原文地址:http://tech.it168.com/a2014/0929/1670/000001670840_all.shtml [IT168 评论]传统关系型数据库在诞生之时并未考虑到如今如火如荼的移动.社交以及大数据负载类型,同时也并不适合处理极端规模处理任务.不过大家不必担心,十六家专业企业已经为我们带来他们各自的次世代NoSQL与NewSQL选项. 为什么在处理全新数据类型以及极端业务规模实例时,企业正越来越多地选择备用方案来替代占据领导地位的关系型数据库管理系统(简称RDMS)? 带

应用场景: OldSql数据库:希望一种架构就能支持多种应用场景,但证明不可能.   NewSql数据库:同时具备OldSql和NoSQL各自的优点:水平可扩展性,强一致性,事务一致性,支持查询,支持海量数据存储 产品分类图:

SQL(Structured Query Language):数据库,指关系型数据库.主要代表:SQL Server.Oracle.MySQL.PostgreSQL. NoSQL(Not Only SQL):泛指非关系型数据库.主要代表:MongoDB.Redis.CouchDB. NewSQL:对各种新的可扩展/高性能数据库的简称.主要代表:Clustrix.GenieDB. 二:对比 SQL: 好处来源于它的统一性和易用性,缺点是面对大量的数据时,他的性能会随着数据库的增大而急剧下降. No

在过去,我们只需要学习和使用一种数据库技术,就能做几乎所有的数据库应用开发.因为成熟稳定的关系数据库产品并不是很多,而供你选择的免费版本就更加少了,所以互联网领域基本上都选择了免费的MySQL数据库.在高速发展的WEB2.0时代,我们发现关系数据库在性能.扩展性.数据的快速备份和恢复.满足需求的易用性上并不总是能很好的满足我们的需要,我们越来越趋向于根据业务场景选择合适的数据库,以及进行多种数据库的融合运用. 当我们在讨论是否要使用NoSQL的时候,你还需要理解NoSQL也是分很多种类的,在No

在上一篇文章<从架构特点到功能缺陷,重新认识分析型分布式数据库>中,我们完成了对不同"分布式数据库"的横向分析,本文Ivan将讲述拆解的第二部分,会结合NoSQL与NewSQL的差异,从纵向来谈谈OLTP场景"分布式数 据库"实现方案的关键技术要点.本文既是前文的延伸,同时也算是分布式数据库专题文章的一个总纲,其中的要点Ivan之后也会单独撰文阐述. 特别说明:本文是原创文章,首发在DBAplus社群,转载须获得作者同意. 一.NewSQL &

最近与同行科技交流,经常被问到分库分表与分布式数据库如何选择,网上也有很多关于中间件+传统关系数据库(分库分表)与NewSQL分布式数据库的文章,但有些观点与判断是我觉得是偏激的,脱离环境去评价方案好坏其实有失公允.本文通过对两种模式关键特性实现原理对比,希望可以尽可能客观.中立的阐明各自真实的优缺点以及适用场景. 一.NewSQL数据库先进在哪儿? 首先关于“中间件+关系数据库分库分表”算不算NewSQL分布式数据库问题,国外有篇论文pavlo-newsql-sigmodrec,如果根据该文中

虽然09年出现了比较激进的文章<关系数据库已死>,但是我们心里都清楚,关系数据库其实还活得好好的,你还不能不用关系数据库.但是也说明了一个事实,关系数据库在处理WEB2.0数据的时候,的确已经出现了瓶颈. 那么我们到底是用NoSQL还是关系数据库呢?我想我们没有必要来进行一个绝对的回答.我们需要根据我们的应用场景来决定我们到底用什么. 如果关系数据库在你的应用场景中,完全能够很好的工作,而你又是非常善于使用和维护关系数据库的,那么我觉得你完全没有必要迁移到NoSQL上面, 除非你是个喜欢折腾的

对于SQL数据库(关系型数据库)我们大家都有所了解,比如MySQL,sqlserver,oracle等数据库.在日常的开发过程中我们遇到服务器端的数据存储时几乎第一反应就是使用SQL据库像我们最常见的Mysql数据库. 数据库存在的意义就是存储和读取数据,SQL数据库用二维表存储数据,在使用过程中我们会觉得这种存储方式可以很形象的表示出数据之间的关系.尤其是SQL语句的出现使得SQL数据库的使用变得更加广泛容易.但是注重严密的数据关系带来的就是拓展性差和大量数据存储时性能的问题. NoSQL数据

发起这个项目的起因, 是偶然看到一个网友发的 MongoDB 的 新闻, 我想, 像  MongoDB  这样的 非关系数据库 ,随时 都可以写 很多个, 真正 难写 的 是  关系数据库, 非关系数据库  都 很容易写, 所以, 我之前说,  关系数据库 才是 核心技术, 非关系数据库 不是 核心技术,  只能算 中间件 技术 . 非关系数据库  完全 可以 用   .Net  写,  效率 不会 低于  C++  写的 . 国内开源界 缺少 这样 有技术含量 的 开源项目 . 未来 10 年

