主流NoSQL及应用场景详解

2024-09-02 09:18

本文主要是介绍主流NoSQL及应用场景详解,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

点击上方“朱小厮的博客”,选择“设为星标”

后台回复"书",获取

来源:r6d.cn/r4P7

     对比传统关系型数据库,NoSQL有着更为复杂的分类——键值、面向文档、列存储以及图数据库。这里就带你一览NoSQL各种类型的适用场景及一些知名公司的方案选择。

     在过去几年,关系型数据库一直是数据持久化的唯一选择,数据工作者考虑的也只是在这些传统数据库中做筛选,比如SQL Server、Oracle或者是MySQL。甚至是做一些默认的选择,比如使用.NET的一般会选择SQL Server;使用Java的可能会偏向Oracle,Ruby是MySQL,Python则是PostgreSQL或MySQL等等。

     原因很简单,过去很长一段时间内,关系数据库的健壮性已经在多数应用程序中得到证实。我们可以使用这些传统数据库良好的控制并发操作、事务等等。然而如果传统的关系型数据库一直这么可靠,那么还有NoSQL什么事?NoSQL之所以生存并得到发展,是因为它做到了传统关系型数据库做不到的事!

关系型数据库中存在的问题

Impedance Mismatch

     我们使用Python、Ruby、Java、.Net等语言编写应用程序,这些语言有一个共同的特性——面向对象。但是我们使用MySQL、PostgreSQL、Oracle以及SQL Server,这些数据库同样有一个共同的特性——关系型数据库。这里就牵扯到了“Impedance Mismatch”这个术语:存储结构是面向对象的,但是数据库却是关系的,所以在每次存储或者查询数据时,我们都需要做转换。类似Hibernate、Entity Framework这样的ORM框架确实可以简化这个过程,但是在对查询有高性能需求时,这些ORM框架就捉襟见肘了。

应用程序规模的变大

     网络应用程序的规模日渐变大,我们需要储存更多的数据、服务更多的用户以及需求更多的计算能力。为了应对这种情形,我们需要不停的扩展。扩展分为两类:一种是纵向扩展,即购买更好的机器,更多的磁盘、更多的内存等等;另一种是横向扩展,即购买更多的机器组成集群。

     在巨大的规模下,纵向扩展发挥的作用并不是很大。首先单机器性能提升需要巨额的开销并且有着性能的上限,在Google和Facebook这种规模下,永远不可能使用一台机器支撑所有的负载。鉴于这种情况,我们需要新的数据库,因为关系数据库并不能很好的运行在集群上。不错你也可能会去搭建关系数据库集群,但是他们使用的是共享存储,这并不是我们想要的类型。于是就有了以Google、Facebook、Amazon这些试图处理更多传输所引领的NoSQL纪元。

NoSQL纪元

     当下已经存在很多的NoSQL数据库,比如MongoDB、Redis、Riak、HBase、Cassandra等等。每一个都拥有以下几个特性中的一个:

  • 不再使用SQL语言,比如MongoDB、Cassandra就有自己的查询语言

  • 通常是开源项目

  • 为集群运行而生

  • 弱结构化——不会严格的限制数据结构类型

NoSQL数据库的类型

     NoSQL可以大体上分为4个种类:Key-value、Document-Oriented、Column-Family Databases以及 Graph-Oriented Databases。下面就一览这些类型的特性。

一、 键值(Key-Value)数据库

     键值数据库就像在传统语言中使用的哈希表。你可以通过key来添加、查询或者删除数据,鉴于使用主键访问,所以会获得不错的性能及扩展性。

  • 产品:Riak、Redis、Memcached、Amazon’s Dynamo、Project Voldemort

  • 有谁在使用:GitHub (Riak)、BestBuy (Riak)、Twitter (Redis和Memcached)、StackOverFlow (Redis)、 Instagram (Redis)、Youtube (Memcached)、Wikipedia(Memcached)

适用的场景

     储存用户信息,比如会话、配置文件、参数、购物车等等。这些信息一般都和ID(键)挂钩,这种情景下键值数据库是个很好的选择。

不适用场景

  • 1. 取代通过键查询,而是通过值来查询。Key-Value数据库中根本没有通过值查询的途径。

  • 2. 需要储存数据之间的关系。在Key-Value数据库中不能通过两个或以上的键来关联数据。

  • 3. 事务的支持。在Key-Value数据库中故障产生时不可以进行回滚。

二、 面向文档(Document-Oriented)数据库

     面向文档数据库会将数据以文档的形式储存。每个文档都是自包含的数据单元,是一系列数据项的集合。每个数据项都有一个名称与对应的值,值既可以是简单的数据类型,如字符串、数字和日期等;也可以是复杂的类型,如有序列表和关联对象。数据存储的最小单位是文档,同一个表中存储的文档属性可以是不同的,数据可以使用XML、JSON或者JSONB等多种形式存储。

