常用哪些nosql,常用哪些方法判斷兩個量的線性關系

常見的nosql數(shù)據(jù)庫有哪些

顧名思義就是非關系型數(shù)據(jù)庫，它的出現(xiàn)，就是為了解決關系型數(shù)據(jù)庫存在的一些問題，可以用NoSQL來進行彌補，現(xiàn)在聽得比較多的NoSQL數(shù)據(jù)庫有Redis、MongoDB、HBase等。

讓客戶滿意是我們工作的目標，不斷超越客戶的期望值來自于我們對這個行業(yè)的熱愛。我們立志把好的技術通過有效、簡單的方式提供給客戶，將通過不懈努力成為客戶在信息化領域值得信任、有價值的長期合作伙伴，公司提供的服務項目有：申請域名、虛擬主機、營銷軟件、網(wǎng)站建設、丹東網(wǎng)站維護、網(wǎng)站推廣。

互聯(lián)網(wǎng)如何海量存儲數(shù)據(jù)？

目前存儲海量數(shù)據(jù)的技術主要包括NoSQL、分布式文件系統(tǒng)、和傳統(tǒng)關系型數(shù)據(jù)庫。隨著互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)不斷的發(fā)展，產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量越來越多，并且這些數(shù)據(jù)的特點是半結構化和非結構化，數(shù)據(jù)很可能是不精確的，易變的。這樣傳統(tǒng)關系型數(shù)據(jù)庫就無法發(fā)揮它的優(yōu)勢。因此，目前互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)偏向于使用NoSQL和分布式文件系統(tǒng)來存儲海量數(shù)據(jù)。

下面介紹下常用的NoSQL和分布式文件系統(tǒng)。

NoSQL

互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)常用的NoSQL有：HBase、MongoDB、Couchbase、LevelDB。

HBase是Apache Hadoop的子項目,理論依據(jù)為Google論文 Bigtable: A Distributed Storage System for Structured Data開發(fā)的。HBase適合存儲半結構化或非結構化的數(shù)據(jù)。HBase的數(shù)據(jù)模型是稀疏的、分布式的、持久穩(wěn)固的多維map。HBase也有行和列的概念，這是與RDBMS相同的地方，但卻又不同。HBase底層采用HDFS作為文件系統(tǒng)，具有高可靠性、高性能。

MongoDB是一種支持高性能數(shù)據(jù)存儲的開源文檔型數(shù)據(jù)庫。支持嵌入式數(shù)據(jù)模型以減少對數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的I/O、利用索引實現(xiàn)快速查詢，并且嵌入式文檔和集合也支持索引，它復制能力被稱作復制集（replica set），提供了自動的故障遷移和數(shù)據(jù)冗余。MongoDB的分片策略將數(shù)據(jù)分布在服務器集群上。

Couchbase這種NoSQL有三個重要的組件：Couchbase服務器、Couchbase Gateway、Couchbase Lite。Couchbase服務器，支持橫向擴展，面向文檔的數(shù)據(jù)庫，支持鍵值操作，類似于SQL查詢和內(nèi)置的全文搜索;Couchbase Gateway提供了用于RESTful和流式訪問數(shù)據(jù)的應用層API。Couchbase Lite是一款面向移動設備和“邊緣”系統(tǒng)的嵌入式數(shù)據(jù)庫。Couchbase支持千萬級海量數(shù)據(jù)存儲

分布式文件系統(tǒng)

如果針對單個大文件，譬如超過100MB的文件，使用NoSQL存儲就不適當了。使用分布式文件系統(tǒng)的優(yōu)勢在于，分布式文件系統(tǒng)隔離底層數(shù)據(jù)存儲和分布的細節(jié)，展示給用戶的是一個統(tǒng)一的邏輯視圖。常用的分布式文件系統(tǒng)有Google File System、HDFS、MooseFS、Ceph、GlusterFS、Lustre等。

相比過去打電話、發(fā)短信、用彩鈴的“老三樣”，移動互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展使得人們可以隨時隨地通過刷微博、看視頻、微信聊天、瀏覽網(wǎng)頁、地圖導航、網(wǎng)上購物、外賣訂餐等，這些業(yè)務的海量數(shù)據(jù)都構建在大規(guī)模網(wǎng)絡云資源池之上。當14億中國人把衣食住行搬上移動互聯(lián)網(wǎng)的同時，也給網(wǎng)絡云資源池帶來巨大業(yè)務挑戰(zhàn)。

首先，用戶需求動態(tài)變化，傳統(tǒng)業(yè)務流量主要是端到端模式，較為穩(wěn)定；而互聯(lián)網(wǎng)流量易受熱點內(nèi)容牽引，數(shù)據(jù)流量流向復雜和規(guī)模多變：比如雙十一購物狂潮，電商平臺訂單創(chuàng)建峰值達到58.3萬筆，要求通信網(wǎng)絡提供高并發(fā)支持；又如優(yōu)酷春節(jié)期間有超過23億人次上網(wǎng)刷劇、抖音拜年短視頻增長超10倍，需要通信網(wǎng)絡能夠靈活擴充帶寬。面對用戶動態(tài)多變的需求，通信網(wǎng)絡需要具備快速洞察和響應用戶需求的能力，提供高效、彈性、智能的數(shù)據(jù)服務。

