什么是kv數(shù)據(jù)庫(kù)

一個(gè)解決方案是使用鍵值（Key-Value）存儲(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)，這是一種NoSQL（非

十多年的鞍山網(wǎng)站建設(shè)經(jīng)驗(yàn)，針對(duì)設(shè)計(jì)、前端、開(kāi)發(fā)、售后、文案、推廣等六對(duì)一服務(wù)，響應(yīng)快，48小時(shí)及時(shí)工作處理。網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷推廣的優(yōu)勢(shì)是能夠根據(jù)用戶設(shè)備顯示端的尺寸不同，自動(dòng)調(diào)整鞍山建站的顯示方式，使網(wǎng)站能夠適用不同顯示終端，在瀏覽器中調(diào)整網(wǎng)站的寬度，無(wú)論在任何一種瀏覽器上瀏覽網(wǎng)站，都能展現(xiàn)優(yōu)雅布局與設(shè)計(jì)，從而大程度地提升瀏覽體驗(yàn)。成都創(chuàng)新互聯(lián)從事“鞍山網(wǎng)站設(shè)計(jì)”,“鞍山網(wǎng)站推廣”以來(lái)，每個(gè)客戶項(xiàng)目都認(rèn)真落實(shí)執(zhí)行。

關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)

）模型，其數(shù)據(jù)按照鍵值對(duì)的形式進(jìn)行組織、索引和存儲(chǔ)。KV存儲(chǔ)非常適合不涉及過(guò)多數(shù)據(jù)關(guān)系業(yè)務(wù)關(guān)系的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，同時(shí)能有效減少讀寫(xiě)磁盤(pán)的次數(shù)，比

SQL數(shù)據(jù)庫(kù)

存儲(chǔ)擁有更好的讀寫(xiě)性能。

以下哪個(gè)選項(xiàng)屬于文檔型nosql

nosql四大分類：1、KV鍵值對(duì)。

2、文檔型數(shù)據(jù)庫(kù)。

3、列存儲(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)。

4、圖關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)。nosql是非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)，NoSQL（NotOnlySQL），意思是"不僅僅是SQL"，指的是非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)，是對(duì)不同于傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)的統(tǒng)稱。

簡(jiǎn)述什么是nosql數(shù)據(jù)庫(kù)，并列舉兩種常見(jiàn)的nosql數(shù)據(jù)庫(kù)名稱及其特點(diǎn)

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(jiàn)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(guò)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(pán)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(pán)高可靠，Google的幾位大神出品的精品，LSM模型天然寫(xiě)優(yōu)化，順序?qū)懕P(pán)的方式對(duì)于新硬件ssd再適合不過(guò)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(guò)于提供了sql接口，是目前nosql里最像mysql的，只是沒(méi)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(lái)說(shuō)，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(kāi)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(wèn)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(kāi)源產(chǎn)品不少，來(lái)解決諸如join、聚集運(yùn)算等復(fù)雜查詢。

請(qǐng)問(wèn)那個(gè)高手用過(guò)oracle nosql數(shù)據(jù)庫(kù)，求幫助？急.........

下載NoSQL(社區(qū)版、企業(yè)版)：

如果沒(méi)有還要下載JAVA：

把下載的kv-ce-2.1.3.zip解壓到kv-ce-2.1.3目錄里，

命令行窗口1：

cd?kv-ce-2.1.3

java?-jar?lib/kvstore.jar?kvlite

命令行窗口2：

cd?kv-2.1.3

java?-jar?lib/kvstore.jar?ping?-host?myhost?-port?5000

編譯并運(yùn)行實(shí)例程序：

javac?-cp?examples:lib/kvclient.jar?examples/hello/HelloBigDataWorld.java

java?-cp?examples:lib/kvclient.jar?hello.HelloBigDataWorld

管理示例：

java?-jar?lib/kvstore.jar?runadmin?-host?host01?-port?5000

kv-?configure?-name?"mystore"

kv-?plan?deploy-datacenter?-name?MyDC?-rf?3?-wait

kv-?plan?deploy-sn?-dcname?MyDC?-host?host01?-port?5000?-wait

kv-?plan?deploy-admin?-sn?sn1?-port?5001

kv-?pool?create?-name?MyPool

kv-?pool?join?-name?MyPool?-sn?sn1

kv-?plan?deploy-sn?-dcname?MyDC?-host?host02?-port?5000?-wait

kv-?pool?join?-name?MyPool?-sn?sn2

kv-?plan?deploy-sn?-dcname?MyDC?-host?host03?-port?5000?-wait

kv-?pool?join?-name?MyPool?-sn?sn3

kv-?topology?create?-name?MyStoreLayout?-pool?MyPool?-partitions?100

kv-?topology?preview?-name?MyStoreLayout

kv-?plan?deploy-topology?-name?MyStoreLayout?-wait

kv-?show?plans

kv-?show?topology

kv-?verify

kv-?quit

一般什么產(chǎn)品或者系統(tǒng)或網(wǎng)站會(huì)使用K/V數(shù)據(jù)庫(kù)型數(shù)據(jù)庫(kù)呢

KV型存儲(chǔ)系統(tǒng)是最常用的NoSQL存儲(chǔ)系統(tǒng)之一。Memcached和Redis是其最具代表的兩個(gè)產(chǎn)品。本文將詳細(xì)介紹Memcached和Redis的常用場(chǎng)景及如何構(gòu)建一個(gè)高可用和自動(dòng)彈性伸縮的KV存儲(chǔ)系統(tǒng)。

