NoSQL数据库的四大分类

女爷i 2022-06-12 02:16 265阅读 0赞

## 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][Link 1]运用，这一概念无疑是一种全新的思维的注入。

## NoSQL数据库的四大分类 ##

键值( [*Key-Value*][Key-Value] )存储[数据库][Link 2]

这一类数据库主要会使用到一个 [哈希表][Link 3]，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。

## NoSQL数据库的四大分类表格分析 ##

<table style="border-spacing:0px; border-collapse:collapse; margin:5px 0px; word-wrap:break-word; word-break:break-all; font-size:12px; line-height:22px; color:rgb(0,0,0); font-family:arial,宋体,sans-serif"> 
 <tbody> 
 <tr> 
 <th style="padding:2px 10px; height:23px; border:1px solid rgb(230,230,230); background-color:rgb(248,248,248)"> 分类</th> 
 <th style="padding:2px 10px; height:23px; border:1px solid rgb(230,230,230); background-color:rgb(248,248,248)"> Examples举例</th> 
 <th style="padding:2px 10px; height:23px; border:1px solid rgb(230,230,230); background-color:rgb(248,248,248)"> 典型应用场景</th> 
 <th style="padding:2px 10px; height:23px; border:1px solid rgb(230,230,230); background-color:rgb(248,248,248)"> 数据模型</th> 
 <th style="padding:2px 10px; height:23px; border:1px solid rgb(230,230,230); background-color:rgb(248,248,248)"> 优点</th> 
 <th style="padding:2px 10px; height:23px; border:1px solid rgb(230,230,230); background-color:rgb(248,248,248)"> 缺点</th> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td style="margin:0px; padding:2px 10px; height:22px; border:1px solid rgb(230,230,230)"> 键值（key-value）[3]<a style="color:rgb(19,110,194); position:relative; top:-50px; font-size:0px; line-height:0" rel="nofollow">&nbsp;</a></td> 
 <td style="margin:0px; padding:2px 10px; height:22px; border:1px solid rgb(230,230,230)"> Tokyo Cabinet/Tyrant, Redis, Voldemort, Oracle BDB</td> 
 <td colspan="1" style="margin:0px; padding:2px 10px; height:22px; border:1px solid rgb(230,230,230)"> 内容缓存，主要用于处理大量数据的高访问负载，也用于一些日志系统等等。[3]<a style="color:rgb(19,110,194); position:relative; top:-50px; font-size:0px; line-height:0" rel="nofollow">&nbsp;</a></td> 
 <td align="left" style="margin:0px; padding:2px 10px; height:22px; border:1px solid rgb(230,230,230)"> Key 指向 Value 的键值对，通常用hash table来实现[3]<a style="color:rgb(19,110,194); position:relative; top:-50px; font-size:0px; line-height:0" rel="nofollow">&nbsp;</a></td> 
 <td align="left" style="margin:0px; padding:2px 10px; height:22px; border:1px solid rgb(230,230,230)"> 查找速度快</td> 
 <td align="left" style="margin:0px; padding:2px 10px; height:22px; border:1px solid rgb(230,230,230)"> 数据无结构化，通常只被当作字符串或者二进制数据[3]<a style="color:rgb(19,110,194); position:relative; top:-50px; font-size:0px; line-height:0" rel="nofollow">&nbsp;</a></td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td style="margin:0px; padding:2px 10px; height:22px; border:1px solid rgb(230,230,230)"> 列存储数据库[3]<a style="color:rgb(19,110,194); position:relative; top:-50px; font-size:0px; line-height:0" rel="nofollow">&nbsp;</a></td> 
 <td style="margin:0px; padding:2px 10px; height:22px; border:1px solid rgb(230,230,230)"> Cassandra, HBase, Riak</td> 
 <td colspan="1" style="margin:0px; padding:2px 10px; height:22px; border:1px solid rgb(230,230,230)"> 分布式的文件系统</td> 
 <td align="left" style="margin:0px; padding:2px 10px; height:22px; border:1px solid rgb(230,230,230)"> 以列簇式存储，将同一列数据存在一起</td> 
 <td align="left" style="margin:0px; padding:2px 10px; height:22px; border:1px solid rgb(230,230,230)"> 查找速度快，可扩展性强，更容易进行分布式扩展</td> 
 <td align="left" style="margin:0px; padding:2px 10px; height:22px; border:1px solid rgb(230,230,230)"> 功能相对局限</td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td style="margin:0px; padding:2px 10px; height:22px; border:1px solid rgb(230,230,230)"> 文档型数据库[3]<a style="color:rgb(19,110,194); position:relative; top:-50px; font-size:0px; line-height:0" rel="nofollow">&nbsp;</a></td> 
 <td style="margin:0px; padding:2px 10px; height:22px; border:1px solid rgb(230,230,230)"> CouchDB, MongoDb</td> 
 <td colspan="1" style="margin:0px; padding:2px 10px; height:22px; border:1px solid rgb(230,230,230)"> Web应用（与Key-Value类似，Value是结构化的，不同的是数据库能够了解Value的内容）</td> 
 <td align="left" style="margin:0px; padding:2px 10px; height:22px; border:1px solid rgb(230,230,230)"> Key-Value对应的键值对，Value为结构化数据</td> 
 <td align="left" style="margin:0px; padding:2px 10px; height:22px; border:1px solid rgb(230,230,230)"> 数据结构要求不严格，表结构可变，不需要像关系型数据库一样需要预先定义表结构</td> 
 <td align="left" style="margin:0px; padding:2px 10px; height:22px; border:1px solid rgb(230,230,230)"> 查询性能不高，而且缺乏统一的查询语法。</td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td style="margin:0px; padding:2px 10px; height:22px; border:1px solid rgb(230,230,230)"> 图形(Graph)数据库[3]<a style="color:rgb(19,110,194); position:relative; top:-50px; font-size:0px; line-height:0" rel="nofollow">&nbsp;</a></td> 
 <td style="margin:0px; padding:2px 10px; height:22px; border:1px solid rgb(230,230,230)"> Neo4J, InfoGrid, Infinite Graph</td> 
 <td colspan="1" style="margin:0px; padding:2px 10px; height:22px; border:1px solid rgb(230,230,230)"> 社交网络，推荐系统等。专注于构建关系图谱</td> 
 <td align="left" style="margin:0px; padding:2px 10px; height:22px; border:1px solid rgb(230,230,230)"> 图结构</td> 
 <td align="left" style="margin:0px; padding:2px 10px; height:22px; border:1px solid rgb(230,230,230)"> 利用图结构相关算法。比如最短路径寻址，N度关系查找等</td> 
 <td align="left" style="margin:0px; padding:2px 10px; height:22px; border:1px solid rgb(230,230,230)"> 很多时候需要对整个图做计算才能得出需要的信息，而且这种结构不太好做分布式的集群方案。[3]<a style="color:rgb(19,110,194); position:relative; top:-50px; font-size:0px; line-height:0" rel="nofollow">&nbsp; </a></td> 
 </tr> 
 </tbody> 
</table>

[SQL]: http://baike.baidu.com/item/SQL
[Link 1]: http://baike.baidu.com/item/%E5%85%B3%E7%B3%BB%E5%9E%8B%E6%95%B0%E6%8D%AE%E5%BA%93
[Key-Value]: http://baike.baidu.com/item/Key-Value
[Link 2]: http://baike.baidu.com/item/%E6%95%B0%E6%8D%AE%E5%BA%93
[Link 3]: http://baike.baidu.com/item/%E5%93%88%E5%B8%8C%E8%A1%A8
[DBA]: http://baike.baidu.com/item/DBA/3349