NoSql数据库四大分类及比较

KV键值对

使用KV的大厂
新浪:BerKeleyDB+redis
美团:redis+tair
阿里百度:memcache+redis

文档数据库(bson)

CacheDB
MongoDB

MongoDB介绍:
MongoDB 是一个基于分布式文件存储的数据库。由 C++ 语言编写。旨在为 WEB 应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。
MongoDB 是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品,是非关系数据库当中功能最丰富,最像关系数据库的。

列存储数据库

分布式文件系统
Cassandra,HBase

图关系数据库

来存储关系,如朋友圈社交网络,推荐系统
Neo4J,InfoGrid

比较

在这里插入图片描述
参考资料:周阳Redis讲解

本文若有错误请指正,互相学习,加油!

### NoSQL数据库四大类型及其特点 #### 1. 键值存储型数据库 键值存储型数据库是最简单的NoSQL数据库形式之一,其核心概念是以键作为索引,通过键快速查找对应的值。这种类型的数据库非常适合缓存场景以及需要高速读写的简单数据结构。由于其实现机制较为轻量级,通常能够提供极高的性能和扩展能力[^2]。 - **优点**: - 极高的读写速度,适合频繁访问的小规模数据。 - 数据模型非常灵活,支持动态增加新字段而不需要修改表结构。 - **缺点**: - 查询功能有限,仅能基于键进行检索,难以执行复杂的多条件查询。 - **典型代表**: Redis, DynamoDB. ```python import redis r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0) r.set('key', 'value') # 设置键值对 print(r.get('key')) # 获取对应值 ``` --- #### 2. 文档存储型数据库 文档存储型数据库以半结构化的方式存储数据,通常是JSON或BSON格式的文档集合。每条记录是一个独立的文档,允许嵌套复杂的数据结构。这类数据库特别适用于内容管理系统、博客平台等场景,因为它们可以轻松适应不断变化的数据模式[^1]。 - **优点**: - 支持丰富的数据结构,易于表达层次化的信息。 - 方便实现水平扩展,适配大规模分布式环境。 - **缺点**: - 对于强事务性的需求可能表现不佳。 - 复杂的跨文档查询效率较低。 - **典型代表**: MongoDB, Couchbase. ```javascript const { MongoClient } = require('mongodb'); async function main() { const uri = "your_mongodb_connection_string"; const client = new MongoClient(uri); await client.connect(); const database = client.db('test'); const collection = database.collection('documents'); const doc = { name: "John", age: 30 }; await collection.insertOne(doc); // 插入一条文档 } main().catch(console.error); ``` --- #### 3. 列族存储型数据库 列族存储型数据库将数据按列家族的形式组织起来,每一行由多个列组成,这些列可以根据实际需求自由增减。它主要用于处理超大规模的数据集,并且能够在硬件资源受限的情况下保持高效运行[^4]。 - **优点**: - 非常擅长管理稀疏矩阵(Sparse Matrix),节省大量磁盘空间。 - 提供强大的压缩能力和高效的随机读取/顺序扫描性能。 - **缺点**: - API相对复杂,学习成本较高。 - 不太适合实时分析或者低延迟交互的应用程序。 - **典型代表**: Apache Cassandra, HBase. ```java // 使用Cassandra Java Driver连接并操作数据库 Cluster cluster = Cluster.builder() .addContactPoint("127.0.0.1").build(); Session session = cluster.connect(); session.execute( "INSERT INTO my_keyspace.my_table (id, value) VALUES (?, ?)", UUID.randomUUID(), "example_value" ); cluster.close(); ``` --- #### 4. 图形存储型数据库 图形存储型数据库专门用来表示实体之间的关系网络,比如社交图谱、推荐引擎等领域。它的优势在于能够高效地遍历节点间的关系链路,从而挖掘深层次的信息关联性[^3]。 - **优点**: - 特别适合解决涉及高度互联对象的问题。 - 可视化效果直观清晰,便于理解和维护。 - **缺点**: - 存储开销较大,尤其是当边的数量激增时。 - 性能优化难度高于其他几种NoSQL类型。 - **典型代表**: Neo4j, Amazon Neptune. ```cypher CREATE (a:Person {name:'Alice'}) CREATE (b:Person {name:'Bob'}) CREATE (a)-[:KNOWS]->(b) MATCH (p1:Person)-[r:KNOWS]->(p2:Person) RETURN p1.name, r, p2.name; ``` ---
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