Cache加DB是最常見(jiàn)的存儲(chǔ)層架構(gòu)。時(shí)間局部性原理指出正在被訪問(wèn)的數(shù)據(jù)很可能會(huì)在近期再次被訪問(wèn)。根據(jù)這一原理應(yīng)用程序?qū)⒆罱L問(wèn)過(guò)的數(shù)據(jù)保存在Cache中，每次讀取請(qǐng)求首先訪問(wèn)Cache，若Cache中保存有該數(shù)據(jù)則直接獲取數(shù)據(jù)返回給前端。若Cache中該數(shù)據(jù)不存在則從DB獲取數(shù)據(jù)并將該數(shù)據(jù)保存到Cache；若數(shù)據(jù)被更新或刪除則將Cache中對(duì)應(yīng)數(shù)據(jù)置為失效。使用Cache能夠很好地緩解DB的讀請(qǐng)求壓力。KV存儲(chǔ)系統(tǒng)既可以應(yīng)用在Cache層也可以應(yīng)用在DB層。

Memcached使用內(nèi)存作為存儲(chǔ)介質(zhì)，因?yàn)閮?nèi)存數(shù)據(jù)的易失性Memcached主要應(yīng)用在Cache層。Memcached常見(jiàn)的應(yīng)用場(chǎng)景是存儲(chǔ)一些讀取頻繁但更新較少的數(shù)據(jù)，如靜態(tài)網(wǎng)頁(yè)、系統(tǒng)配置及規(guī)則數(shù)據(jù)、活躍用戶的基本數(shù)據(jù)和個(gè)性化定制數(shù)據(jù)、準(zhǔn)實(shí)時(shí)統(tǒng)計(jì)信息等。并不是所有場(chǎng)景都適合Memcached加DB的架構(gòu)，在某些場(chǎng)景下這一架構(gòu)存在一些局限。例如這一架構(gòu)不能提升寫(xiě)的性能，寫(xiě)數(shù)據(jù)時(shí)還是數(shù)據(jù)直接存儲(chǔ)到DB，同時(shí)需要將Cache中數(shù)據(jù)置為失效，所以對(duì)以寫(xiě)請(qǐng)求為主的應(yīng)用使用Cache提升性能的效果并不是很明顯。如果應(yīng)用的熱點(diǎn)數(shù)據(jù)或者活躍用戶分布較為分散也會(huì)降低Cache的命中率。如果遇到機(jī)器宕機(jī)，內(nèi)存數(shù)據(jù)會(huì)丟失，那么機(jī)器重啟后需要一段時(shí)間重新建立熱點(diǎn)數(shù)據(jù)，建立熱點(diǎn)數(shù)據(jù)的過(guò)程中會(huì)對(duì)DB會(huì)造成較大的壓力，嚴(yán)重時(shí)會(huì)導(dǎo)致系統(tǒng)雪崩。

相比Memcached，Redis做了一些優(yōu)化。首先，Redis對(duì)數(shù)據(jù)做了持久化，支持AOF和RDB兩種持久化方式，機(jī)器重啟后能通過(guò)持久化數(shù)據(jù)自動(dòng)重建內(nèi)存。其次，Redis支持主從復(fù)制，主機(jī)會(huì)自動(dòng)將數(shù)據(jù)同步到從機(jī)，可以進(jìn)行讀寫(xiě)分離，主機(jī)負(fù)責(zé)寫(xiě)操作，從機(jī)負(fù)責(zé)讀操作。那樣既增加了系統(tǒng)的讀寫(xiě)性能又提升了數(shù)據(jù)的可靠性。再次，Redis除了支持string類型的value外還支持string、hash、set、sorted set、list等類型的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。因此，Redis既可以應(yīng)用在Cache層，也可以替換或者部分替換DB存儲(chǔ)持久化數(shù)據(jù)。使用Redis作為Cache時(shí)機(jī)器宕機(jī)后熱點(diǎn)數(shù)據(jù)不會(huì)丟失，無(wú)須像Memcached一樣重建熱點(diǎn)數(shù)據(jù)。相比Cache加DB的架構(gòu)方式，使用Redis存儲(chǔ)持久化數(shù)據(jù)不僅能夠提升讀性能，還能提升寫(xiě)性能，而且不存在熱點(diǎn)數(shù)據(jù)分布是否集中而影響命中率的問(wèn)題。Redis豐富的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)也使其擁有更加豐富的應(yīng)用場(chǎng)景。Redis的命令都是原子性的，可以簡(jiǎn)單地利用INCR和DECR實(shí)現(xiàn)計(jì)數(shù)功能。使用list可以實(shí)現(xiàn)獲取最近N個(gè)數(shù)的操作。sort set支持對(duì)數(shù)據(jù)排序，可以應(yīng)用在排行榜中。set集合可以應(yīng)用到數(shù)據(jù)排重。Redis還支持過(guò)期時(shí)間設(shè)置，可以應(yīng)用到需要設(shè)定精確過(guò)期時(shí)間的應(yīng)用。只要可以使用Redis支持的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)表示的場(chǎng)景，就可以使用Redis進(jìn)行存儲(chǔ)。但Redis不是萬(wàn)能的，它不支持關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)復(fù)雜的SQL操作。某些場(chǎng)景下，可結(jié)合Redis和關(guān)系型DB，將簡(jiǎn)單查詢相關(guān)的數(shù)據(jù)保存在Redis中，復(fù)雜SQL操作由關(guān)系型DB完成。

