常見的nosql數據庫有哪些

顧名思義就是非關系型數據庫，它的出現，就是為了解決關系型數據庫存在的一些問題，可以用NoSQL來進行彌補，現在聽得比較多的NoSQL數據庫有Redis、MongoDB、HBase等。

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一、NoSQL數據庫簡介

Web1.0的時代，數據訪問量很有限，用一夫當關的高性能的單點服務器可以解決大部分問題。

隨著Web2.0的時代的到來，用戶訪問量大幅度提升，同時產生了大量的用戶數據。加上后來的智能移動設備的普及，所有的互聯網平臺都面臨了巨大的性能挑戰。

NoSQL(NoSQL = Not Only SQL )，意即“不僅僅是SQL”，泛指非關系型的數據庫。

NoSQL 不依賴業務邏輯方式存儲，而以簡單的key-value模式存儲。因此大大的增加了數據庫的擴展能力。

Memcache Memcache Redis Redis MongoDB MongoDB 列式數據庫 列式數據庫 Hbase Hbase

HBase是Hadoop項目中的數據庫。它用于需要對大量的數據進行隨機、實時的讀寫操作的場景中。

HBase的目標就是處理數據量非常龐大的表，可以用普通的計算機處理超過10億行數據，還可處理有數百萬列元素的數據表。

Cassandra Cassandra

Apache Cassandra是一款免費的開源NoSQL數據庫，其設計目的在于管理由大量商用服務器構建起來的龐大集群上的海量數據集(數據量通常達到PB級別)。在眾多顯著特性當中，Cassandra最為卓越的長處是對寫入及讀取操作進行規模調整，而且其不強調主集群的設計思路能夠以相對直觀的方式簡化各集群的創建與擴展流程。

主要應用：社會關系，公共交通網絡，地圖及網絡拓譜(n*(n-1)/2)

nosql數據庫有哪些

NoSQL太火，冒出太多產品了，保守估計也成百上千了。

互聯網公司常用的基本集中在以下幾種，每種只舉一個比較常見或者應用比較成功的例子吧。

1. In-Memory KV Store : Redis

in memory key-value store，同時提供了更加豐富的數據結構和運算的能力，成功用法是替代memcached，通過checkpoint和commit log提供了快速的宕機恢復，同時支持replication提供讀可擴展和高可用。

2. Disk-Based KV Store: Leveldb

真正基于磁盤的key-value storage, 模型單一簡單，數據量不受限于內存大小，數據落盤高可靠，Google的幾位大神出品的精品，LSM模型天然寫優化，順序寫盤的方式對于新硬件ssd再適合不過了，不足是僅提供了一個庫，需要自己封裝server端。

3. Document Store: Mongodb

分布式nosql，具備了區別mysql的最大亮點：可擴展性。mongodb 最新引人的莫過于提供了sql接口，是目前nosql里最像mysql的，只是沒有ACID的特性，發展很快，支持了索引等特性，上手容易，對于數據量遠超內存限制的場景來說，還需要慎重。

4. Column Table Store: HBase

這個富二代似乎不用贅述了，最大的優勢是開源，對于普通的scan和基于行的get等基本查詢，性能完全不是問題，只是只提供裸的api,易用性上是短板，可擴展性方面是最強的，其次坐上了Hadoop的快車，社區發展很快，各種基于其上的開源產品不少，來解決諸如join、聚集運算等復雜查詢。

nosql數據庫的四種類型

一般將NoSQL數據庫分為四大類：鍵值(Key-Value)存儲數據庫、列存儲數據庫、文檔型數據庫和圖形(Graph)數據庫。它們的數據模型、優缺點、典型應用場景。

鍵值(Key-Value)存儲數據庫Key指向Value的鍵值對，通常用hash表來實現查找速度快數據無結構化(通常只被當作字符串或者二進制數據)內容緩存，主要用于處理大量數據的高訪問負載，也用于一些日志系統等。

列存儲數據庫，以列簇式存儲，將同一列數據存在一起查找速度快，可擴展性強，更容易進行分布式擴展功能相對局限分布式的文件系統。

文檔型數據庫，Key-Value對應的鍵值對，Value為結構化數據，數據結構要求不嚴格，表結構可變(不需要像關系型數據庫一樣需預先定義表結構)，查詢性能不高，而且缺乏統一的查詢語法，Web應用。

