一.常见的nosql 二.Redis,Memcache,MongoDb的特点 (1).Redis 优点: 1.支持多种数据结构,如 string(字符串). list(双向链表).dict(hash表).set(集合).zset(排序set).hyperloglog(基数估算) 2.支持持久化操作,可以进行aof及rdb数据持久化到磁盘,从而进行数据备份或数据恢复等操作,较好的防止数据丢失 的手段. 3.支持通过Replication进行数据复制,通过master-slave机制,可以实时进行数

一.文档存储类型(Document Stores) 文档存储,也称为面向文档的数据库系统,其主要特点在于它们的无模式的数据组织. 特点: 1.记录数据不需要具有统一的结构,即不同的记录可以具有不同的列. 2.对于每个记录,各个列的值的类型可以是不同的. 3.列可以有多个值(数组). 4.记录可以具有嵌套结构. 代表:MongoDB.Amazon DyanmoDB 二.宽柱存储类型(Wide Column Stores) 宽列存储(也称为可扩展记录存储)将数据存储在记录中,能够容纳大量动态列.由于

做了一年的大一年度项目了,对于关系型数据库结构还是有些了解了,有的时候还是觉得这种二维表不是很顺手.在看过一篇文章之后,对NoSQL有了初步的了解,(https://keen.io/blog/53958349217/analytics-for-hackers-how-to-think-about-event-data).这边文章写的很好,确实写出来了在实际情况下NoSQL的“用武之地”,而且用了MineCraft作分析,但是也许不够全面.比如文章中只是提到了,entity数据用关系型怎么存,ev

1.NoSQL产生的原因 目前关系型数据库难以应对日益增多的海量数据,横向的分布式扩展能力比较弱,因此构建出非关系型数据库(所谓的NoSQL),其目的是为了构建一种结构简单.分布式.易扩展.效率高且使用方便的新型数据库系统. 2.NoSQL特点 NoSQL一般提供数据的分布式存储.数据表的统一管理和维护.以及快速的分布式写入和简单查询能力等. 一是流行的NoSQL软件满足业务需求而生 二是知名的NoSQL软件都是开源 3.NoSQL的典型应用场景 海量日志数据.业务数据或监控数据的管理和查询 特

目录 一. CouchBase概述 1.1.简述 1.2.CouchDB和CouchBase比对 1.2.1.CouchDB和CouchBase的相同之处 1.2.2.CouchDB和CouchBase的不同之处 1.3.CouchBase的社区版和企业版的区别 1.4.Couchbase名词术语 1.5.Couchbase和RMDB对比 1.6.数据同步协议 1.6.1.DCP (Database Change Protocol) 1.6.2.XDCR (Cross Data Center R

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

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

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

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,

NoSQL数据库笔谈 databases , appdir , node , paper颜开 , v0.2 , 2010.2 序 思想篇 CAP 最终一致性 变体 BASE 其他 I/O的五分钟法则 不要删除数据 RAM是硬盘,硬盘是磁带 Amdahl定律和Gustafson定律 万兆以太网 手段篇 一致性哈希 亚马逊的现状 算法的选择 Quorum NRW Vector clock Virtual node gossip Gossip (State Transfer Model) Gossip

CodernityDB 是一个开源的纯 Python 实现的.无第三方依赖.支持多平台的 NoSQL 数据库. 关键特性: 纯 Python 开发 支持多索引 快速 (每秒将近10万的写入和超过10万的get操作,详情请看 Speed ) 提供服务器模式和嵌入式模式(默认) 可轻松实现自定义存储 (see Example storages) 集合和表支持(see Tables, collections...?) 支持分区 (see Sharding in indexes) 支持: CPython

NoSQL在2010年风生水起,大大小小的Web站点在追求高性能高可靠性方面,不由自主都选择了NoSQL技术作为优先考虑的方面.今年伊始,InfoQ中文站有幸邀请到凤凰网的孙立先生,为大家分享他之于NoSQL方面的经验和体会. 非常荣幸能受邀在InfoQ开辟这样一个关于NoSQL的专栏,InfoQ是我非常尊重的一家技术媒体,同时我也希望借助InfoQ,在国内推动NoSQL的发展,希望跟我一样有兴趣的朋友加入进来.这次的NoSQL专栏系列将先整体介绍NoSQL,然后介绍如何把NoSQL运用到自己的

摘要:与关系数据库相比,每个NoSQL都有自己不同的适用场景,这里带大家盘点文档数据库.图数据库.键值数据存储.列存储数据库与内存数据网络等领域的常用的NoSQL. 在几年内,NoSQL数据库一直以性能.可扩展性.灵活的模式和分析能力聚焦着人们的注意力.尽管关系型数据库对于某些用例来说仍是一个不错的选择,就像结构数据和要求ACID事务的应用,但是NoSQL在以下用例中将更具优势: 存储的数据实质上是半结构化或者松散的. 要求一定的等级的性能和扩展性. 存取该数据的应用与最终的一致性相吻合. 非关

1.MongoDB 介绍 MongoDB是一个基于分布式文件存储的数据库.由C++语言编写.主要解决的是海量数据的访问效率问题,为WEB应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案.当数据量达到50GB以上的时候,MongoDB的数据库访问速度是MySQL的10倍以上.MongoDB的并发读写效率不是特别出色,根据官方提供的性能测试表明,大约每秒可以处理0.5万~1.5万次读写请求.MongoDB还自带了一个出色的分布式文件系统GridFS,可以支持海量的数据存储. MongoDB也有一个Ruby的项

HBase概念学习(十)HBase与MongDB等NoSQL数据库对照 转载请注明出处: jiq•钦's technical Blog - 季义钦 一.开篇 淘宝之前使用的存储层架构一直是MySQL数据库,配合以MongDB,Tair等存储. MySQL因为开源,而且生态系统良好,本身拥有分库分表等多种解决方式,因此非常长一段时间内都满足淘宝大量业务的需求.可是因为业务的多样化发展,有越来越多的业务系统的需求開始发生了变化.一般来说有下面几类变化: (1)    数据量变得越来越多,其实如今淘宝

随着互联网web2.0网站的兴起,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.而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,例如: 1.High performance - 对数据库高并发读写的需求 web2.0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.

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

http://www.infoq.com/research/nosql-databases?utm_source=infoqresearch&utm_campaign=lr-homepage   摘要: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

随着互联网技术的发展,面对海量数据的存储和分析,传统关系型数据库已经无法满足,由此衍生出一种与关系型数据库区别开的数据库NoSQL(Not Only SQL). 国外做的比较成熟的NoSQL有MongoDB,Cassandra,ToKuMX等,不一一列举. 据我的粗略了解,BAT等巨头内部基本都有自己的NoSQL项目,有的是基于开源项目自行研发,有的是依托MongoDB等NoSQL为基础搭建数据分析平台.而近些年迅速成长的各类公有云服务提供商,在除了SQL Server,MySQL,MariaD