雖然Redis集很多優(yōu)點(diǎn)于一身，但在實(shí)際運(yùn)營(yíng)中也存在一些問(wèn)題。首先，Redis不具備自動(dòng)容錯(cuò)和恢復(fù)功能，主機(jī)從機(jī)的宕機(jī)都會(huì)導(dǎo)致前端部分讀寫(xiě)請(qǐng)求失敗，需要等待機(jī)器重啟或者手動(dòng)切換前端的IP才能恢復(fù)。如果主機(jī)宕機(jī)，宕機(jī)前有部分?jǐn)?shù)據(jù)未能及時(shí)同步到從機(jī)，切換IP后還會(huì)引入數(shù)據(jù)不一致的問(wèn)題，降低了系統(tǒng)的可用性。其次，Redis的主從復(fù)制采用全量復(fù)制，復(fù)制過(guò)程中主機(jī)會(huì)fork出一個(gè)子進(jìn)程對(duì)內(nèi)存做一份快照，并將子進(jìn)程的內(nèi)存快照保持為文件發(fā)送給從機(jī)，這一過(guò)程需要確保主機(jī)有足夠多的空余內(nèi)存。若快照文件較大，對(duì)集群的服務(wù)能力會(huì)產(chǎn)生較大的影響，而且復(fù)制過(guò)程是在從機(jī)新加入集群或者從機(jī)和主機(jī)網(wǎng)絡(luò)斷開(kāi)重連時(shí)都會(huì)進(jìn)行，也就是網(wǎng)絡(luò)波動(dòng)都會(huì)造成主機(jī)和從機(jī)間的一次全量的數(shù)據(jù)復(fù)制，這對(duì)實(shí)際的系統(tǒng)運(yùn)營(yíng)造成了不小的麻煩。最后，Redis較難支持在線擴(kuò)容，在集群容量達(dá)到上限時(shí)在線擴(kuò)容會(huì)變得很復(fù)雜。為避免這一問(wèn)題，運(yùn)維人員在系統(tǒng)上線時(shí)必須確保有足夠的空間，這對(duì)資源造成了很大的浪費(fèi)。

nosql數(shù)據(jù)庫(kù)有哪些？？？

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(wú)疑是一種全新的思維的注入。

隨著大數(shù)據(jù)的不斷發(fā)展，非關(guān)系型的數(shù)據(jù)庫(kù)現(xiàn)在成了一個(gè)極其熱門(mén)的新領(lǐng)域，非關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)產(chǎn)品的發(fā)展非常迅速。現(xiàn)今的計(jì)算機(jī)體系結(jié)構(gòu)在數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方面要有龐大的水平擴(kuò)展性，而NoSQL也正是致力于改變這一現(xiàn)狀。目前Google的

BigTable和Amazon

的Dynamo使用的就是NoSQL型數(shù)據(jù)庫(kù)，本文介紹了10種出色的NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)。

雖然NoSQL流行語(yǔ)火起來(lái)才短短一年的時(shí)間，但是不可否認(rèn)，現(xiàn)在已經(jīng)開(kāi)始了第二代運(yùn)動(dòng)。盡管早期的堆棧代碼只能算是一種實(shí)驗(yàn)，然而現(xiàn)在的系統(tǒng)已經(jīng)更加的成熟、穩(wěn)定。不過(guò)現(xiàn)在也面臨著一個(gè)嚴(yán)酷的事實(shí)：技術(shù)越來(lái)越成熟——以至于原來(lái)很好的NoSQL數(shù)據(jù)存儲(chǔ)不得不進(jìn)行重寫(xiě)，也有少數(shù)人認(rèn)為這就是所謂的2.0版本。這里列出一些比較知名的NoSQL工具，可以為大數(shù)據(jù)建立快速、可擴(kuò)展的存儲(chǔ)庫(kù)。

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