tdsqlNoSQL的主要特点及应用领域

tdsql  时间:2021-05-24  阅读:()

关系型数据库和nosql的区别

NoSQL与关系型数据库设计理念比较   关系型数据库中的表都是存储一些格式化的数据结构,每个元组字段的组成都一样,即使不是每个元组都需要所有的字段,但数据库会为每个元组分配所有的字段,这样的结构可以便于表与表之间进行连接等操作,但从另一个角度来说它也是关系型数据库性能瓶颈的一个因素。

而非关系型数据库以键值对存储,它的结构不固定,每一个元组可以有不一样的字段,每个元组可以根据需要增加一些自己的键值对,这样就不会局限于固定的结构,可以减少一些时间和空间的开销。

特点: 它们可以处理超大量的数据。

它们运行在便宜的PC服务器集群上。

它们击碎了性能瓶颈。

没有过多的操作。

Bootstrap支持 缺点: 但是一些人承认,没有正式的官方支持,万一出了差错会是可怕的,至少很多管理人员是这样看。

此外,nosql并未形成一定标准,各种产品层出不穷,内部混乱,各种项目还需时间来检验

nosql数据库有哪些

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。

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e799bee5baa6e997aee7ad94e58685e5aeb931333337386632成熟、稳定。

不过现在也面临着一个严酷的事实:技术越来越成熟——以至于原来很好的NoSQL数据存储不得不进行重写,也有少数人认为这就是所谓的2.0版本。

这里列出一些比较知名的NoSQL工具,可以为大数据建立快速、可扩展的存储库。

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NoSQL的主要特点及应用领域

1. 它们可以处理超大量的数据。

NoSQL数据库都具有非常高的读写性能,尤其在大数据量下,同样表现优秀。

这得益于它的无关系性,数据库的结构简单。

一般MySQL使用 Query Cache,每次表的更新Cache就失效,是一种大粒度的Cache,在针对web2.0的交互频繁的应用,Cache性能不高。

而NoSQL的 Cache是记录级的,是一种细粒度的Cache,所以NoSQL在这个层面上来说就要性能高很多了。

2. 它们运行在便宜的PC服务器集群上。

PC集群扩充起来非常方便并且成本很低,避免了“sharding”操作的复杂性和成本。

3. 它们击碎了性能瓶颈。

NoSQL的支持者称,通过NoSQL架构可以省去将Web或Java应用和数据转换成SQL友好格式的时间,执行速度变得更快。

“SQL并非适用于所有的程序代码,” 对于那些繁重的重复操作的数据,SQL值得花钱。

但是当数据库结构非常简单时,SQL可能没有太大用处。

4. 没有过多的操作。

虽然NoSQL的支持者也承认关系数据库提供了无可比拟的功能集合,而且在数据完整性上也发挥绝对稳定,他们同时也表示,企业的具体需求可能没有那么多。

5. Bootstrap支持。

因为NoSQL项目都是开源的,因此它们缺乏供应商提供的正式支持。

这一点它们与大多数开源项目一样,不得不从社区中寻求支持。

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