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NoSQL数据库的类型


 

        NoSQL可以大体上分为4个种类:Key-value、Document-Oriented、Column-Family Databases以及 Graph-Oriented Databases。下面就一览这些类型的特性:
一、 键值(Key-Value)数据库
键值数据库就像在传统语言中使用的哈希表。你可以通过key来添加、查询或者删除数据,鉴于使用主键访问,所以会获得不错的性能及扩展性。
产品:Riak、Redis、Memcached、Amazon’s Dynamo、Project Voldemort
有谁在使用:GitHub (Riak)、BestBuy (Riak)、Twitter (Redis和Memcached)、StackOverFlow (Redis)、 Instagram (Redis)、Youtube (Memcached)、Wikipedia(Memcached)
适用的场景
储存用户信息,比如会话、配置文件、参数、购物车等等。这些信息一般都和ID(键)挂钩,这种情景下键值数据库是个很好的选择。
不适用场景
1.取代通过键查询,而是通过值来查询。Key-Value数据库中根本没有通过值查询的途径。
2.需要储存数据之间的关系。在Key-Value数据库中不能通过两个或以上的键来关联数据。
3.事务的支持。在Key-Value数据库中故障产生时不可以进行回滚。
二、 面向文档(Document-Oriented)数据库
面向文档数据库会将数据以文档的形式储存。每个文档都是自包含的数据单元,是一系列数据项的集合。每个数据项都有一个名称与对应的值,值既可以是简单的数据类型,如字符串、数字和日期等;也可以是复杂的类型,如有序列表和关联对象。数据存储的最小单位是文档,同一个表中存储的文档属性可以是不同的,数据可以使用XML、JSON或者JSONB等多种形式存储。
产品:MongoDB、CouchDB、RavenDB
有谁在使用:SAP (MongoDB)、Codecademy (MongoDB)、Foursquare (MongoDB)、NBC News (RavenDB)
适用的场景
1.日志。企业环境下,每个应用程序都有不同的日志信息。Document-Oriented数据库并没有固定的模式,所以我们可以使用它储存不同的信息。
2.分析。鉴于它的弱模式结构,不改变模式下就可以储存不同的度量方法及添加新的度量。
不适用场景
在不同的文档上添加事务。Document-Oriented数据库并不支持文档间的事务,如果对这方面有需求则不应该选用这个解决方案。
 
三、 列存储(Wide Column Store/Column-Family)数据库
列存储数据库将数据储存在列族(column family)中,一个列族存储经常被一起查询的相关数据。举个例子,如果我们有一个Person类,我们通常会一起查询他们的姓名和年龄而不是薪资。这种情况下,姓名和年龄就会被放入一个列族中,而薪资则在另一个列族中。
产品:Cassandra、HBase
有谁在使用:Ebay (Cassandra)、Instagram (Cassandra)、NASA (Cassandra)、Twitter (Cassandra and HBase)、Facebook (HBase)、Yahoo!(HBase)
适用的场景
1.日志。因为我们可以将数据储存在不同的列中,每个应用程序可以将信息写入自己的列族中。
2.博客平台。我们储存每个信息到不同的列族中。举个例子,标签可以储存在一个,类别可以在一个,而文章则在另一个。
不适用场景
1.如果我们需要ACID事务。Vassandra就不支持事务。
2.原型设计。如果我们分析Cassandra的数据结构,我们就会发现结构是基于我们期望的数据查询方式而定。在模型设计之初,我们根本不可能去预测它的查询方式,而一旦查询方式改变,我们就必须重新设计列族。
四、 图(Graph-Oriented)数据库
图数据库允许我们将数据以图的方式储存。实体会被作为顶点,而实体之间的关系则会被作为边。比如我们有三个实体,Steve Jobs、Apple和Next,则会有两个“Founded by”的边将Apple和Next连接到Steve Jobs。
产品:Neo4J、Infinite Graph、OrientDB
有谁在使用:Adobe (Neo4J)、Cisco (Neo4J)、T-Mobile (Neo4J)
适用的场景
1.在一些关系性强的数据中
2.推荐引擎。如果我们将数据以图的形式表现,那么将会非常有益于推荐的制定
不适用场景
不适合的数据模型。图数据库的适用范围很小,因为很少有操作涉及到整个图。