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8种Nosql数据库系统对比

1. CouchDB
•所用语言: Erlang
•特点:DB一致性,易于使用
•使用许可: Apache
•协议: HTTP/REST
•双向数据复制,
•持续进行或临时处理,
•处理时带冲突检查,
•因此,采用的是master-master复制(见编注2)
•MVCC – 写操作不阻塞读操作
•可保存文件之前的版本
•Crash-only(可靠的)设计
•需要不时地进行数据压缩
•视图:嵌入式 映射/减少
•格式化视图:列表显示
•支持进行服务器端文档验证
•支持认证
•根据变化实时更新
•支持附件处理
•因此, CouchApps(独立的 js应用程序)
•需要 jQuery程序库
最佳应用场景:适用于数据变化较少,执行预定义查询,进行数据统计的应用程序。适用于需要提供数据版本支持的应用程序。 例如: CRM、CMS系统。
master-master复制对于多站点部署是非常有用的。 (编注2:master-master复制:是一种数据库同步方法,允许数据在一组计算机之间共享数据,
并且可以通过小组中任意成员在组内进行数据更新。)

2. Redis
•所用语言:C/C++
•特点:运行异常快
•使用许可: BSD
•协议:类 Telnet
•有硬盘存储支持的内存数据库,
•但自2.0版本以后可以将数据交换到硬盘(注意, 2.4以后版本不支持该特性!)
•Master-slave复制(见编注3)
•虽然采用简单数据或以键值索引的哈希表,但也支持复杂操作,例如 ZREVRANGEBYSCORE。
•INCR & co (适合计算极限值或统计数据)
•支持 sets(同时也支持 union/diff/inter)
•支持列表(同时也支持队列;阻塞式 pop操作)
•支持哈希表(带有多个域的对象)
•支持排序 sets(高得分表,适用于范围查询)
•Redis支持事务 •支持将数据设置成过期数据(类似快速缓冲区设计)
•Pub/Sub允许用户实现消息机制
最佳应用场景:适用于数据变化快且数据库大小可遇见(适合内存容量)的应用程序。 例如:股票价格、数据分析、实时数据搜集、实时通讯。
(编注3:Master-slave复制:如果同一时刻只有一台服务器处理所有的复制请求,这被称为 Master-slave复制,通常应用在需要提供高可用性的服务器集群。)

 3. MongoDB
•所用语言:C++
•特点:保留了SQL一些友好的特性(查询,索引)。
•使用许可: AGPL(发起者: Apache)
•协议: Custom, binary( BSON)
•Master/slave复制(支持自动错误恢复,使用 sets 复制)
•内建分片机制
•支持 javascript表达式查询
•可在服务器端执行任意的 javascript函数
•update-in-place支持比CouchDB更好
•在数据存储时采用内存到文件映射
•对性能的关注超过对功能的要求
•建议最好打开日志功能(参数 –journal)
•在32位操作系统上,数据库大小限制在约2.5Gb
•空数据库大约占 192Mb
•采用 GridFS存储大数据或元数据(不是真正的文件系统)
最佳应用场景:适用于需要动态查询支持;需要使用索引而不是 map/reduce功能;需要对大数据库有性能要求;需要使用 CouchDB但因为数据改变太频繁而占满内存的应用程序。 例如:你本打算采用 MySQL或 PostgreSQL,但因为它们本身自带的预定义栏让你望而却步。

4. Riak
 •所用语言:Erlang和C,以及一些Javascript
•特点:具备容错能力
•使用许可: Apache
•协议: HTTP/REST或者 custom binary
•可调节的分发及复制(N, R, W)
•用 JavaScript or Erlang在操作前或操作后进行验证和安全支持。
•使用JavaScript或Erlang进行 Map/reduce
•连接及连接遍历:可作为图形数据库使用
•索引:输入元数据进行搜索(1.0版本即将支持)
•大数据对象支持( Luwak)
•提供“开源”和“企业”两个版本
•全文本搜索,索引,通过 Riak搜索服务器查询( beta版)
•支持Masterless多站点复制及商业许可的 SNMP监控
最佳应用场景:适用于想使用类似 Cassandra(类似Dynamo)数据库但无法处理 bloat及复杂性的情况。适用于你打算做多站点复制,但又需要对单个站点的扩展性,可用性及出错处理有要求的情况。 例如:销售数据搜集,工厂控制系统;对宕机时间有严格要求;可以作为易于更新的 web服务器使用。
 
