非关系型数据库主要包括几类各有什么特点?
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NoSQL描述的是大量结构化数据存储方法的集合,根据结构化方法以及应用场合的不同,主要可以将NoSQL分为以下几类。
(1)Column-Oriented
面向检索的列式存储,其存储结构为列式结构,同于关系型数据库的行式结构,这种结构会让很多统计聚合操作更简单方便,使系统具有较高的可扩展性。这类数据库还可以适应海量数据的增加以及数据结构的变化,这个特点与云计算所需的相关需求是相符合的,比如GoogleAppengine的BigTable以及相同设计理念的Hadoop子系统HaBase就是这类的典型代表。需要特别指出的是,Big Table特别适用于MapReduce处理,这对于云计算的发展有很高的适应性。
(2)Key-Value。
面向高性能并发读/写的缓存存储,其结构类似于数据结构中的Hash表,每个Key分别对应一个Value,能够提供非常快的查询速度、大数据存放量和高并发操作,非常适合通过主键对数据进行查询和修改等操作。Key-Value数据库的主要特点是具有极高的并发读/写性能,非常适合作为缓存系统使用。MemcacheDB、BerkeleyDB、Redis、Flare就是Key-Value数据库的代表。
(3)Document-Oriented。
面向海量数据访问的文档存储,这类存储的结构与Key-Value非常相似,也是每个Key分别对应一个Value,但是这个Value主要以JSON(JavaScriptObjectNotations)或者XML等格式的文档来进行存储。这种存储方式可以很方便地被面向对象的语言所使用。这类数据库可在海量的数据中快速查询数据,典型代表为MongoDB、CouchDB等。
NoSQL具有扩展简单、高并发、高稳定性、成本低廉等优势,也存在一些问题。例如,NoSQL暂不提供SQL的支持,会造成开发人员的额外学习成本;NoSQL大多为开源软件其成熟度与商用的关系型数据库系统相比有差距;NoSQL的架构特性决定了其很难保证数据的完整性,适合在一些特殊的应用场景使用。
(1)Column-Oriented
面向检索的列式存储,其存储结构为列式结构,同于关系型数据库的行式结构,这种结构会让很多统计聚合操作更简单方便,使系统具有较高的可扩展性。这类数据库还可以适应海量数据的增加以及数据结构的变化,这个特点与云计算所需的相关需求是相符合的,比如GoogleAppengine的BigTable以及相同设计理念的Hadoop子系统HaBase就是这类的典型代表。需要特别指出的是,Big Table特别适用于MapReduce处理,这对于云计算的发展有很高的适应性。
(2)Key-Value。
面向高性能并发读/写的缓存存储,其结构类似于数据结构中的Hash表,每个Key分别对应一个Value,能够提供非常快的查询速度、大数据存放量和高并发操作,非常适合通过主键对数据进行查询和修改等操作。Key-Value数据库的主要特点是具有极高的并发读/写性能,非常适合作为缓存系统使用。MemcacheDB、BerkeleyDB、Redis、Flare就是Key-Value数据库的代表。
(3)Document-Oriented。
面向海量数据访问的文档存储,这类存储的结构与Key-Value非常相似,也是每个Key分别对应一个Value,但是这个Value主要以JSON(JavaScriptObjectNotations)或者XML等格式的文档来进行存储。这种存储方式可以很方便地被面向对象的语言所使用。这类数据库可在海量的数据中快速查询数据,典型代表为MongoDB、CouchDB等。
NoSQL具有扩展简单、高并发、高稳定性、成本低廉等优势,也存在一些问题。例如,NoSQL暂不提供SQL的支持,会造成开发人员的额外学习成本;NoSQL大多为开源软件其成熟度与商用的关系型数据库系统相比有差距;NoSQL的架构特性决定了其很难保证数据的完整性,适合在一些特殊的应用场景使用。
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