“隨著通信網(wǎng)絡管道十倍百倍加粗、節(jié)點數(shù)從千萬級逐漸躍升至百億千億級，如何‘接得住、存得下’海量數(shù)據(jù)，成為網(wǎng)絡云資源池建設面臨的巨大考驗”，李輝表示。一直以來，作為新數(shù)據(jù)存儲首倡者和引領者，浪潮存儲攜手通信行業(yè)用戶，不斷 探索 提速通信網(wǎng)絡云基礎設施的各種姿勢。

早在2018年，浪潮存儲就參與了通信行業(yè)基礎設施建設，四年內(nèi)累計交付約5000套存儲產(chǎn)品，涵蓋全閃存儲、高端存儲、分布式存儲等明星產(chǎn)品。其中在網(wǎng)絡云建設中，浪潮存儲已連續(xù)兩年兩次中標全球最大的NFV網(wǎng)絡云項目，其中在網(wǎng)絡云二期建設中，浪潮存儲提供數(shù)千節(jié)點，為上層網(wǎng)元、應用提供高效數(shù)據(jù)服務。在最新的NFV三期項目中，浪潮存儲也已中標。

能夠與通信用戶在網(wǎng)絡云建設中多次握手，背后是浪潮存儲的持續(xù)技術投入與創(chuàng)新。浪潮存儲6年內(nèi)投入超30億研發(fā)經(jīng)費，開發(fā)了業(yè)界首個“多合一”極簡架構的浪潮并行融合存儲系統(tǒng)。此存儲系統(tǒng)能夠統(tǒng)籌管理數(shù)千個節(jié)點，實現(xiàn)性能、容量線性擴展；同時基于浪潮iTurbo智能加速引擎的智能IO均衡、智能資源調(diào)度、智能元數(shù)據(jù)管理等功能，與自研NVMe SSD閃存盤進行系統(tǒng)級別聯(lián)調(diào)優(yōu)化，讓百萬級IO均衡落盤且路徑更短，將存儲系統(tǒng)性能發(fā)揮到極致。

“為了確保全球最大規(guī)模的網(wǎng)絡云正常上線運行，我們聯(lián)合用戶對存儲集群展開了長達數(shù)月的魔鬼測試”，浪潮存儲工程師表示。網(wǎng)絡云的IO以虛擬機數(shù)據(jù)和上層應用數(shù)據(jù)為主，浪潮按照每個存儲集群支持15000臺虛機進行配置，分別對單卷隨機讀寫、順序寫、混合讀寫以及全系統(tǒng)隨機讀寫的IO、帶寬、時延等指標進行了360無死角測試，達到了通信用戶提出的單卷、系統(tǒng)性能不低于4萬和12萬IOPS、時延小于3ms的要求，產(chǎn)品成熟度得到了驗證。

以通信行業(yè)為例，2020年全國移動互聯(lián)網(wǎng)接入流量1656億GB，相當于中國14億人每人消耗118GB數(shù)據(jù)；其中春節(jié)期間，移動互聯(lián)網(wǎng)更是創(chuàng)下7天消耗36億GB數(shù)據(jù)流量的記錄，還“捎帶”打了548億分鐘電話、發(fā)送212億條短信……海量實時數(shù)據(jù)洪流，在網(wǎng)絡云資源池(NFV)支撐下收放自如，其中分布式存儲平臺發(fā)揮了作用。如此樣板工程，其巨大示范及拉動作用不言而喻。

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)，意即“不僅僅是SQL”，是一項全新的數(shù)據(jù)庫革命性運動，早期就有人提出，發(fā)展至2009年趨勢越發(fā)高漲。NoSQL的擁護者們提倡運用非關系型的數(shù)據(jù)存儲，相對于鋪天蓋地的關系型數(shù)據(jù)庫運用，這一概念無疑是一種全新的思維的注入。

隨著大數(shù)據(jù)的不斷發(fā)展，非關系型的數(shù)據(jù)庫現(xiàn)在成了一個極其熱門的新領域，非關系數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品的發(fā)展非常迅速?，F(xiàn)今的計算機體系結構在數(shù)據(jù)存儲方面要有龐大的水平擴展性，而NoSQL也正是致力于改變這一現(xiàn)狀。目前Google的

BigTable和Amazon

的Dynamo使用的就是NoSQL型數(shù)據(jù)庫，本文介紹了10種出色的NoSQL數(shù)據(jù)庫。

雖然NoSQL流行語火起來才短短一年的時間，但是不可否認，現(xiàn)在已經(jīng)開始了第二代運動。盡管早期的堆棧代碼只能算是一種實驗，然而現(xiàn)在的系統(tǒng)已經(jīng)更加的成熟、穩(wěn)定。不過現(xiàn)在也面臨著一個嚴酷的事實：技術越來越成熟——以至于原來很好的NoSQL數(shù)據(jù)存儲不得不進行重寫，也有少數(shù)人認為這就是所謂的2.0版本。這里列出一些比較知名的NoSQL工具，可以為大數(shù)據(jù)建立快速、可擴展的存儲庫。

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本文標題：常用哪些nosql,常用哪些方法判斷兩個量的線性關系
文章轉載：http://muchs.cn/article0/hcijoo.html

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