通常數(shù)據(jù)庫分為關(guān)系型數(shù)據(jù)庫和非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的優(yōu)勢到現(xiàn)在也是無可替代的，比如MySQL、SQL Server、Oracle、DB2、SyBase、Informix、PostgreSQL以及比較小型的Access等等數(shù)據(jù)庫，這些數(shù)據(jù)庫支持復(fù)雜的SQL操作和事務(wù)機(jī)制，適合小量數(shù)據(jù)讀寫場景；但是到了大數(shù)據(jù)時(shí)代，人們更多的數(shù)據(jù)和物聯(lián)網(wǎng)加入的數(shù)據(jù)已經(jīng)超出了關(guān)系數(shù)據(jù)庫的承載范圍。

大數(shù)據(jù)時(shí)代初期，隨著數(shù)據(jù)請求并發(fā)量大不斷增大，一般都是采用的集群同步數(shù)據(jù)的方式處理，就是將數(shù)據(jù)庫分成了很多的小庫，每個(gè)數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)內(nèi)容是不變的，都是保存了源數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)副本，通過同步或者異步方式保證數(shù)據(jù)的一致性，每個(gè)庫設(shè)定特定的讀寫方式，比如主數(shù)據(jù)庫負(fù)責(zé)寫操作，從數(shù)據(jù)庫是負(fù)責(zé)讀操作，等等根據(jù)業(yè)務(wù)復(fù)雜程度以此類推，將業(yè)務(wù)在物理層面上進(jìn)行了分離，但是這種方式依舊存在一定的負(fù)載壓力的問題，企業(yè)數(shù)據(jù)在不斷的擴(kuò)增中，后面就采用分庫分表的方式解決，對讀寫負(fù)載進(jìn)行分離，但是這種實(shí)現(xiàn)依舊存在不足，且需要不斷進(jìn)行數(shù)據(jù)庫服務(wù)器擴(kuò)容。

所以到了大數(shù)據(jù)時(shí)代，業(yè)務(wù)更多的數(shù)據(jù)和物聯(lián)網(wǎng)采集的數(shù)據(jù)已經(jīng)超出了關(guān)系數(shù)據(jù)庫的承載范圍。本文著重介紹一下NoSQL（Not Only SQL）數(shù)據(jù)庫。

一、NoSQL數(shù)據(jù)庫大致分為5種類型

1、列族數(shù)據(jù)庫：BigTable、HBase、Cassandra、Amazon SimpleDB、HadoopDB等，下面簡單介紹幾個(gè)

（1）Cassandra：Cassandra是一個(gè)列存儲數(shù)據(jù)庫，支持跨數(shù)據(jù)中心的數(shù)據(jù)復(fù)制。它的數(shù)據(jù)模型提供列索引，log-structured修改，支持反規(guī)范化，實(shí)體化視圖和嵌入超高速緩存。

（2）HBase：Apache Hbase源于Google的Bigtable，是一個(gè)開源、分布式、面向列存儲的模型。在Hadoop和HDFS之上提供了像Bigtable一樣的功能。

（3）Amazon SimpleDB：Amazon SimpleDB是一個(gè)非關(guān)系型數(shù)據(jù)存儲，它卸下數(shù)據(jù)庫管理的工作。開發(fā)者使用Web服務(wù)請求存儲和查詢數(shù)據(jù)項(xiàng)

（4）Apache Accumulo：Apache Accumulo的有序的、分布式鍵值數(shù)據(jù)存儲，基于Google的BigTable設(shè)計(jì)，建立在Apache Hadoop、Zookeeper和Thrift技術(shù)之上。

（5）Hypertable：Hypertable是一個(gè)開源、可擴(kuò)展的數(shù)據(jù)庫，模仿Bigtable，支持分片。

（6）Azure Tables：Windows Azure Table Storage Service為要求大量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)存儲的應(yīng)用提供NoSQL性能。表能夠自動擴(kuò)展到TB級別，能通過REST和Managed API訪問。

2、鍵值數(shù)據(jù)庫：Redis、SimpleDB、Scalaris、Memcached等，下面簡單介紹幾個(gè)

（1）Riak：Riak是一個(gè)開源，分布式鍵值數(shù)據(jù)庫，支持?jǐn)?shù)據(jù)復(fù)制和容錯。（2）Redis：Redis是一個(gè)開源的鍵值存儲。支持主從式復(fù)制、事務(wù)，Pub/Sub、Lua腳本，還支持給Key添加時(shí)限。

（3）Dynamo：Dynamo是一個(gè)鍵值分布式數(shù)據(jù)存儲。它直接由亞馬遜Dynamo數(shù)據(jù)庫實(shí)現(xiàn)；在亞馬遜S3產(chǎn)品中使用。

（4）Oracle NoSQL Database：來自O(shè)racle的鍵值NoSQL數(shù)據(jù)庫。它支持事務(wù)ACID（原子性、一致性、持久性和獨(dú)立性）和JSON。

