包含nosql数据支持多少行的词条

nosql数据库有哪些

1. CouchDB

创新互联于2013年创立,先为德兴等服务建站,德兴等地企业,进行企业商务咨询服务。为德兴企业网站制作PC+手机+微官网三网同步一站式服务解决您的所有建站问题。

所用语言: Erlang

特点:DB一致性,易于使用

使用许可: Apache

协议: HTTP/REST

双向数据复制,

持续进行或临时处理,

处理时带冲突检查,

因此,采用的是master-master复制(见编注2)

MVCC – 写操作不阻塞读操作

可保存文件之前的版本

Crash-only(可靠的)设计

需要不时地进行数据压缩

视图:嵌入式 映射/减少

格式化视图:列表显示

支持进行服务器端文档验证

支持认证

根据变化实时更新

支持附件处理

因此, CouchApps(独立的 js应用程序)

需要 jQuery程序库

最佳应用场景:适用于数据变化较少,执行预定义查询,进行数据统计的应用程序。适用于需要提供数据版本支持的应用程序。

例如: CRM、CMS系统。 master-master复制对于多站点部署是非常有用的。

(编注2:master-master复制:是一种数据库同步方法,允许数据在一组计算机之间共享数据,并且可以通过小组中任意成员在组内进行数据更新。)

2. Redis

所用语言:C/C++

特点:运行异常快

使用许可: BSD

协议:类 Telnet

有硬盘存储支持的内存数据库,

但自2.0版本以后可以将数据交换到硬盘(注意, 2.4以后版本不支持该特性!)

Master-slave复制(见编注3)

虽然采用简单数据或以键值索引的哈希表,但也支持复杂操作,例如 ZREVRANGEBYSCORE。

INCR co (适合计算极限值或统计数据)

支持 sets(同时也支持 union/diff/inter)

支持列表(同时也支持队列;阻塞式 pop操作)

支持哈希表(带有多个域的对象)

支持排序 sets(高得分表,适用于范围查询)

Redis支持事务

支持将数据设置成过期数据(类似快速缓冲区设计)

Pub/Sub允许用户实现消息机制

最佳应用场景:适用于数据变化快且数据库大小可遇见(适合内存容量)的应用程序。

例如:股票价格、数据分析、实时数据搜集、实时通讯。

(编注3:Master-slave复制:如果同一时刻只有一台服务器处理所有的复制请求,这被称为

Master-slave复制,通常应用在需要提供高可用性的服务器集群。)

3. MongoDB

所用语言:C++

特点:保留了SQL一些友好的特性(查询,索引)。

使用许可: AGPL(发起者: Apache)

协议: Custom, binary( BSON)

Master/slave复制(支持自动错误恢复,使用 sets 复制)

内建分片机制

支持 javascript表达式查询

可在服务器端执行任意的 javascript函数

update-in-place支持比CouchDB更好

在数据存储时采用内存到文件映射

对性能的关注超过对功能的要求

建议最好打开日志功能(参数 –journal)

在32位操作系统上,数据库大小限制在约2.5Gb

空数据库大约占 192Mb

采用 GridFS存储大数据或元数据(不是真正的文件系统)

最佳应用场景:适用于需要动态查询支持;需要使用索引而不是 map/reduce功能;需要对大数据库有性能要求;需要使用

CouchDB但因为数据改变太频繁而占满内存的应用程序。

例如:你本打算采用 MySQL或 PostgreSQL,但因为它们本身自带的预定义栏让你望而却步。

4. Riak

所用语言:Erlang和C,以及一些Javascript

特点:具备容错能力

使用许可: Apache

协议: HTTP/REST或者 custom binary

可调节的分发及复制(N, R, W)

用 JavaScript or Erlang在操作前或操作后进行验证和安全支持。

使用JavaScript或Erlang进行 Map/reduce

连接及连接遍历:可作为图形数据库使用

索引:输入元数据进行搜索(1.0版本即将支持)

大数据对象支持( Luwak)

提供“开源”和“企业”两个版本

全文本搜索,索引,通过 Riak搜索服务器查询( beta版)

支持Masterless多站点复制及商业许可的 SNMP监控

最佳应用场景:适用于想使用类似 Cassandra(类似Dynamo)数据库但无法处理

bloat及复杂性的情况。适用于你打算做多站点复制,但又需要对单个站点的扩展性,可用性及出错处理有要求的情况。

例如:销售数据搜集,工厂控制系统;对宕机时间有严格要求;可以作为易于更新的 web服务器使用。

5. Membase

所用语言: Erlang和C

特点:兼容 Memcache,但同时兼具持久化和支持集群

使用许可: Apache 2.0

协议:分布式缓存及扩展

非常快速(200k+/秒),通过键值索引数据

可持久化存储到硬盘

所有节点都是唯一的( master-master复制)