圖形(Graph)數據庫，圖結構，利用圖結構相關算法(如最短路徑尋址，N度關系查找等)，很多時候需要對整個圖做計算才能得出需要的信息，而且這種結構不太好做分布式的集群方案，社交網絡，推薦系統等。

nosql數據庫的幾大類型

1. 鍵值數據庫

相關產品：Redis、Riak、SimpleDB、Chordless、Scalaris、Memcached

應用：內容緩存

優點：擴展性好、靈活性好、大量寫操作時性能高

缺點：無法存儲結構化信息、條件查詢效率較低

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

2. 列族數據庫

相關產品：BigTable、HBase、Cassandra、HadoopDB、GreenPlum、PNUTS

應用：分布式數據存儲與管理

優點：查找速度快、可擴展性強、容易進行分布式擴展、復雜性低

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

3. 文檔數據庫

相關產品：MongoDB、CouchDB、ThruDB、CloudKit、Perservere、Jackrabbit

應用：存儲、索引并管理面向文檔的數據或者類似的半結構化數據

優點：性能好、靈活性高、復雜性低、數據結構靈活

缺點：缺乏統一的查詢語言

使用者：百度云數據庫（MongoDB）、SAP（MongoDB）

4. 圖形數據庫

圖形數據庫-使用圖作為數據模型來存儲數據。

相關產品：Neo4J、OrientDB、InfoGrid、GraphDB

應用：大量復雜、互連接、低結構化的圖結構場合，如社交網絡、推薦系統等

優點：靈活性高、支持復雜的圖形算法、可用于構建復雜的關系圖譜

缺點：復雜性高、只能支持一定的數據規模

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

哪個屬于Nosql數據庫

NoSQL，泛指非關系型的數據庫。隨著互聯網web2.0網站的興起，傳統的關系數據庫在處理web2.0網站，特別是超大規模和高并發的SNS類型的web2.0純動態網站已經顯得力不從心，出現了很多難以克服的問題，而非關系型的數據庫則由于其本身的特點得到了非常迅速的發展。

常見的Nosql數據庫有：

一、Redis數據庫

Redis（RemoteDictionaryServer），即遠程字典服務，是一個開源的使用ANSIC語言編寫、支持網絡、可基于內存亦可持久化的日志型、Key－Value數據庫，并提供多種語言的API。從2010年3月15日起，Redis的開發工作由VMware主持。從2013年5月開始，Redis的開發由Pivotal贊助。

二、MongoDB數據庫

MongoDB是一個介于關系數據庫和非關系數據庫之間的產品，是非關系數據庫當中功能最豐富，最像關系數據庫的。它支持的數據結構非常松散，是類似json的bson格式，因此可以存儲比較復雜的數據類型。

Mongo最大的特點是它支持的查詢語言非常強大，其語法有點類似于面向對象的查詢語言，幾乎可以實現類似關系數據庫單表查詢的絕大部分功能，而且還支持對數據建立索引。

擴展資料：

對于NoSQL并沒有一個明確的范圍和定義，但是他們都普遍存在下面一些共同特征：

一、易擴展

NoSQL數據庫種類繁多，但是一個共同的特點都是去掉關系數據庫的關系型特性。數據之間無關系，這樣就非常容易擴展。無形之間，在架構的層面上帶來了可擴展的能力。

二、大數據量，高性能

NoSQL數據庫都具有非常高的讀寫性能，尤其在大數據量下，同樣表現優秀。這得益于它的無關系性，數據庫的結構簡單。一般MySQL使用Query Cache。NoSQL的Cache是記錄級的，是一種細粒度的Cache，所以NoSQL在這個層面上來說性能就要高很多。

三、靈活的數據模型

NoSQL無須事先為要存儲的數據建立字段，隨時可以存儲自定義的數據格式。而在關系數據庫里，增刪字段是一件非常麻煩的事情。如果是非常大數據量的表，增加字段簡直就是——個噩夢。這點在大數據量的Web2.0時代尤其明顯。

四、高可用

NoSQL在不太影響性能的情況，就可以方便地實現高可用的架構。比如Cassandra、HBase模型，通過復制模型也能實現高可用。

參考資料來源：百度百科-NoSQL