NSQL数据库的5种经典

本文涉及的产品
云数据库 MongoDB,独享型 2核8GB
推荐场景:
构建全方位客户视图
简介: 1、MongoDBMongoDB是一个基于分布式文件存储的数据库。由 C++ 语言编写。主要解决的是海量数据的访问效率问题,为WEB应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。

1、MongoDB

MongoDB是一个基于分布式文件存储的数据库。由 C++ 语言编写。主要解决的是海量数据的访问效率问题,为WEB应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。当数据量达到50GB以上的时候,MongoDB的数据库访问速度是MySQL的10倍以上。MongoDB的并发读写效率不是特别出色,根据官方提供的性能测试表明,大约每秒可以处理0.5万~1.5万次读写请求。MongoDB还自带了一个出色的分布式文件系统GridFS,可以支持海量的数据存储。

MongoDB也有一个Ruby的项目MongoMapper,是模仿Merb的DataMapper编写的MongoDB接口,使用起来非常简单,几乎和DataMapper一模一样,功能非常强大。

MongoDB是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品,是非关系数据库当中功能最丰富,最像关系数据库的。他支持的数据结构非常松散,是类似json的bjson格式,因此可以存储比较复杂的数据类型。Mongo最大的特点是他支持的查询语言非常强大,其语法有点类似于面向对象的查询语言,几乎可以实现类似关系数据库单表查询的绝大部分功能,而且还支持对数据建立索引。

所谓“面向集合”(Collenction-Orented),意思是数据被分组存储在数据集中,被称为一个集合(Collenction)。每个 集合在数据库中都有一个唯一的标识名,并且可以包含无限数目的文档。集合的概念类似关系型数据库(RDBMS)里的表(table),不同的是它不需要定 义任何模式(schema)。

Mongdb

模式自由(schema-free),意味着对于存储在mongodb数据库中的文件,我们不需要知道它的任何结构定义。如果需要的话,你完全可以把不同结构的文件存储在同一个数据库里。

存储在集合中的文档,被存储为键-值对的形式。键用于唯一标识一个文档,为字符串类型,而值则可以是各中复杂的文件类型。我们称这种存储形式为BSON(Binary Serialized dOcument Format)。

MongoDB服务端可运行在Linux、Windows或OS X平台,支持32位和64位应用,默认端口为27017。推荐运行在64位平台,因为MongoDB在32位模式运行时支持的最大文件尺寸为2GB。

MongoDB把数据存储在文件中(默认路径为:/data/db),为提高效率使用内存映射文件进行管理。

它的特点是高性能、易部署、易使用,存储数据非常方便。

主要功能特性有:

  1. 面向集合存储,易存储对象类型的数据。

  2. 模式自由。

  3. 支持动态查询。

  4. 支持完全索引,包含内部对象。

  5. 支持查询。

  6. 支持复制和故障恢复。

  7. 使用高效的二进制数据存储,包括大型对象(如视频等)。

  8. 自动处理碎片,以支持云计算层次的扩展性。

  9. 支持RUBY,PYTHON,JAVA,C++,PHP,C#等多种语言

  10. 文件存储格式为BSON(一种JSON的扩展)。

  11. 可通过网络访问。

2、CouchDB

Apache CouchDB 是一个面向文档的数据库管理系统。它提供以 JSON 作为数据格式的 REST 接口来对其进行操作,并可以通过视图来操纵文档的组织和呈现。 CouchDB 是 Apache 基金会的顶级开源项目。

CouchDB

CouchDB是用Erlang开发的面向文档的数据库系统,其数据存储方式类似Lucene的Index文件格式。CouchDB最大的意义在于它是一个面向Web应用的新一代存储系统,事实上,CouchDB的口号就是:下一代的Web应用存储系统。

主要功能特性有:

  1. CouchDB是分布式的数据库,他可以把存储系统分布到n台物理的节点上面,并且很好的协调和同步节点之间的数据读写一致性。这当然也得以于Erlang无与伦比的并发特性才能做到。对于基于web的大规模应用文档应用,然的分布式可以让它不必像传统的关系数据库那样分库拆表,在应用代码层进行大量的改动。

  2. CouchDB是面向文档的数据库,存储半结构化的数据,比较类似lucene的index结构,特别适合存储文档,因此很适合CMS,电话本,地址本等应用,在这些应用场合,文档数据库要比关系数据库更加方便,性能更好

  3. CouchDB支持REST API,可以让用户使用JavaScript来操作CouchDB数据库,也可以用JavaScript编写查询语句,我们可以想像一下,用AJAX技术结合CouchDB开发出来的CMS系统会是多么的简单和方便。其实CouchDB只是Erlang应用的冰山一角,在最近几年,基于Erlang的应用也得到的蓬勃的发展,特别是在基于web的大规模,分布式应用领域,几乎都是Erlang的优势项目。

