數(shù)據(jù)庫(kù)有哪幾種

常用數(shù)據(jù)庫(kù)有：

公司主營(yíng)業(yè)務(wù)：成都做網(wǎng)站、成都網(wǎng)站設(shè)計(jì)、移動(dòng)網(wǎng)站開發(fā)等業(yè)務(wù)。幫助企業(yè)客戶真正實(shí)現(xiàn)互聯(lián)網(wǎng)宣傳，提高企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)能力。創(chuàng)新互聯(lián)是一支青春激揚(yáng)、勤奮敬業(yè)、活力青春激揚(yáng)、勤奮敬業(yè)、活力澎湃、和諧高效的團(tuán)隊(duì)。公司秉承以“開放、自由、嚴(yán)謹(jǐn)、自律”為核心的企業(yè)文化，感謝他們對(duì)我們的高要求，感謝他們從不同領(lǐng)域給我們帶來的挑戰(zhàn)，讓我們激情的團(tuán)隊(duì)有機(jī)會(huì)用頭腦與智慧不斷的給客戶帶來驚喜。創(chuàng)新互聯(lián)推出潞城免費(fèi)做網(wǎng)站回饋大家。

1、關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)

關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)是由IBM的E.F. Codd于1970年發(fā)明的，它是一個(gè)表格數(shù)據(jù)庫(kù)，其中定義了數(shù)據(jù)，因此可以以多種不同的方式對(duì)其進(jìn)行重組和訪問。關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)由一組表組成，其中的數(shù)據(jù)屬于預(yù)定義的類別。每個(gè)表在一個(gè)列中至少有一個(gè)數(shù)據(jù)類別，并且每一行對(duì)于列中定義的類別都有一個(gè)特定的數(shù)據(jù)實(shí)例。

2、分布式數(shù)據(jù)庫(kù)

分布式數(shù)據(jù)庫(kù)是一種數(shù)據(jù)庫(kù)，數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)在多個(gè)物理位置，處理在網(wǎng)絡(luò)中的不同點(diǎn)之間分散或復(fù)制。分布式數(shù)據(jù)庫(kù)可以是同構(gòu)的，也可以是異構(gòu)的。同構(gòu)分布式數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)中的所有物理位置都具有相同的底層硬件，并運(yùn)行相同的操作系統(tǒng)和數(shù)據(jù)庫(kù)應(yīng)用程序。異構(gòu)分布式數(shù)據(jù)庫(kù)中的硬件、操作系統(tǒng)或數(shù)據(jù)庫(kù)應(yīng)用程序在每個(gè)位置上可能是不同的。

3、云數(shù)據(jù)庫(kù)

云數(shù)據(jù)庫(kù)是針對(duì)虛擬化環(huán)境優(yōu)化或構(gòu)建的數(shù)據(jù)庫(kù)。云數(shù)據(jù)庫(kù)提供了一些好處，比如可以按每次使用支付存儲(chǔ)容量和帶寬的費(fèi)用，還可以根據(jù)需要提供可伸縮性和高可用性。云數(shù)據(jù)庫(kù)還為企業(yè)提供了在軟件即服務(wù)部署中支持業(yè)務(wù)應(yīng)用程序的機(jī)會(huì)。

4、NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)

NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)于大型分布式數(shù)據(jù)集非常有用。NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)于關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)無法解決的大數(shù)據(jù)性能問題非常有效。當(dāng)組織必須分析大量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)或存儲(chǔ)在云中多個(gè)虛擬服務(wù)器上的數(shù)據(jù)時(shí)，它們是最有效的。

5、面向?qū)ο蟮臄?shù)據(jù)庫(kù)

使用面向?qū)ο缶幊陶Z(yǔ)言創(chuàng)建的項(xiàng)通常存儲(chǔ)在關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)中，但是面向?qū)ο髷?shù)據(jù)庫(kù)非常適合于這些項(xiàng)。面向?qū)ο蟮臄?shù)據(jù)庫(kù)是圍繞對(duì)象(而不是操作)和數(shù)據(jù)(而不是邏輯)組織的。例如，關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)中的多媒體記錄可以是可定義的數(shù)據(jù)對(duì)象，而不是字母數(shù)字值。

