nosql數(shù)據(jù)庫性能最強,nosql數(shù)據(jù)庫技術與應用

幾種Nosql數(shù)據(jù)庫對比

NoSQL不像傳統(tǒng)關系型庫那樣有統(tǒng)一的標準，也不具有普適性。所以要根據(jù)應用和數(shù)據(jù)的存取特征來選擇適合的NoSQL。

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如果以前沒有接觸過NoSQL，MongoDB是一個比較好的選擇，他支持的所以和查詢能力是所有NoSQL中最強大的，缺點是索引的成本和文檔大小限制。

如果是使用Hadoop大數(shù)據(jù)分析，數(shù)據(jù)基本上不存在修改，只是插入和查詢，并且需要配合Hadoop的MR任務，HBase會是很好的選擇。

如果要求有很強的擴展能力，高并發(fā)讀寫和維護方便，Casaandra則是不錯的選擇。

當然除了上面三個流行的NoSQL，還有很多優(yōu)秀的NoSQL數(shù)據(jù)庫，而且他們都有各自擅長領域，所以需要了解你們產(chǎn)品自身的特點然后分析選擇哪種才是最適合的，往往在大型系統(tǒng)中不是單一的數(shù)據(jù)庫，而是使用多種數(shù)據(jù)庫組合。

目前哪些NoSQL數(shù)據(jù)庫應用廣泛，各有什么特點

特點：

它們可以處理超大量的數(shù)據(jù)。

它們運行在便宜的PC服務器集群上。

PC集群擴充起來非常方便并且成本很低，避免了“sharding”操作的復雜性和成本。

它們擊碎了性能瓶頸。

NoSQL的支持者稱，通過NoSQL架構可以省去將Web或Java應用和數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成SQL友好格式的時間，執(zhí)行速度變得更快。

“SQL并非適用于所有的程序代碼，” 對于那些繁重的重復操作的數(shù)據(jù)，SQL值得花錢。但是當數(shù)據(jù)庫結構非常簡單時，SQL可能沒有太大用處。

沒有過多的操作。

雖然NoSQL的支持者也承認關系數(shù)據(jù)庫提供了無可比擬的功能集合，而且在數(shù)據(jù)完整性上也發(fā)揮絕對穩(wěn)定，他們同時也表示，企業(yè)的具體需求可能沒有那么多。

Bootstrap支持

因為NoSQL項目都是開源的，因此它們?nèi)狈烫峁┑恼街С?。這一點它們與大多數(shù)開源項目一樣，不得不從社區(qū)中尋求支持。

優(yōu)點：

易擴展

NoSQL數(shù)據(jù)庫種類繁多，但是一個共同的特點都是去掉關系數(shù)據(jù)庫的關系型特性。數(shù)據(jù)之間無關系，這樣就非常容易擴展。也無形之間，在架構的層面上帶來了可擴展的能力。

大數(shù)據(jù)量，高性能

NoSQL數(shù)據(jù)庫都具有非常高的讀寫性能，尤其在大數(shù)據(jù)量下，同樣表現(xiàn)優(yōu)秀。這得益于它的無關系性，數(shù)據(jù)庫的結構簡單。一般MySQL使用 Query Cache，每次表的更新Cache就失效，是一種大粒度的Cache，在針對web2.0的交互頻繁的應用，Cache性能不高。而NoSQL的 Cache是記錄級的，是一種細粒度的Cache，所以NoSQL在這個層面上來說就要性能高很多了。

靈活的數(shù)據(jù)模型

NoSQL無需事先為要存儲的數(shù)據(jù)建立字段，隨時可以存儲自定義的數(shù)據(jù)格式。而在關系數(shù)據(jù)庫里，增刪字段是一件非常麻煩的事情。如果是非常大數(shù)據(jù)量的表，增加字段簡直就是一個噩夢。這點在大數(shù)據(jù)量的web2.0時代尤其明顯。

高可用

NoSQL在不太影響性能的情況，就可以方便的實現(xiàn)高可用的架構。比如Cassandra，HBase模型，通過復制模型也能實現(xiàn)高可用。

主要應用：

Apache HBase

這個大數(shù)據(jù)管理平臺建立在谷歌強大的BigTable管理引擎基礎上。作為具有開源、Java編碼、分布式多個優(yōu)勢的數(shù)據(jù)庫，Hbase最初被設計應用于Hadoop平臺，而這一強大的數(shù)據(jù)管理工具，也被Facebook采用，用于管理消息平臺的龐大數(shù)據(jù)。

