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

键值存储数据库临时性:如Memcached.临时性的键值数据库把数据存储在内存中,在两种情况下会造成上数据的丢失,一是断电,而是数据内容超出内存大小.这种处理的好处是非常快.永久型:如Tokyo Tyrant .Flare和ROMA两者兼有型:Redis.Redis首先把数据存在内存中,然后在满足特定条件(默认是15分钟1次以上,5分钟10个以上,1一分钟10000个以上的键发生变化)的时候,将数据同步到硬盘,这样既可以保证数据的处理速度,又可以保证数据的永久性.我的疑惑是:按照这种特定条件的话

MongoDB是目前最好的面向文档的免费开源NoSQL数据库.如果你正准备参加MongoDB NoSQL数据库的技术面试,你最好看看下面的MongoDB NoSQL面试问答.这些MongoDB NoSQL面试问答涵盖了NoSQL数据库基本的概念,复制(Replication),分片(Sharding),事务和锁,跟踪分析工具(Profiler),Nuances和日志等特性.让我们看看下面的这些MongoDB NoSQL数据库的面试问答吧: 1. 你说的NoSQL数据库是什么意思?NoSQL与RD

NO-Sql数据库:Not Only不仅仅是SQL 定义:非关系型数据库:NoSQL用于超大规模数据的存储.(例如谷歌或Facebook每天为他们的用户收集万亿比特的数据).这些类型的数据存储不需要固定的模式,无需多余操作就可以横向扩展.需要进一步数据挖掘和分析. RDBMS VS NOSQL RDBMS NoSQL 高度组织化结构化数据  代表着不仅仅是SQL 结构化查询语言(SQL) (SQL)  没有声明性查询语言 数据和关系都存储在单独的表中 没有预定义的模式 数据操纵语言,数据定义语言

原文链接:Why NoSQL Database? 向数据时代的转变正在推动 NoSQL 随着各行各业朝着数据时代转变,商业世界正在经历巨大的变革.这是由互联网以及其他二十一世纪新技术--云计算.移动应用.社交媒体和大数据驱动的经济模式.每一项数据时代业务的核心都是它的 Web.移动和物联网应用.如今,这是企业用于与用户进行互动的首要方式,同时也是企业如何扩大经营的方式.这些应用的使用体验很大程度上决定了用户的满意度和忠诚度. 这些应用与传统企业应用--如 ERP.HR 和财务会计软件等,有什么不

2 NoSQL潮流      在这一章中,将一起讨论NoSQL潮流的动机和主要驱动力.以及NoSQL主张的批评和反馈.本章将通过不同的尝试得出结论来分类和描写叙述NoSQL数据库.当中一个分类法将在随后的章节中被提出. 2.1 动机和主要驱动力      NoSQL这个词汇首先用在1998年对关系数据库排除SQL使用的论文([ Str10 ]).这个词在2009年再次被选出来.并用于非关系数据库拥护者(如Last.fm的开发人员Jon Oskarsson,他组织了三藩的NoSQL见面会)的会议(

提供:ZStack云计算 内容简介 NoSQL数据库的存在意义在于提供传统关系数据库管理系统所不具备的特定功能.无论是负责承载简单的键-值对存储以实现短期缓存,抑或是处理传统数据库及结构化查询语言(简称SQL)所难以消化的非结构化集合,NoSQL都能为我们提供巨大的帮助. 在今天的文章中,我们将共同了解各类高人气NoSQL数据库管理系统及其定位与作用,从而帮助我们根据实际应用需求做出明智选择. 词汇表 1. 数据库管理系统 2. NoSQL数据库管理系统 基于键/值 基于列 基于文档 基于图形

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.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.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

使用MongoDB+Jpa操作数据库 SpringData还提供了对多种NoSQL数据库的支持,包括MongoDB;neo4j和redis.他不仅支持自动化的repository,还支持基于模板的数据访问和映射注解.下面是一个Spring通过Jpa操作MongoDB数据库的小Demo: 数据的结构如图所示: 相关代码如下: StuController: import com.demo.jpamongodb.dao.StudentRepository; import com.demo.jpamon

MYSQL数据库索引类型包括普通索引,唯一索引,主键索引与组合索引,这里对这些索引的做一些简单描述: (1)普通索引 这是最基本的MySQL数据库索引,它没有任何限制.它有以下几种创建方式: 创建索引 CREATE INDEX indexName ON mytable(username(length)); 如果是CHAR,VARCHAR类型,length可以小于字段实际长度:如果是BLOB和TEXT类型,必须指定 length,下同. 修改表结构 ALTER mytable ADD INDEX

NoSQL 数据库分类 类型 部分代表特点 列存储 HbaseCassandraHypertable顾名思义,是按列存储数据的.最大的特点是方便存储结构化和半结构化数据,方便做数据压缩,对针对某一列或者某几列的查询有非常大的IO优势. 文档存储MongoDBCouchDB文档存储一般用类似json的格式存储,存储的内容是文档型的.这样也就有有机会对某些字段建立索引,实现关系数据库的某些功能. key-value存储Tokyo Cabinet / TyrantBerkeley DBMemcache

5.3 NoSQL的四大类型   5.3.1 键值数据库和列族数据库 可以分为四大类产品:键值数据库,列族数据库,文档数据库,图数据库 (代表)   1.键值数据库:   用的多:redis云数据库:SimpleDB典型应用:要求的数据模型非常简单,不涉及到存储结构化信息:要求非常好的写性能:涉及非常频繁的读写操作.内容缓存,如:会话,配置文件,参数,购物车等存储配置,用户数据信息等移动应用. 优点: (扩展性好)数据规模扩大时,往里面增加结点,理论上有无上限的扩展空间: (灵活性好)任何类型的

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

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

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

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

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

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

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,其实如今淘宝差点儿不论什么一个与用户相关的在线业务的数据量都在亿级别,每日系统调用次