以實(shí)現(xiàn)類似關(guān)系數(shù)據(jù)庫單表查詢的絕大部分功能，而且還支持對(duì)數(shù)據(jù)建立索引。

擴(kuò)展資料：

對(duì)于NoSQL并沒有一個(gè)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(kuò)展

NoSQL數(shù)據(jù)庫種類繁多，但是一個(gè)共同的特點(diǎn)都是去掉關(guān)系數(shù)據(jù)庫的關(guān)系型特性。數(shù)據(jù)之間無關(guān)系，這樣就非常容易擴(kuò)展。無形之間，在架構(gòu)的層面上帶來了可擴(kuò)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(guān)系性，數(shù)據(jù)庫的結(jié)構(gòu)簡單。一般MySQL使用Query Cache。NoSQL的Cache是記錄級(jí)的，是一種細(xì)粒度的Cache，所以NoSQL在這個(gè)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(chǔ)的數(shù)據(jù)建立字段，隨時(shí)可以存儲(chǔ)自定義的數(shù)據(jù)格式。而在關(guān)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(gè)噩夢。這點(diǎn)在大數(shù)據(jù)量的Web2.0時(shí)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(shí)現(xiàn)高可用的架構(gòu)。比如Cassandra、HBase模型，通過復(fù)制模型也能實(shí)現(xiàn)高可用。

參考資料來源：百度百科-NoSQL

本文名稱：大數(shù)據(jù)量用哪個(gè)nosql,大數(shù)據(jù)有哪些?
URL標(biāo)題：http://vcdvsql.cn/article44/dsiecee.html

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