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、典型應用場景。

站在用戶的角度思考問題，與客戶深入溝通，找到石城網站設計與石城網站推廣的解決方案，憑借多年的經驗，讓設計與互聯(lián)網技術結合，創(chuàng)造個性化、用戶體驗好的作品，建站類型包括：成都做網站、網站建設、企業(yè)官網、英文網站、手機端網站、網站推廣、國際域名空間、網頁空間、企業(yè)郵箱。業(yè)務覆蓋石城地區(qū)。

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)無結構化(通常只被當作字符串或者二進制數(shù)據(jù))內容緩存，主要用于處理大量數(shù)據(jù)的高訪問負載，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對應的鍵值對，Value為結構化數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)結構要求不嚴格，表結構可變(不需要像關系型數(shù)據(jù)庫一樣需預先定義表結構)，查詢性能不高，而且缺乏統(tǒng)一的查詢語法，Web應用。

圖形(Graph)數(shù)據(jù)庫，圖結構，利用圖結構相關算法(如最短路徑尋址，N度關系查找等)，很多時候需要對整個圖做計算才能得出需要的信息，而且這種結構不太好做分布式的集群方案，社交網絡，推薦系統(tǒng)等。

一、NoSQL數(shù)據(jù)庫簡介

Web1.0的時代，數(shù)據(jù)訪問量很有限，用一夫當關的高性能的單點服務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，同時產生了大量的用戶數(shù)據(jù)。加上后來的智能移動設備的普及，所有的互聯(lián)網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”，泛指非關系型的數(shù)據(jù)庫。

NoSQL 不依賴業(yè)務邏輯方式存儲，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，其設計目的在于管理由大量商用服務器構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)。在眾多顯著特性當中，Cassandra最為卓越的長處是對寫入及讀取操作進行規(guī)模調整，而且其不強調主集群的設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。

主要應用：社會關系，公共交通網絡，地圖及網絡拓譜(n*(n-1)/2)

常見NoSQL數(shù)據(jù)庫的應用場景是怎么樣的

文檔數(shù)據(jù)庫

源起：受Lotus Notes啟發(fā)。

數(shù)據(jù)模型：包含了key-value的文檔集合

例子：CouchDB, MongoDB

優(yōu)點：數(shù)據(jù)模型自然，編程友好，快速開發(fā)，web友好，CRUD。

圖數(shù)據(jù)庫

源起： 歐拉和圖理論。

數(shù)據(jù)模型：節(jié)點和關系，也可處理鍵值對。

例子：AllegroGraph, InfoGrid, Neo4j

優(yōu)點：解決復雜的圖問題。

關系數(shù)據(jù)庫

源起： E. F. Codd 在A Relational Model of Data for Large Shared Data Banks提出的

數(shù)據(jù)模型：各種關系

例子：VoltDB, Clustrix, MySQL

優(yōu)點：高性能、可擴展的OLTP，支持SQL，物化視圖，支持事務，編程友好。

對象數(shù)據(jù)庫

源起：圖數(shù)據(jù)庫研究

數(shù)據(jù)模型：對象

例子：Objectivity, Gemstone

優(yōu)點：復雜對象模型，快速鍵值訪問，鍵功能訪問，以及圖數(shù)據(jù)庫的優(yōu)點。

Key-Value數(shù)據(jù)庫

源起：Amazon的論文 Dynamo 和 Distributed HashTables。

數(shù)據(jù)模型：鍵值對

例子：Membase, Riak

優(yōu)點：處理大量數(shù)據(jù)，快速處理大量讀寫請求。編程友好。

BigTable類型數(shù)據(jù)庫

源起：Google的論文 BigTable。

數(shù)據(jù)模型：列簇，每一行在理論上都是不同的

例子：HBase, Hypertable, Cassandra

優(yōu)點：處理大量數(shù)據(jù)，應對極高寫負載，高可用，支持跨數(shù)據(jù)中心， MapReduce。

數(shù)據(jù)結構服務

源起： ?