6、圖形數(shù)據(jù)庫(kù)

面向圖形的數(shù)據(jù)庫(kù)是一種NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)，它使用圖形理論存儲(chǔ)、映射和查詢關(guān)系。圖數(shù)據(jù)庫(kù)基本上是節(jié)點(diǎn)和邊的集合，其中每個(gè)節(jié)點(diǎn)表示一個(gè)實(shí)體，每個(gè)邊表示節(jié)點(diǎn)之間的連接。

nosql數(shù)據(jù)庫(kù)的幾大類型

1. 鍵值數(shù)據(jù)庫(kù)

相關(guān)產(chǎn)品：Redis、Riak、SimpleDB、Chordless、Scalaris、Memcached

應(yīng)用：內(nèi)容緩存

優(yōu)點(diǎn)：擴(kuò)展性好、靈活性好、大量寫操作時(shí)性能高

缺點(diǎn)：無法存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)化信息、條件查詢效率較低

使用者：百度云（Redis）、GitHub（Riak）、BestBuy（Riak）、Twitter（Ridis和Memcached）

2. 列族數(shù)據(jù)庫(kù)

相關(guān)產(chǎn)品：BigTable、HBase、Cassandra、HadoopDB、GreenPlum、PNUTS

應(yīng)用：分布式數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與管理

優(yōu)點(diǎn)：查找速度快、可擴(kuò)展性強(qiáng)、容易進(jìn)行分布式擴(kuò)展、復(fù)雜性低

使用者：Ebay（Cassandra）、Instagram（Cassandra）、NASA（Cassandra）、Facebook（HBase）

3. 文檔數(shù)據(jù)庫(kù)

相關(guān)產(chǎn)品：MongoDB、CouchDB、ThruDB、CloudKit、Perservere、Jackrabbit

應(yīng)用：存儲(chǔ)、索引并管理面向文檔的數(shù)據(jù)或者類似的半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)

優(yōu)點(diǎn)：性能好、靈活性高、復(fù)雜性低、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)靈活

缺點(diǎn)：缺乏統(tǒng)一的查詢語(yǔ)言

使用者：百度云數(shù)據(jù)庫(kù)（MongoDB）、SAP（MongoDB）

4. 圖形數(shù)據(jù)庫(kù)

圖形數(shù)據(jù)庫(kù)-使用圖作為數(shù)據(jù)模型來存儲(chǔ)數(shù)據(jù)。

相關(guān)產(chǎn)品：Neo4J、OrientDB、InfoGrid、GraphDB

應(yīng)用：大量復(fù)雜、互連接、低結(jié)構(gòu)化的圖結(jié)構(gòu)場(chǎng)合，如社交網(wǎng)絡(luò)、推薦系統(tǒng)等

優(yōu)點(diǎn)：靈活性高、支持復(fù)雜的圖形算法、可用于構(gòu)建復(fù)雜的關(guān)系圖譜

缺點(diǎn)：復(fù)雜性高、只能支持一定的數(shù)據(jù)規(guī)模

使用者：Adobe（Neo4J）、Cisco（Neo4J）、T-Mobile（Neo4J）

nosql數(shù)據(jù)庫(kù)有哪些

NoSQL太火，冒出太多產(chǎn)品了，保守估計(jì)也成百上千了。

互聯(lián)網(wǎng)公司常用的基本集中在以下幾種，每種只舉一個(gè)比較常見或者應(yīng)用比較成功的例子吧。

1. In-Memory KV Store : Redis

in memory key-value store，同時(shí)提供了更加豐富的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和運(yùn)算的能力，成功用法是替代memcached，通過checkpoint和commit log提供了快速的宕機(jī)恢復(fù)，同時(shí)支持replication提供讀可擴(kuò)展和高可用。

2. Disk-Based KV Store: Leveldb

真正基于磁盤的key-value storage, 模型單一簡(jiǎn)單，數(shù)據(jù)量不受限于內(nèi)存大小，數(shù)據(jù)落盤高可靠，Google的幾位大神出品的精品，LSM模型天然寫優(yōu)化，順序?qū)懕P的方式對(duì)于新硬件ssd再適合不過了，不足是僅提供了一個(gè)庫(kù)，需要自己封裝server端。

