什么是NoSQL

與會(huì)人員來(lái)自Voldemort,Cassandra, Dynomite, HBase, Hypertable, CouchDB, VPork, 以及MongoDB的公司。這個(gè)詞迅速的被人們注意到，有人認(rèn)為只有出席了這次會(huì)議的幾個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)公司的產(chǎn)品才是NoSQL。事實(shí)上，就是對(duì)NoSQL這個(gè)名字本身的理解也是有分歧的：很多NoSQL的倡導(dǎo)者認(rèn)為它不僅僅指的是”No” to SQL，應(yīng)該把它理解成Not Noly SQL才對(duì)。對(duì)于此，我認(rèn)為，應(yīng)該從目前的數(shù)據(jù)庫(kù)生態(tài)環(huán)境中分離出一個(gè)獨(dú)立的數(shù)據(jù)庫(kù)類型，這樣對(duì)NoSQL的未來(lái)更有好處。當(dāng)我們說(shuō)“x 是一個(gè)NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)”時(shí)，我認(rèn)為把NoSQL解釋成“Not Only”是愚蠢的，因?yàn)檫@會(huì)讓這個(gè)術(shù)語(yǔ)變得沒(méi)有價(jià)值。(因?yàn)檫@樣一來(lái)你實(shí)際上可以認(rèn)為SQL Server也是一個(gè)NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù))。我們應(yīng)該把NoSQL的“not only”做另外一種理解——盡管這個(gè)時(shí)候我更愿意使用PolyglotPersistence這個(gè)詞。雖然有這么多的討論，定義如何才是一個(gè)NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)仍然不那么容易。難道所有不使用SQL的數(shù)據(jù)庫(kù)都有資格叫這個(gè)名字嗎？那如何看待那些更老的數(shù)據(jù)庫(kù)如IMS?0?2或?0?2MUMPS呢？如何看待那些沒(méi)有SQL的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)(例如早期的Ingres)？如果有人試圖在這最初的八種數(shù)據(jù)庫(kù)上外掛一個(gè)SQL接口呢？所以，對(duì)于我們這本書來(lái)說(shuō)，我們采取的觀點(diǎn)是，NoSQL是目前的數(shù)據(jù)庫(kù)家族的外來(lái)者。它們有些通用的特征，但沒(méi)有一個(gè)是被明確定義的。不使用關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)模型(或SQL語(yǔ)言)開(kāi)源針對(duì)大型集群而設(shè)計(jì)基于21世紀(jì)互聯(lián)網(wǎng)特征的需求沒(méi)有schema，可以在任何時(shí)候向一條記錄添加新字段雖然在軟件產(chǎn)業(yè)里我們已經(jīng)習(xí)慣了這種模糊的邊界定義，但我承認(rèn)當(dāng)看到又多了這樣一個(gè)定義后，心里還是有些不爽。但重要的是，在我們以后數(shù)十年的開(kāi)發(fā)工作中，這些數(shù)據(jù)庫(kù)提供了我們重要的補(bǔ)充。在未來(lái)普遍使用的過(guò)程中，這些不清晰的定義頂多就像一個(gè)蚊子的叮咬。標(biāo)簽：定義, 數(shù)據(jù)庫(kù)

員工經(jīng)過(guò)長(zhǎng)期磨合與沉淀，具備了協(xié)作精神，得以通過(guò)團(tuán)隊(duì)的力量開(kāi)發(fā)出優(yōu)質(zhì)的產(chǎn)品。成都創(chuàng)新互聯(lián)堅(jiān)持“專注、創(chuàng)新、易用”的產(chǎn)品理念，因?yàn)椤皩Ｗ⑺詫I(yè)、創(chuàng)新互聯(lián)網(wǎng)站所以易用所以簡(jiǎn)單”。公司專注于為企業(yè)提供網(wǎng)站建設(shè)、成都網(wǎng)站制作、微信公眾號(hào)開(kāi)發(fā)、電商網(wǎng)站開(kāi)發(fā)，小程序設(shè)計(jì)，軟件按需開(kāi)發(fā)等一站式互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)服務(wù)。

nosql數(shù)據(jù)庫(kù)的四種類型

一般將NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)分為四大類：鍵值(Key-Value)存儲(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)、列存儲(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)、文檔型數(shù)據(jù)庫(kù)和圖形(Graph)數(shù)據(jù)庫(kù)。它們的數(shù)據(jù)模型、優(yōu)缺點(diǎn)、典型應(yīng)用場(chǎng)景。