  • 产品:MongoDB、CouchDB、RavenDB

  • 有谁在使用:SAP (MongoDB)、Codecademy (MongoDB)、Foursquare (MongoDB)、NBC News (RavenDB)

适用的场景

  • 1. 日志。企业环境下,每个应用程序都有不同的日志信息。Document-Oriented数据库并没有固定的模式,所以我们可以使用它储存不同的信息。

  • 2. 分析。鉴于它的弱模式结构,不改变模式下就可以储存不同的度量方法及添加新的度量。

不适用场景

     在不同的文档上添加事务。Document-Oriented数据库并不支持文档间的事务,如果对这方面有需求则不应该选用这个解决方案。

三、 列存储(Wide Column Store/Column-Family)数据库

     列存储数据库将数据储存在列族(column family)中,一个列族存储经常被一起查询的相关数据。举个例子,如果我们有一个Person类,我们通常会一起查询他们的姓名和年龄而不是薪资。这种情况下,姓名和年龄就会被放入一个列族中,而薪资则在另一个列族中。

  • 产品:Cassandra、HBase

  • 有谁在使用:Ebay (Cassandra)、Instagram (Cassandra)、NASA (Cassandra)、Twitter (Cassandra and HBase)、Facebook (HBase)、Yahoo!(HBase)

适用的场景

  • 1. 日志。因为我们可以将数据储存在不同的列中,每个应用程序可以将信息写入自己的列族中。

  • 2. 博客平台。我们储存每个信息到不同的列族中。举个例子,标签可以储存在一个,类别可以在一个,而文章则在另一个。

不适用场景

  • 1. 如果我们需要ACID事务。Vassandra就不支持事务。

  • 2. 原型设计。如果我们分析Cassandra的数据结构,我们就会发现结构是基于我们期望的数据查询方式而定。在模型设计之初,我们根本不可能去预测它的查询方式,而一旦查询方式改变,我们就必须重新设计列族。

四、 图(Graph-Oriented)数据库

     图数据库允许我们将数据以图的方式储存。实体会被作为顶点,而实体之间的关系则会被作为边。比如我们有三个实体,Steve Jobs、Apple和Next,则会有两个“Founded by”的边将Apple和Next连接到Steve Jobs。

  • 产品:Neo4J、Infinite Graph、OrientDB

  • 有谁在使用:Adobe (Neo4J)、Cisco (Neo4J)、T-Mobile (Neo4J)

适用的场景

  • 1. 在一些关系性强的数据中

  • 2. 推荐引擎。如果我们将数据以图的形式表现,那么将会非常有益于推荐的制定不适用场景不适合的数据模型。图数据库的适用范围很小,因为很少有操作涉及到整个图。

(编注0:本文以下内容英文出处:Kristóf Kovács)NoSQL数据库之间的不同,远超过两 SQL数据库之间的差别。这意味着软件架构师更应该在项目开始时就选择好一个适合的 NoSQL数据库。针对这种情况,这里 Cassandra、 Mongodb、 CouchDB、 Redis、  Riak、 Membase、 Neo4j  和 HBase 进行了比较。

    (编注1:NoSQL:是一项全新的数据库革命性运动,NoSQL的拥护者们提倡运用非关系型的数据存储。现今的计算机体系结构在数据存储方面要求具 备庞大的水平扩 展性,而NoSQL致力于改变这一现状。目前Google的 BigTable 和Amazon 的Dynamo使用的就是NoSQL型数据库。参见NoSQL词条。)

1. CouchDB

  • 所用语言:Erlang

  • 特点:DB一致性,易于使用

  • 使用许可:Apache

  • 协议:HTTP/REST

  • 双向数据复制,

  • 持续进行或临时处理,

  • 处理时带冲突检查,

  • 因此,采用的是master-master复制(见编注2)