Apache Storm

用于處理高速、大型數(shù)據(jù)流的分布式實時計算系統(tǒng)。Storm為Apache Hadoop添加了可靠的實時數(shù)據(jù)處理功能，同時還增加了低延遲的儀表板、安全警報，改進了原有的操作方式，幫助企業(yè)更有效率地捕獲商業(yè)機會、發(fā)展新業(yè)務。

Apache Spark

該技術采用內(nèi)存計算，從多迭代批量處理出發(fā)，允許將數(shù)據(jù)載入內(nèi)存做反復查詢，此外還融合數(shù)據(jù)倉庫、流處理和圖計算等多種計算范式，Spark用Scala語言實現(xiàn)，構建在HDFS上，能與Hadoop很好的結合，而且運行速度比MapReduce快100倍。

Apache Hadoop

該技術迅速成為了大數(shù)據(jù)管理標準之一。當它被用來管理大型數(shù)據(jù)集時，對于復雜的分布式應用，Hadoop體現(xiàn)出了非常好的性能，平臺的靈活性使它可以運行在商用硬件系統(tǒng)，它還可以輕松地集成結構化、半結構化和甚至非結構化數(shù)據(jù)集。

Apache Drill

你有多大的數(shù)據(jù)集？其實無論你有多大的數(shù)據(jù)集，Drill都能輕松應對。通過支持HBase、Cassandra和MongoDB，Drill建立了交互式分析平臺，允許大規(guī)模數(shù)據(jù)吞吐，而且能很快得出結果。

Apache Sqoop

也許你的數(shù)據(jù)現(xiàn)在還被鎖定于舊系統(tǒng)中，Sqoop可以幫你解決這個問題。這一平臺采用并發(fā)連接，可以將數(shù)據(jù)從關系數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)方便地轉(zhuǎn)移到Hadoop中，可以自定義數(shù)據(jù)類型以及元數(shù)據(jù)傳播的映射。事實上，你還可以將數(shù)據(jù)（如新的數(shù)據(jù)）導入到HDFS、Hive和Hbase中。

Apache Giraph

這是功能強大的圖形處理平臺，具有很好可擴展性和可用性。該技術已經(jīng)被Facebook采用，Giraph可以運行在Hadoop環(huán)境中，可以將它直接部署到現(xiàn)有的Hadoop系統(tǒng)中。通過這種方式，你可以得到強大的分布式作圖能力，同時還能利用上現(xiàn)有的大數(shù)據(jù)處理引擎。

Cloudera Impala

Impala模型也可以部署在你現(xiàn)有的Hadoop群集上，監(jiān)視所有的查詢。該技術和MapReduce一樣，具有強大的批處理能力，而且Impala對于實時的SQL查詢也有很好的效果，通過高效的SQL查詢，你可以很快的了解到大數(shù)據(jù)平臺上的數(shù)據(jù)。

Gephi

它可以用來對信息進行關聯(lián)和量化處理，通過為數(shù)據(jù)創(chuàng)建功能強大的可視化效果，你可以從數(shù)據(jù)中得到不一樣的洞察力。Gephi已經(jīng)支持多個圖表類型，而且可以在具有上百萬個節(jié)點的大型網(wǎng)絡上運行。Gephi具有活躍的用戶社區(qū)，Gephi還提供了大量的插件，可以和現(xiàn)有系統(tǒng)完美的集成到一起，它還可以對復雜的IT連接、分布式系統(tǒng)中各個節(jié)點、數(shù)據(jù)流等信息進行可視化分析。

MongoDB

這個堅實的平臺一直被很多組織推崇，它在大數(shù)據(jù)管理上有極好的性能。MongoDB最初是由DoubleClick公司的員工創(chuàng)建，現(xiàn)在該技術已經(jīng)被廣泛的應用于大數(shù)據(jù)管理。MongoDB是一個應用開源技術開發(fā)的NoSQL數(shù)據(jù)庫，可以用于在JSON這樣的平臺上存儲和處理數(shù)據(jù)。目前，紐約時報、Craigslist以及眾多企業(yè)都采用了MongoDB，幫助他們管理大型數(shù)據(jù)集。（Couchbase服務器也作為一個參考）。

十大頂尖公司：

Amazon Web Services

Forrester將AWS稱為“云霸主”，談到云計算領域的大數(shù)據(jù)，那就不得不提到亞馬遜。該公司的Hadoop產(chǎn)品被稱為EMR（Elastic Map Reduce），AWS解釋這款產(chǎn)品采用了Hadoop技術來提供大數(shù)據(jù)管理服務，但它不是純開源Hadoop，經(jīng)過修改后現(xiàn)在被專門用在AWS云上。

