nosql

时间:2024-09-26 19:41:12编辑:思创君

nosql和传统的数据库有什么区别

NoSQL与关系型数据库设计理念比较  

关系型数据库中的表都是存储一些格式化的数据结构,每个元组字段的组成都一样,即使不是每个元组都需要所有的字段,但数据库会为每个元组分配所有的字段,这样的结构可以便于表与表之间进行连接等操作,但从另一个角度来说它也是关系型数据库性能瓶颈的一个因素。而非关系型数据库以键值对存储,它的结构不固定,每一个元组可以有不一样的字段,每个元组可以根据需要增加一些自己的键值对,这样就不会局限于固定的结构,可以减少一些时间和空间的开销。

特点:
它们可以处理超大量的数据。

它们运行在便宜的PC服务器集群上。

它们击碎了性能瓶颈。

没有过多的操作。

Bootstrap支持

缺点:

但是一些人承认,没有正式的官方支持,万一出了差错会是可怕的,至少很多管理人员是这样看。
此外,nosql并未形成一定标准,各种产品层出不穷,内部混乱,各种项目还需时间来检验


nosql数据库有哪些

nosql数据库有哪些呢?不知道的小伙伴来看看小编今天的分享吧!一、常见的nosql数据库有Redis、Memcache、MongoDb。二、Redis,Memcache,MongoDb的特点: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,可以实时进行数据的同步复制,支持多级复制和增量复制,master-slave机制是Redis进行HA的重要手段。4.单线程请求,所有命令串行执行,并发情况下不需要考虑数据一致性问题。5.支持pub/sub消息订阅机制,可以用来进行消息订阅与通知。6.支持简单的事务需求,但业界使用场景很少,并不成熟。缺点:1.Redis只能使用单线程,性能受限于CPU性能,故单实例CPU最高才可能达到5-6wQPS每秒(取决于数据结构,数据大小以及服务器硬件性能,日常环境中QPS高峰大约在1-2w左右)。2.支持简单的事务需求,但业界使用场景很少,并不成熟,既是优点也是缺点。3.Redis在string类型上会消耗较多内存,可以使用dict(hash表)压缩存储以降低内存耗用。Memcache优点:1.Memcached可以利用多核优势,单实例吞吐量极高,可以达到几十万QPS(取决于key、value的字节大小以及服务器硬件性能,日常环境中QPS高峰大约在4-6w左右)。适用于最大程度扛量。2.支持直接配置为sessionhandle。缺点:1只支持简单的key/value数据结构,不像Redis可以支持丰富的数据类型。2.无法进行持久化,数据不能备份,只能用于缓存使用,且重启后数据全部丢失。3.无法进行数据同步,不能将MC中的数据迁移到其他MC实例中。4.Memcached内存分配采用SlabAllocation机制管理内存,value大小分布差异较大时会造成内存利用率降低,并引发低利用率时依然出现踢出等问题。需要用户注重value设计。MongoDB优点:1.更高的写负载,MongoDB拥有更高的插入速度。2.处理很大的规模的单表,当数据表太大的时候可以很容易的分割表。3.高可用性,设置M-S不仅方便而且很快,MongoDB还可以快速、安全及自动化的实现节点(数据中心)故障转移。4.快速的查询,MongoDB支持二维空间索引,比如管道,因此可以快速及精确的从指定位置获取数据。MongoDB在启动后会将数据库中的数据以文件映射的方式加载到内存中。如果内存资源相当丰富的话,这将极大地提高数据库的查询速度。5.非结构化数据的爆发增长,增加列在有些情况下可能锁定整个数据库,或者增加负载从而导致性能下降,由于MongoDB的弱数据结构模式,添加1个新字段不会对旧表格有任何影响,整个过程会非常快速。缺点:1.不支持事务。2.MongoDB占用空间过大。3.MongoDB没有成熟的维护工具。三、Redis、Memcache和MongoDB的区别:1.性能三者的性能都比较高,总的来讲:Memcache和Redis差不多,要高于MongoDB。2.便利性memcache数据结构单一。redis丰富一些,数据操作方面,redis更好一些,较少的网络IO次数。mongodb支持丰富的数据表达,索引,最类似关系型数据库,支持的查询语言非常丰富。3,存储空间redis在2.0版本后增加了自己的VM特性,突破物理内存的限制;可以对keyvalue设置过期时间(类似memcache)。memcache可以修改最大可用内存,采用LRU算法。mongoDB适合大数据量的存储,依赖操作系统VM做内存管理,吃内存也比较厉害,服务不要和别的服务在一起。4.可用性redis,依赖客户端来实现分布式读写;主从复制时,每次从节点重新连接主节点都要依赖整个快照,无增量复制,因性能和效率问题,所以单点问题比较复杂;不支持自动sharding,需要依赖程序设定一致hash机制。一种替代方案是,不用redis本身的复制机制,采用自己做主动复制(多份存储),或者改成增量复制的方式(需要自己实现),一致性问题和性能的权衡。Memcache本身没有数据冗余机制,也没必要;对于故障预防,采用依赖成熟的hash或者环状的算法,解决单点故障引起的抖动问题。mongoDB支持master-slave,replicaset(内部采用paxos选举算法,自动故障恢复),autosharding机制,对客户端屏蔽了故障转移和切分机制。5.可靠性redis支持(快照、AOF):依赖快照进行持久化,aof增强了可靠性的同时,对性能有所影响。memcache不支持,通常用在做缓存,提升性能。MongoDB从1.8版本开始采用binlog方式支持持久化的可靠性。6.一致性Memcache在并发场景下,用cas保证一致性。redis事务支持比较弱,只能保证事务中的每个操作连续执行。mongoDB不支持事务。7.数据分析mongoDB内置了数据分析的功能(mapreduce),其他两者不支持。8.应用场景redis:数据量较小的更性能操作和运算上。memcache:用于在动态系统中减少数据库负载,提升性能;做缓存,提高性能(适合读多写少,对于数据量比较大,可以采用sharding)。MongoDB:主要解决海量数据的访问效率问题。


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