  • MVCC – 写操作不阻塞读操作

  • 可保存文件之前的版本

  • Crash-only(可靠的)设计

  • 需要不时地进行数据压缩

  • 视图:嵌入式 映射/减少

  • 格式化视图:列表显示

  • 支持进行服务器端文档验证

  • 支持认证

  • 根据变化实时更新

  • 支持附件处理

  • 因此, CouchApps(独立的 js应用程序)

  • 需要 jQuery程序库

最佳应用场景

     适用于数据变化较少,执行预定义查询,进行数据统计的应用程序。适用于需要提供数据版本支持的应用程序。

     例如:CRM、CMS系统。master-master复制对于多站点部署是非常有用的。

    (编注2:master-master复制:是一种数据库同步方法,允许数据在一组计算机之间共享数据,并且可以通过小组中任意成员在组内进行数据更新。)

 

2. Redis

  • 所用语言:C/C++

  • 特点:运行异常快

  • 使用许可:BSD

  • 协议:类 Telnet

  • 有硬盘存储支持的内存数据库,

  • 但自2.0版本以后可以将数据交换到硬盘(注意, 2.4以后版本不支持该特性!)

  • Master-slave复制(见编注3)

  • 虽然采用简单数据或以键值索引的哈希表,但也支持复杂操作,例如 ZREVRANGEBYSCORE。

  • INCR & co (适合计算极限值或统计数据)

  • 支持 sets(同时也支持 union/diff/inter)

  • 支持列表(同时也支持队列;阻塞式 pop操作)

  • 支持哈希表(带有多个域的对象)

  • 支持排序 sets(高得分表,适用于范围查询)

  • Redis支持事务

  • 支持将数据设置成过期数据(类似快速缓冲区设计)

  • Pub/Sub允许用户实现消息机制

最佳应用场景

     适用于数据变化快且数据库大小可遇见(适合内存容量)的应用程序。

     例如:股票价格、数据分析、实时数据搜集、实时通讯。

    (编注3:Master-slave复制:如果同一时刻只有一台服务器处理所有的复制请求,这被称为 Master-slave复制,通常应用在需要提供高可用性的服务器集群。)

 

3. MongoDB

  • 所用语言:C++

  • 特点:保留了SQL一些友好的特性(查询,索引)。

  • 使用许可:AGPL(发起者:Apache)

  • 协议:Custom, binary( BSON)

  • Master/slave复制(支持自动错误恢复,使用 sets 复制)

  • 内建分片机制

  • 支持 javascript表达式查询

  • 可在服务器端执行任意的 javascript函数

  • update-in-place支持比CouchDB更好

  • 在数据存储时采用内存到文件映射

  • 对性能的关注超过对功能的要求

  • 建议最好打开日志功能(参数 –journal)

  • 在32位操作系统上,数据库大小限制在约2.5Gb

  • 空数据库大约占 192Mb

  • 采用 GridFS存储大数据或元数据(不是真正的文件系统)

最佳应用场景

     适用于需要动态查询支持;需要使用索引而不是 map/reduce功能;需要对大数据库有性能要求;需要使用 CouchDB但因为数据改变太频繁而占满内存的应用程序。

     例如:你本打算采用 MySQL或 PostgreSQL,但因为它们本身自带的预定义栏让你望而却步。

 

4. Riak

  • 所用语言:Erlang和C,以及一些Javascript

  • 特点:具备容错能力

  • 使用许可:Apache

  • 协议:HTTP/REST或者 custom binary

  • 可调节的分发及复制(N, R, W)

  • 用 JavaScript or Erlang在操作前或操作后进行验证和安全支持。

  • 使用JavaScript或Erlang进行 Map/reduce

  • 连接及连接遍历:可作为图形数据库使用

  • 索引:输入元数据进行搜索(1.0版本即将支持)

  • 大数据对象支持( Luwak)

  • 提供“开源”和“企业”两个版本

  • 全文本搜索,索引,通过 Riak搜索服务器查询( beta版)

  • 支持Masterless多站点复制及商业许可的 SNMP监控

最佳应用场景

     适用于想使用类似 Cassandra(类似Dynamo)数据库但无法处理 bloat及复杂性的情况。适用于你打算做多站点复制,但又需要对单个站点的扩展性,可用性及出错处理有要求的情况。

     例如:销售数据搜集,工厂控制系统;对宕机时间有严格要求;可以作为易于更新的 web服务器使用。

5. Membase

  • 所用语言:Erlang和C

  • 特点:兼容 Memcache,但同时兼具持久化和支持集群

  • 使用许可:Apache 2.0

  • 协议:分布式缓存及扩展

  • 非常快速(200k+/秒),通过键值索引数据

  • 可持久化存储到硬盘

  • 所有节点都是唯一的( master-master复制)

