4种非关系型数据库(No-SQL)

1074 2018-10-27T08:02:00.000Z

在常规的互联网服务中,读写的比例大约是100:1到1000:1。但是,从硬盘读取数据时,数据库的连接操作非常耗时,99%的时间都花在磁盘查找上,更不用说跨网络的分布式连接操作了。

为了优化读取性能,通过添加冗余数据或分组数据引入了 去正规化。这里提供了四种非关系型数据库帮助优化。

键值存储

键值存储的抽象表现是一个巨大的散列表/散列映射/字典。

我们希望使用键值缓存的主要原因是为了减少访问活动数据的延迟。在快速而昂贵的存储媒体(如内存或SSD)上实现O(1)复杂度的读写性能,而不是在缓慢而廉价的媒体(通常是硬盘驱动器)上实现传统的O(logn)复杂度读写。

在设计缓存时,有三个主要因素需要考虑。

  1. 模式:如何缓存?它是直读/直写/写入/回写/缓存吗?
  2. 放置:缓存放置的位置是什么? 客户端/不同的层/服务器端?
  3. 更换:何时过期/更换数据?LRU/LFU/ARC?

可用选择:Redis还是Memcache?Redis支持数据持久性,而Memcache不支持。除此之外,还有 Riak, Berkeley DB, HamsterDB, Amazon Dynamo, Project Voldemort等。

文档存储

文档存储的抽象表现类似于键值存储,但是文档(如XML,JSON,BSON等)存储在该对的值部分中。

我们使用文档存储的主要原因是为了提高灵活性和性能。通过无模式文档实现了灵活性,通过破坏3NF提高了性能。创业公司的业务需求不断变化,灵活的架构使他们能够快速行动。

可用选择:MongoDB,CouchDB,Terrastore,OrientDB,RavenDB等。

面向列存储

面向列的存储的抽象就像一个巨大的嵌套映射:ColumnFamily<RowKey, Columns<Name, Value, Timestamp>>。

我们想要使用面向列的存储的主要原因是它是分布式的,且拥有高可用性,并且针对数据写入进行了优化。

可用选择:Cassandra,HBase,Hypertable,Amazon SimpleDB等。

图数据库

顾名思义,这个数据库的抽象表现是一个图。它允许我们存储实体和它们之间的关系。

如果使用关系数据库存储图形,那么添加/删除关系可能涉及到模式更改和数据移动,而使用图形数据库时则不是这样。另一方面,当我们在关系数据库中为图形创建表时,需基于我们想要的遍历建立模型;如果遍历发生更改,则数据必须更改。

可用选择:Neo4J、Infinitegraph、OrientDB、FlockDB等。

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