在目前的企业IT架构中,系统管理员以及DBA都会考虑使用NoSQL数据库来解决RDBMS所不能解决的问题,特别是互联网行业。传统的关系型数据库主要以表(table)的形式来存储数据,而无法应对非结构化数据的挑战。在进行数据标准化的过程中,关系型数据库性能遭遇了瓶颈。

NoSQL顾名思义就是Not-Only SQL,它可以作为关系型数据库的良好补充。在TechTarget数据库之前的报道中,我们也对NoSQL数据库的应用场景做了详细的介绍。NoSQL 不像传统的关系型数据库,其种类繁多,且各有各的优势和缺点,对于DBA来说如何区分彼此的不同是一件比较头痛的工作。

在本文中,我们就将进一步为您接受关于NoSQL数据库的分类以及各自的优缺点。

NoSQL数据库的四大家族

1、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。

相关数据库 Tokyo Cabinet/Tyrant、Redis、Voldemort、Berkeley   DB
数据模型 一系列键值对
典型应用 内容缓存,适合混合工作负载并扩展大的数据集
优势 快速查询
劣势 存储的数据缺少结构化

2、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。

相关数据库 Cassandra, HBase, Riak
典型应用 分布式的文件系统
数据模型 以列簇式存储,将同一列数据存在一起
优势 查找速度快,可扩展性强,更容易进行分布式扩展
劣势 功能相对局限

3、文档型数据库

文档型数据库的灵感是来自于Lotus Notes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。

相关数据库 CouchDB、MongoDB
典型应用 Web应用
数据模型 一系列键值对
优势 数据结构要求不严格
劣势 查询性能不高,而且缺乏统一的查询语法

4、图形(Graph)数据库

图形结构的数据库同其他行列以及刚性结构的SQL数据库不同,它是使用灵活的图形模型,并且能够扩展到多个服务器上。NoSQL数据库没有标准的查询语言(SQL),因此进行数据库查询需要制定数据模型。许多NoSQL数据库都有REST式的数据接口或者查询API。

相关数据库 Neo4J、InfoGrid、Infinite Graph
典型应用 社交网络,推荐系统等。专注于构建关系图谱
数据模型 图结构
强项 利用图结构相关算法
弱项 需要对整个图做计算才能得出结果,不容易做分布式的集群方案。

因此,我们总结NoSQL数据库在以下的这几种情况下比较适用:1、数据模型比较简单;2、需要灵活性更强的IT系统;3、对数据库性能要求较高;4、不需要高度的数据一致性;5、对于给定key,比较容易映射复杂值的环境。

在目前的企业IT架构中,系统管理员以及DBA都会考虑使用NoSQL数据库来解决RDBMS所不能解决的问题,特别是互联网行业。传统的关系型数据库主要以表(table)的形式来存储数据,而无法应对非结构化数据的挑战。在进行数据标准化的过程中,关系型数据库性能遭遇了瓶颈。

NoSQL顾名思义就是Not-Only SQL,它可以作为关系型数据库的良好补充。在TechTarget数据库之前的报道中,我们也对NoSQL数据库的应用场景做了详细的介绍。NoSQL 不像传统的关系型数据库,其种类繁多,且各有各的优势和缺点,对于DBA来说如何区分彼此的不同是一件比较头痛的工作。

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3、文档型数据库

文档型数据库的灵感是来自于Lotus Notes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。

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优势 数据结构要求不严格
劣势 查询性能不高,而且缺乏统一的查询语法

4、图形(Graph)数据库

图形结构的数据库同其他行列以及刚性结构的SQL数据库不同,它是使用灵活的图形模型,并且能够扩展到多个服务器上。NoSQL数据库没有标准的查询语言(SQL),因此进行数据库查询需要制定数据模型。许多NoSQL数据库都有REST式的数据接口或者查询API。

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数据模型 图结构
强项 利用图结构相关算法
弱项 需要对整个图做计算才能得出结果,不容易做分布式的集群方案。

因此,我们总结NoSQL数据库在以下的这几种情况下比较适用:1、数据模型比较简单;2、需要灵活性更强的IT系统;3、对数据库性能要求较高;4、不需要高度的数据一致性;5、对于给定key,比较容易映射复杂值的环境。

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