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NoSQL数据库的四大家族
分类举例典型应用场景数据模型优点缺点
键值Tokyo内容缓存,主要用于Key指向查找速度快数据无结构化,通常只
(key-Cabinet/Tyrant,处理大量数据的高访Value的键被当作字符串或者二进
value)Redis,问负载,也用于一些值对,通制数据
Voldemort,日志系统等等。常用hash
OracleBDBtable来实
现
列存储Cassandra,分布式的文件系统以列簇式查找速度快,可扩功能相对局限
数据库HBase,Riak存储,将展性强,更容易进
同一列数行分布式扩展
据存在一
起
文档型CouchDB,Web应用(与Key-Key-Value数据结构要求不严查询性能不高,而且缺
数据库MongoDbValue类似,Value是对应的键格,表结构可变,乏统一的查询语法。
结构化的,不同的是值对,不需要像关系型数
数据库能够了解ValueValue为结据库一样需要预先
的内容)构化数据定义表结构
图形Neo4J,社交网络,推荐系统图结构利用图结构相关算很多时候需要对整个图
(Graph)InfoGrid,等。专注于构建关系法。比如最短路径做计算才能得出需要的
数据库InfiniteGraph图谱寻址,N度关系查找信息,而且这种结构不
等太好做分布式的集群方
案。
键值(Key-Value)存储数据库
这一类数据库主要会使用到一个哈希表,这个表中有一个特定的键和一个指针指向特定的数据。Key/value模型对于
IT系统来说的优势在于简单、易部署。但是如果DBA只对部分值进行查询或更新的时候,Key/value就显得效率低下
了。
列存储数据库
这部分数据库通常是用来应对分布式存储的海量数据。键仍然存在,但是它们的特点是指向了多个列。这些列是由
列家族来安排的。
文档型数据库
文档型数据库的灵感是来自于LotusNotes办公软件的,而且它同第一种键值存储相类似。该类型的数据模型是版本
化的文档,半结构化的文档以特定的格式存储,比如JSON。文档型数据库可以看作是键值数据库的升级版,允许
之间嵌套键值。而且文档型数据库比键值数据库的查询效率更高。
图形(Graph)数据库
图形结构的数据库同其
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