nosql的分类

最新推荐文章于 2021-11-10 17:08:28 发布
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#NoSQL #MongoDB #Cassandra #CouchDB #Google

本文介绍了NoSQL数据库的四大类型：键值存储、面向表、面向文档和面向图论，并指出Neo4j作为面向图论的数据库非常适合处理用户动态及复杂的关系数据。

按照数据模型保存性质将当前NoSQL分为四种：
1.Key-value stores键值存储, 保存keys+BLOBs (二进制大对象Binary Large OBjects)
2.Table-oriented 面向表, 主要有Google的BigTable和Cassandra.
3.Document-oriented面向文本, 文本是一种类似XML文档，MongoDB 和 CouchDB
4.Graph-oriented 面向图论. 如Neo4J.

所以neo4j很适合做用户动态，关系。
http://www.infoq.com/cn/news/2010/02/neo4j-10

NoSQL数据库：定义、特性、分类与应用场景的探索
读书笔记控的博客
06-03 4322
NoSQL，字面意思为“不仅仅是SQL”，是指非关系型数据库的统称。与传统的关系型数据库相比，NoSQL数据库突破了结构化的数据模型限制，采用键值对、文档、列族或图等非结构化的方式存储数据。NoSQL的概念最早起源于2009年，当时由一名叫Eric Evans的程序员在博客上提出了这一概念。他观察到，随着Web 2.0的兴起，传统的关系型数据库在处理大规模、高并发的Web应用时遇到了瓶颈，因此需要一种新型的数据库来应对这些挑战。NoSQL数据库就是在这样的背景下应运而生的。
NoSQL数据库概况梳理
junecauzhang的专栏
11-16 862
Neo4j是一个嵌入式，基于磁盘的，支持完整事务的Java持久化引擎，它在图像中而不是表中存储数据。Neo4j提供了大规模可扩展性，在一台机器上可以处理数十亿节点/关系/属性的图像，可以扩展到多台机器并行运行。相对于关系数据库来说，图形数据库善于处理大量复杂、互连接、低结构化的数据，这些数据变化迅速，需要频繁的查询——在关系数据库中，这些查询会导致大量的表连接，因此会产生性能上的问题。Neo4j重点解决了拥有大量连接的传统RDBMS在查询时出现的性能衰退问题。
NoSQL数据库的出现及选择哪种NoSQL数据库
u014419512的专栏
06-10 434
    在没有NOSQL数据时，关系型数据库一直是数据持久化的唯一选择，比较典型的关系型数据库有SQL Server、Oracle，MySQL,DB2.做.NET开发的同学一般会选择SQL Server，做JAVA的可能会偏向Oracle，MySQL,Python则是PostgreSQL或MySQL等等。过去很长一段时间内，关系数据库的健壮性已经在多数应用程序中得到证实。我们可以使用这些传统数...
NoSQL的四大分类
jj89929665的博客
01-25 894
NoSQL的四大分类KV键值对：文档型数据库（bson格式 和 json一样）MongoDBConthDB列存储数据库HBase分布式文件系统图关系数据库Neo4jInfoGridNoSQL的四大分类对比 KV键值对： 新浪：Redis 美图：Redis + Tair 阿里、百度：Redis + memcache 文档型数据库（bson格式 和 json一样） MongoDB 基于分布式文件存储的数据库，C++编写，处理大量的文档！ MongoDB 是介于关系型数据库和非关系型数据库中间的产品！ Mongo
三、NoSQL数据库的四大分类的分析
Jian Sun_的博客
10-13 786
NoSQL数据库的四大分类的分析 分类 Examples举例 典型应用场景 数据模型 优点 缺点 键值（key-value） Tokyo Cabinet/Tyrant, Redis, Voldemort, Oracle BDB 内容缓存，主要用于处理大量数据的高访问负载，也用于一些日志系统等等。 Key.
NoSQL架构实践
我的笔记
01-26 331
NoSQL架构实践：https://blog.youkuaiyun.com/zhoudaxia/article/details/8942131 https://www.cnblogs.com/sunli/ http://www.cnblogs.com/sunli/category/250681.html
一网打尽当下NoSQL类型、适用场景及使用公司
水木米
07-29 1475