在内存中同样支持类似分布式缓存的缓存单元

写数据时通过去除重复数据来减少 IO

提供非常好的集群管理 web界面

更新软件时软无需停止数据库服务

支持连接池和多路复用的连接代理

最佳应用场景:适用于需要低延迟数据访问,高并发支持以及高可用性的应用程序

例如:低延迟数据访问比如以广告为目标的应用,高并发的 web 应用比如网络游戏(例如 Zynga)

6. Neo4j

所用语言: Java

特点:基于关系的图形数据库

使用许可: GPL,其中一些特性使用 AGPL/商业许可

协议: HTTP/REST(或嵌入在 Java中)

可独立使用或嵌入到 Java应用程序

图形的节点和边都可以带有元数据

很好的自带web管理功能

使用多种算法支持路径搜索

使用键值和关系进行索引

为读操作进行优化

支持事务(用 Java api)

使用 Gremlin图形遍历语言

支持 Groovy脚本

支持在线备份,高级监控及高可靠性支持使用 AGPL/商业许可

最佳应用场景:适用于图形一类数据。这是 Neo4j与其他nosql数据库的最显著区别

例如:社会关系,公共交通网络,地图及网络拓谱

7. Cassandra

所用语言: Java

特点:对大型表格和 Dynamo支持得最好

使用许可: Apache

协议: Custom, binary (节约型)

可调节的分发及复制(N, R, W)

支持以某个范围的键值通过列查询

类似大表格的功能:列,某个特性的列集合

写操作比读操作更快

基于 Apache分布式平台尽可能地 Map/reduce

我承认对 Cassandra有偏见,一部分是因为它本身的臃肿和复杂性,也因为 Java的问题(配置,出现异常,等等)

最佳应用场景:当使用写操作多过读操作(记录日志)如果每个系统组建都必须用 Java编写(没有人因为选用

Apache的软件被解雇)

例如:银行业,金融业(虽然对于金融交易不是必须的,但这些产业对数据库的要求会比它们更大)写比读更快,所以一个自然的特性就是实时数据分析

8. HBase

(配合 ghshephard使用)

所用语言: Java

特点:支持数十亿行X上百万列

使用许可: Apache

协议:HTTP/REST (支持 Thrift,见编注4)

在 BigTable之后建模

采用分布式架构 Map/reduce

对实时查询进行优化

高性能 Thrift网关

通过在server端扫描及过滤实现对查询操作预判

支持 XML, Protobuf, 和binary的HTTP

Cascading, hive, and pig source and sink modules

基于 Jruby( JIRB)的shell

对配置改变和较小的升级都会重新回滚

不会出现单点故障

堪比MySQL的随机访问性能

最佳应用场景:适用于偏好BigTable:)并且需要对大数据进行随机、实时访问的场合。

例如: Facebook消息数据库(更多通用的用例即将出现)

编注4:Thrift

是一种接口定义语言,为多种其他语言提供定义和创建服务,由Facebook开发并开源。

当然,所有的系统都不只具有上面列出的这些特性。这里我仅仅根据自己的观点列出一些我认为的重要特性。与此同时,技术进步是飞速的,所以上述的内容肯定需要不断更新。我会尽我所能地更新这个列表。

NoSql数据库可以存储的最大的一行数据能多大

1、使用冗余,每个人的好友信息都在数据库中有存储,就是你说的记录一对一关系

2、数据缓存到内存,数据访问很快

3、状态信息修改异步,比如一个人登陆了,他的好友不是马上就知道,中间间隔几秒也没有关系

4、数据可能不放在关系数据库中,可能使用nosql数据库,比如mongodb,bigtable,cassandra等

什么是NoSQL,它有什么优缺点?

NoSQL,指的是非关系型的数据库。NoSQL有时也称作Not Only SQL的缩写,是对不同于传统的关系型数据库的数据库管理系统的统称。

NoSQL用于超大规模数据的存储。(例如谷歌或Facebook每天为他们的用户收集万亿比特的数据)。这些类型的数据存储不需要固定的模式,无需多余操作就可以横向扩展。

NoSQL的优点/缺点

优点:

- 高可扩展性

- 分布式计算

- 低成本

- 架构的灵活性,半结构化数据

- 没有复杂的关系

缺点:

- 没有标准化

- 有限的查询功能(到目前为止)

- 最终一致是不直观的程序 (BY三人行慕课)


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