nosql类型数据模型,nosql数据库支持ACID数据模型吗

nosql数据库的几大类型

1. 键值数据库

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相关产品:Redis、Riak、SimpleDB、Chordless、Scalaris、Memcached

应用:内容缓存

优点:扩展性好、灵活性好、大量写操作时性能高

缺点:无法存储结构化信息、条件查询效率较低

使用者:百度云(Redis)、GitHub(Riak)、BestBuy(Riak)、Twitter(Ridis和Memcached)

2. 列族数据库

相关产品:BigTable、HBase、Cassandra、HadoopDB、GreenPlum、PNUTS

应用:分布式数据存储与管理

优点:查找速度快、可扩展性强、容易进行分布式扩展、复杂性低

使用者:Ebay(Cassandra)、Instagram(Cassandra)、NASA(Cassandra)、Facebook(HBase)

3. 文档数据库

相关产品:MongoDB、CouchDB、ThruDB、CloudKit、Perservere、Jackrabbit

应用:存储、索引并管理面向文档的数据或者类似的半结构化数据

优点:性能好、灵活性高、复杂性低、数据结构灵活

缺点:缺乏统一的查询语言

使用者:百度云数据库(MongoDB)、SAP(MongoDB)

4. 图形数据库

图形数据库-使用图作为数据模型来存储数据。

相关产品:Neo4J、OrientDB、InfoGrid、GraphDB

应用:大量复杂、互连接、低结构化的图结构场合,如社交网络、推荐系统等

优点:灵活性高、支持复杂的图形算法、可用于构建复杂的关系图谱

缺点:复杂性高、只能支持一定的数据规模

使用者:Adobe(Neo4J)、Cisco(Neo4J)、T-Mobile(Neo4J)

什么是nosql非结构化数据库

基本含义NoSQL(NoSQL = Not Only SQL ),意即“不仅仅是SQL”,是一项全新的数据库革命性运动,早期就有人提出,发展至2009年趋势越发高涨。NoSQL的拥护者们提倡运用非关系型的数据存储,相对于铺天盖地的关系型数据库运用,这一概念无疑是一种全新的思维的注入。NoSQLNoSQL数据库的四大分类键值(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。[3] 举例如:Tokyo Cabinet/Tyrant, Redis, Voldemort, Oracle BDB.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。如:Cassandra, HBase, Riak.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。如:CouchDB, MongoDb. 国内也有文档型数据库SequoiaDB,已经开源。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。[2] 如:Neo4J, InfoGrid, Infinite Graph.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。

什么是NoSQL数据库?

NoSQL,指的是非关系型的数据库。

NoSQL 是Not Only SQL 的缩写,意思是“不仅仅是 SQL”,而不是“不使用 SQL”。

NoSQL 的出现可以解决传统关系型数据库所不能解决的问题。

常见NoSQL数据库的应用场景是怎么样的

文档数据库

源起:受Lotus Notes启发。

数据模型:包含了key-value的文档集合

例子:CouchDB, MongoDB

优点:数据模型自然,编程友好,快速开发,web友好,CRUD。

图数据库

源起: 欧拉和图理论。

数据模型:节点和关系,也可处理键值对。

例子:AllegroGraph, InfoGrid, Neo4j

优点:解决复杂的图问题。

关系数据库

源起: E. F. Codd 在A Relational Model of Data for Large Shared Data Banks提出的

数据模型:各种关系

例子:VoltDB, Clustrix, MySQL

优点:高性能、可扩展的OLTP,支持SQL,物化视图,支持事务,编程友好。

对象数据库

源起:图数据库研究

数据模型:对象

例子:Objectivity, Gemstone

优点:复杂对象模型,快速键值访问,键功能访问,以及图数据库的优点。

Key-Value数据库

源起:Amazon的论文 Dynamo 和 Distributed HashTables。

数据模型:键值对

例子:Membase, Riak

优点:处理大量数据,快速处理大量读写请求。编程友好。

BigTable类型数据库

源起:Google的论文 BigTable。

数据模型:列簇,每一行在理论上都是不同的

例子:HBase, Hypertable, Cassandra

优点:处理大量数据,应对极高写负载,高可用,支持跨数据中心, MapReduce。

数据结构服务

源起: ?

数据模型:字典操作,lists, sets和字符串值

例子:Redis

优点:不同于以前的任何数据库

网格数据库

源起:数据网格和元组空间研究。

数据模型:基于空间的架构

例子:GigaSpaces, Coherence

优点:适于事务处理的高性能和高扩展性


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