鍵值(Key-Value)存儲(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)Key指向Value的鍵值對(duì)，通常用hash表來(lái)實(shí)現(xiàn)查找速度快數(shù)據(jù)無(wú)結(jié)構(gòu)化(通常只被當(dāng)作字符串或者二進(jìn)制數(shù)據(jù))內(nèi)容緩存，主要用于處理大量數(shù)據(jù)的高訪問(wèn)負(fù)載，也用于一些日志系統(tǒng)等。

列存儲(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)，以列簇式存儲(chǔ)，將同一列數(shù)據(jù)存在一起查找速度快，可擴(kuò)展性強(qiáng)，更容易進(jìn)行分布式擴(kuò)展功能相對(duì)局限分布式的文件系統(tǒng)。

文檔型數(shù)據(jù)庫(kù)，Key-Value對(duì)應(yīng)的鍵值對(duì)，Value為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)要求不嚴(yán)格，表結(jié)構(gòu)可變(不需要像關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)一樣需預(yù)先定義表結(jié)構(gòu))，查詢性能不高，而且缺乏統(tǒng)一的查詢語(yǔ)法，Web應(yīng)用。

圖形(Graph)數(shù)據(jù)庫(kù)，圖結(jié)構(gòu)，利用圖結(jié)構(gòu)相關(guān)算法(如最短路徑尋址，N度關(guān)系查找等)，很多時(shí)候需要對(duì)整個(gè)圖做計(jì)算才能得出需要的信息，而且這種結(jié)構(gòu)不太好做分布式的集群方案，社交網(wǎng)絡(luò)，推薦系統(tǒng)等。

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(wú)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(lái)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）

幾種nosql的淺談

1、性能

都比較高，性能對(duì)我們來(lái)說(shuō)應(yīng)該都不是瓶頸。

總體來(lái)講，TPS 方面 redis 和 memcache 差不多，要大于 mongodb。

2、操作的便利性

memcache 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)單一。（key-value）

redis 豐富一些，數(shù)據(jù)操作方面，redis 更好一些，較少的網(wǎng)絡(luò) IO 次數(shù)，同時(shí)還提供 list，set，

hash 等數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的存儲(chǔ)。

mongodb 支持豐富的數(shù)據(jù)表達(dá)，索引，最類似關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)，支持的查詢語(yǔ)言非常豐富。

3、內(nèi)存空間的大小和數(shù)據(jù)量的大小

redis 在 2.0 版本后增加了自己的 VM 特性，突破物理內(nèi)存的限制；可以對(duì) key value 設(shè)置過(guò)

期時(shí)間（類似 memcache）

memcache 可以修改最大可用內(nèi)存,采用 LRU 算法。Memcached 代理軟件 magent，比如建立

10 臺(tái) 4G 的 Memcache 集群，就相當(dāng)于有了 40G。 magent -s 10.1.2.1 -s 10.1.2.2:11211 -b

10.1.2.3:14000 mongoDB 適合大數(shù)據(jù)量的存儲(chǔ)，依賴操作系統(tǒng) VM 做內(nèi)存管理，吃內(nèi)存也比較厲害，服務(wù)

不要和別的服務(wù)在一起。

4、可用性（單點(diǎn)問(wèn)題）

對(duì)于單點(diǎn)問(wèn)題，

redis，依賴客戶端來(lái)實(shí)現(xiàn)分布式讀寫；主從復(fù)制時(shí)，每次從節(jié)點(diǎn)重新連接主節(jié)點(diǎn)都要依賴整

