答案:A

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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領域中應用范圍最廣的,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。基于Hadoop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。
NoSQL,指的是非關系型的數(shù)據(jù)庫。NoSQL有時也稱作Not Only SQL的縮寫,是對不同于傳統(tǒng)的關系型數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)的統(tǒng)稱。
NoSQL用于超大規(guī)模數(shù)據(jù)的存儲。(例如谷歌或Facebook每天為他們的用戶收集萬億比特的數(shù)據(jù))。這些類型的數(shù)據(jù)存儲不需要固定的模式,無需多余操作就可以橫向擴展。
NoSQL的優(yōu)點/缺點
優(yōu)點:
- 高可擴展性
- 分布式計算
- 低成本
- 架構的靈活性,半結構化數(shù)據(jù)
- 沒有復雜的關系
缺點:
- 沒有標準化
- 有限的查詢功能(到目前為止)
- 最終一致是不直觀的程序 (BY三人行慕課)
NoSQL太火,冒出太多產(chǎn)品了,保守估計也成百上千了。
互聯(lián)網(wǎng)公司常用的基本集中在以下幾種,每種只舉一個比較常見或者應用比較成功的例子吧。
1. In-Memory KV Store : Redis
in memory key-value store,同時提供了更加豐富的數(shù)據(jù)結構和運算的能力,成功用法是替代memcached,通過checkpoint和commit log提供了快速的宕機恢復,同時支持replication提供讀可擴展和高可用。
2. Disk-Based KV Store: Leveldb
真正基于磁盤的key-value storage, 模型單一簡單,數(shù)據(jù)量不受限于內存大小,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,順序寫盤的方式對于新硬件ssd再適合不過了,不足是僅提供了一個庫,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:可擴展性。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,對于數(shù)據(jù)量遠超內存限制的場景來說,還需要慎重。
4. Column Table Store: HBase
這個富二代似乎不用贅述了,最大的優(yōu)勢是開源,對于普通的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,可擴展性方面是最強的,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、聚集運算等復雜查詢。
NewSQL是對一類現(xiàn)代關系型數(shù)據(jù)庫的統(tǒng)稱,這類數(shù)據(jù)庫對于一般的OLTP讀寫請求提供可橫向擴展的性能,同時支持事務的ACID保證。這些系統(tǒng)既擁有NoSQL數(shù)據(jù)庫的擴展性,又保持傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫的事務特性。NewSQL重新將“應用程序邏輯與數(shù)據(jù)操作邏輯應該分離”的理念帶回到現(xiàn)代數(shù)據(jù)庫的世界,這也驗證了歷史的發(fā)展總是呈現(xiàn)出螺旋上升的形式。
在21世紀00年代中,出現(xiàn)了許多數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng) (如 Vertica,Greeplum 和AsterData),這些以處理OLAP 請求為設計目標的系統(tǒng)并不在本文定義的NewSQL范圍內。OLAP 數(shù)據(jù)庫更關注針對海量數(shù)據(jù)的大型、復雜、只讀的查詢,查詢時間可能持續(xù)秒級、分鐘級甚至更長。
NoSQL的擁躉普遍認為阻礙傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫橫向擴容、提高可用性的原因在于ACID保證和關系模型,因此NoSQL運動的核心就是放棄事務強一致性以及關系模型,擁抱最終一致性和其它數(shù)據(jù)模型?(如 key/value,graphs 和Documents)。
兩個最著名的NoSQL數(shù)據(jù)庫就是Google的BigTable和Amazon的Dynamo,由于二者都未開源,其它組織就開始推出類似的開源替代項目,包括Facebook的 Cassandra (基于BigTable和Dynamo)、PowerSet的 Hbase(基于BigTable)。有一些創(chuàng)業(yè)公司也加入到這場NoSQL運動中,它們不一定是受BigTable和Dynamo的啟發(fā),但都響應了NoSQL的哲學,其中最出名的就是MongoDB。
在21世紀00年代末,市面上已經(jīng)有許多供用戶選擇的分布式數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品。使用NoSQL的優(yōu)勢在于應用開發(fā)者可以更關注應用邏輯本身,而非數(shù)據(jù)庫的擴展性問題;但與此同時許多應用,如金融系統(tǒng)、訂單處理系統(tǒng),由于無法放棄事務的一致性要求被拒之門外。
一些組織,如Google,已經(jīng)發(fā)現(xiàn)他們的許多工程師將過多的精力放在處理數(shù)據(jù)一致性上,這既暴露了數(shù)據(jù)庫的抽象、又提高了代碼的復雜度,這時候要么選擇回到傳統(tǒng)DBMS時代,用更高的機器配置縱向擴容,要么選擇回到中間件時代,開發(fā)支持分布式事務的中間件。這兩種方案成本都很高,于是NewSQL運動開始醞釀。
