NoSQL这两年越来越热,尤其是大型互联网公司非常热衷这门技术.根据笔者的经验,并不是任何场景,NoSQL都要优于关系型数据库.下面我们来具体聊聊,什么时候使用NoSQL比较给力: 1) 数据库表schema经常变化比如在线商城,维护产品的属性经常要增加字段,这就意味着ORMapping层的代码和配置要改,如果该表的数据量过百万,新增字段会带来额外开销(重建索引等).NoSQL应用在这种场景,可以极大提升DB的可伸缩性,开发人员可以将更多的精力放在业务层. 2)数据库表字段是复杂数据类型 对于复

NoSql数据库这个概念听闻许久了,也陆续看到很多公司和产品都在使用,优缺点似乎都被分析的清清楚楚.但我心里一直存有一个疑惑,它的出现究竟是为了解决什么问题? 这个疑惑非常大,为此我看了很多分析文章,但却总感觉是隔靴搔痒.为了一探究竟,半年前我决定用Mongodb这个著名的NoSql数据库做个产品试试.只有在真实的使用环境中才能得到最贴切的感受. 一晃眼,半年过去了,现在我能用亲身的体会来谈谈NoSql数据库存在的理由和试图解决的问题了.就像所有的哲学思考都来源于对日常活动的观察一样,我们也从最

最近了解了一点非关系型数据库,刚刚接触,觉得这是一个很好的方向,对于大数据 方面的处理,非关系型数据库能起到至关重要的地位.这里我主要是整理了一些前辈的经验,仅供参考. 关系型数据库的特点 1.关系型数据库 关系型数据库,是指采用了关系模型来组织数据的数据库. 简单来说,关系模型指的就是二维表格模型,而一个关系型数据库就是由二维表及其之间的联系所组成的一个数据组织.常见 的关系型数据库有Oracle.Mysql.sql server等等. 2. 关系型数据库瓶颈  高并发读写需求  网站的用户并

关系型数据库的优缺点 优点: 可以做事务处理,从而保证了数据的一致性: 可以进行JOIN等多表查询: 由于以SQL标准化为前提,数据更新的开销很小(相同的字段基本上都只有一处). 缺点: 大量数据的写入处理不容易: 若表数据量太大,不容易对其进行做索引或表结构更新: 字段不固定时的应用会比较困难: 对简单查询处理不够快速: 扩展成本昂贵. NoSQL数据库的优缺点 优点: 成本:NoSQL数据库简单易部署,基本都是开源软件,不需要像使用Oracle那样花费大量成本购买使用,相比关系型数据库价格便

最近小组准备启动一个 node 开源项目,从前端亲和力.大数据下的IO性能.可扩展性几点入手挑选了 NoSql 数据库,但具体使用哪一款产品还需要做一次选型. 我们最终把选项范围缩窄在 HBase.Redis.MongoDB.Couchbase.LevelDB 五款较主流的数据库产品中,本文将主要对它们进行分析对比. 鉴于缺乏项目中的实战经验沉淀,本文内容和观点主要还是从各平台资料搜罗汇总,也不会有太多深入或底层原理探讨. 本文所引用的资料来源将示于本文尾部.所汇总的内容仅供参考,若有异议望指正

引言: nosql 的兴起和革命,在我看来已经开始逐渐影响到了传统的sql的地位,但是仅仅是影响而已,取代是不太可能的. 正文: 两年前,一个偶然的机会开始接触到 nosql ( mongodb ).用来作数据挖掘的存储容器,第一次接触到nosql,真的被它惊艳到了.鄙人受到传统的SQL的思维定势,甚至一时间难以接受. mongodb是一个非关系型文档数据库,非常适合文档类型的数据的存储,查询也十分方便,支持动态的横向和纵向的数据扩展.爱不释手.下个用几行shell来展示一下mongodb的魅力

安装 配置数据库 配置驱动 配置连接 如果你的工作中,需要使用到多个数据库,又不想在多种客户端之间切换来切换去.那么就需要找一款支持多数据库的客户端工具了.如果你要连接多个关系型数据库,你就可以使用Navicat Premium.但是如果你有使用到NOSQL(譬如HBase.MongoDB等),还是建议使用Squirrel SQL Client. 1.安装 下载地址 :http://squirrel-sql.sourceforge.net/ 安装:java –jar squirrel.jar 在

 NoSQL(NoSQL=Not Only SQL),意即“不仅仅是SQL”.关系数据库关注在关系上,NoSQL关注在存储上. 发展背景 (1)传统关系型数据库遇到了性能瓶颈. 高并发读写(High performance) 对海量数据的高效率存储和访问(Huge Storage) 对数据库的高可扩展性和高可用性(High Scalability && High Availability) (2)关系数据库的很多主要特性无用武之地 数据库事务一致性需求 数据库的写实时性和读实时性需求 对复

一.数据库发展 1.早期出现的数据库包括平面文件数据管理系统.分层数据管理系统和网络数据管理系统,分别对应的数据结构是线性表.树和图. 平面文件数据管理系统是使用磁带对数据进行顺序存储的,带来的问题不言而喻,就是查找效率低下.重复数据较多(重复数据会带来修改数据时的一致性问题).数据结构修改时存储结构和程序都可能要面临修改. 分层数据管理系统是类似树状的结构,通过根节点可以找到相关的从属信息,查找效率有所提升. 网络数据管理系统是把数据记录在节点中,通过有向图的边来标明数据之间的联系,是一种多对

原文链接:http://blog.sina.com.cn/s/blog_5373fb0b0101ft8a.html     1 理解ACID与BASE的区别(ACID是关系型数据库强一致性的四个要求,而BASE是NoSQL数据库通常对可用性及一致性的弱要求原则,它们的意思分别是,ACID:atomicity, consistency, isolation, durability;BASE:Basically Available, Soft-state, Eventually Consistent