個(gè)快照,無(wú)增量復(fù)制，因性能和效率問(wèn)題，

所以單點(diǎn)問(wèn)題比較復(fù)雜；不支持自動(dòng) sharding,需要依賴程序設(shè)定一致 hash 機(jī)制。

一種替代方案是，不用 redis 本身的復(fù)制機(jī)制，采用自己做主動(dòng)復(fù)制（多份存儲(chǔ)），或者改成

增量復(fù)制的方式（需要自己實(shí)現(xiàn)），一致性問(wèn)題和性能的權(quán)衡

Memcache 本身沒(méi)有數(shù)據(jù)冗余機(jī)制，也沒(méi)必要；對(duì)于故障預(yù)防，采用依賴成熟的 hash 或者環(huán)

狀的算法，解決單點(diǎn)故障引起的抖動(dòng)問(wèn)題。

mongoDB 支持 master-slave,replicaset（內(nèi)部采用 paxos 選舉算法，自動(dòng)故障恢復(fù)）,auto sharding 機(jī)制，對(duì)客戶端屏蔽了故障轉(zhuǎn)移和切分機(jī)制。

5、可靠性（持久化）

對(duì)于數(shù)據(jù)持久化和數(shù)據(jù)恢復(fù)，

redis 支持（快照、AOF）：依賴快照進(jìn)行持久化，aof 增強(qiáng)了可靠性的同時(shí)，對(duì)性能有所影

響

memcache 不支持，通常用在做緩存,提升性能；

MongoDB 從 1.8 版本開(kāi)始采用 binlog 方式支持持久化的可靠性

6、數(shù)據(jù)一致性（事務(wù)支持）

Memcache 在并發(fā)場(chǎng)景下，用 cas 保證一致性redis 事務(wù)支持比較弱，只能保證事務(wù)中的每個(gè)操作連續(xù)執(zhí)行

mongoDB 不支持事務(wù)

7、數(shù)據(jù)分析

mongoDB 內(nèi)置了數(shù)據(jù)分析的功能(mapreduce),其他不支持

8、應(yīng)用場(chǎng)景

redis：數(shù)據(jù)量較小的更性能操作和運(yùn)算上

memcache：用于在動(dòng)態(tài)系統(tǒng)中減少數(shù)據(jù)庫(kù)負(fù)載，提升性能;做緩存，提高性能（適合讀多寫

少，對(duì)于數(shù)據(jù)量比較大，可以采用 sharding）

MongoDB:主要解決海量數(shù)據(jù)的訪問(wèn)效率問(wèn)題。

表格比較：

memcache redis 類型 內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù) 內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)

數(shù)據(jù)類型 在定義 value 時(shí)就要固定數(shù)據(jù)類型 不需要

有字符串，鏈表，集 合和有序集合

虛擬內(nèi)存 不支持 支持

過(guò)期策略 支持 支持

分布式 magent master-slave，一主一從或一主多從

存儲(chǔ)數(shù)據(jù)安全 不支持 使用 save 存儲(chǔ)到 dump.rdb 中

災(zāi)難恢復(fù) 不支持 append only file(aof)用于數(shù)據(jù)恢復(fù)

性能

1、類型——memcache 和 redis 都是將數(shù)據(jù)存放在內(nèi)存，所以是內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)。當(dāng)然，memcache 也可用于緩存其他東西，例如圖片等等。

2、 數(shù)據(jù)類型——Memcache 在添加數(shù)據(jù)時(shí)就要指定數(shù)據(jù)的字節(jié)長(zhǎng)度,而 redis 不需要。

3、 虛擬內(nèi)存——當(dāng)物理內(nèi)存用完時(shí)，可以將一些很久沒(méi)用到的 value 交換到磁盤。

4、 過(guò)期策略——memcache 在 set 時(shí)就指定，例如 set key1 0 0 8,即永不過(guò)期。Redis 可以通

過(guò)例如 expire 設(shè)定，例如 expire name 10。

5、 分布式——設(shè)定 memcache 集群，利用 magent 做一主多從;redis 可以做一主多從。都可

以一主一從。

6、 存儲(chǔ)數(shù)據(jù)安全——memcache 斷電就斷了，數(shù)據(jù)沒(méi)了；redis 可以定期 save 到磁盤。

7、 災(zāi)難恢復(fù)——memcache 同上，redis 丟了后可以通過(guò) aof 恢復(fù)。

Memecache 端口 11211

yum -y install memcached

yum -y install php-pecl-memcache

/etc/init.d/memcached start memcached -d -p 11211 -u memcached -m 64 -c 1024 -P /var/run/memcached/memcached.pid

