NoSQL

最新推荐文章于 2025-11-30 19:25:58 发布

原创最新推荐文章于 2025-11-30 19:25:58 发布 · 207 阅读

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#数据库

本文分享了作者使用 NoSQL 数据库 HBase 的经历，并对其开发体验进行了评价。此外，还提到了最新的数据库排名情况。

原来我也用过NoSQL，就是HBase。不过确实不怎么好开发。难怪排名这么靠后。

数据库最新排名：

http://db-engines.com/en/ranking

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elasticseach 和hbase 在海量数据存储上哪个好

朱智文的专栏

12-04

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单纯从技术的角度来说其实没有好坏之分，技术选型需要结合实际的业务场景来定。从问题描述上看大致可以从几个方面来考虑： 1）数据量每天5G数据量，按存储1年的数据来考虑，大概是1.8T，es和hbase都能支持，并且两者都可以通过扩展集群来加大可存储的数据量。随着数据量的增加，es的读写性能会有所下降，从存储原始数据的角度来看，hbase要优于es 2）数据更新 es数据更新是对文档进行更新

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04-21

【Nosql：非关系型数据库的魅力与应用】在IT领域，NoSQL（Not Only SQL）是一种不同于传统的关系型数据库的数据存储解决方案。它以其灵活、可扩展性和高性能的特点，尤其是在大数据和分布式系统中，逐渐获得了广泛...

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m0_63924864的博客

11-12

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免费的数据可视化分析工具有哪些

明月说数据

10-19

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数据分析的发展，导致数据可视化的学习也会成为必不可少的一部分，进而也就会涌现出各种丰富多彩的工具，这就要求我们要不断去学习，更新自我的技能，充实自己，才能避免被世代所抛弃。最近在数据分析圈比较受追捧的一个软件——Python。虽说Python的作图比不上R，但也是后生可畏呀，毕竟可以与Python连接的绘图库也是很多的，比如较为常用的Matplotlib、pandas、seaborn等等，一些R中的第三方绘图包也可以和Python连接，比如说ggplot……但是我觉得最让我感到惊喜和喜欢的还是Pyec

HBase技术介绍

天生我材必有用，千金散尽还复来

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456

From:http://www.searchtb.com/2011/01/understanding-hbase.html HBase简介 HBase – Hadoop Database，是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统，利用HBase技术可在廉价PC Server上搭建起大规模结构化存储集群。 HBase是Google Bigtable的开源实现，类似Googl...

HBase

Sweeneyzuo的博客

11-18

739

HBase: HBase是一个建立在HDFS之上的分布式，提供高可靠性，高性能，列存储，可伸缩，实时读写NoSQL的数据库系统。优点： (1)大：一个表可以有上十亿行，上百万列。 (2)面向列：面向列(簇)的存储和权限控制，列(簇)独立检索。 (3)稀疏：对于为空(null)的列并不占用内存空间，因此，表可以设计的非常稀疏。 (4)多版本：每个单元中的数据可以有多个版本，默认...

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2303_82176667的博客

04-06

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最初表示反SQL”运动,现在表示关系和非关系型数据库各有优缺点用新型的非关系数据库取代关系数据库彼此都无法互相取代。通常，NoSQL数据库具有以下几个特点：（1）灵活的可扩展性（2）灵活的数据模型（3）与云计算紧密融合。

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山东大学 nosql期末复习笔记 nosql 期末复习

01-04

【 NosQL 数据库详解】 NosQL（Not Only SQL）是一种非关系型数据库，它与传统的关系型数据库不同，强调水平扩展、高并发处理和大数据存储。在 NosQL 期末复习中，我们需要掌握的关键知识点包括数据库的类型、特性...

nosqlbooster4mongo-7.0.8，MongoDB连接工具

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NoSQL 关系数据库 NoSQL CAP定理，AXP 2015，JWN 2016 C CAP中的一致性实际上意味着线性化，这是一个非常具体（非常强烈）的一致性概念。特别地，即使C也代表“一致性”，它与ACID中的C无关。线性化的含义如下...

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weixin_43230682的博客

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一、优点： 1）海量存储 Hbase适合存储PB级别的海量数据，在PB级别的数据以及采用廉价PC存储的情况下，能在几十到百毫秒内返回数据。这与Hbase的极易扩展性息息相关。正式因为Hbase良好的扩展性，才为海量数据的存储提供了便利。 2）列式存储这里的列式存储其实说的是列族（ColumnFamily）存储，Hbase是根据列族来存储数据的。列族下面可以有非常多的列，列族在创建表的时候就必须指...

