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與nosql數(shù)據(jù)庫,nosql的數(shù)據(jù)庫有哪些

什么是NoSQL數(shù)據(jù)庫

什么是NoSQL數(shù)據(jù)庫?從名稱“非SQL”或“非關(guān)系型”衍生而來,這些數(shù)據(jù)庫不使用類似SQL的查詢語言,通常稱為結(jié)構(gòu)化存儲。這些數(shù)據(jù)庫自1960年就已經(jīng)存在,但是直到現(xiàn)在一些大公司(例如Google和Facebook)開始使用它們時,這些數(shù)據(jù)庫才流行起來。該數(shù)據(jù)庫最明顯的優(yōu)勢是擺脫了一組固定的列、連接和類似SQL的查詢語言的限制。有時,NoSQL這個名稱也可能表示“不僅僅SQL”,來確保它們可能支持SQL。 NoSQL數(shù)據(jù)庫使用諸如鍵值、寬列、圖形或文檔之類的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),并且可以如JSON之類的不同格式存儲。

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哪個屬于Nosql數(shù)據(jù)庫

NoSQL,泛指非關(guān)系型的數(shù)據(jù)庫。隨著互聯(lián)網(wǎng)web2.0網(wǎng)站的興起,傳統(tǒng)的關(guān)系數(shù)據(jù)庫在處理web2.0網(wǎng)站,特別是超大規(guī)模和高并發(fā)的SNS類型的web2.0純動態(tài)網(wǎng)站已經(jīng)顯得力不從心,出現(xiàn)了很多難以克服的問題,而非關(guān)系型的數(shù)據(jù)庫則由于其本身的特點得到了非常迅速的發(fā)展。

常見的Nosql數(shù)據(jù)庫有:

一、Redis數(shù)據(jù)庫

Redis(RemoteDictionaryServer),即遠程字典服務(wù),是一個開源的使用ANSIC語言編寫、支持網(wǎng)絡(luò)、可基于內(nèi)存亦可持久化的日志型、Key-Value數(shù)據(jù)庫,并提供多種語言的API。從2010年3月15日起,Redis的開發(fā)工作由VMware主持。從2013年5月開始,Redis的開發(fā)由Pivotal贊助。

二、MongoDB數(shù)據(jù)庫

MongoDB是一個介于關(guān)系數(shù)據(jù)庫和非關(guān)系數(shù)據(jù)庫之間的產(chǎn)品,是非關(guān)系數(shù)據(jù)庫當(dāng)中功能最豐富,最像關(guān)系數(shù)據(jù)庫的。它支持的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)非常松散,是類似json的bson格式,因此可以存儲比較復(fù)雜的數(shù)據(jù)類型。

Mongo最大的特點是它支持的查詢語言非常強大,其語法有點類似于面向?qū)ο蟮牟樵冋Z言,幾乎可以實現(xiàn)類似關(guān)系數(shù)據(jù)庫單表查詢的絕大部分功能,而且還支持對數(shù)據(jù)建立索引。

擴展資料:

對于NoSQL并沒有一個明確的范圍和定義,但是他們都普遍存在下面一些共同特征:

一、易擴展

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

二、大數(shù)據(jù)量,高性能

NoSQL數(shù)據(jù)庫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)庫的結(jié)構(gòu)簡單。一般MySQL使用Query Cache。NoSQL的Cache是記錄級的,是一種細粒度的Cache,所以NoSQL在這個層面上來說性能就要高很多。

三、靈活的數(shù)據(jù)模型

NoSQL無須事先為要存儲的數(shù)據(jù)建立字段,隨時可以存儲自定義的數(shù)據(jù)格式。而在關(guān)系數(shù)據(jù)庫里,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,增加字段簡直就是——個噩夢。這點在大數(shù)據(jù)量的Web2.0時代尤其明顯。

四、高可用

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

參考資料來源:百度百科-NoSQL

AWS開源可跨關(guān)聯(lián)式與NoSQL數(shù)據(jù)庫的查詢語言PartiQL

AWS推出了與SQL兼容的查詢語言PartiQL,只要數(shù)據(jù)庫查詢引擎提供PartiQL支持,使用者就能以PartiQL單一查詢關(guān)聯(lián)式數(shù)據(jù)庫的結(jié)構(gòu)化資料,以及開放資料格式中的巢狀資料或是半結(jié)構(gòu)化資料,甚至還能用來查詢NoSQL或是文件數(shù)據(jù)庫中無固定結(jié)構(gòu)(Schema-less)的資料。除了AWS自家的數(shù)據(jù)庫服務(wù),NoSQL數(shù)據(jù)庫Couchbase Server也承諾將會支持PartiQL。

