半结构化数据nosql,半结构化数据名词解释

nosql数据库的几大类型

1. 键值数据库

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相关产品:Redis、Riak、SimpleDB、Chordless、Scalaris、Memcached

应用:内容缓存

优点:扩展性好、灵活性好、大量写操作时性能高

缺点:无法存储结构化信息、条件查询效率较低

使用者:百度云(Redis)、GitHub(Riak)、BestBuy(Riak)、Twitter(Ridis和Memcached)

2. 列族数据库

相关产品:BigTable、HBase、Cassandra、HadoopDB、GreenPlum、PNUTS

应用:分布式数据存储与管理

优点:查找速度快、可扩展性强、容易进行分布式扩展、复杂性低

使用者:Ebay(Cassandra)、Instagram(Cassandra)、NASA(Cassandra)、Facebook(HBase)

3. 文档数据库

相关产品:MongoDB、CouchDB、ThruDB、CloudKit、Perservere、Jackrabbit

应用:存储、索引并管理面向文档的数据或者类似的半结构化数据

优点:性能好、灵活性高、复杂性低、数据结构灵活

缺点:缺乏统一的查询语言

使用者:百度云数据库(MongoDB)、SAP(MongoDB)

4. 图形数据库

图形数据库-使用图作为数据模型来存储数据。

相关产品:Neo4J、OrientDB、InfoGrid、GraphDB

应用:大量复杂、互连接、低结构化的图结构场合,如社交网络、推荐系统等

优点:灵活性高、支持复杂的图形算法、可用于构建复杂的关系图谱

缺点:复杂性高、只能支持一定的数据规模

使用者:Adobe(Neo4J)、Cisco(Neo4J)、T-Mobile(Neo4J)

文档数据库?

文档型数据库是 NoSQL 中非常重要的一个分支,它主要用来存储、索引并管理面向文档的数据或者类似的半结构化数据。 目前业界比较流行的文档型数据库如下:MongoDb、CouchDB、OrientDB、MarkLogic。

nosql数据库的四种类型

nosql数据库的四种类型如下:

1.key-value键值存储数据库:

相关产品: Redis、Riak、SimpleDB、Chordless、Scalaris、Memcached.

主要应用: 内容缓存,处理大量数据的高负载访问,也用于系统日志。

优点:查找速度快,大量操作时性能高。

2.列存储数据库:

相关产品: BigTable、HBase、Cassandra、HadoopDB、GreenPlum、PNUTS.

主要应用: 分布式数据的储存与管理。

优点:查找速度快,可扩展性强,容易进行分布式扩展。

缺点:功能相对局限。

3.文档型数据库

相关产品:MongoDB、CouchDB、ThruDB、CloudKit、Perservere、Jackrabbit.

主要应用: web应用,管理面向文档的数据或者类似的半结构化数据。

优点:数据结构灵活,表结构可变,复杂性低。

缺点:查询效率低,且缺乏统一的查询语言。

4.Graph图形数据库

相关产品: Neo4J、OrientDB、InfoGrid、GraphDB.

主要应用: 复杂,互连接,低结构化的图结构场合, 专注构建关系图谱。

优点: 利用图结构相关算法, 可用于构建复杂的关系图谱。

缺点: 复杂度高。

什么是NoSQL,它有什么优缺点?

NoSQL,指的是非关系型的数据库。NoSQL有时也称作Not Only SQL的缩写,是对不同于传统的关系型数据库的数据库管理系统的统称。

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。

NoSQL的优点/缺点

优点:

- 高可扩展性

- 分布式计算

- 低成本

- 架构的灵活性,半结构化数据

- 没有复杂的关系

缺点:

- 没有标准化

- 有限的查询功能(到目前为止)

- 最终一致是不直观的程序 (BY三人行慕课)

什么是nosql非结构化数据库

基本含义NoSQL(NoSQL = Not Only SQL ),意即“不仅仅是SQL”,是一项全新的数据库革命性运动,早期就有人提出,发展至2009年趋势越发高涨。NoSQL的拥护者们提倡运用非关系型的数据存储,相对于铺天盖地的关系型数据库运用,这一概念无疑是一种全新的思维的注入。NoSQLNoSQL数据库的四大分类键值(Key-Value)存储数据库这一类数据库主要会使用到一个哈希表,这个表中有一个特定的键和一个指针指向特定的数据。Key/value模型对于IT系统来说的优势在于简单、易部署。但是如果DBA只对部分值进行查询或更新的时候,Key/value就显得效率低下了。[3] 举例如:Tokyo Cabinet/Tyrant, Redis, Voldemort, Oracle BDB.列存储数据库。这部分数据库通常是用来应对分布式存储的海量数据。键仍然存在,但是它们的特点是指向了多个列。这些列是由列家族来安排的。如:Cassandra, HBase, Riak.文档型数据库文档型数据库的灵感是来自于Lotus Notes办公软件的,而且它同第一种键值存储相类似。该类型的数据模型是版本化的文档,半结构化的文档以特定的格式存储,比如JSON。文档型数据库可 以看作是键值数据库的升级版,允许之间嵌套键值。而且文档型数据库比键值数据库的查询效率更高。如:CouchDB, MongoDb. 国内也有文档型数据库SequoiaDB,已经开源。图形(Graph)数据库图形结构的数据库同其他行列以及刚性结构的SQL数据库不同,它是使用灵活的图形模型,并且能够扩展到多个服务器上。NoSQL数据库没有标准的查询语言(SQL),因此进行数据库查询需要制定数据模型。许多NoSQL数据库都有REST式的数据接口或者查询API。[2] 如:Neo4J, InfoGrid, Infinite Graph.因此,我们总结NoSQL数据库在以下的这几种情况下比较适用:1、数据模型比较简单;2、需要灵活性更强的IT系统;3、对数据库性能要求较高;4、不需要高度的数据一致性;5、对于给定key,比较容易映射复杂值的环境。


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