面试必问——Redis 主从同步

2301_79966297的博客

11-26

616

偏移量，随着记录在repl_baklog中的数据增多而逐渐增大。salve完成同步时也会记录当前同步的offset。如果salve的offset小于master的offset，说明salve的数据落后于master，需要更新。：简称replid,是数据集的标记，id一致则说明是同一个数据集。每个master都有唯一的replid,salve则会继承master节点的replid。：单点的Redis的并发能力是有限的，要进一步提高Redis的并发能力，就需要搭建主从集群，实现读写分离。

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Python 提供灵活的任务调度与编排能力，Go 提供高并发、高吞吐的任务执行与采集能力。两者结合构建的云原生微服务运维平台能够在大规模环境下实现：自动化高可靠弹性扩展可观测高性能随着企业上云进程加速，Python + Go 的混合运维平台将成为云原生运维的标准实践方案。

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11-30

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List的另一个应用就是消息队列，可以利用List的 PUSH 操作，将任务存放在List中，然后工作线程再用 POP 操作将任务取出进行执行。我们在谈基础数据结构时，讨论的是存储值的数据类型，主要包括常见的5种数据类型，分别是：String、List、Set、Zset、Hash。Redis hash 是一个 string 类型的 field（字段）和 value（值）的映射表，hash 特别适合用于存储对象。Redis 中集合是通过哈希表实现的，所以添加，删除，查找的复杂度都是 O(1)。

influx2.0+grafana

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Mac 安装 Docker（Docker Desktop）教程官方下载地址：根据你的 Mac 类型，下载对应版本：Intel。

后端在分布式存储中的元数据管理

2509_93946509的博客

11-28

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但实际生产环境中远不止这些：数据的冷热状态、压缩标志、校验和、生命周期标签，甚至用户自定义的扩展属性，都是元数据的一部分。我们团队就吃过亏，早期设计时只考虑了基础字段，后来业务方想要实现智能分层存储，不得不对元数据表做了两次大的结构调整，那个迁移过程简直噩梦。我们现在用的是Raft共识算法，虽然写性能有些损失，但保证了数据的强一致性，运维起来也省心。按文件路径哈希是最简单的，但有个问题：同一个目录下的文件可能被散列到不同节点，做目录遍历时要跨节点查询，效率很低。全量缓存不现实，我们吃过内存溢出的亏。

Spring Boot「多数据源并存」的设计思路，它与动态数据源又有什么区别？

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我不切换数据源，我只是同时拥有多个 DataSource，每一个都明确对应自己的 Mapper / SqlSessionFactory / 事务管理器。其核心特点是：同时存在多个 DataSource Bean每个 DataSource 有自己的配置每个 DataSource 对应自己的 Mapper / Dao / Service不使用 AbstractRoutingDataSource不需要 ThreadLocal 切换不互相影响各自为政使用起来一模一样怎么切换？