Forrester稱EMR有很好的市場前景。很多公司基于EMR為客戶提供服務，有一些公司將EMR應用于數(shù)據(jù)查詢、建模、集成和管理。而且AWS還在創(chuàng)新，F(xiàn)orrester稱未來EMR可以基于工作量的需要自動縮放調(diào)整大小。亞馬遜計劃為其產(chǎn)品和服務提供更強大的EMR支持，包括它的RedShift數(shù)據(jù)倉庫、新公布的Kenesis實時處理引擎以及計劃中的NoSQL數(shù)據(jù)庫和商業(yè)智能工具。不過AWS還沒有自己的Hadoop發(fā)行版。

Cloudera

Cloudera有開源Hadoop的發(fā)行版，這個發(fā)行版采用了Apache Hadoop開源項目的很多技術，不過基于這些技術的發(fā)行版也有很大的進步。Cloudera為它的Hadoop發(fā)行版開發(fā)了很多功能，包括Cloudera管理器，用于管理和監(jiān)控，以及名為Impala的SQL引擎等。Cloudera的Hadoop發(fā)行版基于開源Hadoop，但也不是純開源的產(chǎn)品。當Cloudera的客戶需要Hadoop不具備的某些功能時，Cloudera的工程師們就會實現(xiàn)這些功能，或者找一個擁有這項技術的合作伙伴。Forrester表示：“Cloudera的創(chuàng)新方法忠于核心Hadoop，但因為其可實現(xiàn)快速創(chuàng)新并積極滿足客戶需求，這一點使它不同于其他那些供應商?！蹦壳?，Cloudera的平臺已經(jīng)擁有200多個付費客戶，一些客戶在Cloudera的技術支持下已經(jīng)可以跨1000多個節(jié)點實現(xiàn)對PB級數(shù)據(jù)的有效管理。

Hortonworks

和Cloudera一樣，Hortonworks是一個純粹的Hadoop技術公司。與Cloudera不同的是，Hortonworks堅信開源Hadoop比任何其他供應商的Hadoop發(fā)行版都要強大。Hortonworks的目標是建立Hadoop生態(tài)圈和Hadoop用戶社區(qū)，推進開源項目的發(fā)展。Hortonworks平臺和開源Hadoop聯(lián)系緊密，公司管理人員表示這會給用戶帶來好處，因為它可以防止被供應商套牢（如果Hortonworks的客戶想要離開這個平臺，他們可以輕松轉(zhuǎn)向其他開源平臺）。這并不是說Hortonworks完全依賴開源Hadoop技術，而是因為該公司將其所有開發(fā)的成果回報給了開源社區(qū)，比如Ambari，這個工具就是由Hortonworks開發(fā)而成，用來填充集群管理項目漏洞。Hortonworks的方案已經(jīng)得到了Teradata、Microsoft、Red Hat和SAP這些供應商的支持。

IBM

當企業(yè)考慮一些大的IT項目時，很多人首先會想到IBM。IBM是Hadoop項目的主要參與者之一，F(xiàn)orrester稱IBM已有100多個Hadoop部署，它的很多客戶都有PB級的數(shù)據(jù)。IBM在網(wǎng)格計算、全球數(shù)據(jù)中心和企業(yè)大數(shù)據(jù)項目實施等眾多領域有著豐富的經(jīng)驗。“IBM計劃繼續(xù)整合SPSS分析、高性能計算、BI工具、數(shù)據(jù)管理和建模、應對高性能計算的工作負載管理等眾多技術?！?/p>

Intel

和AWS類似，英特爾不斷改進和優(yōu)化Hadoop使其運行在自己的硬件上，具體來說，就是讓Hadoop運行在其至強芯片上，幫助用戶打破Hadoop系統(tǒng)的一些限制，使軟件和硬件結合的更好，英特爾的Hadoop發(fā)行版在上述方面做得比較好。Forrester指出英特爾在最近才推出這個產(chǎn)品，所以公司在未來還有很多改進的可能，英特爾和微軟都被認為是Hadoop市場上的潛力股。

