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什么是NoSQL数据库

什么是NoSQL数据库?从名称“非SQL”或“非关系型”衍生而来,这些数据库不使用类似SQL的查询语言,通常称为结构化存储。这些数据库自1960年就已经存在,但是直到现在一些大公司(例如Google和Facebook)开始使用它们时,这些数据库才流行起来。该数据库最明显的优势是摆脱了一组固定的列、连接和类似SQL的查询语言的限制。有时,NoSQL这个名称也可能表示“不仅仅SQL”,来确保它们可能支持SQL。 NoSQL数据库使用诸如键值、宽列、图形或文档之类的数据结构,并且可以如JSON之类的不同格式存储。

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nosql数据库有哪些

NoSQL:是一项全新的数据库革命性运动,NoSQL的拥护者们提倡运用非关系型的数据存储。现今的计算机体系结构在数据存储方面要求具 备庞大的水平扩 展性,而NoSQL致力于改变这一现状。

但是NoSQL数据库之间的不同,远超过两 SQL数据库之间的差别。这意味着软件架构师更应该在项目开始时就选择好一个适合的 NoSQL数据库。

目前大概有如下几种

Cassandra、Mongodb、CouchDB、Redis、 Riak、Membase、Neo4j 和 HBase

nosql数据库有哪些???

NoSQL(NoSQL

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Not

Only

SQL

),意即“不仅仅是SQL”,是一项全新的数据库革命性运动,早期就有人提出,发展至2009年趋势越发高涨。NoSQL的拥护者们提倡运用非关系型的数据存储,相对于铺天盖地的关系型数据库运用,这一概念无疑是一种全新的思维的注入。

随着大数据的不断发展,非关系型的数据库现在成了一个极其热门的新领域,非关系数据库产品的发展非常迅速。现今的计算机体系结构在数据存储方面要有庞大的水平扩展性,而NoSQL也正是致力于改变这一现状。目前Google的

BigTable和Amazon

的Dynamo使用的就是NoSQL型数据库,本文介绍了10种出色的NoSQL数据库。

虽然NoSQL流行语火起来才短短一年的时间,但是不可否认,现在已经开始了第二代运动。尽管早期的堆栈代码只能算是一种实验,然而现在的系统已经更加的成熟、稳定。不过现在也面临着一个严酷的事实:技术越来越成熟——以至于原来很好的NoSQL数据存储不得不进行重写,也有少数人认为这就是所谓的2.0版本。这里列出一些比较知名的NoSQL工具,可以为大数据建立快速、可扩展的存储库。

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什么是NoSQL数据库?

NoSQL,是not only sql,是非关系数据库,不同于oracle等关系数据库。hadoop,是分布式解决方案,即为Mapreduce(计算的)和HDFS(文件系统),使用Hadoop和NoSQL可以构造海量数据解决方案。

哪个属于Nosql数据库

NoSQL,泛指非关系型的数据库。随着互联网web2.0网站的兴起,传统的关系数据库在处理web2.0网站,特别是超大规模和高并发的SNS类型的web2.0纯动态网站已经显得力不从心,出现了很多难以克服的问题,而非关系型的数据库则由于其本身的特点得到了非常迅速的发展。

常见的Nosql数据库有:

一、Redis数据库

Redis(RemoteDictionaryServer),即远程字典服务,是一个开源的使用ANSIC语言编写、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value数据库,并提供多种语言的API。从2010年3月15日起,Redis的开发工作由VMware主持。从2013年5月开始,Redis的开发由Pivotal赞助。

二、MongoDB数据库

MongoDB是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品,是非关系数据库当中功能最丰富,最像关系数据库的。它支持的数据结构非常松散,是类似json的bson格式,因此可以存储比较复杂的数据类型。

Mongo最大的特点是它支持的查询语言非常强大,其语法有点类似于面向对象的查询语言,几乎可以实现类似关系数据库单表查询的绝大部分功能,而且还支持对数据建立索引。

扩展资料:

对于NoSQL并没有一个明确的范围和定义,但是他们都普遍存在下面一些共同特征:

一、易扩展

NoSQL数据库种类繁多,但是一个共同的特点都是去掉关系数据库的关系型特性。数据之间无关系,这样就非常容易扩展。无形之间,在架构的层面上带来了可扩展的能力。

二、大数据量,高性能

NoSQL数据库都具有非常高的读写性能,尤其在大数据量下,同样表现优秀。这得益于它的无关系性,数据库的结构简单。一般MySQL使用Query Cache。NoSQL的Cache是记录级的,是一种细粒度的Cache,所以NoSQL在这个层面上来说性能就要高很多。

三、灵活的数据模型

NoSQL无须事先为要存储的数据建立字段,随时可以存储自定义的数据格式。而在关系数据库里,增删字段是一件非常麻烦的事情。如果是非常大数据量的表,增加字段简直就是——个噩梦。这点在大数据量的Web2.0时代尤其明显。

四、高可用

NoSQL在不太影响性能的情况,就可以方便地实现高可用的架构。比如Cassandra、HBase模型,通过复制模型也能实现高可用。

参考资料来源:百度百科-NoSQL


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