Nosql数据库的分类及应用场景

xiaoxiao2021-02-28  19

一网打尽当下NoSQL类型、适用场景及使用公司

 

NoSQL开篇——为什么要使用NoSQL(注意评论)

 

nosql是not only sql的意思。是近今年新发展起来的存储系统。当前使用最多的是key-value模型,是一种非关系型数据库主要是解决是海量数据下的数据库性能和扩展能力

最大的特点在于要求的数据量大,对事物的要求低

  

NoSQL 它打破了长久以来关系型数据库与ACID理论大一统的局面。NoSQL 数据存储不需要固定的表结构,通常也不存在连接操作。在大数据存取上具备关系型数据库无法比拟的性能优势。

 

NoSQL与关系型数据库设计理念比较

关系型数据库中的表都是存储一些格式化的数据结构,每个元组字段的组成都一样,即使不是每个元组都需要所有的字段,但数据库会为每个元组分配所有的字段,这样的结构可以便于表与表之间进行连接等操作,但从另一个角度来说它也是关系型数据库性能瓶颈的一个因素。而非关系型数据库以键值对存储,它的结构不固定,每一个元组可以有不一样的字段,每个元组可以根据需要增加一些自己的键值对,这样就不会局限于固定的结构,可以减少一些时间和空间的开销。

 

传统关系型数据库单表支撑到千万级基本上就达到了瓶颈,要通过分库,分表,多副本等多种方式来解决,典型的如淘宝的生成库,但是这需要有强大的数据库团队支撑,成本较高。NoSQL就为了解决在数据增长过程中面临的性能,水平扩展问题。当然选用NoSQL系统在查询复杂度等多个维度都会受到约束,选用关系型数据库分库分表后其实也是一样,复杂查询排序等能力是不能直接使用了。

 

1. 它们可以处理超大量的数据。

NoSQL数据库都具有非常高的读写性能,尤其在大数据量下,同样表现优秀。这得益于它的无关系性,数据库的结构简单。一般MySQL使用 Query Cache,每次表的更新Cache就失效,是一种大粒度的Cache,在针对web2.0的交互频繁的应用,Cache性能不高。而NoSQL的 Cache是记录级的,是一种细粒度的Cache,所以NoSQL在这个层面上来说就要性能高很多了。

 

2. 它们运行在便宜的PC服务器集群上。

PC集群扩充起来非常方便并且成本很低,避免了“sharding”操作的复杂性和成本。

 

3. 它们击碎了性能瓶颈。

NoSQL的支持者称,通过NoSQL架构可以省去将Web或Java应用和数据转换成SQL友好格式的时间,执行速度变得更快。

“SQL并非适用于所有的程序代码,” 对于那些繁重的重复操作的数据,SQL值得花钱。但是当数据库结构非常简单时,SQL可能没有太大用处。

 

4. 没有过多的操作。

虽然NoSQL的支持者也承认关系数据库提供了无可比拟的功能集合,而且在数据完整性上也发挥绝对稳定,他们同时也表示,企业的具体需求可能没有那么多。

 

5. Bootstrap支持。

因为NoSQL项目都是开源的,因此它们缺乏供应商提供的正式支持。这一点它们与大多数开源项目一样,不得不从社区中寻求支持

 

 

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。

 

 

 

问题:

NoSQL与Hadoop的区别?

NoSQL,是not only sql,是非关系数据库,不同于oracle等关系数据库,Hadoop框架中的HBase即为NoSQL数据库。

hadoop是分布式解决方案,即为Mapreduce(计算的)和HDFS(文件系统),使用Hadoop和NoSQL可以构造海量数据解决方案。有很多子模块,包含HDFS、MapReduce以及HBase

现在招聘要求比较多的是redis及mongodb这两种。

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