3、Hbase

HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库,该技术来源于Chang et al所撰写的Google论文“Bigtable:一个结构化数据的分布式存储系统”。就像Bigtable利用了Google文件系统(File System)所提供的分布式数据存储一样,HBase在Hadoop之上提供了类似于Bigtable的能力。HBase是Apache的Hadoop项目的子项目。HBase不同于一般的关系数据库,它是一个适合于非结构化数据存储的数据库.另一个不同的是HBase基于列的而不是基于行的模式。

Hbase

HBase – Hadoop Database,是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统,利用HBase技术可在廉价PC Server上搭建起大规模结构化存储集群。   HBase是Google Bigtable的开源实现,类似Google Bigtable利用GFS作为其文件存储系统,HBase利用Hadoop HDFS作为其文件存储系统;Google运行MapReduce来处理Bigtable中的海量数据,HBase同样利用Hadoop MapReduce来处理HBase中的海量数据;Google Bigtable利用 Chubby作为协同服务,HBase利用Zookeeper作为对应。

HBase访问接口:

  1. Native Java API,最常规和高效的访问方式,适合Hadoop MapReduce Job并行批处理HBase表数据

  2. HBase Shell,HBase的命令行工具,最简单的接口,适合HBase管理使用

  3. Thrift Gateway,利用Thrift序列化技术,支持C++,PHP,Python等多种语言,适合其他异构系统在线访问HBase表数据

  4. REST Gateway,支持REST 风格的Http API访问HBase, 解除了语言限制

  5. Pig,可以使用Pig Latin流式编程语言来操作HBase中的数据,和Hive类似,本质最终也是编译成MapReduce Job来处理HBase表数据,适合做数据统计

  6. Hive,当前Hive的Release版本尚没有加入对HBase的支持,但在下一个版本Hive 0.7.0中将会支持HBase,可以使用类似SQL语言来访问HBase

主要功能特性有:

  1. 支持数十亿行X上百万列

  2. 采用分布式架构 Map/reduce

  3. 对实时查询进行优化

  4. 高性能 Thrift网关

  5. 通过在server端扫描及过滤实现对查询操作预判

  6. 支持 XML, Protobuf, 和binary的HTTP

  7. 基于 Jruby( JIRB)的shell

  8. 对配置改变和较小的升级都会重新回滚

  9. 不会出现单点故障

  10. 堪比MySQL的随机访问性能

4、cassandra

Cassandra是一个混合型的非关系的数据库,类似于Google的BigTable。其主要功能比Dynomite(分布式的Key-Value存储系统)更丰富,但支持度却不如文档存储MongoDB(介于关系数据库和非关系数据库之间的开源产品,是非关系数据库当中功能最丰富,最像关系数据库的。支持的数据结构非常松散,是类似json的bjson格式,因此可以存储比较复杂的数据类型。)Cassandra最初由Facebook开发,后转变成了开源项目。

cassandra

它是一个网络社交云计算方面理想的数据库。以Amazon专有的完全分布式的Dynamo为基础,结合了Google BigTable基于列族(Column Family)的数据模型。P2P去中心化的存储。很多方面都可以称之为Dynamo 2.0。

和其他数据库比较,有几个突出特点:

  1. 模式灵活 :使用Cassandra,像文档存储,你不必提前解决记录中的字段。你可以在系统运行时随意的添加或移除字段。这是一个惊人的效率提升,特别是在大型部署上。

  2. 真正的可扩展性 :Cassandra是纯粹意义上的水平扩展。为给集群添加更多容量,可以指向另一台电脑。你不必重启任何进程,改变应用查询,或手动迁移任何数据。

  3. 多数据中心识别 :你可以调整你的节点布局来避免某一个数据中心起火,一个备用的数据中心将至少有每条记录的完全复制。

  4. 范围查询 :如果你不喜欢全部的键值查询,则可以设置键的范围来查询。

  5. 列表数据结构 :在混合模式可以将超级列添加到5维。对于每个用户的索引,这是非常方便的。

  6. 分布式写操作 :有可以在任何地方任何时间集中读或写任何数据。并且不会有任何单点失败。

5、Hypertable

介绍 Hypertable是一个开源、高性能、可伸缩的数据库,它采用与Google的Bigtable相似的模型。

Hypertable

在过去数年中,Google为在 PC集群 上运行的可伸缩计算基础设施设计建造了三个关键部分。

第一个关键的基础设施是Google File System(GFS),这是一个高可用的文件系统,提供了一个全局的命名空间。它通过跨机器(和跨机架)的文件数据复制来达到高可用性,并因此免受传统 文件存储系统无法避免的许多失败的影响,比如电源、内存和网络端口等失败。

第二个基础设施是名为Map-Reduce的计算框架,它与GFS紧密协作,帮 助处理收集到的海量数据。

第三个基础设施是Bigtable,它是传统数据库的替代。Bigtable让你可以通过一些主键来组织海量数据,并实现高效的 查询。Hypertable是Bigtable的一个开源实现,并且根据我们的想法进行了一些改进。

特性:

  1. 负载均衡的处理

  2. 版本控制和一致性

  3. 可靠性

  4. 分布为多个节点

希望文章能对大家有所帮助,也欢迎大家留言和小编共同讨论。

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