八种Nosql数据的对比

2024-03-26 10:58
文章标签 数据 nosql 对比 八种

本文主要是介绍八种Nosql数据的对比,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!

导读:Kristóf Kovács 是一位软件架构师和咨询顾问,他最近发布了一片对比各种类型NoSQL数据库的文章。

虽然SQL数据库是非常有用的工具,但经历了15年的一支独秀之后垄断即将被打破。这只是时间问题:被迫使用关系数据库,但最终发现不能适应需求的情况不胜枚举。

但是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,这里对 CassandraMongodbCouchDBRedis、 RiakMembaseNeo4j 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

(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)

编注4:Thrift 是一种接口定义语言,为多种其他语言提供定义和创建服务,由Facebook开发并开源

当然,所有的系统都不只具有上面列出的这些特性。这里我仅仅根据自己的观点列出一些我认为的重要特性。与此同时,技术进步是飞速的,所以上述的内容肯定需要不断更新。我会尽我所能地更新这个列表。

 

这篇关于八种Nosql数据的对比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/848275

相关文章

大模型研发全揭秘:客服工单数据标注的完整攻略

在人工智能(AI)领域,数据标注是模型训练过程中至关重要的一步。无论你是新手还是有经验的从业者,掌握数据标注的技术细节和常见问题的解决方案都能为你的AI项目增添不少价值。在电信运营商的客服系统中,工单数据是客户问题和解决方案的重要记录。通过对这些工单数据进行有效标注,不仅能够帮助提升客服自动化系统的智能化水平,还能优化客户服务流程,提高客户满意度。本文将详细介绍如何在电信运营商客服工单的背景下进行

基于MySQL Binlog的Elasticsearch数据同步实践

一、为什么要做 随着马蜂窝的逐渐发展,我们的业务数据越来越多,单纯使用 MySQL 已经不能满足我们的数据查询需求,例如对于商品、订单等数据的多维度检索。 使用 Elasticsearch 存储业务数据可以很好的解决我们业务中的搜索需求。而数据进行异构存储后,随之而来的就是数据同步的问题。 二、现有方法及问题 对于数据同步,我们目前的解决方案是建立数据中间表。把需要检索的业务数据,统一放到一张M

关于数据埋点,你需要了解这些基本知识

产品汪每天都在和数据打交道,你知道数据来自哪里吗? 移动app端内的用户行为数据大多来自埋点,了解一些埋点知识,能和数据分析师、技术侃大山,参与到前期的数据采集,更重要是让最终的埋点数据能为我所用,否则可怜巴巴等上几个月是常有的事。   埋点类型 根据埋点方式,可以区分为: 手动埋点半自动埋点全自动埋点 秉承“任何事物都有两面性”的道理:自动程度高的,能解决通用统计,便于统一化管理,但个性化定

使用SecondaryNameNode恢复NameNode的数据

1)需求: NameNode进程挂了并且存储的数据也丢失了,如何恢复NameNode 此种方式恢复的数据可能存在小部分数据的丢失。 2)故障模拟 (1)kill -9 NameNode进程 [lytfly@hadoop102 current]$ kill -9 19886 (2)删除NameNode存储的数据(/opt/module/hadoop-3.1.4/data/tmp/dfs/na

异构存储(冷热数据分离)

异构存储主要解决不同的数据,存储在不同类型的硬盘中,达到最佳性能的问题。 异构存储Shell操作 (1)查看当前有哪些存储策略可以用 [lytfly@hadoop102 hadoop-3.1.4]$ hdfs storagepolicies -listPolicies (2)为指定路径(数据存储目录)设置指定的存储策略 hdfs storagepolicies -setStoragePo

Hadoop集群数据均衡之磁盘间数据均衡

生产环境,由于硬盘空间不足,往往需要增加一块硬盘。刚加载的硬盘没有数据时,可以执行磁盘数据均衡命令。(Hadoop3.x新特性) plan后面带的节点的名字必须是已经存在的,并且是需要均衡的节点。 如果节点不存在,会报如下错误: 如果节点只有一个硬盘的话,不会创建均衡计划: (1)生成均衡计划 hdfs diskbalancer -plan hadoop102 (2)执行均衡计划 hd

【Prometheus】PromQL向量匹配实现不同标签的向量数据进行运算

✨✨ 欢迎大家来到景天科技苑✨✨ 🎈🎈 养成好习惯,先赞后看哦~🎈🎈 🏆 作者简介:景天科技苑 🏆《头衔》:大厂架构师,华为云开发者社区专家博主,阿里云开发者社区专家博主,CSDN全栈领域优质创作者,掘金优秀博主,51CTO博客专家等。 🏆《博客》:Python全栈,前后端开发,小程序开发,人工智能,js逆向,App逆向,网络系统安全,数据分析,Django,fastapi

烟火目标检测数据集 7800张 烟火检测 带标注 voc yolo

一个包含7800张带标注图像的数据集,专门用于烟火目标检测,是一个非常有价值的资源,尤其对于那些致力于公共安全、事件管理和烟花表演监控等领域的人士而言。下面是对此数据集的一个详细介绍: 数据集名称:烟火目标检测数据集 数据集规模: 图片数量:7800张类别:主要包含烟火类目标,可能还包括其他相关类别,如烟火发射装置、背景等。格式:图像文件通常为JPEG或PNG格式;标注文件可能为X

pandas数据过滤

Pandas 数据过滤方法 Pandas 提供了多种方法来过滤数据,可以根据不同的条件进行筛选。以下是一些常见的 Pandas 数据过滤方法,结合实例进行讲解,希望能帮你快速理解。 1. 基于条件筛选行 可以使用布尔索引来根据条件过滤行。 import pandas as pd# 创建示例数据data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'Dav

SWAP作物生长模型安装教程、数据制备、敏感性分析、气候变化影响、R模型敏感性分析与贝叶斯优化、Fortran源代码分析、气候数据降尺度与变化影响分析

查看原文>>>全流程SWAP农业模型数据制备、敏感性分析及气候变化影响实践技术应用 SWAP模型是由荷兰瓦赫宁根大学开发的先进农作物模型,它综合考虑了土壤-水分-大气以及植被间的相互作用;是一种描述作物生长过程的一种机理性作物生长模型。它不但运用Richard方程,使其能够精确的模拟土壤中水分的运动,而且耦合了WOFOST作物模型使作物的生长描述更为科学。 本文让更多的科研人员和农业工作者