  • 在内存中同样支持类似分布式缓存的缓存单元

  • 写数据时通过去除重复数据来减少 IO

  • 提供非常好的集群管理 web界面

  • 更新软件时软无需停止数据库服务

  • 支持连接池和多路复用的连接代理

最佳应用场景

     适用于需要低延迟数据访问,高并发支持以及高可用性的应用程序

     例如:低延迟数据访问比如以广告为目标的应用,高并发的 web 应用比如网络游戏(例如 Zynga)。

 

6. Neo4j

  • 所用语言:Java

  • 特点:基于关系的图形数据库

  • 使用许可:GPL,其中一些特性使用 AGPL/商业许可

  • 协议:HTTP/REST(或嵌入在 Java中)

  • 可独立使用或嵌入到 Java应用程序

  • 图形的节点和边都可以带有元数据

  • 很好的自带web管理功能

  • 使用多种算法支持路径搜索

  • 使用键值和关系进行索引

  • 为读操作进行优化

  • 支持事务(用 Java api)

  • 使用 Gremlin图形遍历语言

  • 支持 Groovy脚本

  • 支持在线备份,高级监控及高可靠性支持使用 AGPL/商业许可

最佳应用场景

     适用于图形一类数据。这是 Neo4j与其他nosql数据库的最显著区别。

     例如:社会关系,公共交通网络,地图及网络拓谱

 

7. Cassandra

  • 所用语言:Java

  • 特点:对大型表格和 Dynamo支持得最好

  • 使用许可:Apache

  • 协议:Custom, binary (节约型)

  • 可调节的分发及复制(N, R, W)

  • 支持以某个范围的键值通过列查询

  • 类似大表格的功能:列,某个特性的列集合

  • 写操作比读操作更快

  • 基于 Apache分布式平台尽可能地 Map/reduce

  • 我承认对 Cassandra有偏见,一部分是因为它本身的臃肿和复杂性,也因为 Java的问题(配置,出现异常,等等)

最佳应用场景

     当使用写操作多过读操作(记录日志)如果每个系统组建都必须用 Java编写(没有人因为选用 Apache的软件被解雇)。

     例如:银行业,金融业(虽然对于金融交易不是必须的,但这些产业对数据库的要求会比它们更大)写比读更快,所以一个自然的特性就是实时数据分析

 

8. HBase

      HBase配合 ghshephard使用。

  • 所用语言:Java

  • 特点:支持数十亿行X上百万列

  • 使用许可:Apache

  • 协议:HTTP/REST (支持 Thrift,见编注4)

  • 在 BigTable之后建模

  • 采用分布式架构 Map/reduce

  • 对实时查询进行优化

  • 高性能 Thrift网关

  • 通过在server端扫描及过滤实现对查询操作预判

  • 支持 XML, Protobuf, 和binary的HTTP

  • Cascading, hive, and pig source and sink modules

  • 基于 Jruby( JIRB)的shell

  • 对配置改变和较小的升级都会重新回滚

  • 不会出现单点故障

  • 堪比MySQL的随机访问性能

最佳应用场景

     适用于偏好BigTable,并且需要对大数据进行随机、实时访问的场合。

     例如:Facebook消息数据库(更多通用的用例即将出现)。

想知道更多?描下面的二维码关注我

后台回复"技术",加入技术群

【精彩推荐】

  • 超清晰的DNS入门指南

  • 如何用ELK搭建TB级的日志系统

  • 深度好文:Linux系统内存知识

  • 日志采集系统都用到哪些技术?

  • 面试官:为什么HashMap的加载因子是0.75?

  • 原创|OpenAPI标准规范

  • 如此简单| ES最全详细使用教程

  • ClickHouse到底是什么?为什么如此牛逼!

  • 原来ElasticSearch还可以这么理解

  • 面试官:InnoDB中一棵B+树可以存放多少行数据?

点个赞+在看,少个 bug ????

