分析型数据库有哪些,分为哪几种类型?

本文介绍了分析型数据库的分类,包括关系型(OLTP,OLAP,HTAP)和非关系型(NoSQL),重点阐述了SelectDB,特别是其基于ApacheDoris的商业版本SelectDBEnterprise和云原生产品SelectDBCloud,强调了其云服务的特性与市场优势。

引言:

分析数据库是面向分析应用的数据库,与传统的数据库不同,它可以对数据进行在线统计、数据在线分析、即时查询等,从而发掘数据的价值信息,是数据库产品一个重要的分支。

分析型数据分为两个大类,分别是关系型数据库和非关系型数据库,两大类下面又分为不同的小类。

关系型数据库下分为 OLTP/OLAP/HTAP 三种:

OLTP(OnLine Transaction Processing);OLTP 是能够提供实时在线处理事务,同时保证实时强一致性的关系型数据库,也称交易型数据库。开源产品有:MySQL、PostgreSQL。

OLAP(Online Analytical Processing):OLAP 是指支持对大规模数据进行较为复杂的联机分析处理的关系型数据库。开源产品有:Greenplum、Doris、Clickhouse、Kylin、Impala、Sparksql、Druid、Hive、Presto。

HTAP (Hybrid Transactional/Analytical Processing):HTAP 是指能够同时支持在线事务处理和复杂数据分析的关系型数据库。广义的 HTAP 指的是同时支持 OLTP 和 OLAP 查询的数据库,而狭义的 HTAP 指的是同时支持行存列存 OLTP 和 OLAP 查询的数据库。

非关系型:

  • NoSQL

  • 键值数据库(Key-Valuedatabase):Redis

  • 文档数据库(Document database):MongoDB

  • 列簇式数据库(Wide column database):HBase

  • 图数据库(Graph database):Neo4j

  • 时序数据库(Time-series database):InfluxDB

  • 空间数据库(Spatial database): PostGIS

在分析型数据库中最具代表的产品便是:SelectDB。SelectDB 是基于 Apache Doris 构建的现代化数据仓库,支持大规模实时数据上的极速查询分析。SelectDB 的创始团队来自于原百度智能云初创人员和 Apache Doris 项目核心成员,公司 70% 员工为技术人员,且均来自于全球顶级数据库、云计算和互联网企业,拥有深厚的技术研发和服务经验。公司成立一年多,累计获得来自 IDG 资本、红杉中国和襄禾资本等投资机构近 10 亿元人民币融资,并在 2022 年10月登顶全球分析型数据库测评榜单 ClickBench,在多种场景下,性能全球排名第一。

分析型数据库

SelectDB 作为新一代的数据仓库,拥有着云原生的特性:存算分离,弹性扩缩容;极简使用的管理控制台,能够兼容MySQL 连接协议,以及极致的性价比;在主流多云上提供一致的使用体验。SelectDB 能够支持多种数据类型,如半结构化数据 JSON、MAP/Array 数据类型、高仿的字符串匹配和分析,还可以支持多种计算负载,保证了数据处理速度的最大化。

分析型数据库

当前市场上比较流行的有两款极具性价比的产品,SelectDB Enterprise 和 SelectDB Cloud。

SelectDB Enterprise 是 SelectDB 为 Apache Doris 提供的商业化版本,推荐在物理机、虚拟机或 K8s 中使用 ,以获得比社区版本更好的运维、开发体验,以及更强的安全、稳定性支持。相较于开源版本,企业版本提供的是长周期支持的稳定分发版,对紧急 Bug 提供天级别的专属修复,确保生产环境稳定。

SelectDB Cloud 是基于 Apache Doris 打造的新一代多云原生实时数据仓库,聚焦于满足企业级大数据实时分析需求,为客户提供极致性价比、简单易用的数据分析服务,近期与阿里云也有战略合作。

SelectDB Cloud 已公开面向客户开放使用。客户如需部署数据仓库到阿里云、腾讯云或华为云,请访问登录SelectDB Cloud 中国站(opens in a new tab)

原文链接:

分析型数据库有哪些,分为哪几种类型? - SelectDB

参考博客:产品相关阅读

https://www.selectdb.com/blog/109

### 数据库的分类及具体类型 数据库可以根据其数据模型分为不同的类别,以下是主要的数据库分类及其具体的类型: #### 1. 层次式数据库 (Hierarchical Database) 层次式数据库是一种基于树形结构的数据存储方式,其中父节点和子节点之间存在一对一的关系。这种类型数据库通常用于表示具有自然层级关系的数据集。 - **典型代表**: IBM 的 IMS 数据库系统[^1] #### 2. 网状数据库 (Network Database) 网状数据库扩展了层次式数据库的概念,允许一个记录拥有多个父记录,形成更为复杂的网络结构。它通过指针来管理不同记录之间的关联。 - **典型代表**: IDMS 和 Raima Database Manager #### 3. 关系型数据库 (Relational Database, SQL) 关系型数据库是最广泛使用的数据库之一,采用表格形式存储数据,表中的每一行是一个记录,列则定义属性。这类数据库支持强大的查询功能以及事务处理能力。 - **常见类型**: - MySQL - PostgreSQL - Oracle Database - Microsoft SQL Server - SQLite[^2] ```sql -- 创建一张简单的用户表示例 CREATE TABLE users ( id INT PRIMARY KEY, name VARCHAR(50), email VARCHAR(50) ); ``` #### 4. 非关系型数据库 (Non-relational Database, NoSQL) 随着大数据时代的到来,NoSQL 数据库因其灵活性、可伸缩性和高性能而受到青睐。它们不依赖于固定的表结构,能够更好地适应半结构化或非结构化的数据需求。 ##### a. 键值存储数据库 (Key-value Store) 键值对的形式保存数据,适合缓存场景或者快速查找操作的应用程序。 - **例子**: Redis, DynamoDB ##### b. 列族存储数据库 (Column-family Store) 按列而不是传统意义上的行来进行组织和访问数据,非常适合大规模数据分析任务。 - **例子**: Apache Cassandra, HBase ##### c. 文档型数据库 (Document-oriented Database) 以文档为单位进行存储,这些文档通常是 JSON 或 BSON 格式的对象集合。 - **例子**: MongoDB, Couchbase ##### d. 图数据库 (Graph Database) 专门用来表达实体间复杂联系的信息图谱,适用于社交网络分析等领域。 - **例子**: Neo4j, Amazon Neptune --- ### 总结 以上介绍了四种主流数据库分类——层次式数据库、网状数据库、关系型数据库以及非关系型数据库,并列举了一些常见的实现工具和技术栈。不同类型的选择取决于实际应用场景的要求,比如性能指标、并发控制机制等因素都需要综合考虑进去。
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