數(shù)據(jù)模型：字典操作，lists, sets和字符串值

例子：Redis

優(yōu)點：不同于以前的任何數(shù)據(jù)庫

網格數(shù)據(jù)庫

源起：數(shù)據(jù)網格和元組空間研究。

數(shù)據(jù)模型：基于空間的架構

例子：GigaSpaces, Coherence

優(yōu)點：適于事務處理的高性能和高擴展性

數(shù)據(jù)多的時候為什么要使用redis而不用mysql？

通常來說，當數(shù)據(jù)多、并發(fā)量大的時候，架構中可以引入Redis，幫助提升架構的整體性能，減少Mysql(或其他數(shù)據(jù)庫)的壓力，但不是使用Redis，就不用MySQL。

因為Redis的性能十分優(yōu)越，可以支持每秒十幾萬此的讀/寫操作，并且它還支持持久化、集群部署、分布式、主從同步等，Redis在高并發(fā)的場景下數(shù)據(jù)的安全和一致性，所以它經常用于兩個場景：

緩存

判斷數(shù)據(jù)是否適合緩存到Redis中，可以從幾個方面考慮： 會經常查詢么？命中率如何？寫操作多么？數(shù)據(jù)大小？

我們經常采用這樣的方式將數(shù)據(jù)刷到Redis中：查詢的請求過來，現(xiàn)在Redis中查詢，如果查詢不到，就查詢數(shù)據(jù)庫拿到數(shù)據(jù)，再放到緩存中，這樣第二次相同的查詢請求過來，就可以直接在Redis中拿到數(shù)據(jù)；不過要注意【緩存穿透】的問題。

緩存的刷新會比較復雜，通常是修改完數(shù)據(jù)庫之后，還需要對Redis中的數(shù)據(jù)進行操作；代碼很簡單，但是需要保證這兩步為同一事務，或最終的事務一致性。

高速讀寫

常見的就是計數(shù)器，比如一篇文章的閱讀量，不可能每一次閱讀就在數(shù)據(jù)庫里面update一次。

高并發(fā)的場景很適合使用Redis，比如雙11秒殺，庫存一共就一千件，到了秒殺的時間，通常會在極為短暫的時間內，有數(shù)萬級的請求達到服務器，如果使用數(shù)據(jù)庫的話，很可能在這一瞬間造成數(shù)據(jù)庫的崩潰，所以通常會使用Redis（秒殺的場景會比較復雜，Redis只是其中之一，例如如果請求超過某個數(shù)量的時候，多余的請求就會被限流）。

這種高并發(fā)的場景，是當請求達到服務器的時候，直接在Redis上讀寫，請求不會訪問到數(shù)據(jù)庫；程序會在合適的時間，比如一千件庫存都被秒殺，再將數(shù)據(jù)批量寫到數(shù)據(jù)庫中。

所以通常來說，在必要的時候引入Redis，可以減少MySQL（或其他）數(shù)據(jù)庫的壓力，兩者不是替代的關系 。

我將持續(xù)分享Java開發(fā)、架構設計、程序員職業(yè)發(fā)展等方面的見解，希望能得到你的關注。

Redis和MySQL的應用場景是不同的。

通常來說，沒有說用Redis就不用MySQL的這種情況。

因為Redis是一種非關系型數(shù)據(jù)庫（NoSQL），而MySQL是一種關系型數(shù)據(jù)庫。

和Redis同類的數(shù)據(jù)庫還有MongoDB和Memchache（其實并沒有持久化數(shù)據(jù)）

那關系型數(shù)據(jù)庫現(xiàn)在常用的一般有MySQL，SQL Server，Oracle。

我們先來了解一下關系型數(shù)據(jù)庫和非關系型數(shù)據(jù)庫的區(qū)別吧。

1.存儲方式

關系型數(shù)據(jù)庫是表格式的，因此存儲在表的行和列中。他們之間很容易關聯(lián)協(xié)作存儲，提取數(shù)據(jù)很方便。而Nosql數(shù)據(jù)庫則與其相反，他是大塊的組合在一起。通常存儲在數(shù)據(jù)集中，就像文檔、鍵值對或者圖結構。

2.存儲結構

關系型數(shù)據(jù)庫對應的是結構化數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)表都預先定義了結構（列的定義），結構描述了數(shù)據(jù)的形式和內容。這一點對數(shù)據(jù)建模至關重要，雖然預定義結構帶來了可靠性和穩(wěn)定性，但是修改這些數(shù)據(jù)比較困難。而Nosql數(shù)據(jù)庫基于動態(tài)結構，使用與非結構化數(shù)據(jù)。因為Nosql數(shù)據(jù)庫是動態(tài)結構，可以很容易適應數(shù)據(jù)類型和結構的變化。

