noSQL数据库相关软件介绍(大数据存储时候,必须使用)
目前图数据库软件七种较为流行:Neo4J, Infinite Graph, DEX,InfoGrid, HyperGraphDB, Trinity,
AllegroGraph(http://tech.it168.com/a2012/0112/1302/000001302117_all.shtml)
• Neo4j - 开源的Java属性图形模型
• AllegroGraph,闭源,RDF-QuadStore
• HyergraphDB - 开源的Java超图模型
此外还有
• Sones - 闭源,关注于.NET
• Virtuoso - 闭源,关注于RDF
• Others like Filament、FlockDB等。
要想选择NoSQL数据库,首先需要对其类型有所了解,目前NoSQL数据库主要分析四大类型:文档型数据库、键值存储、列式存储和图数据库。作为NoSQL数据库,它们都具备扩展性强、动态的数据库设计等特点。但每种类型又都有各自的特性。Gartner分析师Nick Heudecker表示:“要选择一种NoSQL数据库,你需要先了解自己的数据,其次了解你的应用需要如何使用这些数据。”
文档数据库适合多种数据类型
例如,文档数据库经常用于内容管理系统,收集和处理来自网页和移动应用的数据,比如应用监控。顾名思义,文档数据库以类似文档的结构存储数据,可以采用无模式的形式。MongoDB、CouchDB、Couchbase Server和MarkLogic是典型的文档数据库。
Simone介绍到,花旗集团使用MongoDB解决了网络金融应用的数据复制问题。最开始,这一应用是建立在关系型数据库上的,但是由于数据结构多种多样,所以关系型数据库处理起来特别慢,而且经常出错。“我们很快认识到,数据格式已经成为一种挑战。”
而对于高速演进的应用程序,MongoDB特别适合支持这种动态模式。Simone表示使用MongoDB以后,他们可以对任何数据进行建模。而且,建模速度也快了很多。开发团队只需要4个月就可以构建出预生产模型。
键值数据库简化IT
诸如Redis、Aerospike和Riak等键值数据库是形式最简单的NoSQL软件。数据中的每一个值都有专门的键(key)与之匹配,能够实现针对相对简单数据集的超快应用性能。美国咨询和技术服务供应商Caserta Concepts总裁Joe Caserta表示:“键值存储是轻量级的,用户可以实现秒级的浏览和查询。”
Flywheel软件公司是国外提供打车软件的公司,它采用Basho开发Riak软件支持移动应用。Flywheel的前首席架构师Cuyler Jones介绍到,他还在任的时候,数据库还可以通过扩展应对峰值,不过因为Riak的高可用性和对持续的数据访问的支持,公司已经采用了Riak。
列式数据库应对海量数据
列式存储在拥有大量列的表中存储数据,在处理大数据集的时候,就可以具备更高的性能和扩展性。通常应用于互联网搜索、其他大规模的网页应用和PB级的分析应用,典型的列式数据库包括Accumulo、Cassandra和HBase
2012年,Ancestry.com推出的DNA匹配应用采用的就是列式存储。开发经理Jeremy Pollack介绍到,公司是家族历史数据的线上供应商,公司在计算DNA的时候采用的HBase+Hadoop的架构,顾客可以通过他们网站追溯自己的家族背景、地理起源,并且寻找亲属。
Pollack说到,HBase应用起来很麻烦(+本站微信networkworldweixin),要想获得理想的性能,需要大量的调试。HBase有上百万个按钮,根本就是个体力活。不过,应用了NoSQL技术,Ancestry能够快速匹配70万新数据,并存储了大量的DNA样本。
图数据库表现数据关系
图数据库,以InfiniteGraph和Neo4j为代表,以类似于图的结构存储数据,便于探索数据之间的联系,可应用于产品推荐和社交网络。英国医疗网站HealthUnlocked的技术负责人Alex Trofymenko表示,图数据库可以用来匹配不同人之间和人与兴趣之间的关系。
Trofymenko表示,公司使用的是Neo技术公司提供的Neo4j。“我们可以从图数据库中获得很多信息,比如某个用户更关注糖尿病问题还是更关注体育锻炼”这对于网站来说很重要,我们可以在成百上千的搜索记录中找到用户和相关健康问题的关系,搭建一个数据平台,帮助用户找到合适的治疗方法和保健服务。
转自网界网:http://software.cnw.com.cn/software-database/htm2014/20140817_310141.shtml
noSQL数据库相关软件介绍(大数据存储时候,必须使用)的更多相关文章
- MapGis如何实现WebGIS分布式大数据存储的
作为解决方案厂商,MapGis是如何实现分布式大数据存储的呢? MapGIS在传统关系型空间数据库引擎MapGIS SDE的基础之上,针对地理大数据的特点,构建了MapGIS DataStore分布式 ...
- Hadoop优势,组成的相关架构,大数据生态体系下的模式
Hadoop优势,组成的相关架构,大数据生态体系下的模式 一.Hadoop的优势 二.Hadoop的组成 2.1 HDFS架构 2.2 Yarn架构 2.3 MapReduce架构 三.大数据生态体系 ...