3. Document Store: Mongodb

分布式nosql，具備了區(qū)別mysql的最大亮點(diǎn)：可擴(kuò)展性。mongodb 最新引人的莫過于提供了sql接口，是目前nosql里最像mysql的，只是沒有ACID的特性，發(fā)展很快，支持了索引等特性，上手容易，對(duì)于數(shù)據(jù)量遠(yuǎn)超內(nèi)存限制的場(chǎng)景來說，還需要慎重。

4. Column Table Store: HBase

這個(gè)富二代似乎不用贅述了，最大的優(yōu)勢(shì)是開源，對(duì)于普通的scan和基于行的get等基本查詢，性能完全不是問題，只是只提供裸的api,易用性上是短板，可擴(kuò)展性方面是最強(qiáng)的，其次坐上了Hadoop的快車，社區(qū)發(fā)展很快，各種基于其上的開源產(chǎn)品不少，來解決諸如join、聚集運(yùn)算等復(fù)雜查詢。

數(shù)據(jù)庫(kù)有哪幾種？

數(shù)據(jù)庫(kù)有兩種類型，分別是關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)與非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)。

1、關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)

包括：MySQL、MariaDB（MySQL的代替品，英文維基百科從MySQL轉(zhuǎn)向MariaDB）、Percona Server（MySQL的代替品）、PostgreSQL、Microsoft Access、Microsoft SQL Server、Google Fusion Tables。

FileMaker、Oracle數(shù)據(jù)庫(kù)、Sybase、dBASE、Clipper、FoxPro、foshub。幾乎所有的數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)都配備了一個(gè)開放式數(shù)據(jù)庫(kù)連接（ODBC）驅(qū)動(dòng)程序，令各個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)之間得以互相集成。

2、非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)（NoSQL）

包括：BigTable（Google）、Cassandra、MongoDB、CouchDB、鍵值（key-value）數(shù)據(jù)庫(kù)、Apache Cassandra（為Facebook所使用）：高度可擴(kuò)展、Dynamo、LevelDB（Google）。

擴(kuò)展資料：

數(shù)據(jù)庫(kù)的作用

數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)是為管理數(shù)據(jù)庫(kù)而設(shè)計(jì)的電腦軟件系統(tǒng)，一般具有存儲(chǔ)、截取、安全保障、備份等基礎(chǔ)功能。

數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)可以依據(jù)它所支持的數(shù)據(jù)庫(kù)模型來作分類，例如關(guān)系式、XML；或依據(jù)所支持的計(jì)算機(jī)類型來作分類，例如服務(wù)器群集、移動(dòng)電話。

或依據(jù)所用查詢語(yǔ)言來作分類，例如SQL、XQuery；或依據(jù)性能沖量重點(diǎn)來作分類，例如最大規(guī)模、最高運(yùn)行速度；亦或其他的分類方式。不論使用哪種分類方式，一些DBMS能夠跨類別，例如，同時(shí)支持多種查詢語(yǔ)言。

參考資料來源：百度百科--數(shù)據(jù)庫(kù)

什么是nosql非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)庫(kù)

