一.常见的nosql 二.Redis,Memcache,MongoDb的特点 (1).Redis 优点: 1.支持多种数据结构,如 string(字符串). list(双向链表).dict(hash表).set(集合).zset(排序set).hyperloglog(基数估算) 2.支持持久化操作,可以进行aof及rdb数据持久化到磁盘,从而进行数据备份或数据恢复等操作,较好的防止数据丢失 的手段. 3.支持通过Replication进行数据复制,通过master-slave机制,可以实时进行数

http://www.infoq.com/research/nosql-databases?utm_source=infoqresearch&utm_campaign=lr-homepage   摘要:随着大数据的不断发展,非关系型的数据库现在成了一个极其热门的新领域,非关系数据库产品的发展非常迅速.现今的计算机体系结构在数据存储方面要有庞大的水平扩展性,而NoSQL也正是致力于改变这一现状.目前Google的 BigTable和Amazon 的Dynamo使用的就是NoSQL型数据库,本文介绍

四分之一个世纪以来,关系型数据库(RDBMS)一直是主流数据库模型.但是现在非关系型数据库,“云”或者“NoSQL”数据库,正在作为一种替代数据库模型获得越来越多的占有率.本文中我们将关注非关系型 NoSQL 数据库的 10 个关键特征:排在前 5 位的优点和前 5 位的挑战. 提示:点击链接可以下载本文 英文版PDF NoSQL 的五大有点 1:弹性扩展 多年来,数据库负载需要增加时,数据管理员只能依赖于纵向扩展(scale-up)–买更多更强的服务器,而不是依赖横向扩展(scale-out)

你需要知道的NoSQL数据库10件事 NoSQL的5个优势 1.弹性扩展 多年来,数据库管理员一直依赖于向上扩展(scale up)-随着数据库负载的增加购买更大的数据库服务器―而不是向外扩展-随着负载的增加将数据库分不到多个不同的主机上.然而,随着每秒事务数与可用性需求的提高,以及数据库往云或虚拟环境的迁移,向外扩展到廉价硬件的经济优势越来越难以抵挡. RDBMS或许比较难以在廉价的集群上进行向外扩展,但是,NoSQL数据库的新品从设计之初就是为了利用新节点的优势进行透明扩展,他们通常在设计时

随着大数据的不断发展,非关系型的数据库现在成了一个极其热门的新领域,非关系数据库产品的发展非常迅速.现今的计算机体系结构在数据存储方面要有庞大的水平扩展性,而NoSQL也正是致力于改变这一现状.目前Google的 BigTable和Amazon 的Dynamo使用的就是NoSQL型数据库,本文介绍了10种出色的NoSQL数据库. 虽然NoSQL流行语火起来才短短一年的时间,但是不可否认,现在已经开始了第二代运动.尽管早期的堆栈代码只能算是一种实验,然而现在的系统已经更加的成熟.稳定.不过现在也面

那么我为什么要写这篇文章呢? 是因为我认为NoSQL解决方案不如RDBMS解决方案吗?当然不! 是因为我专注于SQL的做事方式,而不想陷入一种相对较新的技术的不确定性吗?不,也不是!事实上,我非常兴奋地学习和使用各种分布式数据库提供的设施. 那我为什么要写这个? 原因很简单--几年前,我见证了设计一个为遥测事件提供模式管理设施的系统.事实证明,这比最初计划的要昂贵得多.为什么呢?因为选择了错误的数据库解决方案. 这个系统的一个要求是确保模式编辑是一致的,并且模式的最新版本被显示给每个模式编辑器.