（5）Oracle NoSQL Database：具備數(shù)據(jù)備份和分布式鍵值存儲系統(tǒng)。

（6）Voldemort：具備數(shù)據(jù)備份和分布式鍵值存儲系統(tǒng)。

（7）Aerospike：Aerospike數(shù)據(jù)庫是一個(gè)鍵值存儲，支持混合內(nèi)存架構(gòu)，通過強(qiáng)一致性和可調(diào)一致性保證數(shù)據(jù)的完整性。

3、文檔數(shù)據(jù)庫：MongoDB、CouchDB、Perservere、Terrastore、RavenDB等，下面簡單介紹幾個(gè)

（1）MongoDB：開源、面向文檔，也是當(dāng)下最人氣的NoSQL數(shù)據(jù)庫。

（2）CounchDB：Apache CounchDB是一個(gè)使用JSON的文檔數(shù)據(jù)庫，使用Javascript做MapReduce查詢，以及一個(gè)使用HTTP的API。

（3）Couchbase：NoSQL文檔數(shù)據(jù)庫基于JSON模型。

（4）RavenDB：RavenDB是一個(gè)基于.NET語言的面向文檔數(shù)據(jù)庫。

（5）MarkLogic：MarkLogic NoSQL數(shù)據(jù)庫用來存儲基于XML和以文檔為中心的信息，支持靈活的模式。

4、圖數(shù)據(jù)庫：Neo4J、InfoGrid、OrientDB、GraphDB，下面簡單介紹幾個(gè)

（1）Neo4j：Neo4j是一個(gè)圖數(shù)據(jù)庫；支持ACID事務(wù)（原子性、獨(dú)立性、持久性和一致性）。

（2）InfiniteGraph：一個(gè)圖數(shù)據(jù)庫用來維持和遍歷對象間的關(guān)系，支持分布式數(shù)據(jù)存儲。

（3）AllegroGraph：AllegroGraph是結(jié)合使用了內(nèi)存和磁盤，提供了高可擴(kuò)展性，支持SPARQ、RDFS++和Prolog推理。

5、內(nèi)存數(shù)據(jù)網(wǎng)格：Hazelcast、Oracle Coherence、Terracotta BigMemorry、GemFire、Infinispan、GridGain、GigaSpaces，下面簡單介紹幾個(gè)

（1）Hazelcast：Hazelcast CE是一個(gè)開源數(shù)據(jù)分布平臺，它允許開發(fā)者在數(shù)據(jù)庫集群之上共享和分割數(shù)據(jù)。

（2）Oracle Coherence：Oracle的內(nèi)存數(shù)據(jù)網(wǎng)格解決方案提供了常用數(shù)據(jù)的快速訪問能力，一致性支持事務(wù)處理能力和數(shù)據(jù)的動態(tài)劃分。

（3）Terracotta BigMemory：來自Terracotta的分布式內(nèi)存管理解決方案。這項(xiàng)產(chǎn)品包括一個(gè)Ehcache界面、Terracotta管理控制臺和BigMemory-Hadoop連接器。

（4）GemFire：Vmware vFabric GemFire是一個(gè)分布式數(shù)據(jù)管理平臺，也是一個(gè)分布式的數(shù)據(jù)網(wǎng)格平臺，支持內(nèi)存數(shù)據(jù)管理、復(fù)制、劃分、數(shù)據(jù)識別路由和連續(xù)查詢。

（5）Infinispan：Infinispan是一個(gè)基于Java的開源鍵值NoSQL數(shù)據(jù)存儲，和分布式數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)平臺，支持事務(wù)，peer-to-peer 及client/server 架構(gòu)。

（6）GridGain：分布式、面向?qū)ο蟆⒒趦?nèi)存、SQL+NoSQL鍵值數(shù)據(jù)庫。支持ACID事務(wù)。

（7）GigaSpaces：GigaSpaces內(nèi)存數(shù)據(jù)網(wǎng)格能夠充當(dāng)應(yīng)用的記錄系統(tǒng)，并支持各種各樣的高速緩存場景。

二、NoSQL數(shù)據(jù)庫在大數(shù)據(jù)時(shí)代的優(yōu)勢

NoSQL數(shù)據(jù)庫一直以性能、可擴(kuò)展性、靈活的模式和分析能力聚焦著人們的注意力。盡管關(guān)系型數(shù)據(jù)庫對于某些用例來說仍是一個(gè)不錯的選擇，就像結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)和要求ACID事務(wù)的應(yīng)用。

1、存儲的數(shù)據(jù)實(shí)質(zhì)上是半結(jié)構(gòu)化或者松散的；

2、要求一定的等級的性能和擴(kuò)展性；

3、存取該數(shù)據(jù)的應(yīng)用與最終的一致性相吻合；

4、靈活的模式；

5、無共享架構(gòu)；

6、分片作為數(shù)據(jù)存儲模型的一部分；

7、異步復(fù)制；

8、使用BASE替代ACID事務(wù)。

創(chuàng)作挑戰(zhàn)賽新人創(chuàng)作獎勵來咯，堅(jiān)持創(chuàng)作打卡瓜分現(xiàn)金大獎

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的大数据常用数据库汇总的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網(wǎng)站內(nèi)容還不錯，歡迎將生活随笔推薦給好友。