非关系型数据库有哪些

嘿，NoSQL 数据库真的很有趣。
上周有客户问我，他们公司的数据量太大，无法管理关系数据库。
所以他想尝试转向NoSQL。
我和他进行了简短的交谈。

你看，NoSQL的核心是它不需要固定的表结构。
这是与传统SQL最大的区别。
想想看，传统的SQL你得先设计表，定义字段什么的，非常不方便。
NoSQL 更加灵活，可以使用文档、键值、列和图表等各种模型。
这特别适合数据结构频繁变化或者数据量爆发式增长的场景。

有几种类型：
1 文档数据库，例如MongoDB、CouchDB、Couchbase等。
它们将所有数据存储在文档单元中，例如JSON。
它特别适合存储半结构化数据，例如用户生成的内容、日志等。
MongoDB是最常见的。
我已经在项目中使用过，觉得非常实用。
嵌套结构管理得很好。
缺点是查询能力比SQL低，复杂查询比较麻烦。

2 键值存储，Redis和Memcached是典型代表。
数据只是一个key和一个value，非常简单，而且读写速度极快。
我经常使用Redis来进行缓存和分布式锁。
Memcached 主要是一个内存缓存，可加速 Web 应用程序。
适用于缓存、会话管理等场景。

3 列扩展存储，Cassandra、HBase、Scylla等。
数据存储在列而不是行中，适合大数据查询。
例如，如果您存储了数亿个传感器的数据，并且想要检查给定时间的所有温度值，则可以快速使用此方法。
我见过 HBase 在物联网项目中使用得很好。

4 图数据库，Neo4 j，AllegroGraph等。
专门用于存储图形关系，适合社交网络和路线规划。
我还没有使用过，所以不太了解，但是看了介绍之后似乎很有趣。

还有其他的，比如Oracle NoSQL、Amazon DynamoDB、Azure CosmosDB等，它们支持更多的数据模型并且更加通用。

NoSQL最大的优点是设计简单，水平扩展能力强。
你想想，如果数据量大的话，直接加机器就可以了。
不像传统数据库只能增加CPU内存（垂直扩展），成本令人望而却步。
现在很多互联网公司都在使用NoSQL，比如Facebook使用Cassandra，Twitter使用Couchbase，这两个都是大数据场景。

但是，NoSQL 也有缺陷。
例如事务支持不完善、查询能力有限、数据一致性有时无法保证等。
所以，在选择型号的时候，你应该清楚地了解自己的需求。
并不是所有的场景都适合NoSQL。

无论如何，这取决于你。
如果数据量是重要且结构可修改，NoSQL是一个不错的选择。

非关系型数据库都有哪些？

说白了，非关系型数据库的游戏和传统数据库完全不一样，而且实际上要简单得多。
我们先来说说最重要的事情。
Redis 是一个内存数据结构存储系统。
用行话来说，这称为雪崩效应。
事实上，前面的一点延迟就会让一切都倒退。
我们去年做的一个项目，数据量大概有3 000个左右，都是靠Redis的高速读写来维持响应速度。

还有一点是，MongoDB作为一个基于文档的数据库，文档结构灵活，不需要预定义字段和表结构。
起初这让我认为它只适合小型应用程序，但后来我意识到这是错误的。
其高性能和易于扩展性使其成为处理大数据的理想选择。

还有另一个关键细节。
Cassandra是一个分布式数据库，将数据存储在多个节点上，具有很强的容错能力。
即使节点发生故障，也可以继续提供服务。
我之前的一个项目因为节点故障差点崩溃，换成Cassandra后就稳定下来了。

我认为ApacheHBase值得尝试，它与Hadoop生态系统紧密结合，以键值对的形式存储数据。
列存模式灵活，提取效率高。
非常适合数据量大的数据中心。

等一下，还有一件事。
选择非关系数据库时，不要忘记考虑持久性。
这是一个简单的陷阱。
不要等到数据丢失了才想起数据备份的重要性。

非关系型数据库有哪些

嘿，当谈到非关系数据库（NoSQL）时，事情真的发生了变化。
我记得刚入行时，“NoSQL”并不是一个很流行的词，但现在几乎每个项目你都要考虑是否使用它。

我首先遇到的是密钥存储数据库。
它简单粗暴，只有两件事：键和值。
当时亚马逊的DynamoDB和Redis相当流行，主要用于缓存和会话管理场景，读写速度都非常快。

最近，MongoDB、CouchDB等文档数据库开始流行。
这个东西就像一个大文档，里面可以嵌套各种结构，数据可以用JSON或者XML格式存储。
当时有一个电商项目，数据结构在不断的变化。
用这个东西来存储数据就方便多了。

HBase 和 Bigtable 等列式数据库适合处理大数据分析，尤其是在分布式环境中。
记得曾经有一个大数据项目，用HBase处理几亿数据，效率非常高。
Neo4 j和JanusGraph等图数据库专门解决各种复杂的关系问题。
这些地方经常使用社交网络、推荐系统和知识图谱。
图数据库非常有能力发现数据之间的关系。
当时一个社交网络分析项目正在使用Neo4 j，结果还不错。

公平地说，NoSQL 在可扩展性、灵活性和性能方面确实优于关系数据库，但对于事务处理和复杂查询可能没有那么有趣。
选择哪种数据库取决于您的具体应用场景和需求。
当时我不明白为什么有些项目要用NoSQL，但是后来我知道这个东西在处理大量非结构化数据时有它的优势。
我记得数据是关于X的，但我建议你检查一下。