6、NoSQL的四大分类 kv键值对 不同公司不同的实现 新浪:Redis美团:Redis+Tair阿里、百度:Redis+memcache 文档型数据库(bson格式和JSON一样) mongoDB MonGoDB是一
kv键值对
不同公司不同的实现
列存储数据库:之前遇到的数据库都是以行存储的数据库,使用列存储数据库是非常方便的因为毕竟改行和改列是完全不一样的。
图形关系数据库:这种类型的数据库并不是存放图片的,而是存放一些关系的
四者的对比
分类 | Example举例 | 典型应用场景 | 数据模型 | 优点 | 缺点 |
---|---|---|---|---|---|
键值对(key-value) | Tokyo cabinet/tyant,Redis,voldemonrt,oracle BDB | 内容缓存,主要用于处理大数据的高访问负载,也用于一些日志系统等等 | key指向value的键值对,通常用hash table来实现 | 查找速度快 | 数据无结构化、通常只被当做字符串或者二进制数据 |
列存储数据库 | Cassandra,HBase,Ralk | 分布式的文件系统 | 以列簇式存储,将同一列数据存在一起 | 查找速度快,可扩展性强,更容易进行分布式扩展 | 功能相对局限 |
文档型数据库 | CouchDB,MongoDB | WEB应用(与key-Value类似,Value是结构化的,不同的是数据库能够了解Value的内容) | key-Value对应的键值对,Value为结构化数据 | 数据结构要求不严格,表结构可变,不需要像关系型数据库一样需要预先定义表结构 | 查阅性不高,而且缺乏统一的查询语法 |
图形(Graph)数据库 | Neo4j,InfoGrid,Infinite Graph | 社交网络、推荐系统等,专注于构建关系图谱 | 图结构 | 利用图结构相关算法,比如最短路径寻址N度关系查找等 | 很多时候需要对整个图做计算才能得出需要的信息,而且这种结构不太好做分布式式的集群方案 |
来源地址:https://blog.csdn.net/nytcjsjboss/article/details/132561095
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本文标题: 6、NoSQL的四大分类
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