-d 啟動(dòng)一個(gè)守護(hù)進(jìn)程

-p 端口

-m 分配的內(nèi)存是 M

-c 最大運(yùn)行并發(fā)數(shù)-P memcache 的 pid

//0 壓縮（是否 MEMCACHE_COMPRESSED） 30 秒失效時(shí)間

//delete 5 是 timeout

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(lái)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(guò)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(méi)有太大用處。

沒(méi)有過(guò)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(wú)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(méi)有那么多。

Bootstrap支持

因?yàn)镹oSQL項(xiàng)目都是開(kāi)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(kāi)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(wú)關(guān)系，這樣就非常容易擴(kuò)展。也無(wú)形之間，在架構(gòu)的層面上帶來(lái)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(wú)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(lái)說(shuō)就要性能高很多了。

靈活的數(shù)據(jù)模型

NoSQL無(wú)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(guò)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(kāi)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(lái)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(wú)論你有多大的數(shù)據(jù)集，Drill都能輕松應(yīng)對(duì)。通過(guò)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(wèn)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(guò)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(guò)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(lái)對(duì)信息進(jìn)行關(guān)聯(lián)和量化處理，通過(guò)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(wàn)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(kāi)源技術(shù)開(kāi)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(lái)提供大數(shù)據(jù)管理服務(wù)，但它不是純開(kāi)源Hadoop，經(jīng)過(guò)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(lái)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(guò)AWS還沒(méi)有自己的Hadoop發(fā)行版。

Cloudera

Cloudera有開(kāi)源Hadoop的發(fā)行版，這個(gè)發(fā)行版采用了Apache Hadoop開(kāi)源項(xiàng)目的很多技術(shù)，不過(guò)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(kāi)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(kāi)源Hadoop，但也不是純開(kāi)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。”目前，Cloudera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(kāi)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(kāi)源項(xiàng)目的發(fā)展。Hortonworks平臺(tái)和開(kāi)源Hadoop聯(lián)系緊密，公司管理人員表示這會(huì)給用戶帶來(lái)好處，因?yàn)樗梢苑乐贡还?yīng)商套牢（如果Hortonworks的客戶想要離開(kāi)這個(gè)平臺(tái)，他們可以輕松轉(zhuǎn)向其他開(kāi)源平臺(tái)）。這并不是說(shuō)Hortonworks完全依賴開(kāi)源Hadoop技術(shù)，而是因?yàn)樵摴緦⑵渌虚_(kāi)發(fā)的成果回報(bào)給了開(kāi)源社區(qū)，比如Ambari，這個(gè)工具就是由Hortonworks開(kāi)發(fā)而成，用來(lái)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)。“IBM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(lái)說(shuō)，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(lái)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(guò)很多人可能都沒(méi)有聽(tīng)說(shuō)過(guò)。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(shuō)MapR在Hadoop市場(chǎng)上沒(méi)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(kāi)源軟件問(wèn)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(kāi)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(shuō)：“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(kāi)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。”

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(kāi)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(wèn)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(lái)說(shuō)，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(guò)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(guò)將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)變?yōu)樾畔ⅲ覀儾趴梢岳斫馐澜纾@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(kāi)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(lái)越復(fù)雜的各種難題。

nosql數(shù)據(jù)庫(kù)有哪些

Membase

Membase 是 NoSQL 家族的一個(gè)新的重量級(jí)的成員。Membase是開(kāi)源項(xiàng)目，源代碼采用了Apache2.0的使用許可。該項(xiàng)目托管在GitHub.Source tarballs上，可以下載beta版本的Linux二進(jìn)制包。該產(chǎn)品主要是由North Scale的memcached核心團(tuán)隊(duì)成員開(kāi)發(fā)完成，其中還包括Zynga和NHN這兩個(gè)主要貢獻(xiàn)者的工程師，這兩個(gè)組織都是很大的在線游戲和社區(qū)網(wǎng)絡(luò)空間的供應(yīng)商。