企業(yè)資料分散在關(guān)聯(lián)式數(shù)據(jù)庫、非關(guān)聯(lián)式數(shù)據(jù)庫以及資料湖泊中。高度結(jié)構(gòu)化的資料,儲存在SQL數(shù)據(jù)庫或是資料倉儲;無固定結(jié)構(gòu)的資料則由鍵值儲存、圖形數(shù)據(jù)庫(Graph Database)、分類帳數(shù)據(jù)庫或是時間序列數(shù)據(jù)庫等NoSQL數(shù)據(jù)庫處理;而在資料湖泊中的資料,可能也有部分缺乏結(jié)構(gòu),或是可能為巢狀或是多值結(jié)構(gòu)。不同的資料類型適用于不同的使用案例,而每種類型的資料,可能都有自己的查詢語言。

不同的資料儲存對應(yīng)不同的查詢語言,當(dāng)企業(yè)更換資料格式或是數(shù)據(jù)庫引擎時,可能還需要跟著改變應(yīng)用程式和查詢語法,AWS提到,這對于資料的應(yīng)用,特別是使用資料湖泊的靈活性與效率,有著很大的阻礙。為了統(tǒng)一不同類型數(shù)據(jù)庫存取方法,AWS發(fā)布了查詢語言PartiQL,這是個與SQL兼容的查詢語言,可以用來查詢以各種格式儲存在各地的資料。

用戶可以使用PartiQL來查詢關(guān)聯(lián)式數(shù)據(jù)庫,像是在Redshift實作交易或是資料分析等應(yīng)用,或?qū)τ贏mazon S3資料湖泊的開放資料格式,同樣能使用PartiQL對巢狀資料與半結(jié)構(gòu)化資料例如Amazon Ion格式進行查詢,另外,PartiQL也可用于文件數(shù)據(jù)庫等NoSQL數(shù)據(jù)庫,查詢無固定結(jié)構(gòu)的資料。

AWS表示,PartiQL的出現(xiàn),是為了滿足自家查詢和轉(zhuǎn)換大量資料的需求,其提供嚴(yán)格的SQL兼容性,可與標(biāo)準(zhǔn)SQL混合使用,執(zhí)行連接(Join)、過濾(Filtering)與聚合(Aggregation)操作,并以最小擴充支持巢狀和半結(jié)構(gòu)化資料,讓開發(fā)者以簡單且一致的方法,不需要更改查詢語言,就能查詢各種格式和服務(wù)的資料。

PartiQL具格式獨立性與儲存獨立性,PartiQL語法和語義不依賴任何資料格式,無論使用者是要查詢JSON、Parquet、ORC、CSV還是Ion等格式,查詢語句的寫法都相同,PartiQL的查詢在綜合邏輯類型系統(tǒng)上運作,才對應(yīng)到不同底層的格式。而PartiQL也不相依于特定資料儲存,因此適用于不同的底層資料儲存。

雖然過去針對跨不同類型數(shù)據(jù)庫查詢的問題,已有不少解決方案,AWS指出,像是Postgres JSON同樣也兼容于SQL,但是卻無法良好地處理JSON巢狀資料;而半結(jié)構(gòu)化查詢語言,雖然能良好處理巢狀資料,但卻無法與SQL語言兼容。AWS提到,PartiQL是第一個能夠完全解決這些問題的查詢語言。

目前AWS已在自家多項服務(wù)支持PartiQL,包括Amazon S3 Select、Amazon Glacier Select、Amazon Redshift Spectrum、Amazon QLDB,接下來幾個月將會有更多的AWS服務(wù)支持PartiQL,Couchbase也公布將加入支持PartiQL的行列?,F(xiàn)在PartiQL以Apache2.0授權(quán)許可開源,公開教學(xué)、規(guī)范以及參考實作,所有社群都能使用并參與貢獻。

什么是NoSQL數(shù)據(jù)庫?

