常见的NoSQL数据库

最新推荐文章于 2025-10-20 18:35:41 发布
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#数据库 #NoSQL

本文介绍了NoSQL数据库的发展现状及各类别典型代表，包括临时性和永久性键值存储、面向文档和面向列的数据库，如Redis、MongoDB、Cassandra等，详细解析了它们的特点和适用场景。

常见的NoSQL数据库

NoSQL数据库发展迅猛，据说现在已经有上百种NoSQL数据库了，下面来了解下常见的一些NoSQL数据库

先来看张表，了解下典型的NoSQL数据库的分类

临时性键值存储永久性键值存储面向文档的数据库面向列的数据库
MemcachedTokyo TyrantMangoDBCassandra
RedisFlareCouchDBHBase
ROMAHyperTable
Redis

Memcached

  • 挥发性(临时性)的键值存储
  • 一般作为关系型数据库的缓存来使用
  • 具有非常快的处理速度
  • 由于存在数据丢失的可能，所以一般用来处理不需要持久保存的数据
  • 用于需要使用expires时(需要定期清除数据)
  • 使用一致性散列(Consistent Hashing)算法来分散数据

Tokyo Tyrant

  • 持久性的键值存储
  • 用来处理需要持久保存，高速处理的数据
  • 具有非常快的处理速度
  • 用于不需要定期清除的数据
  • 使用一致性散列(Consistent Hashing)算法来分散数据

Redis

  • 兼具Memcached和Tokyo Tyrant优势的键值存储
  • 擅长处理数组类型的数据
  • 具有非常快的处理速度
  • 可以高速处理时间序列的数据，易于处理集合运算
  • 拥有很多可以进行原子操作的方法
  • 使用一致性散列(Consistent Hashing)算法来分散数据

MongoDB

  • 面向无需定义表结构的文档数据
  • 具有非常快的处理速度
  • 通过BSON的形式可以保存和查询任何类型的数据
  • 无法进行JOIN处理，但是可以通过嵌入(embed)来实现同样的功能
  • 使用sharding(范围分割)算法来分散数据
常见的NoSQL数据库类型及其特点
AI天才研究院
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什么是NoSQL数据库？
07-21
关系型数据库和NoSQL数据库 什么是NoSQL 大家有没有听说过“NoSQL”呢？近年，这个词极受关注。看到“NoSQL”这个词，大家可能会误以为是“No！SQL”的缩写，并深感愤怒：“SQL怎么会没有必要了呢？”但实际上，它是“Not Only SQL”的缩写。它的意义是：适用关系型数据库的时候就使用关系型数据库，不适用的时候也没有必要非使用关系型数据库不可，可以考虑使用更加合适的数据存储。 为弥补关系型数据库的不足，各种各样的NoSQL数据库应运而生。 为了更好地了解本书所介绍的NoSQL数据库，对关系型数据库的理解是必不可少的。那么，就让我们先来看一看关系型数据库的历史、分类和特征吧。 关系型数据库简史 1969年，埃德加•弗兰克•科德（Edgar Frank Codd）发表了划时代的论文，首次提出了关系数据模型的概念。但可惜的是，刊登论文的《IBM Research Report》只是IBM公司的内部刊物，因此论文反响平平。1970年，他再次在刊物《Communication of the ACM》上发表了题为“A Relational Model of Data for Large Shared Data banks”（大型共享数据库的关系模型）的论文，终于引起了大家的关注。 科德所提出的关系数据模型的概念成为了现今关系型数据库的基础。当时的关系型数据库由于硬件性能低劣、处理速度过慢而迟迟没有得到实际应用。但之后随着硬件性能的提升，加之使用简单、性能优越等优点，关系型数据库得到了广泛的应用。 通用性及高性能 虽然本书是讲解NoSQL数据库的，但有一个重要的大前提，请大家一定不要误解。这个大前提就是“关系型数据库的性能绝对不低，它具有非常好的通用性和非常高的性能”。毫无疑问，对于绝大多数的应用来说它都是最有效的解决方案。 突出的优势 关系型数据库作为应用广泛的通用型数据库，它的突出优势主要有以下几点: 保持数据的一致性（事务处理） 由于以标准化为前提，数据更新的开销很小（相同的字段基本上都只有一处） 可以进行JOIN等复杂查询 存在很多实际成果和专业技术信息（成熟的技术） 这其中，能够保持数据的一致性是关系型数据库的最大优势。在需要严格保证数据一致性和处理完整性的情况下，用关系型数据库是肯定没有错的。但是有些情况不需要JOIN，对上述关系型数据库的优点也没有什么特别需要，这时似乎也就没有必要拘泥于关系型数据库了。 关系型数据库的不足 不擅长的处理 就像之前提到的那样，关系型数据库的性能非常高。但是它毕竟是一个通用型的数据库，并不能完全适应所有的用途。具体来说它并不擅长以下处理： 大量数据的写入处理 为有数据更新的表做索引或表结构（schema）变更 字段不固定时应用 对简单查询需要快速返回结果的处理 。。。。。。 NoSQL数据库 为了弥补关系型数据库的不足（特别是最近几年），NoSQL数据库出现了。关系型数据库应用广泛，能进行事务处理和JOIN等复杂处理。相对地，NoSQL数据库只应用在特定领域，基本上不进行复杂的处理，但它恰恰弥补了之前所列举的关系型数据库的不足之处。 易于数据的分散 如前所述，关系型数据库并不擅长大量数据的写入处理。原本关系型数据库就是以JOIN为前提的，就是说，各个数据之间存在关联是关系型数据库得名的主要原因。为了进行JOIN处理，关系型数据库不得不把数据存储在同一个服务器内，这不利于数据的分散。相反，NoSQL数据库原本就不支持JOIN处理，各个数据都是独立设计的，很容易把数据分散到多个服务器上。由于数据被分散到了多个服务器上，减少了每个服务器上的数据量，即使要进行大量数据的写入操作，处理起来也更加容易。同理，数据的读入操作当然也同样容易。 提升性能和增大规模 下面说一点题外话，如果想要使服务器能够轻松地处理更大量的数据，那么只有两个选择：一是提升性能，二是增大规模。下面我们来整理一下这两者的不同。 首先，提升性能指的就是通过提升现行服务器自身的性能来提高处理能力。这是非常简单的方法，程序方面也不需要进行变更，但需要一些费用。若要购买性能翻倍的服务器，需要花费的资金往往不只是原来的2倍，可能需要多达5到10倍。这种方法虽然简单，但是成本较高。 另一方面，增大规模指的是使用多台廉价的服务器来提高处理能力。它需要对程序进行变更，但由于使用廉价的服务器，可以控制成本。另外，以后只要依葫芦画瓢增加廉价服务器的数量就可以了。 不对大量数据进行处理的话就没有使用的必要吗？ NoSQL数据库基本上来说为了“使大量数据的写入处理更加容易（让增加服务器数量更容易）”而设计的。但如果不是对大量数据进行操作的话，NoSQ
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