在过去几年，关系型数据库一直是数据持久化的唯一选择，数据工作者考虑的也只是在这些传统数据库中做筛选，比如SQL Server、Oracle或者是MySQL。甚至是做一些默认的选择，比如使用.NET的一般会选择SQL Server；使用Java的可能会偏向Oracle，Ruby是MySQL，Python则是PostgreSQL或MySQL等等。 原因很简单：过去很长一段时间内，关系数据库的健壮性已
nosql分类
aiwokache的博客
11-10 924
NoSQL 数据库并没有一个统一的架构，两种不同的 NoSQL 数据库之间的差异程度，远远超过两种关系型数据库之间的不同。可以说，NoSQL 数据库各有所长，一个优秀的 NoSQL 数据库必然特别适用于某些场合或者某些应用，在这些场合中会远远胜过关系型数据库和其他的 NoSQL 数据库。 参考文献：csdn：常见的 NoSQL 数据库有哪些？一篇详尽（图表展示）：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_44259720/article/details/104839050 ...
NoSQL分类
bjgaocp的博客
01-08 320
可以将典型的 NoSQL 划分为 4 种类型，分别是键值数据库、列式数据库、文档数据库和图形数据库 键值(Key-Value)存储数据库: 应用：内容缓存 相关产品：Redis、Riak、Memcached、Voldemort, Oracle BDB 它使用一个哈希表，表中的 Key（键）用来定位 Value（值），即存储和检索具体的 Value。数据库不能对 Value 进行索引和...
精选资源
Nosql非关系型数据库-常见的NoSQL分类.pptx
06-20
总结起来，NoSQL数据库的分类多样，每种类型都有其独特的应用场景和优势。选择合适的NoSQL数据库应考虑数据的结构、查询模式以及系统的需求。例如，键值对存储适用于高速缓存，文档存储适合处理结构化和半结构化数据...
NoSQL数据库PPT.pptx
06-16
内容大纲 定义 产生 共同特征 分类 适用场景 发展现状 7 挑战 NoSQL数据库PPT全文共20页，当前为第2页。 一.什么是NoSQL数据库？ NoSQL: 即Not Only SQL 与关系型数据库相对应的，也可理解为 no relational ，即非...
NoSQL(一):mogodb浅析、工具、Nosql分类、MongoDB概念
白骨梦儿
06-08 343
一、mogodb的下载与安装（win64） https://www.mongodb.org/dl/win32/x86_64 安装很简单，很普通软件一样。 但是如果要自定义安装（不是默认c盘，就需要注意一些），下面简单的说明步骤； 步骤1：选择data目录、log目录，然后一直next; ...
NoSQL数据库的四大分类及分析
iteye_6274的博客
01-27 1236
 NoSQL(NoSQL = Not Only SQL )，意即“不仅仅是SQL”，是一项全新的数据库革命性运动，早期就有人提出，发展至2009年趋势越发高涨。NoSQL的拥护者们提倡运用非关系型的数据存储，相对于铺天盖地的关系型数据库运用，这一概念无疑是一种全新的思维的注入。 NoSQL数据库分四大类： 键值(Key-Value)存储数据库 这一类数据库主要会使用到一个哈...
NOSQL
weixin_45289456的博客
07-22 564
key-value 键值对 redis 键值对储存 特点：查询数据快 内存缓存，主要用于处理大量数据得高仿问负载，也用于一些日志系统等等 Column 列式存储 HBase 将同一列得数据放在一起，查询非常快 document 文档存储 MongoDB 经典用于web项目中，与KeyValue类似，比如MongoDB主要应用在爬虫 Graph 图结构存储 neo4j 用于社交网络 Nos...
五次多项式换道转向避撞轨迹规划可视化Matlab代码（分析不同车速与路面附着系数对换道时间、距离及横向加速度的影响）
11-27
五次多项式换道转向避撞轨迹规划可视化Matlab代码（分析不同车速与路面附着系数对换道时间、距离及横向加速度的影响）内容概要：本文介绍了一套基于五次多项式插值的换道转向避撞轨迹规划方法，并提供了完整的Matlab可视化代码实现。该方法用于自动驾驶或智能车辆在紧急避障场景下的平滑轨迹生成，重点分析了不同初始车速与路面附着系数对换道过程的影响，包括换道所需时间、行驶距离及横向加速度的变化规律，从而评估轨迹的安全性与舒适性。文中通过仿真展示了在多种工况下轨迹的动态特性，帮助理解车辆动力学约束与路面条件对路径规划的影响。; 适合人群：具备一定车辆动力学基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事自动驾驶路径规划的工程技术人员。; 使用场景及目标：①研究自动驾驶车辆在避障换道过程中的轨迹生成与优化；②分析车速与路面摩擦系数对换道性能（如时间、距离、横向加速度）的影响；③为智能驾驶系统提供可验证的轨迹规划算法原型与仿真平台； 阅读建议：建议结合Matlab代码逐段运行并调整参数（如车速、附着系数），观察仿真结果变化，深入理解五次多项式在横向轨迹规划中的应用优势与局限，同时可扩展至更复杂的动态环境或多车协同场景。
