在过去几年,关系型数据库一直是数据持久化的唯一选择,数据工作者考虑的也只是在这些传统数据库中做筛选,比如SQL Server.Oracle或者是MySQL.甚至是做一些默认的选择,比如使用.NET的一般会选择SQL Server:使用Java的可能会偏向Oracle,Ruby是MySQL,Python则是PostgreSQL或MySQL等等. 原因很简单:过去很长一段时间内,关系数据库的健壮性已经在多数应用程序中得到证实.我们可以使用这些传统数据库良好的控制并发操作.事务等等.然而如果传统的关系

Reference:  http://mp.weixin.qq.com/s?src=3&timestamp=1477979201&ver=1&signature=bBZqNrNdHkygiHTZSkKSBvnNNp4oA-ChCmJCKXvfUeAmnIyTEHnqmcNgnAtEj7SB96HuKtPOObEQa7gRZVp9EATnClUg1FMHkFK-bAk*HlgpcqFY5ZtQ35Uz*KRmGOdDO1S7cvjmHUZlKoIoMvLhKNuCNAH1J489oc

摘要:对比传统关系型数据库,NoSQL有着更为复杂的分类——键值.面向文档.列存储以及图数据库.这里就带你一览NoSQL各种类型的适用场景及一些知名公司的方案选择. 在过去几年,关系型数据库一直是数据持久化的唯一选择,数据工作者考虑的也只是在这些传统数据库中做筛选,比如SQL Server.Oracle或者是MySQL.甚至是做一些默认的选择,比如使用.NET的一般会选择SQL Server:使用Java的可能会偏向Oracle,Ruby是MySQL,Python则是PostgreSQL或MyS

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

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

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

: 杂谈   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

一.前言 现在越来越多的公司开始采用非关系数据库了,并且很多公司的面试都要求面试者有MongoDB的使用经验,至于非关系数据库与关系型数据库之间的区别大家可以自行百度.但是作为程序员的我们,既然大部分公司都需要有NOSQL的使用经验,自然我们就应该学习起来了.所以也就有了这个系列了.NOSQL包括很多,但是使用最大的还是属于MongoDB和Redis.所以在本系列中将详细介绍下这两种非关系数据库的环境搭建和一些常规使用.本专题就首先介绍下MongoDB开发环境的搭建和完成一些简单的增删改查操作.

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

永远正确的经典答案依然是:具体问题具体分析. 数据表VS.数据集 关系型和非关系型数据库的主要差异是数据存储的方式.关系型数据天然就是表格式的,因此存储在数据表的行和列中.数据表可以彼此关联协作存储,也很容易提取数据.与其相反,非关系型数据不适合存储在数据表的行和列中,而是大块组合在一起.非关系型数据通常存储在数据集中,就像文档.键值对或者图结构.你的数据及其特性是选择数据存储和提取方式的首要影响因素. 预定义结构VS.动态结构 关系型数据通常对应于结构化数据,因为数据表都有预定义好的结构(列的

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

NOSQL系统一般都会宣传一个特性,那就是性能好,然后为什么呢?关系型数据库发展了这么多年,各种优化工作已经做得很深了,NOSQL系统一般都是吸收关系型数据库的技术,然后,到底是什么因素束缚了关系型数据库的性能呢?我们从系统设计的角度看这个问题. 1, 索引支持.关系型数据库创立之初没有想到今天的互联网应用对可扩展性提出如此高的要求,因此,设计时主要考虑的是简化用户的工作,SQL语言的产生促成数 据库接口的标准化,从而形成了Oracle这样的数据库公司并带动了上下游产业链的发展.关系型数据库在单

之前说到博客长草的问题,想了想除了很忙特别忙非常忙各种瞎忙忙你妹啊外,主要还是不知道写什么好--到这家公司的两年中从JS到领域驱动到缓存服务器从前端到后端各种折腾,有些东西虽然有所心得,不过既然前人已多有总结,我也懒得多说了:还有些东西神功未成,不敢献丑人前.索性还是尝试着翻译试试吧. 本书(NoSQL Distilled)厚度适中,上下两部分统共500来页,而且以基本的知识点为主--更重要的是貌似还没人翻译的样子(UPDATE:原理早已经出版了啊,呃呃呃呃呃呃呃.好吧,有兴趣的可以买本市售版对

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

C: Consistency 一致性 • A: Availability 可用性(指的是快速获取数据) • P: Tolerance of network Partition 分区容忍性(分布式) 10年前,Eric Brewer教授指出了著名的CAP理论,后来Seth Gilbert 和 Nancy lynch两人证明了CAP理论的正确性.CAP理论告诉我们,一个分布式系统不可能满足一致性,可用性和分区容错性这三个需求,最多只能同时满足两个. BASE模型反ACID模型,完全不同ACID模型,

NoSQL(NoSQL = Not Only SQL ),泛指非关系型的数据库.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,而非关系型的数据库则由于其本身的特点得到了非常迅速的发展.计算机体系结构在数据存储方面要求具备庞大的水平扩展性,而NoSQL致力于改变这一现状.Google的 BigTable 和Amazon 的Dynamo使用的就是NoSQL型数据库.Ria

几乎每个Web开发人员都有自己喜欢的数据库,或自己最熟悉的数据库,但最常见的无外乎以下几种: MySQL PostgreSQL MSSQL SQLite MS Access 或是更简单的XML,文本文件等.这些数据库有优秀的文档,背后有强大的社区支持,大部分流行的CMS都使用了其中之一或多个,它们都易于使用,大多数托管服务供应商都提供了相应的产品,因此它们的使用量很多,名气也很大.但除了这些主流的数据库外,还有很多其它非主流数据库存在,其中有一些也开始受到人们的高度重视,下面我们就一起来看看吧,

NoSQL分类 由于NoSQL中没有像传统数据库那样定义数据的组织方式为关系型的,所以只要内部的数据组织采用了非关系型的方式,就可以称之为NoSQL数据库.目前,可以将众多的NoSQL数据库按照内部的数据组织形式进行如下分类: Key/Value的NoSQL数据库 面向文档的NoSQL数据库 面向列的NoSQL数据库 面向图的NoSQL数据库 不同的数据组织适合于不同的应用场景,后面将进行介绍. 为什么要使用NoSQLSQL语言和关系型数据库(My SQL.PostgreSQL.Oracle等)