基本含義NoSQL(NoSQL = Not Only SQL )，意即“不僅僅是SQL”，是一項(xiàng)全新的數(shù)據(jù)庫(kù)革命性運(yùn)動(dòng)，早期就有人提出，發(fā)展至2009年趨勢(shì)越發(fā)高漲。NoSQL的擁護(hù)者們提倡運(yùn)用非關(guān)系型的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，相對(duì)于鋪天蓋地的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)運(yùn)用，這一概念無疑是一種全新的思維的注入。NoSQLNoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)的四大分類鍵值(Key-Value)存儲(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)這一類數(shù)據(jù)庫(kù)主要會(huì)使用到一個(gè)哈希表，這個(gè)表中有一個(gè)特定的鍵和一個(gè)指針指向特定的數(shù)據(jù)。Key/value模型對(duì)于IT系統(tǒng)來說的優(yōu)勢(shì)在于簡(jiǎn)單、易部署。但是如果DBA只對(duì)部分值進(jìn)行查詢或更新的時(shí)候，Key/value就顯得效率低下了。[3] 舉例如：Tokyo Cabinet/Tyrant, Redis, Voldemort, Oracle BDB.列存儲(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)。這部分?jǐn)?shù)據(jù)庫(kù)通常是用來應(yīng)對(duì)分布式存儲(chǔ)的海量數(shù)據(jù)。鍵仍然存在，但是它們的特點(diǎn)是指向了多個(gè)列。這些列是由列家族來安排的。如：Cassandra, HBase, Riak.文檔型數(shù)據(jù)庫(kù)文檔型數(shù)據(jù)庫(kù)的靈感是來自于Lotus Notes辦公軟件的，而且它同第一種鍵值存儲(chǔ)相類似。該類型的數(shù)據(jù)模型是版本化的文檔，半結(jié)構(gòu)化的文檔以特定的格式存儲(chǔ)，比如JSON。文檔型數(shù)據(jù)庫(kù)可 以看作是鍵值數(shù)據(jù)庫(kù)的升級(jí)版，允許之間嵌套鍵值。而且文檔型數(shù)據(jù)庫(kù)比鍵值數(shù)據(jù)庫(kù)的查詢效率更高。如：CouchDB, MongoDb. 國(guó)內(nèi)也有文檔型數(shù)據(jù)庫(kù)SequoiaDB，已經(jīng)開源。圖形(Graph)數(shù)據(jù)庫(kù)圖形結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)庫(kù)同其他行列以及剛性結(jié)構(gòu)的SQL數(shù)據(jù)庫(kù)不同，它是使用靈活的圖形模型，并且能夠擴(kuò)展到多個(gè)服務(wù)器上。NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)沒有標(biāo)準(zhǔn)的查詢語(yǔ)言(SQL)，因此進(jìn)行數(shù)據(jù)庫(kù)查詢需要制定數(shù)據(jù)模型。許多NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)都有REST式的數(shù)據(jù)接口或者查詢API。[2] 如：Neo4J, InfoGrid, Infinite Graph.因此，我們總結(jié)NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)在以下的這幾種情況下比較適用：1、數(shù)據(jù)模型比較簡(jiǎn)單；2、需要靈活性更強(qiáng)的IT系統(tǒng)；3、對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)性能要求較高；4、不需要高度的數(shù)據(jù)一致性；5、對(duì)于給定key，比較容易映射復(fù)雜值的環(huán)境。

nosql數(shù)據(jù)庫(kù)一般有哪幾種類型？分別用在什么場(chǎng)景

特點(diǎn)：

它們可以處理超大量的數(shù)據(jù)。

它們運(yùn)行在便宜的PC服務(wù)器集群上。

PC集群擴(kuò)充起來非常方便并且成本很低，避免了“sharding”操作的復(fù)雜性和成本。

它們擊碎了性能瓶頸。

NoSQL的支持者稱，通過NoSQL架構(gòu)可以省去將Web或Java應(yīng)用和數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成SQL友好格式的時(shí)間，執(zhí)行速度變得更快。

“SQL并非適用于所有的程序代碼，” 對(duì)于那些繁重的重復(fù)操作的數(shù)據(jù)，SQL值得花錢。但是當(dāng)數(shù)據(jù)庫(kù)結(jié)構(gòu)非常簡(jiǎn)單時(shí)，SQL可能沒有太大用處。

沒有過多的操作。

雖然NoSQL的支持者也承認(rèn)關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)提供了無可比擬的功能集合，而且在數(shù)據(jù)完整性上也發(fā)揮絕對(duì)穩(wěn)定，他們同時(shí)也表示，企業(yè)的具體需求可能沒有那么多。

Bootstrap支持

因?yàn)镹oSQL項(xiàng)目都是開源的，因此它們?nèi)狈?yīng)商提供的正式支持。這一點(diǎn)它們與大多數(shù)開源項(xiàng)目一樣，不得不從社區(qū)中尋求支持。

優(yōu)點(diǎn)：

易擴(kuò)展

NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)種類繁多，但是一個(gè)共同的特點(diǎn)都是去掉關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)的關(guān)系型特性。數(shù)據(jù)之間無關(guān)系，這樣就非常容易擴(kuò)展。也無形之間，在架構(gòu)的層面上帶來了可擴(kuò)展的能力。