3.存儲規(guī)范

關系型數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)存儲為了更高的規(guī)范性，把數(shù)據(jù)分割為最小的關系表以避免重復，獲得精簡的空間利用。雖然管理起來很清晰，但是單個操作設計到多張表的時候，數(shù)據(jù)管理就顯得有點麻煩。而Nosql數(shù)據(jù)存儲在平面數(shù)據(jù)集中，數(shù)據(jù)經常可能會重復。單個數(shù)據(jù)庫很少被分隔開，而是存儲成了一個整體，這樣整塊數(shù)據(jù)更加便于讀寫

4.存儲擴展

這可能是兩者之間最大的區(qū)別，關系型數(shù)據(jù)庫是縱向擴展，也就是說想要提高處理能力，要使用速度更快的計算機。因為數(shù)據(jù)存儲在關系表中，操作的性能瓶頸可能涉及到多個表，需要通過提升計算機性能來克服。雖然有很大的擴展空間，但是最終會達到縱向擴展的上限。而Nosql數(shù)據(jù)庫是橫向擴展的，它的存儲天然就是分布式的，可以通過給資源池添加更多的普通數(shù)據(jù)庫服務器來分擔負載。

5.查詢方式

關系型數(shù)據(jù)庫通過結構化查詢語言來操作數(shù)據(jù)庫（就是我們通常說的SQL）。SQL支持數(shù)據(jù)庫CURD操作的功能非常強大，是業(yè)界的標準用法。而Nosql查詢以塊為單元操作數(shù)據(jù)，使用的是非結構化查詢語言（UnQl），它是沒有標準的。關系型數(shù)據(jù)庫表中主鍵的概念對應Nosql中存儲文檔的ID。關系型數(shù)據(jù)庫使用預定義優(yōu)化方式（比如索引）來加快查詢操作，而Nosql更簡單更精確的數(shù)據(jù)訪問模式。

6.事務

關系型數(shù)據(jù)庫遵循ACID規(guī)則（原子性(Atomicity)、一致性(Consistency)、隔離性(Isolation)、持久性(Durability)），而Nosql數(shù)據(jù)庫遵循BASE原則（基本可用（Basically Availble）、軟/柔性事務（Soft-state ）、最終一致性（Eventual Consistency））。由于關系型數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)強一致性，所以對事務的支持很好。關系型數(shù)據(jù)庫支持對事務原子性細粒度控制，并且易于回滾事務。而Nosql數(shù)據(jù)庫是在CAP（一致性、可用性、分區(qū)容忍度）中任選兩項，因為基于節(jié)點的分布式系統(tǒng)中，很難全部滿足，所以對事務的支持不是很好，雖然也可以使用事務，但是并不是Nosql的閃光點。

7.性能

關系型數(shù)據(jù)庫為了維護數(shù)據(jù)的一致性付出了巨大的代價，讀寫性能比較差。在面對高并發(fā)讀寫性能非常差，面對海量數(shù)據(jù)的時候效率非常低。而Nosql存儲的格式都是key-value類型的，并且存儲在內存中，非常容易存儲，而且對于數(shù)據(jù)的 一致性是 弱要求。Nosql無需sql的解析，提高了讀寫性能。

8.授權方式

大多數(shù)的關系型數(shù)據(jù)庫都是付費的并且價格昂貴，成本較大（MySQL是開源的，所以應用的場景最多），而Nosql數(shù)據(jù)庫通常都是開源的。

所以，在實際的應用環(huán)境中，我們一般會使用MySQL存儲我們的業(yè)務過程中的數(shù)據(jù)，因為這些數(shù)據(jù)之間的關系比較復雜，我們常常會需要在查詢一個表的數(shù)據(jù)時候，將其他關系表的數(shù)據(jù)查詢出來，例如，查詢某個用戶的訂單，那至少是需要用戶表和訂單表的數(shù)據(jù)。

查詢某個商品的銷售數(shù)據(jù)，那可能就會需要用戶表，訂單表，訂單明細表，商品表等等。

而在這樣的使用場景中，我們使用Redis來存儲的話，也就是KeyValue形式存儲的話，其實并不能滿足我們的需要。

即使Redis的讀取效率再高，我們也沒法用。

但，對于某些沒有關聯(lián)少，且需要高頻率讀寫，我們使用Redis就能夠很好的提高整個體統(tǒng)的并發(fā)能力。

例如商品的庫存信息，我們雖然在MySQL中會有這樣的字段，但是我們并不想MySQL的數(shù)據(jù)庫被高頻的讀寫，因為使用這樣會導致我的商品表或者庫存表IO非常高，從而影響整個體統(tǒng)的效率。