答案:A

1.文檔型數(shù)據(jù)庫

作為最受歡迎的NoSQL產(chǎn)品,文檔型數(shù)據(jù)庫MongoDB當(dāng)仁不讓地占據(jù)了第一的位置,同時它也是所有NoSQL數(shù)據(jù)庫中排名最靠前的產(chǎn)品(總排行榜第七名)。Apache基金會的CouchDB排在第二,基于.Net的數(shù)據(jù)庫RavenDB排在第三,Couchbase排在第四。

2.鍵值(Key-value)數(shù)據(jù)庫

鍵值(Key-value)數(shù)據(jù)庫是NoSQL領(lǐng)域中應(yīng)用范圍最廣的,也是涉及產(chǎn)品最多的一種模型。從最簡單的BerkeleyDB到功能豐富的分布式數(shù)據(jù)庫Riak再到Amazon托管的DynamoDB不一而足。

在鍵值數(shù)據(jù)庫流行度排行中,Redis不出意外地排名第一,它是一款由Vmware支持的內(nèi)存數(shù)據(jù)庫,總體排名第十一。排在第二位的是Memcached,它在緩存系統(tǒng)中應(yīng)用十分廣泛。排在之后的是Riak、BerkeleyDB、SimpleDB、DynamoDB以及甲骨文的Oracle NoSQL數(shù)據(jù)庫。值得注意的是,Oracle NoSQL數(shù)據(jù)庫上榜不久,得分已經(jīng)翻番,上升勢頭非常迅猛。

3. 列式存儲

列式存儲被視為NoSQL數(shù)據(jù)庫中非常重要的一種模式,其中Cassandra流行度最高,它已經(jīng)由Facebook轉(zhuǎn)交給到Apache進行管理,同時Cassandra在全體數(shù)據(jù)庫排名中排在第十位,緊隨MongoDB成為第二受歡迎的NoSQL數(shù)據(jù)庫?;贖adoop的Hbase排在第二位,Hypertable排在第三。而Google的BigTable并未列入排名,原因是它并未正式公開。

一、NoSQL數(shù)據(jù)庫簡介

Web1.0的時代,數(shù)據(jù)訪問量很有限,用一夫當(dāng)關(guān)的高性能的單點服務(wù)器可以解決大部分問題。

隨著Web2.0的時代的到來,用戶訪問量大幅度提升,同時產(chǎn)生了大量的用戶數(shù)據(jù)。加上后來的智能移動設(shè)備的普及,所有的互聯(lián)網(wǎng)平臺都面臨了巨大的性能挑戰(zhàn)。

NoSQL(NoSQL = Not Only SQL ),意即“不僅僅是SQL”,泛指非關(guān)系型的數(shù)據(jù)庫。

NoSQL 不依賴業(yè)務(wù)邏輯方式存儲,而以簡單的key-value模式存儲。因此大大的增加了數(shù)據(jù)庫的擴展能力。

Memcache Memcache Redis Redis MongoDB MongoDB 列式數(shù)據(jù)庫 列式數(shù)據(jù)庫 Hbase Hbase

HBase是Hadoop項目中的數(shù)據(jù)庫。它用于需要對大量的數(shù)據(jù)進行隨機、實時的讀寫操作的場景中。

HBase的目標(biāo)就是處理數(shù)據(jù)量非常龐大的表,可以用普通的計算機處理超過10億行數(shù)據(jù),還可處理有數(shù)百萬列元素的數(shù)據(jù)表。

Cassandra Cassandra

Apache Cassandra是一款免費的開源NoSQL數(shù)據(jù)庫,其設(shè)計目的在于管理由大量商用服務(wù)器構(gòu)建起來的龐大集群上的海量數(shù)據(jù)集(數(shù)據(jù)量通常達到PB級別)。在眾多顯著特性當(dāng)中,Cassandra最為卓越的長處是對寫入及讀取操作進行規(guī)模調(diào)整,而且其不強調(diào)主集群的設(shè)計思路能夠以相對直觀的方式簡化各集群的創(chuàng)建與擴展流程。

主要應(yīng)用:社會關(guān)系,公共交通網(wǎng)絡(luò),地圖及網(wǎng)絡(luò)拓譜(n*(n-1)/2)

nosql數(shù)據(jù)庫的四種類型

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

鍵值(Key-Value)存儲數(shù)據(jù)庫Key指向Value的鍵值對,通常用hash表來實現(xiàn)查找速度快數(shù)據(jù)無結(jié)構(gòu)化(通常只被當(dāng)作字符串或者二進制數(shù)據(jù))內(nèi)容緩存,主要用于處理大量數(shù)據(jù)的高訪問負(fù)載,也用于一些日志系統(tǒng)等。

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

文檔型數(shù)據(jù)庫,Key-Value對應(yīng)的鍵值對,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)一的查詢語法,Web應(yīng)用。

圖形(Graph)數(shù)據(jù)庫,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),很多時候需要對整個圖做計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。

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