5. Membase
•所用语言: Erlang和C
•特点:兼容 Memcache,但同时兼具持久化和支持集群
•使用许可: Apache 2.0
•协议:分布式缓存及扩展
•非常快速(200k+/秒),通过键值索引数据
•可持久化存储到硬盘
•所有节点都是唯一的( master-master复制)
•在内存中同样支持类似分布式缓存的缓存单元
•写数据时通过去除重复数据来减少 IO
•提供非常好的集群管理 web界面
•更新软件时软无需停止数据库服务
•支持连接池和多路复用的连接代理
最佳应用场景:适用于需要低延迟数据访问,高并发支持以及高可用性的应用程序 例如:低延迟数据访问比如以广告为目标的应用,高并发的 web 应用比如网络游戏(例如 Zynga)

6. Neo4j
•所用语言: Java
•特点:基于关系的图形数据库
•使用许可: GPL,其中一些特性使用 AGPL/商业许可
•协议: HTTP/REST(或嵌入在 Java中)
•可独立使用或嵌入到 Java应用程序
•图形的节点和边都可以带有元数据
•很好的自带web管理功能
•使用多种算法支持路径搜索
•使用键值和关系进行索引
•为读操作进行优化
•支持事务(用 Java api)
•使用 Gremlin图形遍历语言
•支持 Groovy脚本
•支持在线备份,高级监控及高可靠性支持使用 AGPL/商业许可 最佳应用场景:适用于图形一类数据。这是 Neo4j与其他nosql数据库的最显著区别 例如:社会关系,公共交通网络,地图及网络拓谱

7. Cassandra
•所用语言: Java
•特点:对大型表格和 Dynamo支持得最好
•使用许可: Apache
•协议: Custom, binary (节约型)
•可调节的分发及复制(N, R, W)
•支持以某个范围的键值通过列查询
•类似大表格的功能:列,某个特性的列集合
•写操作比读操作更快
•基于 Apache分布式平台尽可能地 Map/reduce
•我承认对 Cassandra有偏见,一部分是因为它本身的臃肿和复杂性,也因为 Java的问题(配置,出现异常,等等)
最佳应用场景:当使用写操作多过读操作(记录日志)如果每个系统组建都必须用 Java编写(没有人因为选用 Apache的软件被解雇) 例如:银行业,金融业(虽然对于金融交易不是必须的,但这些产业对数据库的要求会比它们更大)写比读更快,所以一个自然的特性就是实时数据分析

8. HBase (配合 ghshephard使用)
•所用语言: Java
•特点:支持数十亿行X上百万列
•使用许可: Apache
•协议:HTTP/REST (支持 Thrift,见编注4)
•在 BigTable之后建模
•采用分布式架构 Map/reduce
•对实时查询进行优化
•高性能 Thrift网关
•通过在server端扫描及过滤实现对查询操作预判
•支持 XML, Protobuf, 和binary的HTTP
•Cascading, hive, and pig source and sink modules
•基于 Jruby( JIRB)的shell
•对配置改变和较小的升级都会重新回滚
•不会出现单点故障
•堪比MySQL的随机访问性能 最佳应用场景:适用于偏好BigTable:)并且需要对大数据进行随机、实时访问的场合。 例如: Facebook消息数据库(更多通用的用例即将出现)

posted on 2014-05-23 11:19 鸿雁 阅读(214) 评论(0)  编辑  收藏 所属分类: 数据库


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