所以，對于這樣的數(shù)據(jù)，且有沒有什么復雜邏輯關系（就只是隸屬于SKU）的數(shù)據(jù)，我們就可以放在Redis里面，下單直接在Redis中減掉庫存，這樣，我們的訂單的并發(fā)能力就能夠提高了。

個人覺得應該站出來更正一下，相反的數(shù)據(jù)量大，更不應該用redis。

為什么？

因為redis是內存型數(shù)據(jù)庫啊，是放在內存里的。

設想一下，假如你的電腦100G的資料，都用redis來存儲，那么你需要100G以上的內存！

使用場景

Redis最明顯的用例之一是將其用作緩存。只是保存熱數(shù)據(jù)，或者具有過期的cache。

例如facebook，使用Memcached來作為其會話緩存。

總之，沒有見過哪個大公司數(shù)據(jù)量大了，換掉mysql用redis的。

題主你錯了，不是用redis代替MySQL，而是引入redis來優(yōu)化。

BAT里越來越多的項目組已經采用了redis+MySQL的架構來開發(fā)平臺工具。

如題主所說，當數(shù)據(jù)多的時候，MySQL的查詢效率會大打折扣。我們通常默認如果查詢的字段包含索引的話，返回是毫秒級別的。但是在實際工作中，我曾經遇到過一張包含10個字段的表，1800萬+條數(shù)據(jù)，當某種場景下，我們不得不根據(jù)一個未加索引的字段進行精確查詢的時候，單條sql語句的執(zhí)行時長有時能夠達到2min以上，就更別提如果用like這種模糊查詢的話，其效率將會多么低下。

我們最開始是希望能夠通過增加索引的方式解決，但是面對千萬級別的數(shù)據(jù)量，我們也不敢貿然加索引，因為一旦數(shù)據(jù)庫hang住，期間的所有數(shù)據(jù)庫寫入請求都會被放到等待隊列中，如果請求是通過http請求發(fā)過來的，很有可能導致服務發(fā)生分鐘級別的超時不響應。

經過一番調研，最終敲定的解決方案是引入redis作為緩存。redis具有運行效率高，數(shù)據(jù)查詢速度快，支持多種存儲類型以及事務等優(yōu)勢，我們把經常讀取，而不經常改動的數(shù)據(jù)放入redis中，服務器讀取這類數(shù)據(jù)的時候時候，直接與redis通信，極大的緩解了MySQL的壓力。

然而，我在上面也說了，是redis+MySQL結合的方式，而不是替代。原因就是redis雖然讀寫很快，但是不適合做數(shù)據(jù)持久層，主要原因是使用redis做數(shù)據(jù)落盤是要以效率作為代價的，即每隔制定的時間，redis就要去進行數(shù)據(jù)備份/落盤，這對于單線程的它來說，勢必會因“分心”而影響效率，結果得不償失。

樓主你好，首先糾正下，數(shù)據(jù)多并不是一定就用Redis，Redis歸屬于NoSQL數(shù)據(jù)庫中，其特點擁有高性能讀寫數(shù)據(jù)速度，主要解決業(yè)務效率瓶頸。下面就詳細說下Redis的相比MySQL優(yōu)點。（ 關于Redis詳細了解參見我近期文章： ）

讀寫異常快

Redis非常快，每秒可執(zhí)行大約10萬次的讀寫速度。

豐富的數(shù)據(jù)類型

Redis支持豐富的數(shù)據(jù)類型，有二進制字符串、列表、集合、排序集和散列等等。這使得Redis很容易被用來解決各種問題，因為我們知道哪些問題可以更好使用地哪些數(shù)據(jù)類型來處理解決。