Membase容易安裝、操作，可以從單節(jié)點(diǎn)方便的擴(kuò)展到集群，而且為memcached（有線協(xié)議的兼容性）實(shí)現(xiàn)了即插即用功能，在應(yīng)用方面為開(kāi)發(fā)者和經(jīng)營(yíng)者提供了一個(gè)比較低的門檻。做為緩存解決方案，Memcached已經(jīng)在不同類型的領(lǐng)域（特別是大容量的Web應(yīng)用）有了廣泛的使用，其中 Memcached的部分基礎(chǔ)代碼被直接應(yīng)用到了Membase服務(wù)器的前端。

通過(guò)兼容多種編程語(yǔ)言和框架，Membase具備了很好的復(fù)用性。在安裝和配置方面，Membase提供了有效的圖形化界面和編程接口，包括可配置 的告警信息。

Membase的目標(biāo)是提供對(duì)外的線性擴(kuò)展能力，包括為了增加集群容量，可以針對(duì)統(tǒng)一的節(jié)點(diǎn)進(jìn)行復(fù)制。 另外，對(duì)存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)進(jìn)行再分配仍然是必要的。

這方面的一個(gè)有趣的特性是NoSQL解決方案所承諾的可預(yù)測(cè)的性能，類準(zhǔn)確性的延遲和吞吐量。通過(guò)如下方式可以獲得上面提到的特性：

◆ 自動(dòng)將在線數(shù)據(jù)遷移到低延遲的存儲(chǔ)介質(zhì)的技術(shù)（內(nèi)存，固態(tài)硬盤，磁盤）

◆ 可選的寫操作一一異步，同步（基于復(fù)制，持久化）

◆ 反向通道再平衡[未來(lái)考慮支持]

◆ 多線程低鎖爭(zhēng)用

◆ 盡可能使用異步處理

◆ 自動(dòng)實(shí)現(xiàn)重復(fù)數(shù)據(jù)刪除

◆ 動(dòng)態(tài)再平衡現(xiàn)有集群

◆ 通過(guò)把數(shù)據(jù)復(fù)制到多個(gè)集群?jiǎn)卧椭С挚焖偈∞D(zhuǎn)移來(lái)提供系統(tǒng)的高可用性。

MongoDB

MongoDB是一個(gè)介于關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)和非關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)之間的產(chǎn)品，是非關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)當(dāng)中功能最豐富，最像關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)的。他支持的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)非常松散，是類似json的bjson格式，因此可以存儲(chǔ)比較復(fù)雜的數(shù)據(jù)類型。Mongo最大的特點(diǎn)是他支持的查詢語(yǔ)言非常強(qiáng)大，其語(yǔ)法有點(diǎn)類似于面向?qū)ο蟮牟樵冋Z(yǔ)言，幾乎可以實(shí)現(xiàn)類似關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)單表查詢的絕大部分功能，而且還支持對(duì)數(shù)據(jù)建立索引。它的特點(diǎn)是高性能、易部署、易使用，存儲(chǔ)數(shù)據(jù)非常方便。

主要功能特性：

◆ 面向集合存儲(chǔ)，易存儲(chǔ)對(duì)象類型的數(shù)據(jù)

“面向集合”（Collenction-Oriented），意思是數(shù)據(jù)被分組存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)集中，被稱為一個(gè)集合（Collenction)。每個(gè) 集合在數(shù)據(jù)庫(kù)中都有一個(gè)唯一的標(biāo)識(shí)名，并且可以包含無(wú)限數(shù)目的文檔。集合的概念類似關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)（RDBMS）里的表（table），不同的是它不需要定 義任何模式（schema)。

◆ 模式自由

模式自由（schema-free)，意味著對(duì)于存儲(chǔ)在mongodb數(shù)據(jù)庫(kù)中的文件，我們不需要知道它的任何結(jié)構(gòu)定義。如果需要的話，你完全可以把不同結(jié)構(gòu)的文件存儲(chǔ)在同一個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)里。

