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即非关系型数据库和关系型数据库。
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MySQL的优点:事务处理—保持数据的一致性;由于以标准化为前提,数据更新的开销很小(相同的字段基本上只有一处);可以进行Join等复杂查询
NoSQL的优点:首先它是基于内存的,也就是数据放在内存中,而不是像数据库那样把数据放在磁盘上,而内存的读取速度是磁盘读取速度的几十倍到上百倍,所以NoSQL工具的速度远比数据库读取速度要快得多,满足了高响应的要求。即使NoSQL将数据放在磁盘中,它也是一种半结构化的数据 格式,读取到解析的复杂度远比MySQL要简单,这是因为MySQL存储的是经过结构化、多范式等有复杂规则的数据,还原为内存结构的速度较慢。NoSQL在很大程度上满足了高并发、快速读/和响应的要求,所以它也是Java互联网系统的利器。
简单的扩展:典型例子是Cassandra,由于其架构是类似于经典的P2P,所以能通过轻松地添加新的节点来扩展这个集群;
低廉的成本:这是大多数分布式数据库共有的特点,因为主要都是开源软件,没有昂贵的License成本;
NoSQL的缺点:大多数NoSQL数据库都不支持事务,也不像 SQL Server和Oracle那样能提供各种附加功能,比如BI和报表等; 不提供对SQL的支持
那么该如何选择?
如果规模和性能比24小时的数据一致性更重要,那NoSQL是一个理想的选择 (NoSQL依赖于BASE模型——基本可用、软状态、最终一致性)。
但如果要保证到“始终一致”,尤其是对于机密信息和财务信息,那么MySQL很可能是最优的选择(MySQL依赖于ACID模型——原子性、一致性、独立性和耐久性)。
如果关系数据库在你的应用场景中,完全能够很好的工作,而你又是非常善于使用和维护关系数据库的,那么我觉得你完全没有必要迁移到NoSQL上面,除非你是个喜欢折腾的人。如果你是在金融,电信等以数据为王的关键领域,目前使用的是Oracle数据库来提供高可靠性的,除非遇到特别大的瓶颈,不然也别贸然尝试NoSQL。
然而,在WEB2.0的网站中,关系数据库大部分都出现了瓶颈。在磁盘IO、数据库可扩展上都花费了开发人员相当多的精力来优化,比如做分表分库(database sharding)、主从复制、异构复制等等,然而,这些工作需要的技术能力越来越高,也越来越具有挑战性。如果你正在经历这些场合,那么我觉得你应该尝试一下NoSQL了。
具体问题具体分析
MySQL体积小、速度快、成本低、结构稳定、便于查询,可以保证数据的一致性,但缺乏灵活性。
NoSQL高性能、高扩展、高可用,不用局限于固定的结构,减少了时间和空间上的开销,却又很难保证数据一致性。
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原文链接:
nosql数据库的四种类型如下:
1.key-value键值存储数据库:
相关产品: Redis、Riak、SimpleDB、Chordless、Scalaris、Memcached.
主要应用: 内容缓存,处理大量数据的高负载访问,也用于系统日志。
优点:查找速度快,大量操作时性能高。
2.列存储数据库:
相关产品: BigTable、HBase、Cassandra、HadoopDB、GreenPlum、PNUTS.
主要应用: 分布式数据的储存与管理。
优点:查找速度快,可扩展性强,容易进行分布式扩展。
缺点:功能相对局限。
3.文档型数据库
相关产品:MongoDB、CouchDB、ThruDB、CloudKit、Perservere、Jackrabbit.
主要应用: web应用,管理面向文档的数据或者类似的半结构化数据。
优点:数据结构灵活,表结构可变,复杂性低。
缺点:查询效率低,且缺乏统一的查询语言。
4.Graph图形数据库
相关产品: Neo4J、OrientDB、InfoGrid、GraphDB.