MapR Technologies

MapR的Hadoop發(fā)行版目前為止也許是最好的了，不過很多人可能都沒有聽說過。Forrester對Hadoop用戶的調(diào)查顯示，MapR的評級最高，其發(fā)行版在架構和數(shù)據(jù)處理能力上都獲得了最高分。MapR已將一套特殊功能融入其Hadoop發(fā)行版中。例如網(wǎng)絡文件系統(tǒng)（NFS）、災難恢復以及高可用性功能。Forrester說MapR在Hadoop市場上沒有Cloudera和Hortonworks那樣的知名度，MapR要成為一個真正的大企業(yè)，還需要加強伙伴關系和市場營銷。

Microsoft

微軟在開源軟件問題上一直很低調(diào)，但在大數(shù)據(jù)形勢下，它不得不考慮讓Windows也兼容Hadoop，它還積極投入到開源項目中，以更廣泛地推動Hadoop生態(tài)圈的發(fā)展。我們可以在微軟的公共云Windows Azure HDInsight產(chǎn)品中看到其成果。微軟的Hadoop服務基于Hortonworks的發(fā)行版，而且是為Azure量身定制的。

微軟也有一些其他的項目，包括名為Polybase的項目，讓Hadoop查詢實現(xiàn)了SQLServer查詢的一些功能。Forrester說：“微軟在數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)倉庫、云、OLAP、BI、電子表格（包括PowerPivot）、協(xié)作和開發(fā)工具市場上有很大優(yōu)勢，而且微軟擁有龐大的用戶群，但要在Hadoop這個領域成為行業(yè)領導者還有很遠的路要走?！?/p>

Pivotal Software

EMC和Vmware部分大數(shù)據(jù)業(yè)務分拆組合產(chǎn)生了Pivotal。Pivotal一直努力構建一個性能優(yōu)越的Hadoop發(fā)行版，為此，Pivotal在開源Hadoop的基礎上又添加了一些新的工具，包括一個名為HAWQ的SQL引擎以及一個專門解決大數(shù)據(jù)問題的Hadoop應用。Forrester稱Pivotal Hadoop平臺的優(yōu)勢在于它整合了Pivotal、EMC、Vmware的眾多技術，Pivotal的真正優(yōu)勢實際上等于EMC和Vmware兩大公司為其撐腰。到目前為止，Pivotal的用戶還不到100個，而且大多是中小型客戶。

Teradata

對于Teradata來說，Hadoop既是一種威脅也是一種機遇。數(shù)據(jù)管理，特別是關于SQL和關系數(shù)據(jù)庫這一領域是Teradata的專長。所以像Hadoop這樣的NoSQL平臺崛起可能會威脅到Teradata。相反，Teradata接受了Hadoop，通過與Hortonworks合作，Teradata在Hadoop平臺集成了SQL技術，這使Teradata的客戶可以在Hadoop平臺上方便地使用存儲在Teradata數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)。

AMPLab

通過將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)變?yōu)樾畔ⅲ覀儾趴梢岳斫馐澜?，而這也正是AMPLab所做的。AMPLab致力于機器學習、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)庫、信息檢索、自然語言處理和語音識別等多個領域，努力改進對信息包括不透明數(shù)據(jù)集內(nèi)信息的甄別技術。除了Spark，開源分布式SQL查詢引擎Shark也源于AMPLab，Shark具有極高的查詢效率，具有良好的兼容性和可擴展性。近幾年的發(fā)展使計算機科學進入到全新的時代，而AMPLab為我們設想一個運用大數(shù)據(jù)、云計算、通信等各種資源和技術靈活解決難題的方案，以應對越來越復雜的各種難題。

nosql數(shù)據(jù)庫的幾大類型

1. 鍵值數(shù)據(jù)庫

相關產(chǎn)品：Redis、Riak、SimpleDB、Chordless、Scalaris、Memcached

應用：內(nèi)容緩存

優(yōu)點：擴展性好、靈活性好、大量寫操作時性能高

缺點：無法存儲結構化信息、條件查詢效率較低

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

2. 列族數(shù)據(jù)庫

相關產(chǎn)品：BigTable、HBase、Cassandra、HadoopDB、GreenPlum、PNUTS

應用：分布式數(shù)據(jù)存儲與管理

優(yōu)點：查找速度快、可擴展性強、容易進行分布式擴展、復雜性低

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

3. 文檔數(shù)據(jù)庫

相關產(chǎn)品：MongoDB、CouchDB、ThruDB、CloudKit、Perservere、Jackrabbit

應用：存儲、索引并管理面向文檔的數(shù)據(jù)或者類似的半結構化數(shù)據(jù)

