8种nosql数据库系统对比

更新时间:2023-05-22 20:16:01 阅读量: 实用文档 文档下载

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1. CouchDB

?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。

本文来源:https://www.bwwdw.com/article/xch4.html

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