大數(shù)據(jù)量，高性能

NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)都具有非常高的讀寫性能，尤其在大數(shù)據(jù)量下，同樣表現(xiàn)優(yōu)秀。這得益于它的無關(guān)系性，數(shù)據(jù)庫(kù)的結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單。一般MySQL使用 Query Cache，每次表的更新Cache就失效，是一種大粒度的Cache，在針對(duì)web2.0的交互頻繁的應(yīng)用，Cache性能不高。而NoSQL的 Cache是記錄級(jí)的，是一種細(xì)粒度的Cache，所以NoSQL在這個(gè)層面上來說就要性能高很多了。

靈活的數(shù)據(jù)模型

NoSQL無需事先為要存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)建立字段，隨時(shí)可以存儲(chǔ)自定義的數(shù)據(jù)格式。而在關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)里，增刪字段是一件非常麻煩的事情。如果是非常大數(shù)據(jù)量的表，增加字段簡(jiǎn)直就是一個(gè)噩夢(mèng)。這點(diǎn)在大數(shù)據(jù)量的web2.0時(shí)代尤其明顯。

高可用

NoSQL在不太影響性能的情況，就可以方便的實(shí)現(xiàn)高可用的架構(gòu)。比如Cassandra，HBase模型，通過復(fù)制模型也能實(shí)現(xiàn)高可用。

主要應(yīng)用：

Apache HBase

這個(gè)大數(shù)據(jù)管理平臺(tái)建立在谷歌強(qiáng)大的BigTable管理引擎基礎(chǔ)上。作為具有開源、Java編碼、分布式多個(gè)優(yōu)勢(shì)的數(shù)據(jù)庫(kù)，Hbase最初被設(shè)計(jì)應(yīng)用于Hadoop平臺(tái)，而這一強(qiáng)大的數(shù)據(jù)管理工具，也被Facebook采用，用于管理消息平臺(tái)的龐大數(shù)據(jù)。

Apache Storm

用于處理高速、大型數(shù)據(jù)流的分布式實(shí)時(shí)計(jì)算系統(tǒng)。Storm為Apache Hadoop添加了可靠的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理功能，同時(shí)還增加了低延遲的儀表板、安全警報(bào)，改進(jìn)了原有的操作方式，幫助企業(yè)更有效率地捕獲商業(yè)機(jī)會(huì)、發(fā)展新業(yè)務(wù)。

Apache Spark

該技術(shù)采用內(nèi)存計(jì)算，從多迭代批量處理出發(fā)，允許將數(shù)據(jù)載入內(nèi)存做反復(fù)查詢，此外還融合數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、流處理和圖計(jì)算等多種計(jì)算范式，Spark用Scala語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)，構(gòu)建在HDFS上，能與Hadoop很好的結(jié)合，而且運(yùn)行速度比MapReduce快100倍。

Apache Hadoop

該技術(shù)迅速成為了大數(shù)據(jù)管理標(biāo)準(zhǔn)之一。當(dāng)它被用來管理大型數(shù)據(jù)集時(shí)，對(duì)于復(fù)雜的分布式應(yīng)用，Hadoop體現(xiàn)出了非常好的性能，平臺(tái)的靈活性使它可以運(yùn)行在商用硬件系統(tǒng)，它還可以輕松地集成結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化和甚至非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)集。

Apache Drill

你有多大的數(shù)據(jù)集？其實(shí)無論你有多大的數(shù)據(jù)集，Drill都能輕松應(yīng)對(duì)。通過支持HBase、Cassandra和MongoDB，Drill建立了交互式分析平臺(tái)，允許大規(guī)模數(shù)據(jù)吞吐，而且能很快得出結(jié)果。

Apache Sqoop

也許你的數(shù)據(jù)現(xiàn)在還被鎖定于舊系統(tǒng)中，Sqoop可以幫你解決這個(gè)問題。這一平臺(tái)采用并發(fā)連接，可以將數(shù)據(jù)從關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)方便地轉(zhuǎn)移到Hadoop中，可以自定義數(shù)據(jù)類型以及元數(shù)據(jù)傳播的映射。事實(shí)上，你還可以將數(shù)據(jù)（如新的數(shù)據(jù)）導(dǎo)入到HDFS、Hive和Hbase中。