原子性

Redis的所有操作都是原子操作，這確保如果兩個客戶端并發(fā)訪問，Redis服務器能接收更新的值。

豐富實用工具 支持異機主從復制

Redis支持主從復制的配置，它可以實現(xiàn)主服務器的完全拷貝。

以上為開發(fā)者青睞Redis的主要幾個可取之處。但是，請注意實際生產環(huán)境中企業(yè)都是結合Redis和MySQL的特定進行不同應用場景的取舍。 如緩存——熱數(shù)據(jù)、計數(shù)器、消息隊列（與ActiveMQ，RocketMQ等工具類似）、位操作（大數(shù)據(jù)處理）、分布式鎖與單線程機制、最新列表（如新聞列表頁面最新的新聞列表）以及排行榜等等 可以看見Redis大顯身手的場景。可是對于嚴謹?shù)臄?shù)據(jù)準確度和復雜的關系型應用MySQL等關系型數(shù)據(jù)庫依然不可替。

web應用中一般采用MySQL+Redis的方式，web應用每次先訪問Redis，如果沒有找到數(shù)據(jù)，才去訪問MySQL。

本質區(qū)別

1、mysql：數(shù)據(jù)放在磁盤 redis：數(shù)據(jù)放在內存。

首先要知道m(xù)ysql存儲在磁盤里，redis存儲在內存里，redis既可以用來做持久存儲，也可以做緩存，而目前大多數(shù)公司的存儲都是mysql + redis，mysql作為主存儲，redis作為輔助存儲被用作緩存，加快訪問讀取的速度，提高性能。

使用場景區(qū)別

1、mysql支持sql查詢，可以實現(xiàn)一些關聯(lián)的查詢以及統(tǒng)計；

2、redis對內存要求比較高，在有限的條件下不能把所有數(shù)據(jù)都放在redis；

3、mysql偏向于存數(shù)據(jù)，redis偏向于快速取數(shù)據(jù)，但redis查詢復雜的表關系時不如mysql，所以可以把熱門的數(shù)據(jù)放redis，mysql存基本數(shù)據(jù)。

mysql的運行機制

mysql作為持久化存儲的關系型數(shù)據(jù)庫，相對薄弱的地方在于每次請求訪問數(shù)據(jù)庫時，都存在著I/O操作，如果反復頻繁的訪問數(shù)據(jù)庫。第一：會在反復鏈接數(shù)據(jù)庫上花費大量時間，從而導致運行效率過慢；第二：反復地訪問數(shù)據(jù)庫也會導致數(shù)據(jù)庫的負載過高，那么此時緩存的概念就衍生了出來。

Redis持久化

由于Redis的數(shù)據(jù)都存放在內存中，如果沒有配置持久化，redis重啟后數(shù)據(jù)就全丟失了，于是需要開啟redis的持久化功能，將數(shù)據(jù)保存到磁盤上，當redis重啟后，可以從磁盤中恢復數(shù)據(jù)。redis提供兩種方式進行持久化，一種是RDB持久化（原理是將Reids在內存中的數(shù)據(jù)庫記錄定時dump到磁盤上的RDB持久化），另外一種是AOF（append only file）持久化（原理是將Reids的操作日志以追加的方式寫入文件）。

redis是放在內存的~！

數(shù)據(jù)量多少絕對不是選擇redis和mysql的準則，因為無論是mysql和redis都可以集群擴展，約束它們的只是硬件(即你有沒有那么多錢搭建上千個組成的集群)，我個人覺得數(shù)據(jù)讀取的快慢可能是選擇的標準之一，另外工作中往往是兩者同是使用，因為mysql存儲在硬盤，做持久化存儲，而redis存儲在內存中做緩存提升效率。

關系型數(shù)據(jù)庫是必不可少的，因為只有關系型數(shù)據(jù)庫才能提供給你各種各樣的查詢方式。如果有一系列的數(shù)據(jù)會頻繁的查詢，那么就用redis進行非持久化的存儲，以供查詢使用，是解決并發(fā)性能問題的其中一個手段

網站名稱：nosql數(shù)據(jù)庫使用場景,SQL和NoSQL數(shù)據(jù)庫有什么優(yōu)缺點,各適合什么場景?
文章路徑：http://chinadenli.net/article6/pheiog.html

成都網站建設公司_創(chuàng)新互聯(lián)，為您提供定制網站、手機網站建設、企業(yè)建站、網站改版、網站導航、網站營銷

廣告

聲明：本網站發(fā)布的內容（圖片、視頻和文字）以用戶投稿、用戶轉載內容為主，如果涉及侵權請盡快告知，我們將會在第一時間刪除。文章觀點不代表本網站立場，如需處理請聯(lián)系客服。電話：028-86922220；郵箱：631063699@qq.com。內容未經允許不得轉載，或轉載時需注明來源： 創(chuàng)新互聯(lián)