◆支持動(dòng)態(tài)查詢

◆支持完全索引，包含內(nèi)部對(duì)象

◆支持查詢

◆支持復(fù)制和故障恢復(fù)

◆使用高效的二進(jìn)制數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，包括大型對(duì)象（如視頻等）

◆自動(dòng)處理碎片，以支持云計(jì)算層次的擴(kuò)展性

◆支持RUBY，PYTHON，JAVA，C++，PHP等多種語(yǔ)言

◆文件存儲(chǔ)格式為BSON（一種JSON的擴(kuò)展）

BSON（Binary Serialized document Format）存儲(chǔ)形式是指：存儲(chǔ)在集合中的文檔，被存儲(chǔ)為鍵-值對(duì)的形式。鍵用于唯一標(biāo)識(shí)一個(gè)文檔，為字符串類型，而值則可以是各種復(fù)雜的文件類型。

◆可通過(guò)網(wǎng)絡(luò)訪問(wèn)

MongoDB服務(wù)端可運(yùn)行在Linux、Windows或OS X平臺(tái)，支持32位和64位應(yīng)用，默認(rèn)端口為27017。推薦運(yùn)行在64位平臺(tái)，因?yàn)镸ongoDB在32位模式運(yùn)行時(shí)支持的最大文件尺寸為2GB。

MongoDB把數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在文件中（默認(rèn)路徑為：/data/db），為提高效率使用內(nèi)存映射文件進(jìn)行管理。

Hypertable

Hypertable是一個(gè)開(kāi)源、高性能、可伸縮的數(shù)據(jù)庫(kù)，它采用與Google的Bigtable相似的模型。在過(guò)去數(shù)年中，Google為在PC集群 上運(yùn)行的可伸縮計(jì)算基礎(chǔ)設(shè)施設(shè)計(jì)建造了三個(gè)關(guān)鍵部分。第一個(gè)關(guān)鍵的基礎(chǔ)設(shè)施是Google File System（GFS），這是一個(gè)高可用的文件系統(tǒng)，提供了一個(gè)全局的命名空間。它通過(guò)跨機(jī)器（和跨機(jī)架）的文件數(shù)據(jù)復(fù)制來(lái)達(dá)到高可用性，并因此免受傳統(tǒng) 文件存儲(chǔ)系統(tǒng)無(wú)法避免的許多失敗的影響，比如電源、內(nèi)存和網(wǎng)絡(luò)端口等失敗。第二個(gè)基礎(chǔ)設(shè)施是名為Map-Reduce的計(jì)算框架，它與GFS緊密協(xié)作，幫 助處理收集到的海量數(shù)據(jù)。第三個(gè)基礎(chǔ)設(shè)施是Bigtable，它是傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)的替代。Bigtable讓你可以通過(guò)一些主鍵來(lái)組織海量數(shù)據(jù)，并實(shí)現(xiàn)高效的 查詢。Hypertable是Bigtable的一個(gè)開(kāi)源實(shí)現(xiàn)，并且根據(jù)我們的想法進(jìn)行了一些改進(jìn)。

Apache Cassandra

Apache Cassandra是一套開(kāi)源分布式Key-Value存儲(chǔ)系統(tǒng)。它最初由Facebook開(kāi)發(fā)，用于儲(chǔ)存特別大的數(shù)據(jù)。Facebook在使用此系統(tǒng)。

主要特性：

◆ 分布式

◆ 基于column的結(jié)構(gòu)化

◆ 高伸展性

Cassandra的主要特點(diǎn)就是它不是一個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)，而是由一堆數(shù)據(jù)庫(kù)節(jié)點(diǎn)共同構(gòu)成的一個(gè)分布式網(wǎng)絡(luò)服務(wù)，對(duì)Cassandra 的一個(gè)寫操作，會(huì)被復(fù)制到其他節(jié)點(diǎn)上去，對(duì)Cassandra的讀操作，也會(huì)被路由到某個(gè)節(jié)點(diǎn)上面去讀取。對(duì)于一個(gè)Cassandra群集來(lái)說(shuō)，擴(kuò)展性能 是比較簡(jiǎn)單的事情，只管在群集里面添加節(jié)點(diǎn)就可以了。