Apache Giraph

這是功能強(qiáng)大的圖形處理平臺(tái)，具有很好可擴(kuò)展性和可用性。該技術(shù)已經(jīng)被Facebook采用，Giraph可以運(yùn)行在Hadoop環(huán)境中，可以將它直接部署到現(xiàn)有的Hadoop系統(tǒng)中。通過這種方式，你可以得到強(qiáng)大的分布式作圖能力，同時(shí)還能利用上現(xiàn)有的大數(shù)據(jù)處理引擎。

Cloudera Impala

Impala模型也可以部署在你現(xiàn)有的Hadoop群集上，監(jiān)視所有的查詢。該技術(shù)和MapReduce一樣，具有強(qiáng)大的批處理能力，而且Impala對(duì)于實(shí)時(shí)的SQL查詢也有很好的效果，通過高效的SQL查詢，你可以很快的了解到大數(shù)據(jù)平臺(tái)上的數(shù)據(jù)。

Gephi

它可以用來對(duì)信息進(jìn)行關(guān)聯(lián)和量化處理，通過為數(shù)據(jù)創(chuàng)建功能強(qiáng)大的可視化效果，你可以從數(shù)據(jù)中得到不一樣的洞察力。Gephi已經(jīng)支持多個(gè)圖表類型，而且可以在具有上百萬個(gè)節(jié)點(diǎn)的大型網(wǎng)絡(luò)上運(yùn)行。Gephi具有活躍的用戶社區(qū)，Gephi還提供了大量的插件，可以和現(xiàn)有系統(tǒng)完美的集成到一起，它還可以對(duì)復(fù)雜的IT連接、分布式系統(tǒng)中各個(gè)節(jié)點(diǎn)、數(shù)據(jù)流等信息進(jìn)行可視化分析。

MongoDB

這個(gè)堅(jiān)實(shí)的平臺(tái)一直被很多組織推崇，它在大數(shù)據(jù)管理上有極好的性能。MongoDB最初是由DoubleClick公司的員工創(chuàng)建，現(xiàn)在該技術(shù)已經(jīng)被廣泛的應(yīng)用于大數(shù)據(jù)管理。MongoDB是一個(gè)應(yīng)用開源技術(shù)開發(fā)的NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)，可以用于在JSON這樣的平臺(tái)上存儲(chǔ)和處理數(shù)據(jù)。目前，紐約時(shí)報(bào)、Craigslist以及眾多企業(yè)都采用了MongoDB，幫助他們管理大型數(shù)據(jù)集。（Couchbase服務(wù)器也作為一個(gè)參考）。

十大頂尖公司：

Amazon Web Services

Forrester將AWS稱為“云霸主”，談到云計(jì)算領(lǐng)域的大數(shù)據(jù)，那就不得不提到亞馬遜。該公司的Hadoop產(chǎn)品被稱為EMR（Elastic Map Reduce），AWS解釋這款產(chǎn)品采用了Hadoop技術(shù)來提供大數(shù)據(jù)管理服務(wù)，但它不是純開源Hadoop，經(jīng)過修改后現(xiàn)在被專門用在AWS云上。

Forrester稱EMR有很好的市場(chǎng)前景。很多公司基于EMR為客戶提供服務(wù)，有一些公司將EMR應(yīng)用于數(shù)據(jù)查詢、建模、集成和管理。而且AWS還在創(chuàng)新，F(xiàn)orrester稱未來EMR可以基于工作量的需要自動(dòng)縮放調(diào)整大小。亞馬遜計(jì)劃為其產(chǎn)品和服務(wù)提供更強(qiáng)大的EMR支持，包括它的RedShift數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、新公布的Kenesis實(shí)時(shí)處理引擎以及計(jì)劃中的NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)和商業(yè)智能工具。不過AWS還沒有自己的Hadoop發(fā)行版。

