文档数据库
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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
什么是NoSQL数据库?从名称“非SQL”或“非关系型”衍生而来,这些数据库不使用类似SQL的查询语言,通常称为结构化存储。这些数据库自1960年就已经存在,但是直到现在一些大公司(例如Google和Facebook)开始使用它们时,这些数据库才流行起来。该数据库最明显的优势是摆脱了一组固定的列、连接和类似SQL的查询语言的限制。有时,NoSQL这个名称也可能表示“不仅仅SQL”,来确保它们可能支持SQL。 NoSQL数据库使用诸如键值、宽列、图形或文档之类的数据结构,并且可以如JSON之类的不同格式存储。
NoSQL,指的是非关系型的数据库。NoSQL有时也称作Not Only SQL的缩写,是对不同于传统的关系型数据库的数据库管理系统的统称。
NoSQL用于超大规模数据的存储。(例如谷歌或Facebook每天为他们的用户收集万亿比特的数据)。这些类型的数据存储不需要固定的模式,无需多余操作就可以横向扩展。
NoSQL的优点/缺点
优点:
- 高可扩展性
- 分布式计算
- 低成本
- 架构的灵活性,半结构化数据
- 没有复杂的关系
缺点:
- 没有标准化
- 有限的查询功能(到目前为止)
- 最终一致是不直观的程序 (BY三人行慕课)
NewSQL是对一类现代关系型数据库的统称,这类数据库对于一般的OLTP读写请求提供可横向扩展的性能,同时支持事务的ACID保证。这些系统既拥有NoSQL数据库的扩展性,又保持传统数据库的事务特性。NewSQL重新将“应用程序逻辑与数据操作逻辑应该分离”的理念带回到现代数据库的世界,这也验证了历史的发展总是呈现出螺旋上升的形式。
在21世纪00年代中,出现了许多数据仓库系统 (如 Vertica,Greeplum 和AsterData),这些以处理OLAP 请求为设计目标的系统并不在本文定义的NewSQL范围内。OLAP 数据库更关注针对海量数据的大型、复杂、只读的查询,查询时间可能持续秒级、分钟级甚至更长。
NoSQL的拥趸普遍认为阻碍传统数据库横向扩容、提高可用性的原因在于ACID保证和关系模型,因此NoSQL运动的核心就是放弃事务强一致性以及关系模型,拥抱最终一致性和其它数据模型 (如 key/value,graphs 和Documents)。
两个最著名的NoSQL数据库就是Google的BigTable和Amazon的Dynamo,由于二者都未开源,其它组织就开始推出类似的开源替代项目,包括Facebook的 Cassandra (基于BigTable和Dynamo)、PowerSet的 Hbase(基于BigTable)。有一些创业公司也加入到这场NoSQL运动中,它们不一定是受BigTable和Dynamo的启发,但都响应了NoSQL的哲学,其中最出名的就是MongoDB。
在21世纪00年代末,市面上已经有许多供用户选择的分布式数据库产品。使用NoSQL的优势在于应用开发者可以更关注应用逻辑本身,而非数据库的扩展性问题;但与此同时许多应用,如金融系统、订单处理系统,由于无法放弃事务的一致性要求被拒之门外。
一些组织,如Google,已经发现他们的许多工程师将过多的精力放在处理数据一致性上,这既暴露了数据库的抽象、又提高了代码的复杂度,这时候要么选择回到传统DBMS时代,用更高的机器配置纵向扩容,要么选择回到中间件时代,开发支持分布式事务的中间件。这两种方案成本都很高,于是NewSQL运动开始酝酿。
NewSQL数据库设计针对的读写事务有以下特点:
1、耗时短。
2、使用索引查询,涉及少量数据。
3、重复度高,通常使用相同的查询语句和不同的查询参考。
也有一些学者认为NewSQL系统是特指实现上使用Lock-free并发控制技术和share-nothing架构的数据库。所有我们认为是NewSQL的数据库系统确实都有这样的特点。