NewSQL數(shù)據(jù)庫設計針對的讀寫事務有以下特點:
1、耗時短。
2、使用索引查詢,涉及少量數(shù)據(jù)。
3、重復度高,通常使用相同的查詢語句和不同的查詢參考。
也有一些學者認為NewSQL系統(tǒng)是特指實現(xiàn)上使用Lock-free并發(fā)控制技術和share-nothing架構的數(shù)據(jù)庫。所有我們認為是NewSQL的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)確實都有這樣的特點。
NoSQL 數(shù)據(jù)庫因其功能性、易于開發(fā)性和可擴展性而廣受認可,它們越來越多地用于大數(shù)據(jù)和實時 Web 應用程序,在本文中,我們通過示例討論 NoSQL、何時使用 NoSQL 與 SQL 及其用例。
NoSQL是一種下一代數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng) (DBMS)。NoSQL 數(shù)據(jù)庫具有靈活的模式,可用于構建具有大量數(shù)據(jù)和高負載的現(xiàn)代應用程序。
“NoSQL”一詞最初是由 Carlo Strozzi 在 1998 年創(chuàng)造的,盡管自 1960 年代后期以來就已經(jīng)存在類似的數(shù)據(jù)庫。然而,NoSQL 的發(fā)展始于 2009 年初,并且發(fā)展迅速。
在處理大量數(shù)據(jù)時,任何關系數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng) (RDBMS) 的響應時間都會變慢。為了解決這個問題,我們可以通過升級現(xiàn)有硬件來“擴大”信息系統(tǒng),這非常昂貴。但是,NoSQL 可以更好地橫向擴展并且更具成本效益。
NoSQL 對于非結構化或非常大的數(shù)據(jù)對象(例如聊天日志數(shù)據(jù)、視頻或圖像)非常有用,這就是為什么 NoSQL 在微軟、谷歌、亞馬遜、Meta (Facebook) 等互聯(lián)網(wǎng)巨頭中特別受歡迎的原因。
一些流行的 NoSQL 數(shù)據(jù)庫包括:
隨著企業(yè)更快地積累更大的數(shù)據(jù)集,結構化數(shù)據(jù)和關系模式并不總是適合。有必要使用非結構化數(shù)據(jù)和大型對象來更好地捕獲這些信息。
傳統(tǒng)的 RDBMS 使用 SQL(結構化查詢語言)語法來存儲和檢索結構化數(shù)據(jù),相反,NoSQL 數(shù)據(jù)庫包含廣泛的功能,可以存儲和檢索結構化、半結構化、非結構化和多態(tài)數(shù)據(jù)。
有時,NoSQL 也被稱為“ 不僅僅是 SQL ”,強調它可能支持類似 SQL 的語言或與 SQL 數(shù)據(jù)庫并列。SQL 和 NoSQL DBMS 之間的一個區(qū)別是 JOIN 功能。SQL 數(shù)據(jù)庫使用 JOIN 子句來組合來自兩個或多個表的行,因為 NoSQL 數(shù)據(jù)庫本質上不是表格的,所以這個功能并不總是可行或相關的。
但是,一些 NoSQL DBMS 可以執(zhí)行類似于 JOIN的操作——就像 MongoDB 一樣。這并不意味著不再需要 SQL DBMS,相反,NoSQL 和 SQL 數(shù)據(jù)庫傾向于以不同的方式解決類似的問題。
一般來說,在以下情況下,NoSQL 比 SQL 更可取:
許多行業(yè)都在采用 NoSQL,取代關系數(shù)據(jù)庫,從而為某些業(yè)務應用程序提供更高的靈活性和可擴展性,下面給出了 NoSQL 數(shù)據(jù)庫的一些企業(yè)用例。
內容管理是一組用于收集、管理、傳遞、檢索和發(fā)布任何格式的信息的過程,包括文本、圖像、音頻和視頻。NoSQL 數(shù)據(jù)庫可以通過其靈活和開放的數(shù)據(jù)模型為存儲多媒體內容提供更好的選擇。
例如,福布斯在短短幾個月內就構建了一個基于 MongoDB 的定制內容管理系統(tǒng),以更低的成本為他們提供了更大的敏捷性。
大數(shù)據(jù)是指太大而無法通過傳統(tǒng)處理系統(tǒng)處理的數(shù)據(jù)集,實時存儲和檢索大數(shù)據(jù)的系統(tǒng)在分析 歷史 數(shù)據(jù)的同時使用流處理來攝取新數(shù)據(jù),這是一系列非常適合 NoSQL 數(shù)據(jù)庫的功能。
Zoom使用 DynamoDB(按需模式)使其數(shù)據(jù)能夠在沒有性能問題的情況下進行擴展,即使該服務在 COVID-19 大流行的早期使用量激增。
物聯(lián)網(wǎng)設備具有連接到互聯(lián)網(wǎng)或通信網(wǎng)絡的嵌入式軟件和傳感器,能夠在無需人工干預的情況下收集和共享數(shù)據(jù)。隨著數(shù)十億臺設備生成數(shù)不清的數(shù)據(jù),IoT NoSQL 數(shù)據(jù)庫為 IoT 服務提供商提供了可擴展性和更靈活的架構。
Freshub就是這樣的一項服務,它從 MySQL 切換到 MongoDB,以更好地處理其大型、動態(tài)、非統(tǒng)一的數(shù)據(jù)集。
擁有數(shù)十億智能手機用戶,可擴展性正成為在移動設備上提供服務的企業(yè)面臨的最大挑戰(zhàn)。具有更靈活數(shù)據(jù)模型的 NoSQL DBMS 通常是完美的解決方案。
例如,The Weather Channel使用 MongoDB 數(shù)據(jù)庫每分鐘處理數(shù)百萬個請求,同時還處理用戶數(shù)據(jù)并提供天氣更新。
文章標題:nosql數(shù)據(jù)庫分析,進行數(shù)據(jù)管理的nosql數(shù)據(jù)庫
文章來源:http://chinadenli.net/article37/dsepopj.html
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