Cloudera

Cloudera有開源Hadoop的發(fā)行版，這個(gè)發(fā)行版采用了Apache Hadoop開源項(xiàng)目的很多技術(shù)，不過基于這些技術(shù)的發(fā)行版也有很大的進(jìn)步。Cloudera為它的Hadoop發(fā)行版開發(fā)了很多功能，包括Cloudera管理器，用于管理和監(jiān)控，以及名為Impala的SQL引擎等。Cloudera的Hadoop發(fā)行版基于開源Hadoop，但也不是純開源的產(chǎn)品。當(dāng)Cloudera的客戶需要Hadoop不具備的某些功能時(shí)，Cloudera的工程師們就會(huì)實(shí)現(xiàn)這些功能，或者找一個(gè)擁有這項(xiàng)技術(shù)的合作伙伴。Forrester表示：“Cloudera的創(chuàng)新方法忠于核心Hadoop，但因?yàn)槠淇蓪?shí)現(xiàn)快速創(chuàng)新并積極滿足客戶需求，這一點(diǎn)使它不同于其他那些供應(yīng)商?！蹦壳埃珻loudera的平臺(tái)已經(jīng)擁有200多個(gè)付費(fèi)客戶，一些客戶在Cloudera的技術(shù)支持下已經(jīng)可以跨1000多個(gè)節(jié)點(diǎn)實(shí)現(xiàn)對(duì)PB級(jí)數(shù)據(jù)的有效管理。

Hortonworks

和Cloudera一樣，Hortonworks是一個(gè)純粹的Hadoop技術(shù)公司。與Cloudera不同的是，Hortonworks堅(jiān)信開源Hadoop比任何其他供應(yīng)商的Hadoop發(fā)行版都要強(qiáng)大。Hortonworks的目標(biāo)是建立Hadoop生態(tài)圈和Hadoop用戶社區(qū)，推進(jìn)開源項(xiàng)目的發(fā)展。Hortonworks平臺(tái)和開源Hadoop聯(lián)系緊密，公司管理人員表示這會(huì)給用戶帶來好處，因?yàn)樗梢苑乐贡还?yīng)商套牢（如果Hortonworks的客戶想要離開這個(gè)平臺(tái)，他們可以輕松轉(zhuǎn)向其他開源平臺(tái)）。這并不是說Hortonworks完全依賴開源Hadoop技術(shù)，而是因?yàn)樵摴緦⑵渌虚_發(fā)的成果回報(bào)給了開源社區(qū)，比如Ambari，這個(gè)工具就是由Hortonworks開發(fā)而成，用來填充集群管理項(xiàng)目漏洞。Hortonworks的方案已經(jīng)得到了Teradata、Microsoft、Red Hat和SAP這些供應(yīng)商的支持。

IBM

當(dāng)企業(yè)考慮一些大的IT項(xiàng)目時(shí)，很多人首先會(huì)想到IBM。IBM是Hadoop項(xiàng)目的主要參與者之一，F(xiàn)orrester稱IBM已有100多個(gè)Hadoop部署，它的很多客戶都有PB級(jí)的數(shù)據(jù)。IBM在網(wǎng)格計(jì)算、全球數(shù)據(jù)中心和企業(yè)大數(shù)據(jù)項(xiàng)目實(shí)施等眾多領(lǐng)域有著豐富的經(jīng)驗(yàn)?！癐BM計(jì)劃繼續(xù)整合SPSS分析、高性能計(jì)算、BI工具、數(shù)據(jù)管理和建模、應(yīng)對(duì)高性能計(jì)算的工作負(fù)載管理等眾多技術(shù)。”

Intel

和AWS類似，英特爾不斷改進(jìn)和優(yōu)化Hadoop使其運(yùn)行在自己的硬件上，具體來說，就是讓Hadoop運(yùn)行在其至強(qiáng)芯片上，幫助用戶打破Hadoop系統(tǒng)的一些限制，使軟件和硬件結(jié)合的更好，英特爾的Hadoop發(fā)行版在上述方面做得比較好。Forrester指出英特爾在最近才推出這個(gè)產(chǎn)品，所以公司在未來還有很多改進(jìn)的可能，英特爾和微軟都被認(rèn)為是Hadoop市場(chǎng)上的潛力股。