快下班了.突然和同事聊起了node+mongdb,因为我们这里的项目没有mongdb,就问后端的同事,我们'爱装逼'的后端的同事让我们先自己学习一下什么关系型数据库和非关系型数据库.一顿百度查询了解下来.总结下来几点: 关系型数据库目前主流:oracle,mysql,sql server,DB2等 非关系数据库包括:MongoDB,NoSql,Cloudant 关系型数据库的优势:1. 复杂查询可以用SQL语句方便的在一个表以及多个表之间做非常复杂的数据查询.2. 事务支持使得对于安全性能很高的

业精于勤,荒于嬉:行成于思,毁于随. 我们可以结合相关的IDE做一个简单的增删改查了,实现MongoDB在项目中的初步应用. 前提是安装了MongoDB服务和MongoDB可视化工具,没有安装的可以点下面的路径去操作一下. 第一步:NoSql非关系型数据库之MongoDB应用(一):安装MongoDB服务 第二步:NoSql非关系型数据库之MongoDB应用(二):安装MongoDB可视化工具 注:文档末尾附源码 1.创建项目 演示操作环境(其他环境也可以): 开发环境:Windows 10 专

nosql和关系型数据库比较? 优点: 1)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宜 2)查询速度:nosql数据库将数据存储于缓存之中,关系型数据库将数据存储在硬盘中,自然查询速度远不及nosql数据库 3)存储数据的格式:nosql的存储格式是key,value形式.文档形式.图片形式等等,所以可以存储基础类型以及对象或者是集合等各种格式,而数据库则只支持基础类型 4)扩展性:关系型数据库有类似join这样

VoltDB是一个革命性的新型数据库产品,被称作NewSQL数据库.它基于H-Store,号称比当前数据库产品的吞吐量高45倍,同时又具有很高的扩展性.它的特性主要有以下几点: Ø  高吞吐.低延迟:通过内存计算,存储过程和串行数据访问实现. Ø  可扩展性:自动分区和复制,保证性能和可扩展性. Ø  高可用性:同步的多主复制(在VoltDB中叫K-safety). Ø  持久化:数据库快照与命令日志(command log)的创新技术组合. 1 高吞吐.低延迟 VoltDB能够提供高吞吐.低延

RDBMS关系型数据库和Nosql非关系型数据库区别: 一.RDBMS是关系型数据库模式: 1.二维模式,由行列组成. 2.非常强调事务原子性,例如用户提出一个请求,DB完整的去执行,如果报错就全部回滚. 3.适合存储结构性规范性数据,强调数据的一致性,必须所以数据都同步后才能继续. 4.现在流行列式存储在处理大批量加载大批量检索OLAP系统上效果更佳,而且优势很多比如数据即索引数据在存储的时候就被排序了,列式存储可以把同类型的数据放在一起压缩,因为有共性压缩比较大. 5.支持表的复杂关联查询,

业精于勤,荒于嬉:行成于思,毁于随. 我们上次说到NoSql非关系型数据库之MongoDB应用(一):安装MongoDB服务 这次我们介绍安装  NoSQL Manager for MongoDB 可视化工具进行语句编写 可以点击下面几种方式进行工具下载 官网下载:https://www.mongodbmanager.com/download 百度云盘下载: 链接:https://pan.baidu.com/s/1-YhHyI63C7odjKUaRaZNHQ 提取码:xion Git下载: ht

数据库对比.类比 关系型数据库.NoSQL 关系型数据库 表与表之间有关系.表存储一些格式化的数据结构,每个元组字段的组成都一样,这样便于表之间的联结操作.不过也限制了其性能瓶颈. 更支持SQL,支持复杂计算 NoSQL 表与表之间没有直接关系,创建不用遵循三范式,以键值对存储,结构不固定,可以减少一些空间和时间上的开销. NoSQL用于指定那些非关系型的,分布式的,且一般不保证遵循ACID原则的数据存储系统. 不太支持复杂计算. 一般不用做分析使用. 对比项 NoSQL 关系型数据库 大表效率

数据库概述 / Database Overview 1 关于SQL / About SQL 构化查询语言(Structured Query Language)简称SQL,是一种特殊目的的编程语言,是一种数据库查询和程序设计语言,用于存取数据以及查询.更新和管理关系数据库系统:同时也是数据库脚本文件的扩展名. 结构化查询语言是高级的非过程化编程语言,允许用户在高层数据结构上工作.它不要求用户指定对数据的存放方法,也不需要用户了解具体的数据存放方式,所以具有完全不同底层结构的不同数据库系统, 可以使

day40 详情请看:https://www.cnblogs.com/clschao/articles/9907529.html 数据库 数据库 简而言之可视为电子化的文件柜--存储电子文件的处所,用户可以对文件中的数据运行新增.截取.更新.删除等操作 所谓"数据库"是以一定方式存储在一起.能与多个用户共享.具有尽可能小的冗余度.与应用程序彼此独立的数据集合 DBMS 数据库管理系统 数据库管理系统(英语:Database Management System,简称DBMS)是为管理数据