关系数据库模型已经流行了几十年了,但是一种新类型的数据库——被称为NoSQL,正在引起企业的注意.下面是关于它的优势和劣势的一个概述.二十多年以来,对数据库管理来说,关系数据库(RDBMS)模型一直是一个占统治地位的数据库模型. AD:51CTO学院:IT精品课程在线看! 关系数据库模型已经流行了几十年了,但是一种新类型的数据库——被称为NoSQL,正在引起企业的注意.下面是关于它的优势和劣势的一个概述.二十多年以来,对数据库管理来说,关系数据库(RDBMS)模型一直是一个占统治地位的数据库模型

最近小组准备启动一个 node 开源项目,从前端亲和力.大数据下的IO性能.可扩展性几点入手挑选了 NoSql 数据库,但具体使用哪一款产品还需要做一次选型. 我们最终把选项范围缩窄在 HBase.Redis.MongoDB.Couchbase.LevelDB 五款较主流的数据库产品中,本文将主要对它们进行分析对比. 鉴于缺乏项目中的实战经验沉淀,本文内容和观点主要还是从各平台资料搜罗汇总,也不会有太多深入或底层原理探讨. 本文所引用的资料来源将示于本文尾部.所汇总的内容仅供参考,若有异议望指正

NoSQL数据库一改关系型数据库的缺点,更容易的集成.分布式.无模式.故障恢复等特点,正在一步步餐食关系型数据库的市场,作为一个与时俱进的码农了解一下新技术是必须的,尤其是在读了<NoSql精粹>之后,更是想体验一下NoSql数据库的威力. MongoDB是一种文档数据库,也就是说对于领域模型中的每一个聚合来讲,都会作为一个文档来存储. MongoDB有如下优点: 面向文档存储.全索引支持.同步机制和高访问性.自动分片.查询.灵活的聚集和数据处理.映射化简.文件存储.   第一步:安装 从版本

小型单文件NoSQL数据库SharpFileDB初步实现 我不是数据库方面的专家,不过还是想做一个小型的数据库,算是一种通过mission impossible进行学习锻炼的方式.我知道这是自不量力,不过还是希望各路大神批评的时候不要人身攻击,谢谢. SharpFileDB +BIT祝威+悄悄在此留下版了个权的信息说: 最近所做的多文件数据库是受(C#实现文件数据库)的启发.后来又发现了(LiteDB),看到了单文件数据库和分页.索引.查询语句等的实现方式,大受启发.不过我仍旧认为LiteDB使

在文章:这些.NET开源项目你知道吗?让.NET开源来得更加猛烈些吧!(第二辑) 与 .NET平台开源项目速览(3)小巧轻量级NoSQL文件数据库LiteDB中,介绍了LiteDB的基本使用情况以及部分技术细节,我还没有在实际系统中大量使用,但文章发布后,有不少网友( loogn)反应在实际项目中使用过,效果还可以吧.同时也有人碰到了关于LiteDB关于分页的问题,还不止一个网友,很显然这个问题从我的思考上来说,作者不可能不支持,同时也翻了一下源码,发现Find方法有skip和limite参数,

NoSQL数据库笔谈 databases , appdir , node , paper颜开 , v0.2 , 2010.2 序 思想篇 CAP 最终一致性 变体 BASE 其他 I/O的五分钟法则 不要删除数据 RAM是硬盘,硬盘是磁带 Amdahl定律和Gustafson定律 万兆以太网 手段篇 一致性哈希 亚马逊的现状 算法的选择 Quorum NRW Vector clock Virtual node gossip Gossip (State Transfer Model) Gossip

CodernityDB 是一个开源的纯 Python 实现的.无第三方依赖.支持多平台的 NoSQL 数据库. 关键特性: 纯 Python 开发 支持多索引 快速 (每秒将近10万的写入和超过10万的get操作,详情请看 Speed ) 提供服务器模式和嵌入式模式(默认) 可轻松实现自定义存储 (see Example storages) 集合和表支持(see Tables, collections...?) 支持分区 (see Sharding in indexes) 支持: CPython

NoSQL在2010年风生水起,大大小小的Web站点在追求高性能高可靠性方面,不由自主都选择了NoSQL技术作为优先考虑的方面.今年伊始,InfoQ中文站有幸邀请到凤凰网的孙立先生,为大家分享他之于NoSQL方面的经验和体会. 非常荣幸能受邀在InfoQ开辟这样一个关于NoSQL的专栏,InfoQ是我非常尊重的一家技术媒体,同时我也希望借助InfoQ,在国内推动NoSQL的发展,希望跟我一样有兴趣的朋友加入进来.这次的NoSQL专栏系列将先整体介绍NoSQL,然后介绍如何把NoSQL运用到自己的