MapR Technologies

MapR的Hadoop發(fā)行版目前為止也許是最好的了，不過很多人可能都沒有聽說過。Forrester對(duì)Hadoop用戶的調(diào)查顯示，MapR的評(píng)級(jí)最高，其發(fā)行版在架構(gòu)和數(shù)據(jù)處理能力上都獲得了最高分。MapR已將一套特殊功能融入其Hadoop發(fā)行版中。例如網(wǎng)絡(luò)文件系統(tǒng)（NFS）、災(zāi)難恢復(fù)以及高可用性功能。Forrester說MapR在Hadoop市場(chǎng)上沒有Cloudera和Hortonworks那樣的知名度，MapR要成為一個(gè)真正的大企業(yè)，還需要加強(qiáng)伙伴關(guān)系和市場(chǎng)營(yíng)銷。

Microsoft

微軟在開源軟件問題上一直很低調(diào)，但在大數(shù)據(jù)形勢(shì)下，它不得不考慮讓W(xué)indows也兼容Hadoop，它還積極投入到開源項(xiàng)目中，以更廣泛地推動(dòng)Hadoop生態(tài)圈的發(fā)展。我們可以在微軟的公共云Windows Azure HDInsight產(chǎn)品中看到其成果。微軟的Hadoop服務(wù)基于Hortonworks的發(fā)行版，而且是為Azure量身定制的。

微軟也有一些其他的項(xiàng)目，包括名為Polybase的項(xiàng)目，讓Hadoop查詢實(shí)現(xiàn)了SQLServer查詢的一些功能。Forrester說：“微軟在數(shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、云、OLAP、BI、電子表格（包括PowerPivot）、協(xié)作和開發(fā)工具市場(chǎng)上有很大優(yōu)勢(shì)，而且微軟擁有龐大的用戶群，但要在Hadoop這個(gè)領(lǐng)域成為行業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者還有很遠(yuǎn)的路要走?！?/p>

Pivotal Software

EMC和Vmware部分大數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)分拆組合產(chǎn)生了Pivotal。Pivotal一直努力構(gòu)建一個(gè)性能優(yōu)越的Hadoop發(fā)行版，為此，Pivotal在開源Hadoop的基礎(chǔ)上又添加了一些新的工具，包括一個(gè)名為HAWQ的SQL引擎以及一個(gè)專門解決大數(shù)據(jù)問題的Hadoop應(yīng)用。Forrester稱Pivotal Hadoop平臺(tái)的優(yōu)勢(shì)在于它整合了Pivotal、EMC、Vmware的眾多技術(shù)，Pivotal的真正優(yōu)勢(shì)實(shí)際上等于EMC和Vmware兩大公司為其撐腰。到目前為止，Pivotal的用戶還不到100個(gè)，而且大多是中小型客戶。

Teradata

對(duì)于Teradata來說，Hadoop既是一種威脅也是一種機(jī)遇。數(shù)據(jù)管理，特別是關(guān)于SQL和關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)這一領(lǐng)域是Teradata的專長(zhǎng)。所以像Hadoop這樣的NoSQL平臺(tái)崛起可能會(huì)威脅到Teradata。相反，Teradata接受了Hadoop，通過與Hortonworks合作，Teradata在Hadoop平臺(tái)集成了SQL技術(shù)，這使Teradata的客戶可以在Hadoop平臺(tái)上方便地使用存儲(chǔ)在Teradata數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的數(shù)據(jù)。

AMPLab

通過將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)變?yōu)樾畔?，我們才可以理解世界，而這也正是AMPLab所做的。AMPLab致力于機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)庫(kù)、信息檢索、自然語(yǔ)言處理和語(yǔ)音識(shí)別等多個(gè)領(lǐng)域，努力改進(jìn)對(duì)信息包括不透明數(shù)據(jù)集內(nèi)信息的甄別技術(shù)。除了Spark，開源分布式SQL查詢引擎Shark也源于AMPLab，Shark具有極高的查詢效率，具有良好的兼容性和可擴(kuò)展性。近幾年的發(fā)展使計(jì)算機(jī)科學(xué)進(jìn)入到全新的時(shí)代，而AMPLab為我們?cè)O(shè)想一個(gè)運(yùn)用大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、通信等各種資源和技術(shù)靈活解決難題的方案，以應(yīng)對(duì)越來越復(fù)雜的各種難題。

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