優(yōu)點：性能好、靈活性高、復雜性低、數(shù)據(jù)結構靈活

缺點：缺乏統(tǒng)一的查詢語言

使用者：百度云數(shù)據(jù)庫（MongoDB）、SAP（MongoDB）

4. 圖形數(shù)據(jù)庫

圖形數(shù)據(jù)庫-使用圖作為數(shù)據(jù)模型來存儲數(shù)據(jù)。

相關產(chǎn)品：Neo4J、OrientDB、InfoGrid、GraphDB

應用：大量復雜、互連接、低結構化的圖結構場合，如社交網(wǎng)絡、推薦系統(tǒng)等

優(yōu)點：靈活性高、支持復雜的圖形算法、可用于構建復雜的關系圖譜

缺點：復雜性高、只能支持一定的數(shù)據(jù)規(guī)模

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

nosql數(shù)據(jù)庫的四種類型

一般將NoSQL數(shù)據(jù)庫分為四大類：鍵值(Key-Value)存儲數(shù)據(jù)庫、列存儲數(shù)據(jù)庫、文檔型數(shù)據(jù)庫和圖形(Graph)數(shù)據(jù)庫。它們的數(shù)據(jù)模型、優(yōu)缺點、典型應用場景。

鍵值(Key-Value)存儲數(shù)據(jù)庫Key指向Value的鍵值對，通常用hash表來實現(xiàn)查找速度快數(shù)據(jù)無結構化(通常只被當作字符串或者二進制數(shù)據(jù))內(nèi)容緩存，主要用于處理大量數(shù)據(jù)的高訪問負載，也用于一些日志系統(tǒng)等。

列存儲數(shù)據(jù)庫，以列簇式存儲，將同一列數(shù)據(jù)存在一起查找速度快，可擴展性強，更容易進行分布式擴展功能相對局限分布式的文件系統(tǒng)。

文檔型數(shù)據(jù)庫，Key-Value對應的鍵值對，Value為結構化數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)結構要求不嚴格，表結構可變(不需要像關系型數(shù)據(jù)庫一樣需預先定義表結構)，查詢性能不高，而且缺乏統(tǒng)一的查詢語法，Web應用。

圖形(Graph)數(shù)據(jù)庫，圖結構，利用圖結構相關算法(如最短路徑尋址，N度關系查找等)，很多時候需要對整個圖做計算才能得出需要的信息，而且這種結構不太好做分布式的集群方案，社交網(wǎng)絡，推薦系統(tǒng)等。

一、NoSQL數(shù)據(jù)庫簡介

Web1.0的時代，數(shù)據(jù)訪問量很有限，用一夫當關的高性能的單點服務器可以解決大部分問題。

隨著Web2.0的時代的到來，用戶訪問量大幅度提升，同時產(chǎn)生了大量的用戶數(shù)據(jù)。加上后來的智能移動設備的普及，所有的互聯(lián)網(wǎng)平臺都面臨了巨大的性能挑戰(zhàn)。

NoSQL(NoSQL = Not Only SQL )，意即“不僅僅是SQL”，泛指非關系型的數(shù)據(jù)庫。

NoSQL 不依賴業(yè)務邏輯方式存儲，而以簡單的key-value模式存儲。因此大大的增加了數(shù)據(jù)庫的擴展能力。

Memcache Memcache Redis Redis MongoDB MongoDB 列式數(shù)據(jù)庫 列式數(shù)據(jù)庫 Hbase Hbase

HBase是Hadoop項目中的數(shù)據(jù)庫。它用于需要對大量的數(shù)據(jù)進行隨機、實時的讀寫操作的場景中。

HBase的目標就是處理數(shù)據(jù)量非常龐大的表，可以用普通的計算機處理超過10億行數(shù)據(jù)，還可處理有數(shù)百萬列元素的數(shù)據(jù)表。

Cassandra Cassandra

Apache Cassandra是一款免費的開源NoSQL數(shù)據(jù)庫，其設計目的在于管理由大量商用服務器構建起來的龐大集群上的海量數(shù)據(jù)集(數(shù)據(jù)量通常達到PB級別)。在眾多顯著特性當中，Cassandra最為卓越的長處是對寫入及讀取操作進行規(guī)模調(diào)整，而且其不強調(diào)主集群的設計思路能夠以相對直觀的方式簡化各集群的創(chuàng)建與擴展流程。

主要應用：社會關系，公共交通網(wǎng)絡，地圖及網(wǎng)絡拓譜(n*(n-1)/2)

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