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nosql数据库类型有哪些,当前主流nosql系列数据库产品有哪些

来源:整理 时间:2024-05-01 09:26:33 编辑:黑码技术 手机版

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1,当前主流nosql系列数据库产品有哪些

MySQL SQLSERVER Oracle DB2 PostgreSQL 这些都是最常见的,哦,还有一些NoSQL的数据库,就是非关系型数据库
期待看到有用的回答!

当前主流nosql系列数据库产品有哪些

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,简述几种NOSQL主流数

NoSQL不像传统关系型库那样有统一的标准,也不具有普适性。所以要根据应用和数据的存取特征来选择适合的NoSQL。如果以前没有接触过NoSQL,MongoDB是一个比较好的选择,他支持的所以和查询能力是所有NoSQL中最强大的,缺点是索引的成本和文档大小限制。如果是使用Hadoop大数据分析,数据基本上不存在修改,只是插入和查询,并且需要配合Hadoop的MR任务,HBase会是很好的选择。如果要求有很强的扩展能力,高并发读写和维护方便,Casaandra则是不错的选择。当然除了上面三个流行的NoSQL,还有很多优秀的NoSQL数据库,而且他们都有各自擅长领域,所以需要了解你们产品自身的特点然后分析选择哪种才是最适合的,往往在大型系统中不是单一的数据库,而是使用多种数据库组合。
支持一下感觉挺不错的

简述几种NOSQL主流数

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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