1.MongoDB 介绍 MongoDB是一个基于分布式文件存储的数据库.由C++语言编写.主要解决的是海量数据的访问效率问题,为WEB应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案.当数据量达到50GB以上的时候,MongoDB的数据库访问速度是MySQL的10倍以上.MongoDB的并发读写效率不是特别出色,根据官方提供的性能测试表明,大约每秒可以处理0.5万~1.5万次读写请求.MongoDB还自带了一个出色的分布式文件系统GridFS,可以支持海量的数据存储. MongoDB也有一个Ruby的项

HBase概念学习(十)HBase与MongDB等NoSQL数据库对照 转载请注明出处: jiq•钦's technical Blog - 季义钦 一.开篇 淘宝之前使用的存储层架构一直是MySQL数据库,配合以MongDB,Tair等存储. MySQL因为开源,而且生态系统良好,本身拥有分库分表等多种解决方式,因此非常长一段时间内都满足淘宝大量业务的需求.可是因为业务的多样化发展,有越来越多的业务系统的需求開始发生了变化.一般来说有下面几类变化: (1)    数据量变得越来越多,其实如今淘宝

随着互联网web2.0网站的兴起,非关系型的数据库现在成了一个极其热门的新领域,非关系数据库产品的发展非常迅速.而传统的关系数据库在应付 web2.0网站,特别是超大规模和高并发的SNS类型的web2.0纯动态网站已经显得力不从心,暴露了很多难以克服的问题,例如: 1.High performance - 对数据库高并发读写的需求 web2.0网站要根据用户个性化信息来实时生成动态页面和提供动态信息,所以基本上无法使用动态页面静态化技术,因此数据库并发负载非常高,往 往要达到每秒上万次读写请求.

最近小组准备启动一个 node 开源项目,从前端亲和力.大数据下的IO性能.可扩展性几点入手挑选了 NoSql 数据库,但具体使用哪一款产品还需要做一次选型. 我们最终把选项范围缩窄在 HBase.Redis.MongoDB.Couchbase.LevelDB 五款较主流的数据库产品中,本文将主要对它们进行分析对比. 鉴于缺乏项目中的实战经验沉淀,本文内容和观点主要还是从各平台资料搜罗汇总,也不会有太多深入或底层原理探讨. 本文所引用的资料来源将示于本文尾部.所汇总的内容仅供参考,若有异议望指正

随着互联网技术的发展,面对海量数据的存储和分析,传统关系型数据库已经无法满足,由此衍生出一种与关系型数据库区别开的数据库NoSQL(Not Only SQL). 国外做的比较成熟的NoSQL有MongoDB,Cassandra,ToKuMX等,不一一列举. 据我的粗略了解,BAT等巨头内部基本都有自己的NoSQL项目,有的是基于开源项目自行研发,有的是依托MongoDB等NoSQL为基础搭建数据分析平台.而近些年迅速成长的各类公有云服务提供商,在除了SQL Server,MySQL,MariaD

转载请注明出处: jiq•钦's technical Blog - 季义钦 一.开篇 淘宝之前使用的存储层架构一直是MySQL数据库,配合以MongDB,Tair等存储. MySQL因为开源,而且生态系统良好,本身拥有分库分表等多种解决方式,因此非常长一段时间内都满足淘宝大量业务的需求.可是因为业务的多样化发展,有越来越多的业务系统的需求開始发生了变化.一般来说有下面几类变化: (1)    数据量变得越来越多,其实如今淘宝差点儿不论什么一个与用户相关的在线业务的数据量都在亿级别,每日系统调用次

简介:Leveldb是一个google实现的非常高效的kv数据库,能够支持billion级别的数据量了. 在这个数量级别下还有着非常高的性能,主要归功于它的良好的设计.特别是LSM算法.LevelDB 是单进程的服务,性能非常之高,在一台4核Q6600的CPU机器上,每秒钟写数据超过40w,而随机读的性能每秒钟超过10w. 原理(可以查看相关原理图更容易理解,非常类似于hadoop的某些组件实现) 1.Files leveldb的实现类似于Bigtable中的一个tablet(Google),只