NoSQL的四大种类javascript

NoSQL数据库在整个数据库领域的江湖地位已经不言而喻。在大数据时代，虽然RDBMS很优秀，可是面对快速增加的数据规模和日渐复杂的数据模型，RDBMS渐渐力不从心，没法应对不少数据库处理任务，这时NoSQL凭借易扩展、大数据量和高性能以及灵活的数据模型成功的在数据库领域站稳了脚跟。java

目前你们基本认同将NoSQL数据库分为四大类：键值存储数据库，文档型数据库，列存储数据库和图形数据库，其中每一种类型的数据库都可以解决关系型数据不能解决的问题。在实际应用中，NoSQL数据库的分类界限其实没有那么明显，每每会是多种类型的组合体。node

主流nosql的详解：MongoDB、Hbase、Redismysql

MongoDB

MongoDB 是一个高性能，开源，无模式的文档型数据库，开发语言是C++。它在许多场景下可用于替代统的关系型数据库或键/值存储方式。redis

1.MongoDB特色sql

• 所用语言：C++shell

• 特色：保留了SQL一些友好的特性（查询，索引）。数据库

• 使用许可： AGPL（发起者： Apache）安全

• 协议： Custom, binary（ BSON）ruby

• Master/slave复制（支持自动错误恢复，使用 sets 复制）

• 内建分片机制

• 支持 javascript表达式查询

• 可在服务器端执行任意的 javascript函数

• update-in-place支持比CouchDB更好

• 在数据存储时采用内存到文件映射

• 对性能的关注超过对功能的要求

• 建议最好打开日志功能（参数 --journal）

• 在32位操做系统上，数据库大小限制在约2.5Gb

• 空数据库大约占 192Mb

• 采用 GridFS存储大数据或元数据（不是真正的文件系统）

2.MongoDB优势：

1）更高的写负载，MongoDB拥有更高的插入速度。

2）处理很大的规模的单表，当数据表太大的时候能够很容易的分割表。

3）高可用性，设置M-S不只方便并且很快，MongoDB还能够快速、安全及自动化的实现节点 （数据中心）故障转移。

4）快速的查询，MongoDB支持二维空间索引，好比管道，所以能够快速及精确的从指定位置 获取数据。MongoDB在启动后会将数据库中的数据以文件映射的方式加载到内存中。若是内 存资源至关丰富的话，这将极大地提升数据库的查询速度。

5）非结构化数据的爆发增加，增长列在有些状况下可能锁定整个数据库，或者增长负载从而 致使性能降低，因为MongoDB的弱数据结构模式，添加1个新字段不会对旧表格有任何影响， 整个过程会很是快速。

3.MongoDB缺点：

1）不支持事务。

2）MongoDB占用空间过大 。

3）MongoDB没有成熟的维护工具。

4.MongoDB应用场景

1.）适用于实时的插入、更新与查询的需求，并具有应用程序实时数据存储所需的复制及高度伸缩性；

2） 很是适合文档化格式的存储及查询；

3.）高伸缩性的场景：MongoDB 很是适合由数十或者数百台服务器组成的数据库。

4.）对性能的关注超过对功能的要求。

HBase

HBase 是 Apache Hadoop 中的一个子项目，属于 bigtable 的开源版本，所实现的语言为Java（故依赖 Java SDK）。HBase 依托于 Hadoop 的 HDFS（分布式文件系统）做为最基本存储基础单元。

1.HBase 特色：

• 所用语言： Java

• 特色：支持数十亿行X上百万列

• 使用许可： Apache

• 协议：HTTP/REST （支持 Thrift，见编注4）

• 在 BigTable以后建模

• 采用分布式架构 Map/reduce

• 对实时查询进行优化

• 高性能 Thrift网关

• 经过在server端扫描及过滤实现对查询操做预判

• 支持 XML, Protobuf, 和binary的HTTP

• Cascading, hive, and pig source and sink modules

• 基于 Jruby（ JIRB）的shell

• 对配置改变和较小的升级都会从新回滚

• 不会出现单点故障

• 堪比MySQL的随机访问性能

3. HBase 优势

1） 存储容量大，一个表能够容纳上亿行，上百万列；

2.）可经过版本进行检索，能搜到所需的历史版本数据；

3.）负载高时，可经过简单的添加机器来实现水平切分扩展，跟Hadoop的无缝集成保障了其数据可靠性（HDFS）和海量数据分析的高性能（MapReduce）；

4.）在第3点的基础上可有效避免单点故障的发生。

4.HBase 缺点

1. 基于Java语言实现及Hadoop架构意味着其API更适用于Java项目；

2. node开发环境下所需依赖项较多、配置麻烦（或不知如何配置，如持久化配置），缺少文档；

3. 占用内存很大，且鉴于创建在为批量分析而优化的HDFS上，致使读取性能不高；

4. API相比其它 NoSql 的相对笨拙。

5.HBase 适用场景

1）bigtable类型的数据存储；

2）对数据有版本查询需求；

3）应对超大数据量要求扩展简单的需求。

Redis

Redis 是一个开源的使用ANSI C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。目前由VMware主持开发工做。

1.Redis 特色：

• 所用语言：C/C++

• 特色：运行异常快

• 使用许可： BSD

• 协议：类 Telnet

• 有硬盘存储支持的内存数据库，

• 但自2.0版本之后能够将数据交换到硬盘（注意， 2.4之后版本不支持该特性！）

• Master-slave复制（见编注3）

• 虽然采用简单数据或以键值索引的哈希表，但也支持复杂操做，例如 ZREVRANGEBYSCORE。

• INCR & co （适合计算极限值或统计数据）

• 支持 sets（同时也支持 union/diff/inter）

• 支持列表（同时也支持队列；阻塞式 pop操做）

• 支持哈希表（带有多个域的对象）

• 支持排序 sets（高得分表，适用于范围查询）

• Redis支持事务

• 支持将数据设置成过时数据（相似快速缓冲区设计）

• Pub/Sub容许用户实现消息机制

2. Redis 优点

1）很是丰富的数据结构；

2.）Redis提供了事务的功能，能够保证一串 命令的原子性，中间不会被任何操做打断；

3.）数据存在内存中，读写很是的高速，能够达到10w/s的频率。

3.Redis 缺点

1） Redis3.0后才出来官方的集群方案，但仍存在一些架构上的问题；

2.）持久化功能体验不佳——经过快照方法实现的话，须要每隔一段时间将整个数据库的数据写到磁盘上，代价很是高；而aof方法只追踪变化的数据，相似于mysql的binlog方法，但追加log可能过大，同时全部操做均要从新执行一遍，恢复速度慢；

3）因为是内存数据库，因此，单台机器，存储的数据量，跟机器自己的内存大小。虽然redis自己有key过时策略，可是仍是须要提早预估和节约内存。若是内存增加过快，须要按期删除数据。

4.Redis 应用场景：

最佳应用场景：适用于数据变化快且数据库大小可碰见（适合内存容量）的应用程序。

例如：微博、数据分析、实时数据搜集、实时通信等。