中国移动数据分类分级及重要数据管控指导意见(1).docx
11-27
中国移动数据分类分级及重要数据管控指导意见(1)
基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化，用于纳米定位系统的预测控制研究（Matlab代码实现）
最新发布
11-27
基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化，用于纳米定位系统的预测控制研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开，旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术与Koopman算子理论，将非线性系统动态近似为高维线性系统，进而利用递归神经网络（RNN）建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用，并提供了完整的Matlab代码实现，便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度与动态响应性能。; 适合人群：具备自动控制、机器学习或信号处理背景，熟悉Matlab编程，从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模；②提升纳米定位平台的轨迹跟踪与预测控制性能；③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案； 阅读建议：建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节，重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程与模型预测控制器（MPC）的集成方式，鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
鄱阳湖水系.zip
11-27
水系流域矢量数据，坐标系wgs84，是流域范围，数据格式shp格式
基于STM32的宠物定位系统
11-27
基于STM32的宠物定位系统
nosql数据库分类
02-10
### NoSQL 数据库类型与分类 #### 1. 键值存储 (Key-Value Store) 键值存储是最简单的NoSQL数据库形式之一。这种类型的数据库通过唯一的键来索引数据，而对应的值可以是任何类型的数据对象。键值存储非常适合于缓存层以及需要快速读取和写入简单数据结构的应用程序。 ```python # Python示例：使用字典模拟键值存储 key_value_store = {"user_001": "Alice", "user_002": "Bob"} print(key_value_store["user_001"]) # 输出 Alice ``` [^1] #### 2. 列族存储 (Column-Family Store) 列族存储设计用来处理非常大量的稀疏表格数据。它允许按行或列的方式高效访问大量记录，并支持动态增加新列而不影响现有查询效率。这类数据库通常被搜索引擎公司所采用，因为它们能够很好地应对频繁更新的需求并提供高效的扫描功能。 [^4] #### 3. 文档型数据库 (Document-Oriented Database) 文档型数据库以JSON或其他类似的格式保存半结构化数据作为单个文档单位。每个文档都可以有不同的字段集，这使得应用程序更容易适应变化中的业务逻辑。MongoDB就是一个流行的文档型数据库解决方案，在Web应用开发领域广泛应用。 ```json { "_id": ObjectId("..."), "name": "John Doe", "address": { "street": "Main St.", "city": "Anytown" } } ``` [^3] #### 4. 图形数据库 (Graph Database) 图形数据库专门针对高度关联的数据进行了优化，比如社交网络分析、推荐系统等场景下的复杂关系建模。Neo4j是一个著名的开源图形数据库平台，提供了强大的图算法实现能力，可以帮助挖掘隐藏在网络背后的价值信息。
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