主要应用: 复杂,互连接,低结构化的图结构场合, 专注构建关系图谱。
优点: 利用图结构相关算法, 可用于构建复杂的关系图谱。
缺点: 复杂度高。
文档数据库
源起:受Lotus Notes启发。
数据模型:包含了key-value的文档集合
例子:CouchDB, MongoDB
优点:数据模型自然,编程友好,快速开发,web友好,CRUD。
图数据库
源起: 欧拉和图理论。
数据模型:节点和关系,也可处理键值对。
例子:AllegroGraph, InfoGrid, Neo4j
优点:解决复杂的图问题。
关系数据库
源起: E. F. Codd 在A Relational Model of Data for Large Shared Data Banks提出的
数据模型:各种关系
例子:VoltDB, Clustrix, MySQL
优点:高性能、可扩展的OLTP,支持SQL,物化视图,支持事务,编程友好。
对象数据库
源起:图数据库研究
数据模型:对象
例子:Objectivity, Gemstone
优点:复杂对象模型,快速键值访问,键功能访问,以及图数据库的优点。
Key-Value数据库
源起:Amazon的论文 Dynamo 和 Distributed HashTables。
数据模型:键值对
例子:Membase, Riak
优点:处理大量数据,快速处理大量读写请求。编程友好。
BigTable类型数据库
源起:Google的论文 BigTable。
数据模型:列簇,每一行在理论上都是不同的
例子:HBase, Hypertable, Cassandra
优点:处理大量数据,应对极高写负载,高可用,支持跨数据中心, MapReduce。
数据结构服务
源起: ?
数据模型:字典操作,lists, sets和字符串值
例子:Redis
优点:不同于以前的任何数据库
网格数据库
源起:数据网格和元组空间研究。
数据模型:基于空间的架构
例子:GigaSpaces, Coherence
优点:适于事务处理的高性能和高扩展性
非关系型数据库严格上不是一种数据库,应该是一种数据结构化存储方法的集合,可以是文档或者键值对等。当初我在黑马程序员培训时候就学过。
优点:
1、格式灵活:存储数据的格式可以是key,value形式、文档形式、图片形式等等,文档形式、图片形式等等,使用灵活,应用场景广泛,而关系型数据库则只支持基础类型。
2、速度快:nosql可以使用硬盘或者随机存储器作为载体,而关系型数据库只能使用硬盘;
3、高扩展性;
4、成本低:nosql数据库部署简单,基本都是开源软件。
缺点:
1、不提供sql支持,学习和使用成本较高;
2、无事务处理;
3、数据结构相对复杂,复杂查询方面稍欠。
非关系型数据库的分类和比较:
1、文档型
2、key-value型
3、列式数据库
4、图形数据库
什么是NoSQL数据库?从名称“非SQL”或“非关系型”衍生而来,这些数据库不使用类似SQL的查询语言,通常称为结构化存储。这些数据库自1960年就已经存在,但是直到现在一些大公司(例如Google和Facebook)开始使用它们时,这些数据库才流行起来。该数据库最明显的优势是摆脱了一组固定的列、连接和类似SQL的查询语言的限制。有时,NoSQL这个名称也可能表示“不仅仅SQL”,来确保它们可能支持SQL。 NoSQL数据库使用诸如键值、宽列、图形或文档之类的数据结构,并且可以如JSON之类的不同格式存储。
1. 键值数据库
相关产品:Redis、Riak、SimpleDB、Chordless、Scalaris、Memcached
应用:内容缓存
优点:扩展性好、灵活性好、大量写操作时性能高
缺点:无法存储结构化信息、条件查询效率较低
使用者:百度云(Redis)、GitHub(Riak)、BestBuy(Riak)、Twitter(Ridis和Memcached)
2. 列族数据库
相关产品:BigTable、HBase、Cassandra、HadoopDB、GreenPlum、PNUTS
应用:分布式数据存储与管理
优点:查找速度快、可扩展性强、容易进行分布式扩展、复杂性低
使用者:Ebay(Cassandra)、Instagram(Cassandra)、NASA(Cassandra)、Facebook(HBase)
3. 文档数据库
相关产品:MongoDB、CouchDB、ThruDB、CloudKit、Perservere、Jackrabbit
应用:存储、索引并管理面向文档的数据或者类似的半结构化数据
优点:性能好、灵活性高、复杂性低、数据结构灵活
缺点:缺乏统一的查询语言
使用者:百度云数据库(MongoDB)、SAP(MongoDB)
4. 图形数据库
图形数据库-使用图作为数据模型来存储数据。
相关产品:Neo4J、OrientDB、InfoGrid、GraphDB
应用:大量复杂、互连接、低结构化的图结构场合,如社交网络、推荐系统等
优点:灵活性高、支持复杂的图形算法、可用于构建复杂的关系图谱
缺点:复杂性高、只能支持一定的数据规模
使用者:Adobe(Neo4J)、Cisco(Neo4J)、T-Mobile(Neo4J)