Cassandra是一個(gè)混合型的非關(guān)系的數(shù)據(jù)庫(kù)，類似于Google的BigTable。其主要功能比 Dynomite（分布式的Key-Value存 儲(chǔ)系統(tǒng)）更豐富，但支持度卻不如文檔存儲(chǔ)MongoDB（介于關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)和非關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)之間的開(kāi)源產(chǎn)品，是非關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)當(dāng)中功能最豐富，最像關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù) 的。Cassandra最初由Facebook開(kāi)發(fā)，后轉(zhuǎn)變成了開(kāi)源項(xiàng)目。它是一個(gè)網(wǎng)絡(luò)社交云計(jì)算方面理想的數(shù)據(jù)庫(kù)。以Amazon專有的完全分布式的Dynamo為基礎(chǔ)，結(jié)合了Google BigTable基于列族（Column Family）的數(shù)據(jù)模型。P2P去中心化的存儲(chǔ)。很多方面都可以稱之為Dynamo 2.0。

CouchDB

所用語(yǔ)言： Erlang

特點(diǎn)：DB一致性，易于使用

使用許可： Apache

協(xié)議： HTTP/REST

雙向數(shù)據(jù)復(fù)制，持續(xù)進(jìn)行或臨時(shí)處理，處理時(shí)帶沖突檢查，因此，采用的是master-master復(fù)制

MVCC – 寫操作不阻塞讀操作

可保存文件之前的版本

Crash-only（可靠的）設(shè)計(jì)

需要不時(shí)地進(jìn)行數(shù)據(jù)壓縮

視圖：嵌入式 映射/減少

格式化視圖：列表顯示

支持進(jìn)行服務(wù)器端文檔驗(yàn)證

支持認(rèn)證

根據(jù)變化實(shí)時(shí)更新

支持附件處理

因此， CouchApps（獨(dú)立的 js應(yīng)用程序）

需要 jQuery程序庫(kù)

最佳應(yīng)用場(chǎng)景：適用于數(shù)據(jù)變化較少，執(zhí)行預(yù)定義查詢，進(jìn)行數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)的應(yīng)用程序。適用于需要提供數(shù)據(jù)版本支持的應(yīng)用程序。

例如：CRM、CMS系統(tǒng)。 master-master復(fù)制對(duì)于多站點(diǎn)部署是非常有用的。

和其他數(shù)據(jù)庫(kù)比較，其突出特點(diǎn)是：

◆ 模式靈活 ：使用Cassandra，像文檔存儲(chǔ)，你不必提前解決記錄中的字段。你可以在系統(tǒng)運(yùn)行時(shí)隨意的添加或移除字段。這是一個(gè)驚人的效率提升，特別是在大型部 署上。

◆ 真正的可擴(kuò)展性 ：Cassandra是純粹意義上的水平擴(kuò)展。為給集群添加更多容量，可以指向另一臺(tái)電腦。你不必重啟任何進(jìn)程，改變應(yīng)用查詢，或手動(dòng)遷移任何數(shù)據(jù)。

◆ 多數(shù)據(jù)中心識(shí)別 ：你可以調(diào)整你的節(jié)點(diǎn)布局來(lái)避免某一個(gè)數(shù)據(jù)中心起火，一個(gè)備用的數(shù)據(jù)中心將至少有每條記錄的完全復(fù)制。

◆ 范圍查詢 ：如果你不喜歡全部的鍵值查詢，則可以設(shè)置鍵的范圍來(lái)查詢。

◆ 列表數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) ：在混合模式可以將超級(jí)列添加到5維。對(duì)于每個(gè)用戶的索引，這是非常方便的。

◆ 分布式寫操作 ：有可以在任何地方任何時(shí)間集中讀或?qū)懭魏螖?shù)據(jù)。并且不會(huì)有任何單點(diǎn)失敗。

問(wèn)度娘，啥都有。

本文名稱：noSQL主要有六大類型,NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)的幾大類型
標(biāo)題網(wǎng)址：http://chinadenli.net/article29/dsiigch.html

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