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10-17

<think>首先，用户的问题是：“我想了解noSQL相关信息请问noSQL的介绍、特点、应用场景等相关信息”。这基于系统级指令和之前的引用。回顾系统级指令： - 所有行内数学表达式必须使用$...$格式。 - 独立公式使用$$...$$格式并单独成段。 - LaTeX语法正确。 - 使用中文回答。 - 生成相关问题。 - 回答中引用的段落末尾自然地添加引用标识，例如[^1]。用户提供了多个引用： - 引用[1]: 关于NoSQL的架构实践和十五个NoSQL库。 - 引用[2]: 关于NoSQL数据库的发展和未来趋势。 - 引用[3]: 关于NoSQL的数据分片和分布式系统。用户说：“上述引用仅供参考，并不是用户真正的需求，请尽可能多的参考用户上一次的问题和你的回答。” 在之前的上下文，用户上一次的问题是询问NoSQL信息，但在这个消息中，用户再次确认了需求。我的回答需要： 1. 结构化：清晰介绍NoSQL，包括介绍、特点、应用场景等。 2. 引用标记：如果引用任何段落，末尾添加引用标识如[^1]。 3. 生成相关问题：在回答结束后添加相关问题。 4. 使用中文。内容大纲： - **介绍**：什么是NoSQL？定义和背景。 - **特点**：主要特点，如非关系型、可扩展性、灵活性等。 - **应用场景**：何时使用NoSQL，如大数据、实时分析等。 - 基于引用添加细节。从引用中提取关键点： - [^1]: 提到NoSQL架构实践和库列表。 - [^2]: 未来趋势，如更强的一致性、更好集成性、智能查询优化。 - [^3]: 数据分片、分布式集群、横向扩展。在回答中自然地融入这些引用。回答结构： 1. 引言：简要介绍NoSQL。 2. 特点：详细列出特点。 3. 应用场景：描述常见应用。 4. 相关趋势或未来展望（基于引用）。 5. 生成相关问题。最后，添加相关问题部分。确保LaTeX使用：用户的问题涉及NoSQL，主要是文本信息，可能没有数学表达式。但如果有需要，我会添加。例如，在描述数据模型时，用数学符号表示关系型和非关系型数据库。但避免强制添加数学内容。完整回答： - 用中文。 - 清晰分段。 - 自然地引用。 </think>### NoSQL介绍、特点与应用场景以下内容基于您的查询和提供的引用资料综合整理。NoSQL（Not Only SQL）数据库是一种非关系型数据库管理系统，设计用于处理大规模、高并发和非结构化数据场景。它与传统的关系型数据库（如MySQL、Oracle）不同，放弃了严格的ACID事务保证，转而追求更高的扩展性、灵活性和性能。NoSQL的兴起源于Web 2.0时代对海量数据（如社交媒体、物联网）的处理需求[^1]。 #### 1. NoSQL介绍 NoSQL数据库起源于2009年左右，作为对传统关系数据库局限性的补充。它不依赖于固定表结构或SQL查询语言，而是支持多种数据模型，如键值对、文档、列族和图数据库。例如： - **键值存储**：如Redis，存储简单的键值对，适合缓存场景。 - **文档数据库**：如MongoDB，存储JSON或XML格式文档，便于处理半结构化数据。 - **列族数据库**：如Cassandra，优化大规模数据写入和分布式存储。 - **图数据库**：如Neo4j，专为处理网络关系设计。 NoSQL的核心优势在于其分布式架构：它能在集群上通过横向扩展（Scaling Out）提升性能，即通过增加节点数量来处理数据增长[^3]。例如，使用数据分片（Sharding）技术将数据均匀分布到多个节点上，确保高可用性和负载均衡[^3]。这不依赖于中心化架构，从而降低了单点故障风险。 #### 2. NoSQL的主要特点 NoSQL数据库具有以下关键特性： - **高扩展性**：支持分布式集群，能轻松添加节点实现横向扩展，处理PB级数据。例如，通过数据分片技术，将数据均匀分布在多个节点上，实现高效检索和维护[^3]。 - **灵活的数据模型**：不要求预定义表结构，能处理半结构化或非结构化数据（如JSON、XML），适合快速迭代的应用开发。 - **高性能**：针对读写密集型场景优化，减少事务开销，提供高吞吐量（如每秒数百万次操作）。 - **高可用性**：通过副本机制（Replication）保证数据冗余和故障转移，确保系统在节点失效时仍可用。 - **弱一致性**：默认采用BASE（Basically Available, Soft state, Eventual consistency）模型，而非ACID事务，牺牲强一致性来换取可用性和性能。但未来趋势正朝向提供更强的一致性支持[^2]。这些特点使NoSQL在处理大数据时更具优势，但同时也引入了挑战，如查询优化和数据一致性管理。 #### 3. NoSQL的应用场景 NoSQL数据库广泛应用于需要高扩展性和灵活性的场景，主要包括： - **大数据处理**：如电商平台（存储用户行为日志）、社交媒体（处理实时消息流），利用NoSQL的分布式能力高效存储和分析海量数据。 - **实时 Web 应用**：如游戏服务器或内容管理系统，需要低延迟读写，NoSQL的文档模型（如MongoDB）便于快速开发。 - **物联网（IoT）和日志分析**：处理传感器数据或日志文件，NoSQL的列族存储（如Cassandra）优化高频写入。 - **个性化推荐系统**：图数据库（如Neo4j）用于处理复杂关系和网络分析。未来，NoSQL数据库可能进一步发展，如提供更强的一致性保证、与其他工具（如大数据分析平台）的更好集成，以及智能查询优化以提升性能[^2]。但NoSQL并非万能方案，在需要严格事务（如金融系统）的场景，关系型数据库仍更合适。 #### 相关资源如需深入探索，可参考实用库如Redis或MongoDB（引用了15个NoSQL库的列表[^1]），或学习分布式架构实践资源。