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下列哪些属于nosql数据库,什么是nosql数据库什么又是列式数据库

来源:整理 时间:2025-01-26 09:00:19 编辑:黑码技术 手机版

1,什么是nosql数据库什么又是列式数据库

NoSQL与关系型数据库设计理念比较 关系型数据库中的表都是存储一些格式化的数据结构,每个元组字段的组成都一样,即使不是每个元组都需要所有的字段,但数据库会为每个元组分配所有的字段

什么是nosql数据库什么又是列式数据库

2,nosql有哪些数据库

CasssandraLucene/SolrRiakCouchDBNeo4JOracle的NoSQLMongoDBHadoop的HBaseBigTable/ Accumulo/ HypertableDynamoDB貌似 MongoDB 很有名。

nosql有哪些数据库

3,什么是nosql数据库redis是nosql数据库吗

非关系数据库Redis是nosql的一种
1、Hadoop HDFS、HadoopMapReduce, HBase、Hive 渐次诞生,早期Hadoop生态圈逐步形成。2、. Hypertable是另类。它存在于Hadoop生态圈之外,但也曾经有一些用户。3、NoSQL,membase、MongoDb商用大数据生态圈
在web后台发开面试中,经常会被问道memcache和redis的区别和使用情况。其中memcache和redis都是基于内存存储的缓存系统,存储形式key--value键值对的形式。

什么是nosql数据库redis是nosql数据库吗

4,哪种数据库是nosql database as a service

什么是NoSQL  大家有没有听说过“NoSQL”呢?近年,这个词极受关注。看到“NoSQL”这个词,大家可能会误以为是“No!SQL”的缩写,并深感愤怒:“SQL怎么会没有必要了呢?”但实际上,它是“Not Only SQL”的缩写。它的意义是:适用关系型数据库的时候就使用关系型数据库,不适用的时候也没有必要非使用关系型数据库不可,可以考虑使用更加合适的数据存储。  为弥补关系型数据库的不足,各种各样的NoSQL数据库应运而生。  为了更好地了解本书所介绍的NoSQL数据库,对关系型数据库的理解是必不可少的。那么,就让我们先来看一看关系型数据库的历史、分类和特征吧。  关系型数据库简史  1969年,埃德加?6?1弗兰克?6?1科德(Edgar Frank Codd)发表了划时代的论文,首次提出了关系数据模型的概念。但可惜的是,刊登论文的《IBM Research Report》只是IBM公司的内部刊物,因此论文反响平平。1970年,他再次在刊物《Communication of the ACM》上发表了题为“A Relational Model of Data for Large Shared Data banks”(大型共享数据库的关系模型)的论文,终于引起了大家的关注。

5,nosql数据库有哪些

nosql数据库有哪些?1. In-Memory KV Store : Redis2. Disk-Based KV Store: Leveldb3. Document Store: Mongodb4. Column Table Store: HBase
nosql太火,冒出太多产品了,保守估计也成百上千了。 互联网公司常用的基本集中在以下几种,每种只举一个比较常见或者应用比较成功的例子吧。 1. in-memory kv store : redis in memory key-value store,同时提供了更加丰富的数据结构和运算的能力,成功用法是替代memcached,通过checkpoint和commit log提供了快速的宕机恢复,同时支持replication提供读可扩展和高可用。 2. disk-based kv store: leveldb 真正基于磁盘的key-value storage, 模型单一简单,数据量不受限于内存大小,数据落盘高可靠,google的几位大神出品的精品,lsm模型天然写优化,顺序写盘的方式对于新硬件ssd再适合不过了,不足是仅提供了一个库,需要自己封装server端。 3. document store: mongodb 分布式nosql,具备了区别mysql的最大亮点:可扩展性。mongodb 最新引人的莫过于提供了sql接口,是目前nosql里最像mysql的,只是没有acid的特性,发展很快,支持了索引等特性,上手容易,对于数据量远超内存限制的场景来说,还需要慎重。 4. column table store: hbase 这个富二代似乎不用赘述了,最大的优势是开源,对于普通的scan和基于行的get等基本查询,性能完全不是问题,只是只提供裸的api,易用性上是短板,可扩展性方面是最强的,其次坐上了hadoop的快车,社区发展很快,各种基于其上的开源产品不少,来解决诸如join、聚集运算等复杂查询。
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