一.关于NoSQL的项目需求 这些年在做AgileEAS.NET SOA 中间件平台的推广.技术咨询服务过程之中,特别是针对我们最熟悉的医疗行业应用之中,针对大数据分析,大并发性能的需求,我们也在慢慢的引用NoSQL技术来满足数据分析与性能等多方面的需要,也进一步完善我们的SOA基石架构风格: 在早些年,对NoSQL不是很了解这前,后端数据存储都是存储的单一的关系数据库之上,但是在很多时间,这并不是最优的,比如在医疗用户之中针对一个病人的相关数据展示,及相关性分析,关于数据库就不是最优的,另外一

NoSQL数据库一改关系型数据库的缺点,更容易的集成.分布式.无模式.故障恢复等特点,正在一步步餐食关系型数据库的市场,作为一个与时俱进的码农了解一下新技术是必须的,尤其是在读了<NoSql精粹>之后,更是想体验一下NoSql数据库的威力. MongoDB是一种文档数据库,也就是说对于领域模型中的每一个聚合来讲,都会作为一个文档来存储. MongoDB有如下优点: 面向文档存储.全索引支持.同步机制和高访问性.自动分片.查询.灵活的聚集和数据处理.映射化简.文件存储.   第一步:安装 从版本

The big picture to keep in mind first is: There are lots of articles and resources out there: http://blog.sina.com.cn/s/blog_3fe961ae010139u6.html http://old.sebug.net/paper/databases/nosql/Nosql.html http://blog.csdn.net/godfrey90/article/details/67

There has been widespread characterization of one of the major distinctions between NoSQL and traditional DBMSs by saying that the former don’t care for ACID semantics or that transactions aren’t needed. This is an oversimplification to say the least

一.NoSQL的风生水起 1.1 后Web2.0时代的发展要求 随着互联网Web2.0网站的兴起,传统的关系数据库在应付Web2.0网站,特别是超大规模和高并发的SNS类型的Web2.0纯动态网站已经显得力不从心,暴露了很多难以克服的问题: (1)对数据库高并发读写的需求 网站要根据用户个性化信息来实时生成动态页面和提供动态信息,所以基本上无法使用动态页面静态化技术,因此数据库并发负载非常高,往往要达到每秒上万次读写请求.关系数据库应付上万次SQL查询还勉强顶得住,但是应付上万次SQL写数据请求

小型单文件NoSQL数据库SharpFileDB初步实现 我不是数据库方面的专家,不过还是想做一个小型的数据库,算是一种通过mission impossible进行学习锻炼的方式.我知道这是自不量力,不过还是希望各路大神批评的时候不要人身攻击,谢谢. SharpFileDB +BIT祝威+悄悄在此留下版了个权的信息说: 最近所做的多文件数据库是受(C#实现文件数据库)的启发.后来又发现了(LiteDB),看到了单文件数据库和分页.索引.查询语句等的实现方式,大受启发.不过我仍旧认为LiteDB使

在文章:这些.NET开源项目你知道吗?让.NET开源来得更加猛烈些吧!(第二辑) 与 .NET平台开源项目速览(3)小巧轻量级NoSQL文件数据库LiteDB中,介绍了LiteDB的基本使用情况以及部分技术细节,我还没有在实际系统中大量使用,但文章发布后,有不少网友( loogn)反应在实际项目中使用过,效果还可以吧.同时也有人碰到了关于LiteDB关于分页的问题,还不止一个网友,很显然这个问题从我的思考上来说,作者不可能不支持,同时也翻了一下源码,发现Find方法有skip和limite参数,

今天给大家介绍一个不错的小巧轻量级的NoSQL文件数据库LiteDB.本博客在2013年也介绍过2款.NET平台的开源数据库: 1.[原创]开源.NET下的XML数据库介绍及入门 2.[原创]C#开源轻量级对象数据库NDatabase介绍 上面2个数据库我的实际的项目中用过,还不错.当然数据量很小,主要是客户比较变态,必须要用xml文件保存,就想到了,另外NDatabase只是自己觉得好玩,也用了一下. 提示:没有x86,x64之分,可以AnyCPU使用.4.5版本也可以使用,如果需要专门的4.

最近抽时间把Redis学了一下,所以就在网上找了一些资料.然后找到尚硅谷-周阳老师的视频教程,觉得里面的讲的挺好.所以就把他视频当中的资料教程整理出来. 单机MySQL的美好时代 在90年代,一个网站的访问量一般都不大,用单个数据库完全可以轻松应付. 在那个时候,更多的都是静态网页,动态交互类型的网站不多. 上述架构下,我们来看看数据存储的瓶颈是什么? 1.数据量的总大小 一个机器放不下时 2.数据的索引(B+ Tree)一个机器的内存放不下时 3.访问量(读写混合)一个实例不能承受 如果满足了

Not Only Sql,弱一致性模型,非关系型.分布式.支持水平扩展的数据库设计模式,区别于传统关系型数据库严格的事务一致性和范式约束.分布式缓存是NoSQL一种实现形式. 参考:

本文转载自: http://www.cnblogs.com/chay1227/archive/2013/03/17/2964020.html(只作转载, 不代表本站和博主同意文中观点或证实文中信息) 关系型数据库 关系型数据库把所有的数据都通过行和列的二元表现形式表示出来. 关系型数据库的优势: 1. 保持数据的一致性(事务处理) 2.由于以标准化为前提,数据更新的开销很小(相同的字段基本上都只有一处) 3. 可以进行Join等复杂查询 其中能够保持数据的一致性是关系型数据库的最大优势. 关系型