- 大数据存储:MongoDB实战指南——常见问题解答
锁粒度与并发性能怎么样? 数据库的读写并发性能与锁的粒度息息相关,不管是读操作还是写操作开始运行时,都会请求相应的锁资源,如果请求不到,操作就会被阻塞.读操作请求的是读锁,能够与其它读操作共享,但是当 ...
- Sqlserver 高并发和大数据存储方案
Sqlserver 高并发和大数据存储方案 随着用户的日益递增,日活和峰值的暴涨,数据库处理性能面临着巨大的挑战.下面分享下对实际10万+峰值的平台的数据库优化方案.与大家一起讨论,互相学习提高! ...
- 从 RAID 到 Hadoop Hdfs 『大数据存储的进化史』
我们都知道现在大数据存储用的基本都是 Hadoop Hdfs ,但在 Hadoop 诞生之前,我们都是如何存储大量数据的呢?这次我们不聊技术架构什么的,而是从技术演化的角度来看看 Hadoop Hdf ...
- 大数据存储的进化史 --从 RAID 到 Hdfs
我们都知道现在大数据存储用的基本都是 Hdfs ,但在 Hadoop 诞生之前,我们都是如何存储大量数据的呢?这次我们不聊技术架构什么的,而是从技术演化的角度来看看 Hadoop Hdfs. 我们先来 ...
- 【SQL server初级】数据库性能优化一:数据库自身优化(大数据量)
数据库优化包含以下三部分,数据库自身的优化,数据库表优化,程序操作优化.此文为第一部分 数据库性能优化一:数据库自身优化 优化①:增加次数据文件,设置文件自动增长(粗略数据分区) 1.1:增加次数据文 ...
- 快速构建大数据存储分析平台-ELK平台安装
一.概述 ELK是由Elastic公司开发的Elasticsearch.Logstash.Kibana三款开源软件的缩写(但不限于这三款软件). 为什么使用ELK? 在目前流行的微服务架构中,一个大型 ...
- 环境搭建 Hadoop+Hive(orcfile格式)+Presto实现大数据存储查询一
一.前言 Hadoop简介 Hadoop就是一个实现了Google云计算系统的开源系统,包括并行计算模型Map/Reduce,分布式文件系统HDFS,以及分布式数据库Hbase,同时Hadoop的相关 ...
随机推荐
- XML相关知识
XML的定义: XML即可扩展标记语言标记是指计算机所能理解的信息符号,通过此种标记,计算机之间可以处理包含各种信息的文章等.如何定义这些标记,既可以选择国际通用的标记语言,比如HTML,也可以使用 ...
- 初始化mysql数据库——Activiti BPM
package com.initialize; import org.activiti.engine.ProcessEngine; import org.activiti.engine.Process ...
- LintCode题解之比较字符串
使用标记的方式,先遍历一遍B,出现一次就记录一次出现次数,然后遍历A,将记录的B的出现次数消去,最后检查一下记录的标记位是不是都消去了,总共需要检查三次,即进行三次O(n)的遍历. 然后总结出规律如果 ...
- swing JTable 更新数据
rowData 是将要更新的表格内数据,coloumnName是将要更新的表头数据. table是原本的table对象,更新数据的时候要用 DefaultTableModel 类~ /*更新table ...
- iOS开源加密相册Agony的实现(四)
简介 虽然目前市面上有一些不错的加密相册App,但不是内置广告,就是对上传的张数有所限制.本文介绍了一个加密相册的制作过程,该加密相册将包括多密码(输入不同的密码即可访问不同的空间,可掩人耳目).Wi ...
- CentOS7: How to install Desktop Environments on CentOS 7?
1. Installing GNOME-Desktop: Install GNOME Desktop Environment on here. # yum -y groups install &quo ...
- 【mybatis深度历险系列】mybatis的框架原理+入门程序解析
在前面的博文中,小编介绍了springmvc的相关知识点,在今天这篇博文中,小编将介绍一下mybatis的框架原理,以及mybatis的入门程序,实现用户的增删改查,她有什么优缺点以及mybatis和 ...
- 学习TensorFlow,调用预训练好的网络(Alex, VGG, ResNet etc)
视觉问题引入深度神经网络后,针对端对端的训练和预测网络,可以看是特征的表达和任务的决策问题(分类,回归等).当我们自己的训练数据量过小时,往往借助牛人已经预训练好的网络进行特征的提取,然后在后面加上自 ...
- 微信小程序实例-摇一摇抽奖
概述 前面我们讲了如何开始微信小程序搭建和一些组件的介绍.微信小组件和微信小程序入门 微信小程序目录 为了更好的理解小程序和小程序开发,我们首先来看一下项目的目录. 首先看下根目录下的app.json ...
- 【我的书】Unity Shader的书 — 目录(2016.5.19最后一次更新)
写在前面 感谢所有点进来看的朋友.没错,我目前打算写一本关于Unity Shader的书. 出书的目的有下面几个: 总结我接触Unity Shader以来的历程,给其他人一个借鉴.我非常明白学Shad ...