这篇关于主流NoSQL及应用场景详解的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/1129573

相关文章

Spring Security基于数据库验证流程详解

Spring Security 校验流程图 相关解释说明(认真看哦) AbstractAuthenticationProcessingFilter 抽象类 /*** 调用 #requiresAuthentication(HttpServletRequest, HttpServletResponse) 决定是否需要进行验证操作。* 如果需要验证,则会调用 #attemptAuthentica

中文分词jieba库的使用与实景应用(一)

知识星球:https://articles.zsxq.com/id_fxvgc803qmr2.html 目录 一.定义: 精确模式(默认模式): 全模式: 搜索引擎模式: paddle 模式(基于深度学习的分词模式): 二 自定义词典 三.文本解析   调整词出现的频率 四. 关键词提取 A. 基于TF-IDF算法的关键词提取 B. 基于TextRank算法的关键词提取

水位雨量在线监测系统概述及应用介绍

在当今社会,随着科技的飞速发展,各种智能监测系统已成为保障公共安全、促进资源管理和环境保护的重要工具。其中,水位雨量在线监测系统作为自然灾害预警、水资源管理及水利工程运行的关键技术,其重要性不言而喻。 一、水位雨量在线监测系统的基本原理 水位雨量在线监测系统主要由数据采集单元、数据传输网络、数据处理中心及用户终端四大部分构成,形成了一个完整的闭环系统。 数据采集单元:这是系统的“眼睛”,

Hadoop企业开发案例调优场景

需求 (1)需求:从1G数据中,统计每个单词出现次数。服务器3台,每台配置4G内存,4核CPU,4线程。 (2)需求分析: 1G / 128m = 8个MapTask;1个ReduceTask;1个mrAppMaster 平均每个节点运行10个 / 3台 ≈ 3个任务(4    3    3) HDFS参数调优 (1)修改:hadoop-env.sh export HDFS_NAMENOD

csu 1446 Problem J Modified LCS (扩展欧几里得算法的简单应用)

这是一道扩展欧几里得算法的简单应用题,这题是在湖南多校训练赛中队友ac的一道题,在比赛之后请教了队友,然后自己把它a掉 这也是自己独自做扩展欧几里得算法的题目 题意:把题意转变下就变成了:求d1*x - d2*y = f2 - f1的解,很明显用exgcd来解 下面介绍一下exgcd的一些知识点:求ax + by = c的解 一、首先求ax + by = gcd(a,b)的解 这个

hdu1394(线段树点更新的应用)

题意:求一个序列经过一定的操作得到的序列的最小逆序数 这题会用到逆序数的一个性质,在0到n-1这些数字组成的乱序排列,将第一个数字A移到最后一位,得到的逆序数为res-a+(n-a-1) 知道上面的知识点后,可以用暴力来解 代码如下: #include<iostream>#include<algorithm>#include<cstring>#include<stack>#in

OpenHarmony鸿蒙开发( Beta5.0)无感配网详解

1、简介 无感配网是指在设备联网过程中无需输入热点相关账号信息,即可快速实现设备配网,是一种兼顾高效性、可靠性和安全性的配网方式。 2、配网原理 2.1 通信原理 手机和智能设备之间的信息传递,利用特有的NAN协议实现。利用手机和智能设备之间的WiFi 感知订阅、发布能力,实现了数字管家应用和设备之间的发现。在完成设备间的认证和响应后,即可发送相关配网数据。同时还支持与常规Sof

zoj3820(树的直径的应用)

题意:在一颗树上找两个点,使得所有点到选择与其更近的一个点的距离的最大值最小。 思路:如果是选择一个点的话,那么点就是直径的中点。现在考虑两个点的情况,先求树的直径,再把直径最中间的边去掉,再求剩下的两个子树中直径的中点。 代码如下: #include <stdio.h>#include <string.h>#include <algorithm>#include <map>#

【区块链 + 人才服务】可信教育区块链治理系统 | FISCO BCOS应用案例

伴随着区块链技术的不断完善,其在教育信息化中的应用也在持续发展。利用区块链数据共识、不可篡改的特性, 将与教育相关的数据要素在区块链上进行存证确权,在确保数据可信的前提下,促进教育的公平、透明、开放,为教育教学质量提升赋能,实现教育数据的安全共享、高等教育体系的智慧治理。 可信教育区块链治理系统的顶层治理架构由教育部、高校、企业、学生等多方角色共同参与建设、维护,支撑教育资源共享、教学质量评估、

AI行业应用(不定期更新)

ChatPDF 可以让你上传一个 PDF 文件,然后针对这个 PDF 进行小结和提问。你可以把各种各样你要研究的分析报告交给它,快速获取到想要知道的信息。https://www.chatpdf.com/